AI 도입 확산에 핀옵스도 진화…‘비용 절감’에서 ‘지출 가시성’ 경쟁으로

기업들의 인공지능(AI) 도입이 빨라지면서 비용 관리의 초점도 달라지고 있다. 이제 핀옵스(FinOps)는 단순한 클라우드 비용 절감을 넘어, AI 지출 전반을 얼마나 정확히 파악하고 일상적인 기술 의사결정에 재무 책임을 녹여낼 수 있는지가 핵심 과제로 떠올랐다.

비르타샌트(Virtasant LLC)의 제품 총괄 라지브 라웅가니는 최근 ‘핀옵스 X 2026’ 행사에서 “매일 새로운 모델과 서비스가 등장하는 상황에서 어떤 모델이 적절한지, 또 이를 효율적으로 쓰고 있는지를 판단하는 일이 AI 시대의 첫 번째 문제”라고 말했다. 기업 입장에서는 AI 활용 자체보다도 ‘어디에 얼마를 쓰고 있는지’ 파악하는 일이 점점 더 어려워지고 있다는 의미다.

이번 대담에는 셰브론(Chevron Corp.)의 정보기술 최적화 담당 기술 제품 관리자 콜비 로젤도 참여했다. 두 인사는 AI 지출 가시성과 소프트웨어 개발 과정에서 커지는 핀옵스의 역할을 집중적으로 짚었다. 현장 논의의 핵심은 기업들이 여러 관리 도구를 하나로 정리하려 하면서도, 아직 모든 수요를 단일 플랫폼으로 해결하지는 못하고 있다는 점이다.

단일 해법보다 ‘여러 도구의 결합’, 사람의 판단도 여전히 중요

로젤은 기업들이 반복 업무에는 AI 자동화를 확대하고 있지만, 중요한 의사결정에서는 여전히 사람의 개입이 필요하다고 설명했다. 현재로서는 복수의 핀옵스 도구를 함께 쓰며 각기 다른 인사이트를 모으는 방식이 가장 현실적인 해법에 가깝다는 것이다.

그는 여러 툴에서 나오는 정보를 연결할 때 더 큰 통찰을 얻을 수 있고, 동시에 실행 과정의 ‘마찰’을 줄일 기회도 생긴다고 평가했다. 여기서 말하는 마찰은 비용 절감 권고안이 많아도 실제 엔지니어링 작업 부담 때문에 적용이 늦어지는 문제를 뜻한다.

실제로 개별 권고안의 절감 효과는 작아 보일 수 있다. 하지만 이런 조치들이 누적되면 수백만달러 규모의 잠재 절감 효과로 이어질 수 있다. 다만 이를 하나하나 반영하는 과정에서 개발 인력과 시간이 많이 들면, 기업은 결정을 미루기 쉽다.

AI가 줄일 수 있는 것은 비용만이 아니라 ‘실행 지연’

로젤은 AI가 핀옵스에서 가장 크게 기여할 수 있는 지점으로 이런 실행 마찰 해소를 꼽았다. 단순히 “이 결정을 내려라”라고 추천하는 수준을 넘어, 실제 코드 수정과 실행 단계까지 지원하면 기업이 더 빠르게 비용 절감 효과를 실현할 수 있다는 설명이다.

이는 핀옵스가 더 이상 재무팀이나 인프라 운영팀만의 기능이 아니라는 뜻이기도 하다. 소프트웨어 개발 단계에서 어떤 구조를 선택하고 어떤 서비스를 붙이는지에 따라 장기 비용이 달라지기 때문에, 개발자와 아키텍트의 결정이 곧 재무 문제로 연결된다.

라웅가니는 특히 코드 수준의 변화가 가장 세밀한 비용 최적화 지점이라고 강조했다. 작은 코드 수정이나 아키텍처 선택 하나가 향후 5년간 운영 환경에 누적 비용 영향을 줄 수 있기 때문이다. 기업이 AI 지출 가시성을 확보하려면 단순 청구서 분석을 넘어, 개발 초기부터 비용 영향을 추적하는 체계가 필요하다는 얘기다.

핀옵스의 다음 단계는 ‘보이는 비용’에서 ‘책임 있는 개발’로

이번 논의는 AI 확산이 기업 기술 예산 구조를 빠르게 바꾸고 있음을 보여준다. 과거 핀옵스가 클라우드 사용량을 줄이는 데 초점이 맞춰졌다면, 이제는 AI 지출 가시성을 높이고 기술팀의 일상적인 선택에 재무 책임을 심는 방향으로 진화하고 있다.

결국 시장이 주목하는 포인트는 비용 절감 자체보다 ‘얼마나 빨리, 얼마나 정확하게 최적화할 수 있느냐’에 가깝다. AI 시대의 핀옵스는 숫자를 보는 관리 도구를 넘어, 개발과 운영 전반의 의사결정을 바꾸는 체계로 확장되는 흐름이다.