인공지능에 대한 수요가 급증하면서 확장 가능한 고성능 컴퓨팅 인프라의 필요성이 함께 커지고 있습니다. 하지만 AWS, Azure, Google Cloud 같은 기존 초대형 클라우드 플랫폼은 점점 더 비싸지고 병목 지점이 되고 있습니다. 그 결과, 많은 기업들이 대규모 AI 모델과 추론 워크로드를 운영하는 과정에서 민첩성·비용 효율성·글로벌 접근성에서 어려움을 겪고 있습니다.
👉 이를 보완하기 위해 새롭게 등장한 개념이 분산형 클라우드 인프라입니다. 이는 숨겨진 비용이 없고, 글로벌 커버리지를 제공하며, 기존 대비 훨씬 낮은 가격으로 엔터프라이즈급 GPU 연산을 제공합니다.
⚡ 실시간 추론의 도전: 밀리초가 중요한 이유
로보틱스, 물류, 제조업 등 많은 AI 애플리케이션에서 실시간 추론은 단순한 성능 지표가 아니라 생존 조건입니다.
자율주행차·창고 로봇처럼 자율 시스템은 수 밀리초 내 결정을 내려야 하며, 지연이 치명적 실패로 이어질 수 있습니다.
하지만 기존 클라우드에 의존하면 다음의 요구를 충족하기 어렵습니다.
- ⏱️ 높은 지연: 중앙 클라우드 왕복으로 수백 ms의 지연 발생
- 📡 대역폭 제약: 드론·로봇은 시간당 테라바이트급 데이터를 생성
- 🔌 신뢰성 문제: 네트워크 불안정 시 서비스 중단
- 🔐 데이터 보안·프라이버시: 민감 데이터는 현장 보관이 필수
🤖 엣지 퍼스트 아키텍처: 산업별 변화
전통적 클라우드의 한계는 산업 전반에서 엣지 퍼스트(Edge-First) 아키텍처 도입을 가속화하고 있습니다.
- 로보틱스: 공장 코봇부터 재난 구조 드론까지, 로컬 데이터 처리로 즉각적 의사결정 가능
- 물류: DHL 같은 스마트 창고는 엣지 AI로 실시간 재고·배송 최적화
- 제조업: 스마트 팩토리에서 예측 유지보수, 품질 관리, 공정 최적화를 실시간 구현
🖥️ 해법: 로컬라이즈드·베어메탈 GPU 클러스터
실시간 추론을 위해선 새로운 인프라가 필요합니다. 바로 로컬라이즈드(Local)·베어메탈 GPU 클러스터입니다.
- 베어메탈 GPU: 가상화 오버헤드 없이 하드웨어에 직접 접근 → 일관된 성능 확보 (연구에 따르면 가상화 대비 100% 이상 높은 처리량 가능)
- 로컬 클러스터: 데이터 소스 근처에서 직접 연산 → 지연·대역폭·신뢰성 문제 해결 + 데이터 온프레미스 보관으로 보안 강화
🌍 에이셔: 분산형 GPU 인프라로 엣지를 지원하다
에이셔는 분산형 GPU 인프라의 선두주자로, 엣지 AI 요구에 맞춘 글로벌 베어메탈 GPU 클러스터 네트워크를 제공합니다.
- 94개국에 걸친 435,000개 이상의 GPU 분산 배치
- H100, H200, B200급 엔터프라이즈 GPU 제공
- 고속 네트워킹 + NVMe 스토리지로 초저지연·고성능 보장
- 전통적 클라우드 대비 비용 60~70% 절감
👉 덕분에 기업은 AI 워크로드를 사용자와 데이터 근처에 배치하여 지연을 최소화하고, 현지 규제를 준수하며, 예측 가능한 비용 구조로 확장할 수 있습니다.
📌 결론: 엣지 AI 시대의 필수 인프라
AI가 점점 더 엣지로 이동하면서 로컬라이즈드·베어메탈 GPU 클러스터의 필요성은 더욱 커질 것입니다. 에이셔의 분산형 GPU 인프라는 이러한 변화를 이끌며, 실시간 추론이 필요한 차세대 AI 기업들에게 속도·유연성·경제성을 동시에 제공합니다.
