GPU 서버 비용 4분의 1로 줄인 하이브리드 전략

AWS에서 H100 한 장 시간당 얼마인지 아십니까? $12.19입니다. Runpod에서는 $2.79죠. 같은 GPU, 같은 CUDA — 가격이 4분의 1입니다. A100도 마찬가지입니다. AWS $7.35 vs Runpod $1.19, 여섯 배 차이죠.

오늘은 제가 왜 AWS를 전부 버리지 않으면서도, GPU 워크플로우만큼은 Runpod을 사용할 수밖에 없는지 개발자 관점에서 구체적으로 설명드리겠습니다.

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하이퍼스케일러에서 GPU까지 쓰면 안 되는 이유

AWS나 GCP 같은 하이퍼스케일러는 데이터베이스·앱 서버를 운영하기엔 이보다 안정적인 곳이 없습니다. 저도 웹앱 인프라는 지금도 하이퍼스케일러를 씁니다.

하지만 AI 모델 서빙과 GPU 자원을 다루는 영역으로 들어오면 이야기가 완전히 달라집니다.

경직된 인스턴스 예약 구조
복잡한 설정 — Docker 이미지 빌드, CUDA 버전 맞추기, 네트워크 세팅
유휴 시간에도 과금 — 한 달에 한 번 피크를 위해 나머지 29일 동안 빈 서버에 돈을 내는 구조

개발자가 인프라 구축에만 며칠을 쏟게 되는 상황이 반복됩니다. 그래서 저는 하이브리드 전략을 선택했습니다. 앱 인프라는 그대로 두고, GPU 워크플로우만 분리해서 전문 플랫폼으로 옮기는 것 — 그 플랫폼이 바로 Runpod입니다.

상용 API의 한계 — 스케일업 시 벽에 막힌다

처음 서비스를 시작할 때는 상용 API로 빠르게 출발할 수 있습니다. 요즘 바이브 코딩 트렌드 덕분에 프로토타입을 하루 만에 만들 수 있죠. 하지만 진짜 제품으로 만들고 스케일을 키우려면 두 가지 벽에 부딪힙니다.

호출당 단가가 감당 불가 수준으로 올라간다
제공되는 기능 안에서만 놀아야 하는 기술적 제약 — 파라미터 하나를 바꾸고 싶어도 API가 안 받아주면 거기서 끝

특히 이미지·영상 생성 분야는 더 그렇습니다. 모델을 원하는 대로 컨트롤하거나 LoRA를 활용하려면 결국 나만의 커스텀 API 파이프라인이 필요합니다. 그러면 GPU가 필요하고, 그 GPU를 어디서 빌리느냐 — 저는 Runpod으로 정했습니다.

Runpod Serverless — 클릭 한 번으로 API 엔드포인트

저는 주로 Flux, WAN 2.1, InfinityTokt 같은 무거운 이미지·영상 생성 모델을 다루고 있습니다. 이런 모델을 직접 서버에 올리려면 Docker 이미지 빌드, CUDA 버전 맞추기, 네트워크 설정까지 한참이 걸립니다.

Runpod의 Public Endpoint와 Serverless 리포가 이 과정을 대폭 줄여줍니다. 공식으로 만들어둔 엔드포인트를 쓰거나, 커뮤니티 유저들이 빌드해둔 커스텀 엔드포인트를 클릭 한 번으로 배포해서 바로 API처럼 사용할 수 있죠.

제가 직접 빌드해서 배포한 WAN 2.1 ELTEX 2 엔드포인트는 현재까지 1,800건 이상 배포되었습니다.

정확히 말씀드리면, 이건 '클릭으로 만든 프로덕션'이 아니라 '클릭으로 만든 API 엔드포인트'입니다. 실제 프로덕션에 올리려면 엔드포인트 이외에도 고려할 게 많습니다. 하지만 가장 많은 시간을 잡아먹는 환경 구축이라는 첫 번째 허들을 넘기는 게 핵심입니다.

Scale to Zero — 유휴 비용 $0

영상 생성은 이미지보다 훨씬 많은 GPU를 소모합니다. 문제는 사용자가 몰리는 시간과 안 몰리는 시간의 차이가 극심하다는 것. 하이퍼스케일러처럼 서버를 계속 켜두면 비용 폭탄이 됩니다.

Runpod Serverless는 요청이 들어올 때만 GPU를 할당합니다. 아이들 상태에서는 비용이 $0입니다. 피크 타임에 GPU 워커를 최대 20개로 올려두면 동시에 20개가 돌아가다가, 새벽에 트래픽이 빠지면 0개로 내려갑니다. 하이퍼스케일러에서는 이 세팅이 어렵지만, Runpod에서는 숫자 하나 조정하면 끝입니다.

Network Volume — Pod와 Serverless를 하나로

개발할 때는 Pod 인스턴스에서 모델을 실험·학습하고, 배포할 때는 Serverless로 전환합니다. 매번 모델을 다운로드하고 올리고 데이터를 다시 마운트하는 건 시간 낭비입니다.

Runpod의 Network Volume은 이 문제를 해결합니다. 볼륨 하나를 생성해서 Pod 인스턴스에도 붙이고, Serverless 엔드포인트에도 붙이면 됩니다. 마운트 경로가 동일하면 실험 단계와 배포 단계의 코드조차 바꿀 필요가 없어집니다. 별도의 S3 같은 외부 저장소를 연결하지 않아도 프로젝트 전체 라이프사이클을 한 곳에서 관리할 수 있습니다.

솔직하게 — Runpod이 완벽하지는 않습니다

저는 Runpod을 거의 3년째 써오고 있는데, 솔직히 말하면 완벽하지 않습니다.

수요가 몰리는 시간대에 원하는 GPU를 즉시 할당받지 못하는 경우가 가끔 있음
Serverless 콜드 스타트: 절반은 200ms 안에 시작되지만, 오래 걸리면 4초 가까이 걸릴 수 있음
Community Cloud는 가격이 매력적이지만 Secure Cloud(Tier 3/4 데이터센터) 대비 보안 수준이 다름 — 의료 데이터나 민감 정보는 반드시 Secure Cloud를 선택해야 함

그럼에도 제가 계속 Runpod을 쓰는 이유는 간단합니다. 이런 단점을 모두 고려해도, AWS 대비 4분의 1 가격이기 때문입니다. H100 기준으로 시간당 $12를 낼지, $2.79를 낼지 — 답은 명확합니다.

최근 Runpod의 변화 — HIPAA·GDPR·SOC2 Type 2 트리플 인증

Runpod이 최근 HIPAA, GDPR, SOC2 Type 2를 모두 취득했습니다. 스타트업 가격대에서 이 세 가지 보안 인증을 모두 갖춘 GPU 클라우드는 사실상 없습니다.

정리

H100: AWS $12.19/h vs Runpod $2.79/h — 4배 이상 차이
A100: AWS $7.35/h vs Runpod $1.19/h — 6배 차이
Serverless Scale to Zero — 유휴 비용 $0
HIPAA·GDPR·SOC2 Type 2 트리플 인증
개발자 50만 명 사용 중, ARR $1.2억 달성

안정적인 앱 인프라는 기존 하이퍼스케일러를 유지하세요. 하지만 이미지·영상·LLM을 다루는 핵심 GPU 워크로드만큼은 가장 효율적인 도구를 선택하는 것이 맞습니다. 나만의 커스텀 API로 제품을 만들고 싶은 개발자라면 이 하이브리드 전략을 한번 시도해보시길 추천드립니다.

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