많은 기업들이 AI 도구 과잉 도입의 부작용을 깨닫고 "AI 스택 다이어트"를 시작하고 있다. 도구를 줄이면 비용도 줄 것이라는 논리는 직관적으로 맞다. 그런데 현장에서는 이상한 일이 벌어진다. 도구를 3개 줄였는데 청구서는 오히려 7% 올랐다. 팀은 혼란에 빠지고, CFO는 IT 팀을 의심하기 시작한다.

이것이 내가 "최적화의 역설(Optimization Paradox)"이라고 부르는 현상이다. 그리고 이 역설의 뿌리를 이해하지 못하면, 어떤 AI 스택 전략도 결국 같은 함정에 빠지게 된다.

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왜 도구를 줄여도 비용이 줄지 않는가

지금까지 나는 AI 도구를 추가할 때 비용이 어떻게 비선형적으로 복리 증가하는지를 반복적으로 분석해왔다. 핵심은 단순하다. AI 도구 하나를 추가하면 그 도구의 토큰/API 비용만 오르는 게 아니다. 웜 컴퓨트(warm compute), 라우팅, 인증, 전처리/후처리, 데이터 이그레스, 관찰 가능성 인프라, 재시도 로직—이 모든 "연결 비용(Connection Tax)"이 함께 올라간다.

그렇다면 도구를 제거하면 이 연결 비용도 함께 사라져야 하지 않을까?

이론적으로는 그렇다. 실제로는 그렇지 않다. 그 이유는 세 가지다.

1. 인프라는 '소비'가 아니라 '프로비저닝' 단위로 과금된다

클라우드 인프라의 많은 부분은 실제 사용량이 아니라 예약된 용량(reserved capacity) 기준으로 청구된다. AI 도구 A를 위해 프로비저닝한 GPU 인스턴스, 메모리 캐시, 로드밸런서는 도구 A를 제거한다고 해서 자동으로 해제되지 않는다. 담당 엔지니어가 명시적으로 디프로비저닝(deprovisioning)하지 않으면, 그 인프라는 아무도 사용하지 않는 상태에서도 계속 과금된다.

이것은 "좀비 인프라(Zombie Infrastructure)" 문제로, 클라우드 비용 낭비의 고전적 원인 중 하나다. 그런데 AI 도구 스택에서는 이 문제가 더 심각하다. AI 도구 간 연결을 위해 생성된 인프라는 어느 한 도구에 명확히 귀속되지 않기 때문에, 도구를 제거해도 연결 인프라가 "고아(orphan)" 상태로 남는 경우가 많다.

2. 남은 도구들이 빈자리를 채우며 트래픽을 흡수한다

도구를 제거하면 그 도구가 처리하던 워크로드는 사라지지 않는다. 대부분의 경우, 남은 도구들이 그 트래픽을 흡수하도록 오케스트레이션 레이어가 재구성된다. 이 과정에서 남은 도구들의 호출 빈도와 컨텍스트 윈도우 크기가 증가하고, 결과적으로 토큰 소비와 인프라 부하가 올라간다.

3개 도구를 5개가 나눠 처리하던 것을 2개가 처리하게 되면, 2개의 비용은 단순히 각자의 몫만큼 오르는 게 아니다. 더 긴 컨텍스트, 더 복잡한 프롬프트, 더 많은 재시도—이 모든 것이 비용을 비선형적으로 끌어올린다.

3. 관찰 가능성 비용은 도구 수가 아니라 '변화의 빈도'에 비례한다

많은 팀이 간과하는 사실이 있다. 관찰 가능성(observability) 인프라—로그 수집, 트레이싱, 알림 시스템—의 비용은 도구의 수보다 시스템이 얼마나 자주 변하는가에 더 민감하게 반응한다.

도구를 제거하는 과정 자체가 시스템의 대규모 재구성을 의미한다. 새로운 라우팅 패턴, 변경된 데이터 흐름, 재조정된 의존성—이 모든 변화를 추적하기 위해 관찰 가능성 시스템은 일시적으로 더 많은 데이터를 수집하고 더 많은 알림을 발생시킨다. 최적화 기간 동안 오히려 모니터링 비용이 급등하는 이유다.

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'최적화의 역설'이 만들어내는 조직적 함정

비용 문제보다 더 위험한 것은 이 역설이 조직 내에서 만들어내는 의사결정 마비다.

도구를 줄였는데 비용이 올랐다는 경험은 팀에게 강력한 학습 효과를 남긴다. "최적화하면 오히려 손해"라는 인식이 생기고, 다음번 최적화 시도는 더 강한 내부 저항에 부딪힌다. CFO는 IT 팀의 능력을 의심하고, IT 팀은 CFO에게 설명할 수 없는 청구서를 들고 회의실에 들어가는 상황이 반복된다.

이것이 내가 "책임의 공백(Accountability Vacuum)"이라고 부르는 구조적 문제의 핵심이다. AI 스택이 하는 일과 클라우드 청구서가 기록하는 것 사이의 간극이 점점 벌어지면서, 어떤 결정도 그 비용 효과를 사전에 예측하기 어려워진다.

결과적으로 조직은 두 가지 잘못된 선택지 사이에서 표류한다:

• 현상 유지: "어차피 바꿔도 비용이 오르니 그냥 두자"
• 무계획 삭감: "일단 다 끊고 보자"

두 선택 모두 장기적으로 더 높은 비용과 더 낮은 AI 활용도로 귀결된다.

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역설을 풀기 위한 세 가지 접근법

접근법 1: 도구 제거 전 '비용 귀속 감사(Cost Attribution Audit)'를 먼저 하라

도구를 제거하기 전에 반드시 해야 할 작업이 있다. 해당 도구와 직접 연결된 인프라 리소스의 전체 목록을 작성하고, 각 리소스가 다른 도구와 공유되는지 여부를 확인하는 것이다.

실무적으로는 다음 질문에 답해야 한다:

• 이 도구를 위해 프로비저닝된 컴퓨트 인스턴스가 있는가?
• 이 도구의 출력을 소비하는 다른 도구가 있는가?
• 이 도구가 제거되면 그 트래픽은 어디로 가는가?
• 이 도구와 관련된 관찰 가능성 설정은 무엇이며, 제거 후 자동으로 해제되는가?

이 감사 없이 도구를 제거하면, 좀비 인프라와 트래픽 재분배의 비용 효과를 예측할 수 없다.

접근법 2: '단계적 제거(Gradual Deprecation)'와 비용 모니터링을 동기화하라

도구를 즉시 제거하는 대신, 트래픽을 점진적으로 줄이면서 각 단계에서 비용 변화를 측정하는 방식이 훨씬 안전하다.

예를 들어, 도구 A의 트래픽을 100% → 50% → 20% → 0%로 단계적으로 줄이면서 각 단계에서 전체 스택의 비용 변화를 측정한다. 만약 50% 단계에서 비용이 예상보다 크게 오른다면, 트래픽 재분배로 인한 다른 도구의 부하 증가를 의심해야 한다.

이 방식은 시간이 더 걸리지만, 최적화 결과를 예측 가능하게 만들고 조직 내 신뢰를 유지하는 데 결정적이다.

접근법 3: 비용 최적화의 목표를 '도구 수'가 아니라 '연결 복잡도'로 재정의하라

이것이 가장 근본적인 관점의 전환이다.

AI 스택의 비용을 결정하는 것은 도구의 수가 아니다. 도구들 사이의 연결 복잡도다. 5개 도구가 순차적으로 연결된 파이프라인은 10개 도구가 느슨하게 연결된 구조보다 훨씬 저렴할 수 있다.

따라서 최적화의 목표는 "도구를 몇 개 줄이겠다"가 아니라 "연결 지점(integration points)을 몇 개 줄이겠다"가 되어야 한다. 구체적으로:

• N개의 도구가 M개의 연결을 가진다면, 연결 수를 줄이는 것이 도구 수를 줄이는 것보다 비용 효과가 크다
• 공유 인프라를 늘리고 도구별 전용 인프라를 줄이는 것이 총 비용을 낮춘다
• 오케스트레이션 레이어를 단순화하는 것이 개별 도구 제거보다 관찰 가능성 비용에 더 큰 영향을 미친다

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지금 당장 적용할 수 있는 체크리스트

이 글을 읽는 독자 중 AI 스택 최적화를 계획 중인 팀이라면, 다음 체크리스트를 실행 전 반드시 검토하길 권한다.

제거 전 확인 사항:

• 해당 도구에 귀속된 클라우드 리소스 목록 작성 완료
• 해당 도구의 트래픽이 제거 후 어떻게 재분배될지 시뮬레이션 완료
• 좀비 인프라 발생 가능성 검토 및 디프로비저닝 계획 수립
• 관찰 가능성 설정 변경 계획 및 일시적 비용 증가 예산 확보

제거 후 모니터링 사항:

• 전체 스택의 토큰/API 비용 변화 (72시간 내)
• 남은 도구들의 호출 빈도 및 컨텍스트 크기 변화
• 웜 컴퓨트 및 데이터 이그레스 비용 변화
• 관찰 가능성 인프라 비용 변화

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역설의 끝에서 보이는 것

"최적화의 역설"은 AI 스택이 단순한 SaaS 도구의 집합이 아니라는 사실을 다시 한번 상기시킨다. 각 도구는 독립적인 비용 단위가 아니라, 서로 얽힌 인프라 생태계의 일부다. 그래서 하나를 빼면 전체가 재조정되고, 그 재조정의 비용은 예측하기 어렵다.

기술은 단순히 기계가 아니라, 인간의 삶을 풍요롭게 하는 도구다. 그리고 그 도구를 현명하게 다루려면, 도구 하나하나의 기능이 아니라 도구들이 만들어내는 시스템의 구조를 이해해야 한다.

AI 클라우드 비용 문제의 해법은 더 많은 도구도, 더 적은 도구도 아니다. 더 잘 설계된 연결이다. 그 연결의 복잡도를 줄이는 것—그것이 역설을 풀 수 있는 유일한 방법이다.