GPU를 직접 구매하는 시대는 끝났을까? GPUaaS가 만드는 비용 구조의 변화
왜 GPU가 AI 인프라 비용의 핵심인가
AI가 발전하면서 모델 크기·성능은 물론이고, GPU와 같은 고성능 연산 자원의 중요성이 급부상하고 있습니다.
GPU는 병렬 처리에 최적화되어 있어 AI 모델 훈련 및 추론에 필수적인 자원으로 자리 잡았습니다.
그러나 이 강력한 연산 능력 뒤에는 복잡한 비용 구조가 존재합니다.
특히 GPU는 단순 서버보다 훨씬 높은 가격과 운영 부담을 요구하기 때문에,
기업이 직접 구매하여 운영하는 방식은 점점 재고의 대상이 되고 있습니다.
1️⃣ GPU 구매(온프레미스) vs GPUaaS(서비스형 GPU)
전통적으로 고성능 GPU를 도입하려면 CAPEX형태로 투자해야 했습니다.
엔비디아 H100과 같은 최신 GPU는 단일 장치만으로도 수천만 원을 훌쩍 뛰어넘고 대규모 클러스터 구축은 수억~수십억 원의 초기 투자 비용으로 이어집니다. 그리고 구매 후에는 감가상각이 끝날 때까지 장비를 유지·사용해야 하며, 기술 변화에 신속히 대응하기 어렵습니다.
이 방식은 고정 비용 부담이 매우 크기 때문에, 많은 기업이 AI 인프라 확장에 어려움을 겪고 있습니다.
GPU-as-a-Service는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장했습니다.
GPUaaS란? |
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가장 큰 변화는 비용 모델입니다
GPUaaS는 OPEX(운영비) 기반으로 비용을 처리하고 사용량 기반 과금 덕분에 초기 투자 없이 시작할 수 있습니다.
이처럼 비용 부담을 투자 중심(CAPEX)에서 소비 중심(OPEX)으로 전환하는 것은 단순 회계 처리 이상의 전략적 의미를 가집니다.
2️⃣ GPUaaS가 비용 효율성에 미치는 영향
1) 초기 비용 부담 감소
GPUaaS는 다음과 같은 방식으로 초기 진입 장벽을 낮춥니다
필요할 때만 GPU 리소스 할당하고 계약 기간 및 규모에 따른 유연한 비용 구조를 가지며 최신 GPU 하드웨어를 유지보수 없이 접근이 가능합니다.
이는 특히 스타트업, 중소기업, PoC 단계 프로젝트에 유리한 접근입니다.
2) 유연한 확장·축소
AI 워크로드는 매우 변동적입니다.
예를 들어, 모델 학습에는 대량의 GPU가 필요하지만, 이후 추론만 할 경우 수요가 급감합니다.
GPUaaS는 이런 변동성에 맞춰 리소스를 탄력적으로 조절할 수 있습니다.
3) 최신 아키텍처 접근성 확보
클라우드 기반 GPUaaS 서비스를 이용하면, 공급자가 지속적으로 최신 GPU 아키텍처를 운영해 주므로 별도의 업그레이드 비용 없이 최신 기능을 활용할 수 있습니다.
3️⃣ GPUaaS가 만드는 비용 구조의 변화
전통 GPU 구축 방식에서는 GPU의 구매 비용, 감가상각, 유지보수가 모두 CAPEX로 처리됩니다.
반면 GPUaaS는 사용량 기반 비용을 OPEX로 인식하기 때문에, 비용 예측성 및 유연성이 좋아집니다.
이러한 변화는 단지 재무 회계상의 차이를 넘어, AI 프로젝트 운영 전략 자체를 바꿉니다
초기 투자 없이 PoC 시작 가능하고 빠른 시장 검증 및 실패 리스크 경감하며 사용량에 따른 비용을 최적화 할 수 있습니다.
전문가들은 이러한 비용 구조의 변화가 AI 도입 확산의 촉매가 될 것으로 보고 있습니다.
4️⃣ GPUaaS 시장 성장 및 전망
글로벌 리서치에 따르면 GPUaaS 시장은 폭발적으로 성장할 것으로 예상됩니다.
예를 들어, 포춘 비즈니스 인사이트는 시장 규모가 2024년 약 43억 달러에서 2032년 약 498억 달러로 성장할 것으로 전망했습니다.
이는 CAGR(연평균 성장률)이 35.8%에 달하는 수치로, GPUaaS가 AI 인프라의 표준이 되어가고 있음을 시사합니다.
국내 시장 또한 GPUaaS 도입이 활발히 이루어지고 있으며, 클라우드 서비스 제공 사업자들이 초기 투자 비용·확장성 문제를 해소하기 위한 전략을 발표하고 있습니다.
5️⃣ GPUaaS 도입 시 고려사항
1) 비용 구조 분석
GPUaaS는 OPEX 기반이지만 사용량이 많아질수록 비용이 증가할 수 있습니다.
특히 AI 추론이 전체 비용 중 큰 비중을 차지하는 시점에서는, 서비스 비용이 높아질 가능성이 존재합니다.
이 때문에 일부 조직은 하이브리드 모델(온프레미스 + GPUaaS)을 고려하기도 합니다.
2) 운영 최적화 필요
GPUaaS를 이용하면서도 비용 최적화를 위해서는 사용량 모니터링, 예약 인스턴스 활용, 자원 해제 정책 등을 잘 설계해야 합니다.
GPU를 사는 시대는 끝났는가?
결론적으로, 모든 기업에게 GPU를 직접 구매하는 것이 최선은 아닙니다.
AI 워크로드의 변동성, 빠른 기술 변화, 인프라 유지 부담 등을 고려할 때, GPUaaS는 필수적인 AI 인프라 전략으로 자리 잡고 있습니다.
이는 단순 비용 절감 뿐 아니라 AI 전략 자체의 유연성과 실행 속도를 높여줍니다.
AI 시대에서 비용 구조를 CAPEX에서 OPEX로 전환하는 결정은, 곧 AI 경쟁력 확보 전략의 본질적인 전환을 의미합니다.
📌 참고 자료
