AI 시대 GPU 수요폭발로 인한 가격 급등 시대에 GPUaaS 답일까?

이미지 출처 : grandviewresearch

❇️GPU 구독형 그래픽처리장치(Subscription-based GPU, GPU as a Service, GPUaaS)
▶️  사용자가 직접 고가의 GPU를 구매하지 않고, 클라우드 또는 데이터 센터에서 필요한 만큼
       GPU 성능을 임대하여 사용하는 방식입니다.


❇️ GPU 구독 서비스의 특징
1️⃣ 유연한 요금제
    ▶️ 인프라를 직접 갖추지 않아도 인터넷 연결만 가능하다면 고성능 GPU에 접근이 가능하다는 게 강점
    ▶️ 사용자는 AI 모델 훈련이나 인프라 구축에 필요한 GPU를 원하는 만큼만 사용하고 주문량을 유연하게 조정
    ▶️ 시간, 월 단위, 또는 사용량 기반 과금
    ▶️ 필요할 때만 사용하여 비용 절감 가능

 2️⃣ 다양한 GPU 옵션
    ▶️ NVIDIA A100, H100, RTX 4090 등 최신 GPU 지원
    ▶️ AI/딥러닝, 3D 렌더링, 게임 스트리밍 등 용도별 선택 가능
  
3️⃣ 클라우드 기반 서비스
    ▶️ AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 등 대형 클라우드 서비스에서 제공
    ▶️ Lambda Labs, CoreWeave, Paperspace 같은 전문 GPU 제공 업체도 있음

4️⃣ 쉽고 빠른 확장성
   ▶️  필요에 따라 GPU 성능을 쉽게 확장 가능
   ▶️ 로컬 장비 업그레이드 없이 고사양 GPU 사용 가능

❇️ GPUaaS에 대한 수요 현재 폭발적으로 증가하고 있다. 
시장조사기관 포춘 비즈니스 인사이트는 글로벌 GPUaaS 시장 규모가 지난해 43억1000만달러(약 5조7400억원)에서 
매년 35.8%씩 성장해 2032년에는 498억4000만달러(약 66조3800억원)로까지 커질 것으로 예측했다.
공급기업들에게는 구독형 인프라 서비스(IaaS)와 비교해 더욱 높은 부가가치 창출이 가능하다는 강점도 있다.


❇️ 주요 사용 사례
     ✔ AI 및 머신러닝 – 대규모 데이터 학습 및 추론
     ✔ 3D 그래픽 & 렌더링 – 영화, 애니메이션, 건축 설계
     ✔ 게임 스트리밍 – 클라우드 게임 서비스 (예: NVIDIA GeForce Now)
     ✔ 블록체인 & 암호화폐 마이닝 – GPU 연산을 활용한 채굴

❇️ GPU 구독 서비스 추천
    ✔ AWS EC2 GPU 인스턴스 (NVIDIA A100, Tesla T4 등)
    ✔ Google Cloud GPU (H100, V100, A100 지원)
    ✔ Microsoft Azure NV Series (AI, 그래픽 처리 최적화)
    ✔ Lambda Labs (저렴한 딥러닝 GPU 대여)
    ✔ CoreWeave (전문 GPU 클라우드 서비스)
   ✔ Paperspace (개인 및 기업용 GPU 솔루션)


❇️ 국내기업의 움직임 
1️⃣ SK텔레콤이 미국 GPUaaS 기업 ‘람다’와 손잡고 오는 12월부터 GPUaaS 사업을 본격화
 람다는 엔비디아로부터 최신 GPU를 공급받아 GPUaaS를 제공하는 비즈니스모델로 3억2000만달러
(약 4281억원) 투자를 유치해 총 15억달러(약 2조72억원)의 기업가치를 인정받고 있는 AI 기업이다.

2️⃣ 삼성SDS도 엔비디아 GPU 기반 GPUaaS 시장에 뛰어든 바 있다. 지난해부터 꾸준히 엔비디아 GPU 
물량을 수급해온 삼성SDS는 얼마 전 올해 2분기 실적을 발표하였죠 

3️⃣ KT클라우드의 경우 슬라이싱 기술을 통해 고성능 GPU 인프라를 쪼개서 제공하는 식으로 일종의
     GPUaaS 같은 서비스를 하고 있다. 
4️⃣  카카오엔터프라이즈가 늘어나는 인공지능(AI) 개발 수요에 발맞춰 필수 인프라로 꼽히는 ‘서비스형 
     그래픽처리장치(GPUaaS)’ 사업을 강화한다. 출처 이데일리 2025