F5 보고서 2026: AI 추론 시대의 도래로 이미 복잡한 IT 환경이 더욱 복잡해지다

Kunal Anand최고제품책임자 | F5

AI 추론은 실험 단계를 넘어 실제 운영 단계에 진입했습니다. F5의 「2026년 애플리케이션 전략 현황 보고서」에 따르면, 현재 기업의 78%가 자체적으로 AI 추론을 실행하고 있으며, 조직당 평균 7개의 AI 모델을 실제 운영 환경에서 사용하거나 적극적으로 평가하고 있습니다. 이제 투기적 AI 투자의 시대는 끝났습니다.

운영형 AI의 시대가 도래했으며, 지난 10년간 안정적으로 작동해 온 체계가 이제 무너지려 하고 있습니다.

이제 AI 추론은 기업의 주된 AI 활동입니다

같은 보고서에 따르면 조직의 77%에서 모델 학습이나 튜닝이 아닌 추론이 주된 AI 활동으로 나타났습니다. 이 수치는 AI의 실질적인 가치가 창출되는 지점이 달라지고 있지만, 이러한 변화가 충분히 주목받지 못하고 있음을 보여줍니다.

학습은 헤드라인을 장식하지만, 비용을 좌우하는 것은 추론입니다. 추론은 모델이 실제 고객의 실제 입력을 받아 실제 시스템이 실행에 옮길 결과를 생성하는 과정입니다. 투자 수익이 실현되고 오류가 발견되는 지점이며, 지연 시간과 정확도, 비용에 관한 모든 선택이 누적되어 매출에 영향을 미치는 곳이기도 합니다. 오늘날 AI를 통해 측정 가능한 성과를 거두는 조직은 모델을 가장 많이 보유한 곳이 아닙니다. 추론을 효율적으로 운영하는 조직입니다.

바로 그렇기 때문에 보고서의 다음 조사 결과가 중요합니다. 조직의 88%가 AI 인사이트를 일상적인 워크플로와 의사 결정에 적용하는 과정에서 아키텍처, 조직 또는 보안상의 어려움을 겪고 있다고 답했습니다. 추론이 가져다주는 이점은 분명합니다. 하지만 잘못 적용했을 때 발생하는 운영 비용 역시 현실적입니다.

AI 추론은 빠르게 분산 시스템으로 진화하고 있습니다

또한 이러한 조직들이 단 하나의 모델만 운영하는 것이 아니라는 점도 중요합니다. 이들은 평균적으로 7개의 모델을 운영하며, 그 이유는 하이브리드 멀티클라우드를 채택하는 근거와 유사합니다. 공급자 간 비용 차익 활용, 여러 리전에 걸친 가용성 확보, 데이터 주권 및 규제 경계 준수 등이 그 이유입니다. 단 하나의 모델이 모든 작업에서 최고일 수는 없다는 것이 단순한 사실입니다. 고난도 분석에는 추론 모델을, 대량 분류에는 소형 모델을, 규제 대상 워크플로에는 도메인 특화 모델을, 그 밖의 다양한 작업에는 더 저렴한 모델을 사용합니다.

멀티 모델은 과도기적 아키텍처가 아닙니다. 이를 탄생시킨 비즈니스 및 기술적 압력이 사라지지 않을 것이므로, 멀티 모델은 앞으로도 지속될 안정적인 형태입니다.

이로 인한 아키텍처상의 결과는 추론이 더 이상 API 호출이 아니라 하나의 대규모 운영 체계처럼 보이기 시작한다는 것입니다. 추론은 분산 시스템의 모든 특성을 그대로 물려받습니다. 부하가 걸리면 감당할 수 없게 늘어나는 지연 시간, 고객이 스크린샷을 찍고 나서야 드러나는 부분 장애, 아무도 대시보드로 모니터링하지 않는 곳에서 눈덩이처럼 불어나는 비용, 그리고 이제 개발자가 손쉽게 띄울 수 있는 모든 모델 엔드포인트까지 포함하게 된 보안 경계가 그것입니다.

바로 여기서 이 보고서의 가장 불편한 수치가 드러납니다. 응답자 중 단일 AI 관리 지점을 통해 개발자 워크플로를 간소화하고 있다고 답한 비율은 28%에 불과합니다. 나머지 72%는 단일 제어 지점 없이 분산 추론을 운영하고 있습니다. 추론은 비즈니스 핵심 요소가 되었지만, 대부분의 기업은 파편화된 제어 환경 전반에서 이를 운영하고 있습니다.

기업이 직면한 새로운 차원의 복잡성

이것이 디지털 리더에게 의미하는 바는 무엇일까요? 다음 경쟁 우위의 물결은 알고리즘이 아니라 운영 역량에서 비롯된다는 뜻입니다.

사용 사례는 구체적이며 이미 실제 운영 환경에 적용되고 있습니다. 금융 서비스 기업은 실시간 사기 탐지를 수행하고, 의료 기관은 진단 속도를 높이며, 제조업체는 장비 고장이 발생하기 전에 이를 예측합니다. 각각의 사례에서 모델 자체는 차별화 요소가 아닙니다. 대부분의 경쟁사도 유사한 모델을 이용할 수 있습니다. 진정한 차별화 요소는 비즈니스가 감당할 수 있는 비용으로 적절한 지연 시간과 거버넌스 요건을 충족하면서 이러한 모델을 안정적으로 운영하는 역량입니다.

이는 모든 엔터프라이즈 아키텍처 팀이 던져야 할 질문을 새롭게 정의합니다. 중요한 것은 "어떤 모델을 도입해야 하는가?"가 아니라 "클라우드, 온프레미스, 엣지 전반에서 일관된 보안, 안정성, 비용 통제를 유지하면서 분산된 모델군을 어떻게 운영할 것인가?"입니다.

해답은 더 큰 모델이 아닙니다. 더 나은 운영입니다. 지연 시간 단축. 민첩한 확장. 엔드투엔드 가시성. 데이터, ID, 비용에 대한 전략적 통제. 불과 18개월 전까지만 해도 대부분의 팀이 프로덕션 환경에서 운영해 본 적이 없던 워크로드에 운영 원칙을 적용하는 것입니다.

멀티 모델 AI 추론을 위한 통합 플랫폼

기업이 멀티 모델 추론을 도입함에 따라 발생하는 복잡성은 개별 모델에 관한 그 어떤 단일 결정보다도 AI 투자 성과에 더 큰 영향을 미칠 것입니다.

추론 인프라 전반에서 제각각 운영되는 도구를 통합하지 못하는 조직은 보안, 안정성, 비용 측면에서 위험이 누적되는 상황에 노출됩니다. IDC의 FutureScape 2026: 전 세계 에이전틱 인공지능 보고서에서는 “2027년까지 고품질의 AI 지원 데이터 기반을 구축하지 못한 기업은 생성형 및 에이전틱 시스템이 제대로 작동하지 않으면서 생산성이 15% 감소할 것”이라고 전망합니다. 이는 결코 작은 수치가 아닙니다. 분산된 환경으로 인해 분기마다 치러야 하는 대가입니다.

반대의 길을 택한 기업은 정반대의 결과를 얻습니다. 제공, 보안, AI 거버넌스를 하나의 운영 모델로 통합하면 분산된 추론 환경 전반에 대한 실시간 가시성, 비용 및 위험에 대한 통제력, 또 다른 도구 스택을 떠안지 않고도 다음 AI 사용 사례를 수용할 수 있는 역량 등 시간이 지날수록 더 큰 이점을 가져다주는 요소를 확보할 수 있습니다.

하이브리드 멀티클라우드에서 얻은 교훈은 여기에 그대로 적용됩니다. 하이브리드 환경을 대규모로 관리할 수 있게 한 것은 바로 통합 서비스였습니다. 멀티모델 AI 추론도 마찬가지일 것입니다. 향후 12~18개월 안에 이를 실현하는 기업은 나중에 따라잡기 어려운 구조적 우위를 확보하게 될 것입니다.

더 자세히 알아보려면 바로 이 문제를 해결하기 위해 구축된 F5 Application Delivery and Security Platform을 살펴보세요. 이러한 조사 결과의 전체 데이터를 확인하려면 2026년 애플리케이션 전략 현황 보고서를 다운로드하세요.

작성자 소개

Kunal Anand최고제품책임자 | F5

Kunal Anand는 최고제품책임자(CPO)로서 F5의 제품 조직을 이끌고 있습니다. 제품 비전, 전략 및 실행을 총괄하며, 고객의 중대한 과제를 해결하고 탁월한 경험을 제공하는 혁신적인 솔루션의 개발을 주도합니다. 이전에는 최고기술·AI책임자로서 회사의 기술 및 AI 전략과 비전을 수립했습니다. F5에 합류하기 전에는 Imperva에서 최고기술책임자(CTO)와 최고정보보안책임자(CISO)를 겸임했습니다. Kunal은 2013년에 공동 창업한 애플리케이션 보안 스타트업 Prevoty가 2018년 Imperva에 인수되면서 Imperva에 합류했습니다. Prevoty 이전에는 BBC Worldwide에서 기술 담당 이사를 역임했습니다. Kunal은 혁신과 기술 분야에서 풍부한 경험과 전문성을 갖추고 있으며, Gravity, MySpace 및 NASA 제트추진연구소에서 보안, 데이터, 기술 및 엔지니어링 팀을 이끄는 직책을 맡았습니다. Kunal은 모델 학습, AI 기반 알고리즘을 활용한 제품 개선, AI 아키텍처 설계 및 구현 등 AI와 머신러닝 분야에서 15년 이상의 경험을 보유하고 있습니다. Kunal은 Babson College에서 컴퓨터 과학 학사 학위를 취득했습니다.

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