AI 비용 폭탄, 클라우드만이 답이 아니다? HP가 제시하는 엔터프라이즈 AI의 현실적 해법
Published May 11, 2026
“조직들이 간과하는 가장 큰 문제 중 하나는 그들이 가진 데이터 뒤에 숨겨진 조직 및 아키텍처 부채입니다. 자동화가 실제로 작동하기 전에, 부서 간에 파편화된 데이터 소유권, 시스템 내의 일관성 없는 스키마, 그리고 상호운용성을 위해 설계되지 않은 레거시 인프라를 해결해야 합니다.”
AI & 빅데이터 엑스포를 앞두고 HP의 AI 및 데이터 과학 사업 개발 매니저인 제롬 가브리셰프스키(Jerome Gabryszewski)는 기업 환경에서 인공지능이 직면한 현실적인 도전과 HP가 제시하는 해법에 대해 깊이 있는 통찰을 공유했습니다. 기술 미디어가 ‘데이터는 새로운 석유’라고 즐겨 인용하지만, 실제 기업 현장에서는 엄청난 양의 1차 데이터를 보유하고 있음에도 불구하고 이를 비즈니스 이점으로 효과적으로 활용하는 것이 여전히 어려운 과제입니다. 특히 엔터프라이즈 규모에서는 더욱 그렇습니다.
데이터 파편화와 보이지 않는 부채: AI 도입의 첫 번째 걸림돌
인공지능을 도입하려는 많은 기업이 가장 먼저 마주하는 난관은 바로 ‘데이터 정돈’입니다. 수동적인 데이터 수집에서 자동화된 데이터 수집으로 전환하는 것은 이론적으로는 매우 매력적이지만, 실제로는 악명 높게 어렵습니다. 가브리셰프스키 이사는 바로 이 지점에서 기업들이 가장 많이 막힌다고 지적합니다. 데이터 자동화가 본격적으로 시작되기 전에, 기업들은 먼저 여러 부서에 흩어진 데이터 소유권을 조율하고, 시스템마다 제각각인 스키마를 통일하며, 애초에 상호운용성을 염두에 두지 않고 구축된 레거시 인프라를 현대화하는 고된 작업을 거쳐야 한다는 것입니다. 솔직히 말해서, 자동화 자체의 기술적 난이도보다 이러한 거버넌스와 통합 작업이 훨씬 더 큰 부담으로 작용하는 경우가 많습니다. 데이터가 산발적으로 흩어져 있고 표준화되지 않은 상태에서는 아무리 뛰어난 AI 모델도 의미 있는 결과를 내기 어렵기 때문입니다.
더 나아가 AI 모델이 지속적으로 스스로를 업데이트하는 ‘연속 학습(Continuous Learning)’ 단계로 넘어가면 문제는 더욱 복잡해집니다. 가브리셰프스키 이사는 이 단계를 “AI가 프로젝트에서 책임(liability)으로 변하는 시점”이라고 경고합니다. 개념 드리프트(concept drift)나 데이터 오염(data poisoning)과 같은 위험은 예측 불가능한 결과를 초래할 수 있기 때문입니다. HP는 고객들에게 모델 업데이트를 코드 배포와 동일하게 취급하라고 조언합니다. 즉, 유효성 검증 단계를 거치지 않고서는 어떤 모델도 프로덕션 환경에 배포하지 말아야 한다는 뜻입니다.
개념 드리프트에 대해서는 MLOps 파이프라인을 통해 자동화된 드리프트 감지 시스템을 구축하고, 재훈련이 시작되기 전에 ‘Human-in-the-loop’ 트리거를 두는 것이 중요하다고 강조합니다. 데이터 오염의 경우, 이는 보안 문제인 동시에 데이터 출처(data provenance) 문제이기도 합니다. 학습 데이터가 어디에서 왔는지, 누가 접근하고 수정할 수 있었는지 정확히 아는 것이 필수적입니다. 이 부분에서 주목할 점은, 이러한 문제를 제대로 해결하는 기업이 반드시 기술적으로 가장 정교한 기업은 아니라는 것입니다. 오히려 AI 거버넌스를 위험 관리 프레임워크에 미리 내재화한 기업들이 성공적인 스케일업을 이루고 있다는 가브리셰프스키 이사의 분석은 시사하는 바가 큽니다. 기술적 역량만큼이나 선제적인 거버넌스 전략이 AI 성공의 핵심이라는 의미일 겁니다.
HP의 하드웨어 DNA: 로컬 컴퓨팅의 재발견
이제 HP의 강력한 하드웨어 뿌리에 대해 이야기해 볼 차례입니다. 현대의 워크스테이션이나 컴퓨팅 환경은 자율적인 AI 라이프사이클의 엄청난 부하를 어떻게 감당해야 할까요? HP의 Z 시리즈는 지난 15년 이상 가장 까다로운 전문가용 컴퓨팅을 위해 특별히 제작되어 왔습니다. 이처럼 오랜 경험은 HP가 하드웨어 요구사항에 대해 추측하는 것이 아니라, 실제로 문제에 대해 끊임없이 반복하며 솔루션을 발전시켜 왔다는 것을 의미합니다.
정답은 단일한 머신이 아니라, 사용자의 니즈에 따라 확장 가능한 다양한 스펙트럼에 있습니다. 개별 개발자 수준에서는 클라우드에 전적으로 의존하지 않고도 실제 실험을 실행할 수 있을 만큼 강력한 로컬 컴퓨팅이 필요합니다. HP의 ZBook Ultra와 Z2 Mini는 모바일 및 컴팩트 데스크톱 환경에서 전문가급 성능을 제공하며, 로컬 LLM 및 무거운 워크플로우를 동시에 처리할 수 있습니다.
진정한 AI 퍼스트 팀에게는 ZGX Nano가 특히 흥미로운 솔루션입니다. 손바닥만 한 크기(15x15cm)의 AI 슈퍼컴퓨터이지만, NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superchip과 128GB의 통합 메모리, 그리고 1,000 TOPS의 FP4 AI 성능을 자랑합니다. 단일 유닛으로 최대 2,000억 개의 매개변수 모델을 로컬에서 처리할 수 있으며, 더 큰 규모가 필요할 경우 두 유닛을 고속 상호연결로 연결하여 최대 4,050억 개의 매개변수 모델을 클라우드나 데이터센터, 대기열 없이 작업할 수 있습니다. NVIDIA DGX 소프트웨어 스택과 HP ZGX 툴킷이 사전 구성되어 있어, 팀은 며칠이 아닌 몇 분 만에 설정부터 첫 번째 워크플로우까지 진행할 수 있습니다.
더 높은 성능을 요구하는 파워 유저 팀을 위해서는 Z8 Fury가 단일 시스템에 최대 4개의 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell GPU (384GB VRAM)를 장착하여, 전체 모델 개발 사이클을 온프레미스에서 실행할 수 있도록 합니다. 그리고 최첨단 기술의 정점에는 ZGX Fury가 있습니다. NVIDIA GB300 Grace Blackwell Ultra Superchip과 748GB의 코히어런트 메모리를 탑재하여, 데이터센터가 아닌 개인 데스크톱에서 조 단위 매개변수 추론을 제공합니다. 민감한 데이터를 사용하여 지속적인 미세 조정 및 추론을 수행하는 팀의 경우, 이는 동등한 클라우드 컴퓨팅 비용 대비 8~12개월 만에 투자 회수(ROI)가 가능하다고 합니다.
HP는 여기서 그치지 않습니다. 더 큰 규모로 클러스터링 및 확장이 필요한 조직을 위해 Z 포트폴리오 전체는 랙 장착형 폼팩터로 설계되어, 보안이나 데이터 상주(data residency)를 손상시키지 않고 관리형 IT 환경에 손쉽게 통합될 수 있습니다.
결국 HP가 말하고자 하는 핵심은 이것입니다. 자율적인 AI 라이프사이클은 단순히 컴퓨팅 문제만을 야기하는 것이 아니라, 거버넌스와 지연 시간(latency) 문제를 만들어낸다는 것입니다. 모델이 업데이트될 때마다 민감한 학습 데이터를 클라우드로 계속 보내는 것은 많은 기업에게 현실적이지 않은 선택입니다. HP의 포트폴리오는 개발자의 책상에서부터 분산된 온프레미스 컴퓨팅에 이르기까지, 조직의 워크플로우 성숙도에 맞춰 확장되는 하드웨어 경로를 제공합니다. 드디어 하드웨어가 이 AI 시스템들이 실제로 해야 할 일의 야망에 부합하게 된 것입니다.
치솟는 GenAI 비용, 클라우드 만능주의에 대한 현실적 질문
많은 기업에게 생성형 AI(GenAI) 컴퓨팅 비용은 가파르게 상승하고 있습니다. 이러한 막대한 비용과 현대적인 클라우드 효율성의 균형을 맞추기 위한 현실적인 해결책은 무엇일까요? 가브리셰프스키 이사는 이 비용 문제가 “주기적인 것이 아니라 구조적”이라고 일갈합니다. 2025년 기업의 GenAI 지출은 370억 달러로 급증했지만, 기업의 80%는 비용 예측을 25% 이상 벗어났다고 합니다. 핵심적인 문제는 단위 추론 비용은 실제로 감소하고 있지만, 사용량이 비용 감소 속도보다 빠르게 증가하면서 전체 지출이 계속 늘어나고 있다는 것입니다.
클라우드 API 모델은 애초에 실험적이고 소량의 워크로드를 위해 설계되었습니다. 대규모 프로덕션 AI를 위한 경제적 엔진으로 구축된 것이 아니었던 것이죠. 개인적으로 이 지점이야말로 많은 기업이 간과하고 있는 부분이라고 생각합니다. 클라우드의 편리함은 분명 엄청난 장점이지만, 모든 워크로드에 무조건적인 클라우드 의존은 장기적으로 재정적 부담으로 돌아올 수 있다는 뜻입니다. 특히 방대한 양의 데이터 처리와 지속적인 모델 훈련 및 추론이 필요한 엔터프라이즈 AI 환경에서는 더욱 그렇습니다.
이러한 상황에서 HP의 온프레미스 솔루션은 단순히 대안을 넘어 **‘실용적인 해결책’**으로 부상합니다. 민감한 데이터의 유출 위험을 줄이고, 지연 시간을 최소화하며, 예측 불가능하게 치솟는 클라우드 비용 대신 통제 가능한 자체 인프라를 구축함으로써 **재정적 규율(discipline problem)**을 확립할 수 있다는 것이죠. 업계 흐름을 보면, 이제 기업들은 무조건적인 클라우드 전환이 아닌, 워크로드의 특성과 데이터의 민감도, 그리고 비용 효율성을 종합적으로 고려한 하이브리드 또는 온프레미스 AI 전략을 더욱 진지하게 고민하게 될 가능성이 높습니다. HP는 이러한 현실적인 요구에 부응하는 강력한 솔루션을 제시하며, 기업 AI의 지속 가능한 발전을 위한 중요한 이정표를 제시하고 있다고 평가할 수 있습니다.
출처
- 원문 제목: HP and the art of AI and data for the enterprise
- 출처: AI News
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