AI 컴퓨팅 수요가 폭증하면서 인프라 구축 비용이 상상을 초월할 정도로 치솟고 있습니다. McKinsey의 최신 분석에 따르면, 2030년까지 AI 수요를 따라가기 위해서는 약 6.7조 달러 규모의 데이터센터 투자가 필요하다고 합니다. 이는 사실상 초대형 기술 기업만 감당할 수 있는 경쟁 구도를 만들고 있습니다.
하지만 다른 방법도 존재합니다. 에이셔와 같은 탈중앙화 GPU 네트워크는 기업이 자체 데이터센터를 구축·보유하지 않고도 공유 컴퓨팅 파워를 활용할 수 있도록 합니다. 완전히 다른 접근 방식이며, 대부분의 기업에게는 이 방법이 지속 가능한 유일한 선택지가 될 수 있습니다.
# 기존 데이터센터 모델의 문제점
Source: McKinsey & Company
AI에는 매우 많은 고성능 GPU가 필요합니다. 원래 그래픽 처리를 위해 만들어진 GPU가 AI 모델 학습 및 추론에 최적화되어 있기 때문입니다. NVIDIA H100 같은 고급 GPU 수요가 폭등하며 데이터센터는 새로운 ‘골드러시’가 되었습니다. 그러나 AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 같은 대형 클라우드에 의존할 경우 여러 문제가 발생합니다.
- 비용 급등: 이미 높은 GPU 임대료가 지속적으로 상승하고 있습니다.
- 긴 대기 시간: 최신 GPU를 받으려면 18~24개월을 기다려야합니다.
- 낮은 활용도: 전통적인 데이터센터의 GPU 활용률은 30~50% 수준에 머무르는 것으로 알려져 있습니다.
연구 결과에 따르면 전체 GPU의 절반 이상이 항상 유휴 상태라고 합니다. 기업 입장에서는 사용하지도 않는 자원을 위해 비용을 지불하는 셈입니다. 여에 벤더 종속 비용과 예측 불가한 데이터 이그레스 비용까지 더해집니다.
또한 Deloitte가 2025년에 전력·데이터센터 임원 120명을 대상으로 AI 인프라에 관한 우려를 조사한 결과는 더 비관적인 상황을 보여줍니다.
- 전력망 부담 증가(79%)
- 공급망 지연(65%)
- 보안 우려(64%)
AI로 인해 2035년까지 전력 수요가 크게 늘어날 것이며, 일부 지역에서는 새 데이터센터의 전력망 연결에만 7년이 걸릴 수 있다고 합니다. 이는 ‘병목’ 수준을 넘어선 사실상 벽이라고 봐도 무방합니다.
# 대안: 에이셔의 탈중앙화 GPU 클라우드 컴퓨팅
Source: Power and Policy
탈중앙화 GPUaaS(서비스형 GPU) 네트워크의 핵심 아이디어는 매우 단순합니다. 데이터센터, 채굴 시설, 전 세계 여러 인프라에 흩어져 있는 사용되지 않는 GPU 자원을 하나의 글로벌 네트워크로 묶어 제공하는 방식입니다. 일종의 컴퓨팅 파워용 Airbnb라고 보셔도 좋습니다. 이 방식이 제공하는 이점은 다음과 같습니다.
- 비용 절감: 대형 클라우드 대비 60~80% 더 저렴한 비용으로 GPU를 활용할 수 있습니다.
- 탄력적 확장: 대규모 초기 투자 없이, 필요할 때마다 즉시 확장할 수 있습니다.
- 중소기업도 고급 하드웨어 접근 가능: AI 혁신에 대한 진입장벽이 크게 낮아집니다.
Grayscale Research는 탈중앙화 물리 인프라 네트워크(DePIN)가 다음과 같은 장점을 가진다고 분석했습니다.
- 중개 비용 절감
- 단일 장애점 제거로 더 높은 네트워크 탄력성과 안정성
- 낮은 전체 운영비용
- 확실한 참여자 간 인센티브 정산 구조
a16z Crypto의 연구 역시 탈중앙화 컴퓨팅이 AI 개발을 보편화할 수 있다고 강조합니다. 현재는 OpenAI, Microsoft 등 소수의 초대형 기업만 대규모 모델 학습 비용을 감당할 수 있지만, 탈중앙화 구조는 이 힘의 균형을 바꿀 수 있습니다.
# 에이셔의 GPU 클라우드 구조
에이셔는 단순한 개념 수준에 머물러 있지 않고, 실제로 작동 중인 플랫폼입니다. GPU 파워가 필요한 기업과 하드웨어를 보유한 클라우드 호스트를 연결하는 역할을 합니다. 현재 에이셔 네트워크는 435,000개 이상의 GPU 컨테이너를 운영하며, 상당히 높은 수준의 워크로드를 처리할 수 있습니다.
@ 기업이 얻을 수 있는 혜택
- H100 등 고성능 GPU 이용
- 데이터센터 구축을 위한 초기 자본 지출 불필요
- 특정 벤더에 종속되지 않는 구조
- 93개국 이상에 걸친 글로벌 인프라를 통해, 위치에 상관없이 상대적으로 낮은 지연 시간
- 투명한 가격 구조와 이그레스 비용 없음
- Google Cloud 대비 86% 더 저렴한 비용
클라우드 호스트는 유휴 GPU를 에이셔 네트워크에 공급함으로써 ATH 토큰 형태의 수익을 얻을 수 있습니다. 기존보다 장비의 유휴 시간이 줄어들고, 네트워크 성장의 직접적인 수혜자가 되는 구조입니다.
# 에이셔 클라우드 모델의 중요성
기존 데이터센터 중심의 경쟁은 장기적으로 지속 가능하지 않습니다. 이 방식은 결국 소수의 초대형 기업만 살아남을 수 있는 구조입니다. 하지만 대부분의 스타트업, 연구팀, 중소·중견 기업에게는 다른 선택지가 필요합니다.
에이셔는 기업이 인프라를 직접 소유하지 않더라도 세계 최고 수준의 컴퓨팅 파워에 접근할 수 있다는 점을 보여주고 있습니다. 몇 년씩 대기할 필요가 없고 공급망 병목으로 프로젝트가 지연되는 문제도 줄일 수 있습니다. 필요할 때마다 글로벌 네트워크에 즉시 접속해서 컴퓨팅 자원을 이용할 수 있습니다.
AI 수요가 계속 증가함에 따라, 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크는 필수적인 인프라가 될 것입니다. 에이셔는 AI 인프라를 접근 가능하고, 저렴하며, 지속 가능한 형태로 재구성하고 있습니다. 이는 단순한 비즈니스 모델을 넘어, 미래 인프라의 방향성을 보여주는 사례라고 할 수 있습니다.
# 결론
에이셔가 제공하는 엔터프라이즈용 AI GPU-as-a-Service 인프라 소개 페이지에서]() 에이셔의 엔터프라이즈 AI GPUaaS 인프라에 대해 더 자세히 살펴보실 수 있습니다.
에이셔 클라우드 호스트로 참여하여 유휴 GPU를 수익화하고 싶으시다면, 신청 폼을 통해 지원서를 제출 하실 수 있습니다!
