아이오넷이 AI 에이전트가 자율적으로 컴퓨팅 인프라를 프로비저닝할 수 있는 ‘에이전트 컴퓨트(Agent Compute)’ 플랫폼을 공식 발표하였다. 이 플랫폼은 기업 계약이나 복잡한 조달 과정 없이 AI 에이전트가 직접 GPU 자원을 확보하고 운영할 수 있도록 설계됐다. 에이전트 컴퓨트는 자율 시스템이 GPU 클러스터를 생성하고 워크로드를 실행하며 필요에 따라 자원을 유연하게 확장하거나 축소하는 기능을 제공한다.

이 플랫폼의 도입으로 스타트업과 개인 개발자는 기존 클라우드 환경에서 요구되던 기업 온보딩 절차 및 복잡한 구매 프로세스를 거치지 않고도 쉽게 GPU 자원에 접근할 수 있게 되었다. 많은 경우 AWS나 구글 클라우드는 긴 온보딩 절차와 복잡한 과금 구조, 최소 사용 계약 등을 요구하여 소규모 개발자에게 부담이 되어왔다. 그러나 에이전트 컴퓨트는 이러한 불필요한 장벽을 제거하고, 130개 이상의 국가에서 분산된 1만 개 이상의 GPU 네트워크에 직접 접근할 수 있게 한다.

이를 통해 사용자는 기존 클라우드 대비 최대 70% 저렴한 비용으로 자원을 활용할 수 있으며, 필요 시 즉시 GPU를 할당하고 작업 종료 후 자원을 해제하는 유연성을 가진다. 이 시스템은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 기반으로 작동하여, AI 에이전트가 GPU 사양, 비용, 가용성을 실시간으로 파악할 수 있도록 설계되었다. 이러한 기능은 사용자가 잘못된 선택으로 인한 비용 손실을 줄일 수 있도록 돕는다.

실제로 AI 에이전트의 자율 실행 과정 중 일부는 문제를 발생시키기도 하였다. 예를 들어, 아마존의 AI 쇼핑 에이전트는 프로덕션 환경을 삭제해 13시간 이상의 장애를 초래했고, 오픈클로(OpenClaw)의 일부 사용자들은 비정상적 워크플로로 인해 한 달에 3600달러 이상의 비용이 발생한 사례가 확인되었다.

최고경영자(CEO) 가우라브 샤르마는 현재 비즈니스 규모에 맞춰 설계된 클라우드 모델이 소규모 개발자나 스타트업에게 높은 비용과 복잡한 조달 과정을 요구한다고 지적했다. 샤르마는 에이전트 컴퓨트가 이러한 장애물을 제거함으로써 AI 에이전트가 최적의 GPU를 스스로 선택하고 인프라를 완벽하게 관리할 수 있다고 강조하였다.

현재 이 기술은 얼리 액세스 형태로 제공되고 있으며, 향후 정식 출시가 확대될 예정이다. 에이전트가 독립적으로 의사결정을 내리고 작업을 수행할 수 있는 역량을 갖추게 됨에 따라, 향후 개발자들은 창의력을 발휘하여 글로벌 규모로 확장 가능한 시스템을 구축할 수 있는 환경이 열리게 된다. 이제는 AI 에이전트가 스스로 컴퓨팅 자원을 관리할 수 있게 되면서 핵심 제약 요인이 인프라가 아닌 창의력으로 이동했음을 분명히 하고 있다.