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강력한 알고리즘만으론 부족, 고품질의 데이터와 최적화된 데이터 레이어 필요
AI 워크로드별로 서로 다른 인프라 필요해...온프레미스, 엣지, 클라우드 병행하는 전략 부각
[보안뉴스 강초희 기자] 델 테크놀로지스(Dell Technologies)가 2026년 IT 기술 전망을 발표하며 내년은 AI 기술이 기업과 산업의 구조를 근본적으로 재설계하는 해가 될 것이라고 예고했다.
AI 기술은 이제 단순한 도입 단계를 넘어 운영, 개발, 혁신의 속도와 규모를 획기적으로 변화시키며 ‘광속’으로 진화할 전망이다. 델 테크놀로지스가 발표한 2026년 IT 전망의 주요 내용은 다음과 같다.
우선 데이터 관리는 AI 혁신의 중추가 될 전망이다. AI가 촉진하는 차세대 혁신은 강력한 알고리즘만으로는 부족하고, 데이터의 품질과 손쉬운 접근이 핵심이다. AI 시스템이 복잡해질수록 데이터를 효과적으로 제공하는 데이터 관리 및 스토리지 인프라가 모든 AI 혁신의 중추적인 역할을 할 전망이다.
AI 인프라는 전통적인 IT 시스템과 다르게 가속화된 컴퓨팅, AI 특화 네트워킹, 새로운 사용자 인터페이스, 그리고 단순한 데이터 저장을 넘어 AI가 학습하고 추론하도록 데이터를 구조화한 ‘지식 레이어’에 초점을 맞춘다.
여기에는 목적에 맞게 설계된 AI 데이터 플랫폼이 필수적인데, 다양한 데이터 소스를 통합하고 새로운 데이터 자산을 보호하며 이를 지원할 고성능 스토리지를 제공하기 때문이다. 더불어 파트너 생태계의 전문 공급업체들이 데이터 관리 솔루션을 통합하고 최적화함으로써 엔터프라이즈 AI의 잠재력을 극대화한다.
데이터는 에이전트 시대에 접어들며 대규모 모델을 학습시키는 용도에 그치지 않고 추론 과정에서 지식과 인텔리전스를 실시간으로 생성하는 능동적인 역할을 수행할 전망이다. 체계적으로 정리 및 정제돼 있으며 관련성이 높은 데이터를 AI 모델에 효율적으로 공급하는 역량이 앞으로 더욱 중요해질 수밖에 없기 때문이다. 델은 이를 가능케 하는 데이터 레이어가 앞으로 AI 혁신의 발판이 될 것으로 내다봤다.
AI 워크로드에 맞는 새로운 인프라 전략도 중요해질 것으로 전망된다. 생성형 AI 등장 이전에는 기업들이 클라우드를 도입할 때 예측 가능한 워크로드나 구조화된 데이터, 그리고 정형화된 보안 프로토콜 등을 가정해 구축 전략을 수립했다. 하지만 이제 이런 전제들은 더이상 유효하지 않다. 오늘날 전 세계 신규 데이터의 80%가 비정형 형태로 생성되고 AI 에이전트 간 트래픽이 급증하면서 기존의 클라우드 인프라는 비용과 통제 측면에서 한계를 드러내고 있다.
델 테크놀로지스는 핵심 데이터와 중요도 높은 AI 에이전트는 보안과 비용을 통제할 수 있는 온프레미스 환경에 유지하고, 민감도는 낮으면서 확장성과 유연성이 필요한 워크로드는 클라우드에서 운용하는 전략을 제시하며, 이같은 하이브리드 접근 방식이 더욱 많아질 것으로 전망했다.
거버넌스 프레임워크는 지속가능한 AI를 위한 가드레일이 된다. AI PC는 엣지에서 추론과 의사결정을 수행하며 지연을 줄이고 민감한 데이터를 보호한다. 특히 AI PC에 최적화된 소형·특화 모델인 마이크로 LLM은 대규모 모델 대비 효율성과 비용 측면에서 강점을 발휘해 하이브리드 클라우드로 전환하는 흐름 속에서 새로운 게임 체인저로 떠오를 전망이다.
아울러, 챗봇 및 에이전트 같은 유용한 AI 도구와 솔루션이 빠르게 늘어나고 있으나 이를 관리하는 거버넌스 프레임워크 또는 표준화된 온프레미스 AI 팩토리 환경이 없다면 외부의 혼란으로부터 조직을 보호할 수 없다. 그 결과 AI의 지속가능성에 위협이 될 수 있다.
지속가능한 엔터프라이즈 AI 정착을 위해서는 민관이 협력해 엔터프라이즈 생태계를 구축하고 AI 기술을 공급하는 기업과 사용하는 조직들이 힘을 합쳐 거버넌스 체계를 개발해야 한다. 거버넌스는 혁신을 저해하는 수단이 아닌 안전하고 지속 가능한 방법으로 더 빠르게 나아갈 수 있도록 돕는 가드레일의 역할을 할 것이다.
에이전틱 AI는 앞으로 더 큰 역할을 맡게 될 것이다. 그런 의미로 에이전틱 AI는 단순 조력자에서 복잡한 프로세스를 감독하는 관리자의 역할로 진화하고 있다. 예를 들어, 제조·물류 분야에서 AI 에이전트는 실시간 데이터 스트림을 활용해 교대 근무 사이의 연속성을 보장하고 워크플로우를 최적화할 수 있으며 공급망에 차질이 생겼을 때 생산 일정을 조정하거나 신규 입사자에게 복잡한 작업에 대한 교육을 관장할 수도 있다.
이와 같이 지능형 에이전트는 주체적으로 비즈니스 의사 결정을 내리는 신경망처럼 작용해 운영 회복력과 성과를 향상시킬 것으로 기대된다. 이는 고유한 지식과 자산을 생성하는 엔터프라이즈 데이터에 기반하기에 데이터를 저장하고 보호하는 인프라의 중요성 또한 더욱 부각될 전망이다.
피지컬 AI도 본격화될 것으로 분석된다. 지금까지의 로봇들은 특정 작업만을 위해 하드코딩 방식으로 설계돼 있었으며, 로봇 간의 상호작용도 거의 없었다. 하지만 앞으로는 AI가 로봇 기술의 혁신을 가속화하는 데 주요한 역할을 할 것이다.
이제는 로봇에게 과업을 일일이 프로그래밍하는 대신 ‘목표’를 부여한 후, 시행착오를 통해 스스로 학습해 문제를 해결하고, 로봇끼리 실시간으로 소통하고 협업하는 능력까지 갖추는 방향으로 진화할 것이다.
AI 기반 로봇은 제조 현장을 넘어 물류, 농업, 의료, 인프라 분야로 확산되며 사람들이 기피하거나 위험하고 반복적이며 고강도인 업무들을 이미 대신하고 있다. 앞으로 맞춤형 AI 로보틱스를 도입하는 조직은 기존의 자동화 수준을 훨씬 뛰어넘는 역량을 확보하게 될 것으로 예상된다.
소버린 AI 생태계의 발전도 주목해야 한다. 각국 정부는 혁신을 촉진하고 디지털 자율성을 유지하기 위해 자체적인 프레임워크를 적극적으로 구축하고 있다.
이를 위해 민감한 정보를 현지화하고 AI 인프라 및 관련 데이터를 보호하는 것이 더욱 중요해질 것이며 기업들 또한 이러한 소버린 프레임워크에 적응해 자국 내에서 운영을 확장해 갈 것으로 전망된다. 데이터를 자국 내에 보관함으로써 정부는 AI를 통한 공공 서비스를 혁신할 수 있고, 기업들은 새로운 토착 인프라를 활용하면서 비즈니스 목표를 국가 산업 정책과 일치시킬 수 있다.
피터 마스(Peter Marrs) 델 테크놀로지스 APJC(아시아태평양·일본·중국) 총괄 사장은 “AI에 대한 논의가 이제 실질적인 적용 단계에 접어들며 아태 지역에서도 다양한 성공 사례가 나타나고 있다”라며 “인도의 SaaS 기업 조호(Zoho)는 델과 협력해 전 세계 150여개 국가에 AI 솔루션을 제공하고 있으며, 말레이시아의 샌디스크(SanDisk)는 제품 설계를 위한 에이전틱 AI 솔루션 운영을 위해 델의 기술을 활용하고 있다”고 말했다.
김경진 한국 델 테크놀로지스의 총괄사장은 “AI 혁신은 이제 빛의 속도로 돌진하고 있다. 선도 기업들은 이미 그 속도에 맞춰 움직이고 있다”라고 진단하며 “하지만 고성능 GPU만으로는 성공이 보장되지 않는다. 최적화된 데이터 레이어, 정부 정책에 부합하는 소버린 프레임워크, 복원력을 내재한 AI 팩토리, 복잡한 운영을 관리하는 에이전틱 시스템 등이 어우러져야만 AI의 진정한 잠재력을 실현할 수 있다”고 덧붙였다.
[강초희 기자(sw@boannews.com)]
AI 워크로드별로 서로 다른 인프라 필요해...온프레미스, 엣지, 클라우드 병행하는 전략 부각
[보안뉴스 강초희 기자] 델 테크놀로지스(Dell Technologies)가 2026년 IT 기술 전망을 발표하며 내년은 AI 기술이 기업과 산업의 구조를 근본적으로 재설계하는 해가 될 것이라고 예고했다.
▲델 테크놀로지스 로고 [자료: 델 테크놀로지스]
우선 데이터 관리는 AI 혁신의 중추가 될 전망이다. AI가 촉진하는 차세대 혁신은 강력한 알고리즘만으로는 부족하고, 데이터의 품질과 손쉬운 접근이 핵심이다. AI 시스템이 복잡해질수록 데이터를 효과적으로 제공하는 데이터 관리 및 스토리지 인프라가 모든 AI 혁신의 중추적인 역할을 할 전망이다.
AI 인프라는 전통적인 IT 시스템과 다르게 가속화된 컴퓨팅, AI 특화 네트워킹, 새로운 사용자 인터페이스, 그리고 단순한 데이터 저장을 넘어 AI가 학습하고 추론하도록 데이터를 구조화한 ‘지식 레이어’에 초점을 맞춘다.
여기에는 목적에 맞게 설계된 AI 데이터 플랫폼이 필수적인데, 다양한 데이터 소스를 통합하고 새로운 데이터 자산을 보호하며 이를 지원할 고성능 스토리지를 제공하기 때문이다. 더불어 파트너 생태계의 전문 공급업체들이 데이터 관리 솔루션을 통합하고 최적화함으로써 엔터프라이즈 AI의 잠재력을 극대화한다.
데이터는 에이전트 시대에 접어들며 대규모 모델을 학습시키는 용도에 그치지 않고 추론 과정에서 지식과 인텔리전스를 실시간으로 생성하는 능동적인 역할을 수행할 전망이다. 체계적으로 정리 및 정제돼 있으며 관련성이 높은 데이터를 AI 모델에 효율적으로 공급하는 역량이 앞으로 더욱 중요해질 수밖에 없기 때문이다. 델은 이를 가능케 하는 데이터 레이어가 앞으로 AI 혁신의 발판이 될 것으로 내다봤다.
AI 워크로드에 맞는 새로운 인프라 전략도 중요해질 것으로 전망된다. 생성형 AI 등장 이전에는 기업들이 클라우드를 도입할 때 예측 가능한 워크로드나 구조화된 데이터, 그리고 정형화된 보안 프로토콜 등을 가정해 구축 전략을 수립했다. 하지만 이제 이런 전제들은 더이상 유효하지 않다. 오늘날 전 세계 신규 데이터의 80%가 비정형 형태로 생성되고 AI 에이전트 간 트래픽이 급증하면서 기존의 클라우드 인프라는 비용과 통제 측면에서 한계를 드러내고 있다.
델 테크놀로지스는 핵심 데이터와 중요도 높은 AI 에이전트는 보안과 비용을 통제할 수 있는 온프레미스 환경에 유지하고, 민감도는 낮으면서 확장성과 유연성이 필요한 워크로드는 클라우드에서 운용하는 전략을 제시하며, 이같은 하이브리드 접근 방식이 더욱 많아질 것으로 전망했다.
거버넌스 프레임워크는 지속가능한 AI를 위한 가드레일이 된다. AI PC는 엣지에서 추론과 의사결정을 수행하며 지연을 줄이고 민감한 데이터를 보호한다. 특히 AI PC에 최적화된 소형·특화 모델인 마이크로 LLM은 대규모 모델 대비 효율성과 비용 측면에서 강점을 발휘해 하이브리드 클라우드로 전환하는 흐름 속에서 새로운 게임 체인저로 떠오를 전망이다.
아울러, 챗봇 및 에이전트 같은 유용한 AI 도구와 솔루션이 빠르게 늘어나고 있으나 이를 관리하는 거버넌스 프레임워크 또는 표준화된 온프레미스 AI 팩토리 환경이 없다면 외부의 혼란으로부터 조직을 보호할 수 없다. 그 결과 AI의 지속가능성에 위협이 될 수 있다.
지속가능한 엔터프라이즈 AI 정착을 위해서는 민관이 협력해 엔터프라이즈 생태계를 구축하고 AI 기술을 공급하는 기업과 사용하는 조직들이 힘을 합쳐 거버넌스 체계를 개발해야 한다. 거버넌스는 혁신을 저해하는 수단이 아닌 안전하고 지속 가능한 방법으로 더 빠르게 나아갈 수 있도록 돕는 가드레일의 역할을 할 것이다.
에이전틱 AI는 앞으로 더 큰 역할을 맡게 될 것이다. 그런 의미로 에이전틱 AI는 단순 조력자에서 복잡한 프로세스를 감독하는 관리자의 역할로 진화하고 있다. 예를 들어, 제조·물류 분야에서 AI 에이전트는 실시간 데이터 스트림을 활용해 교대 근무 사이의 연속성을 보장하고 워크플로우를 최적화할 수 있으며 공급망에 차질이 생겼을 때 생산 일정을 조정하거나 신규 입사자에게 복잡한 작업에 대한 교육을 관장할 수도 있다.
이와 같이 지능형 에이전트는 주체적으로 비즈니스 의사 결정을 내리는 신경망처럼 작용해 운영 회복력과 성과를 향상시킬 것으로 기대된다. 이는 고유한 지식과 자산을 생성하는 엔터프라이즈 데이터에 기반하기에 데이터를 저장하고 보호하는 인프라의 중요성 또한 더욱 부각될 전망이다.
피지컬 AI도 본격화될 것으로 분석된다. 지금까지의 로봇들은 특정 작업만을 위해 하드코딩 방식으로 설계돼 있었으며, 로봇 간의 상호작용도 거의 없었다. 하지만 앞으로는 AI가 로봇 기술의 혁신을 가속화하는 데 주요한 역할을 할 것이다.
이제는 로봇에게 과업을 일일이 프로그래밍하는 대신 ‘목표’를 부여한 후, 시행착오를 통해 스스로 학습해 문제를 해결하고, 로봇끼리 실시간으로 소통하고 협업하는 능력까지 갖추는 방향으로 진화할 것이다.
AI 기반 로봇은 제조 현장을 넘어 물류, 농업, 의료, 인프라 분야로 확산되며 사람들이 기피하거나 위험하고 반복적이며 고강도인 업무들을 이미 대신하고 있다. 앞으로 맞춤형 AI 로보틱스를 도입하는 조직은 기존의 자동화 수준을 훨씬 뛰어넘는 역량을 확보하게 될 것으로 예상된다.
소버린 AI 생태계의 발전도 주목해야 한다. 각국 정부는 혁신을 촉진하고 디지털 자율성을 유지하기 위해 자체적인 프레임워크를 적극적으로 구축하고 있다.
이를 위해 민감한 정보를 현지화하고 AI 인프라 및 관련 데이터를 보호하는 것이 더욱 중요해질 것이며 기업들 또한 이러한 소버린 프레임워크에 적응해 자국 내에서 운영을 확장해 갈 것으로 전망된다. 데이터를 자국 내에 보관함으로써 정부는 AI를 통한 공공 서비스를 혁신할 수 있고, 기업들은 새로운 토착 인프라를 활용하면서 비즈니스 목표를 국가 산업 정책과 일치시킬 수 있다.
피터 마스(Peter Marrs) 델 테크놀로지스 APJC(아시아태평양·일본·중국) 총괄 사장은 “AI에 대한 논의가 이제 실질적인 적용 단계에 접어들며 아태 지역에서도 다양한 성공 사례가 나타나고 있다”라며 “인도의 SaaS 기업 조호(Zoho)는 델과 협력해 전 세계 150여개 국가에 AI 솔루션을 제공하고 있으며, 말레이시아의 샌디스크(SanDisk)는 제품 설계를 위한 에이전틱 AI 솔루션 운영을 위해 델의 기술을 활용하고 있다”고 말했다.
김경진 한국 델 테크놀로지스의 총괄사장은 “AI 혁신은 이제 빛의 속도로 돌진하고 있다. 선도 기업들은 이미 그 속도에 맞춰 움직이고 있다”라고 진단하며 “하지만 고성능 GPU만으로는 성공이 보장되지 않는다. 최적화된 데이터 레이어, 정부 정책에 부합하는 소버린 프레임워크, 복원력을 내재한 AI 팩토리, 복잡한 운영을 관리하는 에이전틱 시스템 등이 어우러져야만 AI의 진정한 잠재력을 실현할 수 있다”고 덧붙였다.
[강초희 기자(sw@boannews.com)]
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