AI 클라우드 비용이 폭발적으로 증가하고 있다는 사실은 이제 업계에서 공공연한 비밀이다. 그런데 흥미로운 점은, 대부분의 조직이 이 문제를 "예산 초과"로 인식하고 "지출을 줄여라"는 처방을 내린다는 것이다. 하지만 현장에서 15년간 AI 클라우드 생태계를 취재하며 깨달은 것이 있다면, 그 처방이 오히려 문제를 악화시킬 수 있다는 점이다.

비용이 불어나는 진짜 원인은 예산의 크기가 아니라, 아키텍처의 구조에 있다.

---

AI 클라우드 지출, 왜 "줄이면 줄일수록 더 복잡해지는가"

많은 엔지니어링 리더들이 이런 경험을 해봤을 것이다. 분기 말이 되면 CFO가 클라우드 청구서를 들고 와서 묻는다. "이게 다 뭔가요?" 그러면 팀은 각자의 라인 아이템을 가리키며 말한다. "저건 우리 게 아닌데요." 결국 아무도 전체 비용을 설명하지 못한다.

이 상황이 단순한 회계 문제처럼 보일 수 있다. 하지만 실제로는 훨씬 더 심각한 구조적 문제의 징후다.

AI 도구를 하나씩 추가할 때마다, 그 도구는 독립적으로 작동하지 않는다. 인증(Auth), 라우팅, 관찰 가능성(Observability), 데이터 이그레스(Data Egress), 재시도 로직 — 이 모든 "연결 인프라"가 함께 따라온다. 나는 이것을 연결세(Connection Tax)라고 불러왔는데, 이 세금의 특성은 도구 수가 늘어날수록 비선형적으로 증가한다는 데 있다.

수학적으로 표현하면 간단하다. AI 도구가 N개라면 그 사이의 상호작용 면은 N(N-1)/2개다. 도구가 3개면 상호작용 면은 3개지만, 도구가 10개가 되면 45개로 늘어난다. 비용 증가가 "도구를 2배 늘렸더니 비용도 2배"가 아니라 "도구를 2배 늘렸더니 비용이 4~5배"가 되는 이유가 여기 있다.

---

예산 삭감이 오히려 독이 되는 이유

여기서 역설이 발생한다. 비용을 줄이기 위해 AI 도구 몇 개를 제거하면, 단기적으로는 청구서가 줄어 보인다. 그런데 실제로는 그 도구를 지원하던 연결 인프라가 완전히 제거되지 않는 경우가 많다.

왜냐하면 그 인프라가 다른 도구들과도 공유되고 있기 때문이다. 웜 컴퓨트(Warm Compute)는 계속 돌아가고, 관찰 가능성 파이프라인은 여전히 데이터를 수집하며, 데이터 이그레스 비용은 여전히 발생한다. 도구 하나를 껐다고 해서 그 도구가 만들어낸 연결 구조가 함께 사라지지 않는다.

이것이 바로 "예산을 줄여라"는 처방이 실패하는 구조적 이유다. 청구서의 라인 아이템을 자르는 것은 나무의 가지를 치는 것과 같다. 뿌리는 그대로이고, 다음 달이면 다시 자란다.

---

"구조를 바꿔라": 실무에서 실제로 작동하는 세 가지 접근법

그렇다면 어떻게 해야 할까? 내가 취재하고 분석한 사례들을 바탕으로, 실제로 효과를 본 세 가지 구조적 접근법을 정리해보겠다.

1. AI 클라우드 도구의 "통합 지점"을 먼저 설계하라

가장 흔한 실수는 AI 도구를 먼저 도입하고, 나중에 연결 구조를 생각하는 것이다. 이 순서를 바꿔야 한다.

도구를 추가하기 전에 먼저 물어야 할 질문이 있다. "이 도구는 기존 어떤 도구와 연결되는가? 그 연결 지점에서 발생하는 인증, 데이터 이동, 재시도 비용은 어디에 귀속되는가?"

이 질문에 답할 수 없다면, 그 도구는 아직 도입할 준비가 되지 않은 것이다. 실제로 미국의 일부 엔지니어링 팀들은 AI 도구 도입 심사 과정에 "연결 비용 영향 평가(Connection Cost Impact Assessment)"를 필수 항목으로 포함시키고 있는 것으로 보인다.

2. 비용 귀속(Attribution) 구조를 청구서가 아닌 아키텍처 단계에서 만들어라

FinOps 팀이 아무리 태깅을 잘해도, 아키텍처 자체가 비용 귀속을 불가능하게 설계되어 있다면 소용이 없다. AI 클라우드 환경에서 비용 추적이 어려운 이유는 청구서의 카테고리가 AI 도구별로 분리되어 있지 않기 때문이다.

예를 들어, 데이터 이그레스 비용은 "네트워크" 카테고리에 잡힌다. 관찰 가능성 비용은 "모니터링" 카테고리에 잡힌다. 이 비용들이 어떤 AI 도구의 어떤 워크플로우에서 발생했는지 추적하려면, 청구서 레벨이 아닌 아키텍처 레벨에서 태깅 전략을 설계해야 한다.

구체적으로는, 각 AI 도구 통합 레이어에 비용 센터 ID를 주입하고, 이 ID가 모든 하위 인프라 호출에 전파되도록 설계하는 방식이 효과적일 가능성이 있다. 이는 개발 초기 단계에서 설계되어야 하며, 나중에 레트로핏(retrofit)하는 것은 매우 어렵다.

3. "AI 도구 수"가 아닌 "상호작용 면의 수"를 KPI로 관리하라

현재 대부분의 조직은 "몇 개의 AI 도구를 사용하는가"를 관리 지표로 삼는다. 이것은 잘못된 지표다.

올바른 지표는 상호작용 면의 수, 즉 도구 간 연결 지점의 총 개수다. 이 숫자가 비용 증가의 실질적 드라이버이기 때문이다. 도구 10개를 사용하더라도 각각이 독립적으로 작동한다면 연결 면은 0이다. 반면 도구 5개가 모두 서로 연결되어 있다면 연결 면은 10개다.

Gartner의 클라우드 비용 최적화 보고서에 따르면, 클라우드 지출의 상당 부분이 사용되지 않거나 과다 프로비저닝된 리소스에서 발생하는 것으로 나타났다. 하지만 AI 도구 통합 환경에서는 이 분석만으로는 부족하다. "사용 중인" 리소스임에도 불구하고, 그것이 어떤 도구의 어떤 연결에서 발생했는지 알 수 없는 비용이 훨씬 더 큰 문제다.

---

AI 클라우드 아키텍처 부채: 지금 당장 확인해야 할 신호들

자신의 조직이 이미 구조적 문제에 빠져 있는지 확인하는 방법이 있다. 다음 질문에 "예"가 3개 이상이라면, 예산 삭감이 아닌 아키텍처 재설계를 고려해야 할 시점이다.

• 청구서 설명 불가: 분기 말 클라우드 청구서의 20% 이상을 특정 팀이나 도구에 귀속시킬 수 없다.
• 비용 예측 실패: 새 AI 도구를 추가할 때 예상 비용과 실제 비용의 차이가 지속적으로 2배 이상이다.
• 도구 제거 효과 없음: AI 도구를 제거했는데도 클라우드 비용이 예상만큼 줄지 않았다.
• 인프라 공유 불투명: 여러 AI 도구가 동일한 인프라 컴포넌트를 공유하고 있지만, 각 도구의 사용 비중을 알 수 없다.
• FinOps 팀의 AI 포기: FinOps 팀이 AI 관련 비용은 "추적 불가"로 분류하고 포기한 상태다.

---

조직 구조의 문제: 기술 부채가 아닌 "책임 부채"

여기서 한 발 더 나아가야 한다. 아키텍처 구조 문제는 결국 조직 구조 문제와 맞닿아 있다.

AI 도구를 도입하는 팀, 인프라를 관리하는 팀, 비용을 추적하는 FinOps 팀이 각자의 사일로(Silo) 안에서 움직이는 한, 연결세는 영원히 "아무도 모르는 비용"으로 남는다. 각 팀은 자신의 영역에서 최선을 다하고 있지만, 그 경계 사이에서 비용이 새어나간다.

나는 이것을 책임 진공(Accountability Vacuum)이라고 부른다. 기술적 문제라기보다는 거버넌스의 문제다. AI 도구 통합의 비용을 누가 소유하고, 누가 설명할 수 있어야 하는가 — 이 질문에 답하는 것이 구조 개선의 출발점이다.

실질적으로는, "AI 인프라 비용 오너십 매트릭스"를 만드는 것이 도움이 된다. 각 AI 도구 통합 지점에 대해 비용 소유자(Cost Owner), 기술 소유자(Tech Owner), 비즈니스 소유자(Business Owner)를 명확히 지정하고, 이 세 역할이 분기마다 함께 청구서를 검토하는 구조를 만드는 것이다.

---

스타트업과 대기업, 같은 문제 다른 맥락

흥미롭게도, 이 문제는 스타트업과 대기업에서 다른 방식으로 나타난다.

스타트업은 빠른 실험을 위해 AI 도구를 무분별하게 추가하는 경향이 있다. 초기에는 규모가 작아 연결세가 눈에 띄지 않지만, 시리즈 B~C 단계에서 갑자기 클라우드 비용이 폭발하는 경우가 많다. 이 시점에서 아키텍처를 재설계하는 것은 이미 서비스가 운영 중이기 때문에 매우 어렵고 비용도 크다.

대기업은 반대 방향의 문제를 겪는다. 부서마다 서로 다른 AI 도구를 도입하고, 각 부서의 클라우드 계정이 분리되어 있어 전사적 연결 비용이 보이지 않는다. 각 부서는 자신의 예산 내에서 "합리적으로" 지출하고 있지만, 전사 CTO가 보는 통합 청구서는 설명 불가능한 숫자들의 집합이 된다.

두 경우 모두 해법의 방향은 같다. 도구를 줄이는 것이 아니라, 도구 간 연결 구조를 의도적으로 설계하는 것이다.

---

지금 당장 할 수 있는 것

긴 아키텍처 재설계를 시작하기 전에, 오늘 당장 할 수 있는 세 가지 액션이 있다.

첫째, 현재 사용 중인 AI 도구 목록을 만들고, 각 도구 쌍 사이에 어떤 데이터가 어떤 방향으로 흐르는지 간단한 다이어그램을 그려보라. 이것만으로도 "숨겨진 연결"이 얼마나 많은지 놀라게 될 것이다.

둘째, 지난 3개월 클라우드 청구서에서 "AI 도구 구독/API 비용"이 아닌 나머지 — 네트워크, 컴퓨트, 모니터링, 스토리지 — 의 비율을 계산해보라. 이 비율이 전체의 40%를 넘는다면 연결세가 이미 심각한 수준일 가능성이 있다.

셋째, FinOps 팀과 AI 인프라 팀이 함께 앉아서 "이 비용은 어디서 왔는가"를 설명할 수 없는 항목을 리스트업하라. 그 리스트가 바로 아키텍처 재설계의 우선순위 목록이 된다.

---

기술은 단순히 기계가 아니라, 인간의 삶을 풍요롭게 하는 도구다. 하지만 그 도구가 조직의 재정 투명성을 갉아먹는 블랙박스가 된다면, 아무리 강력한 AI 클라우드 기술도 결국 조직의 발목을 잡는 부채가 된다. 우리가 직면한 문제를 해결하는 첫걸음은 "얼마를 쓰고 있는가"가 아니라 "왜 그 비용이 발생하는가"를 설명할 수 있는 구조를 만드는 것이다. 그 구조 없이는 어떤 예산 삭감도, 어떤 FinOps 도구도 근본적인 해답이 될 수 없다.