AWS GCP 등 클라우드 플랫폼 유행할 때 사람들이 혁신이라고 외쳤습니다. 서버 구축 인프라도 없어도 되고 관련 지식이 적어도 그냥 클라우드에서 다 해주니까요. 세상이 변할 것 같았습니다. 서버 구축이나 운영 관련 직원들은 다 잘렸죠.

하지만 비용 청구서가 날아오기 시작하니 그 환상이 금새 깨졌죠. 클라우드 플랫폼은 대신 어려운 일을 해주는 대가로 엄청난 비용을 요구하고, 당연히 그건 직접 서버를 구축하고 운영하는 것보다 훨씬 비쌉니다. 그래서 클라우드 비용 최적화를 해주는 업무를 위해 여러 전문가들이 양성됐습니다. AWS나 GCP는 자격증까지 만들어서 팔았습니다.

같은 웹서비스를 하더라도 클라우드 인프라를 어떻게 구성하느냐에 따라서 비용이 10만 원이 될 수도 있고 1,000만 원이 될 수도 있는 시대였으니까요. 지금도 별반 다르진 않습니다.

AI 시대에도 마찬가지일 겁니다. AI가 많은 일을 해주긴 하지만, 그 대가는 혹독합니다. 제가 ChatGPT, Gemini를 유료 버전으로 계속 쓰고있는데, 질문을 어떻게 하느냐에 따라서 빙빙 돌면서 엄청나게 많은 사용량을 소진하기도 하고, 명확하게 지시만 내린다면 비교적 훨씬 저렴하게 업무 진행이 가능합니다.

앞으로 십억대 고연봉을 받는 사람은 코딩을 잘하는 사람이 아니라 AI 비용을 잘 컨트롤하고 오케스트레이션하는 전문가들일 겁니다.

"이러한 서비스 프로토타입을 만들려고 하는데, 어떻게 비용을 적게 유지하면서 만들지?"

실력 없는 사람은 온데간데 쓸데없는 프롬프트를 덕지덕지 붙이고 서비스 유지하는 데에만도 수많은 토큰이 필요하게 만들 거고요,

실력이 있는 사람은 최소한의 토큰으로 적절한 AI 모델에게 일을 맡겨서 서비스를 뚝딱 만들고, 서비스 운영 유지보수 자체도 AI의 개입 없이도 가능하도록 최적화와 예외처리를 다 미리 해둘 겁니다. 장기적으로 가면 두 사람이 구축한 시스템의 TCO는 아마 수천% 까지 차이가 날 겁니다.

AI한테 맡겨서 바이브코딩으로 뭘 만드는 건 이제 누구나 할 수 있습니다. 잘 만들고 지속 가능하게 하는 게 중요하죠.

여러분도 AI를 그냥 쓰는 법만 배우지 말고 어떻게 해야 토큰을 적게 사용하고, 또 AI 없이도 지속 가능하게 만들지를 고민하는 연습을 하면 앞으로 없어서 못 찾는 인재가 될 수 있을 겁니다.