AI는 실행이 답이다… 구글, 추론 인프라로 실용성·확장성 모두 잡는다

AI가 실질적인 비즈니스 가치를 창출하기 위해서는 더 이상 모델을 설계하고 학습시키는 데 그쳐서는 안 된다. 오늘날 기업들이 직면한 핵심 과제는 학습된 모델을 실제 환경에서 안정적으로, 그리고 확장 가능한 방식으로 실행하는 것이다. 이처럼 AI 추론은 이제 ‘작동 가능성’을 결정짓는 마지막 관문이 됐다.

AI 추론은 실험 환경과 전혀 다른 현실에서 작동해야 한다. 낮은 지연 시간, 불규칙한 수요, 고성능 추론 가속기를 필요로 하는 가운데 기존의 고정형 인프라는 한계를 노출하고 있다. 이에 따라 클라우드 네이티브 오케스트레이션 기술이 AI 운영 확장성의 핵심으로 떠오르고 있으며, 구글 클라우드의 컨테이너 기반 추론 플랫폼은 이에 대한 해답으로 주목받고 있다.

구글 클라우드는 자사 대표 제품인 GKE(Google Kubernetes Engine)와 Cloud Run을 통해 컨테이너화된 추론 모델을 효율적으로 관리할 수 있는 환경을 제공하고 있다. 브랜드 로열 구글 클라우드 AI 인프라 PM은 “AI 모델은 실제로 사용자에게 노출되기 전까지는 아무런 가치도 없다”며 AI 추론의 중요성을 강조했다. 추론은 곧 모델을 애플리케이션으로 연결하는 관문이며, 이는 기업이 비용 절감과 성능 확보를 동시에 달성할 수 있는 결정적인 기회가 된다.

구글은 여기에 그치지 않고 추론 전용 게이트웨이 솔루션인 GKE 인퍼런스 게이트웨이를 도입해 모델 ID, 우선순위, 실시간 성능 신호 등을 기반으로 요청을 지능적으로 라우팅하도록 설계했다. 이는 단순히 로드 밸런싱을 넘어서 정교한 추론 단위의 분산 처리를 가능하게 한다.

추론 성능만큼이나 중요한 것이 비용 통제다. 고성능 가속기는 높은 비용이 수반되는 자원으로, 항상 전체용량으로 운영하는 것은 비효율적이다. 구글이 제공하는 다이나믹 워크로드 스케줄러와 맞춤형 컴퓨트 클래스는 정확히 필요한 순간에만 리소스를 배정해 효율성과 공정성을 동시에 확보하도록 설계됐다.

또한 AI 추론의 상용화를 가속화하는 중요한 요소 중 하나는 개발자 경험이다. 기술적으로 정교한 모델이 있더라도, 이를 운영에 올리려면 개발자와 기업 내 플랫폼 엔지니어링의 협업 체계가 필수적이다. 구글의 니콜라스 에버츠 제품 매니저는 “복잡성은 방해 요인이며, 플랫폼은 이를 추상화해 개발자가 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 돕는다”고 언급했다. 이런 과정을 통해 고효율 DevOps 환경이 구현된다.

이러한 추세는 실제 기업 사례에서도 확인된다. 쇼피파이(Shopify)는 블랙프라이데이와 같은 대규모 트래픽 집중 기간 동안 추론 기반 맞춤형 서비스를 안정적으로 운영하기 위해, 구글 클라우드와 협력해 확장성과 탄력성을 모두 확보한 인프라를 구축했다. 이는 단순한 서버 증설을 넘어, 예측 불가능한 추론 수요의 변동성을 견딜 수 있는 유연한 설계가 실전에서 효과를 발휘했다는 점을 보여준다.

나아가 AI의 활용 방식은 단일 모델을 넘어 다수의 AI 에이전트가 상호작용하는 에이전틱 AI로 이동하고 있으며, 이는 서버리스 환경과 경제적이고 민첩한 리소스 활용 구조와 밀접하게 맞물린다. 구글의 클라우드 런(Cloud Run)은 이러한 에이전트 기반 워크로드에 최적화된 실행 모델로, 작업 단위의 빠른 생성과 종료, 탄력적 확장성 등의 특징을 갖추고 있다.

구글은 이처럼 추론의 실용성과 확장성을 동시에 확보하고자, 관리형 MCP 서버와 Workspace Studio 등 에이전트 연동이 쉬운 도구 생태계를 함께 확장하고 있다. 이를 통해 기존 시스템을 교체하지 않고도 새로운 AI 기능을 추가할 수 있는, 실용 중심의 혁신 전략을 꾸준히 강화해나가고 있다.

결국 AI 추론의 핵심은 이론이 아닌 실행력이며, 그 실행을 가능케 하는 인프라와 개발 환경이 기업의 경쟁력을 좌우한다. 구글 클라우드는 이러한 시장 요구에 발맞춰, AI가 비즈니스에 실질적인 가치를 더하는 도구로 정착하도록 기술과 도구의 정교한 조율을 이어가고 있다.