추론: 당신이 인정하지 않으려 하는 AI의 가장 핵심적인 부분

모두가 AI를 API에서 시작해 API로 끝나는 것으로 이야기하려고 합니다. 모델과 함께 말이죠. '추론 완료'라는 반짝이는 대시보드와 함께요. 하지만 후드를 열어보지 않는 한 그 환상은 계속될 뿐입니다.

모든 챗봇, 에이전트, RAG 파이프라인, 오케스트레이션 계층 밑에는 추론 서버가 있습니다. 은유가 아닙니다. 유행어도 아닙니다. JAR 파일 대신 모델을 실행하는 실제 애플리케이션 서버입니다. 기존 애플리케이션 서버처럼 추론 엔진은 성능 문제가 발생하는 곳이며, 관찰이 중요하고, 실제로 보안 표면이 존재하는 곳입니다.

문제는 무엇일까요? 실제로는 거의 아무도 그렇게 여기지 않습니다.

Uptime Institute의 2025년 AI 인프라 조사에 따르면, 데이터 센터 운영자 32%가 이미 추론 워크로드를 지원하고 있습니다. 그리고 45%는 앞으로 몇 달 내에 그렇게 할 계획입니다. 이것은 실험 단계가 아닙니다. 컴퓨팅 기반의 전환입니다. 우리는 여전히 이 변화를 제대로 인지하지 못하고 있습니다.

추론 서버는 이론적이지 않습니다. 이름이 있어요. vLLM. TGI. 트리톤. 올라마. 그리고 이 둘은 호환되지 않습니다. 예를 들어, vLLM은 Hugging Face Transformers보다 최대 24배 더 뛰어난 성능을 보였으며 , PagedAttention 및 일괄 처리 스케줄링과 같은 아키텍처 개선 덕분에 지속적인 처리량 면에서 TGI보다 3배 이상 뛰어납니다. 이는 최적화의 특이점이 아닙니다. 그것은 인프라의 결과입니다.

실제 수치를 말씀드립니다: vLLM은 배치 모드에서 초당 500개 이상의 토큰을 처리하는 반면, TGI는 150개 미만입니다. 프롬프트 처리 시간이 40% 이상 단축되어 응답 속도가 빨라지고 GPU 활용 효율이 높아집니다. 운영 환경에서는 이 차이가 추론 확장성 향상과 부하에 의한 시스템 중단 사이를 가릅니다.

성능에 그치지 않습니다. vLLM과 Ollama 같은 도구가 상세한 원격 측정을 제공합니다: 전체 시간, 토큰 단위 평가 구간, 프롬프트와 응답 비율까지 말이죠. 토큰 수뿐 아니라 각 토큰이 언제, 어디서, 얼마나 오래 계산되었는지도 알 수 있습니다. 이런 세밀한 데이터 덕분에 드리프트 문제를 효과적으로 해결할 수 있습니다. 또한 이 데이터를 기반으로 보호장치도 정확히 적용할 수 있습니다. 이런 정보 없이 확장한다면, 사실상 눈감고 가는 셈입니다.

이전 애플리케이션 서버처럼 추론은 애플리케이션 제공과 보안이 AI와 만나는 지점입니다. 바로 트래픽 스티어링과 로드 밸런싱이 이루어지며, 페이로드를 검사·분석하여 보안과 개인정보 보호를 보장하는 곳입니다. 프롬프트를 정제하고 응답을 필터링하며 성능을 극대화하는 곳이기도 합니다. 레거시든 현대적이든 AI든 관계없이 애플리케이션과 API가 늘 겪는 상위 10가지 전달 과제를 해결할 수 있도록 조직에 전략적 통제점을 제공합니다. 

우리는 여전히 API 환경에 묶여 있어 추론을 간과하곤 합니다. 추론을 단순히 인그레스 뒤의 또 다른 서비스라 생각했다면, 부하가 걸린 RAG 루프를 디버깅해본 경험이 없는 것입니다. 또는 동시 실행되는 에이전트 체인에서 발생한 오류를 추적한 적도 없을 겁니다. 규제가 엄격한 대규모 언어 모델(LLM)에서 모든 의사 결정을 감사를 위해 기록해야 하는 상황에서 프롬프트 주입 문제에 대응해보았나요?

그건 단순한 이론적 문제가 아닙니다. 곧 닥칠 네트워크 병목 현상입니다.

추론 서버는 모델을 담는 컨테이너입니다. 추론 서버가 실행 환경 역할을 합니다. 여기가 병목 지점입니다. 보안의 경계선이기도 합니다. AI를 실제로 확장하는 장소입니다. 모델은 수학식이나 마찬가지입니다. 데이터 세트, 즉 고급 엑셀 스프레드시트와 같습니다. 데이터 세트를 직접 확장하는 게 아니라 추론 서버에 올려 확장해야 합니다. 

AI를 실질적으로 적용하길 원한다면 추상적인 아키텍처 다이어그램 얘기는 멈추고 더 깊은 질문을 던지세요:

• 어떤 추론 엔진을 운영하고 있나요?
• 어디에 배치하나요?
• 누가 접근할 수 있습니까?
• 요청마다 어떤 원격 측정 정보를 수집하나요?

이건 단순한 학문적 문제가 아닙니다. 인프라의 근본 진실입니다. 무시할수록 AI 구축은 점점 더 취약해집니다. 모델이 중요합니다. API도 도움이 됩니다. 하지만 실질적인 영향은 추론에서 결정됩니다. 추론을 확장하지 않는다면, AI도 확장할 수 없습니다.