타이어 회사, 헬스케어 회사, 은행, 심지어 보석금 채권 관리 회사까지 클라우드 플레이어가 되고자 했고, 때로는 성공하기도 했다.
하지만 기업은 SaaS 자산을 보유하고 싶어할 뿐, 실제로 운영하는 데는 관심이 별로 없었다. 이 점이 가장 큰 걸림돌이었다. SaaS를 실행하려면 막대한 비용을 투자해야 하는데, 대부분 기업은 그럴 의향이 없었다.
자체 애플리케이션을 멀티테넌트 SaaS 자산으로 만들 수 있다고 해서 반드시 그래야 하는 것은 아니었다. "할 수 있다"와 "해야 한다"는 전혀 다르다. 대부분의 경우, 이렇게 구축한 SaaS 시스템은 결국 해당 회사 내에서만 사용됐다. 즉, 기업은 자신을 유일한 고객으로 삼아 클라우드 서비스를 위한 인프라를 구축한 셈이었다.
AWS의 새로운 생성형 AI 서비스
AWS가 기업의 맞춤형 생성형 AI 모델을 위한 주요 허브가 되겠다는 목표로 새로운 기능을 발표했다. 신규 서비스인 커스텀 모델 임포트(Custom Model Import)는 아마존 베드락 플랫폼에서 출시됐으며, 기업이 자체 AI 자산을 완전히 관리되는 API 세트로 호스팅하고 미세 조정할 수 있는 인프라를 제공한다.이런 움직임은 맞춤형 AI 솔루션에 대한 기업의 수요 증가에 발맞춘 것이다. 또한 모델 지식을 확장하고 성능을 미세 조정하며 편향성을 완화할 수 있는 툴도 제공한다. 이 모든 것은 AI 사용의 위험을 증가시키지 않으면서 가치를 창출하는 데 필요하다.
AWS의 경우, 커스텀 모델 임포트 기능을 통해 AI 모델을 아마존 베드락에 통합하고, 여기서 메타의 라마 3 또는 앤트로픽의 클로드 3와 같은 다른 모델을 결합할 수 있다. 이를 통해 AI 사용자는 이미 베드락에 구축된 워크플로우와 함께 중앙에서 AI 모델을 관리할 수 있는 이점을 누릴 수 있다.
여기에 더해 AWS는 타이탄 AI 모델 제품군에 대한 개선 사항도 발표했다. 텍스트 설명을 이미지로 변환하는 타이탄 이미지 제너레이터(Titan Image Generator)는 일반 공개로 전환된다. AWS는 이 모델의 구체적인 학습 데이터에 대해서는 함구하고 있지만, 독점 데이터와 라이선스가 있는 유료 콘텐츠가 모두 포함된다고 밝혔다.
물론 AWS는 이런 모델을 자사의 목적에 활용하거나 비용을 지불하려는 파트너 및 다른 회사에 클라우드 서비스로 제공할 수 있다. 그런데 AWS는 이를 내세우지 않았다. 필자는 얼마나 많은 기업이 직접 사용하거나 다른 기업에 서비스하기 위해 LLM 호스팅 인프라에 투자할지 지켜보고 있다. 하지만 우리는 20년 전의 SaaS 관련 시도에서 교훈을 얻었으며, 대부분 기업은 자체 활용을 위해 이런 모델을 구축하고 활용할 것이다.
AWS와 같은 공급업체는 기업이 자체적으로 구축하는 것보다 자사의 클라우드 플랫폼에서 AI를 구축 및 배포하는 것이 더 쉽다고 말한다. 하지만 가격이 너무 높아진다면, 기업은 클라우드의 AI 모델을 다시 온프레미스로 송환할 것이다. 물론 많은 기업이 AWS의 기본 서비스를 활용하고 나면 해당 플랫폼을 계속 사용하거나 온프레미스 또는 다른 퍼블릭 클라우드 서비스 업체로 바꾸는 데 드는 비용을 감당해야 할 수도 있다.
속도와 편의성 vs. 비용과 록인의 위험성
우리는 향후 1년 동안 이런 서비스가 대거 출시되는 것을 보게 될 것이다. 퍼블릭 클라우드 서비스 업체가 AI 서비스를 통해 더 많은 기업을 자사 AI 서비스에 묶어두려고 할 것이기 때문이다. 현재 'AI 땅따먹기’가 진행 중이기 때문에 서비스 출시 속도는 빨라질 것이다.기업이 일단 이런 AI 서비스에 한번 빠져들면 헤어나오기 어렵다. 이런 전략에 대해 퍼블릭 클라우드 서비스 업체가 나쁜 의도를 가지고 있다고 할 수는 없다. 하지만 2011년 클라우드 스토리지 판매의 기본 전략이 바로 이랬다는 점을 지적하고 싶다. 일단 네이티브 API를 사용하면 다른 클라우드로 옮길 가능성은 거의 없다. 비용이 너무 많이 드는 경우에만 기업은 MSP나 코로케이션 업체로의 이전을 고민할 것이다.
따라서 확장 가능하고 편리한 방식으로 자체 AI 모델을 호스팅하고 활용하고자 하는 기업에 적합한 옵션이다. 다시 말하지만, 저항이 가장 적은 경로이므로 처음에는 더 빠르고 저렴하게 배포할 수 있다.
더 큰 문제는 비즈니스 측면의 타당성이다. 우리는 클라우드 스토리지 경험을 통해 구매하는 것이 직접 구축하는 것보다 무조건 옳은 선택은 아닐 수도 있다는 것을 배웠다. 잘 계산해 보고, 록인의 위험성과 기업의 기술력을 어떻게 확보할 것인지 장기적인 목표를 정확하게 파악해야 한다. 성급하게 결정을 내렸다가는 몇 년 후에 후회하고 말 것이다.
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