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기업이 AI 및 SaaS 비용 관리를 위해 FinOps로 전환하는 이유
기업들은 AI 및 SaaS 비용을 제어하기 위해 FinOps를 클라우드를 넘어 확장하고 있습니다. 예측할 수 없는 AI 비용으로 인해 새로운 전략이 필요하며, 거버넌스가 단기적인 비용 절감을 대체하고 있습니다. 멀티클라우드의 복잡성으로 인해 비효율이 발생하고 있으며, Fortune 100대 기업은 FinOps를 표준으로 삼고 있습니다. 이제 기술 지출을 통제하는 것은 필수입니다.
월간 구독을 넘어: 기술 비용의 실제 범위
SaaS 또는 AI 솔루션의 정가는 시작에 불과합니다. 기술 플랫폼을 평가할 때는 많은 공급업체가 프레젠테이션에서 편리하게 생략하는 이러한 잠재적인 추가 비용을 고려하는 것이 중요합니다:
데이터 준비 및 마이그레이션
인공지능 시스템은 처리하는 데이터만큼만 성능이 향상됩니다. Gartner의 조사에 따르면 데이터 준비는 일반적으로 전체 AI 구현 비용의 20~30%를 차지합니다. 많은 조직이 이에 필요한 리소스를 과소평가하고 있습니다:
- 기록 데이터 정리 및 표준화
- 일관된 데이터 분류 체계 확립
- 기존 시스템에서 데이터 마이그레이션
- 데이터 거버넌스 프레임워크 만들기
AI 비용 최적화의 고유한 과제
AI 비용 관리는 기존의 클라우드 지출 관리와는 다릅니다. AI는 GPU, 학습 주기 및 실시간 추론 처리에 의해 완전히 다른 규모로 작동합니다. AI의 비용 구조는 복잡합니다:
- GPU는 비싸고 AI 모델에는 막대한 처리 능력이 필요합니다.
- 모델 학습에는 며칠 또는 몇 주가 소요될 수 있으며, 예측할 수 없는 속도로 컴퓨팅 리소스가 소모됩니다.
- 학습된 AI 모델을 사용하여 결과를 생성하는 프로세스인 추론은 특히 대규모로 비용이 누적됩니다.
- 기업이 AI 모델이 처리한 데이터의 양에 따라 비용을 지불하는 토큰 기반 요금제
기존 시스템과의 통합
완전히 자율적인 시스템으로 운영되는 기업은 거의 없습니다. 귀사의 AI 솔루션은 아마도 다음과 연결해야 할 것입니다:
- CRM 플랫폼
- ERP 시스템
- 마케팅 자동화 도구
- 맞춤형 인테리어 애플리케이션
기술 환경에 따라 예산을 책정해야 할 수도 있습니다:
- 맞춤형 통합을 위한 개발 시간
- 복잡한 시스템을 위한 미들웨어 솔루션
- 호환성을 위해 기존 시스템을 업그레이드할 수 있는 가능성
직원 교육 및 변경 관리
MIT 슬론 매니지먼트 리뷰에 따르면, AI 솔루션을 구현하는 조직은 일반적으로 예산의 15~20%를 교육 및 변화 관리에 할당해야 합니다. 이는 현실적으로 고려해야 할 사항입니다:
- 학습 기간 동안의 초기 생산성 저하
- 공식 교육 세션에 소요되는 시간
- 새로운 워크플로우에 대한 잠재적 저항
- 새로운 프로세스 문서화
거버넌스가 비용 절감보다 우선 순위로 부상하고 있습니다.
핀옵스의 초기 단계는 주로 비용 절감에 관한 것이었습니다. 하지만 기업들은 명백한 비효율을 제거하고 나면 정책, 자동화 및 장기적인 재무 규율을 만드는 거버넌스에서 진정한 가치가 나온다는 사실을 깨닫고 있습니다.
최적화는 빠른 해결책입니다. 거버넌스는 조직의 재정적 규율을 대규모로 유지하는 것입니다. 이는 비용 초과에 대응하는 것과 애초에 비용 초과를 방지하는 것의 차이입니다. 거버넌스는 클라우드 활용에 대한 정책을 수립하고, 지출 관리를 자동화하며, 비용 효율성을 핵심 비즈니스 기능으로 보장하는 것을 의미합니다.
AI 및 멀티 클라우드에 대한 투자로 비용 관리가 복잡해짐
기업들은 SaaS, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 클라우드, 온프레미스 데이터 센터를 혼합하여 사용합니다. 따라서 비용 관리가 훨씬 더 복잡해집니다. 클라우드 제공업체마다 청구 구조가 다르고, 프라이빗 데이터센터는 완전히 다른 비용 모델로 초기 투자가 필요합니다.
멀티 클라우드 전략은 복잡성을 더욱 가중시킵니다:
- 클라우드 간 데이터 이동은 종종 간과되지만 잠재적으로 상당한 종료 비용을 유발할 수 있습니다.
- 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드에 분산된 워크로드는 중복과 용량 낭비를 방지하기 위해 신중한 밸런싱이 필요합니다.
- AI는 문제를 더욱 복잡하게 만듭니다. 높은 컴퓨팅 요구 사항으로 인해 여러 환경에서의 재무 모니터링이 더욱 어려워집니다.
FinOps 재단의 설문조사에 따르면 69%의 기업이 AI 워크로드에 SaaS를 사용하고 있으며, 30%는 프라이빗 클라우드와 데이터 센터에 투자하고 있는 것으로 나타났습니다. 이 수치는 기업들이 단일 클라우드 구현을 넘어 여러 플랫폼에 걸쳐 비용을 최적화하는 데 어려움을 겪고 있다는 분명한 추세를 보여줍니다.
당사의 약속: 완전한 투명성을 갖춘 경쟁력 있는 구독 비용
저희는 시장 평균보다 훨씬 낮은 매우 경쟁력 있는 구독 비용을 제공합니다. 이러한 저렴한 가격은 미끼 상품이 아니라 운영 효율성과 모든 기업이 AI에 액세스할 수 있도록 하려는 노력의 결과입니다.
매력적인 초기 가격 뒤에 실제 비용을 숨기는 다른 제공업체와 달리, 저희는 저렴한 구독료와 완전한 투명성을 결합합니다:
- 숨겨진 비용이나 깜짝 놀랄만한 비용이 없는 저렴한 월 사용료
- 명확한 계층 구조로 성장에도 비용을 예측할 수 있습니다.
- 기본 가격에 기본 교육 및 온보딩이 포함되어 있습니다.
- 넉넉한 API 호출 한도 및 명확하게 게시된 초과 요금
- 변화하는 요구 사항에 따른 간단하고 비용 효율적인 업그레이드 경로
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비용을 상쇄하는 숨겨진 혜택
비용에 대한 전체 그림을 이해하는 것도 중요하지만, 많은 조직이 도입 후 발견하는 '숨겨진 혜택'도 있습니다:
부서 간 효율성 향상
AI 구현은 종종 주요 사용 사례를 넘어 예상치 못한 효율성을 창출합니다. 한 제조 고객사는 처음에는 재고를 최적화하기 위해 플랫폼을 사용했지만, 부수적인 이점으로 조달 프로세스가 크게 개선되는 것을 발견했습니다.
기술 부채 감소
최신 AI 기반 SaaS 솔루션은 종종 여러 레거시 시스템을 대체하여 초기 ROI 계산에 나타나지 않을 수 있는 유지 관리 비용과 기술적 책임을 제거합니다.
경쟁 인텔리전스
AI 플랫폼의 분석 기능은 종종 기업이 외부 컨설턴트에게 지불했던 시장 동향 및 경쟁 포지셔닝에 대한 인사이트를 제공합니다.
관리자를 위한 결론 및 고려 사항
핀옵스는 빠르게 변화하고 있습니다. 클라우드 비용 최적화 전략으로 시작된 것이 이제는 SaaS 및 AI 비용 관리의 기반이 되고 있습니다. 특히 AI 비용의 거버넌스 및 제어에 있어 FinOps를 진지하게 받아들이는 기업은 디지털 트랜스포메이션을 관리하는 데 있어 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
관리자를 위한 핵심 사항
- 핀옵스가 클라우드를 넘어 AI와 SaaS로 확장: 기업들은 예측할 수 없는 AI 비용과 SaaS 확산을 제어하기 위해 핀옵스를 도입하고 있습니다. 리더는 핀옵스를 재무 계획에 통합하여 통제되지 않은 디지털 지출을 방지해야 합니다.
- AI 비용 관리에는 새로운 전략이 필요합니다: 고가의 GPU, 토큰 기반 가격 책정, 리소스 집약적인 트레이닝 주기에 의존하는 AI에는 기존의 클라우드 비용 관리가 적합하지 않습니다. 관리자는 재정 초과를 방지하기 위해 AI에 특화된 비용 모니터링 및 워크로드 최적화를 구현해야 합니다.
- 거버넌스가 비용 절감을 우선 순위로 대체하고 있습니다. 비용 최적화는 수익이 감소하는 반면 장기적인 비용 관리는 거버넌스, 자동화 및 정책 집행에 달려 있습니다. 리더는 단기적인 비용 절감에서 지속 가능한 재무 규율로 초점을 전환해야 합니다.
- 멀티 클라우드 및 AI 투자로 인한 복잡성 증가: 기업들이 SaaS, 퍼블릭 클라우드, 프라이빗 인프라에 AI를 배포하면서 비용 관리가 더욱 어려워지고 있습니다. 의사 결정권자는 비효율성과 비용 상승을 방지하기 위해 모든 환경에 걸쳐 통합된 FinOps 접근 방식을 채택해야 합니다.
전체 비용 상황을 이해한다는 것은 AI 도입을 막는 것이 아니라 적절한 계획을 통해 성공적인 구현을 보장한다는 의미입니다. 구현 전문가가 조직의 특정 상황, 기존 시스템 및 내부 역량을 고려하여 포괄적인 예산을 수립할 수 있도록 도와드립니다.
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