테더, AI 인프라 투자…개인용 노트북 vs 클라우드 비용 분석
CryptoSlate2026년 10월 23일 23:503
스테이블코인 발행사 테더(Tether)가 인공지능(AI) 컴퓨팅 기업 텐스토렌트(Tenstorrent)의 시리즈 E 펀딩에 참여하며 AI 인프라 강화 전략을 이어간다. 테더는 자체 AI 플랫폼인 QVAC(Quantum Virtual Assistant)를 통해 개인용 노트북 구매와 클라우드 서비스 이용 비용을 비교 분석한 연구 결과를 발표했으며, 특정 조건 하에서는 클라우드 서비스가 더 경제적일 수 있음을 시사했다.
텐스토렌트는 지난 10월 19일, 62억 달러의 기업 가치 평가를 바탕으로 15억 달러 규모의 시리즈 E 펀딩을 성공적으로 마감했다고 발표했다. 테더의 구체적인 투자 규모는 공개되지 않았으나, 이번 투자는 파올로 아르도이노(Paolo Ardoino) 테더 CEO가 추구하는 '사용자 중심 기술' 강화 움직임의 일환으로 해석된다.
QVAC의 10월 12일자 비용 연구는 개인용 노트북 구매가 항상 비용 절감으로 이어지지 않는다는 점을 보여준다. 연구에 따르면, 특정 고밀도 모델 시나리오에서 QVAC의 월별 예상 처리량은 새 노트북 구매 비용을 상쇄하기에 부족한 수준일 수 있다. 이는 클라우드 서비스와의 비용 효율성 비교에서 나타난 결과다.
**개인용 노트북, 비용 회수를 위한 충분한 사용량 필요**
QVAC의 연구는 2,399달러짜리 32GB 노트북을 4년에 걸쳐 구매하는 시나리오를 가정했다. 이에 따라 월별 하드웨어 비용은 약 50달러로 산정되었다. 연구 결과, 고밀도 모델인 Qwen3.8-27B의 경우 176시간의 작업 월 동안 약 5,500만 개의 토큰을 처리할 수 있으며, 이는 입력 토큰 94%, 출력 토큰 6%의 비율로 구성된다. 토큰은 AI 모델이 읽고 생성하는 텍스트의 단위이다. 해당 연구에서 성능 측정에 사용된 장비는 36GB MacBook Pro M5 Max였으며, 이 수치는 비교를 위한 예시로 제공되었다.
연구의 초기 개방형 클라우드 비교에서는 대략 9,000만 개의 토큰이 손익분기점(break-even)으로 설정되었는데, 이는 해당 모델의 월별 예상 처리 능력을 초과하는 수치다.
하지만 현재 지역별 가격 변동에 따라 손익분기점이 달라질 수 있다. 지난 10월 22일 기준, 알리바바 클라우드의 싱가포르 국제 요금제에 따르면 Qwen3.8-27B 모델은 입력 토큰 백만 개당 0.5달러, 출력 토큰 백만 개당 3달러로 책정되어 있다. 이는 프로모션이나 캐시 할인이 적용되지 않은 가격이다.
CryptoSlate의 자체 계산에 따르면, 연구에서 제시된 94% 입력 및 6% 출력 비율을 적용한 혼합 가격은 백만 개 토큰당 0.65달러이다. 월별 하드웨어 비용 50달러를 이 비율로 나누면, 월별 손익분기점은 약 7,700만 개의 토큰이 된다.
만약 월별 사용량이 5,500만 개 토큰이라면, 해당 API 비용은 35.75달러가 된다. 2,200만 개 토큰 사용 시에는 14.3달러의 API 비용이 발생한다. 만약 이러한 월별 사용량과 API 요금이 4년 동안 유지된다면, 절감되는 API 비용은 하드웨어의 잔존 가치를 제외한 초기 구매 가격에 미치지 못할 수 있다.
이것은 예시적인 비용 비교이며, 로컬 버전과 호스팅 버전이 동일한 작업을 수행할 수 있다는 가정 하에 이루어졌고, 출력 품질의 동일성은 확립되지 않았다. 또한 운영 비용은 제외되었다. 알리바바는 베이징 지역에 대한 다른 가격 정책을 제시하고 있으며, 캐시 입력에 대한 별도 요금을 부과하기도 한다. 작업량이 다르다는 점을 고려해야 한다.
**클라우드 서비스의 경제성 부각**
테더의 QVAC 플랫폼은 AI 모델 운영에 필요한 컴퓨팅 자원의 효율적인 사용 및 비용 관리에 대한 중요성을 강조한다. 개인용 노트북의 경우 초기 구매 비용 외에도 유지보수, 업그레이드, 그리고 AI 모델 운영에 충분한 성능을 갖추기 위한 추가적인 투자가 필요할 수 있다. 반면, 클라우드 서비스는 필요한 만큼만 자원을 사용하고 비용을 지불하는 종량제 방식으로, 초기 투자 부담이 적고 유연성이 높다는 장점이 있다.
특히 대규모 AI 모델이나 복잡한 연산을 수행해야 하는 경우, 개인용 하드웨어로는 한계가 있을 수 있다. 클라우드 기반 AI 서비스는 확장 가능한 컴퓨팅 파워와 최신 기술을 제공하여 사용자에게 더 나은 성능과 효율성을 제공할 수 있다. 그러나 클라우드 서비스 역시 사용량에 따라 비용이 증가할 수 있으므로, 사용자는 자신의 필요에 맞는 서비스 요금제를 신중하게 선택해야 한다.
알리바바 클라우드의 싱가포르 요금제를 예로 들면, 입력 토큰과 출력 토큰의 가격 차이가 크기 때문에 모델의 입력과 출력 비율 또한 총 비용에 상당한 영향을 미친다. Qwen3.8-27B 모델의 경우, 입력 토큰의 비율이 높을수록 총 비용이 절감될 가능성이 높다. 이는 AI 모델의 설계 및 활용 방식에 따라 비용 효율성이 달라질 수 있음을 보여준다.
테더의 이러한 분석은 AI 컴퓨팅 시장의 복잡성과 함께, 사용자들이 자신의 AI 활용 목적에 가장 적합하고 경제적인 솔루션을 선택할 수 있도록 돕는 데 기여할 것으로 보인다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전하고 접근성이 높아짐에 따라, 컴퓨팅 자원 사용에 대한 최적의 비용 모델을 찾는 것이 중요한 과제가 될 것이다.
이번 연구는 테더가 단순히 스테이블코인 발행사를 넘어 AI 생태계 전반에 대한 이해를 넓히고, 관련 기술 및 인프라 투자에 적극적으로 나서고 있음을 보여주는 사례라 할 수 있다. 이는 암호화폐 업계의 탈중앙화된 AI 컴퓨팅 환경 구축 노력과도 맥을 같이 한다.