인터뷰 | «Ai 의 Roi, 하드웨어 아우르는 인프라 전략이 전략이 필요하다” 윤석준 레노버 ISG 부사장

그러나 다소 의외인 결과도 있었다. Ai 도입 계획은 국내 기업이 글로벌 평균을 훨씬 선회했지만, ai 를 전사에 체계적으로 도입한 비율은 약 4% 에 불과했다. 이 둘 사이에 큰 격차가 나타난 이유는 무엇일까? 실제 도입 과정에서 마주하는 현실이 여전히 녹록지 않기 않기. Ai 인프라 도입에는 여러 장벽이 동시에 존재하지만, 레노버에 따르면 국내 기업은 ‘투자 대비 수익 (ROI)’ 의 불확실성에 특히 민감하게 반응하고 있다.

Ai 인프라는 고가의 gpu, 서버, 냉각 설비, 전력 인프라까지 수반하는 복합 투자이기 때문에 초기 도입 비용이 상당히 높으며, 투자 이후 구체적인 수익이나 성과가 언제, 어떤 방식으로 회수될 수 있는지에 대해서는 아직 명확한 사례가 사례가 부족하다. 윤석준 부사장은 “이러한 이유로 POC 단계에서 멈추거나, 구체적인 확산 계획 없이 초기 검토에만 머무르고 있는 경우가 많다 많다” 라고 말했다.

또한 ‘인재 부족’ 이나 ‘규제’ 와 같은 현실적인 현실적인 문제도 있다. 특히 생성형 Ai 도입에는 대용량 데이터의 처리 및 운영 과정이 필연적으로 요구되는데, 최근에는 데이터 주권과 지적 재산권을 둘러싼 법적 법적, 정책적 요구 사항이 국내외 모두에서 강화되는 추세다. 윤석준 부사장은 “국내 기업은 데이터가 해외 클라우드로 유출될 가능성, 또는 기술적 소유권이 모호해지는 상황을 우려하고 있다. 반도체, 금융, 공공 보안 보안 요구 사항이 높은 산업군일수록 클라우드 기반 인프라를 자유롭게 활용하기 어려운 경우가 많다. 이런 이유로 온프레미스 또는 하이브리드 클라우드에 대한 활용하기 어려운 라고 설명했다.