[STK 2026] (2) 현장 설문으로 살펴본 AI 인프라 운영 리스크와 풀스택 대응 전략
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Smart Tech Korea 2026 | 결산 리포트
현장 설문으로 살펴본 AI 인프라 운영 리스크와 풀스택 대응 전략
ITCEN GROUP은 STK 2026에서 기술의 확산보다 앞선, 안정적인 운영 구조의 중요성에 주목했습니다.
생성형 AI 도입의 성숙도가 높아질수록, 많은 기업이 구현의 속도가 아닌 운영의 일관성과 거버넌스라는 근본적인 질문 앞에서 고심하고 있습니다. 모델 성능은 충분하지만 보안 정책이 정비되지 않았고, 기존 시스템과의 연계는 복잡하며, 장애 발생 시 원인 추적이 어려운 구조가 주요 원인입니다.
개별 모델이 아니라 운영 구조에 주목하는 기업들의 경향은 ITCEN GROUP의 현장 설문 결과에서도 명확히 드러났습니다. 이제 기업은 '어떤 AI를 도입할 것인가'보다, '우리 조직의 인프라가 AI를 안정적으로 감당할 수 있는가'를 먼저 묻고 있습니다.
부스 방문객 405명의 현장 응답
ITCEN GROUP은 현실을 구체적으로 확인하기 위해 전시회 기간 중 부스 방문객 405명을 대상으로 설문을 진행했습니다. 응답자는 IT·통신·S/W·게임(133명), 제조·자동차·화학(82명), 공공·지자체·공기업(42명), 교육·연구기관(37명), 기타(유통, 의료, 미디어, 건설 등 111명)로 구성되었으며, 실무자부터 임원, 조달 담당까지 다양한 응답 계층이 포함되어 있습니다.
| 설문 개요 | 응답자 경향 |
|---|---|
| 응답 규모 | 총 405명 |
| 주요 산업군 | IT·통신·S/W·게임, 제조, 공공, 교육·연구기관 등 |
| 응답 계층 | 실무자, 엔지니어, 부서장, 임원, 조달 담당 포함 |
"좋은 AI 모델"보다 중요한 "운영과 인프라"
분석 결과, 현업에서 가장 크게 느끼는 부담은 기술 자체가 아니라 운영 리스크였습니다. 생성형 AI 보안과 멀티 AI 에이전트 통제 문제가 가장 높은 비중을 차지했고, 그 다음으로는 장애 예측과 모니터링 통합, GPU 자원 효율화, DB 라이선스 비용과 데이터 주권, 그리고 가상화 전환과 벤더 종속 문제가 뒤를 이었습니다. 상세한 응답 비중은 다음과 같습니다.
기업용 AI 인프라의 핵심적 도전 과제
AI 보안/통제
52.1%Shadow AI, 데이터 유출, 내부 통제 부재
장애 예측
26.9%MSA 및 클라우드 환경에서의 가시성 부족
GPU 최적화
25.2%AI 인프라 비용 증가 및 자원 비효율
DB 라이선스
20.0%비용 부담 및 데이터 주권 부족
가상화 전환
13.8%외산 솔루션 의존과 마이그레이션 리스크
지적된 5가지 도전 과제는 모든 기업이 겪는 성장통이며, 이는 기술의 결함이 아닌 체계적인 인프라 재정비의 신호입니다. 특히, 위 응답 데이터를 교차 분석한 결과, 응답자의 종사 업종별 뚜렷한 우선순위의 차이가 확인되었습니다.
• IT·통신·S/W·게임 업종 종사자: 서비스 민첩성이 중요한 만큼, 확장 속도에 따른 'AI 보안과 에이전트 통제' 고민의 비중이 특히 높았습니다.
• 제조·자동차·화학 업종 종사자: 보안 이슈와 함께, 시스템 안정성과 '애플리케이션 장애 선제 예측'에 대한 관심이 두드러졌습니다.
• 공공·교육·연구기관 업종 종사자: 예산 제약을 고려한 'GPU 효율 최적화'와 'DB 라이선스 비용 관리'를 중시하는 경향이 나타났습니다.
업종별 AI 인프라 도입 타이밍: 속도보다 구조의 문제
이제 AI 인프라는 '도입 여부'가 아닌, '언제, 어떤 순서로 도입할 것인가'의 문제인데요. 이번 설문 응답에서는, 업종별로 도입 시점을 바라보는 관점과 속도가 달랐습니다. 그 중 IT, 제조, 공공 세 그룹을 중심으로 살펴보겠습니다.
[IT · 통신 · S/W · 게임 업종 (133명)] 3~6개월 안에 움직이는 선도 그룹
IT·통신·S/W·게임 업종은 전체적으로 도입 논의가 가장 앞서 있는 업종입니다. 약 18%는 3~6개월 이내 도입을 검토하고 있으며, 3개월에서 1년 사이까지 포함하면 약 40%(53명)가 1년 이내 도입을 고려하고 있다고 답했습니다.
[제조 · 자동차 · 화학 업종 (82명)] 차년도 본예산 연계 집중 검토
대규모 인프라 자산을 운영하는 제조·자동차·화학 업종에서는 의사결정 주기가 길고, 기존 생산·설비 인프라와의 연계가 중요하다는 특성이 반영되었습니다. 단기 도입보단 중기 타임라인을 선호하는 경향이 뚜렷해, 응답자 중 약 30%(25명)가 내년 예산 편성과 연계한 '1년 이내 도입'을 계획 중이라 답했습니다.
[공공 부문 및 교육 · 연구기관 (79명)] 정책 준수와 단계별 로드맵 중심 신중한 접근
폐쇄망 운영, 데이터 통제, 감사 대응 체계가 필수적인 공공 및 교육 부문은 AI 도입에 있어 신중한 태도를 견지하고 있습니다. 응답자 중 51명(64.3%)이 '즉시 도입 계획 없음'으로 응답하여, 즉각적인 도입보다는 규제 준수와 운영 안정성을 최우선으로 고려하는 것으로 파악됩니다.
AI 인프라 고민 해결을 위해 꼭 확인할 질문은?
성능이 좋은 솔루션을 개별적으로 추가하는 방식만으로는, 점점 복잡해지는 AI 인프라를 안정적으로 통제하기 어렵습니다. 보안, 모니터링, 데이터 관리가 분리된 구조에서는 운영 부담이 증가하고 장애 대응과 의사결정의 신뢰성도 함께 낮아지기 때문입니다.
결국 AI 인프라의 실패는 개별 기술의 문제가 아니라 '분리된 운영 구조'에서 발생합니다. 따라서 도입에 앞서, 인프라 레이어(제어 영역)들이 하나의 운영 체계로 연결되어 있는지 사전 점검할 필요가 있습니다.
아래 다섯 가지를 꼭 확인해 보세요!
- 보안과 통제 — AI 확산에도 정책·감사·민감정보 통제가 실제로 작동하는가?
- 운영 가시성 — AI와 기존 시스템을 통합해 이상 징후를 신속히 파악할 수 있는가?
- GPU 효율 — 비싼 인프라가 실질적 업무 가치로 이어지도록 리소스가 잘 배분되고 있는가?
- 데이터 주권 — AI 활용이 늘어도 데이터 통제권과 라이선스를 유지할 수 있는가?
- 가상화 전환 — 특정 벤더 종속과 전환 비용을 감당 가능한 수준으로 관리하고 있는가?
ITCEN GROUP이 제시하는 솔루션은?
스마트테크 코리아 현장에서 ITCEN GROUP은 고객 인프라를 진단하고 실질적인 대응 방안을 제시하기 위해 다섯 가지 솔루션을 소개하고, 업종별 관심 솔루션 응답 경향을 살펴보았습니다. 관심 응답자는 IT 업종 비중이 가장 높았으며, 제조·공공·교육·유통·미디어 등의 산업군으로 확장되는 양상을 보였습니다.
• AI 인프라 오케스트레이터 (ITCEN CTS): ITCEN CTS는 'AI 인프라 오케스트레이터'로서 온프레미스, 멀티 클라우드, HPC 자원을 하나로 통합하여 고성능 AI 워크로드를 최적화하고 있습니다. GPU 및 AI 인프라를 직접 설계·운영하는 IT, 제조, 공공, 교육 분야에서 높은 관심을 보였습니다. 특히, 관심 응답자 중 '글로벌 가상화 종속 대응'을 위해 Smart-V를 함께 고려하는 경향이 두드러졌습니다.
• Smart-V (C PLATFORM): '스마트브이'는 Smart-V는 오픈소스 Proxmox 기반의 엔터프라이즈 가상화 플랫폼으로, VM과 컨테이너를 통합 운영하며 유연한 확장성을 제공합니다. Smart-V에 관심을 보인 응답자 중엔 제조, 건설, 공공, 의료·미디어 등 대규모 인프라를 운영하면서 라이선스 비용 부담이 큰 산업군의 비중이 높았습니다.
• AgentGo 2026 (ITCEN CLOIT): ITCEN CLOIT의 'AgentGo 2026'은 글로벌 표준 프로토콜(MCP) 기반의 멀티 AI 에이전트 관리 플랫폼으로, 온프레미스 및 폐쇄형 환경에서도 구동되어 기업의 데이터 주권(Sovereignty)을 보장합니다. AgentGo 2026에 관심을 보여 주신 응답자의 특징은, 서비스 및 콘텐츠 업종 등 IT·제조·공공 업종 외 다양한 업종에 응답 비중이 분산되었다는 점입니다. AI 실험과 적용을 확대하려는 조직 전반의 수요가 반영된 것으로 보입니다.
• EDB Postgres AI (C PLATFORM): 'EDB Postgres AI'는 데이터와 AI를 단일 플랫폼에서 통합하여 AI 개발을 위한 최적의 기반을 제공하는 솔루션입니다. EDB Postgres AI에 관심을 보여 주신 응답자는 AgentGo 2026처럼 다양한 산업군에 분산되어 있으며, 기존 업무 시스템 위에서 AI를 곧바로 붙여 쓰려는 수요가 있는 조직(제조·병원·물류·금융 등)이 많아, 데이터와 AI를 단일 플랫폼에서 통합 관리하고자 하는 수요가 반영되었습니다.
• Jennifer Insight (C PLATFORM): '제니퍼 인사이트'는 복잡한 MSA 및 쿠버네티스 환경을 1초 단위로 실시간 추적하는 어플라이언스 성능 모니터링 플랫폼입니다. 제니퍼 인사이트에 관심을 보여 주신 응답자들은 금융, 공공, 제조, 에너지 등 '운영·모니터링·가용성'이 중요한 업종에 집중되어, 장애 방지와 모니터링 일원화에 대한 수요가 반영되었습니다.
이제 AI는 '기술의 도입'이 아니라 '인프라의 통합'입니다
AI 도입이 확산될수록, 핵심 과제는 모델 성능이 아니라 인프라 운영의 일관성과 안정성으로 이동하고 있습니다. 파편화된 보안 정책을 정비하고, GPU 비용을 통제하며, 기존 시스템과 AI 워크로드를 안정적으로 연결하는 역량이 실제 성과와 서비스 연속성을 좌우합니다.
STK 2026 현장에서 확인한 다양한 고민과 사례는, AI 인프라가 '기술'이 아니라 '운영 구조'의 문제로 이동하고 있음을 보여주었습니다. ITCEN GROUP은 이러한 변화를 기반으로, 검증 가능한 인프라 전략과 실행 구조를 지속적으로 제시해 나가겠습니다.
본 리포트는 정보 제공을 위한 자료로, 특정 기술의 도입 성과를 보증하지 않습니다. 기술 사양과 거버넌스 표준은 시점에 따라 달라질 수 있으니 유의하시기 바랍니다.
본 리포트는 STK 2026 기간 중 수집된 405명의 실제 통계 데이터를 기반으로 작성되었으나, AI 도입 관심도가 높은 집단에 편향되어 있을 수 있으며 업종별 표본 수 차이로 인해 일부 해석에는 제한이 있습니다. 구체적인 아키텍처 설계와 자사 인력 투입 규모 산정은 ITCEN GROUP 전문가와의 상담을 통해 검증하시기 바랍니다.