AI 추론 비용, Nvidia Blackwell로 최대 10배 절감: 핵심은 소프트웨어

개요

Nvidia Blackwell 플랫폼과 오픈소스 모델, 그리고 최적화된 소프트웨어 스택을 함께 적용하면 AI 추론 비용을 토큰당 기준으로 4~10배까지 낮출 수 있다는 분석이 공개되었습니다. Baseten, DeepInfra, Fireworks AI, Together AI의 실제 운영 데이터에 따르면, 의료·게임·에이전트형 대화·고객지원 등 고볼륨 서비스에서 비용 구조가 크게 개선되었습니다. 하드웨어 업그레이드만으로는 평균 2배 개선에 머물렀고, 저정밀 형식(NVFP4) 채택과 폐쇄형 API에서 오픈소스 모델로 전환이 추가 절감의 열쇠였습니다. 핵심은 처리량 증대가 토큰당 비용을 곧바로 낮춘다는 점, 즉 성능이 곧 AI 추론 비용을 좌우한다는 사실입니다.

생산 환경에서 확인된 4~10배 절감

Sully.ai: 의료 코딩·기록 자동화로 10배 절감

Sully.ai는 Baseten의 Blackwell 기반 스택에서 폐쇄형 모델을 오픈소스 모델로 바꾸고 NVFP4·TensorRT-LLM·Dynamo를 통합해 AI 추론 비용을 90%(10배) 절감하고 응답 시간을 65% 개선했습니다. 수작업 입력을 대체해 의사들에게 3천만 분 이상의 시간을 돌려주었습니다.

Latitude(AI Dungeon): NVFP4로 4배 절감

DeepInfra의 Blackwell 배포에서 대규모 MoE 모델을 운영하며 백만 토큰당 비용을 Hopper 20센트 → Blackwell 10센트 → NVFP4 적용 후 5센트로 낮췄습니다. 하드웨어 전환만으로는 2배였지만, 정밀도 형식 전환으로 총 4배 절감에 도달했습니다.

Sentient Foundation: 에이전트형 채팅의 효율 향상

Fireworks AI의 Blackwell 최적화 추론 스택을 통해 25~50% 비용 효율을 개선했습니다. 바이럴 론칭 한 주에 560만 쿼리를 처리하면서도 낮은 지연시간을 유지했습니다.

Decagon: 음성 고객지원에서 6배 절감

Together AI의 Blackwell 인프라에서 멀티모달 스택을 운영해 쿼리당 비용을 6배 절감했습니다. 수천 토큰을 처리해도 응답 시간은 400ms 이하로 유지되어, 음성 인터랙션에서 신뢰와 이탈 방지에 결정적이었습니다.

4배와 10배를 가르는 기술 요인

저정밀 형식(NVFP4) 채택

NVFP4는 가중치와 활성화를 더 적은 비트로 표현해 정확도를 유지하면서 GPU 사이클당 연산량을 크게 늘립니다. MoE처럼 요청마다 일부 전문가만 활성화되는 구조에서 효과가 특히 큽니다. Hopper→Blackwell 전환으로 2배, NVFP4 추가로 4배까지 늘어난 Latitude의 결과가 이를 직접 입증합니다.

모델 아키텍처: MoE vs. Dense

입력에 따라 서로 다른 전문가를 활성화하는 MoE 모델은 전문가 간 고속 통신을 지원하는 Blackwell의 NVLink 패브릭과 궁합이 좋습니다. 반면, 모든 파라미터를 매번 활성화하는 Dense 모델은 이 이점을 덜 활용합니다.

소프트웨어 스택 통합

Blackwell 하드웨어, NVL72 스케일업 아키텍처, 그리고 Dynamo·TensorRT-LLM 등 소프트웨어를 공동 설계(Co-design)로 최적화할 때 추가 성능 차이가 발생합니다. Baseten의 Sully.ai 사례가 그 예이며, 대안 프레임워크(vLLM 등)에서는 이만큼의 이득을 못 볼 수 있습니다.

워크로드 특성

추론 고도화를 위해 더 많은 토큰을 생성하는 추론·추리(reasoning) 모델은 분리형 서빙(프리필과 토큰 생성 분리)으로 긴 시퀀스를 효율적으로 처리하는 Blackwell의 장점을 극대화합니다. 고토큰 생성량·MoE·통합 스택 조합일수록 AI 추론 비용 절감이 10배에 근접하고, 저토큰·Dense·대안 스택 조합은 4배 수준에 머뭅니다.

마이그레이션 전 검증 체크리스트

워크로드-비용 적합성 먼저 산정

Blackwell이 유일한 답은 아닙니다. AMD MI300, Google TPU, Groq·Cerebras 등의 전용 가속기, 클라우드 관리형 서비스도 대안입니다. 월 수백만 요청의 고볼륨·저지연 워크로드라면 인프라 전환으로 AI 추론 비용을 크게 낮출 가능성이 큽니다. 반면 트래픽이 적거나 1초 이상 지연시간 허용 시에는 모델 교체나 소프트웨어 최적화가 우선일 수 있습니다.

벤치마크보다 실사용 테스트

공급사가 공개하는 처리량·지연시간 수치는 이상적 조건의 참고치에 불과합니다. 실제 트래픽 패턴과 스파이크를 반영한 프로덕션 워크로드로 여러 Blackwell 제공사를 교차 테스트해 체감 성능과 비용을 직접 측정해야 합니다.

단계적 전환 전략

Latitude처럼 하드웨어 전환으로 2배 개선을 먼저 확인하고, 이어 NVFP4 도입으로 4배에 도달하는 단계적 접근이 유효합니다. 현재 Hopper 등 기존 인프라에서도 정밀도 형식 전환과 소프트웨어 최적화만으로 잠재 절감의 절반가량을 선취할 수 있으며, 오픈소스 모델 전환도 AI 추론 비용 절감에 기여합니다.

공급자·스택 차이와 TCO

같은 Blackwell이라도 Dynamo+TensorRT-LLM 통합 스택과 vLLM 기반 구현 간에는 성능 편차가 존재합니다. Baseten·DeepInfra·Fireworks·Together 같은 전문 추론 제공사는 최적화된 배포를 제공하는 대신 추가 벤더 관리가 필요하고, AWS·Azure·Google Cloud의 관리형 서비스는 토큰당 비용이 다소 높더라도 운영 복잡도를 낮출 수 있습니다. 단순 요금이 아니라 운영 비용을 포함한 총소유비용(TCO) 관점에서 AI 추론 비용 최적 해법을 선택하세요.

결론

Nvidia Blackwell은 하드웨어 성능, NVFP4 같은 저정밀 형식, 통합 소프트웨어 스택, 오픈소스 모델 전환을 결합할 때 AI 추론 비용을 4~10배까지 낮출 수 있습니다. 관건은 처리량 중심의 실사용 검증과 워크로드 맞춤형 조합을 찾아내는 것입니다.