영국의 디지털 헬스기업 ‘Babylon Health’는 AI를 활용한 원격 진료 서비스를 제공하면서, 한때 5조원 이상의 기업가치를 인정받았다. 하지만 지속적인 운영비 증가와 수익성 부족으로 2023년 파산하고 만다. 파산 이유로는 AI 시스템 유지보수 비용의 지속적 증가가 주요 원인으로 지목된다.

독일의 유명 제조사인 ‘Siemens’는 공장 내 불량률 예측 AI를 도입하였다. 이 과정에서 ‘엣지 AI서버’와 ‘클라우드 AI서버’를 중복 운영한다. 이로 인해 예상 대비 1.5배, 매달 수천만 유로의 추가 비용이 소요되어 일부 지역은 도입을 중단하기에 이르렀다.

최근 업계에서는 업무자동화와 의사결정 지원을 위해 AI 도입이 급증하고 있지만, 이에 따른 예산 압박도 커지고 있다. 실제로 기업의 CFO와 CIO간 인식 차이가 두드러지는데, KPMG 조사에 의하면 CFO의 3분의 1은 AI 기술 혁신 지출이 과도하다고 보는 반면, 29%의 CIO는 예산이 부족하다고 답한다. 다른 조사에서는 기업의 AI 도입으로 클라우드 비용이 평균 30% 상승했으며, 응답자의 3/4은 이를 ‘통제불능’으로 여기고 있다. 이렇듯 기업은 AI 투자 확대와 예산 관리 사이에서 균형점을 찾아야 하는 과제에 직면해 있다.

AI 성능목표와 투자비용의 정렬