Predictions 2024: 과대 광고를 넘어서는 데이터 중심 여정

"데이터는 새로운 황금이다": 이 말은 2000년대 중반에 만들어진 말로 기업들이 데이터를 통해 새로운 가치를 발굴할 수 있는 방법을 찾기 위해 고군분투하면서 들불처럼 번졌습니다. 그 후 20년 동안 데이터 골드러시는 새로운 혁신이 과대 광고와 부풀려진 기대감을 불러일으키면서 몇 차례 급등했다가 현실이 닥치면서 진정되는 모습을 보였습니다. 가장 최근의 도발자는 생성형 AI로, 2022년에서 2023년 사이에 ChatGPT의 출시 및 관련 발전으로 대중의 의식 속에 자리 잡았습니다. 쏟아졌던 투자와 숨 가쁜 예측의 물결은 의심할 여지 없이 어느 정도 수그러들겠지만, 우리가 데이터 가능성의 새로운 시대로 접어들고 있다는 점에는 의문의 여지가 없습니다.

이러한 맥락에서 2024년은 흥미로운 한 해가 될 것입니다. 우리는 데이터 현실 확인이 구체화되는 것을 목격하게 될 것이지만, 이러한 확인은 혁신을 방해하는 것이 아니라 실제로 더 강력한 데이터 중심을 통해 더 많은 기회를 열어줄 것입니다. 금과 마찬가지로 발굴되거나 정제되지 않거나 사용되지 않은 원시 데이터는 가치가 없습니다. 이 새로운 환경에서 성공하기 위한 핵심은 적절한 환경에서 강력한 데이터 중심을 통해 데이터와 AI의 힘을 활용하여 경쟁 우위를 확보하는 데 있습니다. 이를 수용하는 기업은 생존과 번영을 위해 더 잘 준비할 수 있습니다. 그렇지 않은 기업들은 기회를 놓치는 것이 아니라 뒤처지게 될 것입니다.

1. AI의 역량 강화, 현실화: 신뢰와 설명 가능성 주입

우리는 여전히 ChatGPT를 통해 초기 천둥의 메아리를 들을 수 있습니다. Bloomberg Intelligence는 생성형 AI가 2032년까지 연평균 42% 성장하여 1조 3천억 달러 규모의 시장이 될 것으로 추정합니다. Crunchbase 데이터에 따르면 2023년 한 해에만 생성형 AI 및 AI 관련 스타트업이 거의 500억 달러를 모금했습니다. 그러나 좋은 시절이 끝나가고 있을지도 모릅니다. 초기에 쏟아져 들어온 투자금의 홍수는 꾸준하지만 합리화된 흐름으로 자리 잡았습니다. 이제 비즈니스의 불확실성, 두려움, 회의론을 극복하고 이러한 크고 야심찬 개념을 실제 상황에 적용해야 하는 진정한 시험대에 올랐습니다.

AI 자체는 새로운 것이 아니지만 ChatGPT의 폭발적인 성장은 주로 생산성 향상을 목표로 하는 다양한 사용 사례와 함께 이러한 기능을 민주화하여 모든 사람에게 제공함으로써 생성형 AI를 주목하게 했습니다. 그러나 비즈니스 맥락에서 중요한 의사결정과 프로세스에 대해 이를 신뢰할 수 있습니까? 아직은 아닙니다. 문제: ChatGPT 및 이와 유사한 공개 LLM(Large Language Model)은 컨텍스트와 전문 지식이 부족합니다. 그들은 인상적인 실을 뽑을 수 있지만 실제 애플리케이션에 대한 깊이가 부족하고 특정 도메인 또는 고객 컨텍스트에서 적절하게 의미가 있을 수 있는 능력이 부족합니다. 또한 데이터 환각의 광범위한 사례와 데이터 중독 및 사기의 위험으로 인해 비즈니스 사용자와 리더의 실제 채택을 촉진하는 데 필요한 신뢰성도 부족합니다.

GenAI를 진정으로 활용하려면 애플리케이션이 특정 컨텍스트와 데이터로 "기반"을 두어야 합니다. 여기에는 AI를 관련성 있고 고유한 소스로 가리키고, 데이터 계보에 대한 가시성을 검증 및 제공하고, 원하는 결과에 대한 추가적인 명확성을 제공하고, 데이터를 보호하기 위한 보호 장치를 설정하거나, 특수 데이터에 대해 훈련된 사용자 지정 LLM을 구축하는 것이 포함될 수 있습니다. 목표: 신뢰할 수 있는 정확하고 설명 가능한 결과. 데이터에 의해 주도되는 결과의 신뢰성은 데이터 자체의 품질(가비지 인, 가비지 아웃), 이 데이터를 조작하고 해석하는 프로세스의 품질, 그리고 물론 이 데이터를 저장, 보호 및 감독하는 인프라의 품질을 보장하는 데 달려 있습니다.

2024년의 기술 리더는 반복적인 접근 방식을 수용하여 해당 분야가 발전함에 따라 지속적으로 학습하고 적응할 것입니다. 기술 리더들은 점진적인 사용 사례를 통해 AI의 가치를 입증하는 동시에 미래의 AI 혁신을 위한 기본 구성 요소를 마련하는 이중 전략을 채택할 것입니다. 또한 새로운 규정 및 표준의 출현은 윤리적 AI 원칙, 투명성 및 책임 있는 AI 개발의 채택 및 우선 순위 지정을 촉진할 것입니다. 이는 위험을 완화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 사회적 공익 및 비즈니스 성공을 위해 AI의 잠재력을 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다. 허니문은 끝났지만 GenAI의 미래는 이제 막 시작되었습니다.

2. 에지 및 IoT: 데이터 폭증에서 벗어나기

물리적 세계와 디지털 세계 사이의 경계는 계속해서 모호해지고 있습니다. Forbes는 2024년 말까지 2,000억 개 이상의 IoT 연결 장치 간에 데이터가 실시간으로 공유됨에 따라 IoT 채택이 계속 증가할 것으로 추정합니다. 주변 환경에 대한 이해를 크게 확장하고 진정한 몰입형 경험을 위한 길을 닦는 융합입니다. 좋은 소식입니다.

과제: 기업들은 이미 기하급수적으로 증가하는 데이터를 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다. 이러한 데이터 눈사태로 인해 발생하는 소음은 진정한 인사이트와 가치를 얻기 더 어렵게 만듭니다. 이러한 데이터의 대부분은 에지에서 생성되며, 연결성, 보안 및 확장성과 관련된 문제는 가치에 대한 장애물이 됩니다.

한 가지 해결책은 에지 AI에 있습니다. 에지 컴퓨팅과 AI 효율성의 최근 혁신의 결합입니다. 에지 장치에 AI 알고리즘과 애플리케이션을 배포하면 프라이빗 데이터센터나 클라우드 컴퓨팅 시설이 아닌 소스에 더 가까운 데이터를 필터링, 처리 및 정제할 수 있습니다. 이 접근 방식은 다양한 입력에 걸쳐 에지 인텔리전스를 높이고, 가용성과 안정성을 높이고, 지연 및 시스템 과부하를 줄여 실시간 응답을 개선하고, 네트워킹 비용을 줄이고, 데이터의 보안 및 개인 정보 보호를 강화할 수 있습니다. 동시에 클라우드 컴퓨팅은 훈련 및 재훈련 중에 AI 모델을 실행하고, 최신 버전의 AI 모델 및 애플리케이션을 관리하고, 더 복잡한 요청을 처리함으로써 AI의 이러한 에지 배포를 지원하고 보완할 수 있습니다.

에지의 AI는 기업이 IoT 데이터 홍수를 탐색하고 가치를 실현할 수 있는 엄청난 잠재력을 지니고 있습니다. 주요 과제를 해결하고 전략적 투자를 통해 기업은 AI를 활용하여 운영을 혁신하고 프로세스를 최적화하며 데이터 중심의 미래에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

3. 클라우드의 성장: 클라우드 우선에서 클라우드 스마트로

수년 동안 클라우드는 기업의 IT 요구 사항을 충족하는 가장 중요한 솔루션으로 선전되었습니다. 클라우드는 우리가 운영하는 데이터 플랫폼과 비즈니스 성장을 이끄는 운영 원칙이 되었습니다. 클라우드 규모, 속도, 유연성 및 단순성의 매력으로 인해 대기업과 중소기업 모두 대규모 디지털 트랜스포메이션에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 그러나 '클라우드 전용' 또는 '클라우드 우선' 접근 방식은 현실의 벽에 부딪혔습니다. IDC 데이터에 따르면 70-80%의 기업이 퍼블릭 클라우드에서 최소한 일부 데이터를 '송환'하고 있습니다. 여기에는 충분한 준비 없이 클라우드로 대대적인 마이그레이션을 진행한 대기업과 규모를 달성한 클라우드 네이티브 스타트업이 모두 포함됩니다.

달리 말하면, IT 인프라의 미래는 퍼블릭 클라우드(여러 퍼블릭 클라우드 포함), 온프레미스 및 코로케이션 환경 간의 워크로드 밸런싱인 하이브리드 클라우드에 있습니다. 이러한 우수한 리밸런싱(Great Rebalanciing)의 이면에는 데이터 전송 요금과 관련된 클라우드 비용에 대한 우려, 보안 및 개인 정보 보호에 대한 우려, 국가별 데이터 레지던시 법률에 따른 데이터 주권에 대한 요구 사항, 심지어 대기 시간에 민감한 미션 크리티컬 애플리케이션에 대한 성능 고려 사항이 있습니다.

이 시대의 필요성은 '클라우드 스마트'입니다. 데이터가 어디에 상주해 있는지는 신중한 접근 방식이 필요하며 무엇보다도 애플리케이션의 특성, 데이터 내용, 사용자 프로필, 관련된 지역의 요구 사항 및 제약 조건 등 여러 요인에 따라 달라집니다. 하이브리드 클라우드 기반은 강력한 데이터 관리를 지원합니다. 이는 비즈니스 의사결정과 실행 가능한 인사이트를 제공하는 강력한 AI 애플리케이션을 통해 데이터를 보다 효과적으로 사용할 수 있도록 합니다. IDC 데이터에 따르면 단기적으로 GenAI 프로젝트에 대한 투자의 50% 이상이 디지털 인프라에 할당되고 있습니다.

인프라에서 올바른 선택은 기업의 데이터 수익을 극대화하는 데 중요할 수 있습니다. 클라우드 비용을 관리하기 위한 FinOps 기능을 포함한 하이브리드 클라우드 관리 플랫폼에 대한 투자는 기업이 미래의 데이터 중심 성장에 필요한 기반을 구축함에 따라 그 중요성이 더욱 부각될 것입니다.

클라우드와 같은 사용 모델이 그 이야기의 일부가 될 것입니다: "모든 것을 서비스로(everything-as-a-service)"를 향한 지속적인 요구를 기대해도 좋습니다. SLA에 대한 결과 및 제공에 집중하고 얻은 만큼 지불할 수 있는 기능을 통해 클라우드 결제 및 사용의 단순성을 새로운 하이브리드 클라우드 설정에 제공할 수 있습니다. 2024년에 서비스형(aaS) 모델을 채택하는 기술 리더는 민첩성, 효율성, 보안 및 비용 최적화 측면에서 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. aaS 도입에 대한 전략적 접근 방식을 채택함으로써 점점 더 디지털화되는 세상에서 성장, 혁신 및 경쟁력 있는 차별화를 위한 새로운 기회를 창출할 수 있습니다.

4. 사이버 복원력에는 비즈니스 혁신 필요

랜섬웨어의 위협은 전혀 새로운 것이 아닙니다. 그러나 이러한 공격이 AI를 사용하여 시스템 취약성을 식별하고 표적으로 삼는 등 점점 더 정교해지고 기회주의적으로 변하고 있다는 데 의심의 여지가 없습니다. 잠재적인 후유증 역시 더욱 심각합니다. 데이터 도난 및 갈취 사건이 증가하고 있으며, 규정 준수 요구 사항이 점점 더 엄격해짐에 따라 서비스형 랜섬웨어 플랫폼이 확산되기 시작했습니다. Sophos의 보고서에 따르면 랜섬웨어는 2023년 모든 조직의 66%에 영향을 미쳤으며 "Coalition 2023 Cyber Claims Report"에 따르면 클레임의 심각성도 사상 최고치를 기록했습니다.

진화하는 위협 환경과 보안 침해 비용이 증가함에 따라 기술 리더는 보안 및 복구에 대한 접근 방식을 재고해야 합니다. 2024년의 사이버 복원력은 단순히 데이터 침해를 방지하고 비즈니스 연속성을 유지하는 것을 초과합니다. 비즈니스 운영의 모든 측면에서 기술과 비즈니스가 통합됨에 따라 추가 위험이 등장하여 사이버 복원력에 대한 보다 포괄적인 접근 방식을 취해야 합니다. 기업은 고급 위협 탐지, 머신 러닝 및 적응형 행동 분석, 조직 정책 및 프로세스 업그레이드를 통해 사이버 보안 기능을 강화하는 데 상당한 투자를 할 것입니다.

기업, 공급업체 및 정부 기관 간의 정보 공유부터 위협 데이터베이스 및 기타 공유 리소스 개발, 공동 사이버 보안 대비 계획에 이르기까지 협업 접근 방식이 필수적입니다.

고객과 이해 관계자에게 신뢰할 수 있는 결과를 약속하는 기업은 전략적 파트너를 찾을 때 점점 더 신뢰를 최우선 기준으로 삼을 것입니다. 따라서 인프라 및 데이터 솔루션 제공업체가 '침해할 수 없는' 데이터 기반을 보장할 수 있는 능력은 매우 중요해질 것입니다. 사이버 복원력은 더 이상 단순한 기술적 과제가 아니라 경영진의 레이더에 포착된 비즈니스 필수 요소입니다. 사후 대응적 조치는 사전 예방적 조치에 자리를 내주어야 합니다. 단편적(Go-it-alone) 접근 방식은 신뢰할 수 있는 에코시스템을 통해 구축할 수 있는 강점을 양보해야 합니다.

5. 지속 가능성

국제에너지기구(International Energy Agency, IEA)와 8 BillionTrees에 따르면, 오늘날 데이터센터는 연간 200TWh의 전기를 사용하고, 하루에 3-500만 갤런의 물(30,000-50,000명이 사용할 수 있는 양)을 사용하며, 전 세계 온실 가스(GHG) 배출량의 거의 4%를 생성합니다. 이는 항공 산업의 GHG 배출량보다 많습니다. 그리고 이 모든 것은 AI가 영향을 미치기 전에 측정한 수치입니다. Synergy Research Group은 AI에 힘입어 하이퍼스케일 데이터센터 용량이 향후 6년 동안 거의 3배로 증가할 것이라고 보고합니다. Gartner는 AI가 2025년까지 인간 노동력보다 더 많은 전력을 소비해 탄소 제로를 상쇄할 수 있다고 믿고 있습니다. AI의 도입이 증가하고 머신 러닝 모델의 복잡성이 증가함에 따라 데이터, 전력 및 컴퓨팅 리소스의 소비는 계속 증가할 것입니다.

이 모든 상황에도 불구하고 좋은 소식은 AI도 솔루션의 일부가 될 수 있다는 것입니다. 지속 가능한 AI 관행은 실질적인 변화를 일으키고 효율성을 개선하며 심지어 AI의 발자국을 극복할 수 있습니다. 여기에는 에너지 소비를 줄이기 위해 최적화된 하드웨어, 연합 학습, 에너지 효율적인 코딩 등이 포함됩니다. Gartner 보고서를 통해 이러한 영향으로 이산화탄소 배출량이 5%에서 10% 감소할 수도 있음을 알 수 있습니다.

2024년에는 기업들이 AI와 디지털 투자를 두 배로 늘리는 것과 환경에 미치는 영향을 최소화하는 데 초점을 맞추는 것 사이에서 점점 더 균형을 잡기 위해 고군분투할 것으로 예상됩니다.

스토리지 및 인프라 하드웨어 제공업체의 선택은 디지털 트랜스포메이션 투자를 계획하는 기업에게 매우 중요하며, 올바른 선택은 향후 몇 년 동안 이러한 기업의 발자취를 결정할 수 있습니다. 또한 태양광 패널 및 풍력 터빈과 같은 재생 에너지, 자유 냉각과 같은 냉각 기술, 사용량이 적은 시간 동안 서버 사용률 관리에 대한 추가 데이터센터 투자가 이루어지기를 희망합니다.

2024년의 앞길은 교차하고 종종 경쟁하는 힘의 소용돌이가 불확실성의 안개를 만들어내는 벅찬 것처럼 보일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 가능성은 과제를 능가하며, 데이터에 대한 과감한 투자가 진정한 결실을 맺기 시작하는 한 해가 되기를 기대합니다. 이러한 여정을 추구하는 기업은 이 모험을 함께 헤쳐 나갈 수 있는 신뢰할 수 있는 파트너가 필요하며, 당사는 그 파트너가 되어 각 단계에서 여러분에게 도움을 줄 수 있기를 기대합니다.

추가 자료

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