인공 지능(AI)는 비즈니스 세계에서 게임 체인저로 떠오르며, 2026년까지 80% 이상의 기업이 어떤 형태의 생성적 AI API 또는 애플리케이션을 활용할 것으로 예상됩니다. 그러나 운영에 AI를 통합하는 것은 두려울 뿐만 아니라 비용도 막대할 수 있습니다. 이때 AI-as-a-Service(AIaaS)가 등장하여 비용 대비 비싼 인프라 투자 없이 AI의 힘을 활용할 수 있는 기회를 기업에 제공합니다.
기존에는 AI 교육에는 오로지 AI 작업에 전용된 특수하고 비싼 하드웨어가 필요했습니다. 이러한 장비의 초기 비용은 수백만 달러에 이르며, 많은 기업이 부담할 수 없었습니다. 게다가 하드웨어를 다른 용도로 사용할 수는 없었습니다. 더불어 AI 모델의 교육은 몇 주에서 몇 달이 걸릴 수 있어 배포를 더욱 지연시켰습니다.
AIaaS는 이러한 도전에 대한 해결책을 제공합니다. 클라우드에서 고객이 AI 기능에 액세스할 수 있도록 하여 비싼 인프라를 구축하고 유지할 필요성을 없애줍니다. AIaaS 제공업체는 대여를 위한 하드웨어뿐만 아니라 미리 구축된 모델도 제공하여 조직이 배포에 필요한 시간을 크게 단축할 수 있습니다.
ChatGPT와 같은 생성적 AI의 등장은 AI의 채택을 더욱 가속화시켰습니다. 기업들은 이제 자사의 인프라를 구입할 필요 없이 미리 구축된 모델을 활용할 수 있습니다. 많은 조직들이 오픈 소스 모델을 세부 조정하여 자사의 특정 요구를 충족시키려고 합니다.
AIaaS는 API 또는 사용자 인터페이스를 통해 작동하여 기존 애플리케이션이나 플랫폼에 원활하게 통합됩니다. 데이터 준비와 모델 교육도 제공됩니다. 방대한 데이터셋으로 교육된 이러한 모델은 이미지 인식에서 예측 분석까지 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
AIaaS는 많은 이점을 제공하지만 여전히 고려해야 할 사항이 있습니다. AIaaS 서비스 비용은 전통적인 클라우드 서비스보다 높지만 인프라를 구입하고 유지하는 비용과 비교하면 훨씬 저렴합니다. 또한, 조직은 데이터 저장 및 네트워킹 요구 사항, 그리고 AIaaS 제공자의 가용성을 고려해야 합니다.
AI-as-a-Service의 부상은 AI 기술에 대한 액세스를 더욱 민주화시켜 모든 규모의 기업이 그 이점을 활용할 수 있도록 했습니다. 진입 장벽이 낮아지고 속도가 빨라진 것은, 기존의 온프레미스 AI 인프라의 재정적 및 물류적 부담으로 인해 그렇지 않았을 기꾼들에 대해 AI를 실질적이고 실현 가능하게 만들었습니다. AI가 산업을 계속 바꿀 때, AIaaS는 세계적으로 기업들이 인공 지능의 전체 잠재력을 발휘하고 혁신을 주도하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
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