가트너 "기업 AI 확장 성공률 22%"… 비용·보안 장벽에 제동

글로벌 조사기관 가트너는 2026년 9월 1일(현지시각) 발표한 조사 보고서에서 복수 사업부에 걸쳐 인공지능 기술을 성공적으로 확장한 기업 비율이 22%에 머물렀다고 밝혔다.

기술 전문 매체 베락월드가 이날 보도한 바에 따르면 대다수 기업이 생성형 모델과 기계학습 도구를 시험하고 있으나 핵심 업무에 통합하는 단계에서 데이터 준비 미흡과 보안 우려, 연산 비용 부담이라는 3대 장벽에 부딪혔다. 기술 확산 속도와 실전 사업 통합 사이의 구조적 괴리가 확인되면서 한국 주요 기업들도 투자 대비 수익 중심의 실용주의 전략으로 선회하는 흐름이다.


거대 기술 기업들의 막대한 전력 인프라 확보 경쟁은 기업 고객의 도입 단가 상승을 압박하고 있다. 소프트뱅크 계열 에너지 공급사인 SB에너지는 오픈AI에 평가액 55억 달러(약 7조 4760억 원) 규모의 워런트를 부여했다. 오픈AI는 미국 오하이오주에 들어설 10기가와트 규모 데이터센터 캠퍼스를 대상으로 20년 장기 임대 계약을 맺었다.
안정적인 전력망 확보가 핵심 경쟁력으로 부상하면서 대규모 연산 자원을 소모하는 기술 모델의 운영비는 구조적으로 증가하는 추세다. 막대한 설비 투자 부담이 장기화되자 인공지능을 실제 도입하려는 기업 고객들은 초기 실증 단계에서 대규모 확장으로 전환하는 데 신중한 태도를 취하고 있다.


인공지능 모델 공급사들의 가격 정책 전환도 기업 예산 운용에 부담을 더한다. 앤트로픽은 2026년 9월 14일부터 클로드 코드의 정규 주간 사용 한도를 25% 확대하기로 했다. 그러나 여름 한시 할인 프로모션 당시 제공했던 용량과 비교하면, 실제 하루에 쓸 수 있는 작업량은 약 17% 줄어든 셈이라고 앤트로픽 측은 확인했다. 사실상 혜택 축소로 기업이 체감하는 가용 용량이 줄어든 것이다.

동시에 공개된 클로드 소넷 5 API 가격은 입력 토큰 100만 개당 3달러, 출력 토큰 100만 개당 15달러로 책정됐다. 초기 보조금 성격의 저비용 구조가 끝나면서 소프트웨어 개발과 업무 자동화에 기술을 전면 적용하려던 기업들의 예산 셈법이 한층 복잡해졌다.

비용 문제와 더불어 업무용 에이전트의 보안 결함도 확장을 가로막는 변수로 지목된다. 보안 연구진은 2026년 8월 31일 챗GPT 워크 기능이 비공개 사내 데이터 열람, 신뢰할 수 없는 외부 웹페이지 수집, 네트워크 코드 실행이라는 3대 경계를 동시에 허문다고 경고했다.

외부 웹페이지의 숨은 명령어가 사내 기밀을 유출하게 만드는 프롬프트 인젝션 취약점은 전사 확장을 망설이게 하는 핵심 요인이다.

가트너가 제시한 22% 확장 성공률은 한국 주요 기업들의 기술 내재화 전략에도 시사점을 던진다. 한국 기업들은 생성형 모델 도입을 적극 추진해 왔으나, 금융·제조 현장의 망 분리 규제와 내부 데이터 정제 지연으로 인해 전사 확대에 난항을 겪고 있다.

파급 경로는 클라우드 비용 통제와 온프레미스 프라이빗 솔루션 수요 확대로 구체화된다. 기업들이 챗GPT(오픈AI)처럼 외부 클라우드로 데이터를 보내는 방식에서 벗어나, 사내 전산실이나 독립된 자체 서버(온프레미스)에 인공지능 시스템을 직접 구축하는 방식으로 빠르게 유턴하고 있다.

외부 API 호출 비용이 가중되자 삼성SDS, LG CNS, SK C&C 등 한국 IT 서비스 기업들은 거대 모델 직접 연동 대신 비용 효율이 우수한 소형 언어모델과 하이브리드 아키텍처 구축으로 무게중심을 옮기는 추세다. 국가정보원과 금융보안원의 보안 가이드라인을 준수해야 하는 공공·금융 영역에서는 외부 망과 격리된 구축형 환경 선호가 유지된다.

보안 체계 재설계 요구도 거세지고 있다. 업무용 에이전트가 외부 웹과 내부 전사적자원관리(ERP) 시스템을 동시에 오갈 때 발생하는 권한 탈취 위험을 차단하기 위해, 한국 정보보안 기업들은 에이전트 전용 제로 트러스트 체계와 데이터 격리 기술 개발에 역량을 모으고 있다.

반대 시나리오도 열려 있다. 도메인 특화 경량화 모델 성능이 빠르게 향상되어 고비용 초거대 모델을 효과적으로 대체하거나 저전력 추론 반도체 보급으로 연산 단가가 급격히 떨어질 경우, 중소·중견 기업의 AI 확장 진입 장벽은 예상보다 빠르게 낮아질 가능성이 있다.

향후 기업 인공지능 시장은 무조건적 기술 도입 경쟁을 지나 명확한 투자 대비 수익과 데이터 거버넌스를 입증한 영역 위주로 재편될 전망이다. 시장 관전 포인트는 인프라 비용 통제력과 보안 신뢰성을 선제적으로 입증하는 기업만이 22%의 확장 장벽을 넘어설 것이라는 점이다.


김주원 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com