[생성형 AI 플랫폼] 운영 비용 통제 방안, 어떻게 접근해야?

생성형 AI 플랫폼 활용은 비즈니스의 미래입니다. 

최근 생성형 AI 플랫폼을 자사 비즈니스에 활용하는 사례가 크게 확대되고 있습니다. 이는 특히 금융권에서 필연적인 움직임으로 나타나고 있습니다.

 

디지털에 익숙한 MZ 세대는 언제 어디서든 초개인화된 맞춤형 서비스를 비대면으로 받길 원하며, AI는 이들 고객의 니즈에 맞춰 방대한 데이터를 분석해 금융 행동 패턴, 투자 성향 등을 파악하고 최적 상품 추천, 자산 관리 솔루션 등을 제공할 수 있습니다. 특히, 생성형 AI는 이용자에게 자연스러운 대화를 통해 마치 금융 전문가와 직접 상담하는 듯 한 경험을 선사할 수 있으며, 반복적이고 정형화된 업무를 자동화하여 직원들이 보다 생산적인 업무에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 

 

대책 없이 치솟는 생성형 AI 플랫폼 운영 비용, 통제는?

 

대책 없이 치솟는 생성형 AI 플랫폼 운영 비용!

문제는, 비용입니다. AI는 대규모 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. 현재 AI 플랫폼 운영 비용 책정은 토큰이나 API 호출 등 사용량 기반으로 이루어지는데, 이로 인해 비용 예측이 어렵습니다. 예산 착오는 기업에게 혁신과 발전을 가로막는 심각한 위험입니다.

 

가트너(Gartner)는 AI 도입 기업이 비용 추산에서 500% ~ 1,000% 정도 차이가 발생할 수 있으며, 2027년까지 에이전틱 AI 프로젝트의 40%가 중단될 것이라고 경고하고 있습니다. 서비스 업체의 가격 인상, 숨은 비용, AI 자원 관리 미숙 등의 원인으로 인한 예측 불가능한 AI 비용 구조는 기업이 AI 모델의 복잡도를 낮추거나, 중요한 상황에만 제한적으로 배포하거나, 결국 서비스를 아예 포기하도록 만들 수 있습니다. 

 

이처럼 AI 프로젝트가 확대될수록 퍼블릭 클라우드 기반 AI 도입 비용이 감당하기 어려운 수준으로 치솟을 가능성이 높기에, 많은 기업들은 하이브리드 클라우드를 고려하고 있습니다. 퍼블릭 클라우드에 더해, GPU 서버를 직접 구축해 운영하는 프라이빗 클라우드를 병행하는 방식입니다. 다만, 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 경우에는 한정된 GPU 자원을 최적화하여 효율화해야 하는 과제가 여전히 남아 있게 됩니다. 

 

그러면 과연, 어떻게 생성형 AI 플랫폼 비용을 통제할 수 있을까요? 

에스티씨랩은 AI 비용을 관리할 수 있는 실용적인 접근법으로 API 트래픽 유량 제어 방식을 제안합니다. API 트래픽을 제어할 수 있다면, 특정 사용자를 구분해 토큰을 제한하거나, 실시간 GPU 자원에 대한 임계치 제어를 통해 AI 플랫폼 운영 비용을 통제할 수 있습니다. 이를 통해 부하 변동에도 빠르고 안정적인 고객 서비스를 제공할 수 있습니다. 

 

① 사용자별 Credit을 할당하는 제어

② 실시간 GPU 자원 기반 트래픽 제어

 

그러면 과연, API 트래픽 제어는 어떻게 할 수 있죠? 

API 넷퍼넬(API NetFUNNEL)은 API 트래픽을 다양한 설정 기준에 따라 자동으로 제어함으로써 생성형 AI 플랫폼 비용 폭주를 막고, AI 성능을 최적화할 수 있습니다.

 

API 트래픽 제어를 통한 생성형 AI 플랫폼 비용 통제, API 넷퍼넬

 

이미 국내 주요 기업 및 금융권 서비스 시스템의 표준 운영 방안으로 검토되고 있는 만큼, 서비스 안정성 확보는 물론 AI 및 인프라 운영 비용 효율화, 최적화를 위한 솔루션으로 API 넷퍼넬에 대해 더 알아보시기 바랍니다. 

 

더 궁금하신 사항은 문의를 남겨주시거나, API 넷퍼넬 방문 소개를 신청해 주세요.

 

문의를 남겨주시거나, 방문 소개를 신청해주신다면 구체적으로 설명드릴 수 없는 부분도 서비스 환경에 따라 자세히 전달하도록 하겠습니다. 2025년 8월 8일(금)까지 방문 소개 이벤트도 진행하고 있으니 많은 분들의 관심과 참여를 부탁드립니다. 

 

문의)

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https://www.stclab.com/product/api-netfunnel

API넷퍼넬 | API 운영 환경에서 트래픽 제어하기

 

참고)

금융권 AX 열풍...자본 시장도 ‘AI 대혁명’

눈덩이처럼 커지는 AI 추론 비용을 통제하는 실용적인 접근법

“2027년까지 에이전틱 AI 도입 40% 중단 예상··· 신중히 접근해야” 가트너