안녕하세요, 비즈니스 혁신 파트너 BSG입니다.

2026년을 맞은 지금, 많은 기업이 AI 도입 자체에는 더 이상 주저하지 않습니다.
문제는 그 다음입니다.

“AI를 도입하니 성과보다 비용이 먼저 보입니다.”
“AWS 비용이 왜 이렇게 예측이 안 되죠?”

이 질문에 제대로 답하지 못하는 순간, AI는 혁신의 엔진이 아니라 재무 리스크로 인식되기 시작합니다.
바로 이 지점에서 FinOps는 선택이 아닌 필수가 됩니다.

AI 시대, 기존 비용 관리 방식이 더 이상 통하지 않는 이유

과거의 클라우드 비용 관리는 비교적 단순했습니다.
서버 수를 줄이거나 사용하지 않는 리소스를 정리하고 분기 단위로 비용을 점검하는 방식
하지만 AI가 본격적으로 도입된 환경에서는 이 방식이 작동하지 않습니다.

AI는 사용량 변동성이 크고 데이터 처리량이 예측하기 어렵고 작은 실험이 곧 대규모 비용으로 이어질 수 있기 때문입니다.

AI 환경에서 비용 문제는 ‘운영 이슈’가 아니라 구조적 문제입니다.

FinOps는 비용 절감 기법이 아니다

많은 기업이 FinOps를 “AWS 비용을 줄이는 방법” 정도로 이해합니다.
하지만 이는 FinOps의 일부에 불과합니다.

2026년의 FinOps는 IT, 재무, 현업이 같은 비용 데이터를 보고 같은 기준으로 의사결정을 내리며
비용을 비즈니스 성과와 직접 연결하는 의사결정 프레임워크입니다.

즉, FinOps의 핵심 질문은 이것입니다.
“이 AI 사용량 증가는 비용 낭비인가,
아니면 의도된 투자인가?”
이 질문에 답할 수 있을 때, AI 비용은 통제 대상이 아니라 전략 자산이 됩니다.

AWS 환경에서 FinOps가 특히 중요한 이유

AWS는 강력한 확장성과 유연성을 제공합니다.
동시에 이 유연성은 준비되지 않은 기업에게 비용 통제 실패라는 결과로 돌아오기도 합니다.

AI × AWS 환경에서 자주 발생하는 문제는 다음과 같습니다.
부서별로 AI 실험이 동시에 진행되며 비용이 분산됨
사용량은 늘어나는데, 누가 책임지는지 불분명함
비용 데이터를 봐도 “왜 늘었는지” 설명하기 어려움

이때 FinOps는 비용을 줄이기 위한 도구가 아니라 AI 활용의 방향을 조정하는 나침반 역할을 합니다.

성과를 내는 기업들의 AI × FinOps 공통점

BSG 글로벌이 현장에서 확인한 기업들은 다음과 같은 공통점을 가지고 있습니다.

1. 비용을 ‘사후 점검’이 아니라 ‘사전 설계’로 다룬다.
AI 사용량이 늘어날수록 어디에서 비용이 증가하는지 미리 가정하고 설계합니다.

2. AI 비용을 성과 지표와 연결한다.
얼마 썼는가가 아니라 무엇이 바뀌었는가를 함께 봅니다.

3. IT·재무·현업이 같은 비용 언어를 사용한다.
각 조직이 따로 판단하지 않고 하나의 기준으로 의사결정을 내립니다.

이 차이가 AI를 쓰는 기업과 AI로 성과를 만드는 기업을 가릅니다.

BSG의 관점

BSG는 FinOps를 단순한 비용 관리 체계가 아닌 AI 시대를 대비한 경영 구조의 일부로 봅니다.

AI 활용 증가를 전제로 한 비용 구조 설계
AWS 환경에 맞는 현실적인 FinOps 적용
비용·성과·확장을 함께 고려한 전략적 접근

이를 통해 AI가 비싸서 부담되는 기술이 아니라 성과를 예측할 수 있는 투자로 자리 잡도록 돕습니다.

2026년, AI 도입 여부는 더 이상 경쟁력이 아닙니다.
AI 비용을 어떻게 다루느냐가 경쟁력입니다.

AWS 환경에서 AI를 활용하고 있다면 지금 필요한 질문은 이것입니다.

“우리는 AI 비용을 관리하고 있는가 아니면 방향 없이 감당하고 있는가?”

AI × FinOps는 이 질문에 가장 현실적인 답을 제시합니다.

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

기획자 : 도예원