GPU 20만 대 시대… AI 추론 수요 70% 뛰며 '탈중앙형 연산' 부상

AI 컴퓨팅 지형 변화 속 탈중앙형 GPU 네트워크의 역할은?

AI 산업이 초고성능 연산 중심의 중앙화 데이터센터에서 점차 실용적인 추론(inference)과 대중형 모델 운용 쪽으로 확장되면서, 탈중앙형 GPU 네트워크가 새로운 영역을 차지하고 있다. 특히 추론이나 분산처리 기반 작업에서는 비용 효율성과 지리적 유연성을 무기로 탈중앙화 방식이 주목받고 있다.

현재 첨단 AI 학습은 수천 개의 GPU를 정밀하게 동기화해야 하는 고난도 작업이다. 메타는 AI 모델 ‘라마4’ 학습에 10만 개 이상의 엔비디아 H100 GPU를 사용했고, 오픈AI 역시 20만 개 이상의 GPU로 GPT-5 모델을 지원했다. 이처럼 AI 선도기업들의 ‘프론티어 학습(frontier training)’은 대부분 중앙 집중형 하이퍼스케일 데이터센터 내에서 이뤄진다.

하지만 전체 AI 작업 중에서 이런 대규모 학습이 차지하는 비중은 점차 줄고 있다. 오비아 시스템즈(Ovia Systems, 구 가이민)의 최고경영자 뇌크비 단 엘리다손은 “2026년 현재, 전체 GPU 수요의 70%는 추론, 에이전트, 예측 기반 작업에 쓰인다”며 “이는 컴퓨팅이 일회성 연구비가 아니라 지속적인 유틸리티 비용으로 전환됐다는 뜻”이라고 설명했다.

효율성과 유연성 앞세운 탈중앙형 GPU 네트워크

이런 변화 속에서 탈중앙형 GPU 네트워크는 고도로 동기화된 작업이 아닌, 분산처리가 가능한 실용적 작업에서 경쟁력을 확보하고 있다. 특히 오픈소스 기반으로 최적화된 소형 모델들이 증가하면서 일반 소비자용 GPU에서도 충분히 높은 성능을 낼 수 있는 환경이 빠르게 조성되고 있다.

시타 네트워크(Theta Network)의 공동창업자 미치 리우는 “이런 흐름은 더 효율적인 연산 방식과 경제적 접근을 가능하게 한다”며 “RTX 4090, 5090 같은 고성능 GPU를 가진 개인들도 AI 모델을 직접 운용하면서 GPU를 공유할 기회를 얻게 된다”고 말했다.

소비자용 GPU는 메모리 용량이나 인터넷 연결 성능이 제한적이지만, 텍스트-이미지 변환, 대용량 데이터 처리, AI 신약 탐색 같은 작업에선 높은 가격 대비 성능을 발휘한다. 샐러드 테크놀로지(Salad Technologies)의 최고경영자 밥 마일스는 “이런 작업은 저지연 연결보다 처리량과 비용이 중요하므로 소비자 GPU가 적합하다”고 분석했다.

중앙화 데이터센터 보완하는 ‘보조 레이어’로 부상

병렬적이고 느슨한 동기화가 가능한 작업—데이터 수집, 정제, 준비와 같은 사전 작업—은 탈중앙형 네트워크가 오히려 더 효율적일 수도 있다. 하이퍼스케일 데이터센터에선 프록시 인프라 없이 공공웹에 접속해 대량의 데이터를 다루는 데 한계가 있으나, 소비자 기반 GPU 네트워크에선 이런 작업을 더욱 자연스럽게 수행할 수 있다.

또한 지리적으로 널리 분산된 GPU가 사용자를 더 가까이에서 서비스할 수 있다는 점도 장점이다. 리우는 “탈중앙 네트워크에서 GPU는 전 세계에 흩어져 있어, 사용자와 GPU 간 지연이 중앙화 방식보다 훨씬 짧은 경우가 많다”고 설명했다.

다만, 이는 중심 컴퓨팅 구조에 대한 대체가 아닌 보완 개념이다. 프론티어 학습은 여전히 초고성능 중앙화 인프라가 필요하지만, 추론 중심으로 수요가 전환되면서 탈중앙형 GPU 네트워크는 경제성, 유연성, 접근성을 앞세워 AI 스택 내에서 ‘보완적 계층’으로 자리를 넓혀가고 있다.

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기사요약 by TokenPost.ai

🔎 시장 해석

최근 AI 산업의 급속한 성장 속에서 '분산형 GPU 네트워크'가 대형 데이터센터에 집중된 AI 훈련의 한계를 보완하는 존재로 부상하고 있습니다. 대규모 AI 모델 훈련은 여전히 수천 개의 GPU가 실시간 동기화되는 하이퍼스케일 환경에서만 가능하지만, 추론(inference) 중심의 일상적 AI 활용이 증가하면서 분산형 인프라에 대한 수요도 함께 커지고 있습니다.

💡 전략 포인트

- 분산형 GPU 네트워크는 비용 효율성, 저지연성, 지리적 분산 등 강점을 바탕으로 AI 추론과 데이터 전처리 작업에서 경쟁력을 보입니다.

- RTX5090 등 고성능 소비자 GPU의 등장은 로컬 환경에서도 다양한 AI 작업이 가능하게 만들어 일반 사용자도 네트워크에 참여할 수 있는 기반이 되고 있습니다.

- 추론 중심 수요가 전체 AI 컴퓨팅의 70% 이상을 차지할 것으로 예측되며, 이는 분산형 네트워크가 단순한 보완재를 넘어 실질적 역할을 할 수 있는 계기를 마련합니다.

📘 용어정리

- 분산형 GPU 네트워크: 전 세계 사용자의 컴퓨터에서 GPU 자원을 모아 사용하는 네트워크로, 주로 AI 작업(특히 추론)에 활용됨

- 추론(Inference): 훈련된 AI 모델이 실제 데이터를 입력받아 답변이나 예측을 생성하는 실행 단계

- 하이퍼스케일 데이터센터: 수천 대의 고성능 장비와 GPU가 초고속으로 연결된 초대형 데이터 처리 시설

- RTX4090/5090: 엔비디아에서 출시한 고사양 게임용 GPU 시리즈로 AI 작업에도 활용 가능

💡 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q.

분산형 GPU 네트워크는 실제로 어디에 가장 효과적인가요?

분산형 GPU 네트워크는 AI 추론, 데이터 수집 및 정제, 텍스트-이미지 생성, 약물 발견, 영상 생성 등과 같은 병렬 처리 가능하고 비용 효율성이 중요한 작업에 적합합니다. 특히 낮은 VRAM을 가진 소비자 GPU에서도 실행이 가능해 저렴한 비용으로 폭넓은 활용이 가능합니다.

Q.

분산형 GPU 네트워크가 AI 시장에서 어떤 위치를 차지할 수 있나요?

중앙 집중형 데이터센터는 여전히 최첨단 AI 훈련을 담당하지만, 분산형 GPU 네트워크는 추론 및 일상 AI 작업을 처리하는 '보완 레이어'로서 부상 중입니다. 앞으로 오픈소스 모델과 고성능 소비자 하드웨어가 확대됨에 따라 이러한 네트워크는 중앙형 대비 유연성과 접근성 면에서 강점을 가지게 됩니다.

Q.

개인이 분산형 GPU 네트워크에 참여할 수 있나요? 가능하면 어떤 하드웨어가 필요한가요?

네, 개인도 RTX 4090, 5090 등 고사양 소비자 GPU를 통해 분산형 AI 네트워크에 참여할 수 있습니다. 이를 통해 자신의 GPU 자원을 사용해 수익을 올리거나, 로컬에서 직접 AI 모델을 실행하는 환경도 가능합니다. 인터넷 연결과 기본적인 설정만 갖추어도 참여가 가능합니다.

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