바위 아래에 살지 않았다면, AI가 조직에 얼마나 깊숙이 침투했는지 부인할 수 없습니다—35%의 기업이 이미 AI 기반 워크플로를 개발했습니다 비즈니스의 일부 측면을 완전히 자동화하지는 않았더라도요.
하지만 IT 인프라는 다른 문제입니다. 변혁적인 능력을 약속하지만, AI는 일종의 판도라의 상자로 간주될 수도 있습니다.
이 혁신의 표면 아래에는 예산과 운영에 영향을 미치기 시작할 때까지 종종 눈에 띄지 않는 숨겨진 비용의 복잡한 웹이 존재합니다. 조직은 혁신과 재정적 지속 가능성 간의 균형 잡힌 접근 방식을 달성하기 위해 이러한 비용을 탐색해야 합니다. AI가 실제로 얼마나 실행 가능한지 살펴보겠습니다.
인프라 및 하드웨어 투자
AI 작업 부하는 엄청난 계산 능력을 요구하며, 종종 표준 IT 인프라의 능력을 초과합니다. 이는 특히 Microsoft와 OpenAI의 다중 에이전트, 최첨단 모델에 해당합니다 그러나 대부분의 이러한 솔루션은 일반 조직을 위한 것이 아닙니다.
OpenAI가 월 $200의 구독 티어를 출시하면서, 제3자에 의존하는 것이 처음 생각했던 것만큼 재정적으로 신중하지 않다는 것이 점점 분명해지고 있습니다. 그렇다면 대안은 무엇일까요?
회사들이 데이터 센터에서 호스팅된 GPU 서버를 렌트하고 인공지능 인프라를 오프로드하는 것은 선택 사항 중 하나입니다. 이것은 제3자 도구와 완전히 온사이트로 가는 것 사이의 ‘달콤한 지점’입니다. 그러나 이는 여전히 제3자가 적어도 일부 책임을 지게하는 것을 의미합니다. 완전히 로컬로 가는 것은 어떨까요?
Nvidia H100은 약 28,000달러, 8개의 H200 GPU가 장착된 서버는 250,000달러 이상입니다.
또한, 상당한 열 출력을 관리하기 위해 고급 냉각 시스템이 필요하며, 이러한 시스템만으로도 운영 비용의 상당 부분을 차지할 수 있습니다. 업그레이드 된 전원 공급 장치 및 물리적 공간 확장 – 때로는 완전히 새로운 데이터 센터 시설이 필요 – 이러한 비용이 추가됩니다.
이러한 직접적인 비용 이외에도, 통합 단계에서 다운 타임이나 지연을 고려해야하며, 이는 생산성과 예산에 더 큰 영향을 미칩니다. 이러한 업그레이드의 누적 비용은 종종 초기 예산 예측을 초과하여 장기적인 재무 책임을 신중하게 관리해야합니다. 그리고 이것은 하드웨어 부분뿐만 아니라
데이터 획득 및 관리 비용도 고려해야합니다.
적절한 인프라를 갖춘 후에는 사용할 모델을 훈련하고 미세 조정할 시간입니다. AI 모델 훈련에는 방대한 양의 데이터가 필요하며, 이 데이터는 종종 내부 시스템과 제3자 제공업체에서 가져옵니다. 독점 데이터셋을 확보하는 비용은 미미하지만, 데이터 주석 작업, 구조화 및 저장과 관련된 비용은 종종 과소평가됩니다.
비구조적이거나 품질이 낮은 데이터는 AI 훈련에서 비효율성과 오류를 초래할 수 있으며, 데이터셋을 준비하기 위해 데이터 엔지니어링 팀이나 도구에 대한 투자가 필요합니다. Trifacta나 Alteryx와 같은 데이터 정리 도구를 사용하여 반복적인 정리 작업을 자동화하여 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
그러나 이러한 도구는 라이센스 비용이 발생하며, 최대 효용을 위해 숙련된 운영자가 필요합니다. 또한, 데이터 관리를 효율적으로 하기 위해 ML 전용 플랫폼인 Databricks를 활용하는 것을 고려할 수 있습니다만, 비용은 여전히 존재합니다.
데이터셋이 증가함에 따라 저장 비용이 상승합니다—특히 준수 규정이 장기 보존 또는 특정 형식을 요구할 때 더욱 그렇습니다. Amazon S3나 Azure Blob Storage와 같은 고성능 저장 솔루션은 확장성과 준수 요구 사항을 충족할 수 있지만, 고급 보안 기능이나 특정 지역 저장에 대해 프리미엄 요금을 부과하는 경우가 많습니다.
조직은 이러한 요구 사항과 예산 제약을 균형 있게 맞추어야 하며, 비용이 과다하게 발생하지 않도록 지속적으로 저장 전략을 재검토해야 합니다. 이는 교육, Q&A 테스트 및 새로 출시된 모델을 다루는 데 소요되는 시간을 언급하지 않고도 말입니다.
소프트웨어 개발 및 통합
모든 다른 스타트업이 말하는 것과는 달리, AI 구현은 플러그 앤 플레이가 아닙니다. 최소한 표준화된 솔루션을 원하지 않는다면 말입니다. 따라서 특정 비즈니스 요구에 맞게 AI 소프트웨어를 맞춤화하려면 상당한 개발 노력이 필요합니다. 이러한 노력에는 기존 IT 환경과 AI 시스템을 통합하는 것이 포함되며, 종종 호환성을 보장하기 위해 레거시 시스템을 수정해야 합니다.
맞춤 개발은 초기 비용뿐만 아니라 업데이트 및 최적화를 위한 반복 비용도 발생합니다. 동시에 팀을 교육하고 새로운 워크플로우를 위한 프레임워크를 설계해야 합니다.
많은 조직이 최첨단 AI 알고리즘과 기능적이며 신뢰할 수 있는 애플리케이션 간의 격차를 해소하는 데 필요한 시간과 전문성을 과소평가합니다. 그 결과, 이는 개발 병목 현상과 응집력 상실로 이어집니다.
AI 모델의 운영 및 규정 준수 위험
단일 ChatGPT 프롬프트 가 Google 검색보다 900% 더 많은 에너지를 소모한다는 사실, AI가 전력 소모가 많다는 것을 알려주고 있습니다. 뿐만 아니라, AI 모델은 효과를 유지하기 위해 지속적인 모니터링과 미세 조정이 필요합니다. 실제 환경은 자주 변화하여 LLM이 방치될 경우 모델 드리프트에 취약해질 수 있습니다.
성능 모니터링, 모델 재훈련, 새로운 데이터 세트에 적응하는 것은 지속적인 운영 감독을 요구하며, 이는 더 높은 운영 비용으로 이어집니다. 만약 새로운, 더 나은 API가 출시된다면 어떻게 될까요? 매 시간은 중요하며, 이는 지속적인 테스트, 벤치마킹 및 프로세스 전환의 악순환으로 이어질 수 있습니다.
AI는 복잡한 법적 및 윤리적 환경 내에서 운영됩니다. GDPR 또는 HIPAA와 같은 데이터 보호 규정 준수를 보장하려면 철저한 감사와 강력한 거버넌스 프레임워크의 수립이 필요합니다. 규정을 준수하지 않을 경우 막대한 벌금, 평판 손상, 또는 법적 도전에 직면할 수 있습니다.
감사, 인증 및 윤리적 AI 지침 준수는 종종 후순위로 여겨져 나중에 서두르고 비용이 많이 드는 구현으로 이어집니다. 이러한 요구 사항을 선제적으로 해결하는 것은 법률 및 준수 전문가를 고용하고, 정기적인 리뷰를 수행하며, 자동화된 준수 도구를 구현하는 것을 포함합니다.
클라우드 자동화 의존성
클라우드 자동화는 확장 가능하고 유연한 환경을 제공하여 AI 배포를 간소화하지만, 숨겨진 의존성을 초래합니다. 하드웨어 비용에 부담이 없을 수 있지만, 보안은 어떻게 될까요?
동시에 클라우드 서비스에 의존하는 조직은 특히 사용 메트릭에 따라 요금을 부과하는 동적 가격 모델로 인해 비용 통제에 어려움을 겪을 수 있습니다. 엄격한 비용 관리 없이 클라우드 자동화에 지나치게 의존하면 예산 초과로 이어질 수 있습니다. 왜냐하면 당신이 통제하는 것이 아니기 때문입니다.
하지만 클라우드 자동화를 완전히 포기하는 것은 해결책이 아닙니다. 자원을 확장하고 다른 IT 시스템과 통합하는 데 제공하는 유연성은 AI 채택에 있어 매우 중요합니다. 도전 과제는 재정적 위험을 완화하면서 그 사용을 최적화하는 것입니다. 보안 측면에서 다양화를 위한 수단이자 약간의 분산화를 위한 노력이 필요하다는 점에서 하이브리드 클라우드 데이터 관리를 생각해 보십시오.
보안 함의
AI 시스템은 고-value 데이터와 의사 결정 능력 때문에 사이버 공격의 매력적인 목표입니다. 결과적으로 AI 애플리케이션의 보안을 유지하려면 고급 사이버 보안 도구, 침투 테스트 및 지속적인 모니터링에 대한 투자가 필요합니다.
핵심은 해커들이 당신이 AI에 상당량의 데이터를 제공하고 있다는 것을 알고 있으며, 그들 스스로 사회 공학적 목적으로 이를 사용할 주저하지 않는다는 것입니다. 어떤 경우에는 AI 중심의 비즈니스가 인프라를 보호하기 위해 더 많은 자금을 재배치해야 할 필요가 있습니다. 마찬가지로, 악의적인 행위자가 AI 모델을 조작하는 적대적 공격은 독특한 위협을 제기합니다. 적절한 보호를 완전히 구축하는 방법은 여전히 불확실합니다.
AI의 잠재력 활용
AI는 IT 인프라를 현대화하고 혁신을 촉진하며 경쟁 우위를 확보하는 강력한 도구입니다. 그러나 그 숨겨진 비용은 신중한 계획, 예산 책정 및 지속적인 관리를 요구합니다.
이러한 도전 과제를 전체적으로 해결함으로써 재정적 및 운영적 안정성을 유지하면서 AI의 잠재력을 활용할 수 있습니다. 더욱이, 더 강력하고 발전된 모델이 등장함에 따라 상황은 더욱 나아질 것입니다.