클라우드로의 전환이 IT 업계를 뒤흔들었던 것처럼, 이제 또 다른 거대한 변화가 다가오고 있습니다. 바로 AI 인프라 시대입니다. 더 이상 인공지능은 일부 특수한 영역의 기술이 아니라, 기업의 모든 IT 인프라에 스며드는 핵심 동력이 되고 있습니다. CPU, GPU, 메모리, 네트워크 같은 하드웨어부터, 오케스트레이션과 관리 계층까지 전부 AI 워크로드 중심으로 재편되고 있습니다.
이 글에서는 왜 모든 인프라가 AI 인프라로 전환될 수밖에 없는지, 그 과정에서 기업이 마주하게 될 도전 과제와 해결 방안, 그리고 Mirantis의 오픈소스 접근 방식이 어떤 해법을 제시하는지 살펴보겠습니다.
AI 인프라가 기존의 룰을 깨는 이유
클라우드 시절의 추상화 vs AI 시대의 복잡성
클라우드 컴퓨팅의 등장은 하드웨어를 보이지 않게 만들었습니다. 가상화, 컨테이너, API, 오케스트레이션 도구는 하드웨어와 운영체제를 추상화해, 개발자가 하부 인프라를 신경 쓸 필요가 없게 만들었습니다.
그러나 AI 워크로드는 정반대의 길을 갑니다. 성능은 곧 하드웨어와 직결되며, CPU와 GPU, 메모리, 네트워크의 세밀한 최적화가 필요합니다. 예를 들어, 단순히 서버를 올리는 것이 아니라 NUMA 구조, GPU 간 인터커넥트, PCI 대역폭 같은 세부 요소까지 고려해야 합니다.
즉, “서버리스”의 단순함은 사라지고, 기업은 인프라 세부 사항을 다시 들여다보아야 합니다.
AI 인프라의 핵심 요소
CPU와 GPU의 협력 관계
GPU는 AI의 엔진이지만, CPU가 데이터 파이프라인과 스케줄링을 책임지지 않으면 GPU만으로는 성능을 낼 수 없습니다. 실제로 많은 작업은 CPU와 GPU가 함께 파이프라인을 구성할 때 더 높은 효율을 발휘합니다.
네트워크의 네 가지 패브릭
AI 인프라 성능은 네트워크 구조에도 크게 의존합니다.
- 데이터 네트워크 – 동서(East-West), 남북(North-South) 트래픽 처리
- WAN – 지역 간 연결
- PCI 인터커넥트 – 장치 간 데이터 전송
- RDMA 네트워크 – 초저지연 GPU 클러스터 구성
여기에 스토리지까지 고려해야 완전한 AI 인프라가 갖춰집니다.
데이터센터의 새로운 규칙
GPU 부족 문제뿐만 아니라, 전력과 공간도 병목이 됩니다. 한 사례에서는 데이터센터 공간의 20%만 사용했음에도 전력은 이미 100% 소비했습니다. 이제 데이터센터 설계는 전력, 냉각, 장비 리드타임 중심으로 재정립되고 있습니다.
AI 시대의 새로운 과제: 거버넌스와 주권
AI 워크로드는 단순히 성능만의 문제가 아닙니다. 데이터 위치, 규제 준수, 국경 간 컴플라이언스 같은 주권 이슈도 핵심입니다. 예를 들어, EU의 GDPR이나 DORA 규제는 모델이 어디서, 어떻게 실행되는지에 제약을 줍니다.
기업은 성능과 가용성뿐만 아니라, 각 모델과 에이전트의 거버넌스를 증명할 수 있어야 합니다. 다중 테넌시 환경에서는 팀과 조직 간 워크로드를 철저히 분리해야 합니다.
개발자와 추상화의 간극
AI 애플리케이션 개발자는 하드웨어의 세부 사항을 직접 다루고 싶어 하지 않습니다. 하지만 성능은 하드웨어와 직결됩니다. 따라서 필요한 것은 개발자가 복잡성을 느끼지 않으면서도 제어와 보안, 성능을 보장하는 플랫폼입니다.
AI 인프라의 네 가지 계층
- 워크로드 계층 – 학습, 추론, 파인튜닝, 에이전트 오케스트레이션 등. 대규모 GPU 클러스터부터 소규모 모델까지 유연하게 지원해야 합니다.
- 개발자 경험 계층 – 모델 실행 시 일관된 성능, 리소스 접근, API와 셀프 서비스 포털 제공.
- 인프라 계층 – 온프레미스, 클라우드, 엣지까지 아우르는 자원 관리.
- 관리 및 관측 계층 – 모니터링, 최적화, 벤더 교체 가능성, 반복 가능한 아키텍처 제공.
차세대 AI 인프라 플랫폼의 전략적 원칙
- 관리성: 수동으로 구축하는 취약한 구조가 아닌, 지속적인 업그레이드와 개선 가능.
- 관측성: GPU 활용률부터 애플리케이션 응답까지 전 계층의 가시화.
- 유연성: 특정 벤더에 종속되지 않고 교체 가능.
- 반복성: 검증된 패턴과 템플릿을 통해 복잡성 최소화.
- 경계 없는 컴퓨팅: 데이터센터, 클라우드, 엣지를 아우르는 보안 및 관측.
- 자원 계약(Contracts): 애플리케이션이 필요한 성능을 명시하면 인프라가 이를 보장.
오픈소스가 답이다: Mirantis k0rdent
폐쇄형 벤더 스택은 빠른 도입을 약속하지만, 결국 혁신을 가로막고 유연성을 제한합니다. 반대로 오픈소스 접근 방식은 조합 가능한 인프라와 선언적 패턴을 통해 빠른 가치 실현과 확장성을 보장합니다.
Mirantis의 k0rdent는 멀티클라우드, 멀티클러스터, 베어메탈 환경까지 지원하며, 선언적 AI 인프라 오케스트레이션을 제공합니다. 이를 통해 기업은 인프라를 자신이 원하는 방식대로 통제하고, 투명한 성능 보장 계약을 기반으로 AI 워크로드를 운영할 수 있습니다.
AI 도입 속도는 기업이 준비될 때까지 기다려주지 않습니다. 모든 인프라는 곧 AI 인프라가 될 것이며, 이 변화는 클라우드 전환보다 훨씬 복잡하고 자원 제약이 크며, 주권 문제까지 수반합니다.
앞으로 성공할 기업은 관리성과 관측성, 유연성과 개방성을 갖춘 인프라 전략을 채택하는 기업일 것입니다. Mirantis와 같은 오픈소스 기반 접근은 기업이 AI 시대에도 자율성과 확장성을 유지할 수 있는 핵심 해법을 제공합니다.
All Infrastructure Is AI Infrastructure
The faster AI adoption grows, the more enterprises must understand and optimize their hardware and infrastructure in meticulous detail.
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