【와티비커뮤니티-WATVcommunity】 보증업체놀이터추천홍보 : 프로그램제작판매제작의뢰 : 스포츠분석 : 무료스포츠중계tv : 섹시bj움짤 : 스포츠뉴스 : 안구정화 놀이터홍보 놀이터후기공유 피해사례공유

로그인

채팅

글쓰기

[IT뉴스]AI 3강 도약, AI PaaS 경쟁력에 달렸다

온카뱅크관리자

2026-09-02 11:07:24

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 국내 CSP, AI 개발·운영 기능 확대해 플랫폼 경쟁력 강화 K-PaaS, 호환성 높이고 AI SaaS 개발 기반 지원 
 <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
 <section dmcf-sid="ypf5NBWIeE">
 정부가 인공지능(AI) 경쟁력 확보를 위해 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터 등 컴퓨팅 인프라 투자를 확대하는 가운데, 확보한 자원을 실제 서비스 개발로 연결하는 플랫폼의 중요성도 인프라 못지않게 커지고 있다. 특히 AI 모델과 데이터 연결, 검색증강생성(RAG), AI 에이전트 개발·평가·배포 등 AI 서비스 개발에 필요한 기능을 제공하는 'AI PaaS'가 컴퓨팅 자원을 서비스형 소프트웨어(SaaS)로 연결하는 기반으로 주목받는다.
 2일 업계에 따르면 정부는 올해 2조800억원 규모의 첨단 GPU 확보·구축·운용지원 사업을 추진하고 있다. 네이버클라우드와 삼성SDS, 엘리스그룹을 통해 최신 GPU 9704장을 구축하고 기업과 연구기관 등의 AI 개발을 지원할 예정이다. 지난해에도 1조4600억원의 추가경정예산을 투입해 대규모 GPU 확보 사업을 추진했다.
 <div contents-hash="243f770556d55105b5f64e2a432f2426b8ee9e9750685e628ca51946abd4b2e1" dmcf-pid="G76Fc9HlnA" dmcf-ptype="general">
 이처럼 컴퓨팅 인프라 확충은 정부 AI 투자의 핵심 사업이지만, GPU를 확보해 AI 모델 개발을 지원하는 것만으로 이용자가 체감할 수 있는 다양한 AI 서비스가 곧바로 만들어지는 것은 아니다. 기업이 AI를 실제 업무에 적용하려면 AI 모델에 자사 데이터를 연결하고 RAG를 구성하는 등 서비스에 필요한 개발 작업을 거쳐야 한다. AI 에이전트가 실제 업무를 수행하도록 외부 도구를 연결하고, 개발한 서비스를 평가·배포해 안정적으로 운영하려면 클라우드 환경과 서비스형 플랫폼(PaaS) 등 개발·운영 기반도 필요하다.
 </div>
 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2b017892b6f93f13538f489978148721be53ee1a0f74e68eb7964afdb73964fb" data-idxno="451493" data-type="photo" dmcf-pid="HzP3k2XSLj" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="AI 3강 도약을 위해서는 GPU 확보뿐만 아니라 AI 서비스 개발에 필요한 기능을 제공하는 AI PaaS(서비스형 플랫폼)도 중요하다. / 챗GPT 생성" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/02/552810-SDi8XcZ/20260902110007476gvla.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="8ck8WLKpRT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/02/552810-SDi8XcZ/20260902110007476gvla.png" width="658">
 <figcaption class="txt_caption default_figure">
 AI 3강 도약을 위해서는 GPU 확보뿐만 아니라 AI 서비스 개발에 필요한 기능을 제공하는 AI PaaS(서비스형 플랫폼)도 중요하다. / 챗GPT 생성
 </figcaption>
 </figure>
 글로벌 클라우드서비스제공사(CSP)가 PaaS의 AI 개발·운영 기능을 강화하는 것도 이런 이유다. 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS), 구글클라우드 등은 모델 제공뿐 아니라 AI 에이전트 실행과 외부 도구 연결, 평가·모니터링 등 서비스 개발·운영 과정까지 플랫폼에서 지원하는 방향으로 기능을 확대하고 있다.
 한 소프트웨어 업계 관계자는 "AI 모델의 성능이 높아지는 것과 이를 활용한 서비스가 시장에 나오는 것은 별개의 문제"라며 "GPU와 모델을 확보하는 것과 함께 개발기업이 모델과 데이터, 필요한 도구를 쉽게 연결해 실제 서비스로 구현할 수 있는 환경도 갖춰져야 한다"고 말했다.
 국내 CSP도 AI PaaS 기능 확대
 국내 CSP들도 AI 모델을 실제 서비스로 구현하는 데 필요한 PaaS 기능을 확대하고 있다. 모델과 데이터 연결부터 RAG, 외부 도구 호출, 모델 평가와 배포까지 지원 범위를 넓히는 모습이다.
 네이버클라우드는 '클로바 스튜디오(CLOVA Studio)'에 AI 서비스 개발 기능을 꾸준히 추가하고 있다. 외부 함수나 응용프로그램인터페이스(API)를 호출할 수 있는 '함수 호출(Function calling)'과 오픈AI 호환 API를 지원한다. 오픈소스 AI 개발 프레임워크인 랭체인(LangChain)과 연동할 수 있는 환경도 제공한다. 검색 결과 가운데 질문과 관련성이 높은 문서를 골라주는 '리랭커'와 검색 자료를 바탕으로 답변을 생성하는 'RAG 리즈닝'도 제공한다. 정해진 형식에 맞춰 결과를 출력하는 '스트럭처드 아웃풋(Structured Outputs)'과 이용자의 요청을 분류하는 라우터 등도 갖췄다.
 NHN클라우드도 'AI 이지메이커(AI EasyMaker)'의 개발·운영 기능을 단계적으로 확장하고 있다. 모델 개발환경과 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 관리와 서비스용 엔드포인트 등을 제공한다. 2024년에는 머신러닝(ML) 파이프라인 기능을 추가해 데이터 처리와 학습 등 반복 작업을 연결할 수 있도록 했다. 2025년 6월에는 모델 평가 기능을 추가했고 같은 해 10월에는 RAG와 엔비디아 트라이톤 추론 서버 지원을 더했다. 모델 개발·학습에서 평가와 배포, RAG 기반 서비스 구현까지 지원 범위를 넓힌 것이다.
 다만 국내 CSP 입장에서는 AI SaaS 개발기업의 선택지가 국내 플랫폼에 한정되지 않는다는 점이 과제다. 개발기업은 AWS·MS·구글클라우드 같은 글로벌 CSP의 개발 플랫폼을 이용할 수 있고, 비용과 기술 여건 등에 따라 오픈소스 프레임워크와 개발도구를 조합해 자체 환경을 구축할 수도 있다.
 국내 CSP가 이들과 경쟁해 개발기업의 선택을 받으려면 GPU와 AI 모델 제공만으로는 부족하다. 모델과 데이터 연결, RAG, 외부 도구 연동, 평가와 배포 등 실제 서비스 개발 과정에서 필요한 기능을 편리하게 제공하고 개발·운영 부담을 줄일 수 있는 AI PaaS 경쟁력을 갖춰야 한다.
 한 소프트웨어 개발사 관계자는 "정부 지원으로 GPU를 저렴하게 이용할 수 있다는 것만으로 국내 클라우드를 계속 선택하지는 않는다"며 "모델과 데이터, 개발도구를 편리하게 연결하고 실제 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 환경까지 갖춰야 개발기업의 선택을 받을 수 있다"고 말했다.
 개발 호환성 높이는 K-PaaS
 국내 CSP들이 개별적으로 개발 플랫폼 기능을 강화하는 것과 함께, 서로 다른 플랫폼에서 SaaS를 개발·운영할 수 있는 환경을 만드는 것도 중요하다. 특정 PaaS에 맞춰 개발한 SaaS를 다른 클라우드로 옮길 때 상당 부분을 다시 개발해야 한다면, 기업의 비용 부담이 커지고 특정 플랫폼에 대한 종속성도 높아질 수 있기 때문이다.
 PaaS는 기업이 서버와 운영체제 등 기반환경을 직접 구성하지 않고 애플리케이션을 개발·배포·운영할 수 있도록 필요한 실행환경과 개발·운영 기능을 제공한다. 퍼블릭 클라우드 사업자가 서비스 형태로 제공하기도 하고, 기업이나 기관의 자체 클라우드에 구축하는 플랫폼 제품으로 공급되기도 한다.
 국내에서는 플랫폼 간 차이에서 발생하는 재개발 부담을 줄이기 위해 개방형 클라우드 플랫폼 'K-PaaS' 생태계를 구축해왔다. K-PaaS는 하나의 구축형 PaaS 제품이 아니라, 오픈소스 기반 표준모델과 이에 대한 적합성 인증을 받은 상용 PaaS·클라우드 플랫폼 서비스와 솔루션 등을 아우르는 체계다. 공통 기술과 규격을 적용해 서로 다른 클라우드 환경에서 애플리케이션의 호환성과 이동성을 높이는 데 초점을 뒀다.
 K-PaaS의 적합성·확장성 검증은 구축형 PaaS뿐 아니라 국내 CSP가 제공하는 클라우드 플랫폼에도 적용돼 왔다. 현재 국내 18개 기업의 20개 솔루션이 K-PaaS를 지원하면서 추가 기능을 확장한 제품으로 적합성 인증을 받았다. 네이버클라우드와 NHN클라우드, KT클라우드, 카카오엔터프라이즈 등 국내 CSP가 제공하는 클라우드 플랫폼 서비스가 K-PaaS 기반 확장성 확인을 받은 바 있고, 삼성SDS를 비롯한 국내 여러 상용 PaaS·클라우드 플랫폼이 K-PaaS 적합성 인증 목록에 포함돼 있다.
 AI와 SaaS 연결하는 AI PaaS…"AI 활용 기폭제 될 것"
 한편 AI 활용이 확산되면서 PaaS도 개발·운영 기능 측면에서 변화를 맞고 있다. 기존 PaaS에 AI 모델과 데이터 연결, RAG, 에이전트 개발·평가·운영 등의 기능을 결합한 'AI PaaS'로 영역이 확장되는 것이다. AI PaaS는 AI 모델과 데이터, 외부 도구를 연결하고 에이전트를 구성하거나 서비스를 평가·모니터링하는 기능을 플랫폼에서 제공함으로써 개발기업이 AI SaaS 구현에 집중할 수 있도록 지원한다.
 K-PaaS가 서로 다른 PaaS와 클라우드 환경의 호환성과 이동성을 높이는 데 초점을 뒀다면, AI PaaS는 AI SaaS를 개발·운영하는 데 필요한 기능을 제공하는 역할을 한다. 국내 AI SaaS가 다양한 산업과 업무로 확산하려면, 개발기업이 필요한 AI 기능을 쉽게 활용하면서 플랫폼을 옮길 때 발생하는 재개발 부담도 줄일 수 있는 환경이 중요하다.
 김은주 한국지능정보사회진흥원(NIA) 지능기술인프라본부장은 "SaaS는 이제 AI SaaS로 진화하면서 지능화·맞춤형 SaaS가 본격화되고 있다"며 "AI PaaS는 AI와 SaaS를 연결해 AI 활용의 폭발적 확산을 촉발하는 기폭제가 될 것으로 기대한다"고 말했다.
 정종길 기자 jk2@chosunbiz.com
 공동기획 : 한국지능정보사회진흥원
 </section> 
 </div> 
 Copyright © IT조선. 무단전재 및 재배포 금지.

“6억 성과급 메모리로 보내줘”…삼성 CSS 개발인력, 파운드리·LSI 이동 ‘거부’ [아이!써치] ②폴드8 사고 싶어도 가격이 걸림돌…51% "더 저렴해야"

댓글 총 0개

업체홍보/구인 더보기

놀이터홍보 더보기

지식/노하우 더보기

판매의뢰 더보기

포토 더보기