토큰 웨어하우징으로 ‘AI 메모리 장벽’을 돌파하는 방법

에이전틱 AI의 ‘메모리 벽’과 토큰 웨어하우징

실험 단계에서 생산 환경으로 옮겨가는 에이전틱 AI는 연산보다 메모리에서 병목을 겪고 있습니다. 트랜스포머의 KV 캐시는 대화 맥락을 토큰 단위로 보존해야 하며, 컨텍스트가 길어질수록 GPU HBM을 빠르게 점유합니다. 이 한계가 바로 업계가 직면한 AI 메모리 장벽입니다.

GPU 메모리 제약: KV 캐시가 만드는 비용의 눈덩이

100,000토큰 시퀀스 하나만으로도 약 40GB의 GPU 메모리가 필요합니다. 최신 GPU조차 HBM이 약 288GB 수준에 머물고, 그마저도 모델 파라미터가 함께 상주해야 합니다. 멀티 테넌트 추론 환경에서 코딩 보조, 세무 문서 처리 같은 워크로드는 KV 캐시에 크게 의존하며, 대형 PDF 여러 개를 불러오면 곧바로 용량이 포화됩니다. 이때 시스템은 데이터를 버리게 되고, AI 메모리 장벽으로 인해 에이전트는 상태를 길게 유지하지 못합니다.

숨은 추론세: 프리필의 반복과 문맥 폐기

실무 환경에서는 프리필로 KV 캐시를 채운 뒤 디코딩을 시작하지만, 곧 공간이 모자라 이전 문맥을 축출합니다. 다시 그 문맥이 필요해지면 또다시 프리필-디코딩을 반복합니다. 이 중복 계산은 에너지 낭비와 대기 시간 증가, 사용자 경험 악화로 이어지며, 단지 프리필 반복만으로도 최대 40%의 오버헤드가 발생합니다. 일부 대형 모델 제공사는 같은 GPU를 ‘재히트’하도록 프롬프트를 유도하지만, 이는 근본적인 GPU 메모리 한계를 해소하지 못합니다.

상태 유지형 AI로 가는 길: 우회가 아닌 돌파

일부는 KV 캐시를 줄이는 선형 모델을 도입하거나, 한 GPU에서 계산한 캐시를 다른 GPU로 복사하는 등 효율을 높이려 합니다. 그러나 네트워크와 메모리 병목을 고려하면 대규모로 경제성을 유지하기 어렵습니다. 단순히 GPU를 더 투입해도 AI 메모리 장벽 문제는 사라지지 않습니다.

WEKA의 해법: 증강 메모리와 토큰 웨어하우징

WEKA는 KV 캐시의 ‘거주지’를 재설계합니다. GPU 내부에 모두 우겨 넣는 대신, NeuralMesh 아키텍처 내 고속 공유 ‘창고(warehouse)’로 확장하는 Augmented Memory Grid를 제안합니다. 이 방식은 추론 지연을 늘리지 않으면서 메모리를 하드한 제약이 아닌 확장 가능한 자원으로 바꿉니다. 실제로 에이전틱 워크로드에서 KV 캐시 적중률이 96~99%로 뛰고, GPU당 토큰 생성량이 최대 4.2배까지 증가했습니다. 대형 추론 사업자는 가속된 KV 캐시 계층만으로 일 단위 수백만 달러의 절감 효과를 기대할 수 있습니다.

비즈니스 설계의 변화: 지속 문맥과 비용 구조 혁신

플랫폼 팀은 메모리 예산 폭발을 걱정하지 않고 상태 유지형 에이전트를 설계할 수 있으며, 서비스 사업자는 지속 문맥을 기반으로 한 캐시드 추론 요금제를 통해 비용을 대폭 낮출 수 있습니다. 이는 성능 개선을 넘어 직접적인 경제적 이익으로 이어집니다.

다음 단계: 수요 폭증과 경쟁우위의 분기점

NVIDIA는 추론 수요가 100배 증가할 것으로 전망합니다. 이제 이 압력은 하이퍼스케일러를 넘어 일반 기업으로 번지고 있으며, 메모리 지속성은 핵심 인프라 과제로 부상했습니다. AI 메모리 장벽을 사후 대응이 아닌 아키텍처 우선 과제로 다루는 조직이 비용과 성능 모두에서 우위를 점할 것입니다. 규모가 커질수록 단순 지출로는 넘기 어려운 첫 번째 인프라 한계가 바로 메모리이며, 여기서 새로운 경쟁력의 파고가 시작됩니다.