블로그 | 생성형 AI 시스템 배치는 어디에?··· '클라우드 vs. 온프레미스' 논쟁 가열

클라우드와 온프레미스 시스템 중 어느 쪽에 AI를 배치할지는 간단한 결정처럼 보이지만, 생각보다 복잡하고 자칫 많은 비용이 들 수 있다.

IT 분야의 ESPN으로 불리는 더큐브(theCUBE)의 공동 설립자이자 CEO인 데이빗 발란테는 최근 생성형AI에 대한 새로운 설문조사 데이터와 함께 AI를 클라우드와 온프레미스 어디에 둘 것인지에 관한 글을 게재했다. 발란테의 포스트에서 가장 주목할 만한 것은 필자가 예상한 대로 AI에 대한 기업의 투자 증가이다. 데이터에 따르면, 대부분 기업이 생성형 AI에 대한 지출이 10% 내외로 소폭 증가할 것이라고 답했지만, 36%는 지출이 두 자릿수까지 증가할 것이라고 답했다.
 

 

생성형 AI와 기술 부채

필자는 올해 초 생성형 AI에 대한 시장의 관심이 높아지면서 생성형 AI가 2024년과 2025년의 클라우드 성장을 주도할 것이라 전망한 바 있다. 이는 완전히 틀린 말은 아니었다. 

퍼블릭 클라우드가 압도적일 것이란 필자의 예상과 달리, 생성형 AI 시스템을 주로 배치할 곳이 퍼블릭 클라우드인지 온프레미스와 엣지 플랫폼인지는 아직 결정되지 않았다. 벨란테의 글에 따르면, 현재 AI 시스템은 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 플랫폼 사이에서 경쟁적으로 실행되고 있다. 퍼블릭 클라우드에는 몇 가지 위험이 있다는 점이 주된 원인으로 보인다. IP 유출이나 자사 데이터를 이용해 경쟁업체가 더 나은 결과물을 얻는 등의 잠재적 위험을 말한다.

또한 기업은 여전히 많은 데이터를 클라우드가 아닌 기존 데이터센터나 엣지 환경에 보관하고 있다. 오늘날 대부분 기업에서 데이터 사일로가 일반화되어 있기 때문에 데이터를 클라우드로 옮기는 것이 쉽지 않은 경우가 많다. AI 시스템이 가치를 발휘하려면 데이터가 필요하므로 데이터와 가장 가까운 곳에 AI 시스템을 배치하는 것이 합리적인 선택이 될 수 있다.

데이터가 사일로에 있어서는 안되며, 이는 기존 문제를 되풀이할 뿐이라고 지적할 수 있다. 하지만 이런 문제를 해결하는 데 드는 비용을 고려할 때 많은 기업에 다른 실용적인 선택지가 없을 수도 있다. 비록 최적화되지 않은 인프라로 작업해야 하거나 변경할 여력이 없더라도 대부분 기업은 생성형 AI를 우선순위로 고려한다. 실제로 이는 생성형 AI가 또 다른 기술 부채를 야기할 수 있음을 의미한다.
 

“온프레미스냐 아니냐 그것이 문제로다”

벨란테의 글에서 필자를 괴롭혔던 한 가지는 클라우드 컴퓨팅 초기에도 많은 기업이 같은 실수를 저지르는 것을 보았다는 점이다. 하지만 이번에는 기업들이 클라우드가 아닌 데이터센터에 AI를 배치하고 있다. 충분한 준비와 계획 없이 애플리케이션과 데이터를 클라우드로 옮기는 것과 같은 방식으로 AI를 배치하는 것이다. 두 가지 모두 최적화되지 않은 솔루션을 남긴다.

클라우드는 기존 레거시 플랫폼에서는 찾아볼 수 없는 많은 이점을 제공한다. 퍼블릭 클라우드가 제공하는 툴과 기술의 가용성이나 이들 솔루션을 배치하는 속도는 전통적인 시스템과 비교하기 어렵다. 퍼블릭 클라우드는 이미 생성형 AI를 잘 구현해 운영하고 있으며, 기술 발전에 따라 확장하고 적응할 수 있는 인프라도 갖추고 있다.

더구나 퍼블릭 클라우드에서 이런 인프라를 유지 관리하는 것은 다른 누군가의 몫이다. 물론 많은 기업이 온프레미스 환경에 대해 지원 및 시설 관리가 마련되어 있거나 매니지드 서비스를 사용하고 있지만, 기업이 소유하고 운영하는 물리 서버가 하는 모든 나쁜 일을 하는 또 다른 서버 랙일 뿐이다.

그러나 클라우드 송환이 증가하는 데서 알 수 있듯이 생성형 AI 시스템이 실제로 학습 데이터와 함께 배치되고 해당 데이터의 사용을 비교적 쉽게 예측할 수 있다면, 온프레미스 시스템은 퍼블릭 클라우드 플랫폼의 절반 비용으로 운영할 수 있다.
 

정해진 결론은 없다

생성형 AI 시스템은 주로 지능형 처리를 통해 공급망을 자동화하고 반복적인 수작업을 자동화해 인력을 줄이고 마케팅 인텔리전스를 제공하는 등의 작업을 수행하기 위해 구축한다. 시스템이 실행되는 위치는 주로 해결하고자 하는 문제의 유형과 해당 생성형 AI 시스템의 속성에 따라 달라진다. 컨설턴트의 대답 같아 싫어하는 사람이 많지만, 어쩔 수 없는 사실이다. 많은 측면에서 기업이 구축하고 배치하는 다른 시스템과 크게 다르지 않다.

다만 온프레미스나 클라우드에 대한 가정이 가끔 사실과 다른 경우가 있다는 점은 우려사항이다. 클라우드가 실제로 'IP 유출'에 더 취약한지는 잘 모르겠고, 보안, 운영, 확장성 등 많은 핵심 시스템이 퍼블릭 클라우드가 더 우수하다. 퍼블릭 클라우드는 온프레미스 시스템보다 더 비쌀 수 있지만 사용례에 따라 적합한 경우도 있다. 상황을 완전히 이해하지 못한 채 문제를 미리 해결하려는, 그래서 무조건 클라우드 또는 무조건 온프레미스로 결정하는 것은 과거에도 많은 기업을 곤경에 빠트렸다. 그리고 새로운 차세대 AI 시스템에서도 비슷한 실수를 저지르고 있다.

2025년에는 왜 생성형 AI의 비용이 예상보다 두 배나 더 많이 드는지에 관해 힘든 대화를 많이 나누게 될 것 같다. 잘못된 이유로 잘못된 플랫폼에서 작동하고 있을 가능성이 높다. 필자는 누구와도 그런 이야기는 하고 싶지 않다. 지금이 기회이다.
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