AI 도입이 확산되면서 기업의 AI 비용 관리는 단순한 지출 추적을 넘어 사업 가치 측정의 문제로 옮겨가고 있다. 페가시스템스(Pegasystems Inc.)의 클라우드 FinOps 책임자 헌터 해리스(Hunter Harris)는 FinOps X 2026 행사에서 AI 비용이 전통적인 클라우드 환경에서 흔히 볼 수 없던 수준으로 확장될 수 있어 조직의 추적·관리 방식 자체를 다시 설계해야 했다고 밝혔다. 그는 “AI는 클라우드 서비스 제공업체의 용량이 소진될 때까지 사실상 무한히 확장될 수 있다”며 “예측 가능한 것이 있다면 그것이 매우 예측하기 어렵다는 사실”이라고 말했다.
페가시스템스가 먼저 직면한 과제는 AI 지출의 분류 체계를 잡는 것이었다. 내부 생산성 향상용인지, 제품에 직접 반영되는 것인지, 아니면 실험 단계인지를 구분하는 작업이 선행돼야 했다. 해리스는 FinOps 팀이 엔지니어·세일즈·제품·운영 담당자 모두와 소통할 수 있는 ‘로제타스톤’ 역할을 해야 한다고 설명했다. 특히 AI 투자를 개별 고객 계약 단위까지 연결해 클라우드·AI 비용이 공헌 마진에 미치는 실질적 영향을 보여주는 것이 핵심이었다고 강조했다. 그는 “클라우드 비용 데이터만이 아니라 운영 데이터, 지원 데이터, 제품 데이터, 수익 데이터 전부가 하나의 데이터 모델로 통합돼야 실제 사업 성과 이야기를 할 수 있다”고 덧붙였다.
AI 에이전트·모델 라우팅·토큰 경제 등 기술적 복잡성이 커지면서 FinOps 대화는 점점 더 깊은 시스템 엔지니어링과 경영 전략의 교차점으로 이동하고 있다. 기업들은 AI 지출 가시성을 높이는 데서 한 걸음 더 나아가 AI 투자가 생산성과 사업 성과에 어떤 영향을 미치는지 측정 가능한 방식으로 연결하는 것을 FinOps의 다음 과제로 인식하기 시작했다. 이는 AI 도입의 성숙도가 높아질수록 비용 관리의 무게중심이 기술 팀에서 사업 전략 영역으로 옮겨간다는 흐름을 반영한다.
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