AI 서비스 만들 때 GPU 비용 부담된다고요? 카카오가 제안한 하이브리드 솔루션

요즘 AI 모델이나 서비스 만들어보시는 분 계신가요? 아니면 회사에서 관련 프로젝트를 검토 중이신가요? 그렇다면 분명 마주친 고민이 하나 있을 거예요. 바로 GPU 비용 문제죠.

AI 개발에서 GPU는 빼놓을 수 없는 핵심 자원인데, 이게 워낙 비싸거든요. 카카오엔터프라이즈가 최근 행사에서 지적한 것처럼, 클라우드로 GPU를 빌려쓰는 서비스(GPUaaS)는 사용량에 따라 비용 부담이 커질 수 있고, 반대로 직접 장비를 사서 구축하는 온프레미스 방식은 초기 투자와 운영 부담이 만만치 않아요. 마치 스타벅스 매일 사 마시는 게 부담스러운데, 커피머신 사자니 자리도 차지하고 관리도 해야 하는 그런 느낌이랄까요?

그래서 카카오엔터프라이즈가 제안한 게 ‘하이브리드 GPUaaS’예요. 이름만 들으면 복잡해 보이지만, 개념은 정말 실용적이에요. 처음 아이디어를 검증(PoC)하거나 불확실성이 높은 개발 초기 단계에서는 클라우드를 활용하는 거죠. 필요할 때만 빌려쓰는 넷플릭스 구독처럼, 큰 투자 부담 없이 빠르게 시작하고 실험할 수 있어요. 리스크를 최소화하면서 민첩하게 움직일 수 있는 단계죠.

근데 진짜 신기한 건 여기서부터예요. 서비스가 어느 정도 자리를 잡고 본궤도에 오르면, 이제는 효율을 따져야 하잖아요? 이때는 필요한 GPU를 자산으로 확보해 운영하는 방식으로 전환하도록 지원한다고 해요. 장기적으로 보면 클라우드 비용을 절감하면서 수익성을 개선할 수 있는 방법이 될 수 있거든요. 초반에는 유연하게, 성장기에는 안정적이고 효율적으로 가자는 전략이네요.

솔직히, 이건 비단 대기업만의 이야기가 아닌 것 같아요. 작은 스타트업이나 개인 개발자도 점점 고성능 GPU가 필요해지는 시대인데, 이 하이브리드 접근법은 비즈니스 성장 단계에 맞춰 인프라 전략도 유동적으로 가져가라는 중요한 인사이트를 주는 것 같아요. 무조건 클라우드가 답도, 무조건 직접 구축이 답도 아니라는 거죠.

결국 핵심은 ‘상황에 맞게’인 것 같아요. 카카오엔터프라이즈가 말했듯이, 불확실한 환경에서도 민첩성과 수익성을 동시에 잡을 수 있는 효율적인 길을 찾는 게 중요한 시점이네요. 다음에 AI 프로젝트 계획 세울 때, ‘우리 지금 어떤 단계야?’ 하고 한번 되돌아보게 만드는 소식이었어요.

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원문: [전자신문](https://www.etnews.com/20251217000396)