AI 시대의 새로운 인프라 경제학!'추론 워크로드' 중심의 차세대 데이터센터 전략

생성형 AI의 등장은 단순한 기술적 발전을 넘어 산업 경제의 구조를 근본적으로 바꾸는 거대한 흐름이 되었습니다. 초기에는 거대 언어 모델(LLM)의 훈련에 관심이 쏠렸지만, 이제는 AI의 진정한 가치가 드러나는 추론 워크로드로 시선이 옮겨가고 있습니다. AI의 가치와 장기적인 전략 목표가 학습한 모델로 사용자의 요구에 응답하는 추론으로 바뀐 것입니다. 자연스럽게 AI 데이터센터 구축과 운영 관련 CAPEX, OPEX를 따질 때에도 추론 워크로드 처리를 매우 중요하게 바라보게 되었습니다.

왜 '추론'이 핵심이 되었나?

몇 년 전만해도 막대한 자원을 투입하는 '훈련'이 모두의 관심사였습니다. 그러나 AI 모델 생태계의 발전과 다양한 유즈 케이스가 등장하면서 기업들은 AI 투자의 무게중심이 훈련에서 추론으로 빠르게 옮겨가게 되었습니다. AI의 가치는 모델을 소유하는 것에서 나오는 것이 아닙니다. 모델을 '사용'하는 과정에서 창출됩니다. 이런 인식이 확산되면서 2025년 현재 기업들은 추론 단계에서 발생하는 비용이 AI 인프라 구축과 운영에서 매우 중요하다는 데 공감하고 있습니다.

훈련과 추론의 경제학, 보이는 비용과 숨겨진 비용

LLM 훈련에 막대한 비용이 드는 것은 이미 모두가 다 아는 이야기입니다. 사실 이는 거대한 빙산의 일각일 뿐입니다. 수면 아래에는 사용자에게 서비스를 제공하는 '추론'이라는 훨씬 거대하고 지속적으로 발생하는 비용이 존재합니다.

훈련은 본질적으로 막대한 초기 투자 비용이 발생하는 자본적 지출(CAPEX) 중심의 활동입니다. 하지만 대부분의 경우 모델 리포지토리 플랫폼에서 사전 훈련을 마친 모델을 활용하므로 처음부터 직접 훈련하는 경우는 드뭅니다. 반면에 추론은 서비스가 호출될 때마다 반복적으로 비용이 누적되는 운영 비용(OPEX)이 발생합니다. 사용자가 늘어날수록 비용은 기하급수적으로 커질 수 있습니다.

이러한 차이는 AI 서비스의 총소유비용(TCO)에 대한 관점을 바꾸고 있습니다. 결국 사내 또는 대외 AI 서비스의 경제성과 수익성은 추론에서 결정될 수 있다 보니 어떻게 하면 추론 워크로드를 더 경제적이고 효율적으로 운영할 지가 시장의 화두가 되었습니다. 여기서 한 가지 짚어 봐야 할 현상이 있습니다. 추론에 대한 관심이 높아지고 수요가 증가하게 되면서 '제본스의 역설(Jevons Paradox)' 현상이 발생하고 있습니다. AI 가속기와 알고리즘 그리고 플랫폼 기술의 발전은 추론 비용은 낮추는 시너지를 창출하고 있습니다. 이러한 비용 하락은 AI 도입고 활용의 촉매 역할을 하고, 그 결과 전체 컴퓨팅 자원 소모량은 오히려 증가하는 '제본스의 역설' 현상이 나타나는 것입니다.

GPGPU를 넘어, 특화 AI 가속기 경쟁의 시작

추론의 경제적 중요성이 커지면서 기존 AI 인프라의 중심축이었던 GPGPU의 한계가 드러나기 시작했습니다. 훈련 단계에서는 GPGPU의 범용성이 장점이었지만, 대규모 추론 환경에서는 전력 효율과 비용 문제가 새로운 과제로 떠올랐습니다. 이에 따라 특정 연산에 최적화된 AI 가속기들이 GPGPU의 대안으로 빠르게 부상하는 분위기가 형성되고 있습니다.

'만능' GPGPU의 한계와 '특화' NPU의 부상

NVIDIA가 주도하는 GPGPU는 뛰어난 범용성과 병렬 처리 능력으로 AI 훈련 시장을 장악했습니다. 그러나 추론 환경에서는 이러한 '만능' 구조가 오히려 비효율적인 전력 낭비로 이어질 수 있습니다. 추론에 주로 쓰이는 행렬 곱셈 같은 단순 반복 작업에는 GPGPU의 복잡한 기능 대부분이 필요 없기 때문입니다. 이는 마치 스포츠카로 시내 배달 업무를 하는 것과 같아 와트당 성능이 떨어질 수밖에 없습니다.

이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 추론 특화 AI 반도체입니다. 구글의 TPU나 다양한 NPU는 처음부터 신경망 연산을 최고 효율로 실행하도록 설계되었습니다. 불필요한 기능을 없애고 핵심 연산에 모든 자원을 집중하여, 추론 작업에서 GPGPU를 웃도는 와트당 성능을 보여줍니다.

글로벌 빅테크의 'Build vs. Buy' 전략, 자체 칩 개발 전쟁

구글, AWS, 마이크로소프트 같은 대규모 클라우드 기업들은 상상을 초월하는 추론 작업을 처리해야 합니다. 이러한 거대한 규모 때문에 이들은 NVIDIA로부터 GPGPU를 구매하는 'Buy' 전략 대신 막대한 연구개발 비용을 감수하고 자체 칩을 설계하는 'Build' 전략이 장기적으로 더 유리하다고 판단했습니다.

각 기업은 저마다의 전략으로 자체 칩 개발에 나서고 있습니다. 구글은 TPU 시리즈로 시장을 선도했으며, 최근에는 추론 전용 칩 'Ironwood'를 발표하며 '추론의 시대'를 선언했습니다. AWS는 'Inferentia' 칩으로 GPU 대비 40%의 비용 절감을 내세우고 있고 마이크로소프트는 'Azure Maia 100' 가속기와 액체 냉각 시스템을 함께 개발하여 대규모 AI 작업을 최적화하고 있습니다. IBM 역시 메인프레임 프로세서 'Telum'에 AI 가속기를 통합하여 금융 사기 탐지처럼 거래 처리와 실시간 추론을 동시에 수행하는 독특한 접근 방식을 선보였습니다.

이들의 'Build' 전략은 단순한 비용 절감을 넘어 하드웨어와 소프트웨어를 수직적으로 통합해 고도로 최적화된 서비스를 구축하는 것을 목표로 합니다. 이는 기성 부품을 조립해서는 결코 얻을 수 없는 효율성을 제공하며, 강력한 시장 경쟁력의 원천이 됩니다.

한편, 글로벌 기업들의 경쟁 속에서 국내 AI 반도체 스타트업들은 NVIDIA가 장악한 훈련 시장 대신, 폭발적으로 성장하는 추론 시장을 공략하고 있습니다. 이들은 특히 '에너지 효율'을 핵심 경쟁력으로 내세웁니다.

추론 워크로드를 고려한 차세대 AI 데이터센터 전략

추론 중심의 시대로의 전환은 AI 데이터센터 전략의 근본적인 변화를 요구합니다. 과거처럼 초기 설비 투자 비용(CAPEX)만 보는 것에서 벗어나, 전력과 냉각 등 장기적인 운영 비용(OPEX)까지 포함하는 총소유비용(TCO) 관점이 반드시 필요합니다.

훈련 장비 재활용의 문제와 TCO 관점의 전환

많은 데이터센터가 비싼 훈련용 GPGPU를 추론 작업에도 사용하지만 이는 단기적인 해결책에 불과합니다. 훈련용 고사양 칩은 추론 작업 시 전력을 과도하게 소비해 운영 비용을 급증시키고, 이는 냉각 비용 증가와 전력 인프라 부담으로 이어집니다. 성공적인 전략은 서버의 초기 구매 비용을 넘어 3~5년의 감가상각 기간 동안 발생하는 모든 운영 비용을 고려하는 TCO 모델에 기반해야 합니다. 와트당 더 많은 추론을 처리하는 칩을 선택하는 것이 장기적으로 훨씬 경제적일 수 있습니다.

이기종 컴퓨팅과 소프트웨어, 하드웨어를 지배하는 열쇠

'하나의 칩으로 모든 것을 해결한다'는 고정 관념에서 벗어야 할 때가 가까워지고 있습니다. 미래의 AI 데이터센터는 다양한 종류의 AI 가속기를 혼합한 이기종 아키텍처 환경으로 구성될 것입니다. 각 작업의 특성에 맞는 최적의 하드웨어를 전략적으로 조합하여 시스템 전체의 효율을 극대화해야 합니다. 예를 들어 R&D나 모델 훈련처럼 유연성이 중요한 작업에는 GPGPU를 사용하고, 대규모의 표준화된 추론 작업에는 NPU를 활용하는 방식입니다.

그러나 정교한 하드웨어는 이를 효과적으로 관리하고 활용할 수 있는 강력한 소프트웨어 없이는 무용지물입니다. 특히 여러 종류의 가속기가 섞인 이기종 환경에서는 전체 인프라의 활용률과 효율성을 극대화하는 소프트웨어 플랫폼이 가장 중요한 전략적 자산이 됩니다. 이러한 플랫폼은 이기종 데이터센터를 위한 필수적인 '운영체제' 역할을 하며, 하드웨어 종속을 피하고 진정한 TCO 최적화를 이루는 열쇠가 될 전망입니다.

미래를 위한 설계 - 전력, 냉각, 그리고 지속가능성

AI 가속기의 폭발적인 연산 능력은 전력과 냉각에 대한 전례 없는 수요를 만들고 있습니다. 따라서 미래의 AI 데이터센터는 단순히 더 많은 연산 능력을 추가하는 것이 아니라, 주어진 전력과 공간의 제약 안에서 어떻게 최고의 효율을 끌어낼 것인지 고민하며 설계해야 합니다.

 

추론의 시대에 맞는 인프라 전략이 필요한 시점

살펴본 바와 같이 기업의 DX, AX 역량은 AI 추론을 위한 인프라 구성과 운영을 얼마나 효율적으로 하느냐에 따라 달라질 전망입니다. 이제 기업의 AI 투자는 마라톤 관점에서 바라보고 접근해야 합니다. 추론의 어떤 경제적 가치를 일으킬 지 이해하고 그에 맞는 효율적인 AI 인프라를 구축하는 곳과 그렇지 않은 곳의 차이는 앞으로 더욱 커질 것입니다.

#AI추론 #Inference #생성형AI #AI훈련 #AI반도체 #데이터센터 #GPGPU #GPU #NPU