AI 인프라, 하드웨어만으론 부족…기업 생존 좌우할 4대 전략은?

AI 기술이 본격적인 상용화 단계로 접어들면서, 이를 안정적으로 운영하기 위한 기업 인프라 전략의 중요성이 급부상하고 있다. 단순한 하드웨어 증설이나 비용 투자만으로는 경쟁 우위를 확보할 수 없다는 현실 인식이 산업 전반에 확산되고 있다. 특히 생성형 AI, AI 에이전트와 같은 고부가가치 애플리케이션 운영을 위해서는 정교하고 유연한 인프라 설계가 필수 조건으로 떠올랐다.

시장조사업체 IDC는 2025년 기준 기업들의 AI 전용 연산 및 스토리지 인프라 투자가 전년 대비 97% 증가했다고 밝히며, 관련 시장이 현재의 1,500억 달러(약 216조 원) 수준에서 2028년까지 2,000억 달러(약 288조 원) 규모로 확대될 것으로 전망했다. 하지만 업계 관계자들은 투자 금액 자체보다는 *지능적인 스케일링 전략*이 성패를 좌우한다고 입을 모은다.

AI 운영에서 가장 간과되기 쉬운 부분은 인프라와 하드웨어이며, 이를 무시할 경우 배포 프로젝트의 상당수가 실패로 이어질 수 있다. 구축 초기에 발생하는 병목 현상, 호환되지 않는 하드웨어 및 기존 시스템과의 통합 문제 등은 AI 운영의 치명적인 장애물로 작용한다. 여기에 AI 에이전트 활용이 급증하면서 처리량, 지연시간, 전력 소모까지 포함된 복합적인 성능 수요가 높아진 상황이다.

기업들은 AI 워크로드의 특성을 기반으로 인프라 구조를 세밀하게 조정해야 한다. 이는 수직적 확장(하드웨어 업그레이드), 수평적 확장(연산 자원 분산), 하이브리드 방식 등 다양한 형태로 구현된다. 실제로 산업 현장에선 동일한 모델이라도 활용 목적, 사용자 수, 처리 방식(추론 vs 훈련)에 따라 필요한 인프라 구성 자체가 달라진다.

딜로이트의 최고 혁신 책임자인 데브 골든은 "앞으로 인프라는 AI에 맞춰 적응해야 하며, 하드웨어는 AI 운영 체제의 일부가 되는 방향으로 진화할 것"이라고 강조했다. 그는 또한, 실시간 적응형 연산 구조인 '플루이드 패브릭' 개념을 통해, 동적인 자원 배분이 비용을 30~40% 절감하고 지연시간은 15~20% 줄일 수 있다고 설명했다.

최근에는 클라우드 기반 인프라가 주류로 자리매김하고 있다. 실제로 가트너는 향후 3년간 전체 클라우드 컴퓨팅 자원의 절반이 AI 워크로드에 투입될 것으로 내다봤다. 클라우드 제공업체들은 AI 최적화 GPU 인스턴스, 고성능 스토리지, 통합 플랫폼 서비스를 앞다퉈 선보이며 기업의 AI 인프라 수요에 대응하고 있다. 하지만 멀티 클라우드 운영이 일반화됨에 따라, 공급업체 종속성, 보안 규정, 기술 호환성 등 다층적 고민 역시 병행되어야 한다.

일부 기업은 하이브리드 전략으로 전환하며, 온프레미스 자원을 다시 적극 활용하는 사례도 늘고 있다. 글로벌 문서 인식 AI 솔루션 기업 마이크로블링크는 GPU 자원 부족과 클라우드 비용 문제를 해결하기 위해 컴퓨팅 인프라 일부를 자사 데이터센터로 이전했고, 결과적으로 비용을 62% 절감하고 학습 효율성도 개선하는 효과를 거뒀다.

한편, AI 인프라 구축의 또 다른 성공 열쇠는 역할 최적화와 배치 전략이다. 무조건 강력한 프로세서를 투입하는 식의 '연산력 중심' 접근은 비효율을 초래할 수 있다. 핵심은 특정 목적에 맞는 하드웨어를 적재적소에 배치하고, 정책 기반으로 전력을 제어하며, 데이터 위치와 흐름을 사전 파악해 자원 배분을 세분화하는 방식이다. 예를 들어 생성형 AI 시스템이 200명 대상이면 단일 서버로도 충분하지만, 수십만 명 대상 대규모 글로벌 시스템에서는 다계층 인프라 설계가 필수적이다.

AI 인프라 확대는 자원 분배와 기술 도입 못지않게 신중한 비용 회피 전략도 요구된다. 실제로 대형 유통업체 앨버트슨은 데이터 흐름 기반 '그래비티 매핑'을 통해 전송비용을 절감하고, 특화 AI 도구 도입을 통해 범용 서버 교체 없이도 성능을 개선하는 방식으로 효율성을 극대화했다.

이처럼 기업들은 AI 확장을 위한 인프라를 선택할 때 성능, 유연성, 비용 효율성, 스케일 능력이라는 네 가지 균형 축을 기준으로 결정해야 한다. 특히 경영진과 IT 리더들은 앞으로 수년간 등장할 엣지 칩, 특화 메모리, 사전 구축형 온프레미스 장비 등 다양한 신기술을 분석하고, 자사 목표와 철학에 맞는 맞춤형 인프라 설계를 위해 선제적으로 움직여야 한다.

AI가 단기 과제가 아닌 장기 전략의 핵심 축이라는 점이 분명해진 지금, 얼마나 잘 설계되고 운용된 인프라 위에 AI가 올라타느냐가 기업의 미래를 결정짓는 결정적 요인이 되고 있다.