기업이 '클라우드'보다 '전용 AI 서버'를 선호하는 이유

기업이 퍼블릭 클라우드 대신 직접 하드웨어를 구매하고 있다는 새로운 설문조사 결과가 나왔다. 그 이유는 예상대로다.

AI 시스템은 연산량이 방대해 퍼블릭 클라우드 환경에서는 감당할 수 없는 수준으로 비용이 치솟는 경우가 많다. 가정이 아니라 실제 데이터가 뒷받침하고 있는 사실이다. 최근 설문조사에 참여한 IT 책임자 가운데 절반 가까이는 5,000달러에서 2만 5,000달러에 달하는 예상치 못한 클라우드 관련 비용을 경험했다고 답했는데, 대부분 AI 워크로드로 인해 발생한 것으로 나타났다. AI 워크로드는 대규모 클라우드 컴퓨팅 자원, 스토리지, 실시간 데이터 처리 역량을 요구하며, 이 모든 자원은 동적으로 요금이 청구된다.

퍼블릭 클라우드의 핵심 약속인 ‘사용한 만큼만 비용을 지불’하는 구조는 AI에게 양날의 검이 될 수 있다. 고성능 AI 시스템은 엔비디아 GPU나 TPU와 같은 특수 하드웨어에 의존하는데, 이들 장비는 임대 비용이 높고 워크로드를 지속적으로 최적화하지 않으면 활용도가 떨어지기 쉽다. 또 많은 AI 작업은 다수의 컴퓨팅 인스턴스를 확장해 사용하는데, 이 과정에서 네트워크 트래픽, 스토리지 액세스, 지연시간 감소 등을 위한 추가 비용이 발생한다.

IT 전문가 32%는 퍼블릭 클라우드의 유연성이 예측 가능성과 맞바꾼 대가라고 지적했다. 중요한 AI 작업에 자원이 부족해지는 것을 우려한 나머지 많은 클라우드 자원을 낭비하거나 비효율적으로 할당하고 있다는 설명이다. 기업 예산이 갈수록 빠듯해지는 상황에서 이는 더욱 답답한 문제다.

전용 서버는 보다 예측 가능하고 안정적인 요금 모델을 제공한다. AI 워크로드를 위해 물리 서버를 임대하거나 구입하면 기업은 하드웨어에 대한 완전한 통제권을 확보하고, 숨겨진 비용이나 월말 갑작스러운 청구서를 피할 수 있다. 많은 IT 책임자가 이 모델이 비용 효율성이 뛰어나고 명확한 투자 수익을 기대할 수 있는 방식이라고 평가하고 있다.

AI 인프라에 대한 통제력과 보안

더 나은 통제력과 강화된 보안을 원하는 수요도 전용 서버로의 전환을 가속화하고 있다. AI 시스템은 대개 민감하고 독점적인 데이터를 활용해 작동하는데, 많은 기업이 이처럼 중요한 자산을 퍼블릭 클라우드에 맡기는 데 대해 점점 더 신중해지고 있다. 데이터가 실수로 노출되거나 침해되거나, 또는 데이터 보호 규제 위반으로 이어질 가능성은 인프라 운영을 외부에 맡길 때 얻는 이점보다 훨씬 치명적일 수 있다.

금융, 의료, 공공기관 같은 산업군에서는 전용 하드웨어 도입이 거의 필수에 가깝다. 이런 조직은 HIPAA, GDPR, PCI DSS 같은 엄격한 규제를 반드시 준수해야 한다. 민감한 데이터가 법적 관할을 벗어나거나 퍼블릭 클라우드의 멀티테넌시 환경에서 다른 사용자와 뒤섞이는 일이 없어야 한다. 리퀴드 웹(Liquid Web)이 발표한 보고서에 따르면, 공공(93%), IT(91%), 금융(90%) 분야가 전용 서버 도입에서 가장 앞서 있는 것으로 나타났다.

AI 시스템은 워크플로우와 인프라를 세밀하게 조정해 효율을 극대화해야 할 필요가 있는 만큼, 이를 가능하게 하는 세부적인 통제권이 중요하다. 많은 IT 전문가가 이 점을 전용 환경의 핵심 장점으로 꼽고 있다. 전용 서버를 사용하면 기업은 AI 워크로드 성능 설정을 맞춤화할 수 있다. 대규모 모델 학습에 최적화된 서버 환경을 만들거나 신경망 추론을 미세 조정하거나 실시간 애플리케이션 예측을 위한 저지연 환경을 구축하는 것이 모두 가능하다.

이제는 매니지드 서비스 업체나 코로케이션 시설의 확산으로 인해, 기업이 직접 물리 서버를 구매하거나 설치하지 않아도 이런 통제권을 가질 수 있다. 자체 데이터센터를 구축하고 유지하던 시대는 지나갔지만, 물리 인프라는 여전히 건재하다. 많은 기업이 이제 전용 하드웨어를 임대하고, 설치와 보안, 유지보수는 전문 서버 운영업체에 맡긴다. 이런 구성은 클라우드 수준의 운영 편의성을 제공하면서도, IT 부서에는 컴퓨팅 자원에 대한 더 깊은 가시성과 더 강력한 통제력을 제공한다.

전용 서버의 성능 우위

AI 인프라의 성능은 핵심 요소이며, 지연시간은 단순한 불편이 아니라 비즈니스 성과에 직결된다. 특히 실시간 의사결정, 추천 엔진, 금융 분석, 자율 시스템 등에 초점을 맞춘 AI 시스템은 ms 수준의 응답속도를 요구한다. 퍼블릭 클라우드는 확장성에는 강점을 가지지만, 여러 사용자가 공유하는 인프라 구조와 사용자 또는 데이터 소스로부터의 지리적 거리로 인해 지연시간을 피할 수 없다.

반면, 전용 물리 서버는 AI 작업을 주도하는 데이터 소스나 사용자와 지리적으로 더 가까운 위치에 배치할 수 있다. 기업은 주요 지역 근처에 하드웨어를 배치하기 위해 코로케이션 업체나 온프레미스 엣지 시설을 활용할 수 있으며, 이를 통해 네트워크 홉 수를 줄이고 지연시간을 낮출 수 있다. 또한 퍼블릭 클라우드의 공유 네트워크에서 발생하는 예측 불가능한 트래픽 부하를 제거해 네트워크 성능을 더욱 향상시킬 수 있다.

이처럼 안정적으로 높은 성능을 유지할 수 있는 전용 인프라는 AI를 소규모 프로젝트에서 미션 크리티컬 시스템으로 확장하는 데 있어 중요한 기반이 된다. 나아가 최근에는 일부 AI 모델이 1조 개가 넘는 파라미터를 갖는 등 점점 더 복잡해지고 있어, 고속 연산에 특화된 전용 서버의 성능은 선택이 아닌 필수 조건으로 떠오르고 있다.

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퍼블릭과 프라이빗을 결합한 하이브리드 전략

프라이빗 인프라로의 전환이 뚜렷하게 진행되고 있지만, 퍼블릭 클라우드의 중요성도 여전히 유효하다. 많은 기업이 새로운 모델 테스트, 외부 AI API 통합, 비핵심 시스템 실행 등 특정 AI 작업에는 여전히 퍼블릭 클라우드를 사용하고 있다. 퍼블릭 클라우드는 빠른 확장성에 강점을 가지며, 특히 AI 개발 초기 반복 학습 단계에서는 혁신의 플랫폼으로 자주 활용된다.

그러나 프로젝트가 성숙하고 장기적인 운영 단계로 전환되면, 비용 통제, 규제 준수 유지, 최적의 성능 확보를 위해 다른 접근 방식이 필요하다는 것을 많은 기업이 체감하고 있다. 퍼블릭 클라우드와 전용 서버 사이에서 하나를 선택하는 것이 아니라, 균형점을 찾는 것이 핵심이다. 퍼블릭 클라우드는 프라이빗 인프라의 안정성과 통제력을 보완하는 유연한 구성 요소로 활용될 때 가장 잘 작동한다.

또한 프라이빗 인프라라고 해서 기업이 직접 물리 서버를 보유해야 하는 것은 아니다. 코로케이션과 매니지드 서비스를 통해 기업은 자체 데이터센터를 구축하거나 운영하지 않고도 전용 하드웨어의 혜택을 누릴 수 있다.

‘모든 것을 클라우드에’라는 이상은 점차 현실적이고 맞춤형 접근 방식으로 이동하고 있다. IT 전문가의 약 절반(45%)은 2030년까지 전용 서버의 중요성이 더욱 커질 것으로 전망하고 있으며, 이는 단순한 전통 인프라에서 AI 기반 혁신의 핵심 요소로 발전하는 흐름이다.

기업 인프라의 미래는 하이브리드다. 퍼블릭 클라우드와 전용 서버는 상호 보완적이다. 퍼블릭 클라우드는 실험과 확장성 면에서 계속 혁신을 주도하겠지만, 특히 자원 집약적인 AI 시스템에서 비용과 성능이 가장 중요한 시점에는 전용 서버가 조용하지만 강력한 동력으로 다시 주목받고 있다.

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