IT 구매담당자 10명 중 9명(89%)은 “AI를 도입하고 IT 인프라를 업그레이드한 결과 ESG 목표 달성 더 어려워졌다”는 다소 의외의 결과가 나온 것으로 전해졌다.

즉, 에너지 요구사항 예측 미흡, 데이터 관리 업그레이드 필요라는 결과가 나온 것이다.

퓨어스토리지(지사장 유재성 www.purestorage.com/kr)는 16일, 웨이크필드 리서치(Wakefield Research)와 공동으로 실시한 ‘AI 도입에 따른 에너지 비용과 데이터 과제 설문조사’ 결과 보고서를 발표하며, 이같이 전했다.

이번 보고서는 ‘변화의 동인: AI 도입에 따른 에너지 비용과 데이터 과제(Drivers of Change: Meeting the Energy and Data Challenges of AI Adoption)’이라는 제목으로, 인공지능(AI) 도입에 있어 기업들이 직면하고 있는 어려움을 파악하고, 신기술 도입 시 간과되는 에너지 요건이 미치는 영향을 다뤘다.

특히, AI의 진정한 이점을 누리고, 에너지 비용을 적절하게 유지하며, 기업의 환경 목표를 달성하기 위해 데이터 인프라 재점검의 필요성을 시사하고 있다.

미국과 유럽 전역의 임직원 수 500명 이상 기업의 IT 구매담당자 500명을 대상으로 실시한 본 설문조사의 주요 내용을 보면,

◆AI 도입으로 컴퓨팅 성능 수요 급증 = 설문조사에 응답한 기업의 88%는 AI 도입 이후 컴퓨팅 성능에 대한 필요성이 급격히 증가했다고 답했다.

특히, 절반(47%)에 가까운 응답자는 AI 도입 이후 컴퓨팅 성능을 두 배 이상 강화해야 했다고 답했다.

◆AI의 에너지 요구사항 예측 미흡 = IT 구매담당자의 73%는 AI 도입에 따른 에너지 요구사항을 완벽히 예측하지 못했다고 답했다.

◆에너지 소비는 AI 도입에 따른 부담 중 하나에 불과 = 응답자의 73%는 AI가 어떤 종류의 데이터 관리 업그레이드를 요구했거나 요구할 것이라고 응답했다.

구체적인 업그레이드 분야로는 데이터 관리 툴(48%), 데이터 관리 프로세스(46%), 데이터 스토리지 인프라(46%)가 꼽혔다.

◆AI 도입 후 IT 인프라 전면 점검 필요 = 이같은 어려움으로 인해, 기업은 AI 도입 이후 IT 인프라를 업데이트하거나 전면 점검해야 하는 상황에 직면하고 있다.

응답자의 96%가 이미 IT 인프라를 업데이트했거나 업데이트할 계획이며, IT 구매담당자의 29%는 AI로 인해 전면적인 점검이 필요할 것이라고 답했다.

◆기업의 지속가능성 목표 달성에 영향 = 또한, AI 도입은 기업의 ESG 목표 달성에도 영향을 미치고 있다.

응답자의 89%는 AI 도입 후 IT 인프라를 업그레이드한 결과 ESG 목표를 달성하기가 더 어려워졌다고 답했다.

하지만, 이미 AI 기술을 도입했거나 향후 12개월 내에 도입할 계획이 있는 기업의 60%는 ESG 목표를 달성하기 위해 에너지 효율이 높은 하드웨어에 이미 투자했거나 투자할 계획이라고 답했다.

AI 도입은 산업 전반에서 증가세를 이어가고 있지만, 대부분의 기업은 AI의 이점을 극대화하는 데 필수적인 고성능 데이터 수요와 에너지 요구사항 충족을 위한 인프라가 부족한 상황이다.

이같은 한계는 환경 목표 달성을 비롯한 중요한 기업 이니셔티브를 지원하기 위해 AI를 성공적으로 구현하는 데 걸림돌이 된다.

대다수의 IT 구매담당자는 탄소 발자국 감축의 압박을 받고 있으며, AI를 위한 IT 인프라를 제대로 준비하지 않으면 IT 목표를 달성할 수 없다는 데 공감했다.

이번 설문조사 결과는 AI 도입이 기업들에게 새로운 도전 과제를 제시하고 있음을 보여준다.

AI 도입을 성공적으로 수행하기 위해서는 기존 IT 시스템을 넘어서는 보다 스마트한 인프라가 필수적.

레거시 시스템은 머신러닝 등 AI를 최대치로 활용하기 위한 방대한 AI 데이터 파이프라인을 지원하지 못하기 때문이다.

AI 도입이 가속화됨에 따라, IT 팀은 효과적인 운영을 보장하기 위해 효율적이고 안정적인 고성능 인프라를 갖춰야 한다.

롭 리(Rob Lee) 퓨어스토리지 최고기술책임자(CTO)는 “AI 도입을 추진하기 위해서는 변화에 대비하고 유연성을 확보하는 것이 핵심이다. AI 시대에는 전력 및 데이터 수요가 급격히 증가함에 따라 적절한 AI 지원 데이터 인프라에 투자하는 것은 효과적인 배포와 에너지 효율성뿐만 아니라 AI 프로젝트에서 최대한의 가치를 창출하기 위해 필수적”이라며 “이번 보고서는 AI 구현에 필요한 변화를 계획하지 않았을 때의 영향과 AI가 인프라에 미치는 영향을 이해하고, 이를 대비했을 때의 이점을 모두 다루고 있어 IT리더에게 중요한 통찰력을 제공한다”고 말했다.

<김동기 기자>kdk@bikorea.net