[기고] AI 시대, 데이터 스토리지 환경이 혁신을 좌우한다
퓨어스토리지 코리아 시스템 엔지니어링 총괄 김영석 상무
[아이티데일리] 인공지능(AI)과 생성형 AI는 최근 몇 년간 전 세계에서 주목받으며 기업의 디지털 혁신을 가속화하고 있다. 하지만 AI 분야에서 기대만큼 투자 대비 수익률(ROI)을 거두지 못한 기업들이 늘어나면서 이를 환멸의 골짜기(the trough of disillusionment)라고 지칭하는 표현이 업계에서 자주 언급되고 있다. 이는 모든 혁신 기술이 거치는 자연스러운 과정이지만, 이 단계를 넘어 본격적으로 AI 가치를 실현하려면 IT 인프라, 특히 데이터 스토리지 환경의 개선이 필수적이다.
국내 기업의 AI 도입 현황에 대한 퓨어스토리지의 조사(지난해 8월 발표)에 따르면, IT 의사결정자의 75.9%가 AI 도입으로 인해 IT 인프라를 전면적 또는 상당한 수준의 개편이 필요하다고 답했다. 또한 IDC는 2025년까지 아시아 상위 1,000대 기업의 IT 예산 절반 이상이 AI 프로젝트에 투입될 것으로 전망했다. 이는 기업들이 기존 스토리지 아키텍처 한계를 체감하고 있으며, AI 워크로드를 지원할 고성능·고안정성 환경으로 전환해야 함을 의미한다.
AI 도입을 위한 데이터 스토리지 과제
AI, 특히 생성형 AI는 대규모 데이터셋과 복잡한 알고리즘에 기반한다. 이미지·텍스트·오디오 등 다양한 유형의 방대한 데이터가 필요하며, 이를 효율적으로 저장하고 관리할 수 있는 고밀도 스토리지는 필수요소가 됐다. 동시에 전력 및 냉각 비용, 데이터센터 공간 부족 등 현실적인 문제도 중요한 과제가 되고 있다.
이 때문에 기업들은 AI 도입 초기부터 GPU 접근성, 데이터센터 전력·공간 관리, 데이터 윤리·보안 이슈를 종합적으로 검토할 필요가 있다. 특히 플래시 스토리지 같은 고효율 기술이 이러한 문제 해결의 열쇠로 주목받고 있다. 플래시 스토리지는 기존 HDD보다 공간과 에너지를 크게 절감함과 동시에, AI 클러스터에서 더 많은 GPU를 운용할 수 있는 환경을 제공한다.
또한 AI 모델의 결과를 지속적으로 추적하고 유지하기 위해서는 체크포인팅(checkpointing) 같은 기술이 필요하다. 이는 데이터 및 파라미터 변경이 모델 결과에 미치는 영향을 분석하고, 문제 발생 시 이전 상태로 모델을 복원할 수 있게 해준다. 대규모 데이터 세트를 사용하는 AI 프로젝트일수록 이러한 체계적 접근이 더욱 중요하다.
성공적인 AI 구현을 위한 필수 요소
AI 워크로드가 확산되면서 데이터센터 전력 및 네트워크 요구사항도 급격히 증가하고 있다. 40~50kW의 높은 전력 밀도를 소화해야 하는 경우가 많으며, 이를 뒷받침할 수 있는 고효율 기술 도입이 필수가 됐다. 플래시 스토리지는 전력과 냉각 비용을 절감하면서 공간 활용성을 높이기 때문에, 늘어나는 AI 데이터 처리 요구에 효과적으로 대응할 수 있다.
AI 프로젝트 성공의 또 다른 핵심은 GPU 접근성이다. AI 학습과 추론의 중심에 있는 GPU는 수요가 많고 공급이 제한적이라 확보가 쉽지 않다. 일부 기업들은 호스팅 서비스 업체를 통해 GPU를 활용하는 방안을 선택하고 있으며, 이는 AI 도입의 유연성과 확장성을 높이는 대안으로 주목받고 있다.
방대한 데이터 활용 역시 AI 프로젝트의 필수 조건이다. 이때 데이터의 출처, 품질, 보안 이슈도 복합적으로 얽혀 있어 복합적인 여러 가지 사안을 함께 고려할 필요가 있다. 모델 성능을 저하시키지 않으면서 윤리적 문제에 대비하기 위해서는 체크포인팅 같은 기술을 적극 활용하고, 인터넷에서 수집된 데이터의 편향성이나 저작권 문제에도 주의를 기울여야 한다.
마지막으로 숙련된 데이터 과학자와 AI 전문가 확보가 무엇보다 중요하다. 현재 전문 인력은 수요 대비 공급이 부족한 상황이므로, 기업들은 내부 인재를 재교육하거나 외부 전문가를 영입해 AI 역량을 체계적으로 강화해야 한다. 이를 통해 AI 도입에 필요한 기술적 · 인적 기반을 탄탄히 마련할 수 있다.
AI 혁신 이끄는 데이터 전략 세워야
아시아태평양 시장에서는 AI를 통해 2030년까지 최대 4,434조 원(약 3조 달러)의 경제적 이익이 창출될 것으로 전망하고 있다. 이를 현실화하려면 기업들은 데이터 인프라를 현대화하고, 지속가능한 기술에 적극 투자해야 한다. 데이터 관리와 기술 활용 혁신은 곧 기업 경쟁력으로 직결되기 때문에, 올바른 데이터 인프라와 스토리지 전략을 수립하는 것이 필수다. 이제 AI가 만들어내는 새로운 기회를 적극 활용해 기업과 사회 양측에서 더 큰 가치와 성장을 이뤄낼 때다.