AI 도입, Cloud Vs On-Premise

JayLee Enterprise AI, Roadmap Leave a Comment

앞에서 언급한 Gartner의 Tracy Tsai 는 같은 발표에서 AI 기술에 대한 도입/구매 방식과 관련되어 아래와 같이 요약을 한다.

AI 기술의 도입, 비즈니스를 적용하면서 많은 기업들이 고민을 한다. 돈을 투자하는 고위기업 임원들은 당연히 기술의 내재화를 통해 단편적 기술적용이 아닌 보다 장기적인 도입과 활용, 확장을 기대하는 것은 당연하다.

하지만 실제 AI 기술의 high level architecture 를 한 번만 깊이 있게 살펴보고 확인해 보면 내재화라는 것이, 별로 가능성이 높지 않다는 것이 필자의 판단이다.

Amazon이 AI 기술 가운데 Alexa의 음성인식기술의 스타트업 생태계 조석을 위해 조성한 펀드의 금액이 1억 달러다. (https://developer.amazon.com/alexa-fund)

이처럼 전체 AI 기술 가운데 음성인식기술 하나의 eco 시스템 구축을 위한 초기 투자규모인데, 국내 AI 기술 도입을 구상하는 대형 제조/금융 기관을 생각하면 AI가 완전히 대중/보편화 되는 시점을 5년으로 잡는다고 해도, 연간 최소 400–500억 원에서 1천 억 이상의 투자를 해야, 음성, 자연어, 이미지, 보안 등의 요소 기술의 핵심기술을 비즈니스적으로 유의미한 수준으로 자산화 하는 것이 가능하리란 단순 계산이 나온다.

2000년대 접어 들면서 대형 기관들이 웹전문가를 열심히 양성했고, 2010년 직전부터 모바일 전문가/모바일 기술/보안기술 그리고 2010년을 넘어서며 핀테크 기술 등을 내재화 하기 위한 투자를 집중했었다. 그러나 불행하게도 그 성과를 통해 해당 기술을 선도하거나 주목할 만한 성과를 만들어낸 현장 기업의 소식은 들어본 바 없다. 애초부터 가능성이 없었던 탓이다. 실력의 문제가 아니라 본업이 아닌 업무에, 치열한 기업들간의 각축적을 통해 이루어지는 혁신/시도/재투자/검증의 순환고리에서 유의미한 성과를 낼 수 없다는, 지극히 단순하고 현실적 판단이 결여된 결정이기 때문이다.

또 다른 한 편에서는 클라우드니, 서비스니 하는 방식의 기술도입과 제휴를 제시한 기술기업들이 약속을 지키지 못해왔던 과거의 원죄(!)의 연장일 수도 있다.

블록체인 기술이나 점차 다양해지고 있는 보안기술 등을 폄하할 의도는 전혀 없으나, AI 기술의 full stack은 어쩌면 해당 기술을 내재화하겠다고 나서는 기업 전체 뿐만이 아니라 산업전체의 시장 가치보다 훨씬 더 큰 요소들로 이루어진 거대 생태계일 수 밖에 없다.

따라서 보다 현실적인 도입방식은 클라우드냐 On-premise 냐 하는, 선택방식이 아닌, 도입 기업들의 AI 로드맵 과정에서 내재화 해야 할 기술과 구매, 임대로도 충분한 기술방향을 확정하는 것이 그리 어렵지 않다.

그리고 구매, 임대 대상에 대한 객관적 판단지표와 근거, 평가를 할 만한 능력을 내재화하거나 적어도 신뢰할 만한 이들을 통한 의사결정 지원을 받으면 될 일이다.

On-Premise의 일근거로 제시되고 있는 개인정보보호나 보안 관련 지침은 여전히 불충분하고, 낡음의 상징이다. 이미 시장에 기술적 대안과 방안은 얼마던지 존재한다.

본 글의 타이틀이미지는 아래 링크에서 인용을 했는데, HR과 관련된 전문가의 SaaS와 On Premise에 대한 통찰력이 엿보이는 글이다.
https://www.linkedin.com/pulse/hr-tech-implementation-saas-vs-on-premise-cost-breakdown-amol-pawar

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