AI 서비스형 모델(AIaaS) 부상: 자체 구축 비용 줄이고 핵심 비즈니스 집중

자체적으로 AI 모델을 개발하는 것은 매력적이지만, 막대한 인프라 비용과 인재 채용 부담 탓에 대부분의 기업에게는 그림의 떡에 가깝습니다.

이러한 장벽을 허물기 위해 최근 주목받는 모델이 바로 AIaaS(AI-as-a-service, 서비스형 AI)입니다. 비싼 서버를 직접 구축하지 않고도 이미 검증된 클라우드 플랫폼을 통해 필요한 AI 기능을 구독 형태로 이용하는 방식입니다.

인프라 구축의 늪에서 벗어나는 법

시장조사기관 리서치앤마켓(Research and Markets)에 따르면 글로벌 AIaaS 시장은 2024년까지 약 116억 달러 규모로 성장할 것으로 전망됩니다. 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 머신러닝, 로보틱스에 이르기까지 광범위한 기술이 클라우드 서비스로 제공되고 있습니다.

과거에 기업이 AI를 도입하려면 수개월에 걸쳐 자체 인프라를 구축하거나, 외부 개발사에 외주를 맡겨 맞춤형 시스템을 만들어야 했습니다.

머신러닝 플랫폼 ClearML의 공동 창업자이자 CEO인 모세 구트만(Moses Guttmann)은 기존 외주 방식의 가장 큰 문제로 유지보수를 꼽았습니다. 핵심 기술과 노하우가 외부 벤더에만 남고 사내에는 전혀 축적되지 않기 때문입니다.

반면 AIaaS는 간단한 API와 연동 워크플로를 제공합니다. 기업은 완성도 높은 기성 모델을 가져와 몇 주 만에 자사 제품이나 업무 로직에 곧바로 통합할 수 있습니다.

사내 인력은 핵심 비즈니스 데이터에 집중

그렇다고 사내 데이터 사이언스 팀이 아예 필요 없다는 뜻은 아닙니다.

구트만 CEO는 머신러닝이 기업에 주는 진짜 가치는 각 사가 가진 고유한 제약 조건, 사용 사례, 독점 데이터의 결합에서 나온다고 강조했습니다. 따라서 사내 데이터 인력은 여전히 필수적입니다.

달라진 점은 이들이 복잡한 인프라 관리나 여러 클라우드에 걸친 알고리즘 테스트 같은 운영 잡무에 매달릴 필요가 없다는 것입니다. 범용적인 기술 기반은 AIaaS에 맡기고, 사내 팀은 비즈니스 임팩트를 낼 수 있는 맞춤형 시나리오에만 집중하면 됩니다.

왜 중요한가

자체 모델을 학습시킬 여력이 없는 중소기업과 스타트업에게 AIaaS는 실질적인 무기입니다. 막대한 초기 자본 없이도 검증된 AI 기능을 가져와 몇 주 만에 상용 서비스를 만들어볼 수 있어, 기술 검증과 사업화에 따르는 위험을 크게 낮출 수 있습니다.

산업 전체로 보면 전통적인 IT 외주 용역 시장이 큰 압박을 받을 것으로 보입니다. 범용 AI 기능을 밑바닥부터 짜주며 높은 마진을 남기던 비즈니스는 빠르게 표준화된 API 서비스로 대체될 가능성이 높습니다.

인프라 운영의 번거로움을 외부 플랫폼에 넘기고 비즈니스 로직에 집중하는 전략은 현재 시점에서 매우 합리적이라고 봅니다. 다만 특정 벤더에 종속되는 문제는 경계해야 합니다. 핵심 워크플로가 특정 AIaaS 플랫폼에 묶이게 되면, 추후 가격 인상이나 서비스 정책 변경 시 대응하기 어려워집니다. 인프라는 가볍게 쓰되, 자사의 독점 데이터와 비즈니스 주도권은 온전히 사내에 남겨두는 줄타기가 필요합니다.