# AI 인프라의 새로운 전환점
AI 산업은 이제 단순히 더 큰 모델을 훈련하는 단계를 넘어, 대규모 배포와 실시간 운영의 시대로 진입했습니다. 시장조사에 따르면 AI 추론 시장은 2030년까지 2,549억 달러 규모에 이를 전망이며, 전체 데이터센터 수요의 70%가 AI 추론 관련 작업에서 발생할 것으로 예상됩니다. 즉, 기업의 인프라 선택이 곧 경쟁력의 핵심이 되는 시대입니다.

에이셔는 이 변화의 중심에서 전 세계 200여 개 지역, 43만 5천 개 이상의 GPU 컨테이너를 운영하며, 베어메탈(Bare Metal) 환경을 통해 클라우드과 같은 유연성과 최대 86%의 비용 절감을 동시에 제공합니다. 또한, 데이터 송신 비용(Egress Fee)이 없고, 24~48시간 내 빠른 배포가 가능하다는 점도 큰 강점입니다.

# 가상화의 숨은 비용
가상화 GPU는 하나의 물리 하드웨어를 여러 사용자가 공유하는 구조입니다. 이 과정에서 하이퍼바이저(Hypervisor) 계층이 생기며, 다음과 같은 성능 저하 요소가 발생합니다.

• CPU 오버헤드 증가
• 메모리 대역폭 경쟁
• 입출력(I/O) 지연
• 다른 사용자의 작업 간섭

연구에 따르면, 이상적인 환경에서도 약 4~5%, 실제 운영 환경에서는 15~25%의 성능 손실이 발생합니다. 이는 단순히 속도의 차이를 넘어 AI 훈련이 20% 느려지고, 추론 지연이 커지며, 운영 비용이 급격히 증가한다는 의미입니다. 에이셔는 이를 'AI 인프라의 숨은 비용 위기'라고 부릅니다.

# 베어메탈 인프라: 손실 없는 성능
베어메탈 환경은 GPU를 가상화 없이 직접 접근할 수 있습니다.

이는 다음과 같은 장점을 제공합니다.

• 예측 가능한 처리속도
• 완전한 메모리 대역폭 활용
• 리소스 경쟁이 없는 환경
• 하드웨어 직접 제어 가능

​연구 결과, AI 추론은 메모리 대역폭에 의존적입니다. 예를 들어, 700억 파라미터 모델에서 초당 1,000 토큰을 생성하려면 약 140TB/s의 대역폭이 필요합니다. 이런 작업은 가상화 환경에서는 불가능합니다.

​실제 Character.AI는 베어메탈 인프라를 통해 13.5배의 비용 효율성을 달성했다고 보고했습니다.

* 참고

NVIDIA의 H200은 H100보다 76% 더 큰 메모리, 43% 더 높은 대역폭, 그리고 B200(Blackwell)은 H100 대비 2.2배 성능을 제공합니다. 이처럼 강력한 하드웨어일수록, 단 5%의 오버헤드 제거도 막대한 차이를 만듭니다.

# 성능이 가장 중요한 순간​

AI 모델 훈련(Training): 베어메탈이 압도적

모델 훈련은 수일~수주 동안 지속적으로 GPU를 가동합니다. 단 1%의 성능 저하도 총 훈련 시간을 크게 늘립니다.베어메탈 환경에서는 GPU 활용률이 거의 100%에 도달하며, 작은 차이도 곧 막대한 시간 절감으로 이어집니다.

AI 추론(Inference): 속도가 곧 품질

자율주행, 고빈도 트레이딩, 사기 탐지 등과 같은 지연 시간에 민감한 추론에서 베어메탈은 필수적입니다. 수 밀리초의 지연시간이 결과에 치명적인 영향을 미치기 때문입니다. 예를 들어, Character.AI는 초당 2만 개 이상의 요청을 처리하며 베어메탈 덕분에 비용은 절감하고 사용자 참여도는 유지하고 있습니다. 이것이 바로 추론 혁명입니다.

# 에이셔의 베어메탈 GPU 클라우드
에이셔의 분산형 GPU 클라우드는 가상화 오버헤드가 전혀 없는 순수 베어메탈 환경을 제공합니다.

• NVIDIA H100, H200, B200 GPU 지원
• 전 세계 200여 지역, 43만 5천 개 GPU 컨테이너 운영
• 지역 기반 매칭으로 초저지연 서비스

​비용 절감 효과

• 주요 클라우드 대비 최대 86% 저렴
• H100 GPU 이용료 시간당 $1.25
• 이그레스(Egress) 요금 0원

배포 속도

전통적인 베어메탈은 구축에 몇 주가 걸리지만, 에이셔는 24~48시간 내 즉시 배포가 가능합니다.

​신뢰성 보장

91,000개 이상의 체크 노드가 GPU 품질을 지속적으로 검증하며, 분산 구조로 여러 대륙에서의 중복 운영을 통해 99.9% 가동률을 유지합니다.

# 성능이 곧 경쟁력
AI 인프라는 이제 속도, 안정성, 확장성이 경쟁의 핵심입니다. 전 세계 기업의 90%가 생성형 AI를 도입하고 있으며, 그중 39%는 이미 실제 운영 단계에 있습니다. 이 시점에서 가상화된 인프라의 성능 한계는 치명적입니다. 개발 단계에서는 가상화가 유용할 수 있지만, 운영 단계에서는 베어메탈의 일관된 성능이 반드시 필요합니다.​

에이셔는 이러한 엔터프라이즈급 베어메탈 환경을 누구나 접근 가능하게 만들어, AI 혁신의 진입 장벽을 낮추고 있습니다.​

“성능이 중요한 단계에서, 베어메탈을 이용하는 기업이 승리한다.”​

그리고 그 차이를 인식한 기업들이 바로 다음 세대 AI 트렌드의 리더가 될 것 입니다!