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AI와 AI 기반 애플리케이션이 매년 빠르게 성장하면서, 인터넷 프라이버시는 점점 더 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. Anyone Network와 같은 탈중앙화 프라이버시 기술을 통합하면 사용자는 보다 안전하고 익명성이 보장된 환경에서 AI를 구축할 수 있습니다.
이번 리서치는 애니원 프로토콜 (Anyone Protocol) 팀이 작성한 게스트 포스팅으로, 에이셔의 탈중앙화 GPU 클라우드 유닛이 어떻게 익명 환경에서 콘텐츠를 제공하도록 구성되는지, 그리고 기존 GPU 공급자 대비 성능이 어떤지 평가한 내용을 다룹니다.
# 파트너십 개요
애니원 프로토콜 (Anyone Protocol) 팀은 에이셔와 협업하여 AI GPU 클라우드 인프라를 평가했습니다. 핵심 목표는 GPU 성능과 확장성을 검증하는 것이며, 이를 위해 텔레그램 플랫폼에서 실제로 운영되는 AI 기반 유틸리티 봇을 구축해 테스트 환경으로 사용 하였습니다.
평가 전, 일반적인 중소기업(SMB)이 필요로 하는 인프라와 하나의 에이셔 GPU 클라우드 유닛이 제공할 수 있는 성능을 비교하여, 비용 효율성·확장성·실제 AI 활용 가능성을 현실적 관점에서 이해할 수 있게 했습니다.
# 시스템 아키텍처
@ 클라우드 서버 사양 (에이셔)
항목
사양
GPU
RTX 5090 × 2
CPU
AMD Ryzen 9 7900X (12-Core)
RAM
64GB
Storage
2TB
Networking
10Gb
GPU Power
575W
OS
Ubuntu 22.04.1
@ 온프레미스 서버 사양
항목
사양
GPU
RTX 4090
CPU
Intel i9-13900KS
RAM
64GB
Storage
2TB
Networking
1Gb
GPU Power
450W
OS
Kernel 6.17.2-arch1-1
# 소프트웨어 아키텍처
두 환경 모두 동일한 소프트웨어 구성을 유지하며 GPU만 차별점을 두었습니다.
구성 요소
역할
프론트엔드
Telegram Bot (사용자 인터페이스)
백엔드
python-telegram-bot + ComfyUI (추론 엔진)
데이터베이스
PostgreSQL (상태 관리, 세션 및 큐 추적)
@ 시스템 동작 방식
사용자의 모든 상호작용은 텔레그램에서 시작되며, 텔레그램 봇이 명령을 해석해 ComfyUI로 전달하고 GPU에서 추론을 수행합니다.
전체 처리 프로세스
- 사용자가 텔레그램 명령어 입력
- 파이썬 텔레그램 봇이 명령을 파싱
- ComfyUI로 추론 요청 전달
- GPU에서 이미지 생성 등 모델 실행
- 생성된 결과물을 텔레그램으로 즉시 전송
- PostgreSQL이 세션·큐·워크플로우 매핑 관리
이 구조는 안정적인 추론을 제공하면서도, DB로 인해 필요한 컨텍스트를 지속적으로 유지할 수 있어 안정적이고 확장성이 높습니다.
# 텔레그램 봇 사용 예시
예시: /f 명령어 → Flux 기반 텍스트→이미지 생성
- ComfyUI가 이미지 생성
- 텔레그램으로 최종 이미지 전송
사용자는 생성된 이미지를 다시 활용하여 명령을 이어갈 수 있습니다.
예: /qwen 명령 → 기존 이미지에 특정 요소 추가(예: 우주복 캐릭터에게 티셔츠 입히기)
이 과정은 Qwen 이미지 편집 워크플로우가 작동하여, 이미지 + 텍스트 기반 편집을 수행하기 때문입니다. 텔레그램만으로도 복잡한 이미지 편집이 실현되는 구조입니다.
# 엔드포인트 — ComfyUI API 구성
ComfyUI 서버는 다양한 엔드포인트를 제공하며, 텔레그램 봇은 이를 자동으로 조합해 사용자에게 매끄러운 경험을 제공합니다.
@ 주요 엔드포인트
엔드포인트
방식
설명
/ws
websocket
실시간 통신
/upload/image
post
이미지 업로드
/prompt
get
큐 상태 확인
/prompt
post
프롬프트 제출
/queue
get
실행 큐 확인
/queue
post
큐 관리 (클리어)
🔒 Privacy — Anyone Network 기반 보안·익명성
ComfyUI API 호출은 Anyone Network를 통해 전부 라우팅되며, Anyone Protocol의 공식 Python SDK를 활용해 모든 데이터가 암호화·익명화된 터널로 보호됩니다.
SDK는 히든 서비스 기능도 제공합니다.
- 서버 위치, IP, 신원 완전 비공개
- 민감한 AI 작업에 최적
- 검열 저항성 확보
예시 Hidden Service 주소:
- http://5ugakqk324gbzcsgql2opx67n5jisaqkc2mbglrodqprak5qz53mibyd.anon
- http://5ugakqk324gbzcsgql2opx67n5jisaqkc2mbglrodqprak5qz53mibyd.anyone
프론트엔드와 백엔드 모두 히든 서비스 구성이 가능해 전체 파이프라인을 안전하게 보호할 수 있습니다.
# Benchmarks — RTX 4090 vs RTX 5090 성능 비교
모든 테스트는 동일한 ComfyUI 템플릿 및 설정에서 수행되었습니다.
@ Stable Diffusion 3
ㄴ ComfyUI 템플릿: sd3.5_simple_example
ㄴ 4090: 평균 8.96초
ㄴ 5090: 평균 5.96초
ㄴ 속도 향상 = 33.48%
ㄴ 워크플로우:
이 테스트 기준으로 RTX 5090은 4090보다 약 33% 더 빠르며, ComfyUI에서 Stable Diffusion 3.5 워크플로우를 수행할 때 꽤 탄탄한 성능 향상을 제공합니다.
@ FLUX-SCHNELL
ㄴ ComfyUI 템플릿: flux_schnell_full_text_to_image
ㄴ 4090: 4.92초
ㄴ 5090: 1.80초
ㄴ 속도 향상 = 약 63.41%
ㄴ 워크플로우:
이 테스트 기준으로 RTX 5090은 4090보다 약 63% 더 빠르며, Flux Schnell 모델을 사용하는 텍스트-투-이미지 워크플로우에서 매우 큰 성능 향상을 제공합니다.
@ FLUX-DEV
ㄴ ComfyUI 템플릿: 해당 없음 (커스텀 Flux Dev 테스트 템플릿)
ㄴ 4090: 16.05초
ㄴ 5090: 10.11초
ㄴ 속도 향상 = 약 37.01%
ㄴ 워크플로우:
이 커스텀 Flux Dev 테스트에서 RTX 5090은 4090보다 약 37% 더 빠르며, 이 특정 워크플로우에서 강력한 성능 향상을 제공합니다.
@ WAN 2.2
ㄴ ComfyUI 템플릿: video_wan2_2_14B_t2v (fp8 scaled + 4단계 LoRA)
ㄴ 4090: 61.87초
ㄴ 5090: 37.15초
ㄴ 속도 향상 = 약 39.94%
ㄴ 워크 플로우 :
RTX 5090은 이 테스트에서 4090보다 약 40% 더 빠르며, FP8 스케일 모델 + LoRA를 사용하는 비디오 디퓨전 워크플로우에서 상당한 성능 향상을 제공합니다.
@ QWEN
ㄴ ComfyUI 템플릿: image_qwen_image_edit_2509
ㄴ 4090: 9.62초
ㄴ 5090: 4.44초
ㄴ 속도 향상 = 약 53.83%
ㄴ 워크플로우:
워크플로우/모델
RTX 4090 (초)
RTX 5090 (초)
향상률
Stable Diffusion 3
8.96
5.96
+33.48%
FLUX-SCHNELL
4.92
1.80
+63.41%
FLUX-DEV
16.05
10.11
+37.01%
WAN 2.2 (비디오)
61.87
37.15
+39.94%
🛠️ QWEN 이미지 편집
9.62
4.44
+53.83%
RTX 5090은 RTX 4090 대비 33~63% 구간의 전반적 성능 상승을 보여줍니다. 이는 에이셔 GPU 클라우드 인프라가 고성능 AI 워크로드에서 매우 효율적임을 확인시켜줍니다.
# Extra — 2GPU 활용
에이셔 서버는 RTX 5090 두 개를 장착하고 있어, CUDA 디바이스를 분리하여 두 GPU에 작업을 효과적으로 분산할 수 있습니다. ComfyUI 멀티 GPU 설정용 GitHub 리포지토리도 함께 활용 가능합니다.
# 애니원 프로토콜이란?
글로벌 탈중앙화 프라이버시 인프라 플랫폼입니다. 오니언 라우팅 기반 네트워크를 제공하여, 애플리케이션이 별도 UX 변경 없이도 신뢰할 수 있는 프라이버시를 확보할 수 있습니다. 네트워크 노드는 대역폭을 제공하며 토큰 형태로 보상을 받습니다.
에이셔의 탈중앙화 GPU 클라우드와 애니원 네트워크의 프라이버시 기술은, AI 워크플로우에서 성능과 보안을 동시에 강화할 수 있는 현실적인 대안임을 보여줍니다. 더 빠르고 안전한 AI 인프라를 찾는 사용자에게 충분히 매력적인 선택지가 될 것입니다.
