인공지능(AI)이 빠르게 진화하고 다양한 산업에 통합됨에 따라 기업들은 이러한 강력한 기술로부터 얻는 가치를 극대화해야 하는 중요한 과제에 직면해 있습니다. 이러한 과제의 핵심은 훈련된 AI 모델을 사용하여 새로운 데이터로부터 예측 또는 출력을 생성하는 과정인 추론 경제학(economics of inference)을 이해하는 데 있습니다.
추론은 모델 훈련에 비해 고유한 컴퓨팅 요구 사항을 제시합니다. 훈련은 방대한 데이터 세트를 처리하고 패턴을 식별하는 데 상당한 초기 비용이 드는 반면, 추론은 각 상호 작용마다 지속적인 비용이 발생합니다. 모델에 제출된 모든 프롬프트 또는 입력은 데이터의 기본 단위인 토큰(token) 생성을 트리거하며, 각 토큰은 컴퓨팅 비용을 수반합니다.
따라서 AI 모델이 더욱 정교해지고 널리 사용됨에 따라 생성되는 토큰의 양이 증가하여 컴퓨팅 비용이 높아집니다. AI를 효과적으로 활용하려는 조직의 목표는 컴퓨팅 비용을 통제하면서 최적의 속도, 정확성 및 서비스 품질로 많은 양의 토큰을 생성하는 것입니다.
AI 생태계는 추론 비용을 줄이고 효율성을 개선하기 위한 전략을 적극적으로 추진해 왔습니다. 모델 최적화의 발전, 에너지 효율적인 가속 컴퓨팅 인프라 개발 및 포괄적인 풀 스택 솔루션이 결합되어 지난 한 해 동안 추론 비용이 하락하는 추세에 기여했습니다.
스탠퍼드 대학교 인간 중심 AI 연구소(Stanford University Institute for Human-Centered AI)의 2025 AI 지수 보고서(2025 AI Index Report)에 따르면 GPT-3.5 수준의 성능을 갖춘 시스템의 추론 비용은 2022년 11월에서 2024년 10월 사이에 극적으로 감소했습니다. 하드웨어 비용도 하락했으며 에너지 효율은 매년 개선되고 있습니다. 또한 오픈 웨이트 모델(open-weight model)은 폐쇄형 모델(closed model)과의 성능 격차를 좁혀 고급 AI 도입에 대한 장벽을 더욱 낮추고 있습니다.
모델이 발전하고 더 많은 수요를 창출하고 더 많은 토큰을 생성함에 따라 조직은 차세대 AI 추론 도구를 제공하기 위해 가속 컴퓨팅 리소스를 확장해야 합니다. 그렇게 하지 못하면 비용과 에너지 소비가 증가할 수 있습니다.
이 기사는 추론 경제학에 대한 기본적인 이해를 제공하여 조직이 효율적이고 비용 효율적이며 확장 가능한 AI 솔루션을 개발할 수 있도록 지원합니다.
AI 추론 경제학의 핵심 개념
AI 추론 경제학의 중요성을 이해하려면 필수 용어에 익숙해지는 것이 중요합니다.
토큰(Tokens): AI 모델 내에서 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오에서 훈련 중에 파생된 데이터의 핵심 단위입니다. 토큰화(tokenization)는 데이터를 더 작고 관리하기 쉬운 단위로 분해하는 것을 포함합니다. 훈련 중에 모델은 토큰 간의 관계를 학습하여 추론을 수행하고 정확한 출력을 생성할 수 있습니다.
처리량(Throughput): 모델이 특정 시간 프레임 내에서 처리하고 출력할 수 있는 데이터의 양으로, 종종 초당 토큰 수(tokens per second)로 측정됩니다. 처리량이 높을수록 인프라 리소스를 더 효율적으로 사용하고 있음을 나타냅니다.
지연 시간(Latency): 프롬프트를 입력하고 모델의 응답을 받는 사이의 시간 지연입니다. 지연 시간이 짧을수록 응답 속도가 빨라지고 사용자 경험이 향상됩니다. 주요 지연 시간 측정 항목은 다음과 같습니다.
- 첫 번째 토큰까지의 시간(TTFT: Time to First Token): 모델이 사용자 프롬프트를 받은 후 첫 번째 출력 토큰을 생성하는 데 필요한 시간으로, 초기 처리 시간을 반영합니다.
- 출력 토큰당 시간(TPOT: Time per Output Token): 후속 토큰을 생성하는 데 걸리는 평균 시간으로, ‘토큰 간 지연 시간(inter-token latency)’ 또는 ‘토큰-토큰 지연 시간(token-to-token latency)’이라고도 합니다.
TTFT와 TPOT는 유용한 벤치마크이지만, 이에만 집중하면 차선책의 성능 또는 비용 증가로 이어질 수 있습니다.
Goodput: 목표 TTFT 및 TPOT 수준을 유지하면서 달성한 처리량을 측정하는 전체적인 측정 항목입니다. Goodput은 시스템 성능에 대한 보다 포괄적인 보기를 제공하여 운영 효율성과 긍정적인 사용자 경험을 지원하기 위해 처리량, 지연 시간 및 비용 간의 정렬을 보장합니다.
에너지 효율(Energy Efficiency): AI 시스템이 전력을 컴퓨팅 출력으로 얼마나 효과적으로 변환하는지에 대한 척도로, 와트당 성능(performance per watt)으로 표시됩니다. 가속 컴퓨팅 플랫폼은 조직이 와트당 토큰을 최대화하고 에너지 소비를 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
스케일링 법칙과 추론 비용
세 가지 AI 스케일링 법칙은 추론 경제학에 대한 추가적인 통찰력을 제공합니다.
사전 훈련 스케일링(Pretraining Scaling): 원래의 스케일링 법칙으로, 훈련 데이터 세트 크기, 모델 매개변수 수 및 컴퓨팅 리소스를 늘리면 모델 지능과 정확도가 예측 가능하게 향상된다는 것을 보여줍니다.
사후 훈련(Post-training): 모델이 특정 작업 및 응용 프로그램에 맞게 미세 조정되는 프로세스입니다. 검색 증강 생성(RAG: retrieval-augmented generation)과 같은 기술은 엔터프라이즈 데이터베이스에서 관련 정보를 검색하여 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
테스트 시간 스케일링(Test-time Scaling): ‘오랜 생각(long thinking)’ 또는 ‘추론(reasoning)’이라고도 하는 이 기술은 최상의 답을 선택하기 전에 여러 가능한 결과를 평가하기 위해 추론 중에 추가 컴퓨팅 리소스를 할당하는 것을 포함합니다.
사후 훈련 및 테스트 시간 스케일링 기술이 점점 더 정교해지고 있지만, 사전 훈련은 모델을 확장하고 이러한 고급 기술을 지원하는 데 중요한 측면으로 남아 있습니다.
풀 스택 접근 방식으로 수익성 있는 AI 달성
테스트 시간 스케일링을 활용하는 모델은 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 토큰을 생성하므로 사전 훈련 및 사후 훈련만 거치는 모델에 비해 더 정확하고 관련성 높은 출력을 생성하지만 컴퓨팅 비용도 더 높습니다.
더 스마트한 AI 솔루션은 복잡한 작업을 해결하기 위해 더 많은 토큰을 생성해야 하는 반면, 고품질 사용자 경험은 이러한 토큰을 최대한 빨리 생성해야 합니다. AI 모델이 더 지능적이고 빠를수록 기업과 고객에게 더 많은 가치를 제공합니다.
조직은 과도한 비용을 발생시키지 않고 복잡한 문제 해결, 코딩 및 다단계 계획을 처리할 수 있는 AI 추론 도구를 제공하기 위해 가속 컴퓨팅 리소스를 확장해야 합니다.
이를 위해서는 고급 하드웨어와 완전히 최적화된 소프트웨어 스택이 모두 필요합니다. NVIDIA의 AI 팩토리 제품 로드맵은 이러한 컴퓨팅 요구 사항을 충족하고 효율성을 개선하면서 추론의 복잡성을 해결하도록 설계되었습니다.
AI 팩토리는 고성능 AI 인프라, 고속 네트워킹 및 최적화된 소프트웨어를 통합하여 대규모 인텔리전스를 지원합니다. 이러한 구성 요소는 유연하고 프로그래밍 가능하도록 설계되어 기업이 모델 또는 추론 요구 사항에 중요한 영역의 우선 순위를 지정할 수 있습니다.
대규모 AI 추론 모델을 배포할 때 운영을 간소화하기 위해 AI 팩토리는 고성능, 저지연 추론 관리 시스템에서 실행됩니다. 이 시스템은 AI 추론에 필요한 속도와 처리량이 가능한 가장 낮은 비용으로 충족되도록 보장하여 토큰 수익 창출을 극대화합니다.
추론 경제학을 이해하고 해결함으로써 조직은 AI의 잠재력을 최대한 발휘하고 투자에 대한 상당한 수익을 달성할 수 있습니다. 주요 지표, 스케일링 법칙 및 풀 스택 솔루션의 중요성을 고려하는 전략적 접근 방식은 효율적이고 비용 효율적이며 수익성 있는 AI 응용 프로그램을 구축하는 데 필수적입니다.
AI 추론 경제학의 중요성
AI 모델을 운영하는 데 드는 비용을 이해하고 최적화하는 것은 AI 투자의 수익성을 극대화하는 데 매우 중요합니다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 고급 모델의 경우 추론 비용은 상당할 수 있습니다. 추론 비용은 모델의 성능, 속도 및 정확도에 직접적인 영향을 미치므로 AI 전략의 핵심 요소입니다.
추론 비용을 효과적으로 관리하면 다음과 같은 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다.
- 비용 절감: 추론 프로세스를 최적화하면 AI 운영에 드는 컴퓨팅 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
- 확장성 향상: 추론 비용을 줄이면 AI 응용 프로그램의 확장성을 향상시켜 더 많은 사용자에게 서비스를 제공하고 더 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.
- 성능 향상: 추론 비용을 줄이면 모델의 성능을 향상시켜 응답 시간을 단축하고 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.
- 경쟁 우위: 추론 비용을 효과적으로 관리하면 경쟁 우위를 확보하여 더 혁신적인 AI 솔루션을 개발하고 출시할 수 있습니다.
AI 추론 경제학을 위한 전략
AI 추론 경제학을 효과적으로 관리하기 위한 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.
- 모델 최적화: 모델의 크기를 줄이고 복잡성을 줄여 추론 비용을 줄일 수 있습니다.
- 가속 컴퓨팅: GPU와 같은 가속 컴퓨팅 플랫폼을 사용하여 추론 속도를 높이고 에너지 효율을 개선할 수 있습니다.
- 소프트웨어 최적화: 모델 배포를 위한 소프트웨어 스택을 최적화하여 추론 속도를 높이고 리소스 사용량을 줄일 수 있습니다.
- 캐싱: 자주 사용하는 프롬프트에 대한 응답을 캐싱하여 추론 비용을 줄일 수 있습니다.
- 배치 처리: 여러 프롬프트를 함께 처리하여 추론 비용을 줄일 수 있습니다.
- 모델 압축: 모델의 크기를 줄여 추론 비용을 줄일 수 있습니다.
- 양자화: 모델의 매개변수를 양자화하여 추론 비용을 줄일 수 있습니다.
- 가지치기: 모델에서 중요하지 않은 연결을 제거하여 추론 비용을 줄일 수 있습니다.
NVIDIA AI 팩토리: AI 추론 경제학을 위한 솔루션
NVIDIA AI 팩토리는 AI 추론 경제학을 해결하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. NVIDIA AI 팩토리는 고성능 AI 인프라, 고속 네트워킹 및 최적화된 소프트웨어를 통합하여 대규모 인텔리전스를 지원합니다.
NVIDIA AI 팩토리는 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- NVIDIA A100 및 H100 GPU: 고성능 AI 추론을 위한 강력한 GPU
- NVIDIA InfiniBand: 고속 네트워킹을 위한 InfiniBand
- NVIDIA Triton Inference Server: 모델 배포를 위한 오픈 소스 추론 서버
- NVIDIA TensorRT: 추론을 위한 고성능 딥 러닝 추론 최적화 도구
- NVIDIA CUDA: GPU 프로그래밍을 위한 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 프로그래밍 모델
NVIDIA AI 팩토리는 조직이 AI 추론 비용을 줄이고 성능을 향상시키며 확장성을 높일 수 있도록 지원합니다.
결론
AI 추론 경제학은 AI 투자의 수익성을 극대화하는 데 중요한 요소입니다. AI 추론 경제학의 핵심 개념을 이해하고, 적절한 전략을 구현하고, NVIDIA AI 팩토리와 같은 고급 솔루션을 활용함으로써 조직은 AI의 잠재력을 최대한 발휘하고 상당한 비즈니스 가치를 창출할 수 있습니다. AI 모델이 더욱 정교해지고 널리 사용됨에 따라 AI 추론 경제학에 대한 관심은 더욱 중요해질 것입니다. AI 추론 경제학을 이해하고 해결함으로써 조직은 AI 혁명의 최전선에 서고 지속적인 성공을 거둘 수 있습니다.