출처 : SONOW
현황/배경: 비용·성능·탄소의 3변수 문제
생성형 AI 확산으로 GPU 임대·전력·네트워크가 IT 예산의 중심이 됐다. 같은 토큰 품질을 유지하면서 p95 지연과 비용, 탄소 강도를 동시에 낮추는 것이 목표다. 문제는 비용이 모델·런타임·인프라의 상호작용으로 결정돼 단일 해법이 통하지 않는다는 점이다. 따라서 재무와 엔지니어링이 공유하는 AI FinOps 운영 체계가 필요하다.
심층 분석: KPI와 데이터 모델
핵심 지표는 토큰당 비용(원/1K tokens), 세션당 비용, p95 지연, 에러율, GPU Util, 연료비/PUE/탄소다. 지표는 프로덕트·엔드포인트·모델·AZ 단위로 나눠 본다. 매출/활용과 연결하려면 LTV/단위비용 비율과 질의 난이도 라벨을 수집해 티어드 라우팅의 기준으로 삼는다.
아키텍처: 비용을 낮추는 설계 원칙
티어드 모델 라우팅으로 쉬운 질의는 경량 모델, 어려운 질의는 중대형으로 올리는 스텝업을 적용한다. 서버리스 오토스케일은 피크 대응에 유효하지만 콜드스타트를 줄이기 위해 프리로딩과 Warm Pool을 둔다. 동형 길이 배치/패킹으로 큐잉을 줄이고 GPU Util을 높인다. 캐시(KV·프롬프트)와 스펙큘러티브 디코딩, 8/4비트 정량화는 기본선이다.
운영: 예산·SLO·탄소의 연동
예산은 월 상한과 팀별 한도를 자동 집행한다. SLO는 p95 지연·성공률 기준으로 알람하고, 초과 시 자동으로 배치 크기·드래프트 모델·맥스 토큰을 조정한다. 탄소는 전력/지역별 계수와 PUE를 반영해 요청당 gCO2e를 계산하고, 야간·재생비율 높은 AZ로 리밸런싱한다.
전망: 코스트ガ드와 책임 있는 AI
향후에는 모델·데이터·컴퓨트 전반에 CostGuard가 내장된다. 개발자는 프롬프트·체인 변경 시 코스팅 시뮬레이션을 보고 승인받는 절차를 거친다. 규제 환경에서는 탄소·원천 데이터·비용의 투명 보고가 요구될 것이다.
핵심은 비용·지연·품질 균형의 자동화다. 사람의 개입 없이 라우팅·배치·정책을 조정하는 폐루프가 FinOps의 완성이다.
결론/제언: 9가지 실행 레버
1 티어드 모델 라우팅. 2 KV/프롬프트 캐싱. 3 스펙큘러티브 디코딩. 4 8/4비트 정량화. 5 길이별 배치/패킹. 6 Warm Pool·프리로딩. 7 코스트 게이트와 한도. 8 탄소·PUE 연동 라우팅. 9 기능 릴리즈 전 코스팅 시뮬레이션과 A/B 운영.