가트너, 생성형 AI 운영비 급증 경고…CIO 위한 ‘10가지 절감 원칙’ 제시

기업들이 생성형 AI 도입을 파일럿 단계에서 실제 운영으로 확대하면서 비용 부담이 빠르게 커지고 있다. 특히 AI 에이전트 도입이 늘어나면 구조 설계 미흡, 운영 성숙도 부족, 거버넌스 부재 탓에 지출이 예상보다 더 커질 수 있다는 진단이 나왔다.

가트너의 아룬 찬드라세카란 부사장 애널리스트는 실리콘앵글 기고문에서 정보기술 리더가 생성형 AI 비용을 통제하면서도 사업 성과를 앞당기기 위해 따라야 할 ‘10가지 모범 사례’를 제시했다. 핵심은 단순히 더 저렴한 모델을 찾는 것이 아니라, 모델 선택부터 운영 구조, 사용자 교육, 공급업체 협상까지 전 과정에서 총소유비용(TCO)을 관리해야 한다는 점이다.

모델 성능만 볼 게 아니라 ‘정확도·속도·비용’ 함께 따져야

첫 번째 원칙은 모델 정확도와 성능, 비용 사이의 균형이다. IT 리더는 무조건 최고 성능 모델을 택하기보다 실제 업무에 필요한 수준의 품질을 기준으로 객관적인 비교에 나서야 한다. 같은 작업이라도 맞춤형 접근을 적용하면 추론 비용을 낮추면서 더 나은 결과를 얻을 수 있다는 설명이다.

가격 체계가 제각각이라는 점도 변수다. 많은 API 사업자는 입력 토큰과 출력 토큰을 따로 과금하고, 일부는 글자 수 기준으로 비용을 매긴다. 가트너는 이 같은 가격 구조를 동일 기준으로 환산해 ‘사과와 사과’를 비교하듯 검토해야 한다고 강조했다. 또 짧은 테스트로 끝내지 말고 충분한 기간의 파일럿을 돌려 숨은 비용과 예상 밖 변수를 확인해야 한다고 조언했다.

AI 샌드박스와 모델 카드로 안전성·가격 투명성 높여야

두 번째는 ‘AI 샌드박스’ 구축이다. 기업 내부에서 사용 가능한 모델을 카탈로그 형태로 제공하고, 기본 보안·개인정보 보호 원칙 아래 자율적으로 실험할 수 있게 해야 한다는 내용이다. 이를 통해 현업 부서가 무분별하게 외부 서비스를 도입하는 일을 줄일 수 있다.

여기에 각 모델의 용도와 한계, 적합한 사용 사례를 정리한 ‘모델 카드’를 함께 제공하면 사용자 판단력이 높아진다. 비용 정보 역시 보고 도구를 통해 투명하게 공개해야 한다. 그래야 사용자가 성능 저하 없이도 더 경제적인 선택을 할 수 있다.

모델 맞춤화는 단계적으로…RAG·파인튜닝도 비용 대비 효과 따져야

세 번째 원칙은 모델 증강과 맞춤화 과정에서 선투자 비용과 운영 비용을 함께 비교하는 것이다. 프롬프트 엔지니어링, 검색증강생성(RAG), 파인튜닝 같은 방식은 모두 효과가 다르지만 비용 구조도 제각각이다.

가트너는 가장 단순한 방식부터 순차적으로 적용해 보고, 원하는 품질이 나오지 않을 때만 더 복잡한 방식으로 넘어가야 한다고 봤다. 특히 입력 문맥을 정교하게 관리해 매번 필요한 정보만 모델에 넣으면 추론 비용을 줄일 수 있다. 무조건 대규모 파인튜닝에 나서는 접근은 비효율적일 수 있다는 의미다.

자체 호스팅은 통제력 높지만 전문 인력 비용이 변수

네 번째는 자체 호스팅의 손익 계산이다. 기업 입장에서는 온프레미스 형태의 생성형 AI 운영이 데이터 통제와 프라이버시 측면에서 매력적으로 보일 수 있다. 하지만 실제로는 비용 유발 요인이 매우 많다고 가트너는 지적했다.

가장 과소평가되기 쉬운 항목은 전문 인력이다. 생성형 AI를 대규모로 안정적으로 돌리려면 인프라뿐 아니라 모델 운영, 최적화, 보안 대응 역량을 갖춘 인력이 필요하다. 결국 자체 호스팅은 초기 투자뿐 아니라 지속적인 유지보수와 조직 역량까지 함께 따져야 선택할 수 있는 옵션이라는 설명이다.

SaaS의 AI 묶음 판매도 경계…전사 업그레이드는 ROI 입증 뒤에

다섯 번째 원칙은 서비스형 소프트웨어(SaaS) 공급업체의 AI 상품 전략을 면밀히 관리하는 것이다. 현재 많은 SaaS 업체가 AI 에이전트를 기본 번들, 강제 업그레이드, 선택형 요금제, 추가 기능 형태로 제각각 판매하고 있다. 이 과정에서 비용 증가와 특정 벤더 종속 위험이 커질 수 있다.

가트너는 AI 기능이 실제 생산성을 얼마나 높이는지 먼저 검증하고, 비용 귀속 구조를 명확히 협상해야 한다고 강조했다. 전사 차원의 일괄 업그레이드보다는 성과 측정이 가능한 특정 직무나 업무 흐름에만 AI를 우선 적용하는 방식이 바람직하다고 봤다. 동시에 사용량 확산과 예상치 못한 과금을 막기 위한 접근 통제와 거버넌스도 필요하다.

AI 에이전트 가격 체계 재협상 필요…업무당 비용 추적해야

여섯 번째는 AI 에이전트 가격 모델에 대한 재협상이다. 관련 가격 체계가 아직 빠르게 바뀌는 만큼, 기업이 명확한 사업 가치에 근거해 협상해야 장기적으로 지속 가능한 수익성을 확보할 수 있다는 조언이다.

이를 위해 IT 리더는 통제된 파일럿을 운영하면서 과업당 비용, 절감 시간, 결과 품질을 추적해야 한다. 이런 내부 기준이 쌓여야 확장 전 단계에서 가치 기반 가격 모델을 공급업체와 합의할 수 있다. 다시 말해 ‘얼마나 많이 썼는가’보다 ‘실제로 어떤 성과를 냈는가’가 협상 기준이 되어야 한다는 의미다.

모델 선택 자동화와 AI 게이트웨이 도입이 비용 절감 열쇠

일곱 번째 원칙은 모델 선택과 캐싱, 라우팅 자동화다. 모델별 비용 차이가 큰 상황에서 사람이 일일이 고르다 보면 비효율이 커질 수 있다. 이에 따라 어떤 작업에 어떤 대규모언어모델(LLM)을 쓸지 체계적으로 정하고, 이를 자동화하는 것이 중요하다고 가트너는 짚었다.

특히 새로운 범주의 도구인 ‘AI 게이트웨이’가 주목된다. 이 도구는 AI 서비스 접근을 추적하고 정책을 강제하며, 캐싱과 모델 라우팅 기능으로 비용을 낮출 수 있다. 기업 전체의 생성형 AI 사용 방식을 조율하는 비용 최적화와 거버넌스의 ‘통제판’ 역할을 할 수 있다는 평가다.

부서별 중복 개발 막는 공유형 RAG 플랫폼 필요

여덟 번째는 공유형 RAG 플랫폼 구축이다. 각 팀이 저마다 데이터 수집, 청킹, 임베딩 파이프라인을 따로 만들면 데이터와 인프라가 중복되고 비용이 급증할 수 있다.

가트너는 통합된 수집·임베딩 서비스와 관리형 벡터 저장소를 마련하고, 여러 팀이 공통으로 쓸 수 있는 표준 API를 제공해야 한다고 제안했다. 또한 팀 단위의 무분별한 RAG 확산을 막는 정책을 세우고, 검색 품질과 비용 지표를 지속적으로 모니터링해 최적화해야 한다고 덧붙였다.

사용자 교육과 숨은 비용 점검이 장기 성패 가른다

아홉 번째는 사용자 교육이다. 생성형 AI 애플리케이션과 모델, 플랫폼 선택지가 많아질수록 잘못된 사용이 곧 낭비로 이어질 수 있다. 직원들이 어떤 프롬프트가 효과적이고 어떤 방식이 비용만 키우는지 이해해야 한다는 뜻이다. 가트너는 실습형 워크숍을 통해 성공 사례와 실패 사례를 함께 분석할 것을 권했다.

열 번째는 보이는 비용과 숨은 비용을 지속적으로 분석하는 일이다. 데이터 비용, 인재 확보 비용, 애플리케이션 설정과 통합 비용 등은 초기에 과소평가되기 쉽다. 가트너는 이런 요소를 총소유비용 평가에 처음부터 반영하고, 특히 변동비 성격이 강한 핵심 비용 요인을 집중 TP AI 유의사항 TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.