핵심 요약: 인공지능 시대의 핵심 하드웨어인 GPU와 NPU를 직접 사지 않고, 정수기처럼 필요한 만큼 빌려 쓰는 ‘AI 인프라 구독’ 모델이 비용 절감과 리스크 관리의 치트키로 급부상하고 있습니다. 삼성SDS, LG CNS 같은 국내 대표 IT 서비스 기업은 물론, 글로벌 빅테크인 엔비디아와 메타까지 이 시장에 뛰어들며 뜨거운 관심을 모으고 있습니다.
요즘 어딜 가나 AI 이야기뿐이죠? 하지만 기업들 속사정을 들여다보면 고민이 깊습니다. 바로 ‘돈’ 문제 때문인데요. 도대체 기업들이 왜 비싼 장비를 사는 대신 구독을 선택하는지, 지금부터 쉽고 재미있게 풀어드릴게요!
AI 인프라를 왜 ‘구독’하려는 걸까
AI 모델을 제대로 돌리려면 엄청나게 비싸고 귀한 GPU나 NPU 서버를 구축해야 합니다. 하지만 초기 투자비가 어마어마한 데다가, 만약 수요 예측에 실패해 장비가 노는 날엔 고스란히 손해로 남는 리스크가 있죠. 네이트뉴스 보도에 따르면 카카오뱅크 등에서도 이런 리스크 관리 중심의 전략과 비용 절감 논의가 활발히 오가고 있는 것으로 전해졌습니다1. 비싼 서버를 직접 살 필요 없이, 딱 필요한 만큼만 골라 쓰는 AI 인프라 구독 서비스가 강력한 대안으로 떠오른 이유입니다.
삼성SDS·LG CNS는 어떤 상품을 내놓았나
국내 대표 IT 기업들도 발 빠르게 움직이고 있습니다.
먼저 삼성SDS는 국산 AI 반도체 스타트업 퓨리오사AI의 2세대 NPU ‘레니게이드(RGND)’를 콕 집었습니다. 매일경제 보도에 따르면 삼성SDS는 서버 구축 없이 1·2·4·8장 단위로 선택하여 쓸 수 있는 구독형 NPUaaS를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 출시했습니다. 국산 NPU를 클라우드 상품으로 멋지게 상용화한 첫걸음입니다.
LG CNS는 한발 더 나아가 여러 종류의 칩을 입맛대로 골라 쓰는 플랫폼을 준비 중입니다. 지디넷코리아 보도에 따르면 LG CNS는 CPU, GPU, NPU 등 다양한 연산 자원을 고객 목적에 맞춰 임대하는 XPU 구독 서비스 플랫폼 ‘XPU웍스’의 출시 준비와 검증을 진행 중이라고 합니다. 상황에 따라 최적의 칩을 섞어 쓸 수 있다니 정말 스마트하죠?
글로벌 빅테크도 인프라를 ‘판다’
이런 변화는 우리나라만의 이야기가 아닙니다. 글로벌 시장도 요동치고 있는데요.
우선 AI 칩 끝판왕 엔비디아가 나섰습니다. potato-ai.xyz 보도에 따르면 엔비디아는 AI 클라우드 사업자가 자사 인프라를 조달하여 고객에게 구독형으로 제공하는 ‘NVIDIA AI Compute at Scale’을 공식화하며 필요한 만큼 빌려 쓰는 모델을 적극 지원하고 나섰습니다. 하드웨어 제조사를 넘어 유통 구조 자체를 구독형으로 표준화하겠다는 야심이 엿보입니다.
메타(Meta) 역시 재밌는 카드를 만지작거리고 있습니다. rainbowwave 티스토리 분석에 따르면 메타는 자사 AI 개발을 위해 구축한 초과 컴퓨팅 자원 및 GPU 인프라를 외부 개발자에게 임대하거나 API 형태로 유료 판매하는 ‘메타 컴퓨트’ 사업 진출을 검토 중인 것으로 전해졌습니다2. 미리 든든하게 깔아둔 인프라 중 남는 부분을 썩히지 않고 구독형으로 쏠쏠하게 수익화하겠다는 전략입니다.
비용 부담은 왜 더 커졌을까
그런데 재미있는 현상이 있습니다. 인프라를 직접 안 사고 빌려 쓰는데도 기업들의 비용 부담은 오히려 늘어나는 추세라고 해요. 바로 ‘사용량 기반 과금제’ 때문인데요. 이데일리 보도에 따르면 사용량 기반 과금 확산으로 AI 비용이 늘어남에 따라, 기업들은 100만 토큰당 약 4달러인 프리미엄 모델 대비 0.18달러 수준으로 저렴한 중국 딥시크 등 오픈소스 모델을 병행 사용하며 비용을 낮추고 있는 것으로 전해졌습니다3. 비싼 AI 인프라 구독 시스템을 이용하되, 똑똑하고 저렴한 오픈소스 모델을 적절히 섞어 쓰는 ‘하이브리드 전략’이 대세가 된 셈입니다.
알아두면 쓸모 있는 AI 용어 사전
- NPU(신경망 처리장치): AI 연산에 특화된 머리 좋은 반도체 칩입니다. GPU보다 특정 AI 작업에 아주 효율적이에요.
- NPUaaS: NPU as a Service의 줄임말로, 비싼 NPU를 직접 사지 않고 클라우드로 쉽게 빌려 쓰는 방식입니다.
- XPU: CPU, GPU, NPU 등 어떤 특정 칩에 한정 짓지 않고 여러 연산 자원을 한데 묶어 부르는 세련된 표현입니다.
- 사용량 기반 과금: 헬스장 회원권처럼 매달 똑같이 내는 게 아니라, 내가 쓴 만큼(토큰 수 등) 돈을 내는 합리적(?)이지만 무서운 방식입니다.
- 토큰: AI가 글자를 읽고 쓸 때 쓰는 최소 단위로, 이 토큰 수에 따라 요금이 매겨집니다.
💡 함께 고민해볼 거리
- 국산 NPU 기반의 깔끔한 삼성SDS 스타일과 여러 자원을 섞어 쓰는 LG CNS의 멀티플레이어 스타일 중 기업 고객들은 나중에 어떤 서비스에 더 끌릴까요?
- 엔비디아나 메타처럼 ‘인프라 건물주’인 빅테크가 남는 자원을 임대하기 시작하면, 나중에 이들의 입김에 따라 구독 요금이 쥐락펴락 흔들리지는 않을까요?
- 프리미엄과 오픈소스 모델을 섞어 쓰는 이중 전략이 유행인데, 과연 실제 기업 환경에서 보안이나 성능 저하 없이 정말 비용을 드라마틱하게 줄여줄 수 있을지 궁금해집니다.