<인사이트> GPU, 더 이상 구매하지 마세요: AI 시대의 핵심 인프라, GPUaaS 완벽 해부

안녕하세요. 카카오클라우드입니다. 최근 몇 년 사이 AI 기술이 우리의 일상에 빠르게 확산되면서, ChatGPT, DALL-E와 같은 대규모 언어 모델(LLM) 및 이미지 생성 모델이 등장했습니다. 이러한 고성능 연산 기술의 필수 요소는 바로 GPU(Graphics Processing Unit)이며, 이 폭발적인 수요와 맞물려 새롭게 주목받는 시장이 있으니, 바로 GPUaaS(GPU as a Service)입니다. 지금부터 GPUaaS가 무엇인지, 어떤 장점과 활용 사례가 있는지 살펴보겠습니다.

1. GPUaaS 소개, 등장 배경 및 특장점

1) GPUaaS의 개념과 등장 배경

GPUaaS는 직접 구매할 필요 없이 GPU 연산 능력을 클라우드를 통해 서비스로 제공받는 방식입니다. 이는 IaaS, SaaS와 같은 클라우드 서비스 모델의 일종으로, 사용자는 온디맨드(On-Demand) 방식으로 필요한 GPU 자원을 할당받아 활용합니다. GPUaaS가 등장한 주요 배경은 AI 인프라 활용에 대한 현실적인 문제점들을 해결하기 위함입니다.

하드웨어 비용의 장벽 : NVIDIA H100과 같은 고성능 GPU는 단일 장치 당 수천만 원에 달하며, 대규모 시스템 구축 비용은 수억에서 수십억 원에 이르러 대기업이나 대형 연구 기관이 아니라면 초기 투자는 큰 리스크입니다.
GPU 수급 문제와 공급망 위기 : 2020년부터 시작된 글로벌 반도체 공급망 위기로 고성능 GPU 수급이 원활하지 않아 AI개발 일정에 차질을 빚는 AI 스타트업과 중소기업들이 다수 있었습니다. GPUaaS는 NVIDIA와 같은 선도 기업의 최신 GPU를 안정적으로 공급받을 수 있는 장점을 제공합니다.
AI와 딥러닝의 폭발적인 성장 : 2020년부터 AI, 머신러닝, 딥러닝 개발 속도가 빨라지면서 고성능 컴퓨팅 자원, 특히 GPU 자원 수요가 급증했습니다.
클라우드 중심 비즈니스 전환 : 디지털 트랜스포메이션(DX) 가속화로 클라우드 인프라 전환 기업이 늘었으며, AI 워크로드의 변동성에 유연하게 대응할 수 있는 GPUaaS가 매력적인 옵션으로 부상했습니다.

2) GPUaaS의 주요 특장점 및 기대 효과

GPUaaS는 AI 인프라의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다.

비용 효율성 및 최적화 모델 : GPU 서버를 직접 구매할 경우 막대한 초기 투자가 필요하지만, GPUaaS는 초기 투자 없이 사용한 만큼만 비용을 지불하는 Pay-As-You-Go 모델이므로, 기업은 프로젝트 규모와 예산에 맞는 세밀한 비용 관리가 가능합니다.
유연하고 탄력적인 자원 사용 : 모델 훈련, 추론, 데이터 처리 등 AI 프로젝트의 변동성에 맞춰 필요에 따라 GPU 리소스를 탄력적으로 확장하거나 축소할 수 있습니다.
최신 아키텍처 즉시 적용 : 서비스 제공 업체(ex. 클라우드 서비스 제공업체; CSP)가 지속적으로 인프라를 업그레이드하기 때문에, 사용자는 별도의 유지보수 과정 없이 최신 아키텍처가 적용된 GPU 자원을 필요시점에 즉시 사용 가능합니다.
운영 및 관리 편의성 : 하드웨어 고장, 드라이버 충돌, 열 관리 같은 번거로운 유지보수는 클라우드 서비스 제공자가 담당하므로 사용자는 AI 개발에만 전념할 수 있습니다. 뿐만 아니라, 중앙화된 대시보드를 통해 GPU 사용량, 성능, 비용을 실시간으로 모니터링할 수도 있습니다.

2. GPUaaS 추세 및 앞으로의 전망

글로벌 리서치 기업 포춘 비즈니스 인사이트에 따르면, 글로벌 GPUaaS 시장 규모는 2024년(또는 지난해) 43억 1천만 달러(약 5조 7천억 원)에서 2032년 498억 4천만 달러(약 66조~67조 원)로 성장하며, 연평균 성장률(CAGR)은 35.8%에 달할 것으로 예측됩니다.

이러한 성장세에 힘입어 GPUaaS 시장은 CSP(Cloud Service Provider)를 넘어 다양한 산업군의 기업들이 진출하는 새로운 격전지가 되고 있습니다.

1) CSP 기업들의 경쟁

AWS, MS Azure, 구글 클라우드 같은 글로벌 CSP 뿐만 아니라 카카오클라우드, 네이버클라우드, KT클라우드, NHN클라우드와 같은 국내 CSP도 현재 GPUaaS를 제공하고 있습니다. 생성형 AI를 포함한 AI 워크로드는 연산 집약도가 매우 높기 때문에, CSP는 GPUaaS로 고성능 컴퓨팅 수요를 자사 플랫폼으로 유치하여 클라우드 사용량과 매출을 동시에 늘릴 수 있기 때문에, 기존 클라우드 인프라를 보유한 CSP들이 GPUaaS를 전략 서비스로 내세우는 것은 미래 AI 시장의 주도권을 잡기 위한 필수적 행보로 해석됩니다.

또한 카카오클라우드의 'Hybrid GPUaaS' 처럼, 고객이 보유한 GPU를 클라우드에 연동해 사용할 수 있는 유연한 구조의 GPUaaS 서비스를 활용한다면, 기업은 인프라 전략 선택 폭을 넓히면서도 벤더 종속 문제를 완화시킬 수 있기에, 전략적 옵션으로 고려될 수 있습니다.

2) 이종 산업 기업들의 진출

최근에는 SK텔레콤, 쿠팡, 한국퀀텀컴퓨팅(KQC) 등 통신, 유통, 양자컴퓨팅 분야의 기업들이 GPUaaS 시장에 본격적으로 진출하며 이목이 쏠리고 있습니다.

SK텔레콤 : 글로벌 GPUaaS 기업인 람다(Lambda)와 협력. NVIDIA H100을 기반으로 GPUaaS를 출시 & 시장공략 가속화
삼성SDS : NVIDIA GPU 기반 GPUaaS 시장에 뛰어들어 HPC 및 생성형 AI를 위한 GPUaaS 서비스
한국퀀텀컴퓨팅(KQC) : 디지털엣지 부평 데이터센터에 엔비디아 H200 기반의 초고성능 'AI GPU 팜'을 구축 & GPUaaS 시작
쿠팡 : 자체 AI 컴퓨팅 인프라를 '쿠팡 인텔리전트 클라우드(CIC)'로 리브랜딩하고 GPUaaS 시장에 본격적으로 진출

GPUaaS는 단순히 하드웨어를 빌려 쓰는 것을 넘어, AIaaS (AI as a Service), LLMaaS (LLM as a Service) 등 더욱 다양한 형태의 서비스들이 등장할 수 있도록 돕는 기반 기술로 작동하면서, AI 기술을 '보유'하는 것보다 '활용'할 수 있는 능력이 중요한 시대를 가속화할 것으로 전망됩니다.

3. GPUaaS의 도입을 검토할 수 있는 기업/기관 케이스 🧐

GPUaaS는 인공지능 시대를 가속화하는 핵심 엔진입니다. 과거에는 대기업과 연구소만 접근할 수 있던 고성능 연산 환경이 이제는 인터넷 연결만으로 누구나 필요할 때 원하는 만큼 활용할 수 있는 서비스로 보편화되었습니다. 마치 수도꼭지를 틀면 물이 나오듯, 개발자와 연구자는 하드웨어 제약에서 벗어나 아이디어 구현에만 집중할 수 있게 되었습니다.

고성능 연산 환경을 갖출 여력이 없거나, 인프라를 효율적으로 활용하고자 하는 기업/기관들에게 GPUaaS는 현실적인 대안입니다.

1) 대규모 GPU 클러스터가 필요한 기업	- LLM 모델 학습을 진행해야 하는데 처리 시간이 오래 걸리는 경우. - 예측 가능한 워크로드 처리에 최적화된 안정적인 월 단위 비용 관리가 필요한 경우.	통신, 금융, 제조 (복잡한 시뮬레이션)
2) AI 스타트업 및 중소 규모 기업	- 초기 투자 없이, 즉시 고성능 GPU 사용을 원하는 경우. - 대규모 모델 학습 및 추론에 필요한 고성능 연산 자원이 필요하지만, 자체 인프라 구축을 위한 자금과 시간이 부족한 경우.	IT, AI, S/W 개발
3) 공공/금융 기관	- 보안 걱정 없이 안전하게 AI 인프라를 사용하고 싶은 경우. - 대량 연산 처리가 필요한 경우.	공공, 금융, 의료 (HIPPA 규정 준수 가능)
4) 연구소 및 대학	- AI 연구를 위한 고성능 GPU가 필수적이지만 예산이 한정적인 경우. - 논문 실험이나 Kaggle 대회 참가 등 단기적인 프로젝트를 위한 GPU 사용이 필요한 경우.	학술 연구, 교육
5) 프리랜서 및 아티스트/디자이너	- 렌더링, 영상 인코딩 등 고성능 연산 처리를 빠르게 해야 하는 경우. - Blender, Unity, Unreal Engine 등 툴 사용 시, 실시간 미리보기 및 렌더링 성능 향상을 원하는 경우.	미디어, 콘텐츠 제작, 디자인