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[IT뉴스][인터뷰] 김영석 에버퓨어코리아 상무 “AI 인프라 구독형, 비용 절감보다 리스크 관리”

온카뱅크관리자

2026-07-20 11:07:29

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 [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.
 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.
 김영석 에버퓨어 상무는 지난 14일 서울 강남구에 위치한 에버퓨어 사무실에서 &lt;디지털데일리&gt;와 만나 구독형 인프라 핵심 가치를 ‘리스크 관리’로 정의했다. 초기 투자비를 낮추는 것을 넘어 잘못된 수요 예측에서 비롯되는 부담을 줄이는 것이 본질이라는 설명이다.
 ◆AI는 과투자·과소투자 모두 발생…“수요 예측 자체가 리스크”
 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.
 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.
 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.
 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.
 데이터 준비가 더딘 문제는 운영상 병목에 그치지 않는다. 처리할 데이터의 양과 흐름을 알 수 없다는 것은 필요한 인프라 규모도 미리 정하기 어렵다는 의미다.
 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.
 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.
 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.
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 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.
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 ◆성능 보장 책임도 공급자에게…“구독형이 파는 건 확실성”
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
 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.
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