AI 개발 비용 폭탄, 이제 그만! EDB가 제시하는 3가지 현실적인 해법
소개
AI 도입을 고민하는 많은 기업이 공통적으로 부딪히는 장벽이 있습니다. 바로 예측 불가능하게 불어나는 개발 비용과 복잡한 데이터 처리 문제입니다. 최신 AI 기술을 도입하고 싶지만, '밑 빠진 독에 물 붓기’가 될까 봐 주저하는 것이 현실이죠. 그런데 최근 PostgreSQL 전문 기업 EnterpriseDB(EDB)가 발표한 WarehousePG 업데이트는 바로 이 현실적인 문제들에 대한 흥미로운 해법을 제시하고 있습니다. 단순히 더 빠르고 화려한 기술이 아닌, 진짜 현장의 고민을 해결해 줄 EDB의 새로운 접근법을 함께 살펴보시죠.
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1. 예측 불가능한 AI 비용의 종말: '코어당 과금’의 등장
AI 개발의 가장 큰 골칫거리 중 하나는 바로 비용입니다. 특히 사용한 만큼 돈을 내는 ‘사용량 기반 과금(consumption-based billing)’ 모델은 예상치 못한 비용 폭탄으로 돌아오기 일쑤입니다. AI 모델을 훈련하고 운영하는 데 필요한 컴퓨팅 파워는 기존 분석 도구와는 차원이 다르기 때문에, 예산을 초과하는 경우가 비일비재합니다.
EDB는 WarehousePG에 ‘코어당 과금(per-core pricing)’ 모델을 도입하며 이 문제에 정면으로 맞섰습니다. 이 방식은 사용량이 아닌, 배포에 사용된 CPU 코어 수를 기준으로 비용을 책정합니다. 즉, 비용이 고정되어 AI 프로젝트의 예산을 훨씬 더 명확하고 예측 가능하게 관리할 수 있게 됩니다. 이는 재정적 불확실성이라는 큰 위험을 제거하는 매우 실질적인 해결책입니다. BARC U.S.의 분석가 Kevin Petrie는 이 변화의 중요성을 다음과 같이 강조합니다.
“AI 도입 기업들은 사용량 기반 과금의 대안으로 코어당 과금을 환영할 것입니다. BARC의 연구에 따르면 AI 프로젝트에서 비용 초과를 유발하는 가장 큰 원인은 소프트웨어이며, 이 방식은 그 위험을 완화합니다.”
2. AI는 과거가 아닌 '현재’를 먹고 산다: 실시간 스트리밍의 중요성
AI가 진정한 가치를 발휘하기 위해서는 과거에 쌓인 데이터를 분석하는 것을 넘어, 지금 이 순간 쏟아지는 데이터를 실시간으로 처리할 수 있어야 합니다. 특히 최근 주목받는 **‘AI 에이전트(AI agents)’**처럼 자율적으로 실시간 정보에 기반하여 행동하는 시스템을 구축하려면 이는 필수적입니다. 사기 탐지, 예방 정비, 실시간 가격 최적화와 같은 고도화된 AI 활용 사례들은 데이터가 발생하는 즉시 분석하고 대응하는 ‘스트리밍 데이터(streaming data)’ 처리 능력 없이는 불가능합니다.
EDB WarehousePG는 바로 이 실시간 스트리밍 처리 기능을 강화하여, **에이전틱 AI 파이프라인(agentic AI pipelines)**의 핵심을 지원합니다. 이를 통해 AI는 단순히 과거 데이터를 분석하는 보고서 도구가 아니라, 실시간으로 진행되는 비즈니스 워크플로우에 깊숙이 통합되어 즉각적인 의사결정을 돕는 핵심 엔진이 될 수 있습니다. DBMSGuru의 설립자 Carl Olofson은 이 기능의 전략적 중요성을 명확히 짚어냅니다.
“단순히 최종 사용자의 쿼리에 AI를 사용하는 것을 넘어 워크플로우에 AI 처리를 통합하고 싶다면 스트리밍 지원은 매우 중요합니다.”
3. 화려함 뒤에 숨은 진짜 실력: 데이터 주권과 유연성
많은 이들이 AI의 화려한 기능에만 주목하지만, 성공적인 AI 시스템의 기반에는 튼튼한 데이터 거버넌스(data governance)와 배포 유연성(flexible deployment)이 자리 잡고 있습니다. EDB는 이번 업데이트에서 이론적인 거버넌스를 넘어, ‘**데이터 관찰 가능성(data observability)’**이라는 실질적인 기능을 제공합니다. 이는 AI 출력에 영향을 미칠 수 있는 데이터의 이상 징후나 변화를 지속적으로 모니터링하는 능력으로, AI의 신뢰성을 확보하는 데 결정적입니다.
더 나아가, 국제적인 데이터를 다루는 AI 애플리케이션에서 **‘데이터 주권(data sovereignty)’**은 반드시 해결해야 할 법적, 사업적 과제입니다. EDB는 클라우드, 온프레미스 등 특정 환경에 구애받지 않고 지역을 넘나드는 유연한 배포 옵션을 제공함으로써 이 문제를 정면으로 해결합니다. 이 기술적 유연성은 기업이 각국의 데이터 규제를 준수하기 위해 특정 국가나 지역 내에 워크로드를 배치해야 하는 비즈니스 요건을 직접적으로 충족시켜 줍니다. 이는 눈에 띄는 신기술보다 더 중요한, 기업의 현실적인 필요를 채워주는 진짜 실력이라고 할 수 있습니다.
결론: 다음 단계는 '연결’이다
지금까지 살펴본 EDB WarehousePG의 세 가지 핵심 업데이트—예측 가능한 비용, 실시간 에이전트 AI를 위한 데이터 처리, 그리고 데이터 주권을 해결하는 강력한 거버넌스와 유연성—는 AI 도입의 현실적인 장벽을 허무는 데 초점을 맞추고 있습니다. EDB는 먼저 기업이 내부적으로 AI 시스템을 안정적으로 구축하고 운영할 수 있는 단단한 기반을 마련한 셈입니다.
흥미롭게도, EDB의 다음 목표는 이 단단한 기반을 더 넓은 세상과 연결하는 ‘상호운용성(interoperability)’ 강화에 있습니다. 분석가 Carl Olofson이 지적했듯이, 기업이 AI를 제대로 활용하기 위해서는 “**여러 기술의 조합(constellation of other technologies)”**이 필요합니다. EDB의 2026년 로드맵은 바로 이 점을 겨냥합니다. 잘 닦아놓은 자사의 플랫폼을 외부의 다양한 데이터 및 AI 프레임워크와 손쉽게 연결하여, 고객이 더 큰 생태계 안에서 가치를 창출할 수 있도록 돕겠다는 전략적 판단입니다.
결국 진정한 AI 혁신은 가장 화려한 기술이 아닌, 가장 현실적인 문제들을 해결하고 생태계 전반을 연결하는 능력에서 비롯되는 것이 아닐까요?