생성형 AI와 딥러닝의 확산으로 기업과 연구 기관의 GPU 컴퓨팅 자원 수요가 급증하고 있습니다. 그러나 현실에서는 종종 ‘컴퓨팅 자원 양극화’ 현상이 발생합니다: 일부 기관은 AI 프로젝트를 위해 고가의 GPU를 구매하지만 비수기에는 많은 GPU가 유휴 상태로 남게 됩니다. 반면 많은 개발자와 중소기업은 하드웨어 비용이 너무 높아 필요한 컴퓨팅 자원을 확보하지 못합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 GPU-as-a-Service가 등장했습니다.