에이전틱 AI 시대, 클라우드 시장의 판도를 뒤흔들 변화
인공지능(AI) 기술이 발전하면서 AI 개발 및 배포 시장을 선점하기 위한 주요 클라우드 서비스 업체들의 경쟁이 치열해지고 있습니다. AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저와 같은 거대 기업들은 AI 분야에 막대한 투자를 집중하며 시장 주도권을 확보하려 노력하고 있습니다. 하지만 에이전틱 AI의 등장은 이러한 경쟁 구도에 예상치 못한 변수를 가져올 수 있습니다. 에이전틱 AI가 퍼블릭 클라우드 시장에 미치는 영향은 기존의 예상과는 다를 수 있다는 분석이 나오고 있습니다.
에이전틱 AI, 아키텍처 중심의 접근 방식
에이전틱 AI는 단순히 대규모 클라우드 자원을 필요로 하는 기술이 아니라, 시스템 아키텍처 자체에 초점을 맞춘 접근 방식입니다. 에이전틱 AI 시스템은 목표 달성을 위해 스스로 작업을 수행하고, 의사 결정을 내리며, 필요한 자원을 관리할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 자율적인 특성 덕분에 에이전틱 AI는 다양한 인프라 환경에서 효율적으로 작동할 수 있습니다. 특히, 클라우드 서비스 업체들이 대규모 투자를 하는 전문 GPU 클러스터에 대한 의존도가 낮다는 점이 특징입니다.
하이브리드 클라우드 마이그레이션 패턴
에이전틱 AI 시스템의 구축 및 배포는 하이브리드 접근 방식을 지향하는 경향이 있습니다. 즉, 워크로드를 온프레미스 환경, 프라이빗 클라우드, 그리고 다양한 퍼블릭 클라우드 서비스 제공업체(AWS, 구글 클라우드 플랫폼 등) 간에 유연하게 이동시키는 것이 가능합니다. 이러한 유연성은 에이전틱 AI가 특정 클라우드 서비스에 종속되지 않고 다양한 환경에서 최적의 성능을 발휘할 수 있도록 합니다. 따라서 에이전틱 AI가 빅3 클라우드의 대규모 퍼블릭 클라우드 서비스 채택을 압도적으로 촉진할 것이라는 기대는 다소 빗나갈 수 있습니다.
통합 vs. 중앙 집중화
에이전틱 AI는 기존의 중앙 집중식 AI 접근 방식과는 근본적으로 다른 특성을 지닙니다. 강력한 연산 능력을 가진 슈퍼컴퓨터라기보다는, 마치 유능한 직원처럼 독립적으로 업무를 수행하고 필요한 경우 외부 서비스를 활용하는 방식입니다. 에이전틱 AI 시스템은 중앙 집중식 처리 능력에 의존하지 않고, 분산 네트워크처럼 작동하며 표준 하드웨어에서도 실행 가능합니다. 핵심은 자원을 효율적으로 활용하고, 필요에 따라 특화된 서비스를 통합하며, 다양한 환경에서 유연하게 조정하는 능력입니다. 진정한 혁신은 강력한 성능이 아니라, 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 지능적이고 자율적인 시스템을 구축하는 데 있습니다.
분산형 아키텍처 선호
대형 클라우드 서비스 업체들은 데이터 관리 및 하이브리드 클라우드 솔루션과 함께 AI/ML 기능을 강조하고 있지만, 에이전틱 AI 시스템은 보다 분산된 접근 방식을 취할 가능성이 높습니다. LLM(Large Language Model)을 핵심 구성 요소가 아닌 외부 서비스로 통합하는 아키텍처 패턴이 일반적입니다. 이러한 접근 방식은 중앙 집중식 클라우드 자원보다는 작고 특수 목적에 맞게 구축된 언어 모델과 분산 처리를 선호합니다. 이는 실제 시스템 구축 경험을 통해 확인할 수 있는 사실입니다.
다양한 IT 인프라 환경의 활용
현대 IT 인프라는 에이전틱 AI 시스템을 배포하는 데 이상적인 플랫폼을 제공합니다. 지역 서비스 업체, 독립 클라우드, 매니지드 서비스, 코로케이션 시설, 그리고 프라이빗 클라우드 등은 주요 퍼블릭 클라우드에 비해 더 비용 효율적이고 유연한 대안을 제공할 수 있습니다. 이러한 분산형 접근 방식은 에이전틱 AI의 엣지 컴퓨팅, 로컬 처리, 그리고 하이브리드 아키텍처에 대한 요구와 완벽하게 일치합니다. 기업은 비용, 성능, 데이터 주권을 통제하면서 인프라의 적절한 조합을 활용하여 확장 가능한 AI 솔루션을 구축할 수 있습니다.
효율적인 데이터 처리 방식
에이전틱 AI 시스템의 분산 접근 방식은 데이터 변경 및 처리 방식에서 그 효율성이 더욱 두드러집니다. 최신 시스템은 스토리지 서브 시스템과 직접 통합되어 불필요한 I/O 작업을 최소화하면서 블록 수준의 작업을 거의 연속적으로 수행할 수 있습니다. 이러한 효율성 덕분에 규모가 작은 전문 클라우드 서비스 업체가 하이퍼스케일러보다 더 매력적인 선택지가 될 수 있습니다.
빅3 클라우드의 역할 변화
SQL 서버 2025가 온프레미스 및 클라우드 환경 전반에 걸쳐 생성형 AI 기능을 통합하는 등 많은 진전이 있었지만, 에이전틱 AI의 성장 패턴은 하이퍼스케일러의 기대와 다를 수 있습니다. 에이전틱 AI의 분산적 특성과 비용 효율적인 전문 솔루션에 대한 필요성이 맞아 떨어지면서, 대형 퍼블릭 클라우드 플랫폼에 집중되기보다는 더 광범위한 서비스 생태계에 걸쳐 성장이 확산될 것으로 예상됩니다. 미래는 다양한 구성 요소가 서로 다른 환경 간의 중개자 역할을 하는 다리 구조가 될 것입니다.
멀티 클라우드 전략의 중요성
AWS, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저는 에이전틱 AI 환경에서 중요한 역할을 할 것이 분명하지만, 지배적인 플랫폼이라기보다는 분산된 아키텍처의 구성 요소 중 하나가 될 가능성이 더 큽니다. 에이전틱 AI 솔루션을 구현하는 기업은 단일 퍼블릭 클라우드로 통합하는 것보다 특정 요구 사항, 비용 및 성능 요구 사항을 최적화하는 멀티 클라우드 전략을 채택할 가능성이 높습니다. 여러 클라우드와 플랫폼에 걸쳐 자원과 기능을 조정해야 합니다. 이 접근 방식은 서비스 업체 통합보다 유연성과 효율성을 우선시하므로 에이전틱 AI 영역에서는 단일 클라우드 서비스 업체의 지배력을 제한하는 요인이 될 것입니다.
퍼블릭 클라우드 의존도 재고
많은 기업이 AI 전략을 재평가하면서 퍼블릭 클라우드 서비스 업체에 대한 의존도 역시 다시 생각하고 있습니다. 하이퍼스케일러 인프라에서 AI 워크로드를 실행하는 데 드는 비용이 급격하게 증가했고, 특히 생성형 AI 시스템의 엄청난 비용 부담에 기업은 당황하고 있습니다. 10년 전, 클라우드로 전환한 기업의 많은 수가 비용 절감에 대한 기대가 무너져 대안을 모색했습니다. 동시에, 온프레미스 인프라 비용이 크게 감소했습니다.
대안적인 인프라 솔루션의 부상
소유 또는 임대 하드웨어의 경제성이 향상되고 현대적인 코로케이션 서비스 업체와 매니지드 서비스의 가용성이 높아지면서 기업은 더 이상 데이터센터의 일상적인 운영을 관리할 필요가 없습니다. 이러한 변화는 확장성이나 성능을 희생하지 않으면서도 비용 관리와 유연성을 제공합니다. 하이퍼스케일러는 이제 AI 생태계에서 자사의 위치를 다시 생각해야 합니다. AI 인프라 시장이 정상화되면서 기업은 클라우드, 코로케이션, 매니지드 서비스, 전문 클라우드, 그리고 온프레미스 솔루션의 효율적인 조합을 찾고 있습니다.
지속 가능성, 주권, 자원 효율성 우선
퍼블릭 클라우드의 지배력에 대한 기존 가정보다는 지속 가능성, 주권, 그리고 자원 효율성을 우선시하는 경향이 나타나고 있습니다. 이는 하이퍼스케일러가 이러한 변화를 수용하고 과도기의 관련성을 유지하기 위해 자사의 서비스를 조정해야 한다는 의미입니다. 그러나 업계가 적응하는 과정에서 초기에는 약간의 고통은 불가피할 것입니다.
결론
에이전틱 AI의 등장은 클라우드 시장의 판도를 뒤흔들 잠재력을 지니고 있습니다. 중앙 집중식 클라우드에 대한 의존도를 줄이고, 분산된 아키텍처와 다양한 인프라 솔루션을 활용하는 방향으로 나아갈 것입니다. 기업들은 비용 효율적이고 유연한 AI 솔루션을 구축하기 위해 멀티 클라우드 전략을 적극적으로 고려해야 할 것입니다.
