AI는 많은데, 용량은 부족하다.
AI 도입은 향후 몇 년간 데이터 생성의 폭발적인 증가를 이끌고 있습니다. 세이게이트(Seagate)가 의뢰하고 비용을 지불한 리콘 애널리틱스(Recon Analytics)의 글로벌 설문조사에 따르면, AI가 생성하는 데이터를 처리하기에 기존 온프레미스 스토리지로는 부족할 수 있어, 클라우드 기반 스토리지 솔루션이 업계 전반의 기업들에게 가장 선호되는 선택지로 떠오르고 있습니다. 또한, 이번 설문조사에 따르면 향후 3년 동안 스토리지 수요는 2배 증가할 것으로 예상됩니다.
더 많은 데이터, 더 많은 스토리지, 더 높은 보안
설문조사 결과, AI 도입은 광범위하게 이루어지고 있습니다. 조사 대상 기업의 72%가 이미 이 기술을 사용하고 있으며, 28%는 3년 이내에 도입할 계획을 가지고 있습니다. 클라우드 스토리지는 AI 기반 데이터 증가에 대응하는 선호 매체로 부상했습니다. 설문조사에 따르면, 2024년 기준 AI 관련 데이터의 65%가 클라우드에 저장되고 있으며, 이는 2028년에는 69%까지 증가할 것으로 예상됩니다.
스토리지 용량 측면에서는 주목할 만한 점이 발견됩니다. 100PB 이상의 스토리지를 사용하는 조직 중 87%가 AI 훈련 체크포인트를 클라우드 환경 또는 하드 드라이브와 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)의 조합에 저장하고 있습니다. 체크포인트를 자주 저장하는 것이 일반적인데, 응답 기업의 28%는 매일, 43%는 매주 백업한다고 답했으며, 이는 보고서에서 언급된 스토리지 수요 증가 요인 중 하나입니다.
(세이게이트 CCO, 스토리지 가격 상승은 ‘새로운 정상’이라고 언급)
(중국 최고의 칩 제조업체, 성급하게 구축된 AI 데이터 센터 용량은 유휴 상태로 남을 수 있다고 경고)
또한 기업들은 모델 정확도 향상에 필수적이라고 간주하는 AI 훈련 데이터의 장기 보존을 중요시하고 있습니다. 응답자의 90%가 장기간 데이터를 보존하는 것이 더 나은 AI 성과로 이어진다고 믿고 있습니다. 일일 체크포인트를 저장하는 기업 중 32%는 해당 데이터를 12개월 이상 보존하며, 29%는 6개월에서 12개월까지 보존한다고 응답했습니다. 이러한 데이터 장기 보존에 대한 관심 증가는 AI 모델 정교화 과정에서 과거 데이터의 중요성이 커지고 있음을 반영합니다. 인프라 우선순위에서는 보안이 가장 중요한 요소로 꼽혀 응답자의 25%가 이를 1순위로 지정했습니다. 반면, 스토리지 용량은 18%로 나타났습니다. 기타 주목할 만한 인프라 관심사로는 데이터 관리, 컴퓨팅 리소스, 네트워크 용량, 규제 준수 등이 있습니다.
확장성과 효율성이 핵심
기업들은 AI 도입으로 인한 증가하는 스토리지 수요에 적극적으로 대응하고 있습니다. 기업들이 취한 조치 중 61%는 확장 가능한 클라우드 스토리지 솔루션을 도입했으며, 56%는 고급 데이터 관리 소프트웨어를 구현했고, 55%는 기존 인프라를 업그레이드했습니다. 또한, 49%는 증가하는 양의 AI 생성 데이터를 관리하기 위해 데이터 압축 기술을 활용하고 있습니다. 이러한 전략들은 폭발적인 스토리지 성장에 대응하기 위한 확장 가능하고 효율적인 솔루션에 초점을 맞추고 있음을 보여줍니다.
데이터 복제(Replication)는 데이터 무결성을 확보하고 AI 결과를 최적화하기 위한 또 다른 핵심 전략으로 부상했습니다. 응답자의 약 80%가 데이터 복제가 자신들의 AI 전략에 매우 또는 보통 중요한 요소라고 인식하고 있으며, 특히 대규모 스토리지를 보유한 조직에서 이러한 경향이 두드러집니다. 100PB 이상의 스토리지를 사용하는 기업일수록 AI 모델의 정확성과 신뢰성 유지에 데이터 복제가 필수적이라고 강조하는 경향을 보였습니다.
미래를 내다볼 때, 기업들이 온프레미스 환경에서 클라우드 환경으로 운영을 지속적으로 전환함에 따라 클라우드 스토리지가 지배적일 것으로 예상됩니다. 이러한 추세는 클라우드 기반 솔루션이 제공하는 확장성, 비용 효율성, 그리고 편의성에 힘입은 결과입니다.
결론적으로, AI 도입이 보편화되고 기업들이 시험 단계를 넘어 전면적인 규모로 구현함에 따라 스토리지 요구 사항은 기하급수적으로 증가할 것입니다. 따라서 빈번한 체크포인팅, 장기 데이터 보존, 그리고 데이터 복제 관행은 필수적으로 유지되어야 할 요소이며, 이는 AI 기반 운영의 미래를 뒷받침하기 위해 견고한 스토리지 인프라와 고급 관리 도구가 필수적임을 강조합니다.