SaaS 데이터 통행세 확산…기업 AI 도입 비용 커진다 [뉴스] 기업용 인공지능(AI) 도입을 추진하는 기업들이 데이터 소유권과 비용 부담이라는 과제에 직면했다.
그동안 기업들은 서비스형 소프트웨어(SaaS) 업체의 시스템에서 자사 데이터를 자유롭게 추출해 사용할 수 있다고 전제해 왔으나, 공급업체들이 데이터 접근에 제한을 두고 비용을 부과하기 시작했기 때문이다.
SaaS 기업, 데이터 사용량에 따른 요금 부과…데이터 사용비 상승 전망
서비스형 소프트웨어(SaaS)기업들이 데이터 통행세를 부과하는 추세가 이어지고 있다./ChatGPT생성 이미지
딜로이트에 따르면, 글로벌 SaaS 기업들은 최근 자사 소프트웨어를 사용하는 기업들에게 데이터 통행세(Tollgating) 를 부과하는 것으로 나타났다. 클라우드 기반의 고객관계관리(CRM)나 전사적자원관리(ERP) 시스템에 축적된 데이터를 외부 분석 시스템이나 AI 모델로 내보낼 때 추가 수수료를 매기거나, 데이터 사용량과 빈도에 따라 요금을 부과하는 토큰 미터링(Token Metering) 방식이 확산되는 추세다.
실제 SaaS 이용 계약서에는 데이터 이동이나 접근을 제한할 수 있다”는 문구가 명시되어 있는 경우가, 많으나 해당 조항을 실제 적용하는 사례는 드물었다. 하지만 최근 AI 성능을 고도화한 SaaS 기업들이 수익화를 서두르면서 해당 조항을 근거로 비용을 부과하는 모양새다.
글로벌 기업, 자체 조율 시스템 구축과 외부 솔루션 활용 사이에서 고심
딜로이트가 분석한 기업의 AI설계구조 전환 흐름/ChatGPT생성 이미지
보고서는 SaaS기업의 과도한 통제에 대응하기 위한 기업들의 AI설계 구조 전환 흐름을 크게 네가지 방향으로 분석했다.
먼저 SaaS플랫폼에 AI기능을 전적으로 내장하는 방식의 경우, 도입이 가장 쉽고 간편하지만, 기업의 데이터 제어권과 독립성이 낮은 것으로 평가됐다. 반면 모듈형 AI 서비스를 활용해 기존 시스템의 일부 기능을 대체하는 방식은 데이터 통행세 부담이 없고 독립성이 높지만, 높은 전환 비용이 발생하는 것으로 나타났다.
중간 대안으로는 클라우드 인프라 기반의 AI를 활용하거나, 서로 다른 IT 시스템을 연결하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 을 활용하는 방식이 있다. 이를 통해 기업이 직접 여러 AI 모델과 데이터를 연동하고 관리하는 조율 체계를 구축하는 방식이다. 다만 이 경우에도 데이터 공급업체의 검증된 통로를 거쳐야 하므로 일부 비용 지불이 불가피할 전망이다.
계약 단계부터 데이터 소유권 확보 필요… AI 총소유비용 관리 강조
시스템 설계 단계에서 데이터 소유권을 선제적으로 명확히 확보하는 계약적 대응이 필요하다고 지적한다.
실제 일부 글로벌 기업들은 생성형 AI 도입 이전에 체결했던 ERP 계약서에서 제한 없는 데이터 사용 및 광범위한 API 접근 권한 조항을 활용해 공급업체의 비용 인상 공세를 방어하고 있다.
데이터 소유권 조항과 유지보수 조건을 지키기 위해 클라우드 전환을 미루고 사내 구축형 시스템을 유지하는 기업도 나타나는 추세다. 시스템 설계가 끝나고 AI 모델이 구축된 뒤 계약 협상을 시작하면 불리한 조건을 수용할 수밖에 없다는 판단에서다.
보고서는 기업들이 계약 만료 주기에 맞춰 임기응변식으로 대응할 것이 아니라, 최소 18개월 주기로 데이터 생태계 전반의 재무적·구조적 위험을 평가해야 한다고 조언했다. 최고재무책임자(CFO)와 최고정보책임자(CIO) 등 경영진이 협력해 기술 설계 단계에서부터 자체 구축과 외부 SaaS활용 사이에서 손익을 판단하고, 데이터 통행세와 토큰 소비 비용을 결합한 실질적인 AI 총소유비용(TCO) 중심의 위험 관리 체계를 수립해야 한다는 지적이다.
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