(씨넷코리아=윤현종 기자) WD가 10일 자사가 후원한 IDC 글로벌 백서 ‘확장성을 위한 설계: AI 시대 HDD의 지속적 역할’을 공개하고 AI 확산으로 기업의 데이터 보존 기간과 스토리지 수요가 함께 증가하고 있다고 밝혔다.
조사 결과를 살펴보면, 기업과 기관의 94.7%는 지난 12개월 동안 AI와 생성형 AI를 도입한 뒤 저장해야 하는 데이터가 늘었다고 답했다. 또 응답자의 61%는 지난 1년 동안 AI로 인해 데이터 규모가 25% 이상 증가했다고 응답했으며 74%는 향후 3년 동안 데이터가 25% 이상 늘어날 것으로 전망했다.
데이터 레이크 규모가 확대됐다는 응답도 85.4%에 달했다. 이 가운데 59.4%는 합성 데이터와 추론 결과, 모델 로그 등 AI가 생성한 데이터를 데이터 레이크 증가의 가장 큰 요인으로 꼽았다.
AI 도입 이후 기존 데이터의 가치가 높아졌다고 답한 기업과 기관은 약 95%였다. 74.3%는 AI와 생성형 AI 도입 이후 데이터를 이전보다 더 오래 보관하게 됐다고 응답했다.
과거 보관된 데이터의 활용도 다시 늘고 있다. 응답자의 75.9%는 AI 워크로드에 활용하기 위해 기존에 아카이브한 콜드 데이터를 다시 온라인 환경으로 전환하는 사례가 증가했다고 밝혔다.
스토리지 비용도 주요 고려 요소로 나타났다. 전체 응답자의 98.2%는 스토리지 관련 의사결정에서 테라바이트당 총소유비용(TCO)을 중요하거나 매우 중요한 요소로 평가했다.
WD는 AI 워크로드가 학습 데이터셋과 모델 체크포인트, 추론 결과, 로그, 합성 데이터 등을 생성하고 컴퓨팅 작업이 종료된 이후에도 상당한 데이터가 보존된다는 점에 주목했다.
이렇게 저장된 데이터는 향후 새로운 AI 애플리케이션의 입력 자료로 다시 활용될 수 있어 AI 인프라 설계 단계에서 저장 용량과 접근성, 비용을 함께 고려할 필요가 있다는 설명이다.
어빙 탄 WD 최고경영자는 “지난 수년간 AI 인프라에 대한 논의는 컴퓨팅을 중심으로 이어져 왔지만 AI의 기반은 결국 데이터”라며 “기업들은 더 많은 데이터를 생성하고 더 오래 보존하는 동시에 이미 보유한 데이터에서 새로운 가치를 창출하는 방법을 찾고 있다”고 말했다.
이어 “대규모 환경에서 데이터를 저장·관리하고 필요할 때 접근해야 하는 수요는 계속 늘어날 것”이라며 “이러한 데이터 기반은 AI가 얼마나 확장될 수 있는지를 결정하는 핵심 요소가 될 것”이라고 덧붙였다.
한편, 이번 IDC 백서는 7개국 관리자급 이상 IT·비즈니스 의사결정권자 763명을 대상으로 한 정량조사를 바탕으로 작성됐다. 모든 응답자는 AI 인프라 또는 데이터 스토리지 관련 의사결정에 직접 관여하고 있으며, 스토리지 업계 고위 관계자 3명을 대상으로 한 심층 인터뷰도 함께 진행됐다.
