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안녕하세요, 베스픽의 구독자라면 이미 익숙한 단어죠. 오늘의 주제는 핀옵스인데요. ‘핀옵스(FinOps)’는 클라우드 비용을 효과적으로 관리하고 최적화하는 전략이자 방법론을 의미합니다. AI 도입과 활용이 생존 전략이 되었지만 비용 문제는 여전히 AI 확산에 있어 가장 큰 걸림돌인데요. 오늘은 ‘AI 시대의 핀옵스 전략’에 대해 다뤄보려고 합니다. 그 방향은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다.
1. FinOps for AI – AI 비용을 절감하기 위한 핀옵스 전략
2. AI for FinOps – 핀옵스를 더 유용하게 만들기 위한 AI 활용 전략
1️⃣ FinOps for AI – AI 비용을 절감하기 위한 핀옵스 전략
보통 기업의 클라우드 지출 중 30%는 낭비되는 것으로 여겨지고 있으며, Flexera에 따르면 IT 리더의 82%가 ‘클라우드 비용 관리’를 최대 과제로 꼽고 있습니다. 이렇게 기존에도 클라우드 비용 최적화는 어려운 문제였는데요. 생성형 AI와 같은 고도화된 AI 모델들이 등장하면서 기업들이 마주해야 하는 비용 구조는 더욱 복잡해졌습니다.
FinOps Foundation이 발표한 FinOps 현황 리포트에 따르면, AI 지출을 전년대비 2배 이상 늘어난 63%의 응답자가 관리하고 있다고 하는데요. 자체 AI 모델을 직접 개발·운영하는 기업과 AI 솔루션을 도입하는 기업 간에 고려해야 할 비용 전략은 다르기 때문에, 더욱 신중한 핀옵스 전략이 필요합니다.
👉 우리 회사는 AI를 직접 개발, 커스터마이징한다면?
자체 AI 모델을 학습하고 최적화하는 기업이라면 AI 운영의 각 단계에서 비용이 발생합니다. 그 주요 비용 요소는 다음과 같습니다.
✅ 프롬프트 튜닝(Prompt Tuning): 적절한 응답을 제공하도록 입력을 최적화하는 과정
✅ RAG(Retrieval Augmented Generation): 데이터 검색으로 응답 품질을 높이는 기술
✅ 파인 튜닝(Fine-Tuning): 기존 모델을 특정 요구에 맞게 맞춤 학습
✅ RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback): 인간의 피드백에 따라 개선시키는 과정
✅모델 트레이닝(From Scratch Model Training): AI 모델을 직접 학습하는 과정
이러한 과정에서는 자연히 많은 GPU 리소스와 클라우드 인프라가 필요하며, 운영 비용이 급증할 수 있습니다. 따라서 AI 모델을 구축하는 기업이라면, 클라우드 비용 분석뿐만 아니라 GPU 활용 최적화가 필수적일 것입니다.
또한 모델의 성능을 유지하면서 학습 비용을 최소화할 수 있도록 노력해야 할 텐데요. 최근 AI 업계에서 주목받은 딥시크의 R1이 바로 ‘AI 비용 최적화의 대표 사례’라고 할 수 있습니다. R1의 실제 개발 비용에 대해서는 아직 여러 논란이 해결되지 않은 상황이지만, 여타 GPT 모델과 다르게 설계와 훈련 과정에서 비용 최적화를 위한 전략을 취했다고 알려졌습니다.
여기서 잠깐! 지금까지 알려진 딥시크의 ‘비용 최적화 전략’은?
- MOE(Mixture of Experts) 구조를 활용하여 실제로 필요한 매개변수만 활성화 → GPU 연산 비용 절감
- SFT(Supervised Fine-Tuning) 대신 RL(강화학습) 적용 → 데이터 라벨링 비용 절감
- 고효율 모델 구조 설계 → 더 저렴한 비용으로 비슷한 성능 확보
👉 우리 회사는 AI 솔루션을 도입, 채택하고자 한다면?
AI 모델을 직접 개발하려면 막대한 인프라와 데이터 학습 비용, 그리고 운영의 복잡성이 동반됩니다. 많은 기업들이 오픈AI나 구글, MS, 요즘은 딥시크까지 다양한 AI 솔루션을 도입하고 있는데요. AI를 API나 SaaS 형태로 구독하는 기업에게는 또 다른 비용 최적화 전략이 필요합니다. AI 솔루션을 도입한다고 해서 비용 관리가 마냥 쉬운 것이 아니기 때문이죠.
API 사용량이 늘어날수록 자연히 비용이 증가하게 되고요. AI 모델 호출량과 데이터 저장 비용을 예측하기 어려울 수 있습니다. 또 가격 모델이 너무나 다양하고 상황에 따라 다를 수 있기 때문에, 최적의 요금제에 대한 고민도 따릅니다.
✅ API 사용량: 텍스트량(토큰)에 따라 비용 발생 (OpenAI, Google Gemini 등)
✅ 서드파티 AI 서비스 요금제: 벤더별로 다른 가격 구조 (Azure OpenAI Service 등)
✅ 클라우드 AI 서비스 과금 구조: 모델 호출량·스토리지 사용량에 따라 비용 발생 (AWS Bedrock 등)
따라서 AI 솔루션을 도입하는 기업은 적절한 AI 도입 파트너를 선택하고, 자사의 AI 사용 패턴을 분석하여 최적의 요금 전략을 결정하는 것이 핵심입니다. 베스핀글로벌은 다양한 AI 활용 사례를 기반으로, 각 산업에 특화된 AI 전략과 이에 따른 솔루션을 제공하고 있습니다. 효과적인 AI 도입과 실질적인 비즈니스 성과 창출을 원한다면 베스핀글로벌을 기억해주세요 🙂
2️⃣ AI for FinOps – 핀옵스를 더 유용하게 만들기 위한 AI 활용 전략
그렇다면 AI는 FinOps에서 어떤 역할을 할 수 있을까요? 최근 글로벌 리서치 기관 IDC는 2027년까지 조직의 75%가 생성형 AI를 핀옵스 프로세스와 결합할 것으로 예측했는데요. 기존의 핀옵스가 과거의 데이터를 모니터링하고 분석하여 사후적인 절감 전략을 수립하는 방식이었다면, AI가 결합된 핀옵스는 단순한 비용 모니터링이 아니라 실시간 데이터 분석을 기반으로 한 “자동화된 비용 최적화”로 발전하고 있습니다.
동아시아 최초로 핀옵스 파운데이션의 FinOps Certified Platform(FCP) 인증을 획득한 옵스나우가 AI 기반 핀옵스를 실현하는 대표적인 솔루션이라고 할 수 있는데요. 머신러닝과 LLM을 활용해 IT 인프라 데이터를 실시간으로 분석하고, 최적의 운영 전략을 자동으로 추천 및 실행할 수 있도록 합니다.
멀티 클라우드 환경에서도 비용과 리소스를 한눈에 파악할 수 있고, 다양한 관점에서 클라우드 빌링 데이터를 분석한 후 요약해서 제공합니다. 단순한 비용 추적을 넘어, 능동적으로 비용을 절감하는 동시에 운영 최적화를 실현할 수 있는 것이죠.
또한 클라우드 비용과 리소스 사용 현황에 대해 자연어로 질문하면 AI에 기반한 분석 결과를 토대로 리포트를 제공하는 AI 서비스, 옵스나우 인사이트(OpsNow Insight) 기능이 지원되기 때문에 클라우드 관련 문제를 간단한 검색만으로 해결할 수 있습니다. 오는 3월 31일까지 옵스나우 인사이트에 신규 가입한 고객은 2개월 간의 무료 이용 혜택을 받을 수 있으니 참고하세요!
오늘은 AI 시대 핀옵스 전략에 대해 알아보았는데요. AI 도입이 가속화될 수록, AI 비용 최적화(FinOps for AI)와 AI 기반 비용 관리 자동화(AI for FinOps)는 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다. 여러분의 조직에서는 어떤 전략을 고민하고 계신지 궁금합니다. 만약 조언이 필요하다면, 베스핀글로벌에 언제든 문의해주세요.
⛅ 안쓰면 클나우
베스핀글로벌의 새로운 회사 소개 영상이 공개되었습니다. 베스핀글로벌은 클라우드와 AI의 컨설팅부터 개발, 운영까지 전 여정을 지원하는 Cloud&AI 매니지드 서비스 전문 기업으로 자리매김하고 있는데요. 분야별 클라우드와 AI 역량을 두루 갖춘 전문가들이 전 세계에서 고객의 디지털 혁신을 앞당기고 있습니다.
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