AI에 쓰려고…기업 4곳 중 3곳, 창고 속 데이터 다시 꺼냈다

AI 도입 후 데이터 보존 기간 늘고 아카이브 데이터 재활용도 증가

인공지능(AI) 확산으로 기업들이 과거에 보관해 둔 데이터를 다시 AI 업무에 활용하는 사례가 늘고 있는 것으로 나타났다. AI 도입 이후 데이터 보존 기간이 길어지는 동시에 아카이브에 저장된 데이터를 온라인 환경으로 전환해 검색·추론 등에 활용하는 기업도 증가했다.

12일 웨스턴디지털은(WD)는 이 같은 조사 결과를 담은 시장조사업체 IDC 백서 ‘확장성을 위한 설계: AI 시대 하드디스크드라이브(HDD)의 지속적 역할’을 공개했다.

백서는 AI 인프라에서 컴퓨팅뿐 아니라 데이터의 저장과 관리, 접근성을 함께 고려해야 한다는 내용을 담고 있다.

백서에 따르면 조사 대상 기업·기관의 75.9%는 지난 12개월 동안 AI 및 생성형 AI 워크로드에 활용하기 위해 기존에 아카이브한 콜드 데이터를 다시 온라인으로 전환하는 사례가 늘었다고 답했다.

AI 및 생성형 AI 도입 이후 보유 데이터의 가치가 높아졌다고 응답한 기업·기관은 약 95%에 달했다. 데이터를 이전보다 더 오래 보관하게 됐다는 응답도 74.3%로 집계됐다.

아카이브 데이터에 대한 접근 속도를 높여야 한다는 요구도 커지고 있다. 전체 응답자의 96%는 AI 추론과 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 지원하기 위해 아카이브 데이터에 더 빠르게 접근할 필요가 있을 것으로 전망했다.

AI 도입에 따른 데이터 증가도 이어졌다. 조사 대상 기업·기관의 94.7%는 최근 12개월간 AI 및 생성형 AI 도입 이후 저장해야 할 데이터가 증가했다고 답했다. 이 가운데 61%는 지난 1년간 AI로 인해 데이터가 25% 이상 증가했다고 응답했다. 향후 3년간 데이터가 25% 이상 증가할 것으로 예상한 응답자는 74%였다.

데이터 저장소 규모도 커졌다. 응답자의 85.4%는 지난 12개월 동안 데이터 레이크에 저장된 데이터 규모가 증가했다고 답했다. 합성 데이터와 추론 결과, 모델 로그 등 AI가 생성한 데이터가 데이터 레이크 확대의 가장 큰 요인이라고 답한 비율은 59.4%였다.

기업이 보관하는 데이터 가운데 상당 부분은 고성능 스토리지보다 접근 빈도가 낮은 저장 영역에 위치한 것으로 조사됐다. 조사 대상 기업·기관의 엔터프라이즈 데이터 가운데 74.6%가 웜·쿨·콜드 스토리지 계층에 저장돼 있었다. 데이터 레이크에서도 60% 이상이 콜드 데이터 또는 접근 빈도가 낮은 데이터인 것으로 나타났다.

스토리지 비용도 주요 고려사항으로 꼽혔다. 전체 응답자의 98.2%는 스토리지 관련 의사결정에서 테라바이트(TB)당 총소유비용(TCO)을 중요하거나 매우 중요한 요소라고 답했다.

어빙 탄( WD 최고경영자(CEO)는 “AI 인프라에 대한 논의가 컴퓨팅을 중심으로 이어져 왔지만 AI의 기반은 데이터”라며 “기업들은 더 많은 데이터를 생성하고 더 오래 보존하는 동시에 이미 보유한 데이터에서 새로운 가치를 창출하는 방법을 찾고 있다”고 말했다.

AI가 그린 일러스트

이상현 기자 ishsy@dt.co.kr