E2E Networks는 5.4MW 규모의 Blackwell 확장을 계획하고 있으며, Blaze AI 추론 서비스를 출시했습니다.

인도의 AI 생태계는 실험 단계의 파일럿 프로젝트에서 실제 운영 환경으로의 배포 단계로 이동하고 있다. 국내 기업, AI 네이티브 스타트업, 연구 기관, 공공 부문 조직들은 학습 및 추론 인프라에 대한 수요를 점점 더 높이고 있다. 이러한 변화는 인도에 호스팅된 고성능 그래픽 처리 장치(GPU) 인프라에 대한 수요를 촉진하고 있으며, 특히 민감한 데이터와 대규모 AI 워크로드를 관리하는 조직들 사이에서 두드러진다.

인도의 클라우드 제공업체 E2E Networks는 AI 인프라 용량을 약 5.4메가와트(MW) 확장할 계획을 발표했다. 또한 종량제 토큰 방식의 AI 추론 서비스인 Blaze를 출시했다.

이번 확장안이 실행되면 회사의 기존 용량인 약 9.2MW가 14.6MW로 늘어나며, 이는 거의 59%에 달하는 성장이다.

2026년 10월 26일에 발표된 이번 확장은 NVIDIA HGX B300 시스템과 NVIDIA Blackwell 아키텍처 기반의 기타 GPU로 구성된다. E2E Networks는 11월 2일 Blaze를 출시하며, GPU 인프라에서 관리형 AI 추론 서비스로 제공 범위를 확대했다.

**NVIDIA Blackwell이 인도의 AI 인프라를 지원하는 방식**

E2E Networks는 추가 용량을 기반 모델 학습부터 기업용 추론에 이르기까지 AI 수명 주기 전반의 워크로드를 지원하는 데 활용할 계획이다. 제안된 인프라는 다음 세 가지 주요 영역을 지원하게 된다.

- **기반 모델 학습:** 대규모 언어 모델(LLM) 학습, 사후 학습, 복잡한 멀티모달 AI 시스템 개발을 위한 컴퓨팅 용량.

- **운영 환경 추론 및 에이전틱 AI:** 자율형 AI 에이전트, 기업 검색, 실시간 추론 워크로드를 포함한 기업용 AI 애플리케이션을 위한 인프라.

- **인도 내 호스팅 AI 인프라:** 배포, 보안, 규정 준수 요건에 따라 조직이 인도 내에서 관련 워크로드를 실행할 수 있도록 하는 GPU 인프라.

기업 기술 리더와 공공 부문 의사결정자에게 현지 컴퓨팅 자원에 대한 접근은 단순한 처리 용량 이상의 의미를 가진다. 이는 데이터 주권, 보안, 규제 요건에 관한 질문도 제기한다. 조직이 민감한 데이터의 처리 및 저장 방식을 신중하게 평가해야 하는 금융, 의료, 정부 지원 연구 등의 분야에서는 현지 인프라가 특히 중요할 수 있다.

회사의 규제 당국 제출 서류에 따르면, 제안된 5.4MW 증설은 내부 적립금과 부채를 조합하여 자금을 조달할 예정이다. E2E Networks는 확정된 가동 일정, 필요한 투자 규모, 추가 용량에 배치될 GPU 수량을 공개하지 않았다.

**이번 확장이 기업 AI에 의미하는 바**

조직들이 AI 파일럿을 넘어서면서 인프라 요건도 점점 복잡해지고 있다. 학습, 미세 조정, 추론 워크로드 모두 GPU 용량을 필요로 하지만, 기업은 컴퓨팅 비용, 시스템 성능, 데이터 처리 위치도 함께 관리해야 한다.

E2E Networks의 창업자이자 대표이사인 Tarun Dua는 회사 발표에서 인도 AI 개발자들이 파일럿 단계를 넘어 운영 환경에서 점점 더 큰 규모로 AI 토큰을 사용하고 있다고 말했다. 그는 또한 조직이 컴퓨팅 워크로드와 데이터를 자사의 운영 범위 안에 유지할 수 있는 인프라에 대한 수요를 언급했다.

규제를 받는 기업의 경우, 인도에 호스팅된 인프라는 데이터 상주 요건을 충족하는 데 도움이 될 수 있다. 다만 컴퓨팅 위치만으로 규제 준수가 입증되는 것은 아니다. 조직은 여전히 데이터 처리 관행, 접근 통제, 보안 체계, 자사 워크로드에 적용되는 규정을 평가해야 한다.

**Blaze, 인도 내 호스팅 인프라에 종량제 추론을 제공하다**

인프라 확장과 함께 E2E Networks는 2026년 11월 2일 공개 AI 모델을 위한 종량제 토큰 추론 서비스인 Blaze를 출시했다. Blaze는 개발자와 기업에 단일 OpenAI 호환 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통한 모델 접근을 제공한다.

고객은 전용 GPU 인프라를 프로비저닝하고 관리하는 대신, 회사가 모델 호스팅과 확장을 관리하는 이 서비스를 추론 워크로드에 활용할 수 있다. 고객은 토큰 사용량에 따라 비용을 지불한다.

회사는 NVIDIA Nemotron, Sarvam, DeepSeek, Qwen, GLM, Gemma를 Blaze가 지원하는 모델 계열로 밝혔다. 이 서비스는 인도에 호스팅된 NVIDIA GPU 인프라에서 작동하며 NVIDIA DSX OS의 오픈소스 구성 요소를 통합한다.

E2E Networks에 따르면, 이 플랫폼은 분산 모델 서빙을 위해 NVIDIA Dynamo를 사용하고, 추론 워크로드를 관리하며 고객 간 하드웨어 수준의 격리를 제공하기 위해 기타 NVIDIA 기술을 활용한다.

Blaze는 코딩 에이전트, 음성 애플리케이션, 문서 AI, 광학 문자 인식(OCR), 이미지 및 영상 생성, 언어 기반 서비스를 포함한 추론 집약적 애플리케이션을 위해 설계되었다. 회사는 AI 애플리케이션이 확장됨에 따라 추론 비용과 지연 시간을 관리하고자 하는 개발자와 기업을 주요 대상으로 삼고 있다.

**Blaze가 E2E Networks의 AI 플랫폼에 어떻게 맞물리는가**

Blaze는 E2E Networks의 기존 TIR AI/ML 플랫폼을 보완한다. Blaze가 공개 모델에 대한 API 기반 추론을 제공하는 반면, TIR은 모델 사전 학습, 사후 학습, NVIDIA GPU 클러스터에서의 자체 호스팅 추론 등 AI 인프라에 대한 더 큰 통제권을 원하는 고객을 지원한다. 두 서비스는 함께 모델 학습과 미세 조정부터 운영 환경에서의 실행에 이르기까지 AI 개발의 여러 단계를 지원하도록 설계되었다.

E2E Networks는 기존 AI 인프라에 2026년 5월부터 가동 중인 1,024개 GPU 규모의 NVIDIA Blackwell 클러스터가 포함되어 있다고 밝혔다. 그러나 회사는 출시 발표에서 토큰당 상세 가격, 모델 버전, 독립적으로 검증된 성능 벤치마크, Blaze 전용 서비스 수준 보장은 공개하지 않았다.

제안된 Blackwell 확장과 Blaze 출시는 인도 AI 생태계의 두 가지 요구, 즉 고성능 컴퓨팅 인프라에 대한 접근과 사용량 기반 추론 서비스에 대응하려는 E2E Networks의 노력을 보여준다. 기업 입장에서 실질적 가치는 추가 용량이 얼마나 빨리 가용해질지, Blaze가 운영 워크로드에서 어떤 성능을 보일지, 그리고 그 가격이 전용 GPU 인프라를 직접 관리하는 방식에 대한 현실적인 대안이 될 수 있을지에 달려 있다.