본 글은 가상의 상황을 시뮬레이션하여 렌탈이 구매 대비 운영 효율, 품질, 현금 측면에서 어떤 강점을 가지는지 소개합니다.

※실제 근거를 재구성한 예시로, 본문에 기재된 서비스 조건 및 비용과는 다를 수 있습니다. ※

1. 사례: ‘AI 센터’ 구축의 시작

AI 기술 경쟁이 가속화되면서 연구·개발 조직에서도 AI 기능을 전제로 한 고사양 PC 수요가 빠르게  늘고 있습니다. 특히, AI 업무 비중이 늘수록 메모리(RAM) 같은 핵심 부품이 더 중요해지고, 해당 부품 가격 변동이 장비 단가에 직접적인 영향을 미치고 있습니다.

반도체·IT 시장을 분석하는 리서치 기관 TrendForce는 2026년 1월, AI 및 데이터센터 수요 확대에 따른 DRAM 공급 부족으로 PC용 DRAM 계약 가격이 큰 폭으로 상승할 것으로 전망했습니다. 이에 따라 PC BOM(Bill of Materials)* 전반의 비용 압박이 커질 가능성도 함께 제기되고 있습니다.

신규 AI 센터 구축을 준비하던 C기업 역시 이러한 시장 흐름을 보며 ‘사양을 확정하는 순간, 예산 승인과 조달 일정까지 동시에 영향을 받을 수 있다’는 점을 먼저 우려했습니다. 이에 전량 구매 방식 대신, PC 렌탈을 통해 필요한 수량을 우선 투입해 실제 운영 환경에서 검증하는 단계적 도입 전략을 검토하기 시작했습니다.

*PC BOM(Bill of Materials) : PC 한 대를 제작하는 데 필요한 모든 부품과 소프트웨어의 상세 명세서로, 정확한 생산 원가 산출과 재고 관리를 위해 작성하는 목록 

2. 기존 운영 방식의 한계

C기업은 초기에는 PC와 주변 장비를 일괄 구매방식으로 추진하려 했습니다. 
그러나 고사양 장비 비중이 높아질수록 단가가 커져, 예산 승인 과정이 길어지고 의사결정 리드타임이 늘어나기 시작했습니다. 이로인해 프로젝트의 실제 착수 시점 역시 흔들리는 문제가 발생했습니다.

준비를 구체화할수록 운영 측면의 복잡성도 커졌습니다. 팀별로 필요한 사양과 초기 세팅이 달라지면서 장비 구성이 파편화되었고, 유지보수 체계와 자산 관리 및 감가상각 처리, 장비 교체·회수 프로세스까지 관리해야 하는 항목이 늘어나 행정 부담도 커지기 시작했습니다.

C기업은 이러한 구조적 불편함을 줄이기 위해, 예산 집행의 분산, 수량의 탄력적 운영, 표준 세팅 단일화를 목표로 렌탈 전환을 결정했습니다.

3. ‘보유’가 아니라 ‘운영’으로 바뀐 방식

C기업은 전량 구매 대신 렌탈 방식을 선택하며, 필요 수량을 우선 투입하고 운영 기준을 먼저 정립하는 방식으로 전환했습니다. 처음부터 전량 구매로 예산을 묶기보다, 직무 단위로 단계적으로 도입함으로써 현금 부담을 분산하여 유연성을 확보했습니다.

장비 구성 역시 단순화되었습니다. 직군별 표준 사양을 정의해 기준을 먼저 수립하고, 입고되는 장비는 업무에 필요한 기본 세팅이 갖춰진 상태로 제공되도록 흐름을 만들었습니다. 그 결과 팀마다 제각각 세팅하느라 생기던 업무 공백이 줄었습니다.

교체와 장애 대응 방식도 개선되었습니다. 고장 난 장비를 붙잡고 수리 일정을 기다리기보다, 대체 기기를 우선 투입하고 기존 장비는 회수·정리하는 체계로 전환함으로써, 장애 발생시 업무 중단 시간을 최소화하는 운영 구조를 구축했습니다.

“기존에는 장비 구매와 세팅에 시간이 많이 소요됐습니다. 지금은 필요한 수량을 우선 투입하고, 교체·회수까지 하나의 흐름으로 관리할 수 있어 착수와 운영이 훨씬 단순해졌습니다.”
 — C기업 AI 센터 운영 담당자

4. 데이터로 확인된 변화

C사의 렌탈 전환 효과는 내부 기록에서 바로 드러났습니다. 변화는 '비용 구조 · 관리 효율 · 투입 속도' 세가지로 정리됐습니다.

먼저 예산 구조가 달라졌습니다. 전량 구매를 가정했을 때 대비 초기 현금 지출을 최소화하여 초기 일시금(CAPEX 선집행) 부담을 10% 낮추고, 나머지는 월 단위 OPEX로 분산 집행할 수 있었습니다.

관리 측면에서는 유지보수·교체·회수 흐름을 단일 창구로 통합하면서, 장비 운영에 소요되던 행정 시간이 내부 기준 최대 70%까지 줄었습니다.

투입 속도 역시 크게 개선되었습니다. 기존 일반 조달 방식에서는 평균 2주가 소요되던 장비 배포가, 렌탈 패키지 운영 이후에는 96시간 이내 업무 투입이 가능한 수준으로 단축되었습니다.

결과적으로 C기업은 초기 도입 물량을 두고 고민하는 시간보다, 언제·누가·어떤 기준으로 장비를 투입하고 교체할지를 빠르게 정할 수 있는 운영 기준을 갖추게 됐습니다.

[참고:IDC, “Global Memory Shortage Crisis: Market Analysis and the Potential Impact on the Smartphone and PC Markets in 2026”, 2025] 
[참고:Cirrus Capital, “How Equipment Finance Works: A Complete Overview”, 2025] 
[참고 : Oklahoma.gov(OMES), “Device-as-a-Service (DaaS) Info”, 2020] 
[참고 : UC Davis Stores, “Departmental Tech Orders”, 2026]
[참고 : SAP News Center, “CIO Trends 2025: The Consolidation Imperative Takes Center Stage”, 2025] 

FAQ

Q1. AI 센터 구축에서 왜 ‘가격’과 ‘일정’이 먼저 문제로 떠오르나요?

A1. 고사양 장비일수록 단가가 커지고, 그만큼 예산 승인과 조달 리드타임이 길어지기 쉽습니다. 특히 AI 센터처럼 초기 투입 시점이 중요한 조직에서는, 장비 가격이 곧 일정 리스크로 이어지기 때문에 구매 방식 자체를 먼저 점검하게 됩니다.

Q2. 전량 구매가 아니라 ‘부분 투입’부터 검토하는 이유는 무엇인가요?

A2. 전량 구매는 예산과 일정이 한 번에 묶이는 방식입니다. 반대로 필요한 직무나 프로젝트부터 단계적으로 투입하면, 착수는 빠르게 가져가고 확대는 내부 기준이 잡힌 뒤에 진행할 수 있습니다. 실제 운영에서는 “먼저 운영해보고 표준을 정하는 구간”이 있어야 부분 투입이 현실적인 출발점이 됩니다.

Q3. 팀마다 사양이 달라지면 운영에서 어떤 문제가 생기나요?

A3. 장비 구성이 파편화되면 교체·추가 도입 판단이 반복됩니다. 예외 사양이 늘수록 ‘누가 무엇을 써야 하는지’ 기준이 흐려지고, 세팅 방식도 제각각이 되기 쉽습니다. 그 결과 관리가 동시에 늘어나 행정 부담이 빠르게 커집니다. 결국 운영이 장비 자체보다 ‘조율’에 더 많은 시간을 쓰는 구조로 바뀌는 것이 문제입니다.

Q4. 예산을 ‘월 단위’로 집행하면 실제 운영에서 뭐가 달라지나요?
A4. 초기 지출을 한 번에 밀어 넣지 않아도 되니, 착수 의사결정이 빨라질 수 있습니다. ‘연 1회 대규모 구매’보다 ‘분기 단위로 조정하는 운영’에 가까워지면서, 일정과 예산을 함께 맞추는 구조로 전개되기 쉽습니다.

Q5. 단일 창구로 묶으면 관리 부담이 어디서 줄어드나요?
A5. 유지보수 접수, 교체, 회수, 자산 처리 같은 업무가 분산돼 있을수록 조율 비용이 커집니다. 단일 창구로 정리되면 문의와 요청이 한 흐름으로 모이고, 처리 기준도 일관되게 적용할 수 있어 반복 확인과 내부 커뮤니케이션 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.

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