안녕하세요, 비즈니스 혁신 파트너 BSG입니다.

AWS re:Invent 2025에서는 수많은 AI 관련 발표가 쏟아졌습니다.
더 강력해진 컴퓨팅, 새로운 AI 서비스, 확장된 관리 도구까지—
겉으로 보면 올해는 그 어느 때보다 AI 인프라가 완성된 해처럼 보입니다.

하지만 현장에서 기업들과 이야기를 나누다 보면 전혀 다른 질문이 반복해서 등장합니다.

“왜 우리는 이렇게 많은 투자를 했는데 AI 성과는 아직 체감되지 않을까요?”

이 질문에 대한 답은 발표 자료 안에는 없습니다.
2026년 AI 인프라의 진짜 변화는 ‘기술’이 아니라 기업들이 여전히 놓치고 있는 전제에서 시작됩니다.

변화 1. AI 인프라는 더 이상 ‘IT 자산’이 아니다.
많은 기업이 여전히 AI 인프라를 'GPU가 많은 클라우드 환경' 정도로 인식합니다.
하지만 re:Invent 이후 분명해진 사실은 하나입니다.
AI 인프라는 이제 IT 부서의 자산이 아니라 비즈니스 실행 구조 그 자체가 되었습니다.

AI 모델은
✔ 어떤 데이터에 접근할 수 있는지
✔ 어떤 시점에 호출되는지
✔ 누가 결과를 의사결정에 사용하는지
이 모든 구조에 의해 성과가 결정됩니다.

즉, AI 인프라는 서버 문제가 아니라 업무 흐름과 의사결정 구조의 문제가 되었습니다.

변화 2. ‘더 좋은 모델’이 성과를 보장하지 않는다.
26년 올해 기업들은 더 정교한 모델, 더 큰 파라미터 수, 더 최신 AI 서비스에 주목합니다.
하지만 AWS가 아무리 강력한 AI 스택을 제공해도 성과는 자동으로 따라오지 않습니다.

왜일까요?
✔ 모델은 만들어졌지만 실제 업무에 연결되지 않고
✔ 실험은 반복되지만 운영 환경에 안착하지 못하며
✔ AI 결과가 KPI나 성과 지표로 이어지지 않기 때문입니다.

AI 인프라의 진짜 병목은 성능이 아니라 AI를 ‘어디에 쓰는지 정의하지 못한 구조’에 있습니다.

변화 3. AI 비용 문제는 ‘통제 실패’가 아니라 ‘구조 문제’다.
많은 기업이 말합니다.
“AI를 도입하니 AWS 비용이 걷잡을 수 없이 늘어납니다.”

하지만 AI 비용이 증가하는 이유는 관리를 못해서가 아니라 처음부터 비용을 고려하지 않은 구조로 시작했기 때문입니다.
✔ 학습과 추론이 분리되지 않은 구조
✔ 사용량 예측이 불가능한 데이터 흐름
✔ 부서별 책임이 불명확한 운영 모델
이런 환경에서는 아무리 좋은 비용 관리 도구를 써도 효과가 제한적입니다.

AI 비용은 운영의 문제가 아니라 설계와 의사결정의 결과입니다.

변화 4. 2026년 AI 인프라는 ‘조직의 문제’가 된다.
AWS re:Invent 2025가 직접 말해주지는 않았지만 가장 중요한 변화는 이것입니다.
AI 인프라는 기술보다 조직을 더 많이 요구합니다.

✔ AI를 실험하는 팀과 운영하는 팀이 분리되어 있고
✔ 데이터 소유권이 불명확하며
✔ AI 성과에 대한 책임 주체가 정해져 있지 않다면
아무리 최신 AWS 서비스를 도입해도 AI는 계속 PoC 단계에 머물게 됩니다.

2026년에는 '어떤 서비스를 쓰는가'보다 '누가 AI 성과를 책임지는가'가 더 중요해집니다.

그렇다면 2026년 AI 인프라의 진짜 변화는 무엇인가?

정리하면 이렇습니다.
✔ AI 인프라는 더 이상 IT 문제가 아니다
✔ 성능보다 연결 구조가 중요하다
✔ 비용은 통제가 아니라 설계의 영역이다
✔ 기술보다 조직이 먼저 바뀌어야 한다

이 변화는 AWS가 새로 발표해서 생긴 것이 아니라 기업들이 이제 더 이상 피해갈 수 없게 되었기 때문에 드러난 것입니다.

BSG는 AI 인프라를 '어떤 AWS 서비스를 쓰는가'로 정의하지 않습니다.

✔ AI가 실제 업무에 어떻게 연결되는지
✔ 비용과 성과를 누가 책임지는지
✔ 조직과 시스템이 함께 움직일 수 있는지

이 질문에 답할 수 있을 때, 비로소 AI 인프라는 비즈니스 자산이 됩니다.
2026년 AI 인프라의 진짜 경쟁은 기술이 아니라 생각의 깊이와 구조의 차이에서 시작됩니다.

[출처]AWS 공식 블로그 (AWS News Blog, Architecture Blog)

기획자 : 도예원