지속가능하고 확장 가능한 컴퓨팅을 위한 AI 인프라 재설계

작성일시 2025년 09월 08일 21:11199조회수

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기사 요약

생성형 AI 시대에는 단순 성능이 아니라 에너지 효율과 통합 스택이 경쟁력이다.
하이퍼스케일러는 Arm 기반 CPU와 맞춤형 가속기를 결합해 TCO와 확장성을 동시에 끌어올리고 있다.
기업들은 ESG와 전력·냉각 비용을 고려해 AI 인프라를 재평가하며, 클라우드에서 엣지까지 일관된 아키텍처를 추구한다.

생성형 AI 시대의 과제: 성능을 넘어 효율로

AI가 디지털 비즈니스를 빠르게 재편하는 가운데, 전통적 컴퓨팅 전략은 늘어나는 워크로드를 감당하기 어렵다. 예측 진단부터 이상 거래 탐지까지 활용 사례가 폭증하면서 전력 수요도 함께 급등하고 있으며, AI에 최적화된 데이터센터의 전력 사용량은 2030년까지 4배 이상 증가할 것으로 전망된다. 이제 의사결정의 기준은 CapEx만이 아니다. 총소유비용(TCO), 에너지 효율, 확장성이 인프라 선택의 핵심 잣대가 됐다. 기업은 AI 인프라 전반을 에너지·냉각·공간까지 아우르는 관점에서 다시 설계해야 한다.

하이퍼스케일러 청사진: Arm 중심의 수직 통합 스택

모델이 커지고 복잡해지면서 하이퍼스케일 클라우드는 기술 스택 전반을 재고하고 있다. 범용 워크로드가 계속 늘어나는 상황에서 AI는 전력, 냉각, 플로어 스페이스에 추가 부담을 얹는다. 이에 따라 고효율 CPU, 맞춤형 가속기, 특화 네트워킹을 결합한 수직 통합 시스템이 표준으로 자리 잡는 중이다. AI 가속의 선두주자인 엔비디아는 랙 단위의 ‘AI 팩토리’ 모델을 개척했고, AWS·구글·마이크로소프트 등 주요 클라우드는 엔비디아 배치를 보완하는 자체 실리콘 스택을 병행하고 있다. 이들 해법의 공통분모는 Arm(Nasdaq: Arm) 컴퓨트 플랫폼이다. AWS Graviton, Google Axion, Microsoft Cobalt 등 Arm 기반 CPU는 전력 효율과 TCO 이점은 물론, AI 워크로드에 최적화·가속된 연산 경로를 여는 역할로 새로운 세대의 AI 인프라를 떠받치고 있다. Arm은 공통 툴체인과 소프트웨어 생태계로 엣지부터 클라우드까지 개발을 일관되게 확장할 수 있게 해준다.

전력 효율을 넘어: 통합 아키텍처의 가치

Arm 컴퓨트 플랫폼 기반 칩은 전통적 x86 CPU 대비 와트당 성능이 최대 60% 향상되는 것으로 알려져 있으나, 이야기는 거기서 끝나지 않는다. Arm은 범용과 AI 특화 워크로드를 모두 유연하게 수용하고, 클라우드에서 엣지까지 확장되는 생태계를 제공한다. 공통 하드웨어·소프트웨어 아키텍처로 인프라를 통합하면 통합 복잡도를 줄이고, 워크로드 이식성을 높이며, 다양한 장치에서 성능 최적화를 용이하게 한다. 이러한 일관성은 에너지·비용 오버헤드를 최소화하면서 AI 이니셔티브를 더 효과적으로 스케일링하도록 돕는다.

Gen AI 시대의 TCO 재정의

전력 소비와 냉각 비용이 운영 예산의 주된 항목으로 부상하며 AI 인프라의 ‘진짜 비용’이 선명해지고 있다. 서류상 유망하던 프로젝트도 지속가능성과 확장성 제약으로 재평가되는 추세다. 하이퍼스케일러의 사례가 이를 입증한다. 예컨대 Oracle Cloud는 Arm 기반 서버가 레거시 칩 대비 랙 단위 성능을 2.5배 높이고 전력 소비를 거의 3배 줄였다고 보고한다. 이러한 개선은 서비스 출시 가속, OpEx 절감, 탄소 프로필 개선으로 직결된다. 동시에 ESG 지표가 이사회 의제로 부상하면서, 규제와 투자자들이 스코프 3 배출을 더욱 중시함에 따라 AI 배치의 인프라 발자국은 비용을 넘어 컴플라이언스와 브랜드 신뢰의 문제로 확대되고 있다.

현실 검증: 엔터프라이즈와 클라우드의 성과

Arm 기반 인프라로의 전환은 가설이 아니다. SAP는 핵심 워크로드를 Arm 기반 플랫폼으로 이전해 높은 성능을 유지하면서 에너지 사용을 줄이고 있으며, Avantek은 레거시 시스템 대비 전력 사용을 최대 90% 절감하고 냉각 수요를 50% 낮췄다고 밝힌다. 추론 혁신의 최전선에서는 Rebellions, NeuReality, ADTechnology 등이 성능과 책임 있는 설계를 결합한 차세대 AI 시스템을 구축 중이다. Arm 아키텍처를 채택한 엔비디아 Grace CPU 역시 전력 효율을 무기로, 고성능 AI 컴퓨팅 플랫폼을 더 낮은 전력으로 제공하는 방향에 베팅하고 있다.

데이터센터에서 디바이스까지: 일관된 플랫폼의 전략적 가치

AI는 데이터센터에만 머물지 않는다. 자동차, PC, 스마트폰, 인터랙티브 엣지 디바이스로 빠르게 확장되고 있다. 이때 클라우드에서 엣지까지 일관된 소프트웨어·컴퓨트 플랫폼을 유지하는 것은 결정적 우위가 된다. Arm 생태계는 이 연속체를 지원하며, 의료 소외 지역의 AI 보조 진단부터 원격 정밀농업에 이르기까지 에너지 사용을 낮추면서 전 세계적으로 AI 접근성을 넓히고 있다. 효율은 탄소 저감만이 아니라 고급 컴퓨팅의 민주화라는 의미를 지닌다. 이러한 맥락에서 일관된 AI 인프라 전략은 기술·비즈니스 민첩성을 동시에 강화한다.

승리 공식을 다시 쓰다: 실행 프레임워크

경쟁 우위는 더 큰 모델이나 더 빠른 칩 그 자체가 아니라, 다양한 환경에서 대규모로 AI를 가장 효율적으로 운영하는 능력으로 이동하고 있다. 성공을 위해 조직은 다음을 재정립해야 한다: 기존 워크로드를 최적화해 전력 한 와트까지 되찾고, AI 요구에 맞춘 목적 기반 인프라를 배치하며, 클라우드에서 엣지까지 아키텍처 일관성을 확보해 민첩성을 높이고 TCO를 낮추는 것이다. 에너지 효율, 환경 간 이식성, 총소유비용은 차세대 인프라의 결정적 요소이며, Arm 컴퓨트 플랫폼은 성능과 유연성의 타협 없이 효율적이고 확장 가능한 AI 인프라 전환을 뒷받침한다.