A
AI도입 전력비 사전견적기
4.05
파생 체인
단계 1
AI칩 대규모 계약 → AI인프라 전력 수요 급증
→
단계 2
AI인프라 전력 관리
→
단계 3
AI도입 기업의 전력비 증가분 사전 견적
문제
온프레미스 AI 서버를 도입하려는 중견기업(직원 50-200인) IT인프라팀이 GPU 서버 운용에 따른 전력비 증가분을 사전에 정확히 산정하지 못하여, 도입 후 월 전력비가 예산 대비 30-50% 초과하는 사례가 빈번하다. 한국전력 산업용 전기요금 체계(기본요금·수요요금·계시별 차등)가 복잡하여, 정확한 시뮬레이션에 외부 컨설팅 비용 300-500만원이 소요된다.
솔루션
도입 예정 GPU 서버 스펙(모델·수량·가동률)과 기존 전력 계약 정보를 입력하면, 한전 산업용 요금체계 기반으로 월별/연간 전력비 증가분을 자동 산출한다. 계시별 운용 스케줄 최적화, 냉각 부하 추정, 전력계약 변경(표준/선택) 시뮬레이션을 제공한다.
NUMR-V Scores
NUMR-V Scoring System
| N Novelty | 1-5 | 시장 내 유사 서비스 부재 정도. 경쟁사 0개 = 5, 10+개 = 1 |
| U Urgency | 1-5 | 사용자가 지금 당장 필요로 하는 긴급성. 트렌드 부합 + 시급성 |
| M Market | 1-5 | 타겟 시장의 크기와 성장 가능성. 프록시 지표 기반 (LLM 추정 X) |
| R Realizability | 1-5 | 1-2인이 실현 가능한 정도. 기술 난이도 + 데이터 확보 용이성 |
| V Validation | 1-5 | 시장 검증 통과 여부. 경쟁사 분석 + 수요 프록시 + 타이밍 |
SaaS N=.15 U=.20 M=.15 R=.30 V=.20
Senior N=.25 U=.25 M=.05 R=.30 V=.15
실현성 (76%)
실현성 분석
| 기술 복잡도 | / 40 | 핵심 기술 스택의 난이도. low=40, medium=24, high=10 |
| 데이터 접근성 | / 25 | 필요 데이터의 확보 용이성. user_generated=25 → proprietary=4 |
| MVP 일정 | / 20 | 최소 기능 제품 구축 소요 기간. 2주=20, 1개월=12, 3개월=8 |
| API 보너스 | / 15 | 공공 API 활용 가능 시 보너스. 매칭 API가 있으면 가산 |
시장 검증 (53/100)
검증 분석
| 경쟁 분석 | / 20 | 경쟁사 검색 결과 기반. 적절한 경쟁 존재 = 시장 검증 |
| 시장 수요 | / 20 | 검색량, 뉴스 언급 등 프록시 지표. 실제 수요의 간접 증거 |
| 타이밍 | / 20 | 현재 트렌드와의 부합도. 규제/기술 변화 시점 적합성 |
| 수익 참조 | / 15 | 유사 비즈니스 모델의 수익 사례. 실제 과금 레퍼런스 존재 여부 |
| 곡괭이 적합 | / 15 | 곡괭이 전략 부합도. 도구/인프라 제공 관점 적합성 |
| 1인 구축 | / 10 | 혼자서 MVP 구축 가능 여부. 외부 의존성 최소화 정도 |
기술 요구사항
백엔드 [medium]
프론트엔드 [low]
데이터 파이프라인 [low]