?? ???? ???? ????? ??? ??? ?? ???, ?? ???? ?? ???? ??? ??? ???? ??? ??. ?? ??? ??? ? ??? ??? ????. Credit: Jullasart Somdok / Shutterstock AI는 결코 저렴하지 않다. 지난 1년 동안 퍼블릭 클라우드 대기업들은 AI에 대한 투자를 대폭 확대했다. 2024년 말까지 마이크로소프트(MS)는 AI 인프라, 파트너십, 개발에 800억 달러(약 110조 원) 이상을 투입했다. 아마존웹서비스(AWS)는 2025년 한 해 수익에 육박하는 규모를 AI에 쓸 계획이며, 2024년 AI 데이터센터 지출만 해도 전년 대비 13.2% 증가한 93억 달러(약 12조 원)에 이를 것으로 예상된다. 구글과 메타 등 주요 기술 기업들도 향후 수년간 1조 달러(약 1,381조 원) 규모에 달할 것으로 보이는 생성형 AI 투자 물결에 동참하고 있으며, 이 자금 상당수는 초대형 데이터센터와 클라우드 기반 AI 서비스에 집중되고 있다. 지난 10년 가까이 퍼블릭 클라우드 벤더들은 AI를 디지털 전환의 다음 단계로 강조해왔다. 무제한 확장성과 풍부한 사전 구축 서비스, 민주화된 지능을 약속하며 클라우드 기반 AI가 복잡한 비즈니스 과제를 단순하게 해결할 열쇠처럼 홍보됐다. 하지만 수많은 기업과의 대화와 현장 경험을 통해 확인한 바에 따르면, 대형 클라우드 벤더들이 판매하는 가치와 기업들이 실제로 필요로 하는 것 사이에는 점점 더 큰 간극이 생기고 있다. 비즈니스 가치, 전달되지 못한 채 사라지다 마케팅 실패는 기술적인 문제가 아니다. 기업 고객의 ‘비즈니스 가치’를 어떻게 이해하고 정의할 것인가에 대한 인식 부족이 핵심이다. 대형 퍼블릭 클라우드 벤더들은 최신 AI 모델과 API를 출시하면서 AI 리더와의 파트너십을 발표하고 자사 기술이 지원할 다음 기술 물결을 소개하는 행사를 연다. 이러한 노력들이 기대감을 불러일으키긴 하지만, 기업 리더가 반드시 던져야 할 핵심 질문인 “이 기술이 우리 비즈니스에 어떤 도움이 되는가?”에는 좀처럼 답하지 못한다. 기업은 AI 자체에 관심 있는 것이 아니라, 고객 경험 개선, 비용 절감, 운영 최적화, 신규 수익 창출 같은 구체적인 결과에 집중한다. 그러나 클라우드 벤더들은 여전히 기술 중심 메시지를 강조하며 실제 비즈니스 사례보다 기술적 가능성에 초점을 맞추고 있다. AI가 미래이기 때문에 필요하다는 추상적인 주장이 아닌, 기업 고유의 문제를 AI가 어떻게 해결할 수 있으며 어떤 가시적인 가치를 제공할 수 있는지를 제시해야 한다. 비즈니스 리더들은 자연어 처리부터 컴퓨터 비전까지 다양한 AI 서비스 목록을 훑으며 기능과 비즈니스 기회를 연결하려고 애쓴다. 기술이 무엇을 제공할 수 있는지와 실제 비즈니스 요구 간의 간극을 메우는 일은 오롯이 기업의 몫으로 남는다. 클라우드 벤더들이 대기업의 복잡한 현실에 맞춘 업종 특화 솔루션을 제공하는 경우는 거의 없다. AI는 지나치게 비싸다 퍼블릭 클라우드 대기업들이 공개적으로 언급하길 꺼리는 중요한 문제는 바로 이것이다. 많은 기업에게 퍼블릭 클라우드에서 AI 워크로드를 운영하는 비용은 감당하기 어려운 수준이라는 점이다. 어느 기업이든 내부를 들여다보면 클라우드 요금에 대한 불안감을 쉽게 찾아볼 수 있다. 특히 AI 실험이 본격적인 운영 단계로 전환될수록 그 부담은 커진다. 대규모 모델 학습, 방대한 데이터셋에 대한 추론, 생성형 AI의 비즈니스 프로세스 통합은 예측 불가능하면서도 충격적인 수준의 월간 비용을 유발한다. 클라우드 벤더들은 유연한 요금제를 강조하지만, 워크로드가 증가할수록 가격 구조는 투명하거나 예측 가능하지 않다. 많은 기업들이 클라우드 기반 AI 도입의 속도를 늦추기에는 이미 늦은 시점에 예산 한계에 직면한다. 이러한 현실 속에서 점점 더 많은 기업들이 온프레미스 배포를 재검토하거나, 경쟁력 있는 가격과 유연한 배포 옵션, 맞춤형 가치 기반 계약을 제공할 수 있는 중소 클라우드 벤더로 눈을 돌리고 있다. 초기 퍼블릭 클라우드 도입 시절, 비용 절감과 민첩성은 대형 클라우드의 주요 장점으로 여겨졌지만, 이제는 데이터 송신 비용, GPU·TPU 등 특수 하드웨어, 독점 기술에 따른 종속성이 비용을 끌어올리면서 많은 기업이 ‘퍼블릭 클라우드 기반 AI가 정말로 가치를 제공하는가’라는 의문을 품고 있다. 중소 벤더나 온프레미스 솔루션은 특히 강력한 오픈소스 커뮤니티와 낮은 운영 비용이 결합될 경우, 많은 경우 훨씬 낮은 비용으로 AI 기능을 제공할 수 있다. 시장이 진화하면서 퍼블릭 클라우드 기반 AI는 더 이상 ‘최고의 가치’나 ‘최첨단 기술’을 의미하지 않게 됐다. ‘클라우드 중심’ 사고에서 ‘최적 가치’ 전략으로 전환하라 이러한 과제 속에서 기업은 어떻게 대응해야 할까? 지금 필요한 것은 ‘클라우드 중심’ 사고방식을 벗어나, 기술이 어디에 위치하느냐보다 비즈니스 목표에 어떤 가치를 제공하는지를 중심으로 판단하는 ‘최적 가치 전략(Best-Value Strategy)’이다. 그 접근 방식은 다음과 같다. 비즈니스 문제에서 기술 선택을 출발시켜라. 우선 해결하고자 하는 비즈니스 과제와 기대하는 성과를 명확히 이해하는 데서 시작해야 한다. 과장 없는 현실적인 AI 비즈니스 사례를 수립하고, 그 요구사항을 기반으로 기술 스택, 벤더, 배포 모델을 평가해야 한다. 기능이 아닌 ‘가치’를 평가하라. 클라우드 벤더 간 기능 비교에 매몰되기 쉽지만, 진정한 차별점은 각 기술이 제공하는 ‘비즈니스 가치’에 있다. 퍼블릭 클라우드, 틈새 벤더, 온프레미스 등 어떤 방식이든 실제로 비용 절감, 생산성 향상, 고객 경험 개선, 리스크 최소화 등의 측면에서 실질적인 ROI를 제공할 수 있는 솔루션을 선택해야 한다. 비용 분석에 공격적으로 임하라. 단순한 견적이나 계산기에만 의존하지 말고, 예상되는 AI 워크로드를 모델링하고 파일럿 프로젝트를 운영해 다양한 배포 옵션의 총비용을 비교 분석해야 한다. 특히 데이터 전송료, 프리미엄 지원 비용, 확장 한계, 강제 업그레이드와 같은 장기적·숨은 비용까지 꼼꼼히 따져야 한다. 투명성과 파트너십을 요구하라. 기술 벤더를 단순 공급자가 아닌 ‘파트너’로 바라보고, 가격 구조, 기술 로드맵, 지원 체계에 대한 투명한 정보 공유를 요구해야 한다. 특정 벤더가 기업의 비즈니스를 이해하지 못하거나, 자사 기술이 어떻게 비즈니스 목표 달성에 기여할 수 있는지 명확히 설명하지 못한다면, 다른 대안을 검토할 필요가 있다. 유연성과 상호운용성을 중시하라. 필요에 따라 하이브리드나 멀티클라우드 전략을 도입하라. 오늘날 가장 효과적인 방식은 상황에 맞는 최적의 툴을 선택해 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 인프라, 엣지 솔루션을 조합하는 것이다. 통합 표준과 이식성을 고려해 벤더 종속을 방지해야 한다. 이제 AI 혁신을 위해 퍼블릭 클라우드에만 의존하던 시대는 끝났다. 주요 클라우드 벤더들은 방대한 기능을 갖췄지만, 여전히 많은 기업 고객에게는 비즈니스 가치를 명확하게 정의하거나 전달하지 못하거나, 합리적인 가격으로 제공하지 못하고 있다. 기업은 클라우드 서비스에 자신의 요구를 맞추는 것이 아니라, 비즈니스 문제와 목표에 따라 기술을 선택해야 한다. 각 플랫폼의 강점을 적절히 활용하는 최적 가치 전략을 통해 기술의 효율성과 비즈니스 성과를 동시에 추구해야 한다. 이 방향을 정확히 이해하고 실행하는 기업은 AI 시대의 혼란 속에서도 실질적이고 지속 가능한 경쟁우위를 확보할 수 있다. 그 시작은 벤더에게 “귀사의 AI 기술이 우리 비즈니스의 고유한 문제를 어떻게 해결하고, 어떤 측정 가능한 가치를 제공할 수 있는가?”라는 질문을 던지는 것이다.dl-ciokorea@foundryco.com ???? ???? ??? ??? IT ??? ???? ??? ????! ??? ??? ??? ?????. ????