델 테크놀로지스, 2026년 IT 전망 발표

AI 최적화 데이터 레이어, 명확한 거버넌스, 자율 에이전트, AI 회복 탄력성, 소버린 AI

델 테크놀로지스는 지난 11일 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.

피터 마스 델 테크놀로지스 아시아태평양·일본·중국(APJC) 총괄 사장은 “AI에 대한 논의가 이제 실질적인 적용 단계에 접어들며 아태 지역에서도 다양한 성공 사례가 나타나고 있다”며 “인도의 SaaS 기업 조호는 델과 협력해 전세계 150여개 국가에 AI 솔루션을 제공하고 있으며, 말레이시아의 샌디스크는 제품 설계를 위한 에이전틱 AI 솔루션 운영을 위해 델의 기술을 활용하고 있다”고 밝혔다.

거버넌스 프레임워크는 지속가능한 AI를 위한 가드레일

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 없고, 결과적으로 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.

존 로즈 델테크놀로지스 글로벌 최고기술책임자(CTO) 겸 최고AI책임자(CAIO)는 “거버넌스란 단어가 내년이면 훨씬 더 큰 역할을 할 것”이라며 “AI 전략을 운영하는 방법에 대한 규율과 거버넌스가 없다면 성공할 수 없다”고 말했다.

그는 “빠르게 앞으로 나아가기 위한 가장 큰 복잡성은 거버넌스 구조, 사람들이 어떻게 따라야 하는지 이해할 수 있는 규칙 세트, 중요한 우선순위를 정하는 방법, 그리고 산만함을 주는 많은 일을 하지 않는 방법을 만드는 것”이라고 설명했다.

그는 “2026년에 AI와 기업, 정부를 가속화하기 위해 가장 중요한 것은 시장 내부와 외부 모두에서 어떻게 운영할지에 대한 명확한 규칙을 준비해야 한다”며 “정부는 효율적이고 합리적이며 명확한 거버넌스 프레임워크를 확보해 기업이 실제 업무를 수행하도록 해야 하고, 기업은 강력한 거버넌스를 통해 AI 전략을 우선순위 지정하고 실행함으로써 ROI를 달성하고 실질적인 영향을 얻게 된다”고 덧붙였다.

더 큰 역할 맡게 될 에이전틱 AI

AI가 이끄는 변화의 물결 속에서 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.

존 로즈 CTO는 “우리는 이제 자율 에이전트 시대에 진입하고 있고, 자율 에이전트 기술은 대형언어모델(LLM)의 기능보다 훨씬 더 정교하다”며 “자율 에이전트는 학습과 추론을 위한 LLM, LLM에 없는 지식을 전문화하고 통합하는 지식 그래프, 외부 데이터 소스와 도구를 인식하고 행동하게 하는 MCP, 에이전트끼리 서로 대화하게 하는 A2A 프로토콜 등으로 구성되는 하나의 소프트웨어 시스템”이라고 설명했다.

그는 “기업에서 이러한 종류의 자율 에이전트를 사용하기 시작하면, 조직의 모습과 기능 방식을 바꾸며, 사람과 기계로 구성된 팀이 공동으로 목표를 달성하고, 진전을 이룰 수 있다”며 “에이전트는 조직 내 최고 인재의 기술을 증폭시켜 능력 부족한 엔지니어가 최고의 인재처럼 작동하도록 정보를 제공하고 도와준다”고 강조했다.
그는 “단순한 도구로서의 에이전트를 넘어서는 생산성을 보게 될 것”이라며 “그 존재 자체가 인간을 더 효율적으로 만드는 가치를 가져올 것”이라고 덧붙였다.

AI 혁신의 중추 ‘데이터 관리’

AI가 촉진하는 차세대 혁신은 강력한 알고리즘만으로 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.

에이전트 시대에 접어들며 데이터는 대규모 모델을 학습시키는 용도에 그치지 않고 추론 과정에서 지식과 인텔리전스를 실시간으로 생성하는 능동적인 역할을 수행할 전망이다. 체계적으로 정리되어있고, 정제되어 있으며 관련성이 높은 데이터를 AI 모델에 효율적으로 공급하는 역량이 앞으로 더욱 중요해질 수밖에 없다. 델은 이를 가능케하는 데이터 레이어가 앞으로 AI 혁신의 발판이 될 것으로 내다봤다.

존 로즈 CTO는 “엔터프라이즈 AI에 사용될 데이터는 시스템오브레코드(SOR)에 저장돼 있는데, 사람들은 ERP, CRM 등의 데이터가 AI에 활용될 것이라 혼동한다”며 “현실의 AI 시스템은 전통적인 시스템의 기록을 실제로 사용하지 않으며, 그 데이터를 가져와 벡터 데이터베이스나 그래프 데이터베이스 같은 호환 가능한 방식으로 포맷해 전통적인 데이터를 수학적으로 변환해 저장하는 지식 레이어를 구축해야 한다”고 설명했다.

그는 “지식 레이어는 별도의 계층이고, 설계하고 최적화해야 하는 계층”이라며 “항상 활용되므로 고성능의 저장 능력이 필요하면서, 높은 강도의 트랜잭션이 일어나는 새로운 인프라 계층”이라고 강조했다.

그는 “AI 컴퓨팅과 전통적인 시스템만으로 인공지능 컴퓨팅과 전통적인 시스템만으로는 부족하다는 것”이라며 “데이터를 AI에 제공하는 지식 레이어란 명시적 데이터 계층을 구축하기 위해 새로운 스토리지, 새로운 데이터 보호, 새로운 성능 수준, 새로운 도구, 그리고 새로운 프로세스와 전문 서비스가 필요하다”고 덧붙였다.

AI 워크로드에 맞는 새로운 인프라 전략

생성형 AI 등장 이전에는 기업들이 클라우드를 도입할 때 예측가능한 워크로드나 구조화된 데이터, 그리고 정형화된 보안 프로토콜 등을 가정하여 구축 전략을 수립했다. 하지만 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. 한편 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.

존 로즈 CTO는 “기업은 IT의 탄력성을 다루는 방식을 근본적으로 다시 생각하기 시작할 것”이라며 “그냥 복사본을 만드는 방법은 AI 데이터센터에서 효과적이지 않고, AI의 기능, 에이전트, CSP, 소버린 인프라 등 모든 도구를 사용해 최적화된 탄력있는 아키텍처를 만들어야 한다”고 설명했다.

그는 “회복력을 개발하는 다양한 방법이 있으며, AI 팩토리에도 회복력이 필요하다”며 “기업의 운영을 유지하기 위해서 AI 팩토리의 데이터 탄력성을 갖춰야 한다”고 강조했다.

소버린 AI 생태계의 발전

AI 기술이 각 나라의 이익과 직결되면서 ‘소버린 AI’ 생태계가 빠르게 부상하고 있다. 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 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.

존 로즈 CTO는 “소버린 AI를 실현하기 위해 정부가 스스로 AI 인프라를 구축해 산업의 경쟁력을 높이고, AI로 정부를 운영하게 할 수 있다”며 “정부가 산업을 모으고, 촉진하며, 자국 기업이 승리하도록 보장할 수 있다”고 말했다.

그는 “국가에 인프라를 통합하거나, 모델을 학습시키는 대규모 환경을 갖추면 활용할 수 있는 다른 많은 일이 생긴다”며 “앞으로 소버린 AI 인프라가 참여할 가능성 높은 사례로 로봇 공학, AI 에이전트 인증, 회복탄력성, 미세조정 등으로 매우 많다”고 전망했다.

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