퓨어스토리지 “내년 AI 산업화, 실용성으로 AI 투자 전환”

퓨어스토리지가 내년 인공지능(AI)의 실제 비즈니스 채택 증가를 예상하며, AI 투자의 방향이 실용적 접근으로 전환될 것이라고 예측했다.

퓨어스토리지코리아는 20일 개최한 기자간담회에서 ‘2025년 IT 전망’을 발표했다.

퓨어스토리지는 AI가 한국의 기술 환경을 지속적으로 변화시키는 가운데, 2025년 기업이 AI에 투자하고 활용하는 방식에서 큰 변화가 있을 것으로 예상했다. 퓨어스토리지는 사이버 보안 전략이 데이터 보호로 전환되고, 지속가능성이 기업의 3대 우선순위로 재부상할 것으로도 내다봤다.

김영석 퓨어스토리지코라아 시스템엔지니어링 총괄 상무(표지 사진)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.

AI 산업화, 차세대 AI 물결로

퓨어스토리지는 내년을 AI 혁명 다음 단계로 나아가는 시기로 전망했다. 전문가들은 현재 배포된 GPU 대다수가 적극적으로 활용되지 않고 있으며, 하이퍼스케일러 같은 소수 기업과 대다수 민간 기업 간 GPU 활용률 격차가 크다고 분석한다.

퓨어스토리지는 내년 AI 역량의 사내 환경 도입이 더 늘어나는 ‘AI 산업화’를 점쳤다. 특히, 기밀을 유지해야 하는 독점 데이터로 모델을 학습시키는 방법과 관련된 다양한 과제가 대두될 것으로 전망했다. 에이전트형 AI(Agentic AI)와 대형 양적 모델(Large Quantitative Models, LQM)은 이러한 변화에서 핵심적인 역할을 하게 될 예정이라고 강조했다.

김영석 상무는 “AI를 실제 비즈니스에 투입해 더 빠른 의사결정과 생산성 향상을 꾀하는 것을 AI 산업화라고 표현한 것”이라며 “현재 기업의 GPU 활용률은 1%에 불과하지만, 내년 파일럿성 AI 프로젝트의 수는 줄어들지만, AI 산업화를 위한 투자 규모는 늘어날 것으로 전망된다”고 설명했다.

그는 “생성형 AI의 환각 문제를 해결하기 위해 사내 기밀 데이터를 사용한 모델 학습이 점점 더 가속 될 것이고, 그에 따라 데이터 거버넌스 과제가 큰 중요성을 갖게 될 것”이라고 덧붙였다.

머신러닝과 에이전트형 AI 부상

에이전트형 AI의 주류 형성은 2026년 이후로 예상되지만, 내년부터 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. 은행이나 통신회사 같은 대규모 IT 기업에서 머신러닝과 에이전트형 AI를 통해 올바른 의사 결정 데이터에 신속하게 접근하는 것이 점점 더 중요해질 것으로 전망된다.

김영석 상무는 “고객은 생성형 AI가 더 진보된 능동적 AI로 가기를 원하고 있다”며 “에이전트형 AI 시스템은 데이터 모델링 같은 작업을 간소화할 것이고, 그에 따라 내부 운영 효율성을 높이는 실용적 부분에 초점을 맞춘 AI 투자가 늘어날 것”이라고 말했다.

급격한 AI 지출 증가로 RAG 등 근거 기반 접근 방식으로 전환

2025년 기업의 AI 투자가 증가하는 동시에 생성형AI POC와 파일럿 프로젝트의 수는 감소할 것으로 예상된다. 올 한해 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 같은 범용 AI 솔루션 사용은 줄어들 것으로 예상된다. 기업은 검색증강생성(RAG) 기술을 활용하는 근거 기반 접근 방식으로 점점 더 전환할 것으로 전망된다.

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.

김 상무는 “기업은 좀 더 신뢰성 있는 내부의 데이터를 기준으로 AI 프로젝트를 하고, 비즈니스에 도움 되는 결론 값을 갖기를 원하고 있다”며 “하지만 AI로 운영 효율성을 높인다는 점에선 이견이 없기 때문에 AI 지출은 앞으로도 계속 늘어날 것이고, 그 방향이 RAG일 것이란 얘기”라고 설명했다.

에이아이 및 분석 성공의 핵심 ‘데이터 통합’

2023년과 2024년을 통해 학습한 내용 중 하나는 대규모 데이터 세트로 구동되는 덜 정교한 알고리즘이, 소규모 데이터 세트에 액세스하는 더 정교한 알고리즘보다 더 뛰어날 수 있다는 점이다.

이에 2025년 기업이 분석 및 AI 투자의 성과를 개선하기 위해 사일로화되고 잠겨 있는 데이터 세트를 해제하는 프로젝트에 착수할 것으로 예상된다. 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.

김 상무는 “기밀 데이터를 활용하는 만큼 거버넌스 체계를 갖추는 게 가장 중요해진다”며 “그동안 걱정을 했을 뿐 크게 와닿지 않았던 부분이지만, 이제 기밀 데이터의 분석 활용이 주류로 올라가면 가장 힘든 과제로 떠오르게 된다”고 말했다.

다가오는 2030년 탄소감축 목표와 기업의 3대 우선순위로 복귀하는 지속가능성

지난 2년 간 많은 기업이 AI 포모(FOMO)로 인해 지속가능성 목표 달성에 신경쓸 겨를이 없었다. 그전까지 2030년 넷제로 달성을 목표로 내걸었던 많은 기업이 내년에 지속가능성 목표를 달성하기 위해 다시 노력할 것으로 전망된다.

각국 정부와 규제 기관은 기업의 지속가능성 의무 이행을 의무화하기 위한 노력을 강화하고 있으며, 기업은 이러한 의무를 충족하기 위해 에너지 효율적인 기술 솔루션에 우선순위를 둬야 할 것이다.

김 상무는 “이제 내년이면 2030년까지 몇년 남지 않았고, 지속가능성이 다시 한번 C레벨의 고민거리로 부상했다”며 “AI의 확대와 데이터센터 부족, 전력 부족 등의 문제가 대두되는 가운데, 지속가능성 과제는 더 중요해진다”고 강조했다.

데이터 보호로 전환하는 사이버 보안 전략

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. 생성형AI 첫 도입 시점에 챗GPT가 피싱 이메일의 품질 개선에 사용된 사례가 있었고, 오늘날 사이버 범죄자들은 재귀적(recursive) AI를 활용해 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.

김 상무는 “AI를 사이버 보안에 적용하는 부분이 늘어나고 있어서 고도화된 보호와 복구 전략에 맞춰 막대한 투자를 할 것으로 보인다”며 “기업의 내년 투자 상위 랭크에서 사이버 보안은 계속 높은 순위를 차지하고 있다”고 밝혔다.

글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network