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AI와 클라우드의 융합: 국내 CSP들이 찾는 신성장동력의 미래

일반 리포트 2025년 03월 27일
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목차

  1. 요약
  2. AI가 이끄는 클라우드 컴퓨팅의 혁신
  3. 국내 클라우드 생태계의 현황
  4. MSP의 부상과 과거 실수의 교훈
  5. 향후 클라우드 산업의 전망과 방향성
  6. 결론

1. 요약

  • 클라우드 컴퓨팅 분야는 최근 인공지능(AI) 기술의 발전과 결합함으로써 비약적인 변화를 겪고 있습니다. 특히 국내 클라우드 서비스 제공사(CSP)들은 AI를 중심으로 한 서비스 확대를 통해 새로운 성장동력을 확보하고 있으며, 이는 산업의 디지털 전환을 가속화하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. AI는 방대한 데이터 처리를 요구하는 특성으로 인해 클라우드 인프라와의 시너지를 발휘하고 있으며, 이러한 관계는 각종 산업에서 혁신을 이끌어내고 있습니다. 국내 CSP들은 기업의 맞춤형 요구를 충족시키기 위해 AI 중심의 서비스 모델을 적극적으로 도입하고 있으며, 예를 들어, 네이버클라우드는 자사의 대형 언어 모델인 '하이퍼클로바X'를 활용하여 다양한 산업에 AI 서비스를 확대하고 있습니다.

  • AI 전환(AX)은 기업들이 AI 기술을 전략적으로 활용하여 비즈니스 모델을 혁신시키는 과정이며, 이 과정에서 클라우드는 핵심적인 역할을 수행합니다. 재택근무와 디지털 전환의 가속화로 인해 기업들은 클라우드 기반의 AI 솔루션을 통해 변화하는 시장 환경에 능동적으로 적응하고 있습니다. 또한, 디지털전환(DX)은 기업들이 데이터 기반의 인사이트를 바탕으로 고객 맞춤형 서비스를 제공하여 경쟁력을 높이는 데 필수적인 요소입니다. NHN클라우드의 성장은 이러한 디지털 전환의 성공적인 사례로, 기업들이 AI와 클라우드를 통합하여 효율성과 유연성을 극대화하는 데 기여하고 있습니다.

  • 현재 국내 클라우드 산업은 정부의 예산 둔화와 같은 외부적 도전에 직면하고 있지만, AI와 클라우드의 융합을 통한 혁신의 기회를 놓칠 수는 없습니다. 국내 CSP들은 AI 기반 서비스의 다양화와 고객 맞춤형 솔루션을 통해 경쟁력을 향상시켜 나가고 있으며, 이는 기존 클라우드 서비스 시장의 틀을 넘어 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 데 중요한 요소가 될 것입니다.

2. AI가 이끄는 클라우드 컴퓨팅의 혁신

  • 2-1. 클라우드와 AI의 관계

  • 클라우드 컴퓨팅은 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 상호작용하며 큰 시너지를 일으키고 있습니다. AI는 방대한 데이터를 요구하는 특성상 강력한 컴퓨팅 리소스를 필요로 하며, 클라우드 인프라는 이러한 요구에 부응하는 최적의 환경을 제공합니다. 특히, 클라우드는 사전에 준비된 인프라를 통해 기업들이 신속하게 AI 모델을 훈련하고 운영할 수 있는 기능을 제공합니다. 이러한 클라우드와 AI의 관계는 각 산업의 디지털 전환을 가속화하고 있으며, 국내 클라우드 서비스 제공사(CSP)들은 이러한 변화를 적극적으로 수용하여 자신들의 서비스 모델을 혁신하고 있습니다.

  • 국내 CSP들은 AI의 활용을 통해 클라우드 인프라의 가치를 더욱 강화하려고 하고 있으며, 각사의 AI 모델 개발과 운영이 클라우드 환경에서 이루어지고 있습니다. 이로 인해 AI 기반 서비스의 다양화는 물론, 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 데에도 큰 도움이 되고 있습니다. 예를 들어, 네이버클라우드는 고유의 대형 언어 모델인 '하이퍼클로바X'를 통해 금융, 공공, 제조 등 여러 분야에 걸친 AI 서비스의 적용을 확대하고 있습니다.

  • 2-2. AI 전환(AX)과 클라우드의 역할

  • AI 전환(AX)은 기업들이 AI 기술을 전략적으로 활용하여 비즈니스 모델을 혁신하는 과정을 말합니다. 여기서 클라우드는 AX를 이끌어가는 중추적인 역할을 수행합니다. 클라우드는 데이터 저장 및 처리의 유연성을 제공함으로써 기업들이 AI를 쉽고 빠르게 도입할 수 있는 기반을 조성합니다. 특히, 최근 재택근무와 디지털 전환의 가속화로 인해 기업들은 클라우드 기반의 AI 솔루션을 통해 빠르게 변화하는 시장 환경에 적응하고 있습니다.

  • AI 전환을 위해 클라우드 환경에서 데이터 수집, 분석, 모델링, 그리고 운영을 한 번에 실현할 수 있는 통합 플랫폼이 필요합니다. 이러한 플랫폼은 기업들이 AI 기술을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 지원하며, 고객에게도 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 기반을 마련합니다. 국내에서는 KT의 AICT 비전이 그러한 예입니다. KT는 AI와 클라우드를 결합하여 새로운 비즈니스 모델을 창출하고 있으며, 이를 통해 안정적인 클라우드 서비스를 제공하고 있습니다.

  • 2-3. 디지털전환(DX)의 중요성

  • 디지털전환(DX)은 기업이 디지털 기술을 활용하여 비즈니스 프로세스와 모델을 혁신하는 과정을 의미합니다. 이는 단순히 기술의 도입을 넘어, 기업의 문화와 조직 구조까지 변화시키는 포괄적인 개념입니다. DX의 중요성은 특히 최근 AI와 클라우드의 융합에서 더욱 강조되고 있습니다. AI는 데이터를 분석하여 인사이트를 도출하고, 이러한 인사이트는 디지털전환을 통해 실제 비즈니스 전략에 반영됩니다.

  • 특히, 기업들은 AI를 활용한 데이터 분석으로 고객의 행동을 파악하고, 그에 따른 맞춤형 서비스를 제공함으로써 경쟁력을 높이고 있습니다. 예를 들어, NHN클라우드는 공공 및 민간 부문에서 많은 성장을 이루어내고 있으며, 이러한 성공은 디지털전환을 효과적으로 실행한 결과라 할 수 있습니다. 디지털전환을 통해 기업들은 운영 효율성을 극대화하고, 유연성을 강화하여 변화하는 시장 환경에서도 지속 가능성을 확보할 수 있습니다.

3. 국내 클라우드 생태계의 현황

  • 3-1. 국내 CSP의 현황과 도전 과제

  • 우리나라 클라우드 서비스 제공사(CSP)들은 최근 몇 년간 급격한 시장 변화 속에서도 새로운 성장동력을 확보하기 위해 노력하고 있습니다. 한국클라우드산업협회(KACI)의 2023년 실태조사 보고서에 따르면, 2020년도 이후로 국내 클라우드 서비스의 공급기업 수와 매출액이 지속적으로 증가해 왔으며, 2022년에는 전체 매출액이 5조 8, 400억 원을 기록하며 18.6% 성장을 이룩했습니다. 그러나 CSP들이 직면한 가장 큰 도전 과제는 정부 예산 및 공공사업의 둔화로 인한 수익성 확대의 어려움입니다. 이로 인해 많은 CSP들은 정부의 클라우드 정책이 업계 의견을 반영하도록 요구하고 있습니다.

  • 3-2. 공공부문에서의 한계

  • 공공부문은 국내 CSP들에게 중요한 시장입니다. 그러나 여러 차례 지적된 바와 같이, 공공 분야의 IT 예산이 급속도로 감소하고 있으며, 이는 클라우드 전환사업의 성과를 저해하고 있습니다. 일부 전문가들은 공공기관의 클라우드 네이티브 전환사업 조차도 자율적인 발주가 이루어지지 않아 사업의 동력을 잃고 있다고 지적하고 있습니다. 최근 발표된 '금융분야 망분리 개선 로드맵'에 따르면, 생성형 AI 활용과 클라우드 및 SaaS 이용 확대 등이 계획되고 있음을 알 수 있으나, 실질적인 예산 배정과 사업 추진 속도는 여전히 지체되고 있습니다.

  • 3-3. 인공지능 지원 서비스 시장

  • 최근 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 인공지능(AI) 기술이 클라우드 서비스의 새로운 트렌드로 자리잡으면서, 국내 CSP들은 AI 기반의 서비스 확장을 통해 차별화된 경쟁력을 확보하고 있습니다. 네이버클라우드, KT클라우드, NHN클라우드 등 주요 CSP들은 AI 관련 서비스를 적극적으로 개발하고 있으며, 이를 통해 고객 요구에 대응하는 동시에 시장 점유율을 늘려가고 있습니다. 예를 들어, 네이버클라우드는 공공기관과의 협력을 통해 AI 디지털교과서 관련 사업을 선도하고 있으며, KT클라우드는 AI 인프라 및 GPU 공급 서비스 강화에 힘쓰고 있습니다. 이러한 활동들은 인공지능 기술이 클라우드 서비스와 결합하여 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 데 기여하고 있습니다.

4. MSP의 부상과 과거 실수의 교훈

  • 4-1. MSP의 필요성 대두

  • 클라우드 컴퓨팅의 발전과 함께 Managed Service Provider(MSP)의 필요성이 절실히 대두되었습니다. 2000년대 초반, AWS(Amazon Web Services)가 클라우드 서비스를 처음 선보인 이후, 기업들은 클라우드 인프라를 효과적으로 관리하고 운영할 수 있는 전문 기업의 필요성을 느끼기 시작했습니다. 초기 비즈니스 모델에서는 인프라의 관리가 기업의 고유한 역량으로 남아 있었지만, 복잡도가 증가하면서 클라우드를 최적화할 수 있는 MSP의 출현이 더욱 중요해졌습니다. 기업들은 MSP를 통해 클라우드 인프라의 관리뿐만 아니라 과금 시스템이나 서비스 운영 전반에 걸쳐 지원을 받을 수 있게 되었습니다. 이러한 환경 변화는 기업들이 클라우드 전환 전략을 수립하고, 운영 효율성을 높이는 데 결정적인 역할을 하고 있습니다.

  • 4-2. 과거 실패 사례 분석

  • MSP 시장의 초기 단계에서는 여러 가지 실패 사례가 존재했습니다. 초기 MSP들은 단순히 기존의 IT 서비스 모델을 클라우드 환경에 맞춰 적용하려 했고, 이는 결과적으로 수익성 문제를 야기하였습니다. 예를 들어, 메가존 클라우드와 베스핀글로벌은 초기에는 온-프레미스 서비스에서 클라우드 서비스로 전환하는 과정에서 불필요한 비용을 발생시켰습니다. 과거에 형성된 가격 경쟁 구도는 현재에도 여전히 문제로 남아 있습니다. 각 기업이 클라우드 서비스의 가격을 무리하게 낮추기 위해 경쟁하면서도 제공되는 서비스의 품질이 떨어지는 문제는 지속적으로 지적되고 있습니다. 과거의 사례를 통해 기업들은 여러가지 교훈을 얻었으며, MSP 사업 모델은 이제 단순한 인프라 관리에서 고객 맞춤형 솔루션 제공으로 발전해 나아가고 있습니다.

  • 4-3. 효율적 운영을 위한 새로운 비즈니스 모델

  • 최근 MSP 시장의 변화는 과거 실수를 엄중히 반성하는 과정을 통해 이루어지고 있습니다. 기업들은 단순한 클라우드 인프라 관리에서 벗어나, AI 중심의 혁신 전략을 포함한 고부가가치 서비스로 전환하고 있습니다. 예를 들어, 베스핀글로벌은 AI 매니지드 서비스 전문 기업으로의 전환을 공식 발표하며, 고객의 다양한 요구를 충족시키기 위해 노력하고 있습니다. 또한, 대규모 자본을 투자하여 초기 운영 비용을 줄이고, 고객 맞춤형 솔루션을 제공하는 방향으로 나아가고 있습니다. 이러한 비즈니스 모델은 수익성을 확보하는 데 필수적이며, 과거의 실수를 반복하지 않기 위한 전략적 선택입니다. 마지막으로, MSP들은 여전히 직원들의 교육과 기술 개발에 투자해야 하며, 이를 통해 각 기업의 차별화된 역량을 강화하는 것이 중요합니다. 고객들은 단순한 가격 이하의 서비스를 받기보다는, 최상의 품질을 보장받기를 원하기 때문에 이러한 변화는 필수적입니다.

5. 향후 클라우드 산업의 전망과 방향성

  • 5-1. AI 중심의 혁신 전략

  • 클라우드 산업의 향후 방향성은 인공지능(AI) 기술과의 융합이 어떠한 혁신을 가져올 수 있는지에 따라 결정됩니다. 현재 산업 전반에서 AI는 단순한 자동화의 역할뿐만 아니라 데이터 분석, 고객 서비스 개선, 그리고 신규 비즈니스 모델 창출에 이르기까지 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 국내 클라우드 서비스 제공사(CSP)들은 이러한 AI 기술을 중심으로 혁신적인 서비스 제공을 위한 전략을 수립해야 합니다. 예를 들어, 네이버클라우드는 거대언어모델(LLM) '하이퍼클로바X'를 기반으로 한 다양한 AI 서비스를 시장에 내놓아 경쟁력을 강화하고 있습니다. 또한, AI 기반 서비스는 고객의 요구에 맞추어 개인화된 경험을 제공할 수 있어, CSP들에게 새로운 수익원으로 기능할 것입니다.

  • AI 기술의 진화는 클라우드 인프라 관리에도 큰 변화를 가져오고 있습니다. 예를 들어, 클라우드 자원의 자동화 및 최적화를 위한 AI 기반 기술들이 도입되고 있으며, 이는 운영 효율성을 극대화하는 데 기여하고 있습니다. CSP들은 이러한 AI 기술을 활용하여 고객에게 더욱 향상된 서비스를 제공할 수 있으며, 이를 통해 추가적인 경쟁력을 확보할 수 있습니다.

  • 5-2. 국내 시장에서의 경쟁력 강화 방안

  • 국내 클라우드 시장은 글로벌 CSP들과의 치열한 경쟁에서 생존하고 있는 상황입니다. 이 경쟁에서 살아남기 위해서는 차별화된 전략이 필요합니다. 국내 CSP들은 각자의 특성에 맞춘 고유한 서비스를 개발하여 시장에서의 위치를 강화해야 합니다. 예를 들어, 금융 및 공공부문에서의 규제를 준수하며 신뢰성을 구축하는 것이 중요합니다. 이러한 요구에 부합하기 위해 KT와 NHN은 공공 전용 클라우드 서비스를 강화하며, 맞춤형 솔루션을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.

  • 또한, 국내 CSP들은 소버린 클라우드 전략을 통해 데이터 주권을 확보하고, AI 인프라를 활용하여 고속 성장하는 AI 서비스 시장을 겨냥할 수 있습니다. 클라우드 전환율이 아직 낮은 대한민국 환경에서 AI 기술을 접목한 서비스 개발은 기업들에게 큰 기회가 될 것입니다. 이를 통해 더욱 효과적인 마케팅 접근과 고객 기반 확장이 가능해질 것입니다.

  • 5-3. 정부의 역할과 시장 지원 필요성

  • 정부는 클라우드 산업 발전을 위해 중소기업 및 스타트업을 대상으로 한 지원 정책을 더욱 강화할 필요가 있습니다. 특히, 클라우드 서비스의 보급을 확대하기 위해 공공부문에서의 클라우드 사용을 장려하는 정책이 중요합니다. 현재 진행 중인 '클라우드 네이티브' 전환사업은 공공기관들이 자율적으로 선택할 수 있도록 하고 있으며, 이러한 흐름은 국내 클라우드 시장의 성장을 가속화할 것입니다.

  • 또한, 정부는 데이터 안전성과 보안에 관한 규제를 수립하여 기업들이 클라우드 서비스를 도입할 때 신뢰를 가질 수 있도록 해야 합니다. 이는 결국 사용자와 클라우드 제공사 간의 관계를 강화하고, 클라우드 서비스의 활성화에 기여할 것입니다. 예를 들어, 국가정보자원관리원 대구센터와 같은 민관협력형 모델이 클라우드 서비스 확산에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

결론

  • AI와 클라우드의 융합은 향후 클라우드 산업의 핵심 변수가 될 것입니다. 국내 클라우드 서비스 제공사들은 이러한 변화를 기회로 삼아 지속 가능한 성장 전략을 모색해야 하며, 이를 위해서는 정부와의 협력도 필수적입니다. 공공사업의 둔화 등 다양한 도전에 대응하기 위해서는 업계 전반의 입장을 반영한 정책적 지원이 필요하며, 이를 통해 시장 환경을 보다 활성화할 수 있을 것입니다.

  • 또한, AI 기반의 서비스 확산은 단순히 기술적 진보에 그치지 않고, 고객의 요구를 충족시키고 신뢰를 구축하는 과정에서 필수적인 요소로 자리매김할 것입니다. 모든 CSP는 고객 맞춤형 솔루션과 포괄적인 클라우드 서비스의 제공을 통해 경쟁력을 강화하고, 시장에서의 주도권을 확보할 수 있는 준비를 해야 합니다. 미래에는 AI와 클라우드의 결합을 통해 더욱 혁신적이고 차별화된 서비스가 등장할 것이며, 이는 고객과의 관계를 한층 더 강화하는 발판이 될 것입니다.

용어집

  • 클라우드 서비스 제공사(CSP) [기업]: 클라우드 컴퓨팅 서비스를 고객에게 제공하는 기업으로, 데이터 저장, 처리, 관리 등을 지원하는 역할을 합니다.
  • AI 전환(AX) [프로세스]: 기업이 AI 기술을 전략적으로 활용하여 비즈니스 모델을 혁신하는 과정으로, 클라우드가 이 과정에서 핵심적인 역할을 합니다.
  • 디지털전환(DX) [프로세스]: 기업이 디지털 기술을 활용해 비즈니스 프로세스와 모델을 혁신하는 과정을 의미하며, 클라우드와 AI의 융합에서 중요성이 강조됩니다.
  • Managed Service Provider(MSP) [기업]: 클라우드 인프라를 관리하고 운영하는 전문 기업으로, 고객에게 클라우드 관리 및 운영을 지원하는 서비스를 제공합니다.
  • 대규모 언어 모델(LLM) [기술]: 인공지능의 일종으로, 대량의 텍스트 데이터를 이해하고 생성하는 능력을 가진 모델입니다.
  • 소버린 클라우드 [전략]: 데이터 주권을 확보하기 위한 클라우드 서비스 전략으로, 국가나 기업이 자체적으로 데이터를 관리하고 보호할 수 있도록 지원합니다.

출처 문서