AI 기능이나 서비스 개발이 참 어렵게 느껴지던 시절이 있었습니다. 그러던 것이 요즘은 진입 장벽이 확 내려간 느낌마저 듭니다. 이게 좋은 일일까요? 아니면 반기기 어려운 일일까요? 일단 긍정의 힘으로 개발 효율성이 그 어느 때보다 높은 시대의 기회를 누리는 쪽을 선택하는 것이 현명한 시기가 아닐까 합니다. 관련해 이번 포스팅에서는 생성형 AI 관련 개발이 어느 정도까지 간편해 졌는지 알아보는 시간을 마련해 보았습니다.
얼마나 편한가?
생성형 AI 기술이 비즈니스의 핵심 경쟁력으로 떠오르면서 수많은 기업과 개발자가 AI 애플리케이션 개발에 뛰어들고 있습니다. 하지만 아이디어를 실제 서비스로 구현하는 과정은 결코 순탄치 않습니다. 전통적인 AI 인프라 구축 방식은 막대한 초기 비용과 복잡한 운영 관리를 요구합니다. 고성능 GPU 서버를 준비하고, 운영체제를 관리하며, 예측 불가능한 트래픽에 대응하기 위해 확장 정책을 세우고, 모델 서비스를 위한 복잡한 파이프라인을 구축하는 등 개발자는 애플리케이션의 핵심 로직보다 인프라 관리에 더 많은 시간과 노력을 쏟아야 합니다.
이러한 고질적인 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 ‘서버리스(Serverless)’ 컴퓨팅 패러다임입니다. 서버리스는 개발자가 서버나 인프라를 직접 관리할 필요 없이 코드 실행에만 집중하게 하는 클라우드 컴퓨팅 모델입니다. 인프라 준비, 확장, 유지보수는 모두 클라우드 제공업체가 담당하며, 사용자는 실제 사용량만큼만 비용을 지불합니다. 이 철학은 생성형 AI 개발의 복잡성을 획기적으로 낮출 잠재력을 가지고 있습니다.
Google Cloud는 이러한 서버리스 패러다임을 생성형 AI 개발에 적용하기 위한 가장 강력하고 이상적인 조합으로 Cloud Run과 Vertex AI를 제시합니다. Cloud Run은 컨테이너 기반 애플리케이션을 위한 완전 관리형 서버리스 플랫폼으로, 애플리케이션의 호스팅과 확장을 책임집니다. 한편, Vertex AI는 Google Cloud의 파운데이션 모델인 Gemini를 비롯한 다양한 AI 모델을 간단한 API 호출만으로 활용하게 해주는 통합 AI 개발 플랫폼입니다. 그렇다면 이 조합은 각각 어떤 역할을 할까요?
운영 부담 제로
생성형 AI 애플리케이션의 성공은 모델의 성능만큼이나 안정적이고 효율적인 호스팅 환경에 달려있습니다. Cloud Run은 기존 서버 기반 호스팅 방식의 한계를 극복하고, 개발자가 운영 부담에서 완전히 해방되도록 설계된 서버리스 플랫폼입니다.
Cloud Run의 가장 큰 특징 중 하나는 표준 컨테이너 이미지를 배포 단위로 사용한다는 점입니다. 이는 개발자에게 엄청난 유연성을 부여합니다. 특정 프로그래밍 언어나 프레임워크에 얽매일 필요 없이 Python, Node.js, Go, Java 등 원하는 언어와 라이브러리를 자유롭게 사용하여 애플리케이션을 개발하고 컨테이너로 패키징하기만 하면 됩니다.
또한, Cloud Run을 사용하면 개발자는 더 이상 서버, 클러스터, 가상 머신(VM)을 직접 설정하고 관리할 필요가 없습니다. 모든 애플리케이션은 Google Cloud이 수십 년간 운영해 온 고도로 확장 가능한 내부 인프라 위에서 실행되기 때문입니다.
비용 효율성 측면에서도 Cloud Run은 장점이 두드러집니다. 코드가 실제로 실행되는 동안 사용된 CPU와 메모리에 대해서만 100밀리초 단위로 매우 정밀하게 비용을 청구합니다. 특히 ‘0으로 축소’ 기능 덕분에 유휴 상태에서는 비용이 발생하지 않아, 항상 서버를 켜둬야 했던 기존 방식에 비해 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 이러한 비용 모델의 변화는 단순히 비용 절감 이상의 의미를 가집니다. 전통적인 AI 개발 환경에서는 고가의 GPU 서버 임대 등 상당한 초기 투자가 필요했지만 Cloud Run을 사용하면 유휴 비용이 거의 없어 새로운 아이디어를 실험하는 데 따르는 재정적 위험이 크게 낮아집니다.
한편, Cloud Run은 단순한 웹 서비스 호스팅을 넘어 복잡한 AI 에이전트 아키텍처를 구축하는 데에도 이상적인 플랫폼입니다. AI 에이전트의 핵심 로직을 실행하는 오케스트레이션 레이어 역할을 완벽하게 수행할 수 있으며 데이터 전처리나 배치 추론처럼 일정 시간 실행 후 종료되는 비동기 작업을 처리하는 Cloud Run Jobs 기능도 제공합니다.
Vertex AI의 역할
Cloud Run이 애플리케이션의 몸체를 책임진다면, Vertex AI는 두뇌 역할을 수행합니다. 개발자는 더 이상 거대 언어 모델(LLM)을 직접 구축하고, 학습시키고, 서비스하는 지난한 과정을 거칠 필요가 없습니다. Vertex AI는 이 모든 복잡성을 추상화하고, 강력한 AI 기능을 단순한 API 호출로 제공합니다.
Vertex AI의 중심에는 ‘Model Garden’이 있습니다. 이곳은 Google이 직접 개발한 Gemini, Imagen 같은 파운데이션 모델과 널리 쓰이는 다양한 오픈소스 모델들을 한데 모아놓은 중앙 리포지토리입니다. 개발자는 Model Garden에서 원하는 모델을 쉽게 검색하고, 성능을 테스트하며, 클릭 몇 번으로 자신의 프로젝트에 배포할 수 있습니다.
Vertex AI의 가장 핵심적인 가치는 이 강력한 모델들을 매우 간단한 API로 접근하게 해준다는 점입니다. 개발자는 복잡한 머신러닝 이론이나 모델의 내부 구조를 알 필요 없이, 익숙한 REST API 호출이나 다양한 언어로 제공되는 SDK로 모델의 기능을 활용할 수 있습니다. Python, Go, Node.js, Java 등 주요 프로그래밍 언어를 모두 지원하므로 어떤 기술 스택을 가진 개발팀이든 손쉽게 생성형 AI 기능을 자신의 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.
부담은 버리고, 창의성에 집중할 수 있는 시대
요즘 유튜브를 보면 개발자 혼자 수십 개의 스타트업을 창업해 성공할 수 있다는 식의 어그로성 썸네일을 어렵지 않게 볼 수 있습니다. 물론 과장이겠지만 앞서 살펴본 개발 편의성을 전제로 보면 실현 불가능한 일은 또 아닐 수도 있겠다는 생각이 듭니다. 과거에는 막대한 자본과 전문 인력을 갖춘 대기업만이 시도할 수 있었던 AI 애플리케이션 개발이 이제는 아이디어를 가진 개인이나 소규모 팀도 얼마든지 도전할 수 있는 영역이 되었기 때문입니다. Cloud Run과 Vertex AI가 제시하는 서버리스 생성형 AI 개발 환경! 몸담고 있는 개발 조직을 위해서만이 아니라 개발자 개개인의 미래를 위해서라도 진지하게 바라보고 평가를 해봐야 하지 않을까요? 더 자세한 내용은 메가존소프트로 문의 바랍니다.
