RHX가 자체 GPU 워크스테이션을 사내에 구축하고 운영을 시작했습니다. 클라우드가 사실상 기본값처럼 여겨지는 시대에, 우리가 굳이 장비를 우리 책상 위에 둔 이유를 설명하려 합니다. 이것은 단순한 장비 구매가 아니라, RHX가 일하는 방식 — 데이터를 어떻게 다루고, 비용을 어떻게 통제하고, 우리 일을 어디서 책임질 것인가 — 에 대한 결정이기 때문입니다.
지식재산을 우리 손 안에 둡니다
우리가 매일 다루는 것은 고객의 설계 형상과 해석 조건, 그리고 우리 자신의 엔진 기술입니다. 이 데이터를 외부 클라우드 API로 흘려보내지 않는 것은 우리에게 타협할 수 없는 원칙입니다. 검증을 다루는 회사가 신뢰를 잃는 가장 빠른 길은, 정작 다뤄야 할 것을 함부로 흘리는 것입니다.
고객이 자신의 설계를 우리에게 맡길 때, 그 설계가 어디로도 새어 나가지 않는다는 확신은 부가 기능이 아니라 전제 조건입니다. 로컬 우선 아키텍처는 그 신뢰를 말이 아니라 구조로 보증하는 방법입니다.
비용 구조를 통제합니다
클라우드의 관리형 GPU 자원은 매력적으로 보이지만, 함정이 있습니다. 많은 경우 실제 사용량과 무관하게 자원이 켜져 있는 시간만큼 과금되며, 이는 초기 단계의 회사에게 조용히 런웨이를 갉아먹는 비용이 됩니다.
사용량이 들쭉날쭉한 연구·개발 단계에서는, 쓰지 않는 시간에도 흘러나가는 비용이 누적되어 어느 순간 무시할 수 없는 규모가 됩니다. 우리는 예측 가능한 고정 비용으로 자체 인프라를 운영하는 편이, 우리 규모와 단계에 훨씬 합리적인 선택이라고 판단했습니다.
우리가 실제로 하는 일에 자원을 맞춥니다
확보한 장비는 크게 두 갈래로 운영됩니다. 한쪽은 시뮬레이션 해석을 처리하는 백엔드로, 무거운 물리 연산을 안정적으로 돌리는 데 씁니다. 다른 한쪽은 우리 환경 안에서 동작하는 AI 모델의 학습과 추론을 위한 자원으로 씁니다.
외부 모델 API에 의존하지 않고도 핵심 연산을 우리 안에서 돌릴 수 있다는 것은, 개발 속도와 데이터 보안을 동시에 지키는 방법입니다. 우리가 실험하고 싶을 때 외부의 허락이나 추가 비용을 기다릴 필요가 없다는 것은, 작은 팀에게 생각보다 큰 자유입니다.
물론 이 구성이 영원한 정답은 아닙니다. 사용자가 일정 규모를 넘어서면 인프라 전략도 다시 설계해야 하고, 그때는 클라우드와 자체 인프라를 어떻게 조합할지를 새로 고민하게 될 것입니다. 기술 회사의 인프라는 회사의 단계를 따라 진화하는 것이지, 한 번 정하고 끝나는 것이 아니기 때문입니다.
마지막으로 한 가지를 덧붙입니다. 사내에 자원을 둔다고 해서 일하는 장소가 그 책상에 묶이는 것은 아닙니다. 외부에서 안전하게 접근할 수 있는 보안 터널과 내부 연결망을 함께 구축해, 어디서 일하든 데이터는 우리 안에 머무는 구조를 갖췄습니다. 열려 있되 새지 않는 것 — 그것이 우리가 인프라에서 지키려는 균형입니다.