Key Takeaways
- 기업 대부분은 데이터 거버넌스·품질·통합 등 데이터 기반 부재로 AI를 PoC 단계에서 프로덕션으로 확장하지 못하는 ‘데이터 병목’ 상태에 머무르고 있습니다.
- 이제 필요한 것은 더 많은 GPU가 아니라, 기업별 업무 맥락에 맞게 데이터를 설계 → 구축 → 운영하는 AI 데이터팩토리 입니다.
- 바운드포 파운드리(Foundry)는 AI 데이터팩토리를 턴키로 제공해, 데이터 준비 시간을 줄이고 모델 성능을 끌어올려 AI 성능을 실제 비즈니스 성과로 전환합니다.
1. 한국에 GPU 26만장 풀린다
젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 지난 10월 31일 아시아태평양경제협력체(APEC)회의에서 한국 정부와 기업에 AI(인공지능) 개발에 필요한 GPU(그래픽 처리 장치) 26만 장을 우선 공급하기로 발표했습니다. 이는 현재 국내에 있는 GPU(4만5000개) 5배가 넘는 규모입니다.
앞으로 모든 산업군과 기업은 ‘두 개의 공장’을 갖게 될 것입니다. 하나는 제품을 만드는 실제 공장이고, 다른 하나는 수학적 연산처리를 위한 AI 공장입니다. “Every industry, every company that has factories will have two factories in the future. The factory for what they build, and the factory for the mathematics, the factory for the AI”. - NVIDIA GTC2025 Keynote Speech, March 2025
젠슨 황 CEO는 데이터센터 미래를 ‘AI 팩토리(AI Factory)’라고 말합니다. 데이터센터는 더 이상 단순히 정보를 저장·조회하는 곳이 아니라, LLM과 생성형 AI 등 단어,이미지,영상이 끊임없이 디지털 상품(지능)으로 만들어지기에 ‘AI 팩토리’는 ‘새로운 산업혁명을 이끌 공장’이라는 것입니다.
2. 데이터 병목으로, AI를 온전히 내재화한 기업은 7% 불과
하지만 GPU 26만 장이 한국에 풀려도, 기업이 생산성을 높이는 파급 효과로 만들어내려면 회사 별 업무에 맞게 설계된 ‘데이터’가 필수 입니다. 글로벌 컨설팅 회사 맥킨지가 발표한 ‘The State of AI in 2025’에 따르면, 전 세계 기업 88%가 이미 한 개 이상 업무 영역에서 AI를 사용하고 있습니다.
하지만 AI를 전사 프로덕션 단계까지 ‘완전히 확산(Fully scaled)’했다고 응답한 기업은 7% 에 불과합니다. 기업 대다수가 여전히 실험(Experimenting)과 파일럿(Piloting) 단계에 머물러 있습니다. GPU나 모델이 없어서가 아니라, 고품질 데이터 인프라가 부족해 AI 팩토리를 제대로 돌리지 못하는 ‘데이터 병목(Data Bottleneck)’ 상태에 빠진 것입니다.
3. 원인은 데이터 ‘부족’이 아닌 기반 ‘부재’로 인한 병목
데이터 병목이 발생한 이유는 단순히 ‘데이터 부족’때문이 아닙니다. 기업별 데이터 기반(Data Foundation)이 산업 도메인 맥락을 이해할 만큼 준비되어 있지 않기 때문입니다. MIT 테크놀로지 리뷰(MIT Tech Review)에 따르면, 생성형 AI로 효율, 생산성향상을 기대하는 기업이 많지만, 자사 데이터 기반이 “매우 잘 준비되어 있다”고 답한 곳은 22%에 불과합니다. 이외에도 △데이터 거버넌스·보안·프라이버시 문제(59%) △데이터 품질과 적시성 부족(53%) △시스템·조직 간 데이터 통합의 어려움(48%)이 구조적인 병목으로 지적됩니다.
전문가들은 “좋은 데이터가 없으면 어떤 AI 활용에도 가치가 없다”고 강조합니다. 하지만 실제 현장에서는 서로 다른 시스템에 데이터가 분산되어 있습니다. 또한 책임과 소유권이 불명확한 거버넌스로 데이터를 체계화하고 있지 못합니다. 그 결과, 기업마다 AI 전략은 창대하나, 이를 떠받칠 데이터 자산은 미약합니다. 결국 GPU와 모델은 있어도 AI가 제대로 작동하지 않는 ‘데이터 병목’ 상태에 빠지게 된 것입니다.
4. 개발 속도가 생명인 로보틱스 기업이 찾는 바운드포 파운드리 서비스
기획자와 엔지니어가 매번 “어떤 데이터를, 어떤 기준으로, 어떻게 모을 것인지”를 처음부터 다시 설계하는 방식으로는 속도와 품질을 동시에 확보하기 어렵습니다. 바운드포는 계약 체결 후 일정·업무 범위 정의 → 현장 방문을 통한 공간·환경 진단 → 실무담당자 인터뷰로 활용 시나리오 설계 → AI 모델 선택 → 데이터 구축 → 디바이스 탑재에 이르는 전 과정을 하나의 데이터 파이프라인으로 일원화하고, AI 도입을 위한 데이터 공정을 표준화합니다.
바운드포 파운드리(Foundry)는 이런 요구에 맞춰 설계된 파운데이션 데이터(Foundation Data)위탁 생산 서비스입니다. ‘파운데이션 데이터’는 AI가 실제 업무에서 제대로 작동하도록 특정 도메인과 업무에 맞게 전략적으로 설계·정제한 ‘믿을 수 있는 핵심 학습 데이터’입니다.
파운드리 서비스는 그동안 기업이 막대한 비용과 시간을 들여 자체 구축해야 했던 AI 데이터 팩토리를 턴키(Turn-key) 방식으로 제공합니다. 표준화 된 데이터 파이프라인에서 리드타임(원시 데이터를 학습 데이터로 변환하는데 소요되는 시간)을 기존 대비 약 50% 단축하고, 국내 8개 도시 폐쇄망(Air-Gap) 인프라에서 고객 연구개발 정보와 영업비밀을 안전하게 보호합니다. 데이터 준비 워크로드를 약 80% 절감하고, 글로벌 공개 벤치마크 대비 최대 32배 규모 데이터 생산 경험을 바탕으로 동일 모델·GPU 환경에서 평균 20%, 최대 25% mAP 성능 개선합니다.
네이버랩스(NAVER LABS)와 한국전자기술연구원(KETI)와 같은 로보틱스 전문기업을 비롯한 바운드포 파운드리 서비스 주요 고객은 총 소유비용(TCO)를 40% 줄이고, 데이터 준비에 5,248시간을 아꼈습니다. 그 결과 주요 고객은 제품과 서비스는 인공지능 기술과 연계해 229% 투자수익률(ROI)을 경험하고 있습니다.
AI가 비용 지출이 아닌 확실한 투자가 되는 결과, 이제 여러분이 경험할 차례입니다. 아래 버튼을 누르시고 바운드포와 함께 성공 이야기를 만들어 나가세요.
Posted by. 황인호 바운드포 Co-Founder, CEO | ‘기술은 저절로 발전하지 않는다’고 믿습니다. ‘단 하나의 아이디어로 세상을 바꿀 수 있다’는 비전 아래, 바운드포를 ‘AI 데이터 파운드리 기업’으로 성장시키고 있습니다. AI가 ‘사람의 열망에서 시작되어, 인류의 진보에 기여’하는 기술이 되도록, 오늘도 우리 구성원들과 최선을 다하고 있습니다.
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