[인터뷰] 김영석 에버퓨어코리아 상무 “AI 인프라 구독형, 비용 절감보다 리스크 관리” 작성일 07-20 45 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="YcGr0RQ9vZ"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ed6c3ae93fd95ad9d28af827cf2d16c6b3cf9d39a6ab6566f46094b398f08bbf" dmcf-pid="GkHmpex2lX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/20/552796-pzfp7fF/20260720110357696xewv.png" data-org-width="640" dmcf-mid="y6bZPwkLh1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/20/552796-pzfp7fF/20260720110357696xewv.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="236a183b3d93c0f2fd67c54a1d03933f892d346ffe24baba6c45956f2ef7ee4c" dmcf-pid="HEXsUdMVWH" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 이안나기자] 기업 인공지능(AI) 프로젝트가 개념검증(PoC)을 넘어 실제 업무에 적용되는 단계로 접어들면서 인프라 투자 방식도 시험대에 올랐다. 어떤 데이터를 얼마나 활용할지, 필요한 용량과 성능이 어디까지 늘어날지 가늠하기 어려워서다.</p> <p contents-hash="8a611c572495dbfc2d659af3c687736ef19ef68056fd7a0eaa3463db9a33c2fd" dmcf-pid="XDZOuJRflG" dmcf-ptype="general">수요를 크게 잡으면 사용하지 않는 장비에 비용을 쓰고 작게 잡으면 성능 부족으로 프로젝트가 멈출 수 있다. AI 워크로드와 하드웨어 가격 불확실성이 동시에 커진 상황에서 사용량에 따라 용량과 성능을 확장하는 구독형 인프라가 대안으로 떠오르는 배경이다.</p> <p contents-hash="8385ea6cdedfadff9b1d914ef5eb077fff086945da848f937939232346163ea3" dmcf-pid="Zw5I7ie4WY" dmcf-ptype="general">김영석 에버퓨어 상무는 지난 14일 서울 강남구에 위치한 에버퓨어 사무실에서 <디지털데일리>와 만나 구독형 인프라 핵심 가치를 ‘리스크 관리’로 정의했다. 초기 투자비를 낮추는 것을 넘어 잘못된 수요 예측에서 비롯되는 부담을 줄이는 것이 본질이라는 설명이다.</p> <p contents-hash="63e599d7880325bf95ecf349afd9572d4786127a68edd5bc7100075e387f1368" dmcf-pid="5r1Cznd8yW" dmcf-ptype="general"><strong>◆AI는 과투자·과소투자 모두 발생…“수요 예측 자체가 리스크”</strong></p> <p contents-hash="d58c3cf09c8ad7036b5be4f324c1e6fc1102b6e7eafe5d3a3e3e8221d4b4084b" dmcf-pid="1mthqLJ6vy" dmcf-ptype="general">현재 많은 기업이 AI 관련 예산을 편성하고 PoC에 나서지만 이를 실제 운영 단계까지 연결하는 비율은 높지 않다. 김 상무는 자신의 경험을 전제로 PoC에서 운영으로 넘어가는 기업이 20%에도 미치지 못한다고 봤다. PoC의 운영 전환 여부는 기술이나 예산보다 AI를 적용할 업무가 명확한지, 이를 실행할 전담 조직을 갖췄는지에 달렸다는 진단이다.</p> <p contents-hash="e4424e6aa79dc58abde835401c7917d8371bc36a6b8f3ba31c17a16d537ff50b" dmcf-pid="tsFlBoiPvT" dmcf-ptype="general">김 상무는 “AI를 실제 운영하는 고객은 ‘AI를 할 것인가’를 고민하지 않는다. 대신 ‘어떤 업무에 어떻게 적용할 것인가’를 묻는다”며 “활용 목표를 세운 팀은 운영 단계로 넘어가지만 그렇지 못한 팀은 계속 학습과 PoC를 반복하게 된다”고 말했다.</p> <p contents-hash="8c18044f5acfecd983d94dcb9b1284277e70cdbdcb84afc75c608b3df2df42c1" dmcf-pid="FO3SbgnQvv" dmcf-ptype="general">활용 목적이 불명확하면 어떤 데이터를 얼마나 처리할지도 알기 어렵다. 기업이 보유한 원천 데이터를 AI에 바로 사용할 수 있는 경우도 거의 없어 전처리와 이동 등 데이터 준비 과정이 선행돼야 한다.</p> <p contents-hash="f868b93a77e56e910f07984b25d111bcfa3629f0b86e4124f05f18cc8d44ec3a" dmcf-pid="3G91xmDgCS" dmcf-ptype="general">그는 “AI 프로젝트에서 데이터를 준비하고 이동하는 과정이 전체 시간의 80% 이상을 차지한다”며 “단순한 인프라 성능보다 데이터 파이프라인과 운영 체계를 얼마나 잘 갖췄는지가 중요하다”고 강조했다. 비싼 GPU를 확보하고도 데이터가 제때 공급되지 않아 장비가 대기하는 현상이 발생하는 이유다.</p> <p contents-hash="48165aeb6e977fb0f77a6c1f796cc7cdfad4928617678a965d8c7f01dc2b5833" dmcf-pid="0H2tMswayl" dmcf-ptype="general">데이터 준비가 더딘 문제는 운영상 병목에 그치지 않는다. 처리할 데이터의 양과 흐름을 알 수 없다는 것은 필요한 인프라 규모도 미리 정하기 어렵다는 의미다.</p> <p contents-hash="3963b91c3937822531faff4e13f27f9b6cc0effae0ab6d79d1887f0dcd292c5a" dmcf-pid="pXVFROrNhh" dmcf-ptype="general">그간 기업용 인프라는 통상 수년 뒤 수요까지 예상해 장비를 한꺼번에 구매하는 방식으로 구축됐다. 국내 기업들은 용량 부족으로 업무에 문제가 생기는 상황을 피하기 위해 필요량보다 넉넉하게 장비를 확보하는 경향이 있다.</p> <p contents-hash="f247709c8b91d1b7d070be0a6393ef2558c6e3e246e3780d0a3a5b18720299a1" dmcf-pid="UZf3eImjlC" dmcf-ptype="general">김 상무는 “100테라바이트(TB) 스토리지를 구매하더라도 국내 고객 평균 사용량은 40TB를 밑도는 경우가 많다”며 “부족할 때 발생할 위험을 피하려다 용량을 크게 산정하게 되는 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="c60e1c56bda61e3c4b8e477cb69229d9520d7673baf5c88b973c6dd2e5e7100d" dmcf-pid="u540dCsASI" dmcf-ptype="general">AI 인프라에서는 반대 위험이 크다. 데이터와 모델이 빠르게 늘어나면서 처음에는 충분했던 GPU와 스토리지 성능이 금세 부족해질 수 있어서다. 기존 업무에서 과다 구매가 비용 낭비로 이어졌다면 AI에서는 보수적으로 시작한 투자가 성능 부족과 추가 구매로 돌아올 수 있다.</p> <div contents-hash="cd604603f1dd39b2f436092714182dfb6fe7fd6d9f8ec488e1a05e297d97ebce" dmcf-pid="718pJhOclO" dmcf-ptype="general"> 김 상무는 “구독형 핵심 가치는 비용 절감보다 예측 실패에 따른 리스크를 줄이는 데 있다”며 “특히 AI는 필요한 용량과 성능뿐 아니라 향후 어떤 애플리케이션이 추가될지도 예측하기 어려워 과투자와 과소투자가 모두 발생할 수 있다”고 강조했다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="aff8b567af7504d1a7ab0547775feb8168483fd9f6ceba07f4a076b59ce5b61a" dmcf-pid="zt6UilIkWs" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/20/552796-pzfp7fF/20260720110359014sjmv.jpg" data-org-width="547" dmcf-mid="W3SAZ8V7S5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/20/552796-pzfp7fF/20260720110359014sjmv.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="f466ee3991062b85e30c37bf5bbf479477b246cec17b686d1db6d29aa37fa677" dmcf-pid="qFPunSCEhm" dmcf-ptype="general"><strong>◆성능 보장 책임도 공급자에게…“구독형이 파는 건 확실성”</strong></p> <p contents-hash="69b5ed8aa3a8112c4d2881591ea9decf8ee0bb88e382b35d157b671ed576ae55" dmcf-pid="B3Q7LvhDSr" dmcf-ptype="general">구독형 인프라는 처음부터 최대 수요를 예상해 장비를 구매하는 대신 비교적 작은 규모로 시작해 실제 사용량에 맞춰 용량과 성능을 확대한다. 수요를 정확히 맞히려 하기보다 변화에 대응할 수 있는 구조를 만드는 방식이다.</p> <p contents-hash="6c6cb0085ed9384c9bc41b9d177ac5936f1b7d103eeb1dbfb3689de654ac39b7" dmcf-pid="b0xzoTlwCw" dmcf-ptype="general">김 상무는 “구독형의 장점을 비용 절감이라고 생각하기 쉽지만 저는 항상 리스크라고 이야기한다”며 “과투자와 과소투자는 모두 예측의 문제다. 특히 AI처럼 사이징이 어려운 업무는 사용량에 따라 확장하는 방식으로 위험을 줄일 수 있다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="d22c99045b3491437c9b922ff57f48f9007aa1df476d53f4389153b97f7298d5" dmcf-pid="KpMqgySrSD" dmcf-ptype="general">에버퓨어 구독형 서비스는 최소 50TB부터 시작해 실제 데이터 증가에 따라 용량을 추가할 수 있다. 고객이 처음부터 최종 사용량을 확정할 필요가 없고 계약 기간에는 테라바이트당 비용도 고정된다. 최근 서버와 스토리지 가격 상승으로 기존 예산만으로 계획한 프로젝트를 유지하기 어려워지면서 구독형을 검토하는 기업도 늘었다.</p> <p contents-hash="4dfd5c0ceccadbede84bf6ac03eaed137c6b7dd019b4c2f98b6c1060a72dfee2" dmcf-pid="9sFlBoiPlE" dmcf-ptype="general">그는 “최근 만난 최고정보책임자(CIO)들의 첫 번째 고민은 비용 절감이었고 두 번째는 계획했던 프로젝트가 중단될 수 있다는 점이었다”며 “구독형은 모든 장비를 한꺼번에 구매하지 않고 필요한 규모로 시작할 수 있어 프로젝트를 이어가는 선택지가 된다”고 말했다.</p> <p contents-hash="25c7cfd7394a08c6e88ac2c1f324c277449d1b04e4c079ebe2715422799eafc4" dmcf-pid="2O3SbgnQCk" dmcf-ptype="general">장비는 고객 데이터센터에 두면서 사용량을 기준으로 비용을 낼 수 있다는 점도 특징이다. 민감한 데이터를 외부 퍼블릭 클라우드에 맡기기 어려운 제조·금융 기업은 데이터 통제권을 유지하면서 구독 방식의 유연성을 확보할 수 있다. 하드웨어를 직접 소유해야 하는 기업에는 장비를 구매하되 사용량에 따라 비용을 내는 중간 형태도 제공한다.</p> <p contents-hash="c20172914ff29f5fb72a7c1f2b5e8eecfd413892df941e46357cf5c05075e8ca" dmcf-pid="VI0vKaLxTc" dmcf-ptype="general">그러나 용량을 유연하게 확장하고 비용을 고정하는 것만으로 모든 위험이 사라지는 것은 아니다. 약속한 성능을 누가 책임질지도 명확해야 한다. 에버퓨어는 서비스수준협약(SLA)을 통해 용량과 성능, 가용성, 버퍼 용량, 납품 기간 등 12개 항목을 보장한다. 고객이 데이터 전처리와 거버넌스, 접근 권한을 담당한다면 에버퓨어는 해당 데이터가 학습과 추론에 사용되는 동안 인프라가 약속한 성능을 내도록 책임지는 구조다.</p> <p contents-hash="b3f4511ff1e6bd5a03eb77c310a3cf72d7d6b13de41a560ede0fee6426c7951a" dmcf-pid="fCpT9NoMCA" dmcf-ptype="general">실제 한 고객사는 초당 100만 입출력횟수(IOPS) 수준의 성능을 요구한 뒤 데이터 증가에 따라 테라바이트당 필요한 성능도 계속 높아졌다. 에버퓨어는 SLA를 충족하기 위해 1년간 세 차례 컨트롤러를 무중단으로 업그레이드했다.</p> <p contents-hash="159c70bb4b7c9f75b39107a93bae517e9cc8c1e3acf8133a8f4ca347606bfdde" dmcf-pid="4hUy2jgRlj" dmcf-ptype="general">김 상무는 “구매형이었다면 성능이 부족해질 때마다 원인을 두고 협의한 뒤 고객이 장비를 추가 구매해야 했을 것”이라며 “구독형에서는 약속한 성능을 맞추는 책임을 공급자가 함께 진다는 점이 다르다”고 전했다.</p> <p contents-hash="97acae0acb89e0b69f75f782492a3229d63ed54788bed28b81a25f948d684b24" dmcf-pid="8luWVAaeSN" dmcf-ptype="general">이처럼 불확실성이 큰 업무에서는 구독형의 장점이 뚜렷하지만 모든 인프라를 구독으로 전환할 필요는 없다. 전사적자원관리(ERP)나 가상데스크톱인프라(VDI)처럼 사용자 수와 데이터 증가량을 예측할 수 있는 업무는 구매형이 더 경제적일 수 있다. 일정 규모 이하에서는 최소 약정 용량 탓에 구독 비용이 오히려 커질 가능성도 있다. 설비투자비(CAPEX) 중심인 내부 승인 체계를 운영비용(OPEX) 방식으로 바꿔야 한다는 점도 국내 기업이 넘어야 할 장벽이다.</p> <p contents-hash="357fe8e1f82dd384cbac49cdcc39d50f3c94468d513da7c16319f3b0755c5d19" dmcf-pid="6S7YfcNdSa" dmcf-ptype="general">김 상무는 “사용량이 명확한 업무는 구매형으로 구축해도 된다”며 “반면 AI처럼 불확실성이 큰 영역에서는 구독형이 단순한 비용 절감 수단을 넘어 프로젝트 지속 가능성을 확보하는 리스크 관리 수단이 될 수 있다”고 말했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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