MaaS(Model-as-a-Service) 설명:1부 – 기본 사항

인공 지능이 디지털 혁신 전략의 핵심 구성 요소가 되면서 기업은 기계 학습 모델을 대규모로 구축, 배포 및 운영하는 방법을 재평가하고 있습니다. 급속한 기술 변화와 증가하는 규제 조사로 정의되는 환경에서 채택을 가속화하고, 운영 복잡성을 줄이고, 위험을 관리하기 위해 점점 더 MaaS(Model-as-a-Service) 제품으로 전환하고 있습니다.

MaaS는 다른 "서비스형" 제품과 동일한 경제 원칙을 따릅니다. 이를 통해 기업은 자본 지출을 운영 지출로 전환하는 동시에 기술적 복잡성과 출시 기간을 단축할 수 있습니다.

Model-as-a-Service란 무엇인가요?

MaaS(Model-as-a-Service)는 사전 훈련된 기계 학습 및 AI 모델을 API 엔드포인트 또는 관리형 플랫폼을 통해 기업에 제공하는 클라우드 기반 배포 모델입니다. AI 모델을 내부적으로 구축, 훈련, 유지하는 대신 기업은 API 호출, 처리된 토큰, 소비된 컴퓨팅 시간 등의 사용량 지표를 기준으로 비용을 지불하고 필요에 따라 정교한 AI 기능에 액세스할 수 있습니다.

MaaS의 근본적인 매력은 최첨단 AI 기능에 대한 액세스를 민주화하는 데 있습니다. 이러한 서비스를 채택하는 조직은 처음부터 맞춤형 솔루션을 구축하는 것에 비해 AI 이니셔티브의 생산 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 이러한 가속화는 전문적인 ML 인프라, 모델 개발을 위한 데이터 과학 팀, 지속적인 모델 유지 관리 작업의 필요성을 없애는 데서 비롯됩니다.

참조: 머신러닝 도입의 3가지 과제(및 해결 방법)

MaaS에 대한 관심을 이끄는 요인은 무엇인가요?

여러 가지 통합 압력으로 인해 MaaS로의 전환이 추진되고 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

1. 사내 AI의 비용 및 복잡성 증가

많은 조직에서 엔터프라이즈급 AI 시스템을 내부적으로 구축하고 운영하는 것은 엄청나게 복잡해졌습니다. 대규모 언어 모델 및 고급 예측 모델에는 다음이 필요합니다.

• 전문 데이터 과학 및 ML 엔지니어링 전문 지식
• 고성능 컴퓨팅 인프라(종종 GPU 집약적)
• 지속적인 모니터링, 재교육 및 성과 최적화
• 강력한 MLOps 파이프라인 및 거버넌스 프레임워크

대부분의 기업에서 이 스택을 유지하면 더 높은 가치의 이니셔티브에서 리소스가 전환됩니다. MaaS 제공업체는 많은 고객에 대해 이러한 비용을 분할 상환하여 조직이 전체 운영 부담을 들이지 않고 정교한 모델에 액세스할 수 있도록 합니다.

2. 비즈니스 사용 사례의 가치 실현 시간 단축

속도가 결정적인 요소입니다. 기업은 고객 지원, 공급망 최적화, 사기 탐지, 예측 유지 관리, 의사결정 인텔리전스 등에서 AI를 운영해야 한다는 압박을 받고 있으며, 종종 일정이 촉박합니다.

MaaS를 통해 팀은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 몇 달이 아닌 몇 주 만에 프로덕션 준비 모델 배포
• 표준화된 API를 통해 AI 기능 통합
• 도메인별 데이터 및 비즈니스 로직에 내부 리소스를 집중

이러한 가속화는 심층적인 AI 전문 지식이 부족하지만 여전히 측정 가능한 결과를 제공해야 하는 사업 단위에 특히 유용합니다.

3. 탄력적인 확장성과 예측 가능한 경제성

AI 워크로드는 본질적으로 가변적입니다. 훈련 및 추론 수요는 계절성, 사용자 행동 또는 신제품 출시에 따라 크게 변동될 수 있습니다.

MaaS 서비스는 다음을 제공합니다:

• 훈련 및 추론 워크로드를 위한 주문형 확장
• 실제 사용량에 따른 소비 기반 가격 책정
• 자본 지출 감소 및 비용 투명성 향상

기업의 경우 이는 고정된 인프라 집약적 투자에서 보다 유연한 운영 비용으로 AI를 전환하며, 이는 불확실한 경제 상황에서 점점 더 중요한 고려 사항이 됩니다.

4. 개선된 거버넌스, 보안 및 규정 준수

AI 시스템이 중요한 비즈니스 프로세스에 내장되면서 거버넌스와 규정 준수가 최우선 과제로 자리 잡았습니다. 기업은 다음과 같은 문제를 해결해야 합니다.

• 데이터 개인정보 보호 및 상주
• 모델 설명 가능성 및 감사 가능성
• GDPR, HIPAA 및 새로운 AI 관련 규정과 같은 규제 프레임워크

선도적인 MaaS 제공업체는 보안 제어, 규정 준수 인증 및 책임 있는 AI 관행에 막대한 투자를 합니다. 많은 기업의 경우 신뢰할 수 있는 제공업체의 모델을 사용하면 분산된 내부 팀 전체에서 독립적으로 규정 준수를 관리하는 것에 비해 위험이 줄어듭니다.

5. 지속적으로 개선되는 모델에 액세스

AI의 혁신 속도는 끝이 없습니다. 새로운 아키텍처, 교육 기술 및 최적화 방법이 지속적으로 등장합니다. 내부적으로 모델을 구축하는 기업은 보조를 맞추는 데 어려움을 겪는 경우가 많으며, 이로 인해 기술적 부채가 발생하고 모델이 노후화됩니다.

MaaS는 이러한 부담을 다음을 담당하는 제공자에게 전가합니다.

• 정기적인 모델 업데이트 및 성능 향상
• 훈련 데이터와 알고리즘의 발전을 통합
• 이전 버전과의 호환성 및 안정적인 API 보장

이를 통해 기업은 지속적인 재투자 없이도 혁신의 혜택을 누릴 수 있습니다.

마지막 말씀

Model-as-a-Service에 대한 기업의 관심은 현대 AI 채택의 현실에 대한 실용적인 대응을 반영합니다. MaaS는 혁신과 제어, 속도와 거버넌스, 확장성과 비용 규율의 균형을 맞추는 방법을 제공합니다.

AI가 계속해서 성숙해짐에 따라 MaaS는 점점 더 기업 AI 운영 모델의 기본 계층이 아니라 조직이 가장 중요한 일, 즉 규모에 맞게 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위해 인텔리전스를 적용하는 일에 집중할 수 있는 수단으로 간주되고 있습니다.