DevOps 엔지니어 B씨는 기업 내부의 복잡한 데이터와 기존 툴을 AI 모델에 연결하는 과정에서 한계를 느낀다. 모델 성능은 뛰어나지만 실제 업무 프로세스에 적용하는 단계에서 병목이 발생한다. 데이터 연결과 권한 제어, 운영 안정성을 확보하는 작업에 막대한 시간이 소요된다. 이런 곤란을 겪는 개발자가 늘고 있다.

OpenAI Deployment Company 설립과 Tomoro 인수

OpenAI가 기업의 AI 시스템 구축과 배포를 전담하는 OpenAI Deployment Company(이하 DeployCo)를 설립했다. 초기 투자 규모는 40억 달러다. 이와 동시에 적용 AI 컨설팅 및 엔지니어링 기업인 Tomoro(기업이 AI를 운영 이점으로 전환하도록 돕는 회사)를 인수하기로 합의했다. 이번 인수로 약 150명의 FDE(Forward Deployed Engineer, 최첨단 AI 배포 전문 엔지니어)와 배포 전문가가 즉시 합류한다.

TPG(글로벌 사모펀드)가 리드하며 Advent, Bain Capital, Brookfield가 공동 리드 파트너로 참여했다. B Capital, BBVA, Emergence Capital, Goanna, Goldman Sachs, SoftBank Corp., Warburg Pincus, WCAS가 파운딩 파트너로 이름을 올렸다. Bain & Company, Capgemini, McKinsey & Company 같은 글로벌 컨설팅 및 시스템 통합 기업도 투자자로 참여했다. DeployCo는 OpenAI가 과반수 지분을 소유하고 통제하는 독립 사업 단위로 운영된다.

'모델 제공'에서 '워크플로우 이식'으로의 전환

예전에는 기업이 제공된 API(응용 프로그램 인터페이스)를 활용해 자체적으로 구현 방식을 고민했다. 이제는 FDE가 기업 내부에 직접 파견되어 비즈니스 리더 및 현장 팀과 밀착 협업한다. 단순한 기능 도입을 넘어 기업의 핵심 운영 프로세스를 지능형 시스템 중심으로 재설계하는 방식이다.

구체적인 협업은 가치 창출 지점을 찾는 진단으로 시작해 우선순위 워크플로우를 선정하고, 이를 실제 생산 시스템으로 구축하는 순서로 진행된다. Tomoro가 Tesco(영국 최대 유통업체), Virgin Atlantic(영국 항공사), Supercell(핀란드 게임사) 등에서 증명한 실시간 AI 시스템 운영 경험이 핵심 자산으로 활용된다. 고객사는 OpenAI의 최신 모델 업데이트 방향을 미리 반영해 시스템을 설계함으로써 기술적 지속 가능성을 확보한다.

개발자가 체감하는 변화는 모델의 성능보다 배포의 속도와 안정성에서 나타난다. DeployCo는 OpenAI의 연구 및 제품 팀과 긴밀하게 연결되어 최신 모델과 도구가 출시되는 즉시 기업 시스템에 반영하는 구조를 만든다. 이는 기업이 AI 도입 과정에서 겪는 시행착오를 줄이고 경쟁사보다 빠르게 생산 시스템을 구축하게 만드는 포석이다.

AI의 상업적 승부처는 이제 모델의 성능 경쟁이 아니라 기업의 핵심 공정을 얼마나 정교하게 대체하느냐는 '이식 능력'으로 옮겨갔다.