AI 서비스도 SLA가 필요하다: 이번 사태가 주는 시사점

Ⅰ. 생성형 AI 서비스도 ‘장애’에서 자유롭지 않습니다

최근 오픈AI의 챗GPT와 Sora, API 등 다양한 서비스에 장애가 발생하며 많은 이용자들이 불편을 겪었습니다. 특히 국내에서는 6월 10일 오후부터 약 14시간가량 서비스 응답 지연, 오류 메시지, 기능 중단 현상이 이어졌습니다.

무료 사용자의 경우 평소보다 현저히 느린 답변 또는 응답 자체가 없었고, 유료 사용자도 ‘무언가 잘못됐습니다’, ‘메시지 스트림에 오류가 발생했습니다’와 같은 에러를 빈번하게 마주했습니다. 저 또한, 6월 2일부터 유료로 전환하여 사용하고 있었는데, 내가 유료 사용자임에도 불구하고, 서비스 품질 차별을 체감하지 못하는 상황에 대해 크게 실망을 하였습니다.

AI 서비스도 SLA가 필요하다: 이번 사태가 주는 시사점

Anthropic Claude와 Google Gemini(및 관련 GCP)에 발생한 장애 사례

• Anthropic Claude는 6월 8~12일 연속 장애로, 특히 12일 GCP 연계 에러가 가장 영향력이 컸습니다. 이 기간 동안 503 오류 및 API 실패가 자주 보고되었습니다.  
• Google Gemini 역시 6월 12일 전 세계 GCP 인프라인프라 이슈와 함께 API 호출 오류 및 로그인 장애가 발생했으며, 이 영향으로 Gemini도 일시 중단됐습니다.

서비스	발생일 (현지)	장애 지속 시간	주요 증상	원인 요약
Anthropic Claude	2025년 6월 12일 (미국 Pacific, PDT)	약 2시간 20분	API 및 웹 콘솔 503 에러, 툴 호출 오류 등	GCP 인프라 장애에 기인한 높은 에러율 (statusgator.com, status.cloud.google.com, reddit.com)
	2025년 06월 09일	약 1시간 20분	Claude Opus 4 오류율 상승	내부 모델 서비스 관련 문제
	2025년 6월 8일	약 55분	Claude Opus 4 모델 응답 지연·오류	내부 성능 저하 문제
Google Gemini (API 포함)	2025년 6월 12일 (미국 Pacific)	약 7시간 27분	API 503 에러, 로그인 및 성능 문제	Google Cloud (GCP) 전역 인프라 장애

Ⅱ. 글로벌 SaaS 서비스, 사용자 권리는 어디까지 보장될까요?

이번 장애는 단순한 불편을 넘어서, 사용자 권리에 대한 질문을 던지게 했습니다. 챗GPT 유료 사용자 수는 한국이 미국에 이어 세계 2위입니다. 그만큼 많은 사용자가 AI를 일상과 업무에 활용하고 있다는 뜻이죠. 하지만 정작 장애가 발생했을 때 보장받을 수 있는 권리는 불분명했습니다.

오픈AI는 이번에 유료 사용자에 한해 보상 계획을 검토 중이라고 밝혔지만, 정확한 기준이나 방식은 7월 초에야 공개될 예정입니다. 이는 곧, 많은 AI 기반 서비스들이 아직 SLA(서비스 수준 계약)를 명확히 설정하지 않고 있다는 점을 드러냅니다.

글로벌 클라우드 사업자의 SLA 항목 비교표

• 가용성은 대부분 99.9% 이상을 기준으로 설정되어 있으며, 핵심 서비스는 99.99%까지 보장합니다.
• **응답시간 및 복구시간(RTO)**은 대부분 SLA에서 직접 명시되지는 않으며, 고객 지원 플랜에 따라 대응됩니다.
• 보상 기준은 SLA 미달 시 월간 사용량에 비례한 크레딧 환불로 처리되며, 자동 적용되지 않고 고객 요청이 필요한 경우가 많습니다.
• 장애 발생 시 상태 대시보드 운영은 모두 제공하고 있어 투명한 정보 공개에 집중하고 있습니다.

항목	AWS	Azure	Google Cloud
가용성 (Availability)	대부분 서비스에서 99.9% ~ 99.99% SLA 보장	표준적으로 99.9% ~ 99.99%, 일부는 99.95% 이상	99.9% ~ 99.99%, BigQuery 등은 99.99% 보장
응답시간 (Response Time)	SLA에는 명시 X, 대신 기술 지원 플랜에 포함	SLA에 명시되지 않음, 기술 지원 요금제에서 제공	기술 지원 플랜 내 포함 (SLA 외 별도 요금제 기준)
복구 시간 (RTO)	SLA 미명시, 지원 요청시 조치	직접적인 명시는 없고, 장애 시 지원 요청 필요	명확한 수치 제시 X, 장애 알림 통해 복구 진행
복구 지점 (RPO)	백업 및 DR 기능에서 선택 가능 (SLA와는 별개)	RPO 직접 명시 없음, 백업 주기 설정에 따름	Cloud Spanner 등 일부 제품에만 한정 제공
보상 기준	가용성 기준 미달 시 크레딧 환급	SLA 미달 시 사용량 기준 비례 크레딧 보상	가용성 미달 시 일정 비율의 크레딧 지급
대상 서비스 예시	EC2, S3, RDS, Lambda, DynamoDB 등	VM, App Service, Azure SQL, Blob Storage 등	Compute Engine, Cloud Storage, BigQuery 등
보상 예시 (99.9% 미달)	월 가용성 99% 미만: 최대 25% 크레딧 환불	가용성 9599%: **1025% 크레딧 지급**	가용성 9599%: **1025% 크레딧 지급**
서비스 대시보드	AWS Health Dashboard	Azure Status	Google Cloud Status

Ⅲ. 오픈AI 보상 방침에서 본 SLA 부재의 현실

이번 사태 후 오픈AI는 공식 이메일을 통해 사과의 뜻을 밝혔고, 국내 유료 이용자에 대한 보상을 예고했습니다. 하지만 이 역시 기업의 재량에 따른 보상일 뿐, 사용자 권리를 제도적으로 보장하는 SLA와는 거리가 있었습니다.

AI SaaS 서비스는 기존 클라우드 서비스와 달리 SLA를 적용하지 않는 경우가 많습니다. 이는 기술의 발전 속도나 비정형적 활용 방식 때문일 수도 있지만, 점점 중요 업무까지 AI에 의존하게 되는 지금의 현실에는 적합하지 않습니다. SLA가 없는 상태에서 서비스가 불안정해지면, 사용자 입장에서는 피해를 입더라도 이를 구제받을 방법이 없는 것이죠.

구분	오픈AI 사례	글로벌 SaaS 고객 관리 일반 사례	시사점
장애 발생 시점	2024년 6월 10~11일, 약 14시간 장애	예측 불가한 장애 정기적으로 발생 가능	실시간 대응 체계 및 사전 예방 필요
초기 대응 방식	장애 발생 직후 공식 입장 無, 나중에 이메일 공지	SLA 기준에 따라 신속한 공지와 상태 대시보드 운영	사전 소통 부족은 신뢰 하락 초래
사과 및 보상	유료 사용자 대상 사과 및 보상 계획 발표 (내용 미공개)	SLA 위반 시 자동 보상 (크레딧 환급 등) 명시	고객 유형별 보상 체계 필요성 대두
SLA 존재 여부	공식 SLA 부재 (가용성·응답시간 기준 없음)	서비스 약관에 SLA 명시 (예: 99.9% 가용성)	AI SaaS도 SLA 도입 필요성 부각
대응 투명성	구체적인 장애 원인 뒤늦게 공개 (시스템 업데이트 오류)	상세 리포트와 로그 공개로 신뢰 확보	기술적 투명성과 책임성 확보 필요
사용자 보호 체계	정책 기준 미비, 기업 재량 보상	SLA + TOS + 기술 지원으로 보호 체계 구축	고객 신뢰를 위한 제도적 기반 필요

Ⅳ. AI API 장애, 기업 서비스 연속성 어떻게 지켜야 할까요?

이번 장애는 일반 사용자뿐 아니라 API를 통해 서비스를 연결한 기업들에게도 큰 영향을 미쳤습니다. 챗GPT API를 사용하는 서비스들은 일시적으로 주요 기능이 멈추거나 고객 대응이 어려워졌다는 사례도 있었습니다.

이에 따라 기업들은 향후 AI 서비스를 도입할 때 단일 API 의존도를 줄이는 전략이 필요합니다. 예를 들어 멀티 벤더(여러 AI API 병행 사용), 대체 로컬 모델 구축, 응답 캐시 전략 등을 통해 리스크를 줄일 수 있습니다. 무엇보다, 특정 AI 서비스에 사업이 지나치게 의존하지 않도록 서비스 설계 단계부터 대비해야 할 시점입니다.

구분	문제 상황	대응 전략	설명
단일 API 의존	특정 AI API에 서비스 전체가 의존 → 장애 시 전면 중단	멀티 API 벤더 전략	OpenAI, Google, Anthropic 등 복수 API 연결로 장애 시 대체 가능
AI 응답 지연/오류	응답 속도 저하 및 오류 발생 시 사용자 불만 증가	응답 캐시(Cache) 적용	과거 요청-응답 결과를 저장하여 일부 응답을 빠르게 제공
서비스 핵심 기능 중단	AI가 주 기능인 경우, 서비스 자체가 멈춤	로컬 백업 모델 준비	사내 또는 엣지에 경량 AI 모델을 설치하여 일시적 대체 운영 가능
실시간 처리 실패	챗봇, 추천, 분석 기능 등 실시간 연산 실패	비동기 처리 및 큐잉 시스템	실시간 응답 대신 순차적 처리로 서버 부하 완화 및 서비스 유지
사용자 신뢰 저하	잦은 장애로 고객 이탈 위험	장애 발생 알림 시스템 운영	장애 상황을 투명하게 안내하고 신뢰도 유지 (예: 상태 페이지 제공)

Ⅴ. 지금 필요한 건, AI 시대의 SLA 체계화입니다

이번 장애 사태는 단지 일회성 문제가 아닙니다. 생성형 AI 서비스가 확산되면서, 이들 서비스의 신뢰성과 책임성에 대한 기준을 마련해야 한다는 경고이기도 합니다. 특히 유료 사용자를 대상으로 한 서비스라면, 다음과 같은 SLA 항목을 명시해야 할 필요가 있습니다.

• 가용성(Availability): 최소 몇 퍼센트의 시간 동안 서비스를 제공할 것인가
• 응답속도(Response Time): 정상 응답 시간의 기준은 어떻게 되는가
• 복구 시간(RTO): 장애 발생 시 복구까지의 최대 시간
• 보상 기준: 기준 미달 시 어떤 방식으로 보상이 이뤄지는가

공공기관이나 대기업뿐 아니라 일반 사용자도 이러한 기준이 명확해질수록 안심하고 AI 서비스를 활용할 수 있을 것입니다.

AI 시대, SLA(Service Level Agreement) 대응 전략 방향

구분	내용	정책 및 전략 방향	기대 효과
SLA 명문화 필요성	AI 서비스에 대한 가용성·응답시간·복구시간 등의 기준 미흡	AI SaaS 서비스도 IaaS/PaaS처럼 SLA 의무화 권고	사용자 권리 보호 및 신뢰 확보
AI 특화 SLA 항목 추가	기존 SLA는 주로 서버/네트워크 기준 중심	응답 정확도, 모델 안정성, 출력 지연 등 AI 전용 항목 신설 필요	생성형 AI 특성 반영된 계약 구조 확립
사업자 책임 명확화	장애 시 보상 기준 부재, 기업 재량에 의존	보상 기준 명시 및 자동 크레딧 환급 제도 도입	형식적 보상이 아닌 실질적 사용자 보호 실현
사용자 유형별 차등 SLA	유료/무료 사용자 구분에 따른 서비스 품질 차이 존재	유료 서비스에는 고가용성 SLA 적용, 무료는 베스트에포트	사용자의 기대치에 맞는 서비스 품질 차별화 가능
정부·기관의 제도적 가이드라인	글로벌 AI SaaS 업체들, 국내법 적용 어려움	과기정통부·공정위 등 AI 서비스 이용약관 가이드라인 제정	국내 사용자 보호 정책 기반 마련
위기 대응 체계 구축	장애 시 사후 대응 중심	사전 장애 진단, 상태 대시보드, 실시간 알림 체계 마련	투명한 소통으로 사용자 불안 최소화
멀티 벤더/백업 체계 강화	특정 AI API에 종속될 경우 전체 서비스 리스크 발생	멀티 API 전략 + 로컬 AI 백업 모델 구축 권고	장애 시 서비스 연속성 유지 가능

🔍 마무리하며

이번 챗GPT 장애 사태는 AI 기술이 아무리 발전해도 '서비스로서의 신뢰성' 없이는 사용자 만족과 지속 가능성을 담보하기 어렵다는 사실을 보여줍니다. 이제는 단순한 기술력이 아니라, 사용자 보호 체계까지 포함한 서비스 설계가 필요한 시대입니다.

AI 서비스 도입을 고민하는 기업이라면, SLA 도입 여부를 꼭 확인하고, 불확실성에 대비한 백업 전략을 마련해 두는 것이 현명한 선택이 될 것입니다.