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AI 시대의 클라우드·인프라 발주 가이드 · Ep.02얼마나 필요하냐는 질문에아무도 숫자로 답하지 못했다.수요 산정 - 우리에게 필요한 컴퓨팅은 얼마인가 · HFC Consulting예산 심의에서 가장 무서운 질문은 "왜 이렇게 비쌉니까"가 아니다. "이 숫자는 어떻게 나왔습니까"다. 앞의 질문에는 시장 가격으로 답할 수 있다. 뒤의 질문에는 산정 근거로만 답할 수 있다.1화에서 본 예산표의 빈 산정 근거란을 이번 화에서 채운다. 채우는 순서가 있다.산정이 어려운 구조적 이유서버 시대의 용량 산정은 사용자 수와 트랜잭션으로 계산했다. AI 시대의 수요는 구조가 다르다. 학습과 추론이라는 성격이 전혀 다른 두 수요가 섞여 있기 때문이다. 학습은 일시적이고 대규모다. 시작과 끝이 있고, 끝나면 자원을 반납할..

AI 시대의 클라우드·인프라 발주 가이드 · Ep.01모델은 한 달이면 바꾼다.인프라 계약은 3년을 간다.모델은 빌릴 수 있다, 인프라는 준비해야 한다 · HFC ConsultingAI 시범사업 보고회는 박수로 끝났다. 본사업 예산 심의는 침묵으로 시작됐다. 예산표에서 가장 큰 숫자는 모델 사용료가 아니었다. 클라우드와 컴퓨팅 비용이었다. 그리고 그 항목 옆의 산정 근거란은 비어 있었다.모델은 좋아졌고, 데이터는 정비했다. 이제 마지막 질문이 남는다. 그것이 돌아갈 자리는 누가, 어떤 계약으로 준비하는가.사던 시대에서 배정받는 시대로인프라 조달의 지형이 바뀌었다. 서버를 구매하던 시대에서 클라우드를 구독하는 시대로, 그리고 이제 컴퓨팅을 배정받는 시대로 간다. 전남 해남에 착공한 국가 AI 컴퓨팅센터가 ..

HFC 이슈 브리핑 · Brief 24모델은 더 강해졌다.생각은 더 보이지 않는다.가장 강한 모델이 생각을 감추기 시작했다 · HFC Consulting2026년 9월 3일, OpenAI가 차기 모델 GPT-6 Astra를 공개했다. 발표의 첫 줄은 성능이었다. 그러나 그날 가장 멀리 퍼진 문장은 벤치마크 점수가 아니었다. 회사가 함께 공개한 안전 문서에 적힌 한 줄이었다. 모델의 생각을 들여다보는 일이 전보다 어려워졌다는 서술이다.반투명 유리 뒤에 사람이 서 있다. 움직임은 보이는데 표정은 보이지 않는다. 발주자가 앞으로 검수해야 할 AI가 그 유리 뒤로 들어가고 있다.무슨 일이 일어났나OpenAI가 9월 3일(현지시간) 공개한 안전 개요에 따르면, Astra는 자체 위험관리 체계(Preparednes..

HFC 이슈 브리핑 · Brief 23인증 하나가 흔들렸다.업무 전부가 멈췄다.코파일럿이 이틀 동안 침묵했다 · HFC Consulting2026년 8월의 마지막 밤, 전 세계 사무실의 받은편지함이 조용해졌다. 메일이 오지 않았다. 팀즈 검색창은 빈 화면을 돌려줬다. 코파일럿은 질문을 받고도 답을 만들지 못했다. 다음 날 아침에도 상황은 끝나지 않았다.멈춘 것은 AI가 아니었다. AI가 딛고 선 바닥이었다.이슈 요약 - 이틀에 걸친 장애, 원인은 인증마이크로소프트 공지에 따르면 8월 31일 11시 55분(UTC) 익스체인지 온라인의 실패 보고가 늘기 시작했고, 15시 8분 광범위 장애가 공식 선언됐다. 회사가 지목한 원인은 여러 서비스가 공유하는 핵심 인증 구성의 문제였다. 인증 구성요소가 인프라 일부에..

HFC 이슈 브리핑 · Brief 22벌칙 조항은 없다.그런데 계약서는 그렇게 읽지 않는다.대한민국 AI 윤리원칙과 발주 실무 · HFC Consulting2026년 8월 24일, 정부가 「대한민국 인공지능 윤리원칙」을 확정해 발표했다. 문서 어디에도 벌칙 조항이 없다. 자율규범이다.그러나 발주 실무에서 이런 문서의 수명은 '자율'이라는 단어보다 길다. 권고로 태어난 문장이 과업지시서에 인용되는 순간, 요구사항으로 다시 태어난다. 이번 브리핑은 그 경로를 짚는다.무엇이 발표됐나과학기술정보통신부 발표에 따르면, 정부는 8월 21일 제12회 과학기술관계장관회의 의결을 거쳐 24일 「대한민국 인공지능 윤리원칙」을 확정했다. 인간의 존엄성, 사회의 공공선, 인류의 지속가능성이라는 3대 기본가치 아래 인간 중심성..

AI 시대의 데이터 발주 가이드 · Ep.08 (완결)일곱 달은 없앨 수 없다.옮길 수 있을 뿐이다.데이터 준비가 곧 AI 준비다 · HFC Consulting1화의 장면으로 돌아가자. 전사 데이터를 모으는 데 일곱 달이 걸려 검수가 무너진 사업. 이 연재가 내내 말한 것은 하나다. 그 일곱 달은 없앨 수 없다. 데이터를 모으고 고치고 권리를 확인하는 시간은 누구에게나 필요하다. 선택할 수 있는 것은 그 시간을 어디에 둘 것인가다. AI 사업의 한복판에 두면 지연과 분쟁이 되고, 사업 앞에 두면 준비가 된다. 이번 완결편은 그 준비를 하나의 로드맵으로 묶고, 어디서부터 시작할지의 순서를 정리한다.여덟 편이 그린 하나의 그림랜드연구소가 80% 이상이라 추정한 AI 프로젝트 실패율, 그 원인 2위였던 데이터..

AI 시대의 데이터 발주 가이드 · Ep.07사업이 끝나고 1년,품질은 착수 전으로 돌아갔다.사업이 끝나도 데이터가 살아 있게 - 데이터 거버넌스 발주 · HFC Consulting정비 사업의 종료 보고서는 훌륭했다. 중복률은 12%에서 0.3%로 내려갔고 검수는 통과했다. 1년 뒤 후속 사업의 진단에서 중복률은 8%였다. 정비 인력이 떠난 자리에 데이터를 지키는 사람은 없었고, 매일 들어오는 신규 데이터는 옛 습관대로 쌓였다. 발주자는 같은 정비를 두 번 사게 되었다. 두 번째 견적서의 금액은 첫 번째와 같았다.정비는 사건이고 관리는 제도다데이터 품질에는 반감기가 있다. 조직이 움직이는 한 데이터는 매일 태어나고, 태어나는 데이터의 품질은 정비 사업이 아니라 일상의 규칙이 결정한다. 규칙이 없으면 품질..

AI 시대의 데이터 발주 가이드 · Ep.06들어올 때는 무료였다.나갈 때 청구서가 왔다.데이터 플랫폼 조달 - 종속 없이 사는 법 · HFC Consulting플랫폼 전환을 검토하던 기업이 견적서 앞에서 멈췄다. 새 플랫폼의 구축비가 아니었다. 지금 플랫폼에서 데이터를 꺼내는 비용, 독점 포맷으로 쌓인 5년 치를 변환하는 비용, 그 위에 만든 분석 파이프라인을 다시 짜는 비용이었다. 떠나는 값이 머무는 값보다 컸다. 그 순간 협상력은 사라졌다. 재계약서의 인상된 단가에 서명하는 일만 남았다.플랫폼 선택은 10년짜리 계약이다애플리케이션은 갈아탈 수 있다. 데이터 플랫폼은 데이터가 쌓일수록 무거워진다. 종속의 비용은 세 겹이다. 데이터 반출 비용, 독점 포맷과 독점 기능의 변환 비용, 그리고 그 위에 구축..

AI 시대의 데이터 발주 가이드 · Ep.05데이터는 충분했다.쓸 수 있는 데이터가 없었다.AI에 먹일 수 있는 데이터의 조건 - 학습·RAG 데이터 발주 · HFC Consulting품질 정비가 끝난 문서 30만 건이 학습 후보로 올라왔다. 법무 검토가 돌아오자 목록이 줄기 시작했다. 외부 기관 발간물은 이용 허락 범위가 불분명했다. 고객 상담 기록에는 개인정보가 있었다. 협력사가 납품한 보고서는 저작권 귀속이 계약에 없었다. 남은 것은 9만 건이었다. 목표했던 모델 성능의 전제가 흔들렸고, 일정표는 다시 그려졌다. 품질의 관문을 통과한 데이터가 권리의 관문 앞에 서 있었다.깨끗한 물이 먹는 물은 아니다앞의 두 편이 다룬 품질은 데이터의 물리적 상태였다. 학습과 검색증강생성(RAG)에 쓰려면 두 번째 ..

AI 시대의 데이터 발주 가이드 · Ep.04품질을 높이라는 과업은검수할 수 없다.데이터 품질을 검수기준으로 바꾸는 법 · HFC Consulting검수 회의에서 발주 담당자가 말했다. 품질이 기대에 못 미칩니다. 수행사 PM이 물었다. 기대가 몇 점이었습니까. 회의실이 조용해졌다. 계약서 어디에도 그 숫자는 없었다. 데이터 품질 제고라는 여섯 글자가 과업의 전부였다.형용사는 검수되지 않는다높은 품질, 정확한 데이터, 신뢰할 수 있는 기반. 제안요청서에 흔한 이 표현들은 검수 단계에서 전부 분쟁의 씨앗이 된다. 기대는 사람마다 다르고, 문서에 없는 기대는 계약상 존재하지 않기 때문이다. 9기 8화 ‘검수 방어: 검수는 마지막 주에 시작되지 않는다’의 명제는 데이터 사업에서 더 이르다. 데이터 검수는 착수..