안녕하세요, 비즈니스 혁신 파트너 BSG입니다.
2026년 많은 기업들이 이렇게 말합니다.
“클라우드는 이미 도입했고 이제 AI만 얹으면 되는 거 아닌가요?”
하지만 현장에서 확인되는 현실은 다릅니다.
AI를 도입한 기업 간 격차는 오히려 더 빠르게 벌어지고 있습니다.
그 차이를 만드는 핵심은 AI 모델의 성능이 아니라, 클라우드를 바라보는 관점입니다.
이제 AWS는 단순한 IT 인프라가 아니라 AI 성과를 결정짓는 비즈니스 플랫폼으로 진화하고 있습니다.
AI 시대, 기존 클라우드 전략이 더 이상 통하지 않는 이유
기존 클라우드 전략은 다음 질문에 답하는 데 최적화되어 있었습니다.
- 서버를 얼마나 유연하게 쓸 수 있는가?
- 비용을 얼마나 절감할 수 있는가?
- 운영을 얼마나 안정적으로 할 수 있는가?
하지만 AI 워크로드는 전혀 다른 질문을 던집니다.
- 데이터는 얼마나 빠르고 유기적으로 연결되는가?
- 학습과 추론 비용을 예측하고 통제할 수 있는가?
- 실험(PoC)이 실제 성과로 전환되는 구조인가?
이 차이를 이해하지 못하면 AWS 위에서 AI를 한다고 해도 성과는 나오지 않습니다.
‘AI를 위한 클라우드’가 다른 3가지 결정적 포인트
1. 인프라 중심이 아닌 데이터 중심 구조
AI 성과의 출발점은 인프라가 아니라 데이터 흐름입니다.
AI를 위한 클라우드는 데이터를 저장하는 공간이 아니라,
생성, 수집, 정제, 학습, 활용까지 전 주기를 고려한 구조를 전제로 설계됩니다.
데이터 레이크, 분석, AI 서비스가 단절된 구조에서는 아무리 많은 모델을 만들어도 반복 실험만 늘어날 뿐입니다.
2. PoC 성공이 아니라 확장 가능한 AI 구조
많은 기업이 AI PoC에는 성공합니다.
문제는 그 다음입니다.
- 다른 부서로 확산되지 않고
- 운영 환경에 안착하지 못하고
- 비용 구조가 통제되지 않습니다.
AI를 위한 AWS 전략은 처음부터 확장을 전제로 한 아키텍처를 설계합니다.
- 재사용 가능한 파이프라인
- 표준화된 환경
- 자동화된 배포 구조
이 차이가 1년 뒤, 성과를 완전히 갈라놓습니다.
3. AI 비용을 ‘관리’가 아닌 설계로 통제
AI는 사용할수록 비용과 복잡도가 함께 증가합니다.
따라서 비용 통제는 운영 단계의 문제가 아니라 초기 설계 단계에서 결정되는 전략 요소입니다.
- 학습과 추론 워크로드 분리
- 사용 패턴에 맞는 컴퓨팅 전략
- 데이터 증가를 고려한 스토리지 설계
AI를 위한 클라우드는 비용을 줄이기 위한 클라우드가 아니라 비용이 폭증하지 않도록 설계된 클라우드입니다.
❌ “클라우드를 얼마나 잘 쓰고 있는가?”
⭕ “AI 성과를 만들 수 있는 구조를 갖췄는가?”
같은 AWS를 사용해도 어떤 기업은 AI를 성장 엔진으로 만들고 어떤 기업은 비용 부담으로 남겨두게 됩니다.
그 차이는 기술이 아니라 선택과 설계입니다.
BSG는 AWS를 단순한 인프라 전환이나 기술 도입으로 보지 않습니다.
데이터 구조, AI 확장성, 비용 통제, 비즈니스 연결성까지 고려한 AI 중심 클라우드 전략으로 접근합니다.
AI 시대의 클라우드는 이미 시작됐습니다.
이제 중요한 것은 어떤 클라우드를 선택하느냐가 아니라 AI를 위해 어떻게 설계하느냐입니다.