오케스트로 "AI 도입 최대 장벽은 GPU 비용" 작성일 07-17 2 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">클라우드 환경에서의 AI 활용방안 설문 결과 발표…프라이빗 클라우드·AI 전환 강조</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="4tXO0Tqyaw"> <p contents-hash="6c9b200a28acb802409c90280fca079d63ede390f0ec986df5410c2a1ce1301b" dmcf-pid="8IrnlAYckD" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=한정호 기자)<span>인공지능(AI) 수요가 빠르게 증가하는 가운데 기업들이 도입을 주저하는 가장 큰 이유로 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 구축 비용이 꼽혔다.</span></p> <p contents-hash="f4fd1a00a9b4fa34c25fa6d622cb140f873fcf4d120c769375931e49b6ccc85c" dmcf-pid="6CmLScGkkE" dmcf-ptype="general">17일 오케스트로는 이같은 내용을 담은 '클라우드 환경에서의 AI 활용방안' 설문 결과를 발표했다. 지난달 진행된 이번 설문에는 클라우드 서비스를 사용하는 기업·공공기관 종사자 6천615명이 참여했다.</p> <p contents-hash="0d251a71b1cfe5f26fded032f5b2bfb4940f3891d6fcbd0fb640c4dc242a1bad" dmcf-pid="PhsovkHEAk" dmcf-ptype="general">설문 결과에 따르면 AI 도입 시 가장 큰 제약 요인은 GPU 등 기술 도입 비용(23.5%)이었다. 이어 전문 인력 부족(22.6%), 데이터 보안 우려(14.4%)가 뒤를 이었다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e490588059134ecf59773611b7748731f6a7534112bd588eb235321cd924e62d" dmcf-pid="QlOgTEXDoc" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="오케스트로 '클라우드 환경에서의 AI 활용방안' 설문 결과 (사진=오케스트로)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/17/ZDNetKorea/20250717160849569hzjy.jpg" data-org-width="450" dmcf-mid="f4Ww1hUljr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/17/ZDNetKorea/20250717160849569hzjy.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 오케스트로 '클라우드 환경에서의 AI 활용방안' 설문 결과 (사진=오케스트로) </figcaption> </figure> <p contents-hash="f19368ddad3c5d7f5d312595132bfd139276ec4b004a0448e2d714959821da27" dmcf-pid="xSIayDZwoA" dmcf-ptype="general"><span>AI 도입은 초기 구축비도 크지만 사용량 기반의 과금 구조로 인해 장기적인 총소유비용(TCO) 부담이 크다. 여기에 AI 학습과 운영에 활용되는 핵심 데이터가 외부 클라우드에 저장되면서 보안 우려도 높아지고 있다.</span></p> <p contents-hash="c1ffd1865460d61e94bf7615baf8b4ff78ddb3ae0a307212bb1c78336d8c0d62" dmcf-pid="y6V3xqiBaj" dmcf-ptype="general">비용과 보안이라는 이중 부담 속에서 퍼블릭 클라우드 기반 AI 환경의 한계가 분명해지면서 내부 데이터를 활용한 프라이빗 AI 환경이 대세로 자리잡고 있다는 게 오케스트로 측 설명이다.</p> <p contents-hash="4211e242043245df7c22626b8714ae3cbf9219f82a68e08bc9b120a8de353582" dmcf-pid="WPf0MBnbgN" dmcf-ptype="general">AI에 대한 기대 역시 현실적인 해법에 집중됐다. 비용 최적화와 실시간 보안 대응이 각각 20.7%로 가장 높았고 장애 원인 분석(17.1%)과 성능 병목 해소’(15.9%)가 뒤를 이었다. 이러한 기대는 기업이 실제 겪고 있는 클라우드 운영 과제와도 맞닿아 있는 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="30111e92b0ab213e6a0b664d457305fc407aa9fbf1a7046dda68645dfc9e078d" dmcf-pid="YQ4pRbLKca" dmcf-ptype="general">응답 기업들은 ▲비용 최적화(22.7%) ▲보안 관리(19.1%) ▲장애 대응(15.2%)을 주요 과제로 꼽았으며 가장 많은 시간을 투입하는 작업 역시 ▲비용 분석 및 최적화(22.7%) ▲모니터링 및 장애 대응(19.5%) 순으로 나타났다.</p> <p contents-hash="03881386b202286f5495e30693242da3a4a1980fb9997b7bb99d45c07fec74d9" dmcf-pid="Gx8UeKo9og" dmcf-ptype="general">운영상의 과제는 기업 규모에 따라 뚜렷한 차이를 보였다. 대기업은 보안 관리와 비용 분석에 중견기업은 인프라 구성과 모니터링에 중소기업은 비용 최적화에 집중하는 것으로 조사됐다. GPU 투자 여력에서도 격차가 컸다. 중견기업은 월 500만~2천만원대(33.3%)에 몰렸고 대기업은 월 1억원 이상(34.5%)에 집중됐다.</p> <p contents-hash="cdfe1f7f8472932e3ad90f2f3fa7a43f9933e80999bb546da22ffc4d0fa50dfa" dmcf-pid="HM6ud9g2jo" dmcf-ptype="general">클라우드 인프라 구조도 점점 더 복잡해지고 있는 것으로 확인됐다. 이번 설문에서 전체 응답 기업의 49.1%가 멀티 또는 하이브리드 클라우드를 사용 중이라고 답했다. 이들 중 60.2%는 3개 이상의 클라우드를 동시에 운영 중인 것으로 조사됐다.</p> <p contents-hash="5254d31ed2d8564056eda7f0c70ffeb8e41b698a46f3bf695adc9cc12b030924" dmcf-pid="XRP7J2aVNL" dmcf-ptype="general">이처럼 점점 복잡해진 환경 속에서 오케스트로는 퍼블릭과 프라이빗은 물론 멀티‧하이브리드까지 아우르는 통합 관리 솔루션 '오케스트로 CMP'를 앞세워 사업 확장에 나서고 있다. GPU 인프라 비용과 AI 도입 장벽을 낮추기 위한 '클라우드 포 AI' 전략도 추진 중이다.</p> <p contents-hash="c8b29320994ddb71c11cbf7d172fc658d7004e546a2fc35c4e5c5bbd1a320c49" dmcf-pid="ZeQziVNfon" dmcf-ptype="general">기업들이 AI 도입에서 가장 큰 부담으로 느끼는 GPU 인프라 문제에 대해 오케스트로는 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스'를 해법으로 제시하고 있다. 고성능 연산이 요구되는 AI 환경에서는 GPU 자원을 효율적이고 안정적으로 활용하는 것이 핵심이다.</p> <p contents-hash="b9a27c50ccdae2cd816c241ad776230bde5f797c18ade41be5678ebce0b2ce7c" dmcf-pid="5fK16ue7ci" dmcf-ptype="general">아울러 생성형 AI 챗봇 '클라리넷'과 지식 검색 플랫폼 '오보에(G-AIDSP)'를 통해 인프라 운영 자동화부터 정보 탐색까지 아우르는 AI 환경을 제공하고 있다.</p> <p contents-hash="ad5a5190729876b7cd08d055a2662fcaa11163cdd7ae43cae83ebb0ad0a980e3" dmcf-pid="149tP7dzAJ" dmcf-ptype="general">김범재 오케스트로 대표는 "GPU 인프라 도입에 대한 부담과 데이터 보안에 대한 우려가 여전한 상황에서 운영 효율성과 자동화를 중심으로 한 실질적인 AI 도입 전략이 중요해지고 있다"며 "복잡한 클라우드 환경에서도 고객이 비용과 보안 걱정 없이 AI를 안정적으로 도입할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.</p> <p contents-hash="402fe031ec2ab9514cfec05f1558c374d39e429ab5b065b88de4e42338bb9c61" dmcf-pid="t82FQzJqkd" dmcf-ptype="general">한정호 기자(jhh@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 삼성전자, 10나노급 6세대 D램 수율 안정화… HBM4 양산 ‘탄력’ 07-17 다음 AI로 미디어 새 판 짜는 네이버, "모든 데이터 영상화"... 가상현실 시장도 공략 07-17 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.