Nutanix Enterprise AI 현황 보고서의 6가지 핵심 포인트
한때 공상 과학의 영역으로만 여겨졌던 인공지능(AI)은 오늘날 전례 없는 비즈니스 기술 혁명의 중심에 서 있습니다. 민첩한 스타트업부터 기존의 글로벌 강자까지, 기업들은 전례 없는 경쟁 우위를 약속하며 디지털 혁신의 차세대 개척자로 AI를 환영하고 있습니다.
엔터프라이즈 IT에서 AI가 어떻게 사용되고 있는지 파악하기 위해 Nutanix는 영국의 리서치 기관인 Vanson Bourne에 의뢰하여 650명의 글로벌 IT, DevOps 및 플랫폼 엔지니어링 의사결정권자를 대상으로 엔터프라이즈 AI 기술 전략 및 도입에 대한 설문조사를 실시했습니다. Nutanix Enterprise AI 현황 보고서에서는 기업의 AI 도입, 기업이 직면한 과제, 이 획기적인 기술의 향후 궤적에 대해 조명합니다.
1. AI 도입은 보편화되었지만 초기 단계입니다.
AI에 대한 열기가 뜨겁습니다. 놀랍게도 90%의 조직이 AI를 우선 순위로 여기고 있습니다. 하지만 AI 통합으로 가는 길은 불확실성으로 가득 차 있습니다. 전략적 모범 사례나 확립된 프레임워크가 없는 상황에서 많은 기업이 AI 워크로드에 가장 적합한 IT 환경이나 비즈니스 요구사항에 가장 부합하는 AI 애플리케이션을 파악하는 데 있어서 어려움을 겪고 있습니다.
AI를 현대 비즈니스 운영에 통합하는 것을 이해하려면 현재 AI의 용도와 예상되는 진화를 알아야 합니다. 보고서에 따르면 기업들은 주로 비디오, 텍스트, 이미지 생성 애플리케이션에 AI를 도입하여 가상 지원 및 고객 지원 기능을 강화하고 있으며 그 뒤를 이어 사기 탐지, 사이버 보안, 이미지 및 음성 인식, 컴퓨터 비전을 위한 AI 기반 솔루션이 있습니다.
배포 환경으로 시선을 옮기면 프라이빗 클라우드 또는 온프레미스 데이터센터 환경에 대한 선호도가 뚜렷하게 드러납니다. 데이터 위치 고려 사항, 규정준수 및 성능 지표가 이러한 선택에 영향을 미칠 수 있습니다. 기본 컴퓨팅 환경을 들여다보면 가상 머신(VM)과 컨테이너에 걸쳐 균형 잡힌 AI 애플리케이션 배포가 이루어지고 있음을 알 수 있으며, 이는 수많은 IT 환경 전반에서 AI의 다양성을 강조합니다.
2. IT 현대화 및 데이터 모빌리티 요구 사항의 주요 동인인 AI
데이터에 대한 AI의 끝없는 욕구를 충족하려면 기업은 안전하고 쉽게 액세스할 수 있는 효과적인 프로세스와 워크플로우를 갖춘 일관된 데이터 전략을 수립해야 합니다. 대부분의 응답자(91%)는 증가하는 데이터 요구 사항을 충족하려면 AI 워크로드를 지원하고 확장할 수 있도록 IT 인프라 현대화에 장기적으로 투자해야 한다는 점을 분명히 인식하고 있습니다. 특히, 응답자 중 85%는 조직이 AI 워크로드를 지원하기 위해 향후 1~3년간 IT 인프라 현대화에 대한 투자를 늘릴 계획이라고 응답했습니다.
그러나 AI 워크로드를 지원하려면 데이터센터, 클라우드, 엣지 환경 전반에서 원활한 데이터 이동성이 필요하며, 여기에는 비용이 수반됩니다. 많은 기업이 이미 하이브리드 및 멀티클라우드 IT 아키텍처를 향해 나아가고 있지만, 상대적으로 분산 엣지는 여전히 뒤처져 있습니다. 하지만 응답자의 93%가 AI 계획을 지원하기 위해 엣지 전략을 배포해야 한다고 생각하고 있으며, 83%는 향후 1~3년 동안 엣지 전략에 대한 투자를 늘릴 의향이 있다고 답하는 등 변화가 일어나고 있습니다.
여기서 승자는 얼리어답터입니다. 하지만 기업들이 AI를 지원하기 위한 인프라 현대화의 중요성을 이해하고 있다는 점은 긍정적입니다. 하지만 이 인프라의 설계와 배포에는 여전히 과제가 남아 있습니다. 특히 많은 기업이 AI 인프라 및 애플리케이션 업그레이드를 고려하고 있습니다. 한편 응답자들은 데이터 보안(53%), 인프라 복원력 및 가동 시간(52%), 대규모 인프라 관리(51%), 인프라 자동화(50%)가 핵심 동력이라고 생각하는 바가 분명했습니다.
3. 여전히 우려되는 AI 기술: 투자가 이루어지고 있습니다.
모든 기술 발전에는 새로운 역량이 필수적으로 요구됩니다. 생성형 AI와 같은 AI 기술에 대한 기대감은 높지만, 조직이 인력에게 필요한 새로운 기술과 역량을 결정해야 하므로 완전한 이점을 실현하는 데는 시간이 걸릴 것입니다.
실제로 84%의 기업이 향후 1~3년 동안 데이터 과학 및 엔지니어링 팀에 대한 투자를 늘릴 계획이라고 답했습니다. 이들이 주목하고 있는 주요 분야는 생성형 AI 및 프롬프트 엔지니어링(45%)과 데이터 과학/데이터 분석(44%)으로, 향후 1년간 더 많은 AI 기술이 필요한 상위 두 분야로 확인되었습니다.
또 다른 주목할 만한 결과는 응답자의 90%가 AI 애플리케이션을 구축할 때 기존 AI 모델을 구매하거나 기존 오픈소스 AI 모델을 활용하겠다고 답했으며, 자체 개발 계획은 10%에 불과하다는 점입니다. 많은 사람들이 기존 모델을 활용하면 리소스를 극대화하고 출시 시간을 단축할 수 있다는 이점을 알고 있습니다.
4. 지속 가능성 및 ESG는 AI 테이블에서 제외되지 않습니다.
부인할 수 없는 사실이지만, 현재 ESG는 비즈니스의 필수 요소로서 그 역할을 굳건히 하고 있습니다. 설문조사 응답자들은 이에 동의하며, ESG 보고를 인공지능 기술 개발이 필요한 핵심 분야로 꼽았으며, R&D 및 제품 개발보다 높은 순위를 차지했습니다.
이를 통해 알 수 있는 것은 ESG가 우선순위가 되면서 기업들이 보고를 개선하고, 규제 및 규정 준수 요건을 준수하며, IT 운영을 최적화할 수 있는 효과적인 방법을 찾고 있다는 점입니다. 컴퓨팅과 GPU를 많이 사용하는 AI 알고리즘과 워크로드를 실행하는 데 필요한 시스템은 그 자체로 전력과 리소스를 많이 소모한다는 점을 염두에 두고 AI를 효과적이고 책임감 있게 사용하는 것이 이를 달성할 수 있는 한 가지 방법이라고 믿습니다.
5. 데이터 보안, 데이터 품질 및 데이터 거버넌스는 여전히 경고음을 울리고 있습니다.
데이터 영역에서 보안은 여전히 지속적인 관심사입니다. 응답자들이 AI 워크로드를 실행하거나 계획할 때 가장 중요한 고려 사항으로 데이터 보안과 데이터 품질을 첫 번째와 두 번째로 꼽은 이 보고서에서 이를 명확히 확인할 수 있습니다. 이를 맥락에 비추어 보면 비용은 10위에 불과하며, 이는 당연한 결과입니다. AI 애플리케이션과 서비스는 데이터, 모델, 인프라에 의존하며, 이 모든 요소는 보안이 필요합니다.
데이터 거버넌스는 기업의 AI 기술에 대한 요구 사항을 살펴볼 때도 높은 순위를 차지합니다. AI 도구가 데이터 거버넌스를 "사후 고려사항" 테이블에서 가장 중요한 위치로 옮길 것으로 예상할 수 있습니다. 그 이유는 간단합니다. AI는 일관된 데이터 액세스, 품질, 확장성에 의존하기 때문입니다. 이는 모든 AI 워크로드에 대한 데이터 보호 및 보안의 중요성을 강조합니다.
6. 비용 장애물이 나타나기 시작합니다.
이 보고서에서 알 수 있듯이, AI를 처음 도입하는 초기 단계에서는 AI 도구의 비용이 큰 문제가 되지 않는 허니문 단계와 비슷합니다. 하지만 모든 허니문은 끝나야 하며, 응답자의 90%는 이미 AI 애플리케이션을 사용하면 일상적인 IT 및 클라우드 지출이 증가할 것이라고 인식하고 있습니다.
앞으로 AI는 특히 IT 예산이 예전만큼 넉넉하지 않다는 점을 고려할 때 다른 IT 항목과 동일한 재정적 엄격함을 유지해야 할 것입니다. 이러한 임박한 시나리오는 AI의 비용을 정당화하고, 최적의 TCO를 보장하는 인프라 옵션을 정확히 찾아내며, 장기적인 관점에서 전략적으로 AI 투자를 계획해야 할 필요성을 강조합니다.
엔터프라이즈 AI 구현은 장기적인 여정입니다.
AI로 가는 길은 좋은 의도로 포장되어 있지만, 목적지가 정해져 있는 여정이 아니며 인프라 결정에 대한 접근 방식이 옳고 그름을 단언하기에는 너무 이릅니다.
우리는 이미 AI가 단순한 도구가 아니라 산업을 재편하는 혁신의 힘으로 부상하고 있음을 알 수 있습니다. 핵심 비즈니스 전략 및 운영과 얽혀 있는 것은 부인할 수 없는 사실입니다. 하지만 이번 설문조사에서 알 수 있듯이, AI 성숙을 위해서는 재정적 투자뿐 아니라 인프라 선택, 인재 육성, 장기 전략에 대한 안목도 필요합니다.
성공하는 기업은 단순히 AI를 도입하는 데 그치지 않고 AI의 잠재력과 과제를 모두 인식하여 비즈니스 구조에 내재적으로 통합하는 기업이 될 것입니다. AI 시대가 열리면서 기업들은 전례 없는 혁신과 변화의 기로에 서 있습니다.