[PRNewswire] 새로운 연구 결과, 데이터 관리가 AI 혁명의 최고 과제임을 밝히다

-- 1,500명 이상의 AI 의사 결정자를 대상으로 한 글로벌 설문 조사에서 데이터 인프라에 "정돈된 보관소"를 보유한 조직이 미래의 AI 리더가 될 것으로 확인

캠벨, 캘리포니아 2023년 8월 22일 /PRNewswire=연합뉴스/ -- S&P 글로벌 마켓 인텔리전스(S&P Global Market Intelligence)가 수행하고 WEKA가 의뢰한 새로운 글로벌 연구에 따르면 새로운 가치 제안을 창출하고자 하는 기업 및 연구 기관의 인공 지능(AI) 채택이 가속화되고 있지만 데이터 인프라와 AI 지속 가능성 문제는 이를 대규모로 성공적으로 구현하는 데 장애물이 됩니다. 이러한 문제는 2023년 AI 시장의 진화를 정의한 생성형 AI의 급속한 등장으로 더욱 악화되었습니다.

이러한 결과는 금일 S&P Global의 새로운 2023년 AI 글로벌 동향 보고서의 일부로 발표되었습니다. 연구 결과는 S&P Global이 아시아 태평양, 유럽, 중동, 아프리카 및 북미 전역의 중대형 기업 및 연구 기관에서 1,500명 이상의 AI 실무자와 의사 결정자를 대상으로 실시한 광범위한 글로벌 설문 조사(현재까지 가장 큰 종류 중 하나)를 기반으로 합니다.

이 연구는 조직이 AI 여정에서 직면한 기회와 장애물, 산업 전반에 걸쳐 글로벌 AI 채택을 촉진하는 고유한 동기 부여 및 가치 동인을 식별하고, 조직이 미래에 AI로 성공하기 위해 취해야 할 단계에 대한 통찰력을 제공합니다.

S&P 글로벌 마켓 인텔리전스 산하 451 리서치(451 Research)의 선임 리서치 애널리스트 Nick Patience는 "데이터 및 생성형 AI와 같은 성능 집약적 워크로드의 급격한 증가로 인해 데이터 저장, 관리 및 처리 방법에 대한 완전한 재고가 불가피합니다. 모든 조직은 이제 장기적으로 이를 염두에 두고 데이터 아키텍처를 구축하고 확장해야 합니다"라고 말했습니다. 또한 Patience는 "아직 AI 혁명의 초기 단계이지만 당사의 2023년 AI 글로벌 동향 연구에서 가장 중요한 점 중 하나는 데이터 인프라가 조직이 AI 리더로 부상하는 결정적인 요인이 될 것이라는 점입니다.1 AI 워크로드와 하이브리드 클라우드 배포를 효율적이고 지속 가능하게 지원하는 최신 데이터 스택을 보유하는 것은 기업 규모와 가치 창출을 달성하는 데 매우 중요합니다."라고 덧붙였습니다.

연구의 주요 결과는 다음과 같습니다.

AI 채택 및 사용 사례가 가속화되고 있지만 기업 규모는 여전히 파악하기 어려움

- 설문 조사 응답자의 69%는 생산 중인 AI 프로젝트가 하나 이상 있다고 보고했습니다.

- 28%만이 AI 프로젝트가 광범위하게 구현되고 상당한 비즈니스 가치를 창출하면서 기업 규모에 도달했다고 응답했습니다.

- AI는 단순한 비용 절감 수단에서 수익 동인으로 전환되었으며 응답자의 69%가 현재 AI/ML을 사용하여 새로운 수익원을 창출하고 있습니다.

데이터 관리는 AI 채택에 대한 최고의 기술적 억제 요소임

- AI/ML 배포에 대해 가장 자주 언급되는 기술적 억제 요소는 데이터 관리(32%)로, 이는 보안(26%) 및 컴퓨팅 성능(20%)에 대한 문제보다 중요하며, 많은 조직의 현재 데이터 아키텍처가 AI 혁명을 지원하기에 적합하지 않다는 증거입니다.

기업 AI 사용 사례가 비용 절감에서 외형적 성장으로 전환 중임

- 응답자의 69%는 AI/ML 프로젝트가 새로운 수익 동인의 개발 및 가치 창출에 초점을 맞추고 있다고 응답한 반면 31%는 여전히 비용 절감에 초점을 맞추고 있다고 응답했습니다.

AI 이니셔티브가 충분히 발달함에 따라 워크로드 수요를 지원하려면 하이브리드 접근 방식과 여러 배포 위치가 필요함

- AI/ML 워크로드는 퍼블릭 클라우드에서 기업 데이터 센터, 그리고 점차적으로 에지 사이트에 이르기까지 다양한 위치에 배포되고 있습니다. 프로덕션 단계에서 AI를 실행하는 응답자는 파일럿 및 개념 증명 단계(2.9개, 2.3개)보다 평균적으로 더 많은 배포 위치(교육용 3.2개, 추론용 2.5개)를 활용합니다.

- 퍼블릭 클라우드는 AI/ML 모델 교육(47%) 및 추론(44%)용 기본 배포 위치입니다.

- 퍼블릭 클라우드를 활용하여 AI/ML을 실행하는 사람들은 퍼블릭 클라우드를 사용하지 않는 사람들(2.2개, 1.9개)과 달리 교육(평균 4.2개)과 추론(3.2개) 모두에 대해 더 많은 위치를 통합하는 하이브리드 접근 방식을 활용할 가능성이 더 높습니다.

AI 의 에너지와 탄소 발자국은 기업의 지속 가능성 목표에 부담을 주고 있지만 클라우드가 개선의 길을 제시함

- 응답자의 68%는 AI/ML이 조직의 에너지 사용 및 탄소 발자국에 미치는 영향에 대해 우려한다고 응답했습니다.

- 응답자의 74%는 지속 가능성이 더 많은 워크로드를 퍼블릭 클라우드로 이동하는 중요하거나 결정적인 동기 부여 요소라고 응답했습니다.

노후화된 데이터 인프라 및 레거시 아키텍처, AI의 지속 가능성 성과에 직접적인 영향을 미침

- 응답자의 77%는 데이터 아키텍처가 지속 가능성 성과에 직접적인 영향을 미친다고 말했습니다.

AI 로 앞서가기 위해 데이터 및 인프라에 '정돈된 저장소'를 확보해야 하는 조직

- 최신 데이터 아키텍처를 활용하여 중요한 데이터 문제(소스, 유형, 요구 사항 등)를 극복하는 회사는 여러 인프라 장소에서 작동하는 AI 워크로드를 수용할 수 있습니다.

WEKA의 공동 창립자이자 최고경영자인 Liran Zvibel은 "S&P Global의 이 광범위한 연구는 WEKA에서 고객으로부터 반복적으로 들었던 내용을 검증합니다. 기존 데이터 인프라는 최신 성능 집약적 워크로드 또는 하이브리드 클라우드 및 에지 기법을 염두에 두고 개발되지 않았기 때문에 AI를 효율적이고 지속 가능하게 대규모로 사용하는 능력에 직접적이고 부정적인 영향을 미치고 있습니다."라고 말했습니다. 또한 Zvibel은 "1990년대에 개발된 배터리 기술을 사용하여 Tesla와 같은 최첨단 전기 자동차에 전력을 공급할 수 없듯이 지난 세기의 데이터 문제를 해결하기 위해 설계된 데이터 관리 접근 방식이 생성형 AI와 같은 차세대 애플리케이션을 지원할 것이라고 기대할 수 없습니다. 에지에서 코어, 클라우드에 이르기까지 원활하게 이어지는 AI 워크로드의 요구 사항을 지원하도록 설계된 최신 데이터 스택을 구축하는 조직은 미래의 리더이자 파괴자로 부상할 것입니다."라고 덧붙였습니다.

S&P 글로벌 마켓 인텔리전스 2023년 AI 연구의 글로벌 동향에 대해 자세히 알아보려면 www.weka.io/trends-in-AI를 방문하여 전체 보고서를 읽거나 2023년 9월 26일에 WEKA 및 S&P 글로벌 마켓 인텔리전스 무료 웨비나(www.weka.io/lp/how-to-accelerate-your-ai-ml-journey)에 등록하십시오.

연구 방법론

S&P 글로벌 마켓 인텔리전스의 2023년 AI의 글로벌 동향 보고서의 결과는 2023년 2분기에 직원 수가 250명 이상이고 연간 매출이 천만 USD 이상인 기업의 AI/ML 의사결정자/인플루언서 1,516명을 대상으로 실시한 설문 조사에서 나온 결과입니다. 이 연구는 항공 우주 및 방위, 자동차, 고등 교육, 금융, 에너지/석유 및 가스, 정부, 의료, 정보 기술, 생명 과학, 제조, 미디어 및 엔터테인먼트, 통신 산업에 걸쳐서 시범 및 생산 환경에서 AI/ML 프로젝트를 진행하는 응답자를 우선적으로 처리했습니다. 이 보고서는 또한 S&P Global이 수행한 추가 연구의 전후 관계상 지식을 활용합니다.

WEKA 소개

WEKA는 클라우드 및 AI 시대에 데이터를 저장, 처리 및 관리하는 방식의 패러다임 변화를 주도하고 있습니다. WEKA® 데이터 플랫폼은 정체된 데이터 사일로를 GPU를 효율적으로 구동하고 성능 집약적인 워크로드를 원활하고 지속 가능하게 추진하는 동적 데이터 파이프라인으로 변환하는 소프트웨어 솔루션입니다. 고급 클라우드 네이티브 아키텍처는 복잡한 데이터 문제를 대규모로 해결하도록 최적화되어 에지, 코어, 클라우드, 하이브리드 및 멀티클라우드 환경에서 10~100배의 향상된 성능을 제공합니다. WEKA는 Fortune 50대 기업 중 8개 기업을 포함하여 세계 최고의 데이터 기반 조직이 연구 및 발견의 혁신과 비즈니스 성과를 가속화하도록 지원합니다. 당사는 전 세계적으로 20개 이상의 국가에서 사업을 운영하고 있으며 수십 명의 세계적인 투자자들에게 지원을 받고 있습니다. www.weka.io에서 자세히 알아보거나 LinkedIn[https://www.linkedin.com/company/weka-io/ ], Twitter[https://twitter.com/WekaIO ] 및 Facebook[https://www.facebook.com/Weka.IO/ ]에서 당사에 연락하세요.

WEKA 및 WEKA 로고는 WekaIO, Inc. 의 등록 상표입니다. 여기에 사용된 기타 상표명은 해당 소유자의 상표일 수 있습니다.

1 출처: S&P 글로벌 마켓 인텔리전스의 2023년 AI 글로벌 동향 보고서, 2023년 8월

https://www.weka.io/trends-in-ai/

사진 - https://mma.prnewswire.com/media/2186671/S_P_Global_Trends_in_AI.jpg

로고 - https://mma.prnewswire.com/media/1796062/WEKA_v1_Logo.jpg

WEKA

출처: WekaIO

New Study Reveals Data Management Is a Top Challenge in the AI Revolution

Global Survey of More Than 1,500 AI Decision-Makers Finds Organizations That Have Their Data Infrastructure "Houses In Order" Will Be Future AI Leaders

CAMPBELL, Calif. Aug 16, 2023 /PRNewswire/ -- According to a new global study conducted by S&P Global Market Intelligence and commissioned by WEKA, the adoption of artificial intelligence (AI) by enterprises and research organizations seeking to create new value propositions is accelerating, but data infrastructure and AI sustainability challenges present barriers to implementing it successfully at scale. These challenges have been exacerbated by the rapid onset of generative AI that has defined the evolution of the AI market in 2023.

These findings were published today as part of S&P Global's new 2023 Global Trends in AI report. The research findings are based on a sweeping global survey conducted by S&P Global of more than 1,500 AI practitioners and decision-makers at medium to large enterprise and research organizations across APAC, EMEA and North America - one of the largest of its kind to date.

The study identifies the opportunities and obstacles organizations have encountered in their AI journeys, the unique motivators and value drivers spurring global AI adoption across industries, and provides insights into what steps organizations will need to take to succeed with AI in the future.

"The meteoric rise of data and performance-intensive workloads like generative AI is forcing a complete rethink of how data is stored, managed and processed. Organizations everywhere now have to build and scale their data architectures with this in mind over the long term," said Nick Patience, senior research analyst at 451 Research, part of S&P Global Market Intelligence. "Although it is still the early days of the AI revolution, one of the overarching takeaways from our 2023 Global Trends in AI study is that data infrastructure will be a deciding factor in which organizations emerge as AI leaders.1 Having a modern data stack that efficiently and sustainably supports AI workloads and hybrid cloud deployments is critical to achieving enterprise scale and value creation."

Key findings from the study include:

AI Adoption and Use Cases Are Accelerating, But Enterprise-Scale Still Remains Elusive

- 69% of survey respondents reported having at least one AI project in production.

- Only 28% say they have reached enterprise scale, with AI projects being widely implemented and driving significant business value.

- AI has shifted from simply being a cost-saving lever to a revenue driver, with 69% of respondents now using AI/ML to create new revenue streams.

Data Management Is the Top Technical Inhibitor to AI Adoption

- The most frequently cited technological inhibitor to AI/ML deployments is data management (32%), outweighing challenges for security (26%) and compute performance (20%), evidence that many organizations' current data architectures are unfit to support the AI revolution.

Enterprise AI Use Cases Are Shifting From Cost-Savings to Topline Growth

- 69% of respondents cited that their AI/ML projects focus on developing new revenue drivers and value creation versus 31% still being cost reduction-focused.

As AI Initiatives Mature, a Hybrid Approach and Multiple Deployment Locations Are Needed to Support Workload Demands

- AI/ML workloads are being deployed in a variety of locations, from the public cloud to enterprise data centers and, increasingly, edge sites. Respondents running AI in production leverage more deployment locations on average (3.2 for training, 2.5 for inference) than those in pilots and proof-of-concept phases (2.9, 2.3 ).

- The public cloud is the primary deployment location for training AI/ML models (47%) and inferencing (44%).

- Those who leverage the public cloud to run AI/ML are more likely to leverage a hybrid approach incorporating more locations for both training (4.2, on average) and inference (3.2), as opposed to those who do not use the public cloud (2.2, 1.9).

AI's Energy and Carbon Footprint Are Straining Corporate Sustainability Goals, But The Cloud Presents a Path to Improvement

- 68% of respondents indicated they were concerned with the impact AI/ML had on their organization's energy use and carbon footprint

- 74% of respondents said sustainability is an important or critical motivator for moving more workloads to the public cloud.

Aging Data Infrastructures and Legacy Architectures Directly Impact AI's Sustainability Performance

- 77% of respondents said their data architectures directly impact their sustainability performance.

Organizations Must Get Their Data and Infrastructure 'Houses in Order' to Lead with AI

- Companies leveraging a modern data architecture to overcome significant data challenges (sources, types, requirements etc.) can accommodate AI workloads operating across multiple infrastructure venues.

"This expansive study from S&P Global validates what WEKA has heard repeatedly from our customers: traditional data infrastructures are having a direct, negative impact on their ability to use AI efficiently and sustainably at scale because they weren't developed with modern performance-intensive workloads or hybrid cloud and edge modalities in mind," said Liran Zvibel, cofounder and CEO at WEKA. "Just as you wouldn't expect to use battery technologies developed in the 1990s to power a state-of-the-art electric vehicle, like a Tesla, you can't expect data management approaches designed for last century's data challenges to support next-generation applications like generative AI. Organizations that build a modern data stack designed to support the needs of AI workloads that seamlessly span from edge to core to cloud will emerge as the leaders and disruptors of the future."

To learn more about S&P Global Market Intelligence 2023 Global Trends in AI study, visit www.weka.io/trends-in-AI to read the full report, or register to join WEKA and S&P Global Market Intelligence for a free webinar on September 26th, 2023: www.weka.io/lp/how-to-accelerate-your-ai-ml-journey.

Research Methodology

The findings in S&P Global Market Intelligence's 2023 Global Trends in AI report draw from a survey fielded in Q2 2023 of 1,516 AI/ML decision makers/influencers in companies with over 250 employees and more than $10M in annual revenue. The study prioritized respondents with AI/ML projects in pilots and production environments across the following industries: aerospace & defense, automotive, higher education, finance, energy/oil & gas, government, healthcare, information technology, life sciences, manufacturing, media & entertainment, and telecommunications. The report also draws on contextual knowledge of additional research conducted by S&P Global.

About WEKA

WEKA is leading a paradigm shift in how data is stored, processed, and managed in the cloud and AI era. The WEKA® Data Platform is a software solution that transforms stagnant data silos into dynamic data pipelines that power GPUs efficiently and fuel performance-intensive workloads seamlessly and sustainably. Its advanced cloud-native architecture is optimized to solve complex data challenges at scale, delivering 10-100x performance improvements across edge, core, cloud, hybrid and multicloud environments. WEKA helps the world's leading data-driven organizations accelerate research and discovery breakthroughs and business outcomes - including eight of the Fortune 50. We operate in over 20 countries globally and are backed by dozens of world-class investors. Learn more at www.weka.io, or connect with us on LinkedIn[https://www.linkedin.com/company/weka-io/ ], Twitter[https://twitter.com/WekaIO ], and Facebook[https://www.facebook.com/Weka.IO/ ].

WEKA and the WEKA logo are registered trademarks of WekaIO, Inc. Other trade names used herein may be trademarks of their respective owners.

1 Source: S&P Global Market Intelligence, 2023 Global Trends in AI Report, August, 2023

https://www.weka.io/trends-in-ai/

Photo - https://mma.prnewswire.com/media/2186671/S_P_Global_Trends_in_AI.jpg

Logo - https://mma.prnewswire.com/media/1796062/WEKA_v1_Logo.jpg

WEKA

Source: WekaIO

[편집자 주] 이 보도자료는 자료 제공사에서 제공한 것으로, 연합뉴스는 내용에 대해 어떠한 편집도 하지 않았으며, 연합뉴스의 편집방향과는 무관함을 밝혀 드립니다.

(끝)

출처 : PRNewswire 보도자료