AI 기술이 산업 전반에 확산되며, 많은 기업이 경쟁력 확보를 위해 AI 개발 환경 구축을 고민하고 있습니다. 하지만 도입 결정은 생각보다 복잡하고, 현실적인 장벽도 존재합니다. 클루닉스는 AI EXPO KOREA 2025 현장에서 총 675명의 IT 실무자 및 의사결정권자를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 이들을 통해 실제 AI 개발 환경 환경 도입 과정에서 마주하는 가장 큰 어려움이 무엇인지 확인할 수 있었습니다. 그 결과, ‘초기 도입 비용’, ‘기존 시스템과의 호환성’, ‘내부 인력의 기술 역량 부족’ 등 다양한 문제가 제기되었습니다. 이번 글에서는 각 항목이 왜 중요한 장애물로 인식되었는지, 그리고 클루닉스가 어떤 방식으로 이를 해결하고 있는지에 대해 깊이 있게 살펴보고자 합니다.

 

▶ [지난 설문조사 결과도 보러가기] AI 개발 환경에서 가장 중요하게 생각하는 것?

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▲ 클루닉스가 실시한 설문조사 결과

 

 

1. 초기 도입 비용 (32%)

 

AI 개발 환경을 구축하는 데에 있어 가장 큰 부담으로 꼽힌 항목은 ‘초기 도입 비용’입니다. 클루닉스가 조사를 실시한 675명 중 약 32%가 해당 항목을 선택했습니다.

 

AI 인프라에는 고성능의 하드웨어, 소프트웨어 라이선스, 인프라 설계 등 다양한 항목에서 고비용의 투자가 필요합니다. 특히 온프레미스 환경을 구축하려면 초기 하드웨어 구매 및 셋업 비용이 부담스럽고, 클라우드 기반의 도입 또한 꾸준히 발생하는 GPU 인스턴스 비용에 부담을 느낄 수 있습니다. 중소기업이나 스타트업, 공공기관 등은 투자 회수 시점이 불확실한 상황에서 수천만 원 단위의 선투자를 감행하기 어렵습니다. 또한 AI 프로젝트 특성상 초기에 예측하지 못한 추가 비용이 발생할 가능성도 높아, IT 예산의 유연성이 낮은 조직은 도입을 망설이게 됩니다. 

 

따라서 도입 이전에 솔루션의 효과성을 확인해보고, 무리한 초기 투자를 방지할 수 있는 방안들을 고려하는 것이 중요합니다.

 

▶ Clunix’s Approach       - 도입 이전 PoC(개념 검증)를 통해 솔루션의 효과성을 실제로 확인한 이후 도입 결정     - 최초 설계 시 향후 확장성을 고려하여 무리한 초기 투자를 방지하고, 단계별 도입 전략 수립     - 온프레미스 뿐 아니라 퍼블릭 클라우드 활용을 통한 하이브리드 방식을 고려하여 초기 투자 비용 감축

 

 

2. 기존 시스템과의 호환성 (28%)

 

기존 시스템과의 연동 문제는 기술 도입을 어렵게 만드는 주요 요인 중 하나입니다. 기업은 이미 다양한 IT 자산을 운영하고 있으며, 이들 시스템은 각각 다른 OS, 네트워크 구성, 데이터 구조를 가지고 있습니다. 새로운 AI 개발 환경이 도입되었을 때 기존 ERP, MES, DBMS 등과 연동이 원활하지 않으면 데이터 흐름이 단절되고, 결과적으로 도입한 기술이 제대로 활용되지 못하는 사태가 벌어질 수 있습니다. 이러한 문제점은 단순히 기술적인 문제에서 그치는 것이 아니라, 기존 IT 인력 및 개발자가 새로운 개발 환경에 대해 습득해야 한다는 부담감으로 이어질 수 있습니다.

 

따라서 기존 시스템과의 호환성을 염두에 두고 개발 환경을 구축해야 하며, 업무의 효율이 저하되지 않도록 솔루션 실사용자의 편의성을 최우선으로 생각해야 합니다.

 

▶ Clunix’s Approach       - 기존 시스템과의 완벽한 연동을 통해 사용자 추가 학습 없이 최신 하드웨어 완벽 활용     - 맞춤형 통합 솔루션, 사전 진단 서비스를 통해 호환성 문제 효과적 해결

 

 

 

3. 내부 인력의 기술 역량 부족 (21%)

 

AI 개발 환경은 단순한 서버 설치만으로 끝나지 않습니다. Linux 운영체제, Docker와 같은 컨테이너 기술, 딥러닝 프레임워크(PyTorch, Tensorflow), 패키지 관리, 버전 충돌 해결 등의 기술적 지식이 필수입니다. 하지만 기존 IT 인력은 이러한 기술에 익숙하지 않을 수 있고, 이는 환경을 구축한 이후에도 효율적으로 활용하지 못하는 문제로 이어집니다. 따라서 내부 인력의 기술 역량에 따라 업무의 차이가 발생하지 않도록 직관적인 웹 UI로 사용자의 편의성을 높여야 하며, 프레임워크 및 패키지 등이 관리될 수 있도록 해야 합니다.

 

▶ Clunix’s Approach       - 직관적인 웹 UI를 통해 복잡성을 줄이고 사용자의 편의성 최대화     - 명령어 없이도 프로젝트 관리, 학습 수행, 데이터 연동 등을 직관적으로 수행 가능     - AI 및 딥러닝에 필요한 요소 사전 구축을 통해 고급 운영 지식 없어도 업무 몰입 가능

 

▲ 다양한 AI 개발 도구 사전 구현 및 외부 레지스트리 연동

 

 

4. 데이터 이전 및 마이그레이션 (13%)

 

AI 프로젝트의 핵심은 ‘데이터’입니다. 그러나 데이터가 여러 시스템에 분산되어 있거나 형식이 통일되어 있지 않다면 새로운 AI 개발 환경으로 이전하는 데에 막대한 시간과 노력이 소요됩니다. 예를 들어, 일부는 온프레미스 NAS에 저장되어 있고, 일부는 퍼블릭 클라우드, 다른 일부는 엑셀이나 엑세스 형태로 존재하는 경우 통합 이전 작업이 매우 복잡해집니다.

 

▶ Clunix’s Approach       - 로컬 NAS, SAN, 클라우드 오브젝트 스토리지(S3 등)와의 연동을 지원하여 이질적인 데이터 위치를 단일 인터페이스에서 통합 관리 가능     - 컨설팅 기반의 요구 분석을 통해 고객 환경 진단 및 데이터 이전·마이그레이션에 필요한 최적의 방법 제안

 

 

▲ 전문팀이 분석하여 맞춤 솔루션을 제안하는 클루닉스의 컨설팅 단계

 

 

5. 솔루션 확장성 및 유연성 부족(4%)

 

많은 조직이 기술을 도입하기 전 PoC(개념 증명)를 거치지만, 해당 PoC를 소규모로 진행하는 경우가 많으며, 간혹 PoC에 사용된 툴이나 플랫폼이 엔터프라이즈 수준의 확장성 (다중 사용자, 워크로드 분산 등)을 고려하지 않은 경우가 많아서 본격적으로 도입하고자 할 때 재구축해야 하는 경우가 있습니다. 따라서 초기 설계 단계에서부터 확장성과 유연성을 고려한 시스템을 도입하는 것이 중요합니다.

 

▶ Clunix’s Approach       - 자체 개발 솔루션 아렌티어 딥러닝을 통해 각 기업 및 조직의 고유한 업무 환경과 요구사항에 최적화하여 설계     - 초기 도입 시 확장성을 고려한 설계로 향후 비즈니스 확대 시 원활한 확장 가능

 

 

6. 고객 지원 및 유지보수 서비스 (2%)

 

AI 인프라는 일반 IT 인프라보다 빠르게 변화하는 기술을 다루기 때문에, 유지보수와 기술 지원의 품질이 매우 중요합니다. 그러나 GPU 드라이버, CUDA 버전, 프레임워크(PyTorch, Tensorflow 등) 호환성 이슈와 같은 AI 특화 문제는 일반적인 IT 유지보수 인력으로는 해결이 어렵습니다. AI 생태계가 매우 빠르게 변화하는 만큼 프레임워크 업그레이드, 보안 패치, 신규 기능 반영 등 지속적인 지원이 필수여야 합니다.

 

▶ Clunix’s Approach       - GPU, CUDA, AI 프레임워크 등 AI 특화 운영 인력 보유를 통해 유연하고 신속한 업그레이드 지원     - 최신 버전을 신속하게 반영할 뿐 아니라 고객 환경에 맞는 업그레이드 전략 안내     - 하드웨어부터 플랫폼까지 올인원으로 통합된 지원 체계 제공하여 지연 없는 신속한 대응

 

 

아렌티어 딥러닝이 여는 새로운 AI 개발 환경 도입 경험

 

AI 개발 환경 도입은 높은 초기 비용, 레거시 호환, 기술 인력 부족 등 현실적인 장애물로 가득하지만, 클루닉스의 ‘아렌티어 딥러닝(RNTier Deep Learning)’ 플랫폼은 이러한 난관을 해소하며 기업의 도입 여정을 가속화합니다. 아렌티어 딥러닝은 GPU, CPU 등의 컴퓨팅 리소스를 자유롭게 오케스트레이션하고, 기존의 데이터 및 인사DB와도 유연하게 연동됩니다. 덕분에 데이터 사일로 없이 빠르게 실전 운영에 돌입할 수 있고, 개발 시 버튼 클릭만으로 GPU 노드와 스토리지를 확장할 수 있어 보다 편리하게 개발 업무에 집중할 수 있습니다.

 

또한 아렌티어 딥러닝은 사전 구성된 AI 프레임워크 스택과 직관적인 웹 UI를 제공해, 리눅스·쿠버네티스 경험이 부족한 내부 인력도 즉시 모델 학습과 실험을 진행할 수 있습니다. GPU 드라이버·CUDA·PyTorch 등은 클루닉스 전문 엔지니어가 최신 버전 또는 기업 및 조직에 최적화된 버전으로 유지·관리하며, 기술 지원 체계로 하드웨어부터 플랫폼까지 신속 대응합니다.

 

결국 AI 도입의 성패는 ‘기술’보다 ‘실행력’에 달려 있습니다. 클루닉스는 아렌티어 딥러닝을 통해 고객이 작게 시작해 크게 성장할 수 있는 유연한 길을 제시합니다. AI의 첫 걸음을 시작한 기업부터 대규모 확장을 준비 중인 기업까지, 클루닉스는 신뢰할 수 있는 파트너로서 고객과 함께 미래를 만들어 가겠습니다.