기업용 AI 확장과 운영 제약, 비용과 거버넌스로 푸는 해법

핵심요약

기사 핵심 요약

기업용 AI 확장에 따라 증가하는 토큰 비용과 거버넌스 제약을 해결하기 위한 인프라 전략이 제시됐다.

• 글로벌 기업의 89%가 토큰 비용 부담으로 AI 활용 사례를 제한하거나 재설계했다.
• 한국 기업의 72%가 투자를 늘렸으나 거버넌스와 데이터 주권이 핵심 제약 요인으로 나타났다.
• 클라우데라는 데이터가 위치한 환경에서 모델을 구동하는 애니웨어 클라우드를 해법으로 내놓았다.

기업용 AI 도입을 확대하는 글로벌 기업들이 토큰 비용 증가와 데이터 규제 장벽에 부딪히면서 운영 전략을 재조정하고 있다. 무제한적인 모델 실험과 사용량 확장에 집중하던 흐름에서 벗어나 실제 투자수익률(ROI)과 데이터 통제권을 검증하는 국면으로 진입했다. 데이터 플랫폼 기업 클라우데라는 3일 온라인 미디어 브리핑에서 이러한 현장 실태를 담은 조사 결과를 발표하고, 데이터가 위치한 환경에서 모델을 구동하는 애니웨어 클라우드를 대안으로 제시했다.

비용과 거버넌스 문제 직면한 글로벌 AI 현장

글로벌 기업 현장에서 인공지능을 실제 서비스로 전환하는 작업은 예상치 못한 장애물과 운영 예산 초과로 심각한 정체를 겪고 있다. 클라우데라가 웨이크필드 리서치와 함께 9월 2일부터 14일까지 한국을 포함한 9개국 IT 리더 및 의사결정권자 1500명을 조사한 '2026 기업용 AI 현황: 확장의 새로운 규칙' 보고서에 따르면, 전체 응답자의 89%가 토큰 사용량 증가 탓에 기존 활용 사례를 제한하거나 시스템을 재설계했다고 밝혔다.

기술적 불안정성과 통제 미흡도 실제 배포를 가로막는 걸림돌로 나타났다. 시스템 장애나 환각 현상, 예기치 않은 동작을 겪어 AI 배포를 한 번 이상 철회했다고 답한 비율은 98%에 달했다. 거버넌스와 규정 준수 문제를 확장 제약 요인으로 지목한 비율도 75%를 기록해, 기술 도입 속도에 비해 보안 및 법적 요건 관리가 뒤처지고 있음을 드러냈다.

토큰 맥싱에서 토크노믹스로 전환되는 투자 흐름

인공지능 투자 기조는 무제한 실험 중심에서 엄밀한 재무적 성과와 효율성을 검증하는 방향으로 급격히 바뀌고 있다. 세르지오 가고 클라우데라 최고기술책임자(CTO)는 미디어 브리핑에서 "지난해에는 다양한 활용 사례를 만들고 토큰 사용을 최대한 늘리는 데 집중했다"며 "올해는 최고재무책임자(CFO)들이 현업에 토큰 지출을 통해 어떤 투자수익률(ROI)을 얻고 있는지 묻기 시작했다"고 짚었다. 기업용 AI 도입 전략이 사용량 자체를 극대화하던 '토큰 맥싱'에서 비용 대비 가치를 따지는 '토크노믹스' 단계로 재편되고 있다는 설명이다.

한국 기업의 AI 투자 열기와 데이터 주권 제약

한국 시장은 글로벌 평균을 뛰어넘는 공격적인 인공지능 투자 성향을 보이는 동시에 데이터 규제 측면에서 더 강한 압박을 받고 있다. 국내 응답자의 72%는 1년 전과 비교해 AI 투자가 증가했다고 답해 글로벌 평균 응답률인 55%를 웃돌았다. 연간 100만 달러 이상을 인공지능 분야에 지출하고 있다고 밝힌 국내 기업 비율도 49%에 이르렀다.

반면 시스템 확장 단계에서 마주하는 데이터 규제와 인프라 통합 부담은 만만치 않다. 국내 조사 결과 확장을 가로막는 주요 요인으로 거버넌스와 규정 준수(62%)가 가장 높게 꼽혔으며, 데이터 주권(56%), 기술 및 전문성(51%), 데이터 통합(50%)이 뒤를 이었다. 데이터 보관 장소를 뜻하는 데이터 레지던시와 주권, 각 관할권별 요건이 워크로드 배치에 직접적인 영향을 미친다고 응답한 비율도 82%에 달했다.

표: 한국과 글로벌 기업의 AI 투자 및 거버넌스 현황 비교

구분	한국 기업 응답률	글로벌 기업 응답률
1년 전 대비 투자 확대 비율	72%	55%
연간 AI 지출 100만 달러 이상	49%	-
거버넌스 및 규정 준수 제약	62%	75%
토큰 비용 급증으로 활용 사례 재설계	-	89%
장애·환각 등으로 배포 철회 경험	-	98%

출처: 클라우데라 '2026 기업용 AI 현황: 확장의 새로운 규칙' 보고서(2026)

데이터가 있는 곳으로 AI를 옮기는 인프라 해법

데이터 주권과 규제 장벽을 넘어서기 위해서는 방대한 사내 데이터를 외부 시스템으로 전송하기보다 데이터가 보관된 위치에서 모델을 실행하는 방식이 요구된다. 가고 CTO는 "한국 기업들은 이미 탄탄한 데이터 플랫폼과 인프라를 갖추고 있다"며 "이러한 환경에서는 데이터가 있는 곳으로 AI를 가져오는 접근이 더 쉽고 자연스럽다"고 강조했다. 기존 저장소와 분리된 채 독립적으로 구축된 실험용 시스템은 향후 사이버 보안이나 법률 검토 과정에서 배포가 중단될 위험이 높기 때문이다.

클라우데라가 지난 8월 공개한 플랫폼 애니웨어 클라우드는 멀티 클라우드와 온프레미스 환경 전반에서 실제 상용 수준의 기업용 AI 애플리케이션을 구축·배포·확장할 수 있도록 설계됐다. 기존에 기업이 구축해 둔 클라우데라 데이터 플랫폼(CDP) 및 데이터 레이크와 긴밀하게 호환되어 인프라 재구축 비용을 절감한다. 통합 데이터 패브릭 기술을 통해 여러 물리적 환경에 걸친 데이터 거버넌스 정책을 통합 관리하며, 세부적인 권한별 접근통제와 자동화된 데이터 마스킹을 일관되게 제공한다.

시스템 운영 유연성을 높이기 위해 전체 인프라를 일괄 변경하지 않아도 되는 모듈 구조를 채택했다. 기업은 조직 운영상 필요한 기능만을 선별 도입해 배포할 수 있으며, 전체 플랫폼 서비스 중단 없이 특정 구성요소만 개별 업데이트할 수 있어 다운타임 위험을 줄인다.

에이전트 기반 업무 지원과 신속한 취약점 대응 체계

엔터프라이즈 환경에서 실질적인 업무 효율을 끌어올리기 위해 현업 사용자와 연동되는 자율형 에이전트 기능도 플랫폼에 결합됐다. 현업 실무자가 슬랙 같은 일상 협업 도구에서 보고서 요약이나 시각화 대시보드 생성을 요청하면, 에이전트 시스템이 스스로 필요한 데이터 쿼리를 작성하고 추출·변환·적재(ETL) 파이프라인 처리를 수행한다. 기업이 전체 데이터 통제권을 유지한 채 안전하게 프라이빗 AI를 운영할 수 있는 구조다.

운영 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 보안 위협에 대해서는 즉각적인 패치와 취약점 완화 체계가 핵심으로 제시됐다. 가고 CTO는 "인터넷에 연결된 모든 플랫폼과 시스템은 언젠가 취약점에 노출될 수 있다"며 "이런 상황에서 중요한 것은 민첩성과 속도다. 패치와 새로운 버전을 신속하게 배포해 CVE에 대응하고 가능한 한 빠르게 시스템을 보호해야 한다"고 밝혔다. 복잡해지는 기업용 AI 생태계에서 장기적인 안정성을 확보하려면 사전 예방 조치와 더불어 발견된 소프트웨어 결함을 빠르게 격리하고 해결하는 기술적 민첩성이 수반되어야 한다.

자주 묻는 질문

기업들이 AI 배포를 철회하는 주요 원인은 무엇인가요?

조사 결과 응답자의 98%가 시스템 장애나 환각 현상, 예기치 않은 동작을 겪어 배포를 한 번 이상 철회한 것으로 나타났습니다.

토큰 맥싱과 토크노믹스의 차이는 무엇인가요?

토큰 맥싱이 사용량 자체를 극대화하는 실험 단계였다면, 토크노믹스는 실제 투자수익률과 경제성을 검증해 비용 효율을 따지는 단계를 뜻합니다.

클라우데라 애니웨어 클라우드의 핵심 작동 방식은 무엇인가요?

사내 데이터를 외부 시스템으로 전송하지 않고 온프레미스나 멀티 클라우드 등 데이터가 저장된 기존 위치에서 직접 AI 모델을 구동합니다.

참고자료

1. 클라우데라