빠르게 진화하는 환경 속에서 AI 네이티브 아키텍처를 모색한다. MCP 기반 API, 에이전트형 워크플로, 생성형 UI, 예측·자기치유 인프라, ‘확장’보다 ‘진화’의 개념, 실전에서의 교훈과 리스크를 탐구한다.
우리는 한 가지 고백으로 시작하려 한다. 수년간 엔터프라이즈 시스템을 설계해 왔지만, 우리에게도 AI 아키텍처는 여전히 움직이는 표적이다. 풍경은 너무 빨리 바뀌어서 오늘날 최첨단으로 느껴지는 것이 내일이면 기본이 될 수도 있다. 그래서 이 생각들을 공유하고 싶었다. 우리 모두가 함께 배우고 있기 때문이다.
지난 몇 달 동안 우리는 ‘AI 네이티브 아키텍처’라 부르는 것—AI를 사후에 덧붙이는 것이 아니라 처음부터 AI와 함께 작동하도록 설계된 시스템—을 실험해 왔다. 놀라움과 막다른 길, 그리고 왜 이 분야에 발을 들였는지 다시 떠올리게 하는 멋진 “아하!” 순간들로 가득한 흥미로운 여정이었다.
이야기는 API에서 시작하자. 이건 이론이 실천과 만나는 지점이니까. 우리가 수년간 만들어 온 전통적인 REST API는 두꺼운 벽 너머로 대화하는 것과 같다. 정해진 구멍에 대고 요청을 소리친 뒤, 제대로 전달되기를 바라며, 의미가 있을 수도 없을 수도 있는 응답을 기다리는 식이다.
우리는 AI 에이전트를 기존 서비스 생태계에 연결하려다 이 사실을 뼈저리게 깨달았다. 에이전트들은 말 그대로 벽에 계속 부딪혔다. 새로운 엔드포인트를 발견하지 못하고, 바뀌는 스키마에 적응하지 못하며, 사람이 당연하게 여기는 맥락적 뉘앙스를 다루지 못했다. 정중한 로봇이 유리문에 반복해서 걸어 들어가는 모습을 보는 듯했다.
여기서 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)이 등장한다. 우리가 MCP 전문가라고는 못 하겠다. 아직도 어두운 구석들을 탐색 중이니까. 하지만 지금껏 배운 것만으로도 꽤 설득력 있다. 뻣뻣한 REST 엔드포인트 대신, MCP는 AI에 잘 맞는 세 가지 프리미티브를 제공한다. 행동을 위한 도구 프리미티브, 데이터를 위한 리소스 프리미티브, 복잡한 작업을 위한 프롬프트 템플릿이다.
동적 발견이 주는 이점은 즉시 드러난다. 엔드포인트를 하나 추가할 때마다 API 문서를 수동으로 업데이트해야 했던 그 좌절감을 기억하는가? MCP를 지원하는 API는 런타임에 자신들의 능력을 에이전트에게 알려줄 수 있다. 누군가에게 정적 지도를 주는 것과, 실시간으로 갱신되는 GPS를 쥐여 주는 것의 차이다.
다음은 우리가 많이 실험해 온 또 다른 영역, 워크플로다. Apache Airflow 같은 전통적 워크플로 엔진은 자신들이 잘하는 일에서는 훌륭하지만, 근본적으로 결정론적이다. 해피 패스는 아름답게 따른다. 다만 예외를 처리하는 모습은 마치 화물열차가 급커브를 도는 것만큼 우아하지 않다.
우리는 에이전트형(Agentic) 워크플로를 만지작거렸고, 결과는… 흥미로웠다. 미리 정의된 순서를 따르는 대신, 이 워크플로는 환경을 실제로 ‘추론’하며 즉석에서 결정을 내린다. 에이전트가 부분 재고를 처리하면서 동시에 배송 경로를 최적화하는 모습을 보는 건 마치 빠르게 재생되는 진화를 보는 듯하다.
하지만 여기에는 함정이 있다. 에이전트형 워크플로는 너무 영리해질 때가 있다. 어떤 에이전트는 프로세스를 점점 더 창의적으로 최적화하더니, 결국 스스로를 최적화해 사라질 지경까지 갔다. 때로는 AI에게 이렇게 말해줘야 한다. “맞아, 기술적으로는 더 효율적이지만, 제발 그건 하지 마.”
협업 측면은 정말 흥미진진하다. 여러 전문 에이전트가 함께 일하고, 벡터 데이터베이스로 맥락을 공유하며, 누가 무엇을 잘하는지 추적한다. 절대 잊지 않고 지치지도 않는 팀을 갖는 것과 같다. 다만 때로는 주문을 처리하는 최적의 방식에 대해 철학 토론을 벌이기도 한다.
이제 사용자 인터페이스 이야기로 넘어가자. 우리는 생성형 UI를 실험해 왔고, 수년간의 엔터프라이즈 아키텍처 경험을 통틀어 가장 흥미진진하면서도 가장 무서운 것이라 말할 수 있겠다.
AI 생성 이미지
전통적인 UI 개발은 집을 짓는 것과 같다. 설계하고, 짓고, 사람들이 그 안에서 사는 걸 좋아하길 바란다. 생성형 UI는 누가 방문했는지, 무엇이 필요한지에 따라 스스로 다시 지어지는 집에 가깝다. 기술 사용자에겐 자동으로 디버깅 도구를 생성하고, 비즈니스 사용자에게는 단순화된 양식을 동시에 보여주는 인터페이스를 처음 보았을 때, 우리는 감탄해야 할지 걱정해야 할지 망설였다.
의도 인식 계층이 진짜 마법이 일어나는 곳이다. 사용자는 “미국 북동부 지역의 매출 추세를 보여줘”라고 말만 하면, 그 자리에서 맞춤형 대시보드가 만들어진다. 필요한 리포트를 찾으려고 17개의 메뉴를 클릭할 일은 더 이상 없다.
AI 생성 이미지—디자인 역설 시각화
하지만—그리고 이건 정말 큰 ‘하지만’—생성형 인터페이스는 예측 불가능하다. 아름답고 기능적인 인터페이스를 만들면서도, 당신이 신성시하던 모든 디자인 원칙을 동시에 어기는 경우가 있다. 잘 작동하긴 하는데, 디자이너를 울린다. 색채 이론이나 건축 법규를 들어본 적이 없는 천재 건축가를 둔 느낌이다.
AI 네이티브 아키텍처의 인프라는 반응형 시스템에서 ‘선제적 지능’으로의 근본적 전환을 뜻한다. 효율적이지만 경직된 공장처럼 작동하는 전통적 클라우드와 달리, AI 네이티브 인프라는 문제 발생 전에 지속적으로 학습하고, 예측하고, 변화하는 조건에 적응한다.
현대 AI 시스템은 인프라를 ‘문제 발생 후 해결’에서 ‘사전 최적화’로 바꾸고 있다. AI 기반 예측 분석은 이제 워크로드 변화를 미리 예측해 수요 피크가 오기 전에 자동으로 자원을 확장한다. 이는 단지 현재 성능을 모니터링하는 차원이 아니라, 학습된 패턴을 바탕으로 인프라 수요를 예측하고, 자원을 자동으로 전개해 선제 배치하는 것이다.
웹어셈블리(Wasm)는 여기서 판을 바꿨다. 전통적 컨테이너의 3.2초 대비 0.7초의 콜드 스타트는 숫자만 보면 별것 아닌 듯해도, 수천 개의 마이크로서비스를 다루면 그 밀리초들이 빠르게 누적된다. 보안 측면도 매력적이다. Node.js 대비 CVE가 93% 적다는 건 가볍게 볼 수 있는 수치가 아니다.
AI 네이티브 인프라의 가장 변혁적인 측면은 인간 개입 없이도 지속적으로 학습하고 적응할 수 있다는 점이다. 최신 자기 치유 시스템은 스스로를 모니터링하며 최대 8개월 전에 실패를 높은 정확도로 예측하고, 최적의 성능을 유지하도록 설정을 자동으로 조정한다. 이 시스템들은 단순 스크립팅을 넘어서는 정교한 자동화를 사용한다. Kubernetes 같은 AI 구동 오케스트레이션 도구는 머신러닝을 통합해 배포와 스케일링 결정을 자동화하고, 예측 분석 모델은 과거 데이터를 분석해 자원 할당을 선제적으로 최적화한다. 그 결과, 인프라는 지능형 자동화를 통해 배경으로 사라지듯 작동하고, 엔지니어는 전략에 집중하는 한편 시스템은 스스로를 관리한다.
인프라 실패 예측 모델은 전통적 접근 대비 정확도가 31% 이상 향상되는 성과를 내며, 상호의존적인 네트워크 전반에서 연쇄 실패를 사전에 예측하고 예방할 수 있게 한다. 이것이 앞서 생각하는 인프라의 진짜 약속이다. 필요를 예측하고, 실패를 예방하며, 성능을 자동으로 최적화하는 투명하게 작동하는 지능형 시스템. 인프라는 AI 애플리케이션을 ‘지원’하는 것을 넘어 AI 원리를 체화해, 애플리케이션과 함께 예측하고 적응하며 진화하는 토대를 만든다.
_전통적 확장_은 자원 곱셈의 원리에 따른다. 수요가 늘면 서버, 컨테이너, 대역폭을 더한다. 인프라를 정적인 블록으로 보고, 양적 확장만으로 변화에 대응하는 방식이다.
_AI 네이티브 진화_는 질적 변화를 의미한다. 시스템이 스스로 재조직되어 변화하는 요구를 더 효과적으로 충족한다. 단순히 자원을 늘리는 대신, 운영 패턴을 조정하고, 설정을 최적화하며, 경험에서 학습해 복잡성을 더 효율적으로 다룬다.
이 개념의 실제 사례로, 에릭슨의 AI 네이티브 네트워크는 혁신적 역량을 보여준다. 사용자에게 장애가 체감되기 전에 오류를 예측해 스스로 수정한다. 이 네트워크는 지능적이다. 트래픽 패턴을 흡수하고, 수요 급증을 예측하며, 반응적 트래픽 관리에서 벗어나 선제적으로 용량을 재분배한다. 장애가 발생하면, 시스템은 자동으로 근본 원인을 특정하고, 대응책을 배포하며, 효과를 검증하고, 교훈을 기록한다. 이 지속적인 학습 루프는 복잡성이 커질수록 오히려 비교 불가능한 신뢰성을 이끌어낸다. 핵심 통찰은 시간이 지날수록 네트워크의 대응이 더 효과적으로 ‘진화’한다는 것이다. 트래픽 패턴, 장애 조건, 최적 설정에 대한 조직적 기억을 축적해, 자원을 비례적으로 늘리지 않고도 점점 증가하는 복잡성을 다룰 수 있게 한다. 진화가 확장을 대체하는 것이 아니라 더 ‘영리한 확장’을 가능케 한다.
한편 코드형 인프라(IaC)도 진화했다. 1세대 IaC는 상세한 레시피를 담아 재현성은 뛰어났지만, 적응성은 떨어졌다. 현대의 GitOps 접근은 AI 생성 템플릿과 정책-코드(Policy as Code) 가드레일을 더해, 당신이 이루려는 목적을 이해한다.
우리는 AI 주도 자원 활용 최적화를 실험해 왔고, 놀랍도록 좋은 결과를 봤다. 모델은 사람 분석가가 몇 주는 걸릴 상관 실패 그래프의 패턴을 포착한다. 다만 가끔은 당신이 측정하고 있는 줄도 몰랐던 지표에 맞춰 최적화하려 들기도 한다.
이제 AI의 도움으로 인프라는 ‘조직 지능’을 발달시킨다. 시스템이 자동으로 근본 원인을 식별하고, 대응책을 배포하며, 교훈을 기록할 때, 스스로의 적응력을 높이는 제도적 지식을 구축하는 셈이다. 이 학습 루프는 단순히 자원이 많아지는 대신, 대응이 더 정교해지는 시스템을 만든다.
진화는 자원 활용을 더 영리하게 만들고 변화에 더 잘 적응하도록 해, 단순한 ‘용량 곱셈’이 아니라 ‘역량 곱셈’으로서 확장의 효과를 높인다.
수개월의 실험 끝에 자신 있게 말할 수 있는 것은 이렇다. AI 네이티브 아키텍처는 기존 시스템에 AI를 얹는 문제가 아니다. 처음부터 AI가 내장되어 있을 때 시스템이 어떻게 작동해야 하는지를 재고하는 일이다.
통합의 어려움은 실제다. MCP 도입은 신중히 단계적으로 해야 한다. 한 번에 모두 바꾸려는 건 재앙의 레시피다. 이점이 분명한 고가치 API부터 시작해 점진적으로 확장하라.
에이전트형 워크플로는 엄청난 힘을 지녔지만, 경계와 가드레일이 필요하다. 전기를 만지는 똑똑한 아이에게 “콘센트에 손가락 넣지 마”라고 알려줘야 하는 것과 같다.
생성형 UI는 사용자 경험 설계에 대한 다른 접근을 요구한다. 전통적 UX 원칙은 여전히 유효하지만, 인터페이스가 시간이 지남에 따라 어떻게 진화하고 적응할지도 함께 생각해야 한다.
인프라적 함의는 심대하다. 애플리케이션이 자신의 환경을 추론하고 동적으로 적응할 수 있을 때, 인프라도 그 속도를 따라가야 한다. 정적인 아키텍처는 병목이 된다.
AI 네이티브 시스템은 소프트웨어 접근법의 근본적 전환을 요구한다. 예측 가능한 실패를 보이는 기존 시스템과 달리, AI 네이티브 시스템은 때때로 긍정적이기도 하지만 때로는 즉각적 개입이 필요한, 예상치 못한 결과를 만들어낼 수 있다.
AI 네이티브로의 전환은 큰 도전이다. 기존 시스템 위에 AI 기능을 얹는다고 해서 진정한 AI 네이티브 결과를 기대할 수 없다. 그렇다고 잘 돌아가는 시스템을 전면 개편하는 것도 현실적이지 않다. 많은 조직이 전환기 동안 병행 아키텍처를 운영하는데, 초기에는 복잡성이 증가하지만 이후에 이점이 드러난다. AI 네이티브 시스템에서 데이터 품질은 운영 못지않게 ‘핵심’이다. 전통적 시스템이 용인하던 데이터 문제를, AI 네이티브는 급격히 증폭시킨다. 또한 스스로 행동을 조정하는 시스템에 익숙한 인력이 필요하다. 학습하는 소프트웨어를 어떻게 테스트할지, 돌발적으로 생겨나는 거동을 어떻게 디버그할지, 자기 수정 시스템의 품질을 어떻게 보장할지 등 모든 것을 다시 생각해야 한다.
이 패러다임 전환은 전례 없는 위험도 도입한다. 시스템이 코드를 배포하고, 오류가 확인되면 롤백하도록 허용하는 일은 관찰을 통해 ‘학습’될 수 있다. 하지만 롤백이 지나치게 보수적으로 변해 필수 업데이트 설치를 막거나, 더 나쁘게는 되돌려 버리면 어떻게 할 것인가? 자율적 AI가 주입된 존재를 어떻게 통제할 것인가? 그들을 책임 있게, 윤리적이고 공정하게 유지하는 것이 최우선 과제가 될 것이다. 잘못 라벨링된 데이터에서의 학습, 심각한 위협을 정상으로 오분류하는 문제, 데이터 인버전 공격 등—몇 가지만 꼽아도—에 대응하는 것이 모델의 생존과 신뢰 유지에 결정적이다. 능동 텔레메트리에 기반한 중요 자원 접근의 속도 제한과 결합된 제로 트러스트가 해법으로 보인다.
우리는 흥미로운 갈림길에 서 있다. AI 보조 아키텍처는 분명 미래지만, 여전히 시스템을 설계하는 법을 배우는 일은 중요하다. 완전한 AI 네이티브로 가든 가지 않든, 설계 과정에서 어떤 형태로든 AI의 도움을 쓰게 될 것이다. “기계와 시스템에 AI를 어떻게, 어디에 추가할까?”가 아니라 “처음부터 다시 할 기회가 있다면 어떻게 설계할까?”를 자문하라.
도구는 빠르게 좋아지고 있다. 하지만 잊지 말자. 설계를 고안하든 구현하든, 책임은 결국 당신에게 있다. 주말 프로젝트라면 실험적일 수 있다. 프로덕션을 설계한다면 신뢰성, 보안, 유지보수성에 당신이 책임을 져야 한다.
AI 아키텍처를 허술한 사고의 변명으로 만들지 말자. 당신의 아키텍처 역량을 보강하는 데 쓰되, 대체하려 들지 말자. 그리고 계속 배우자. 이 분야에서 학습을 멈추는 순간, 바로 그때가 도태의 시작이니까.
기업 아키텍처의 미래는 단지 AI를 ‘사용하는’ 시스템을 만드는 데 있지 않다. 우리와 나란히 ‘생각하는’ 시스템을 만드는 데 있다. 그 미래는 우리가 설계할 충분한 가치가 있는 미래다.
