AI를 위한 에버그린//원(Evergreen//One for AI): AI 시대를 위한 현대적인 스토리지 경제 모델

업계에서 가장 주목받은 AI 파트너십은 이미 한 가지를 분명히 보여주고 있습니다. 대규모 초기 인프라 투자 시대는 끝났다는 점입니다.

지난달 NVIDIA와 OpenAI는 GPU 하드웨어를 구매가 아닌 임대 방식으로 도입하는 구조의 1,000억 달러 규모 파트너십을 발표했습니다. OpenAI는 수년 내 구형화될 수 있는 칩에 대규모 선투자를 하는 대신, 비용을 시간에 걸쳐 분산하고 감가상각 리스크를 NVIDIA로 이전하는 방식을 선택했습니다. 그 결과, 전체 하드웨어 비용을 약 10~15% 절감하는 동시에 AI의 예측 불가능한 수요에 맞춰 유연하게 확장할 수 있는 기반을 확보했습니다.

우리는 수요와 공급의 기본 원리를 잘 알고 있습니다. 필요한 수요를 예측하고, 이를 충족할 수 있는 수준으로 자원을 확보한 뒤, 수요 변화에 따라 주기적으로 재조정하는 방식입니다. 그러나 실험과 반복을 기반으로 하는 AI의 특성을 고려하면, 이러한 경직된 조달 모델은 근본적인 불일치를 만들어냅니다. 특히 불확실성이 큰 환경에서 인프라를 빠르게 확장해야 하는 팀에게는 더욱 그렇습니다.

그리고 변화는 매일 발생합니다.

기존 아키텍처는 여전히 전통적인 수요·공급 모델에 묶여 있어, 과도한 선투자나 성능 병목이라는 문제를 초래합니다. 이는 결국 고가의 GPU 자원을 비효율적으로 사용하는 결과로 이어집니다. 기존 방식으로는 필요한 유연성을 제공하기 어렵습니다. 그러한 유연성은 그동안 퍼블릭 클라우드의 영역으로 여겨졌지만, 클라우드 역시 ‘양날의 검’이었습니다.

대규모 AI 인프라의 재무적 현실

AI 인프라를 구축하고 유지하는 데 따른 재무적 부담은 이제 모든 기업에게 중요한 과제가 되었습니다. 실제로 선도적인 AI 기업들은 핵심 서비스를 운영하기 위해 하루 최대 70만 달러 이상의 비용을 지출하고 있습니다. 또한 2024년 일부 기업의 추론 및 학습 총지출은 최대 70억 달러에 이를 수 있으며, 이는 지속적으로 증가하는 연산 수요에 따른 것입니다.

문제는 기존 스토리지 조달 방식이 이러한 AI의 예측 불가능한 성장 패턴과 맞지 않는다는 점입니다.

기존 조달 모델과 AI 시대의 한계

현재의 스토리지 조달 방식은 기술적 제약과 노후화를 전제로 설계된 기존 벤더 중심 구조에 기반하고 있습니다. 이로 인해 기업들은 중장기 수요 예측에 의존할 수밖에 없으며, 이는 다음과 같은 한계를 드러냅니다.

• AI 워크로드는 본질적으로 실험적이고 반복적으로 변화합니다.
• 데이터 요구사항, 성능, 용량 수요가 예측할 수 없이 변화합니다.
• 3~5년 단위의 기술 교체 주기가 빠르게 발전하는 AI 기술을 따라가지 못합니다.
• AI 환경에서 스토리지 용량을 정확하게 산정하기가 매우 어렵습니다.

그 결과, 스토리지를 과소 구축하면 GPU 병목이 발생하고, 과다 구축하면 더 중요한 AI 투자에 활용할 수 있는 자본이 낭비됩니다.

이러한 문제는 IT 환경에서 새로운 것은 아니지만, AI는 이를 훨씬 더 심화시키고 있습니다. 따라서 새로운 모델과 접근 방식이 필요합니다.

AI 시대의 소비 기반 모델

전통적인 자본 지출 중심 모델로는 AI 워크로드가 요구하는 민첩성을 충분히 확보하기 어렵습니다. 데이터 요구사항이 몇 년이 아니라 몇 주 단위로 변화하는 환경에서는, 벤더의 조건이 아닌 기업 자신의 필요에 맞춰 확장할 수 있는 소비 기반 모델이 필요합니다.

서비스형(as-a-service) 소비 모델은 장기적인 용량 예측에 의존하는 대신, 운영 방식 자체를 변화시킵니다. 기업은 더 이상 인프라를 구매하고 소유하며 운영하는 데 집중하기보다, 실제 비즈니스 성과에 집중할 수 있습니다. 이미 확보한 인프라로 AI 요구를 억지로 맞추는 대신, 필요한 결과를 유연하게 확보하는 방식으로 전환하는 것입니다.

결국 핵심은 ‘용량’이 아니라 ‘데이터’입니다. 모든 성공적인 AI 전략이 데이터 전략에서 출발한다는 점을 고려하면, 이는 매우 중요한 변화라고 할 수 있습니다.

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에버그린//원(Evergreen//One): AI를 위한 새로운 경제 모델

이제 데이터센터에서도 클라우드처럼 필요한 만큼만 사용하고 유연하게 확장하는 방식으로 스토리지를 운영할 수 있게 되었습니다. 그러나 이 차세대 스토리지 솔루션은 단순히 새로운 구매 방식만을 의미하지는 않습니다.

에버그린//원(Evergreen//One™)은 기업이 AI 워크로드를 위한 스토리지를 도입하고 관리하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. AI 와 같이 인프라 요구사항을 예측하기 어려운 환경에 맞춰 특별히 설계됐으며, NVIDIA OVX 서버, DGX BasePOD, DGX SuperPOD 클러스터 인증을 획득해 업계 최고 수준의 AI 인프라와의 호환성도 보장합니다. 자세한 내용은 ESG Economic Validation에서 확인하실 수 있습니다.

SLA로 보장되는 성능과 효율성

에버그린//원(Evergreen//One)은 GPU 클러스터의 최대 대역폭 요구사항을 기준으로 성능을 보장합니다. 이를 통해 기업은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 서비스수준계약(SLA)을 통해, AI 리소스를 최대한 활용하는데 필요한 성능을 제공합니다.  
• 초당 수 테라바이트 규모의 환경에서도 성능 제한 없이 운영이 가능합니다.
• AI 인프라는 막대한 에너지 소비로 잘 알려져 있습니다. 에버그린//원 포AI(Evergreen//One for AI)는 유닛 당 와트(watt-per-unit) 기준의 에너지 효율 SLA를 통해 이러한 문제에 대응합니다. 그리고 에버퓨어(Everpure)가 데이터센터 구축 시 해당 기술에 필요한 랙 공간과 전력 비용을 부담합니다.

예측 불가능한 워크로드를 위한 예측 가능한 비용 모델

에버그린//원 포 AI(Evergreen//One for AI)의 진정한 차별점은 AI의 예측 불가능한 특성에 부합하는 비용 모델입니다.

• SLA 기반의 예측 가능한 월별 비용 구조
• 사용한 만큼만 지불하는 간단하고 투명한 과금 체계
• 중요 아티팩트, 체크포인트, 로그를 삭제하지 않고도 운영 가능
• 기존 모델의 재무적 부담 없이 자유로운 확장 지원

지속적인 혁신으로 기술 부채 해소

OpenAI는 하드웨어를 리스 형태로 운영함으로써 칩이 예상보다 빠르게 노후화될 리스크에서 벗어났습니다. 에버그린//원 포 AI(Evergreen//One for AI)를 도입한 고객도 동일한 이점을 누리며, 운영 중단 없이 지속적인 혁신을 제공받습니다. AI 워크로드가 발전함에 따라 에버퓨어(Everpure) 고객은 다음과 같은 혜택을 얻을 수 있습니다.

• 최신 기술 혁신 사항을 원활하게 지속 반영
• 다운타임 없는 성능 향상
• 대규모 장비 교체 없이 기능 업데이트

퓨어1(Pure1)을 통한 플랫폼 전반의 데이터 관리

에버그린//원 포 AI(Evergreen//One for AI) 구독에는 AI 기반 데이터 서비스 플랫폼인 퓨어1(Pure1®)이 포함되어 있으며, 다음과 같은 기능을 제공합니다.

• 퓨어1 메타(Pure1 Meta®)를 통한 예측 인텔리전스
• 애플리케이션 및 인프라 요구사항에 대한 정확한 예측. AI 기반 예비 용량 확장(reserve expansion) 기능을 통해 사용량을 모델링하고, 온디맨드 사용 수준에 도달하기 전에 예비 용량 확장을 권장하여 비용 최적화를 지원
• 지속적인 모니터링과 선제적 문제 해결
• 풀스택 분석과 글로벌 가시성

스토리지 관리가 아닌 AI 혁신에 집중

3~5년 단위 기술 교체 주기를 기준으로, 초기에 미래의 스토리지 수요를 예측하는 기존 방식은 AI 환경에서 더 이상 효과적이지 않습니다. 에버그린//원 포 AI(Evergreen//One for AI)는 현재 필요한 스토리지 성능과 용량을 제공하는 동시에, AI 역량과 요구사항이 매년이 아니라 매주 단위로 변화하는 환경에서 필요한 유연성을 지원합니다.
에버그린//원 포 AI(Evergreen//One for AI)를 통해, 과도한 비용 부담 없이 경쟁력을 유지하는 데 필요한 경제적·운영적 민첩성을 경험하세요.