넘버스
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많은 기술에는 추가 비용이 붙는데, 어떤 것은 해당 기술의 활용을 정당화하기도 하고 어떤 것으로 그렇지 못할 수도 있다. 가장 최근의 예는 역시 클라우드 기반 애플리케이션의 AI이다. 기업은 AI의 잠재적 가치와 추가 비용을 신중하게 고려해야 한다.
AI가 전혀 새로운 기술은 아니지만, 생성형 AI 플랫폼의 인기와 애플리케이션에서 AI를 이용해 얻는 잠재적 가치 덕분에 르네상스 시대를 맞고 있다. AI 구현의 가장 큰 문제는 남용이다. 그동안 AI는 드물게 사용됐는데, 주로 너무 비싸고 추가 비용이나 위험을 상쇄할 만한 가치를 제공하지 못했기 때문이다.
필자를 포함해 1980년대의 AI 엔지니어라면, ChatGPT같은 생성형 AI 엔진의 역량을 보고 흥분하지 않을 수 없을 것이다. 클라우드는 과거의 AI보다 몇 배나 뛰어난 역량의 AI를 현저하게 저렴한 비용으로 클라우드 플랫폼으로 가져왔다. 지금까지는 더없이 좋다.
기존 애플리케이션이나 새로운 애플리케이션에 AI를 사용할 때 고려해야 할 문제는 추가 비용이다. 즉 AI세이다. 많은 경우 AI가 생성하는 가치나 목적을 고려하지 않고 애플리케이션에 AI를 붙인다. 때로는 AI의 가치를 발견하기 쉽다. 하지만 대부분 경우 AI를 구현하는 데 드는 추가 비용을 상쇄하지 못한다. 여기서 문제가 생긴다.
과연 AI를 활용하는 데 드는 추가 비용은 무엇이며, AI를 구현하기 전에 알아야 할 것은 무엇일까? 고려해야 할 기본적인 AI세를 살펴보자.
인프라 비용. AI 기반 클라우드 솔루션 개발에는 추가 컴퓨팅 성능과 스토리지 용량이 필요하다. 더 강력한 하드웨어에 투자하고 클라우드 서비스 업체로부터 더 많은 서비스를 이용하면, 비용은 즉각적이고 지속적으로 상승한다.
학습 비용. AI 모델은 정확한 예측이나 의사결정을 위해 대규모 데이터를 이용한 학습이 필요하다. AI 모델을 학습시키는 것은 상당한 자원, 다시 말해 비용이 드는 연산 집약적인 프로세스이다.
유지보수 비용. 일단 AI 모델을 배치하고 나면 계속 효과적으로 운영하기 위해 모니터링하고 유지하는 작업이 필수적이다. 지속적인 업데이트, 버그 수정, 성능 튜닝 등 여기에 필요한 작업은 모두 솔루션의 총비용에 추가된다.
인재 비용. AI 기반 클라우드 솔루션을 개발하려면 전문 기술력과 지식이 필요한데, 기업 내부에 없을 때가 많다. AI 전문가를 새로 채용하거나 계약 고용하는 데는 많은 비용이 든다.
필자는 이런 AI세가 대부분 클라우드 아키텍트나 클라우드 엔지니어에게 예상 밖의 것은 아니라고 생각한다. 여러 해를 거치면서 이런 추가 비용에 대해 잘 알게 됐기 때문이다. 불일치가 발생하는 것은 흔히 AI가 특정 애플리케이션의 맥락에서 어떻게 존재하는지와 해당 애플리케이션이 AI를 사용해 어떤 잠재적 가치를 가져오는지 사이에 있다.
가져온 가치가 AI 활용을 정당화할 수도 있다. 하지만 많은 경우 AI를 활용하는 애플리케이션에 붙은 가격표는 합리적이지 못하다. 적어도 아직까지는 그렇다. 컨테이너세에 관한 논의와 마찬가지로 AI를 활용하는 구체적이고 합리적인 비즈니스 상의 이유가 있어야만 한다.
지금은 모두가 자신의 이력서에 AI 경험을 추가하고 싶은 것 같다. 하지만 조직에 AI를 도입하는 이유로는 불충분하다. 이 수준에서의 시도와 오류가 조직이나 경력에 도움이 되는 경우는 드물다. AI에 지나치게 흥분하기 전에, 잠깐 숨을 돌리고 자신이 구상하는 AI 비전의 ROI를 계산해보라. 계산 결과에 깜짝 놀랄지도 모른다.
editor@itworld.co.kr
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