AI 시대의 클라우드 전략: 클라우드 퍼스트 에서 워크로드 이코노믹스 로 | 인사이트리포트 | 삼성SDS

AI 요약

대규모 데이터와 지속적 고강도 연산을 요구하는 AI 워크로드는 퍼블릭 클라우드(AWS, Azure, GCP)의 온디맨드 이점과 비용 효율성 전제를 흔들며 데이터 전송 비용(Egress Fee), 네트워크 지연(Latency), 데이터 중력(Data Gravity) 등 구조적 한계를 드러냈습니다. 이에 기업들은 무조건적인 클라우드 통합 대신 각 워크로드의 비용 구조와 기술적 특성에 따라 최적 환경을 선택하는 '워크로드 이코노믹스(Workload Economics)'와 프라이빗 인프라·코로케이션·전문 GPU 클라우드를 조합하는 '조성적 모델(Compositional Model)'으로 전환하고 있습니다. 인프라 다변화로 인한 운영 복잡성과 장기적 비용 부채를 제어하기 위해 전사 차원의 아키텍처 거버넌스와 통합 통제 체계 확립이 선결 과제이며, 글로벌 규제 강화에 따른 데이터 주권(Data Sovereignty) 리스크도 다변화를 촉진하고 있습니다.