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[IT뉴스][AI스택플레이션③] 장비값도 이용료도 부담…기업들 워크로드 재배치

온카뱅크관리자

2026-07-15 15:27:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 비용·사용패턴 따라 퍼블릭·프라이빗·온프레미스 재조정 
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 AI가 불러온 메모리와 저장매체 가격 상승은 단순 부품 가격 문제가 아니라 ICT 섹터의 비용 인플레이션을 불러오고 있다. AI 데이터센터가 고성능 메모리와 SSD 공급을 흡수하면서 하드웨어 가격, 클라우드 원가, 소프트웨어 운영비, 기업 IT예산 집행에 연쇄 압박이 생기고 있는 상황이다. &lt;디지털데일리&gt;는 메모리 가격 상승이 불러온 기업 IT투자 양상의 변화에 대해 점검해본다 &lt;편집자&gt;
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 [디지털데일리 이안나기자] AI 확산으로 메모리와 솔리드스테이트드라이브(SSD) 가격이 오르면서 기업 인프라 셈법이 복잡해졌다. 자체 인프라를 구축하자니 장비값이 부담스럽고 클라우드를 쓰자니 AI·데이터 처리량이 늘수록 이용료도 커진다. 기업들은 어느 한쪽을 택하기보다 업무별 사용량과 운영 특성에 따라 클라우드와 자체 인프라를 나눠 배치하고 있다.
 15일 관련 업계에 따르면 메모리와 SSD 등 부품 가격 상승은 클라우드 사업자 서버 구매비와 증설 일정에도 영향을 주고 있다. 한 클라우드 업계 관계자는 “부품 가격 상승은 구매 비용 관리 측면에, 핵심 부품의 공급 리드타임 증가는 인프라 조달 전반에 영향을 주고 있다”고 말했다.
 다만 부품값 상승이 아직 서비스 차질이나 고객 수요 위축으로 이어진 것은 아니다. NHN클라우드 관계자는 “글로벌 메모리와 SSD 가격 변동은 서버 구축 비용에 영향을 줄 수 있는 요소”라면서도 “현재 고객 서비스 제공이나 인프라 운영에는 특별한 차질이 없다”고 전했다.
 ◆ 늘어난 AI 사용량…클라우드 안에서 먼저 비용 절감
 클라우드 이용 기업이 체감하는 직접적인 부담은 사용량 증가다. AI·머신러닝 모델 도입과 대규모 데이터 분석이 확대되면서 고메모리 인스턴스와 고성능 데이터베이스(DB), 스토리지·백업 사용량이 함께 늘고 있기 때문이다.
 베스핀글로벌 관계자는 “고객들은 ‘사용량이 느는 것은 맞지만 비용 증가 폭이 예상을 너무 크게 뛰어넘는다’고 호소한다”며 “세밀한 원인 분석과 절감 방안을 요청하는 사례가 크게 늘었다”고 말했다.
 비용 관리 범위도 퍼블릭 클라우드를 넘어 AI와 자체 데이터센터로 넓어지는 추세다. 기술·재무·사업 조직이 함께 기술 사용량과 비용을 관리하는 ‘핀옵스(FinOps)’가 단순한 클라우드 요금 절감에서 전체 인프라 투자 판단으로 확장되는 것이다.
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 핀옵스재단의 ‘스테이트 오브 핀옵스 2026’은 전 세계 응답자 1192명이 관리하는 연간 클라우드 지출 규모를 830억달러(약 123조원) 이상으로 집계했다. 응답자의 98%는 AI 비용을 관리하고 있었으며 프라이빗 클라우드와 데이터센터를 관리하거나 향후 12개월 내 관리할 계획이라는 응답도 각각 57%, 48%였다. 클라우드와 자체 인프라 비용을 함께 놓고 기술 투자 가치를 따지는 흐름이다.
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 기업들은 업무를 다른 인프라로 옮기기 전에 현재 사용 중인 클라우드에서 낭비되는 비용부터 줄인다. 일정 기간 사용을 약정해 할인받고 쓰지 않는 개발·테스트 서버를 종료하거나 실제 사용량보다 높게 설정된 메모리와 DB 사양을 낮추는 식이다. 자주 열어보지 않는 로그와 오래된 백업 데이터는 저렴한 장기 보관용 스토리지로 옮기고, 업무 중요도에 따라 백업 횟수와 보관 기간도 다시 정한다.
 베스핀글로벌 관계자는 “예약 인스턴스와 세이빙스 플랜 등 장기 약정 구매는 이제 기본이 됐다”며 “단순히 할인 요금제를 사는 것을 넘어 부서별로 클라우드 예산을 할당하고 낭비 자원을 실시간으로 추적하는 거버넌스 확립에 관심이 많다”고 말했다.
 NHN클라우드에서는 장기 약정보다 전반적인 운영 효율화에 대한 문의가 더 두드러졌다. NHN클라우드 관계자는 “현재 서비스형인프라(IaaS)에서는 예약 인스턴스나 선구매 문의보다 효율적인 비용 운영에 대한 관심이 높은 편”이라며 “워크로드에 맞춰 자원을 활용하고 비용을 최적화하는 방향으로 운영 전략을 고도화하고 있다”고 설명했다.
 ◆ 클라우드 전환·회귀 동시에…업무별 배치가 기준
 비용 부담이 커졌다고 기업들이 일제히 클라우드를 떠나는 것은 아니다. 초기 장비 투자와 운영 부담을 줄이기 위해 클라우드로 옮기는 사례가 있는 반면, 일정한 사용량이 장기간 이어지는 업무는 누적 이용료를 따져 자체 인프라로 되돌리는 흐름도 나타난다.
 한 클라우드 업계 관계자는 “클라우드 비용에 대한 기업 고객의 관심이 높아지면서 예산 효율화 차원에서 클라우드 전환을 검토하는 사례도 늘고 있다”고 말했다.
 베스핀글로벌에 따르면 초기 설비투자 부담이 큰 중견기업이나 스타트업, 신규 프로젝트는 퍼블릭 클라우드를 선호한다. 반면 일정 규모 이상 기업은 예측하기 어려운 수요는 클라우드에 두고 상시 가동 업무와 대용량 데이터 스토리지는 프라이빗 클라우드나 온프레미스로 옮겨 비용 예측성을 높이려 하고 있다.
 실제로 베스핀글로벌 고객사 중에는 연간 수십억원에 달하는 대규모 개발 환경의 클라우드 운영비를 줄이기 위해 해당 워크로드를 온프레미스로 옮기고 비용을 절반가량 낮추는 목표를 세운 사례가 있다. 고용량 가상데스크톱인프라(VDI)나 대규모 로그 처리처럼 사용량이 비교적 일정한 업무는 장기적으로 자체 인프라가 더 경제적이라고 본 것이다.
 AI 인프라에서도 비용과 사용 패턴이 선택을 가르는 변수로 나타났다. 카카오클라우드가 2025년 9월부터 12월까지 356개 기업의 IT 전문가 508명을 조사한 결과 GPUaaS 도입 장애요인으로 비용 부담을 꼽은 응답이 38.6%로 가장 많았고 비용 예측의 어려움이 20.8%로 뒤를 이었다.
 복수응답 기준 GPU 사용 형태는 상시 가동 39.1%, 단기·실험 목적 31.6%였다. 클라우드 관련 행사 참가자를 중심으로 한 설문이라는 한계는 있지만 AI 인프라를 고를 때 비용과 사용 기간이 함께 고려되고 있음을 보여준다.
 카카오엔터프라이즈 관계자는 클라우드에서 GPU를 빌려 쓰면 장기 사용 시 비용이 크게 늘 수 있고 온프레미스는 초기 투자비와 전력·냉각 등 운영 부담이 크다고 설명했다. 그는 “경영진이 비용 통제를 원하면서 온프레미스 방식을 고민하거나 GPU 도입 의사결정이 늦어지고 있다”고 말했다.
 다만 AI 인프라에서 기업들이 당장 더 크게 체감하는 비용 변수는 메모리·SSD보다 GPU라는 시각도 있다. NHN클라우드 관계자는 “고객들은 메모리나 SSD보다 더 높은 사양의 GPU를 사용할 때 늘어나는 비용을 크게 고려한다”며 “성능 개선과 비용 효율성 사이에서 균형을 고민하는 추세”라고 말했다.
 베스핀글로벌 관계자는 “과거 ‘무조건 클라우드’인 클라우드 퍼스트 기조에서 이제는 ‘똑똑한 클라우드’인 클라우드 스마트 기조로 전략이 바뀌었다”며 “핵심 DB 역시 클라우드 네이티브 서비스의 편리함을 취할지, 라이선스와 트래픽 비용을 고려해 코로케이션이나 온프레미스로 내릴지 훨씬 더 깐깐하게 저울질하고 있다”고 말했다.
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