입력 : 2024-12-20 11:56:13
데이터 스토리지 기술과 서비스를 제공하는 IT 선도기업 퓨어스토리지가 2025년 전망을 발표했다. AI가 한국의 기술 환경을 지속적으로 변화시키는 가운데, 2025년에는 기업들이 AI에 투자하고 활용하는 방식에서 큰 변화가 있을 것으로 예상된다. 또한, 퓨어스토리지는 사이버 보안 전략이 데이터 보호로 전환되는 한편, 지속가능성이 기업의 3대 우선순위로 재부상할 것으로 내다봤다.
퓨어스토리지 코리아 유재성 사장은 “AI가 계속해서 트렌드를 주도하겠지만, 지속가능성과 사이버 보안 또한 최고정보책임자(CIO)들의 최우선 안건으로 떠오를 것”이라고 밝혔다. 이어 유재성 사장은 “퓨어스토리지는 지속적인 혁신을 통해 이러한 트렌드를 파악하고 고객과 파트너가 이러한 변화를 비즈니스 경쟁력으로 전환할 수 있도록 지원할 준비가 되어 있다”고 밝혔다.
2025년에는 현재의 AI 혁명에서 다음 단계로 나아갈 전망이다. 업계 전문가들은 현재 배포된 GPU의 대다수가 적극적으로 활용되지 않고 있다고 지적하며, 이들 GPU는 주로 하이퍼스케일러와 같은 소수의 기업에 집중되어 있고 민간 기업에는 고르게 배치되어 있지 않다고 지적했다.
2025년에는 기업들이 데이터에서 더 많은 가치를 창출하고 AI를 ‘산업화’하기 위해 많은 AI 역량을 사내로 도입함에 따라 다른 국면을 맞을 예정이다. 이 과정에서 산업용 AI의 중요성이 더욱 부각될 것이다. 특히, 기밀을 유지해야 하는 독점 데이터로 모델을 학습시키는 방법과 관련된 다양한 과제가 대두될 것이다. 에이전트형 AI(Agentic AI)와 대형 양적 모델(Large Quantitative Models, LQM)은 이러한 변화에서 핵심적인 역할을 하게 될 예정이다.
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퓨어스토리지 코리아 김영석 시스템 엔지니어링 총괄(상무)는 “2025년은 국내 기업들이 가시적인 성과를 달성하기 위해 AI 전략을 구체화하고, 성숙해가는 AI 환경의 복잡성을 극복하는 전환점이 될 것”이라며, “기업들이 데이터 무결성, 윤리, 지속가능성을 중시함에 따라 RAG 및 데이터 통합 기술에 대한 도입이 급증할 것으로 예상된다”고 말했다.
에이전트형 AI가 주류가 되는 것은 2026년 이후로 예상되지만, 내년에는 에이전트형 시스템이 기업의 의사 결정 방식에 큰 변화를 가져올 것으로 예측된다. 기업은 복잡한 데이터 세트를 분석하고 패턴을 파악하며 신속하게 대응할 수 있는 머신러닝을 통해 더 많은 가치를 창출할 수 있게 된다. 데이터 모델링과 같은 힘들고 수작업이 많이 필요한 작업을 간소화함으로써, 기업은 더 많은 문제를 더 빠르게 해결하고 제품 진화를 가속화할 수 있을 것이다. 특히 은행이나 통신사와 같은 대규모 IT 기업에서 머신러닝과 에이전트형 AI를 통해 올바른 의사 결정 데이터에 신속하게 접근하는 것이 점점 더 중요해질 것이다.
2025년에는 기업의 AI 투자가 증가하는 동시에 생성형AI POC(proof of concepts)와 파일럿 프로젝트의 수는 감소할 것으로 예상된다. 2024년에는 기대에 미치지 못하거나 훈련 단계에서 추론 단계로 확장할 때 경제성을 갖추지 못해 POC의 실패율이 높았다. 기업들은 AI의 활용을 재고하고 근본적인 비즈니스 가치와 실용적인 AI에 다시 초점을 맞출 것으로 예상된다. 결과물의 신뢰성에 대한 우려가 커지면서 챗GPT(ChatGPT)와 같은 범용의 기성 AI 솔루션 사용은 줄어들 것이다. 따라서 2025년에는 기업이 RAG(검색 증강 생성) 등의 기술을 활용하는 근거 기반 접근 방식으로 점점 더 전환할 것이다
이러한 변화는 데이터 편향과 부정확성을 완화하는 상황 인식 시스템에 대한 선호가 높아지면서 AI 투명성과 윤리에 대한 관심도 깊어지고 있음을 반영한다. 특히 의료 및 금융 서비스와 같은 분야에서는 실시간 데이터 통합과 맥락에 맞는 정확한 대응이 중요해지며, RAG에 대한 수요가 급증할 것이다.
2023년과 2024년을 통해 학습한 내용 중 하나는 대규모 데이터 세트로 구동되는 덜 정교한 알고리즘이, 소규모 데이터 세트에 액세스하는 더 정교한 알고리즘보다 성능이 뛰어난 경우가 많다는 점이다. 이에 2025년에는 기업들이 분석 및 AI 투자의 성과를 개선하기 위해 사일로화되고 잠겨 있는 데이터 세트를 해제하는 프로젝트에 착수할 것이다.
데이터 통합의 중요성은 혁신을 주도하고 경쟁 우위를 유지하는 데 있어 데이터의 전략적 가치에 대한 폭넓은 인식을 보여준다. 기업은 AI와 분석의 잠재력을 최대한 활용하기 위해 데이터 품질을 향상하고 액세스를 간소화하며 팀 간 협업을 촉진하는 이니셔티브에 우선순위를 둘 것이다. 궁극적으로 내부 데이터 세트 통합에 집중함으로써 정보에 기반한 의사 결정, 고객 경험 개선, 지속 가능한 성장을 위한 기반을 마련할 수 있다.
2030년 탄소감축 목표가 다가오면서 많은 기업들이 지난 몇 년간 AI 포모(FOMO·fear of missing out)로 인해 미뤄졌던 지속가능성 목표를 달성하기 위해 애쓰고 있다. 정부와 규제 기관은 기업의 지속가능성 의무 이행을 의무화하기 위한 노력을 강화하고 있으며, 기업은 이러한 의무를 충족하기 위해 에너지 효율적인 기술 솔루션에 우선순위를 두어야 할 것이다.
기업은 더 이상 '만약(if)'의 문제가 아니라 '언제(when)' 공격을 받을지 모른다는 사실을 인식하게 되면서, 2025년의 사이버 보안 전략은 데이터 보호로 전환될 전망이다. 이러한 전략의 변화는 AI 활용으로 강화되는 사이버 범죄 역량, 강화되는 국가별 법률, 그리고 규제 당국의 더욱 엄격한 규정 준수 요건 등이 주도할 것으로 보인다. 생성형AI가 처음 도입되었을 때, 챗GPT가 피싱 이메일의 품질 개선에 사용된 사례가 있었고, 오늘날 사이버 범죄자들은 재귀적(recursive) AI를 활용하여 공격 대상의 IT 인프라에서 취약점을 찾아내는 등 더욱 정교해지고 있다.
이러한 AI 기반 위협 환경에 적응하지 못하는 기업은 심각한 재정적 손실, 평판 손상, 잠재적 비즈니스 실패의 위험에 처할 수 있다. 진화하는 위협에 대응하기 위해서는 강력한 사이버 보안 조치와 복구 전략에 선제적으로 투자하는 것이 중요하다. 데이터 보호 전략이 마련된 기업은 공격 발생 시 신속하게 비즈니스 운영을 재개할 수 있는 수단을 확보할 수 있다.
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