사실 “업무에 AI를 도입해봤자 결국 챗봇이랑 노닥거리는 수준 아니겠어?”라는 생각도 들었고, 무엇보다 회사의 소중한 데이터를 외부 클라우드에 올린다는 것 자체가 너무 위험한 일처럼 느껴졌거든요.
하지만 최근 기업용 AI 서비스가 진화하는 속도를 보니, 이건 단순한 유행이 아니라 기업의 ‘생존’ 문제라는 생각이 들기 시작했습니다.
단순 질문에 답하는 수준을 넘어 기업의 ‘두뇌’ 역할을 수행하고 있고요. 이 글에서 기업용 AI의 현재와 미래 전략을 공유해보려 합니다.
“회사 문서를 다 읽는다고?” RAG 기술이 바꾼 업무 지형도
예전에는 AI에게 업무를 시키려면 모델을 처음부터 다시 가르치는 ‘파인튜닝‘이라는 복잡한 과정이 필요했습니다. 비용도 비싸고 시간도 오래 걸려서 “배보다 배꼽이 더 크다”는 말이 절로 나왔죠.
그런데 최근엔 RAG(검색 증강 생성) 방식이 대세가 되었습니다. AI가 실시간으로 우리 회사의 PDF, 엑셀, 매뉴얼을 검색해서 답변하는 방식입니다.
“지난달 A 프로젝트 예산 얼마 남았어?”라고 물으면 AI가 사내 ERP 데이터를 뒤져서 정확히 알려줍니다. 이제 AI는 똑똑한 비서를 넘어 우리 회사 모든 서류를 암기하고 있는 ‘수석 매니저’가 된 셈입니다.
보안 문제? 클라우드를 써야 할까 로컬을 써야 할까?
이 부분이 가장 고민되는 지점일 겁니다. 결론부터 말씀드리면 현재는 ‘하이브리드’가 정답에 가깝습니다.
- 클라우드(VPC) 환경: 구글이나 앤스로픽은 기업 전용의 격리된 공간을 제공합니다. 여기서 처리되는 데이터는 모델 학습에 절대 쓰이지 않죠. 비용 효율을 따지는 중소기업에 적합합니다.
- 로컬(온프레미스) 환경: 국가 보안이나 핵심 기술을 다루는 곳은 아예 사내 서버에 AI를 설치합니다. 데이터를 외부로 1%도 내보내지 않겠다는 강력한 의지죠.
쉽게 말해 서버를 외부에 맡기지 않기 때문에 보안 수준이 매우 높고, 회사 상황에 맞게 자유로운 커스터마이징이 가능합니다. 대신 서버 구매, 설치, 관리에 드는 초기 비용이 크고, 이를 운영할 전문 인력과 유지보수 부담이 필요한 것이 특징입니다. 은행이나 공공기관, 대기업 데이터센터에서 많이 사용하는 방식입니다.
앤스로픽의 행보와 ‘AI 에이전트’의 등장
최근 앤스로픽(Anthropic)의 행보를 보면 흥미롭습니다. 단순히 똑똑한 모델을 만드는 데 그치지 않고, 기업 시스템에 직접 접속해 승인 프로세스를 밟거나 보고서를 작성하는 ‘AI 에이전트’ 쪽으로 진화하고 있습니다.
특히 보안에 민감한 기업들을 위해 사양이 낮은 ‘경량 모델(Haiku)’을 로컬 서버에서 구동할 수 있도록 하는 전략은 매우 영리해 보입니다.
삼성과 SK하이닉스가 ‘키’를 쥐다
AI 서비스가 고도화될수록 결국 싸움은 ‘인프라’로 번집니다. 데이터를 클라우드로 보내지 않고 스마트폰이나 PC 자체에서 처리하는 ‘온디바이스 AI’가 부상하면서, 연산의 병목 현상을 해결해줄 **HBM(고대역폭 메모리)**의 가치가 치솟고 있습니다. 한국의 삼성전자와 SK하이닉스가 AI 생태계에서 단순한 부품 공급업체 이상의 지위를 갖게 된 이유이기도 합니다.