AI 엔지니어 입장에서 보는 AI 서비스 비교

(썸네일은 Copilot image creator로 만든 이미지입니다.)

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다양한 AI 서비스들이 기업과 개인들에게 제공되고 있습니다. 자연어 처리, 이미지 인식, 데이터 분석, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용할 수 있는 서비스들이 나오고 있으며, 우리의 업무를 돕거나 새로운 가치를 만들어내고 있습니다. 이번 글에서는 AI 엔지니어의 관점에서 수많은 AI 서비스를 어떻게 비교하고 활용해야 할지를 담아보려 합니다. 이를 통해 서비스를 선택할 때 내가 하고자 하는 태스크나 프로젝트에 가장 적합한 서비스를 선택하는 데 어떤 것들을 중심으로 보아야 하는지 알 수 있게 되기를 기대합니다.

다양한 관점, 특히 엔드 유저 입장에서의 AI 서비스 비교 분석 글이 있지만, AI 엔지니어 관점으로서의 비교는 다음과 같이 1. 기술적 특성, 2. 비용 효율성과 가용성, 3. 개발 및 유지 보수의 용이성 등의 측면을 고려합니다. 각자 원하는 태스크와 시간에 따라 변동성이 큰 분야이기 때문에 “어떤 AI 서비스가 가장 좋다!”라고 말씀드리기는 어렵습니다. 대신 AI 엔지니어로서 지속 가능한 AI 서비스를 선택할 수 있는 기준들을 제안하고자 합니다.

1. 관점 하나, 기술적 특성

AI 서비스를 선택할 때, 접근성과 익숙한 UI 등은 처음 시작하기 좋은 특성이지만, 그 문턱을 넘으면 기술적 특성들이 보이기 시작합니다. 모델 성능, 자원 관리, 통합 용이성, 개발자 친화성 등 체크하면 좋은 것들이 있습니다.

1️⃣ 모델 성능

AI 서비스의 핵심은 AI 모델이고, AI 모델은 성능으로 평가할 수 있습니다. 성능은 어떻게 평가할 수 있을까요? 정확도, 속도, 오류율 등이 모델을 평가하는 데 있어 핵심 지표입니다. 예를 들어, 자연어 처리(NLP) 서비스의 경우, 언어 모델의 이해도와 반응 속도가 중요할 수 있습니다. 이미지 인식에서는 정확도와 빠른 처리 시간이 요구됩니다. 내가 어떤 문제를 해결하길 원하는지를 먼저 정의하고, 이를 해결하기 위한 평가 지표들을 미리 정해놓는다면, 서비스별 평가가 더 유효하게 이루어질 수 있습니다. 예를 들어 실시간 답변이 프로젝트의 요구사항이라면 모델의 답변 속도가 가장 중요한 선택 조건이 될 것입니다. 또한 더욱 감성적인 느낌의 채팅 서비스가 필요하다면 감성 대화를 많이 학습시킨 언어모델이 들어간 AI 서비스를 선택하는 것이 좋겠지요.

2️⃣ 스케일링 및 자원 관리

AI 서비스를 사용하다 보면 반드시 확장성과 자원 사용의 효율성이 이슈가 되기 마련입니다. 클라우드 기반 AI 서비스는 일반적으로 좋은 스케일링 옵션을 제공하지만, 서비스별로 제공하는 자원 관리 도구와 기능이 다릅니다. 이러한 기능들이 얼마나 구현되어 있는지 살펴보는 것이 좋습니다. 이러한 자동 스케일링, 로드 밸런싱, 자원 최적화 기능 등은 뒤에서 다룰 비용 효율성과 성능 최적화에 직접적인 영향을 미칩니다.

3️⃣ 통합 용이성

AI 서비스를 우리가 현재 가지고 있는 기존 시스템에 붙여서 사용하고 싶다는 요구사항들이 계속 생겨나고 있는데요. 이렇게 다른 시스템에 통합할 수 있느냐, 그리고 그것이 얼마나 쉽게 이루어질 수 있느냐는 AI 서비스를 선택하는 데 중요하게 고려되어야 할 요소입니다. 따라서 API, SDK 등을 제공하는 서비스는 다양한 시스템이나 개발 환경과의 통합을 수월하게 하므로 좋은 선택이 될 수 있습니다. 또한, 이러한 통합 과정 중에 AI 서비스 차원에서 제공하는 잘 작성된 문서나 지원 정책이 있다면 더 빠르고 효율적으로 통합할 수 있습니다.

4️⃣ 개발자 친화성

해당 서비스를 사용하여 시스템을 개발할 때, 얼마나 개발자에게 친절한지를 살펴볼 수 있습니다. 개발 언어와 도구의 보편성, 개발 커뮤니티 지원 여부 등이 포함됩니다. 잘 설계된 API, 상세하고 명확한 문서, 활성화된 개발자 커뮤니티는 더 효율적으로 개발할 수 있게 합니다. 만약 예제 코드, 튜토리얼 등이 있다면 더욱 문제를 빠르게 해결하고 서비스의 이해도를 높이는 데 도움이 됩니다.

2. 관점 둘, 비용 효율성과 가용성

(Copilot image creator로 만든 이미지입니다.)

AI 서비스의 비용 효율성과 가용성은 기업이 기술을 도입하고 활용하는 과정에서 정말 중요한 고려 사항입니다. 비용 측면은 사실 고려하지 않기가 어려울 정도이죠. AI 서비스의 비용 구조, 가용성, 신뢰성과 같은 측면을 탐구하며, 기업이나 개인이 이러한 서비스를 선택할 때 고려해야 할 요소들에 대해 논의해 보겠습니다.

1️⃣ 비용 구조

AI 서비스의 비용은 대체로 사용량 기반으로 책정됩니다. 즉 데이터 처리량, API 호출 횟수, 사용된 컴퓨팅 자원의 양 등에 따라 비용이 달라집니다. 일부 AI 서비스는 무료 사용 티어를 제공하여 개발자가 비용 부담 없이 서비스를 탐색하고 초기 프로토타이핑을 진행할 수 있도록 합니다만, 대규모로 서비스를 활용할 경우 제한하거나 추가 비용이 발생하게 합니다. 비용은 변동성이 크고, 갑자기 증가할 수 있으므로, 프로젝트 예산과 서비스 비용 사이의 균형을 찾는 것이 중요합니다.

2️⃣ 가용성 및 신뢰성

AI 서비스의 가용성은 비즈니스 연속성과 직결된 요소입니다. 고가용성(High Availability)을 보장하는 서비스는 시스템 장애가 발생해도 빠르게 복구되어 서비스 중단 시간을 최소화합니다. 클라우드 기반 AI 서비스 제공자들은 일반적으로 데이터 센터를 전 세계 여러 지역에 분산시켜 높은 가용성을 제공합니다. 또한 데이터 백업, 재해 복구 계획 등을 통해 데이터의 안전성과 서비스의 신뢰성을 높였는지 확인하는 것도 중요합니다. AI 서비스를 사용하여 시스템을 구축한 경우, 해당 서비스에 대한 가용성과 신뢰성에 대해 이제 우리가 할 수 있는 것이 적습니다. 따라서 이러한 부분을 꼼꼼하게 확인한다면 더 안정성 있는 시스템을 구축할 수 있습니다.

3️⃣ 비용 효율성 극대화 전략

1) 예산 계획 및 모니터링: AI 서비스 비용을 효과적으로 관리하기 위해서는, 사용량을 정기적으로 모니터링하고, 예산을 초과하지 않도록 계획하는 것이 중요합니다.

2) 가격 비교 및 최적화: 다양한 서비스 제공자의 가격을 비교하고, 비용 효율성이 높은 서비스를 선택합니다. 또한, 필요 이상의 리소스를 사용하지 않도록 주의하여 비용을 최적화합니다.

3) 장기 계약 및 할인 혜택 활용: 일부 서비스 제공자는 장기 계약을 맺을 경우 할인 혜택을 제공합니다. 이러한 옵션을 활용하면 장기적으로 비용을 절감할 수 있습니다.

3. 관점 셋, 개발 및 유지 보수

AI 서비스의 개발 및 유지 보수 측면은 기업이나 개발이 필요한 조직이 서비스 선택 시 간과하기 쉽지만 매우 중요하게 고려해야 하는 요소입니다. AI 서비스를 개발하고 유지 보수하는 과정에서 고려해야 할 사항들에 대해 말씀드리겠습니다.

1️⃣ 개발 편의성

위에서 언급되었듯이, AI 서비스를 선택할 때 개발자들은 통합의 용이성, 개발 도구의 용이성, 지원되는 프로그래밍 언어 및 프레임워크 등을 평가해야 합니다. 효율적인 개발을 위해서는 서비스가 제공하는 API 문서가 명확하고 상세해야 하며, 필요한 개발 도구나 라이브러리가 잘 구성되어 있어야 합니다. 빠르게 변화하는 기술 환경에 적응하기 위해 서비스가 지속해서 업데이트되고 개선되는지도 중요한 고려 사항임을 잊지 말아야 합니다.

2️⃣ 유지 보수의 용이성

AI 서비스를 개발하고 유지 보수할 때, 유지 보수의 용이성은 시스템의 안정성, 성능 최적화, 비용 관리와 연결됩니다. 서비스 제공업체가 정기적으로 모델을 업데이트하고, 보안 취약점을 해결하며, 최신 기술 트렌드를 반영하는지 확인하는 것이 중요합니다. 여기에 더해서 확장성과 자원 관리 기능은 내 시스템의 성장과 변화하는 요구 사항에 대응하는 능력과 연결되기 때문에 확인할 필요가 있습니다.

3️⃣ 지원 및 커뮤니티 활성도

효과적인 문제 해결과 지속적인 학습을 위해서는, AI 서비스 제공업체가 활발한 기술 지원과 커뮤니티를 제공하는지 확인해야 합니다. 활성화된 커뮤니티는 개발자들이 경험을 공유하고, 문제 해결의 단서를 얻으며, 최신 기술 동향에 대해 논의할 수 있는 플랫폼이 됩니다. 기술 지원 서비스의 품질도 중요한데, 신속하고 정확한 대응이 있어야 개발 및 유지보수 과정에서 발생할 수 있는 지연을 최소화할 수 있습니다. 원인을 알 수 없는 장애가 발생했을 때 대응 속도가 너무 느리다면 해당 AI 서비스는 안정성을 고려하여 시스템에서 빼야 할 수 있습니다.

4️⃣ 보안 및 데이터 프라이버시

AI 서비스를 개발하고 운영하는 과정에서 데이터 보안과 프라이버시는 매우 중요한 측면입니다. AI 서비스 제공업체가 엄격한 데이터 보안 기준을 준수하고, 사용자 데이터를 안전하게 처리하며, 프라이버시 보호 법률과 규정을 따르는지 확인하는 것이 필수적입니다. 해당 서비스를 사용했을 때, 우리 회사나 개인의 데이터가 서비스를 통해 외부로 유출되지는 않는지, 서비스 제공업체의 모델을 학습시키는 데 사용하지는 않는지 반드시 체크해야 합니다. AI 서비스 제공업체 자체적으로 데이터 보안과 관련된 명확한 정책과 프로토콜이 있다면 더 신뢰받을 수 있고, 법적 리스크도 최소화할 수 있습니다.

4. 마치는 글

AI 서비스는 계속해서 생겨나고 발전하고 있습니다. 어떤 것이 좋은 서비스일지는 내가 풀고자 하는 문제가 무엇인지를 먼저 정의함으로써 정의됩니다. 이다음에 비로소 좋은 AI 서비스를 선택할 수 있게 됩니다. AI 서비스를 AI 엔지니어로서, 시스템을 개발하는 입장에서 선택할 때 각 서비스의 기술적 특성, 비용 효율성, 개발 및 유지 보수의 용이성에 대해 깊이 있게 이해한다면 좋은 선택이 가능해지게 됩니다. 처음에는 고려하기 어려우나, 해당 요소들을 고려한다면 AI 서비스 도입 후 운영 과정에서 더 빛을 발하게 될 것입니다.

최종적으로, AI 서비스를 성공적으로 선택하고 활용하기 위해서는 지속적인 학습과 실험이 필요합니다. 기술의 발전과 시장의 변화에 민감하게 반응하고, 새로운 트렌드를 적극적으로 수용하는 태도가 매우 중요합니다. 지속해서 공부하고 성장하려는 태도가 어떠한 것보다 중요한 스킬이 되는 시대라고 생각합니다. 내가 풀고자 하는 문제와 연관된 AI 서비스가 나왔다면 먼저 사용해 보고 깊이 파고들어 위에서 제공한 사항들을 비교해 보는 경험들이 이어져서 큰 프로젝트나 기업 입장에서의 비즈니스 인사이트도 만들어질 수 있다고 생각합니다.

이 아티클은 AI 히어로즈 전문 필진
무니(AI 엔지니어)
님의 글입니다.