GPU 100대로 420대의 성능을? AI 에이전트의 '메모리 벽' 넘는 WEKA 토큰 웨어하우징

GPU 100대가 마치 420대처럼 작동한다. AI 에이전트가 실험실을 넘어 실제 산업 현장에 투입되면서, 연산 성능보다 더 심각한 인프라 병목 현상이 수면 위로 떠올랐다. 바로 '메모리' 문제다. 현재의 GPU 구조로는 장기적인 맥락을 유지해야 하는 현대적 AI 에이전트의 KV 캐시(Key-Value Cache)를 감당하기 역부족이라는 분석이 지배적이다.

AI 에이전트 GPU 메모리 한계와 보이지 않는 비용

벤처비트(VentureBeat)와 WEKA의 최근 논의에 따르면, 추론 인프라의 핵심 과제는 더 이상 컴퓨팅 사이클이 아닌 메모리 용량으로 옮겨갔다. 100,000개의 토큰 시퀀스 하나를 처리하는 데 약 40GB의 GPU 메모리가 필요하다. 하지만 최신 고성능 GPU조차 288GB 수준의 HBM(고대역폭 메모리)을 탑재하고 있어, 대규모 모델과 여러 개의 맥락 데이터를 동시에 올리기엔 한계가 명확하다.

WEKA의 해결책: 증강 메모리와 토큰 웨어하우징

데이터 플랫폼 기업 WEKA는 이른바 '토큰 웨어하우징(Token Warehousing)'이라는 개념을 제시했다. 이는 모든 데이터를 GPU 메모리에 억지로 넣는 대신, NeuralMesh 아키텍처를 통해 KV 캐시를 빠르고 공유 가능한 외부 저장소로 확장하는 방식이다. 이를 통해 인프라 비용을 수백만 달러 절감할 수 있다는 것이 업계의 설명이다.

NVIDIA는 향후 AI 에이전트 업무 부하가 주류가 됨에 따라 추론 수요가 100배 이상 증가할 것으로 예측했다. OpenAI나 Anthropic 같은 거대 모델 제공업체들이 이미 효율적인 캐시 관리를 유도하는 가격 체계를 도입하고 있는 만큼, 메모리 지속성은 이제 단순한 기술 사양을 넘어 기업의 핵심 경쟁력이 될 전망이다.