<인사이트> AI 시대, 당신이 클라우드에 대해 몰랐던 4가지 진실❗️

안녕하세요. 카카오클라우드입니다. AI 도입을 고민할 때, 많은 기업이 국내/외 CSP 중 어느 클라우드 컴퓨팅 플랫폼이 자사에게 가장 적합할지 선택하는 문제를 가장 먼저 떠올립니다. 마치 그 중 하나의 정답을 고르는 시험처럼 말이죠. 하지만 AI의 폭발적인 성장은 이러한 통념을 완전히 뒤바꿔 놓았습니다. 이제는 하나의 클라우드에만 모든 것을 의존하는 전략이 오히려 비효율적이고 위험할 수 있다는 사실이 드러나고 있습니다. AI 시대의 클라우드 전략은 더 이상 단일 선택의 문제가 아닌, 정교한 포트폴리오 관리의 영역으로 진화했습니다. 이 글에서는 시장을 지배하는 기업들의 전략 이면에 숨겨진, 그러나 대부분이 간과하고 있는 4가지 핵심적인 진실을 분석합니다.

1️⃣ '하나만 고르는 시대'는 끝났다: 이제 '멀티 클라우드'가 표준이다

더 이상 멀티 클라우드는 소수의 혁신적인 기업만 채택하는 특별한 클라우드 전략이 아닙니다. 이제 시장의 표준, 즉 '메인스트림'이 되었습니다. S&P Global Market Intelligence 산하의 451 Research가 수행한 설문조사에 따르면, 이제 클라우드는 IT의 하위 개념이 아니라 'IT 그 자체가 되었다'고 정의됩니다.

그리고 이 조사는 충격적인 현실을 보여줍니다. 설문에 응한 거의 모든 기업이 이미 멀티클라우드를 채택하고 있었으며, 구체적으로 IaaS/PaaS(서비스형 인프라/플랫폼) 제공업체를 2~3곳 사용하는 기업이 67%에 달했습니다. 이는 기업들이 더 이상 특정 클라우드에 얽매이지 않고, 여러 클라우드를 동시에 활용하는 것이 보편적인 운영 방식이 되었음을 명확히 증명합니다. '어떤 클라우드를 쓸 것인가'라는 질문은 이미 '어떻게 여러 클라우드를 효과적으로 조합해서 쓸 것인가'로 바뀌었습니다.

2️⃣ 최고의 선수들로 '드림팀'을 꾸려라 : AI 선도 기업들의 전략

AI 시대를 선도하는 기업들은 클라우드 제공업체를 하나의 만능 플랫폼이 아닌, 고도로 전문화된 도구들의 마켓플레이스로 취급합니다. 이는 단일 생태계 내에서는 결코 달성할 수 없는 경쟁 우위를 창출하는 근본적인 비즈니스 전략입니다. 각 클라우드의 강점만을 취사선택해 최고의 '드림팀'을 구성하는 공격적인 전략을 활용하고 있는 것입니다.

[사례1] Stability AI (Stable Diffusion 개발사) : 이들은 AI 모델 학습처럼 고성능 GPU가 필요한 작업은 AWS의 고성능 P4d 인스턴스에서, 특수 연산이 필요한 워크로드는 Google Cloud의 TPU에서 처리합니다. 그리고 비용 효율적인 대규모 컴퓨팅이 필요할 때는 Oracle Cloud의 베어메탈 GPU를 사용하는 '드림팀' 아키텍처를 구축했습니다. 그 결과, 단일 클라우드를 사용할 때보다 인프라 비용을 32%나 절감하는 성과를 거두었습니다.
[사례2] Hugging Face (AI 모델 허브) : 이들은 모델 배포와 확장은 AWS SageMaker를, 데이터 분석과 TPU 기반 파이프라인은 Google Cloud를 활용합니다. 동시에 엔터프라이즈급 보안과 OpenAI 서비스와의 연동이 필요할 때는 Azure를 사용합니다. 이 전략을 통해 모델 배포 속도를 3배 높이고, 기존 인프라 대비 비용을 65%나 최적화하는 데 성공했습니다.

이처럼 최고의 기업들은 더 이상 하나의 클라우드에 모든 것을 맡기지 않습니다. 각 작업에 가장 특화된 최고의 도구를 선택해 조합함으로써 성능과 효율을 극대화하고 있습니다.

3️⃣ AI가 만든 복잡함, AI로 해결한다 : 자율 운영의 미래

물론, 여러 클라우드를 동시에 운영하는 것은 복잡성을 기하급수적으로 증가시킵니다. 각기 다른 관리 도구, 요금 체계, 보안 정책을 조율하는 것은 엄청난 부담입니다. 흥미롭게도 이 문제의 해결사로 다시 'AI'가 등장하고 있습니다. "AI 기반 기능 없이 멀티 클라우드 환경의 복잡성을 관리하는 것은 계기판 없이 비행기를 조종하는 것과 같다."

이러한 복잡성을 해결하기 위해 등장한 것이 바로 '에이전틱 AI(Agentic AI)' 개념입니다. 에이전틱 AI는 여러 클라우드 플랫폼의 비용, 성능, 가용성, 보안 상태 등을 실시간으로 분석합니다. 그리고 이 분석 결과를 바탕으로 어떤 워크로드를 어느 클라우드에 배치하는 것이 가장 효율적인지를 자율적으로 판단하고 실행합니다. 마치 숙련된 관제사가 수많은 데이터를 보며 최적의 경로를 결정하듯, AI가 복잡한 멀티클라우드 환경을 스스로 최적화하는 시대가 다가오고 있습니다.

4️⃣ 미래는 비싸다? 자율 AI 관리의 숨겨진 비용

앞서 제시한 '에이전틱 AI'를 통한 자율 관리는 매력적인 미래상이지만, 현실은 그리 간단하지 않습니다. 최근 에이전틱 AI를 활용해 멀티 클라우드를 자율 운영하는 아키텍처를 실제로 구현하고 검증한 한 프로젝트에서 중요한 사실이 발견되었습니다. 기술적으로는 구현이 가능했지만, "예상외로 비용이 너무 높았다"는 것입니다.

특히 퍼블릭 클라우드의 리소스 사용료와 예측하기 어려운 데이터 전송(송신) 수수료가 자율 시스템에 의해 계속해서 발생했습니다. AI 에이전트가 최적화를 위해 클라우드 간에 데이터를 계속 이동시키면서 막대한 비용이 청구된 것입니다. 이 때문에 많은 조직에게 에이전틱 AI를 활용한 퍼블릭 멀티클라우드 관리는 아직 너무 비싼 전략일 수 있습니다. 경우에 따라서는 비용 통제가 용이한 프라이빗 클라우드나 코로케이션 같은 대안이 더 현실적인 선택이 될 수 있음을 시사합니다.

당신의 클라우드 전략은 의도적인가, 우연인가?

AI 시대의 클라우드는 더 이상 하나의 플랫폼을 선택하는 문제가 아닙니다. 멀티 클라우드는 이제 선택이 아닌 표준이 되었고, 최고의 기업들은 이미 각 클라우드의 강점을 조합해 시너지를 내는 전략적 접근을 하고 있으며, 그로 인해 발생하는 복잡성은 다시 AI 기술로 해결하려는 시도가 이루어지고 있습니다.

아마 여러분의 조직은 이미 여러 클라우드를 사용하고 있을 가능성이 높습니다. 의도했든, 의도하지 않았든 말입니다. 이제 질문은 '멀티 클라우드를 할 것인가'가 아니라, 'AI 시대에서 승리하기 위해 얼마나 의도적으로 멀티 클라우드 전략을 설계하고 있는가?'입니다.

참고문헌 출처