AI 도입이 어려운 진짜 이유는 모델이 아니라 인프라다

AI 도입이 생각보다 쉽지 않은 이유

AI, 특히 생성형 AI는 기업의 경쟁력을 한 단계 높이는 핵심 기술로 자리 잡았습니다.
많은 기업이 AI를 도입하자는 목표를 갖고 프로젝트를 시작하지만,
상당수가 PoC(Proof of Concept) 단계에서 멈추거나 성과를 내지 못한 채 끝나고 있습니다.

사람들은 종종 모델이 문제라고 말하지만, 실제로는 인프라 구조, 비용, 운영·관리 측면이 도입의 가장 큰 장애물입니다.
즉, AI는 소프트웨어가 아니라 인프라 중심의 프로젝트가 되어가고 있습니다.

1️⃣ AI 인프라의 핵심 요소: 왜 GPU가 중요한가

AI 모델, 특히 딥러닝 기반의 모델은 GPU없이 효율적으로 실행될 수 없습니다.
GPU는 병렬 연산에 특화되어 있어, 대량 데이터를 처리하고 복잡한 모델을 학습·추론하는 데 최적화되어 있기 때문입니다.

하지만 GPU는 단순한 컴퓨팅 장비가 아닙니다.
전력 소비가 매우 높고 냉각·전력 인프라 요구가 크며 데이터센터 공간 설계부터 신규 구성 요소까지 복합적인 문제를 야기합니다.

AI 데이터센터는 일반 서버보다 훨씬 높은 파워 밀도, 네트워크 대역폭, 냉각 설계를 필요로 하며,
GPU 기반 시설을 자체 구축하려면 많은 자본과 시간이 소요됩니다.

2️⃣ 온프레미스 GPU 인프라의 현실적 한계

1) 막대한 초기 비용
최신 AI GPU(H100, B200 등)는 한 대에 수천만 원에 달하며, 고성능 서버로 확장하려면 수억~수십억 원의 투자가 필요합니다.

2) 기술적·운영적 한계 : GPU 자원을 자체 운영하는 경우

• 드라이버/소프트웨어 버전 충돌

• 냉각 및 전력 관리

• GPU 장애 및 보수

• 빠른 기술 변화에 대한 대응

이러한 문제는 모델 개발 속도보다 인프라 고도화 속도가 더 빨라야 함을 의미합니다.

3) 공급망 문제
GPU는 단순한 서버 부품이 아니라 공급망에서 수급이 어려운 자원입니다.
특히 Nvidia GPU와 같은 최첨단 제품은 공급 지연이 흔해 AI 프로젝트 추진에 차질을 빚곤 합니다.

3️⃣ 클라우드 기반 GPUaaS: 현실적 해법

인프라 문제를 해결하기 위한 가장 대표적인 접근 방식은 GPU as a Service입니다.

*GPUaaS란?
GPUaaS는 클라우드를 통해 GPU를 서비스 형태로 제공하는 모델입니다.
사용자는 하드웨어를 구매하지 않고도 필요할 때만 사용하는 구조로, 대표적인 특징은 다음과 같습니다

• 초기 투자 없음

• 필요 시 확장·축소 가능

• 유지보수와 운영 부담 감소

• 최신 아키텍처의 GPU 접근 가능

즉, GPUaaS는 AI 인프라 진입장벽을 낮추는 핵심 솔루션이 됩니다.

4️⃣ GPUaaS의 장점과 한계

1) 장점
- 비용 효율성 확보
GPUaaS는 Pay-as-you-go 방식으로 초기 CAPEX 부담 없이 필요한 만큼만 비용을 지불할 수 있습니다.

- 유연한 자원 할당
AI 프로젝트는 워크로드가 크게 변동하기 때문에, GPUaaS는 자원 확장·축소가 쉬워 효율적입니다.

- 최신 기술 즉시 적용
하드웨어 업그레이드 없이도 최신 GPU를 사용할 수 있어 기술 갱신이 빠른 AI 환경에 적합합니다.

2)한계 : GPUaaS 역시 비용 부담 문제는 존재합니다.
특히 AI 추론(Inference) 비용이 증가하는 시점에는 운영비가 크게 늘어날 가능성이 있습니다.
이를 해결하기 위해 일부 기업은 하이브리드 GPUaaS(클라우드+온프레미스)를 선택하기도 합니다.

5️⃣ AI 인프라 도입 성공을 위한 3가지 고려 사항

1) 데이터 전략 수립
AI는 학습과 추론 모두 데이터 의존도가 높습니다. 고성능 GPU만큼 스토리지·데이터 파이프라인도 병목 요인이 될 수 있습니다.

2) 전문 인력 확보
AI 인프라를 제대로 구축하려면 GPU, 클라우드, 네트워크, 보안 등 다양한 전문 지식이 필요합니다. 그러나 많은 기업에서 이러한 인력을 내부에 확보하기 어려운 경우가 많습니다.

3) 전략적 파트너 선택
AI 인프라 도입은 단독으로 해결하기 어려운 경우가 많습니다. 공공·기업 모두 믿을 수 있는 클라우드 파트너와 함께 구현하는 것이 성공 확률을 높입니다.

⚠️ NHN Cloud와 함께하는 현실적 AI 인프라 도입

AI 인프라 도입 시 가장 중요한 것은 확장성·유연성·운영 효율성입니다.
이에 NHN Cloud는 아래와 같은 강점을 가지고 있습니다:

1) GPUaaS 제공
NHN Cloud는 GPU 기반 AI 인프라 서비스를 통해 초기 구축 비용 없이도 고성능 연산 자원을 활용할 수 있습니다.

2) 멀티클라우드 연계
NHN Cloud를 중심으로 국내 리전 인프라를 구축하고, 필요 시 글로벌 클라우드와 연계하여 멀티클라우드 운영이 가능합니다.

3) MSP 기반 지원
스피디와 같은 MSP 파트너를 통해 설계부터 운영까지 전주기 지원을 받을 수 있어 초기 도입 리스크를 낮출 수 있습니다.

AI는 더 이상 모델만 잘 만드는 것이 아니라, 그 뒤에서 움직이는 컴퓨팅 인프라가 얼마나 안정적이고 효율적인지가 성공의 핵심입니다.
클라우드 기반 GPUaaS와 같은 인프라 전략은 AI 도입 장벽을 낮출 뿐 아니라, 기업의 경쟁력을 지속적으로 강화하는 기반이 됩니다.

📍출처

1. [클라우드+] "AI 전환 최대 장벽은 비용…해법은 GPUaaS"

2. GPU, 더 이상 구매하지 마세요: AI 시대의 핵심 인프라, GPUaaS 완벽 해부

3. Discovering AI Potential: The Rise of Cloud GPU

4. 위키백과