안녕하세요, 베스픽 구독자 여러분. 지난주 IT 운영에 이어, 이번주는 FinOps(핀옵스, 비용 관리)에 대한 이야기를 준비했습니다. 베스픽 구독자 분들께 핀옵스는 이미 익숙한 개념이실 텐데요. 다만 AI 도입이 본격화되면서 예전과는 상황이 많이 달라졌습니다.

예전에는 핀옵스의 핵심이 ‘클라우드 비용을 얼마나 줄일 수 있는가’의 문제였다면 지금은 이 비용이 어느 지점까지 통제 가능한지, 다시 말해 예측 가능한 운영 비용인지 여부가 더 중요해지고 있는 것이죠. 핀옵스 파운데이션(FinOps Foundation)은 핀옵스의 3단계로, Inform(인지) – Optmize(최적화) – Operate(운영)을 제시하기도 했는데요. 오늘은 2026년 새로운 핀옵스 트렌드에 대해서 알아보겠습니다.

핀옵스는 퍼블릭 클라우드의 비용 관리에서 출발했지만, 이제는 SaaS나 프라이빗 클라우드를 넘어 데이터센터까지 그 관리 범위가 빠르게 확장되고 있습니다. 관리해야 할 비용의 영역이 넓어지면서 단일 팀이 모든 비용을 직접 통제하거나 일관되게 설명하기 점점 어려워지고 있는데요. 이 과정에서 비용의 규모보다 각 비용이 어떤 성격의 사용인지, 어떤 기준으로 분류되고 판단되는지가 더 중요한 운영 이슈로 부각되고 있습니다.

무엇보다 핀옵스에 가장 큰 변수로 등장한 것은 바로 ‘AI’입니다. 지난 해 핀옵스 파운데이션의 조사 결과에서는 AI 워크로드 지출을 관리하고 있다고 응답한 조직의 비율이 2025년 기준 63%로, 전년(31%) 대비 두 배 이상 증가했습니다. AI가 이제 대부분의 기업이 ‘직접 관리해야 할 운영 이슈’로 자리잡았다고 볼 수 있겠죠.

문제는 AI 워크로드의 특성입니다. 변동성이 큰 데다 GPU 기반의 고비용 구조, 짧은 실험 주기의 반복, 그리고 여러 명이 동시에 사용하는 인프라 환경에서는 비용이 빠르게 늘어날 수 밖에 없습니다. AI 활용과 도입도 크게 확대되면서, 실제로 기업들의 AI 지출은 최근 한 해 동안 전년 대비 30% 이상 증가한 것으로 나타났습니다.

따라서 기존처럼 팀 단위로 비용을 귀속하거나 사후 분석만으로는 AI 워크로드의 변동성을 충분히 설명하기 어렵습니다. GPU, 추론 트래픽, 공유 인프라 비용이 동시에 움직이는 환경에서는 “누가 얼마를 썼는가”라는 질문 자체가 명확한 답을 갖기 어렵기 때문이죠.

AI가 비용 관리의 전면에 등장하면서 비용을 조직 안에서 어디까지 나눌 수 있고, 같은 기준으로 설명할 수 있으며, 운영 중에 바로 인지할 수 있는가가 성숙도를 가르는 척도가 되고 있는데요. 이런 맥락에서 최근 핀옵스 트렌드는 아래의의 공통된 방향으로 수렴하고 있습니다.

① 비용 배분
AI와 공유 인프라 환경에서는 비용이 특정 팀이나 서비스에 명확히 귀속되지 않는 경우가 많습니다. GPU 인프라, 공용 플랫폼, 간접비 비중이 커질수록 “누가, 어떤 목적으로 이 비용을 썼는가”를 두고 해석이 갈리기 쉬운데요. 이런 상태에서는 실제로 비용을 절감했더라도 그 성과가 조직 차원에서 합의되기 어렵습니다.

실제로 핀옵스 관련 조사에서 ‘전체 비용 배분(Full Allocation)’이 최적화에 이어 두 번째로 중요한 운영 우선순위로 자리 잡은 것으로 나타났습니다. 공유 비용이 늘어난 환경에서 배분 기준이 곧 운영 신뢰도를 좌우하게 된 것이죠. 2026년에는 AI와 멀티클라우드 확장으로 이 문제가 더 자주, 더 크게 나타날 가능성이 큽니다.

② 공통 언어
배분 문제가 커질수록 함께 중요해지는 것이 바로 공통 언어입니다. 멀티 클라우드와 SaaS 환경에서는 동일한 비용이라도 플랫폼마다 데이터 구조와 의미가 다르게 들어옵니다. 이 상태에서 비용을 분석하고 설명하려 하면, 예측과 의사결정은 매번 수작업과 내부 논쟁으로 이어질 수밖에 없습니다.

그래서 최근 주목 받는 것이 FOCUS(FinOps Open Cost and Usage Specification) 같은 비용 데이터 표준입니다. 비용 자체를 줄이는 것만큼이나, 비용을 해석하고 설명하는 데 드는 ‘해석 비용’을 줄이는 것이 중요해졌기 때문입니다. 2026년에는 이 공통 언어를 얼마나 잘 정립했는지가 핀옵스 성숙도를 가르는 기준이 될 것으로 보입니다.

③ 가시성
앞서 설명 드린 것처럼, AI 비용은 변동성이 크고 증가 속도도 빠릅니다. 이 때문에 2026년형 핀옵스에서는 실시간에 가까운 추적과 ‘왜 이 비용이 발생했는지’를 설명할 수 있는 가시성이 기본 조건으로 떠오르고 있습니다. 시장 조사 기관 IDC 역시 AI 도입이 가속화될수록, 비용 문제는 단순한 최적화 대상이 아니라 조직 차원의 의사결정과 책임 구조를 재설계해야 하는 과제로 전환되고 있다는 분석 결과를 내놓기도 했습니다.

가트너(Gartner)에 따르면 2026년 전 세계 AI 관련 지출은 약 2.5조 달러(약 3,300조 원)에 달할 전망이며, 이는 지난해와 비교할 때 44%나 폭증한 것이라는데요. 이렇게 AI 비용이 빠르게 늘어나는 상황에서 모든 조직이 단번에 성숙한 핀옵스 모델로 이동할 수는 없겠죠.

실제로 재무나 IT 실무자 입장에서는 “어디서 비용이 새고 있는지만이라도 빨리 알 수는 없을까”, “비용이 커진 뒤가 아니라 커지고 있다는 신호를 먼저 볼 수는 없을까”가 더 시급한 고민일 것입니다. 사람이 모든 지표를 직접 확인하며 원인을 찾기보다 AI를 통해 사용 패턴의 변화나 비용 이상 징후를 조기에 감지하고 대응하는 구조가 현실적인 대안으로 자리 잡고 있는데요.

핀옵스 파운데이션은 성숙도가 높은 조직일수록 비용 관리를 사후 보고가 아니라, 프로젝트 기획과 아키텍처 설계 단계부터 통합하고 있다고 말합니다. 비용이 평가 대상이 아니라, 처음부터 고려해야 할 운영 변수인 것이죠.

비용에 대한 인사이트가 실제 의사결정과 운영으로 이어지려면, 이를 일관된 기준으로 해석하고 공유할 수 있는 실행 구조가 필요한데요. 최근 시장에서 핀옵스 도구들이 ‘비용 절감’보다 ‘운영 안정성’과 ‘합의 구조’를 강조하기 시작한 것도 이런 맥락입니다.

옵스나우의 OpsNow FinOps Plus는 이러한 2026년형 핀옵스 흐름이 실제 운영 환경에서 어떻게 구현될 수 있는지를 보여주는 사례 중 하나입니다. AI 최적화는 물론, 거버넌스와 예측에 이어 ▲비용 배분 고도화 ▲FOCUS 표준화 ▲AI 워크로드 가시성(예정) 등의 기능을 지원하며 가장 최신의 핀옵스 운영 요구를 실무에서 구현합니다. 이를 통해 변동성이 큰 AI 지출을 보다 예측 가능한 운영 비용으로 전환할 수 있도록 돕고, 조직 안에서 비용에 대한 해석과 판단이 반복적으로 흔들리지 않도록 기준을 고정할 수 있습니다.

또한 OpsNow FinOps Plus는 ‘AI를 관리하는 AI’로, 핀옵스의 모든 과정을 비약적으로 빠르고 간단하게 만듭니다. 특히 OpsNow Insight를 통해, 사람이 일일이 데이터를 조회하고 원인을 추적하지 않아도 자연어 기반 질의를 통해 비용 변화의 맥락과 주요 원인을 바로 확인할 수 있도록 돕습니다.

지금까지 2026년 핀옵스 트렌드에 대해서 살펴 보았는데요. AI 시대, 조직이 비용을 이해하고 합의하기 위한 운영 언어에 가까워지는 핀옵스의 미래를 다 같이 기대해 보는 건 어떨까요? 비용 관리와 절감에 대해 더 궁금하신 사항이 있으시면 여기로 문의해주세요. 오늘의 베스픽은 여기에서 마치겠습니다.