연구과제비로 AI 연구환경 도입하는 법: GPU Cloud·GPU Server부터 멀티 LLM까지

연구과제비 집행 시기가 다가오면 연구책임자와 연구비 담당자들이 자주 마주하는 고민이 있습니다. 남아 있는 예산을 연구에 필요한 장비나 소프트웨어에 사용해야 하지만, 막상 생성형 AI나 GPU 같은 새로운 기술을 연구비로 도입하려고 하면 어디서부터 검토해야 할지 막막하기 때문입니다.

최근에는 연구 과정에서 LLM을 활용하거나, 자체 AI 모델을 학습하기 위해 GPU Cloud를 사용하고, 연구실에 GPU Server를 구축하려는 수요가 빠르게 증가하고 있습니다. 과거에는 연구용 소프트웨어나 분석 장비를 구매하는 것이 일반적이었다면, 이제는 LLM, GPU Computing, AI Server, AI Platform이 연구를 수행하기 위한 중요한 자원으로 자리 잡고 있습니다.

하지만 연구비로 AI 관련 환경을 도입하는 과정은 단순히 하나의 서비스를 결제하거나 장비 한 대를 구매하는 문제와는 다릅니다. 어떤 AI 자원이 현재 연구에 필요한지 정의하고, 연구과제와의 연관성을 설명할 수 있어야 합니다. 또한 어떤 방식으로 구매하거나 이용할 것인지, 필요한 증빙은 무엇인지, 연구기간 동안 해당 자원을 어떻게 운영할 것인지까지 함께 고려해야 합니다.

연구비로 AI를 도입할 때 가장 먼저 확인해야 하는 것

연구비로 AI 관련 자원을 도입할 수 있는지를 판단할 때 가장 먼저 생각해야 하는 것은 특정 서비스나 제품의 이름이 아닙니다. 중요한 것은 해당 자원이 현재 수행하고 있는 연구개발과 어떤 관계가 있는가입니다.

예를 들어 LLM을 활용해 자연어 처리 모델을 연구하거나, 생성형 AI 기반 서비스를 개발하거나, 여러 대규모 언어모델의 성능을 비교·평가하는 연구라면 LLM API나 멀티 LLM 환경은 연구 수행에 필요한 자원으로 검토할 수 있습니다.

AI 모델의 학습이나 추론을 위해 GPU가 필요하다면 GPU Cloud 역시 연구에 필요한 Computing 자원이 될 수 있습니다. 장기간 반복적인 모델 학습이나 대규모 추론을 수행한다면 연구실이나 기관에 GPU Server를 구축하는 방안도 고려할 수 있습니다.

다만 ‘AI 서비스이기 때문에 연구비로 사용할 수 있다’고 단순하게 판단해서는 안 됩니다. 국가연구개발사업의 연구개발비는 과제의 연구목적과 집행기준에 따라 사용해야 하며, 사용 내역을 입증할 수 있는 증명자료를 갖추는 것도 중요합니다. 실제 인정 여부와 세부적인 증빙 요건은 과제의 협약조건과 연구개발기관, 산학협력단 등의 자체 규정에 따라 달라질 수 있으므로 실제 구매나 계약 전에 담당 부서의 확인이 필요합니다.

결국 연구비로 AI를 도입할 때는 “이 서비스를 살 수 있는가?”보다 “이 자원이 현재 수행하고 있는 연구에 왜 필요한지 설명할 수 있는가?”라는 질문에서 출발하는 것이 좋습니다.

연구과제에서 LLM을 활용한다면 무엇을 고려해야 할까?

최근 연구 현장에서 빠르게 활용 범위를 넓혀가고 있는 기술 중 하나가 LLM입니다. 논문이나 문서 작성과 같은 보조적인 활용을 넘어 자연어 처리, AI Agent, RAG, 멀티모달 AI, 생성형 AI 서비스 개발, LLM 기반 연구 등 다양한 분야에서 대규모 언어모델이 연구의 주요 도구로 활용되고 있습니다.

LLM을 연구에 활용하는 방식도 점점 다양해지고 있습니다. 외부에서 제공하는 LLM API를 활용할 수도 있고, 연구 목적에 맞춰 오픈소스 LLM을 직접 구축하거나 GPU 환경에서 실행할 수도 있습니다. 연구 과정에서 여러 LLM을 활용해야 하는 경우라면 각각의 모델을 별도로 사용하기보다 하나의 환경에서 필요한 모델을 선택해 활용하는 방식도 고려할 수 있습니다.

따라서 연구과제비로 LLM을 도입할 때는 단순히 특정 서비스를 구독하는 것에서 끝내기보다 연구자가 실제로 LLM을 어떻게 활용할 것인지, 그리고 연구기간 동안 이를 어떻게 관리할 것인지를 함께 살펴볼 필요가 있습니다.

특히 여러 연구원이 하나의 과제에서 LLM을 활용한다면 연구원마다 개별적으로 서비스를 구독하는 방식은 사용 환경과 비용을 관리하기 어려울 수 있습니다. 어떤 연구자가 어떤 LLM을 사용하고 있는지, 사용량은 어느 정도인지, 연구과제와 관련된 사용인지 등을 개별적으로 확인해야 하기 때문입니다.

해외 사업자가 제공하는 LLM API나 SaaS를 직접 결제하는 경우에는 연구비 집행에 필요한 증빙도 함께 고려해야 합니다. 국내 서비스와 달리 세금계산서 대신 Invoice나 Receipt 등이 제공될 수 있으며, 연구비 카드의 해외 결제 내역과 함께 기관에서 요구하는 추가 증빙이 필요할 수도 있습니다. 다만 구체적인 인정 기준과 제출 서류는 과제의 협약 조건과 연구개발기관, 산학협력단 등의 규정에 따라 달라질 수 있으므로 구매 전에 담당 부서의 확인이 필요합니다.

결국 연구과제에서 LLM을 도입할 때 중요한 것은 어떤 LLM을 구매할 것인가보다 연구자가 필요한 LLM을 안정적으로 활용하고 관리할 수 있는 연구환경을 어떻게 구성할 것인가입니다.

여러 연구원이 LLM을 활용하거나 연구기간 동안 지속적으로 AI 서비스를 사용할 계획이라면, 개별 서비스의 단순 구독보다 여러 LLM을 하나의 환경에서 활용하고 사용 현황을 관리할 수 있는 멀티 LLM 기반 연구환경을 검토하는 것도 방법입니다.

이러한 환경을 갖추면 연구자는 연구 목적에 맞는 LLM을 선택해 활용하면서도, 연구실이나 기관에서는 AI 사용환경을 보다 체계적으로 관리할 수 있습니다. 연구비 집행 역시 단순히 결제 증빙을 확보하는 데 그치지 않고, 어떤 AI 자원을 연구에 사용했는지와 그 사용이 연구활동과 어떻게 연결되는지를 관리할 수 있는 구조를 함께 갖추는 것이 중요합니다.

연구비로 GPU Cloud를 사용할 때는 ‘사용량’을 관리해야 한다

LLM과 함께 연구과제에서 많이 검토하는 것이 GPU Cloud입니다. GPU Cloud의 가장 큰 장점은 고가의 GPU Server를 직접 구매하지 않아도 필요한 기간 동안 GPU Computing 자원을 사용할 수 있다는 것입니다.

예를 들어 모델 학습을 위해 H100이나 A100과 같은 고성능 GPU가 필요하지만 연구기간 내내 해당 GPU를 사용할 필요가 없다면, GPU Cloud를 통해 필요한 시점에만 Computing 자원을 확보하는 방법을 고려할 수 있습니다.

또한 연구 단계에 따라 GPU 자원을 늘리거나 줄일 수 있기 때문에 연구 workload가 일정하지 않은 경우에도 유연하게 대응할 수 있습니다. 하지만 GPU Cloud는 사용량에 따라 비용이 계속 발생한다는 점을 반드시 고려해야 합니다.

예를 들어 모델 학습이 끝났는데 GPU 인스턴스를 종료하지 않았다면 실제 연구에 GPU를 사용하지 않는 시간에도 비용이 발생할 수 있습니다. 여기에 스토리지, 네트워크, CPU와 메모리 등의 비용까지 더해지면 처음 예상했던 연구비보다 실제 클라우드 비용이 커질 수 있습니다.

따라서 연구비로 GPU Cloud를 도입할 때는 단순히 “어떤 GPU가 가장 저렴한가”를 비교하는 것보다 “연구기간 동안 어떤 workload가 발생하고, 얼마나 많은 Computing 자원이 필요한가”를 먼저 정의해야 합니다.

GPU를 누가 사용하는지, 언제 사용하는지, 얼마나 사용하는지, 연구기간 동안 어느 정도의 비용이 발생할지를 관리할 수 있어야 합니다.

기업의 AI 인프라 운영에서 GPU FinOps가 중요해지고 있는 이유도 이와 같습니다. 단순히 GPU를 확보하는 것을 넘어 실제 사용률과 프로젝트별 비용을 파악하고 유휴 자원을 줄여 전체 Computing 비용을 최적화하는 접근입니다.

연구실 역시 GPU Cloud를 연구비로 도입한다면 GPU 확보와 함께 사용량 및 비용 관리까지 고려하는 것이 중요합니다.

그렇다면 연구비로 GPU 서버를 구매하는 것이 더 좋은 방법일까?

GPU Cloud의 비용이 걱정되거나 장기간 GPU 사용이 예상된다면 자연스럽게 GPU 서버 구매를 고려하게 됩니다. 예를 들어 연구실에서 장기간 AI 모델 학습을 진행하고 있고 특정 GPU를 지속적으로 사용해야 한다면 연구과제비를 활용해 NVIDIA GPU가 탑재된 AI 서버나 워크스테이션을 구축하는 것이 합리적일 수 있습니다.

반면 연구기간이 짧거나 GPU 사용량이 연구 단계에 따라 크게 달라진다면 GPU 클라우드가 더 적합할 수 있습니다. 중요한 것은 GPU 서버와 GPU 클라우드 중 어느 하나가 항상 정답은 아니라는 점입니다.

AI 연구의 workload를 먼저 파악해야 합니다. 모델을 지속적으로 학습해야 하는지, 간헐적으로 실험을 수행하는지, 대규모 GPU 메모리가 필요한지, 연구 데이터가 외부 Cloud 환경으로 이동할 수 있는지, 연구 종료 이후에도 해당 GPU를 계속 사용할 것인지에 따라 적합한 Computing 환경은 달라집니다.

특히 정부과제 GPU Server 구매를 고려한다면 GPU 모델만 보고 결정해서는 안 됩니다. 서버의 CPU와 RAM, NVMe Storage, 네트워크 구성, GPU 간 통신 구조, 전력과 냉각, 운영 소프트웨어까지 함께 고려해야 실제 연구환경에서 GPU를 제대로 활용할 수 있습니다.

결국 GPU Server를 선택하는 문제는 단순히 “어떤 GPU를 구매할 것인가”의 문제가 아니라 “연구기간 동안 어떤 AI Computing 환경이 필요한가”의 문제에 가깝습니다.

GPU를 구매하는 것보다 중요한 것은 ‘GPU를 바로 연구에 사용할 수 있는가’

고성능 GPU Server를 구매했다고 해서 바로 AI 연구를 시작할 수 있는 것은 아닙니다.실제 연구환경에서는 NVIDIA GPU와 함께 GPU Driver와 CUDA 환경을 구성하고, Docker나 Kubernetes 등의 컨테이너 환경을 마련하며, PyTorch와 같은 AI Framework와 연구에 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다.

LLM 연구라면 여기에 Hugging Face 기반 모델 환경, vLLM과 같은 추론 환경, Vector Database, RAG Pipeline, Model Evaluation 환경 등이 추가될 수도 있습니다. 결국 연구자에게 필요한 것은 GPU라는 하드웨어 하나가 아니라 AI 모델을 실제로 개발하고 학습하고 추론할 수 있는 전체 환경입니다.

이 부분에서 GPU Server 구축과 AI 인프라 구축에는 차이가 있습니다. 단순한 GPU Server 구매는 “어떤 장비를 살 것인가”에 초점이 맞춰져 있지만, AI 인프라 구축은 “연구자가 해당 장비를 어떻게 사용할 것인가”까지 포함합니다. 따라서 연구과제비로 GPU Server를 도입한다면 하드웨어 견적뿐 아니라 GPU를 실제 연구에 투입할 수 있는 소프트웨어 환경과 운영체계까지 함께 검토하는 것이 중요합니다.

이제 AI 연구환경은 GPU 하나만으로 끝나지 않는다

생성형 AI 연구가 확대되면서 연구환경의 구조도 달라지고 있습니다. 과거에는 연구실에 고성능 GPU Server를 구축하는 것만으로 AI 연구에 필요한 Computing 환경을 마련할 수 있었다면, 이제는 GPU Computing, Cloud, LLM, 데이터, AI Platform 등이 서로 연결되는 경우가 많습니다.

예를 들어 하나의 연구과제에서 자체 GPU Server를 활용해 오픈소스 LLM을 파인튜닝하면서 동시에 상용 LLM API를 활용해 성능을 비교할 수 있습니다. 필요에 따라 GPU Cloud에서 대규모 실험을 수행하고, 연구실의 GPU Server에서는 데이터와 모델을 관리하는 방식도 가능합니다.

이처럼 하나의 연구에서 여러 종류의 AI 자원을 함께 사용하게 되면 각각의 서비스를 별도로 관리하는 방식에는 한계가 생깁니다. 연구자마다 서로 다른 LLM 계정을 사용하고, GPU Cloud 계정을 별도로 관리하고, GPU Server는 또 다른 환경에서 운영한다면 어떤 연구에서 어떤 자원을 얼마나 사용했는지 파악하기 어려워집니다.

따라서 이제는 개별적인 제품이나 서비스보다 연구자가 실제 AI 연구를 수행하는 전체 환경을 어떻게 구성하고 연결할 것인지를 함께 고민할 필요가 있습니다.

멀티 LLM 환경이 필요한 이유

특히 LLM을 연구에 활용한다면 하나의 모델만 사용하는 환경보다 여러 모델을 비교하고 활용할 수 있는 환경이 유용합니다. 예를 들어 동일한 데이터셋에 여러 상용 LLM을 적용해 성능을 비교하거나, 상용 API 모델과 오픈소스 LLM의 성능과 비용을 비교하는 연구를 진행할 수 있습니다.

이 과정에서 연구자가 모델마다 별도의 계정을 만들고 API Key를 관리한다면 실제 연구보다 계정과 사용량 관리에 더 많은 시간이 들어갈 수 있습니다. 멀티 LLM 플랫폼은 이러한 문제를 줄일 수 있는 방법 중 하나입니다.

하나의 환경에서 여러 LLM에 접근할 수 있다면 연구자는 모델별 특성을 비교하면서 연구 목적에 적합한 모델을 선택할 수 있습니다. 기관이나 연구실 입장에서도 연구자별 AI 사용환경을 보다 체계적으로 관리할 수 있습니다.

특히 멀티 LLM 환경의 장점은 특정 모델 하나에 연구환경을 종속시키지 않는다는 데 있습니다. 연구 목적에 따라 모델을 바꿔야 하거나 새로운 LLM을 테스트해야 할 때도 하나의 환경에서 다양한 모델을 활용할 수 있기 때문입니다.

몬드리안에이아이와 함께 AI 연구환경을 설계하는 방법

연구과제비 집행을 앞두고 중요한 것은 단순히 남은 예산을 어떤 제품으로 사용할지 결정하는 것이 아닙니다. 먼저 현재 연구에서 어떤 AI workload가 발생하고 있는지 정의하는 것이 필요합니다.

LLM을 지속적으로 활용하는 연구라면 개별 서비스 구독보다 연구실 또는 기관 단위의 멀티 LLM 환경을 구성하는 것이 효율적일 수 있습니다. 자체 모델 학습이나 파인튜닝이 필요하다면 GPU Cloud와 GPU Server 중 연구기간과 사용량에 맞는 방식을 선택해야 합니다. 장기간 AI 연구를 수행할 계획이라면 GPU Server와 함께 실제 연구에 활용할 수 있는 Computing 환경과 운영체계까지 함께 구성하는 것이 필요할 수 있습니다.

몬드리안에이아이는 이러한 선택을 각각의 제품을 단순히 조합하는 방식으로 보지 않습니다. GPU Server와 같은 AI 인프라부터 GPU Cloud 기반의 AI Computing 환경, 여러 LLM을 활용할 수 있는 AI Platform까지 연구기관의 목적과 workload에 맞는 AI 연구환경을 설계합니다.

FAQ 자주 묻는 질문

Q1. 연구과제비로 생성형 AI 서비스나 LLM API를 사용할 수 있나요?

연구과제비로 LLM을 활용할 수 있는지는 특정 서비스의 종류만으로 판단하기보다 해당 자원이 과제의 연구목적과 직접적인 관련이 있는지, 그리고 기관의 연구비 집행기준에 부합하는지를 확인하는 것이 중요합니다. 예를 들어 LLM 성능 비교, 자연어 처리, 생성형 AI 서비스 개발, AI Agent, RAG 등의 연구를 수행한다면 LLM API가 연구에 필요한 자원으로 활용될 수 있습니다. 다만 실제 인정 여부와 필요한 증빙은 과제와 연구개발기관의 규정에 따라 달라질 수 있습니다. 해외 서비스의 경우 Invoice, Receipt, 카드전표 등의 증빙 방식도 국내 서비스와 다를 수 있으므로 구매 전에 산학협력단이나 연구비 담당 부서의 확인이 필요합니다.

Q2. 연구비로 GPU Server를 구매하면 바로 AI 연구를 시작할 수 있나요?

GPU Server를 구매했다고 해서 바로 AI 연구가 가능한 것은 아닙니다. 실제로는 GPU 하드웨어 외에도 CUDA 환경, 드라이버, PyTorch, Docker, LLM Framework 등 다양한 소프트웨어 환경이 함께 구성되어야 합니다. 따라서 GPU Server를 구매할 때는 하드웨어 사양뿐 아니라 연구자가 구매 이후 실제로 GPU를 활용할 수 있는 환경까지 어떻게 구성할 것인지를 함께 검토하는 것이 좋습니다.

Q3. 연구비로 여러 LLM을 동시에 사용할 수 있나요?

여러 LLM을 연구에 활용하는 것 자체보다 중요한 것은 해당 활용이 연구목적에 부합하는지입니다. 예를 들어 여러 LLM의 성능을 비교하거나 상용 LLM과 오픈소스 LLM의 특성을 분석하는 연구라면 다양한 모델을 활용하는 것이 연구방법의 일부가 될 수 있습니다. 이 경우 각각의 LLM을 개별적으로 관리하는 것보다 하나의 환경에서 여러 모델을 활용할 수 있는 멀티 LLM 환경을 구성하면 모델 비교와 사용환경 관리 측면에서 효율적일 수 있습니다.

Q4. 연구비로 해외 AI 서비스를 결제할 때 무엇을 확인해야 하나요?

가장 먼저 확인해야 하는 것은 기관에서 해당 결제 방식과 증빙을 연구비 집행 증빙으로 인정하는지 여부입니다. 해외 AI 서비스는 국내 서비스와 달리 세금계산서 대신 Invoice 또는 Receipt가 발행되는 경우가 있고, 해외 카드 결제 방식이 사용될 수 있습니다. 또한 개인 계정으로 결제한 경우와 기관 또는 연구실 단위로 관리하는 경우의 처리 방식이 다를 수 있으므로 실제 결제 전에 연구비 담당 부서에 필요한 증빙과 절차를 확인하는 것이 안전합니다.

Q5. 연구비로 AI 인프라를 구축할 때 가장 먼저 해야 할 일은 무엇인가요?

가장 먼저 해야 할 것은 “무엇을 살 것인가”가 아니라 “어떤 연구를 수행할 것인가”를 기준으로 AI workload를 정의하는 것입니다. LLM을 사용하는지, GPU 학습이 필요한지, 데이터 규모가 어느 정도인지, 연구기간이 얼마나 되는지에 따라 필요한 인프라가 달라집니다. 이 과정을 먼저 정리해야 GPU Cloud, GPU Server, LLM 서비스, 멀티 LLM 플랫폼 중 어떤 조합이 적절한지 판단할 수 있습니다.

Q6. GPU Server와 GPU Cloud 중 어떤 방식이 더 적합한가요?

연구기간과 GPU workload에 따라 달라집니다. GPU를 장기간 지속적으로 사용하고 일정한 Computing Capacity가 필요하다면 GPU Server 구축이 적합할 수 있습니다. 반대로 연구 단계에 따라 GPU 사용량이 크게 달라지거나 특정 기간에만 대규모 Computing 자원이 필요하다면 GPU Cloud가 유연한 선택이 될 수 있습니다. 따라서 GPU 가격만 비교하기보다 연구기간, GPU 사용량, 모델 규모, 데이터 환경, 연구 종료 이후 활용 계획까지 함께 고려해야 합니다.

Q7. 멀티 LLM 환경이 연구에 실제로 필요한 이유는 무엇인가요?

멀티 LLM 환경은 여러 모델을 사용할 수 있다는 것 이상의 의미를 가집니다. 동일한 데이터와 프롬프트를 여러 LLM에 적용해 모델별 성능을 비교하거나, 상용 모델과 오픈소스 모델의 성능과 비용을 분석하는 등 다양한 연구에 활용할 수 있습니다. 또한 연구자마다 서로 다른 LLM 서비스를 개별적으로 관리하는 대신 하나의 환경에서 다양한 모델을 활용할 수 있기 때문에 연구환경의 관리와 확장 측면에서도 장점이 있습니다.

참고 사이트 국가연구개발사업 연구개발비 사용 기준