생성AI와 대규모 언어모델을 자체 호스팅하는 기업이 증가하면서 GPU 기반 인프라의 복잡성과 비용 부담이 크게 확대되고 있다. 대형 모델은 로드 시간이 길어 수요가 증가하면 지연이 발생하고, 이로 인해 GPU를 과도하게 프로비저닝하는 사례가 반복되고 있다.

고비용 GPU가 낮은 활용률로 방치되는 경우가 많아 낭비가 누적되며 엔지니어링 팀은 튜닝과 성능 유지에 많은 시간을 소모하고 있다. 클라우드 네이티브 환경 확산은 유연성을 제공했지만 관리 요소가 크게 늘어나 운영 난이도는 더 높아졌다. 이 같은 환경에서 GPU 자동 최적화, 생성AI 모델 운영 자동화, 클라우드 리소스 통합 관리 기술은 기업이 AI 서비스를 안정적이고 비용 효율적으로 운영하기 위해 필요한 핵심 요소로 부상하고 있다.

클라우드 리소스 관리 전문 기업 스케일옵스(ScaleOps, CEO 요다르 샤프리르)는 셀프 호스팅 생성AI 모델과 GPU 기반 애플리케이션 운영을 위한 ‘AI 인프라 제품(AI Infra Product)’을 출시했다. 신제품은 GPU 실시간 최적화, 모델 로드 시간 단축, 성능 자동 조정, 비용 절감 기능을 통합 제공한다.

이 제품은 자가호스팅 기반 LLM 및 생성AI 모델 운영 환경에 GPU 자원 자동화 기능을 통합해, 효율적이고 비용 최적화된 AI 인프라 운영을 지원한다.

GPU 실시간 최적화와 컨텍스트 자동화로 AI 인프라 운영 효율 극대화

스케일옵스 AI 인프라 제품은 GPU 리소스를 실시간으로 지능적으로 할당·확장하며 생성AI 모델의 처리 성능을 최적 상태로 유지한다. GPU 활용도를 높이고 로드 시간을 단축해 수요 증가 시 발생하는 지연을 줄인다. 자동 확장 및 성능 조정 기능은 서비스 트래픽이 급변하는 환경에서도 안정적인 모델 처리 속도를 제공한다.

제품은 GPU 낭비를 제거해 비용 효율성을 확보하며, 실제 기업 환경에서는 50~70% 범위의 비용 절감 효과가 나타났다. 자동화 구조는 엔지니어링 팀의 수동 튜닝 부담을 제거해 운영 효율을 높이며 AI 모델 성능의 지속적 유지에 기여한다.

스케일옵스는 애플리케이션 컨텍스트 인식 기능과 실시간 연속 자동화 기능을 결합해 AI 모델과 GPU 워크로드의 운영 상태를 최적으로 유지한다. 워크로드 특성에 따라 리소스를 자동 조정해 성능 저하와 지연 발생 가능성을 낮춘다. 반복적 성능 조정 작업을 자동화해 엔지니어링 팀의 운영 부담을 줄인다.

플랫폼은 클라우드 리소스 관리 전 영역을 단일 솔루션으로 통합해 일반 클라우드 워크로드와 AI 워크로드를 함께 자동화해 관리할 수 있도록 설계됐다. 현재 위즈(Wiz), 도큐사인(DocuSign), 루브릭(Rubrik), 코파(Coupa), 그럽허브(Grubhub) 등 글로벌 기업의 프로덕션 환경에 적용되어 안정적인 운영 환경을 수행하고 있다.

스케일옵스는 AIOps·DevOps 팀이 생성AI 기반 워크로드를 효율적으로 운영할 수 있도록 기능 확장을 지속하고 있다. GPU 최적화 기능을 넘어 CPU·스토리지·네트워크 등 전체 리소스 자동 관리까지 포괄하는 통합 AIOps 플랫폼으로 발전시키는 것이 목표다.

요다르 샤프리르(Yodar Shafrir) CEO는 “클라우드 네이티브 환경은 유연성과 제어력을 제공했지만, GPU 리소스 관리는 오히려 복잡해졌다.”라며, “AI 인프라 운영의 복잡성과 낭비를 해소할 완전한 해법이 스케일옵스 플랫폼에 있다.”라고 말했다.

스케일옵스의 AI 인프라 제품은 GPU 기반 AI 운영에서 나타나는 낭비, 지연, 성능 저하, 관리 복잡성을 자동화 기술로 해결하는 플랫폼으로 평가된다. 한국 기업들도 생성AI 도입 확대로 GPU 비용 부담이 크게 증가하고 있어 실시간 최적화 기술의 필요성이 높아지고 있다. 제조·금융·커머스 등 자체 호스팅 생성AI 수요가 증가하는 산업에서는 GPU 자동화 기반 운영 플랫폼이 비용 절감과 성능 유지라는 두 가지 목표를 동시에 달성하는 핵심 수단이 될 것으로 전망된다.