씨게이트 “기업 99%, AI로 스토리지 수요 증가…철저히 대비된 기업 ‘38%’ 불과”

씨게이트테크놀로지가 글로벌 연구 보고서 '2026 데이터 인프라 준비도 보고서(Data Infrastructure Readiness Report 2026)'를 발표했다. 이 보고서는 기업들의 AI 도입·활용 확산에 따른 데이터 인프라 준비 현황을 분석한 것이다. AI 활용 단계가 초기에서 광범위한 도입 단계로 확대되면서 기업들은 대규모 데이터 저장·관리·활용이 가능한 데이터 인프라 구축에 대한 주목을 강화하고 있다.

보고서에 따르면 기업 약 99%는 AI로 스토리지 수요 증가를 예상했다. 반면 철저히 대비돼 있다고 응답한 기업 비중은 38%로 나타났다. 보고서는 AI 확산 속에서 데이터 저장·관리·활용 기반의 중요성이 커지는 가운데 스토리지 수요 증가는 거의 공통된 전망이지만, 충분히 준비됐다고 보는 기업은 상대적으로 적다는 점을 보여준다.

씨게이트는 기업의 AI 도입이 본격화하면서 데이터 인프라를 핵심 전략으로 인식하는 흐름이 확인됐다고 밝혔다.

시장조사업체 리콘 애널리틱스는 전세계 7개 주요 시장 기업 기술 의사결정권자 2712명을 대상으로 독립적으로 조사를 실시했다. 이번 조사는 글로벌 기업 기술 의사결정권자를 상대로 AI 투자 효과와 도입에 따른 인프라 변화를 함께 물은 내용이다.

조사 결과 AI 투자로 중간 이상 ROI를 경험한 기업 비중은 약 86%로 나타났다. 또 AI 투자로 상당한 수준의 측정 가능한 성과를 달성했다고 응답한 비율은 33%였다.

향후 3년간 AI로 스토리지 수요가 증가할 것으로 예상한 기업 비중은 99%로 집계됐다. 이 가운데 스토리지 수요 증가폭이 50%를 초과할 것으로 전망한 응답은 32%였다.

AI 도입의 주요 과제로는 데이터 품질·준비도가 53%로 1위를 차지했다. 스토리지 인프라는 43%로 2위에 올랐다.

씨게이트는 스토리지 인프라 43%가 컴퓨팅 가용성 27%, 에너지 제약 24%보다 높은 수치라고 설명했다. 아울러 AI로 스토리지가 전략적 비즈니스 인프라로 변화했다는 데 동의한 응답 기업 비중은 98%로 나타났다.

설문 결과 기업들의 AI 인프라 전략 범위는 컴퓨팅 자원에서 데이터 인프라 전반으로 확대된 것으로 나타났다. 이는 기업들이 AI 인프라를 단순한 컴퓨팅 자원 문제가 아니라 데이터 인프라 전반의 과제로 보고 있음을 보여준다.

이에 따라 기업들의 집중 과제는 증가하는 스토리지 수요 대응과 데이터 접근성 강화, 거버넌스 강화, 지속 가능한 데이터 확장 기반 마련으로 제시됐다. 기업들은 이들 과제를 함께 다루는 방향으로 움직이고 있다.

씨게이트는 이러한 접근 방식을 '지속가능한 확장(Sustainable Scaling)'으로 정의했다. '지속가능한 확장(Sustainable Scaling)'은 AI 활용 역량을 높이고 비즈니스 성과를 향상시키며 지원 인프라를 효율적으로 운영하는 것을 뜻한다.

인프라 투자·운영 방향의 기준은 증가하는 AI 데이터 수요 대응을 위한 인프라 확장과 효율성 제고, 지속가능성 제고, 데이터의 장기 활용 가치 극대화로 제시됐다. 멜리사 반다 씨게이트 엣지 스토리지 및 솔루션 담당 수석 부사장은 AI로 기업의 인프라 설계·구축·운영 방식이 변화하고 있으며, 데이터 증가에 비례해 가치 창출도 확대되고 있다고 밝혔다고 전했다. 그는 대용량 데이터를 효율적으로 저장하고 필요 시 활용 가능하게 하는 데이터 인프라의 중요성이 커지고 있다고 설명했다.

지속가능한 확장은 인프라 운영의 효율성과 지속가능성을 높이면서 데이터의 장기 가치를 극대화하는 개념으로 설명됐다.

AI는 이미 많은 기업에서 가시적 성과를 내고 있으며, AI 확산에 따라 데이터 인프라의 중요성도 커지고 있다. 보고서에 따르면 응답 기업 98%는 AI가 스토리지를 전략적 비즈니스 인프라로 변화시키는 데 동의했다.

또 보고서에 따르면 응답 기업 99%는 향후 3년내 AI로 스토리지 수요 증가를 예상했다. 반면 장기적 데이터 수요에 충분히 대비하고 있다고 응답한 기업은 38%에 그쳤다.

이런 흐름 속에서 기업 전반의 AI 활용이 확대되고 있다. 이와 함께 기업은 저장·관리 대상 데이터 양 증가와 데이터가 창출 가능한 가치 증가라는 2가지 변화를 마주하고 있다.

보고서는 데이터가 AI용 단순 입력 자원이 아니라고 설명했다. 아울러 데이터는 기업의 장기 경쟁력과 성장에 기여하는 핵심 자산으로 자리매김하고 있다고 설명했다.

AI 확산에 따른 스토리지 수요 증가로 기업들은 저장 용량 확대를 넘어선 데이터 인프라 전반 재점검에 나서고 있다. 보고서에 따르면 기업 AI 전략의 초점이 단순 도입에서 데이터 기반 역량 강화로 확대되고 있다.

다만 AI 장기 데이터 수요 대비 충분 응답 비중은 38%에 그쳤다. 이에 따라 기업들은 AI 활용 범위 확대 과정에서 장기적 수요 대응 역량을 함께 점검하는 흐름을 보였다.

기업들은 AI 활용 범위 확대 과정에서 데이터 준비도와 스토리지 인프라, 거버넌스, 예산, AI 전략 수립을 검토 항목으로 삼고 있다. 보고서는 기업들의 관심이 AI 도입 자체를 넘어 안정적 운영·지속 활용을 위한 데이터 관리 체계·인프라 기반 구축으로 이동했다고 밝혔다.

이런 흐름 속에서 응답 기업 76%는 데이터센터 투자를 3대 인프라 투자 우선순위에 포함했다. 그중 20%는 데이터센터 투자를 최우선 과제로 응답해 데이터센터 투자가 주요 인프라 우선순위로 부각됐다.

조사에서는 AI 대응 역량을 키우는 과정의 장애와 AI 도입 단계의 핵심 과제를 각각 수치로 제시했다. AI 대응 역량 강화의 최대 걸림돌은 AI 전략 성숙도 16%로 나타났다. AI 대응 역량 강화의 걸림돌 2순위권에는 예산 및 자원 부족 14%와 데이터 관리 및 거버넌스 14%가 포함됐다.

AI 도입 주요 과제 1위는 데이터 품질 및 준비도 53%였고, 2위는 스토리지 인프라 43%였다. 스토리지 인프라 43%는 컴퓨팅 자원 확보 27%보다 높았고, 에너지 제약 24%보다도 높았다.

보고서는 이런 결과를 바탕으로 기업 AI 전략이 단순 도입 단계에서 데이터 기반 역량 강화 방향으로 확대되고 있다고 봤다. 또 기업의 관심사가 AI 도입 여부에서 안정적 운영·지속 활용을 위한 데이터 관리 체계·인프라 기반 구축으로 이동하고 있다고 분석했다.

아울러 보고서는 기업들이 AI 확산에 따른 데이터 증가에 대응하기 위해 효율성·지속가능성·수명주기 관리를 중시하고 있다고 밝혔다. 이에 따라 스토리지 수요가 증가하는 가운데, 기업들은 이에 대응해 인프라 확장 외에도 운영 효율 제고 방안을 검토하고 있으며 사용 수명 연장 방안도 검토하고 있는 것으로 나타났다.

조사에서는 기업들이 인프라 수명 연장과 스토리지 운영 개선을 지속가능성 강화의 중요한 수단으로 보고 있는 것으로 나타났다. 기업 97%는 인프라 활용 기간 연장 효과를 인식하며, 이것이 지속가능성 개선에 큰 도움이 된다고 봤다. 또 기업 94%는 향후 5년 내 스토리지 운영 지속가능성이 추가로 향상될 것으로 전망했다.

동시에 지속가능성·에너지 문제는 AI 인프라 확장 일정과 방식에 직접 영향을 미친 것으로 조사됐다. 기업 77%는 지속가능성·에너지 문제로 AI 인프라 확장 계획을 연기하거나 조정한 경험이 있다고 답했다. 이들 77% 가운데 36%는 계획을 대폭 수정한 것으로 나타났다.

주요 환경 우려는 에너지 사용과 그에 따른 배출 문제에 집중됐다. 환경 관련 주요 우려로는 AI로 인한 에너지 소비가 52%로 집계됐다. 에너지 소비에 따른 탄소 배출도 51%로 주요 우려에 포함됐다.

이런 흐름 속에서 보고서는 지속가능성을 별도 목표가 아닌 인프라 전략의 핵심 요소로 설명했다. 보고서는 지속가능성의 역할로 데이터 수요 대응과 에너지 효율·자원 활용도 제고를 병행하는 점을 제시했다.

반다 수석 부사장은 다음 단계 AI에는 더 많은 용량이 필요하다고 설명했다. 다만 단순한 용량 확대만으로는 불충분하다고 봤다. 그는 향후 핵심이 AI 활용 데이터의 효율적 확장·체계화·보존·활용에 있다고 강조했다.

발언자는 AI를 통한 지속적 가치 창출 기업의 조건으로 데이터 인프라의 비즈니스 전략 핵심화를 제시하며, AI 활용의 성과가 단발성이 아니라 지속되려면 기업이 데이터 인프라를 전략의 중심 요소로 다뤄야 한다는 점을 강조했고, AI 가치 창출 여부를 데이터 인프라에 대한 경영 접근 방식과 연결했다.

출처: 테크월드뉴스 · 이광재 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=406956

참고자료

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