네이버가 글로벌 빅테크 기업이 주도하는 생성형 AI 시장에 '한국어 특화 AI'로 도전장을 내밀었다. 최근 네이버는 자체 LLM 하이퍼클로바(HyperCLOVA)를 고도화한 하이퍼클로바X(HyperCLOVA X)를 공개하고 이를 접목한 AI 챗봇 서비스 클로바X(CLOVA X) 베타 버전을 출시했다. 하이퍼클로바의 학습 데이터는 네이버가 보유한 지식인, 뉴스, 블로그 데이터 등 97%가 한국어다.
올 초 PCWorld에서 챗GPT와 빙챗, 바드를 비교한 기사(2점차로 승패 갈렸다…'ChatGPT vs 빙 vs 바드' 박빙 승부)에서는 간발의 차이로 빙챗이 승리했다. 한국어로 하는 대화에서는 어떤 결과를 보일까? 여기서는 검색 엔진을 보유한 구글의 바드와 마이크로소프트의 빙챗을 클로바X와 비교했다. 판단은 주관적일 수 있으므로 프롬프트 답변도 공개한다. 사진 순서는 클로바X, 바드, 빙챗 순이다.
최신 정보 : 2023년 9월 10일 한국 프로야구 경기 결과
승자 : 빙챗
챗봇들에게 이틀 전 진행된 한국 프로야구 경기 결과를 물었다. 챗GPT는 최신 정보를 제공하는 웹 브라우징 기능을 유료 요금제 사용자에게만 제공하는데, 챗GPT와 같은 GPT-4를 탑재한 빙챗은 무료 사용자에게도 웹 브라우징을 제공한다. 그럴듯한 답변을 제공한 것은 빙챗이 유일했다. 클로바X는 "현재 결과에 대한 정보를 드릴 수 없다"라고, 바드는 "결과를 알 수 없다"라고 답했다. 다만 바드는 구글 검색으로 이어지는 링크를 제공했다.빙챗은 PCWorld 기사에서도 최신 정보 부문에서 우승을 차지했는데, 다만 이번에는 반쪽짜리 우승이었다. 경기 결과를 확인할 수 있는 출처는 정확히 제공했지만, 그날의 경기 결과가 정확하지 않았기 때문이다. 경기 결과는 다음과 같으며, 빙챗의 답변은 사실과 달랐다.
시사 문제 : 독도
승자 : 바드
독도가 어느 나라 땅인지 물었다. 세 챗봇 모두 답변의 첫 문장에서 독도는 대한민국의 땅이라고 답했다. 하지만 우승은 바드에게 돌아갔다. 클로바X와 빙챗은 모두 '일본은 독도를 자신의 영토라고 주장하고 있지만 이는 역사적, 지리적, 국제법적으로 근거가 없는 주장이다'라고만 답변한 반면, 바드는 역사적/지리적/국제법적인 근거를 문단으로 구분해 제법 체계적으로 서술했다.
불확실한 정보 : 행맨 게임의 유래
승자 : 빙챗
단어 맞히기 게임인 행맨(Hangman)의 기원은 불분명하다. 이런 질문에 대한 답변을 제시할 때는 근거 자료를 제시하는 것이 좋다. 빙챗은 어떤 질문을 하든 항상 참고 링크를 공유하며, 클로바X는 선별적으로 출처를 제공한다. 하지만 바드는 모든 질문에서 출처를 제공하지 않는다. 따라서 가장 많은 3가지 출처를 제시한 빙챗의 우승이다.출처 제공 여부를 떠나서 답변 자체로만 놓고 봐도 우승은 빙챗의 차지다. 빙챗은 행맨 게임의 유래를 가장 다양하게 제공하기도 했지만 기타 부수적인 내용을 제외하고 유래만 간단하게 설명했다. 질문에 대해 다양한 정보를 제공하는 것은 때에 따라 이점이 될 수 있겠지만, 바드의 경우 첫 문단에 1가지 유래를 설명한 이후 게임의 규칙과 다양하게 즐기는 방법을 소개하다가 그다음 문단에서 또다시 유래를 설명하는 등 전체적인 글 구성에서 혼란스러운 모습을 보였다.
반면 클로바X는 질문 자체를 이해하지 못한 듯했다. 행맨의 기원은 알려주지 않고 게임 설명과 게임에 내포된 폭력성 문제를 지적하는 답변만 제공했다.
정보에 입각한 의견 : 아이폰 vs 갤럭시
승자 : 클로바X와 바드
이번에는 아이폰과 갤럭시의 장단점을 분석해 달라고 요청했다. 클로바X와 바드는 각 스마트폰의 장단점을 일목 요연하게 정리했다. 클로바X의 답변은 2~3가지 장단점을 한 문장으로 간결하게 정리한 것이 특징이며, 바드는 장단점을 각각 4~5가지씩 목록으로 제공하고 구매 시 고려해야 할 요소를 추가로 제시했다.빙챗은 창의적이게도 아이폰과 갤럭시의 특징을 표로 비교했다. 하지만 '장단점을 비교한 표'라고 하면서 장점만 나열했다는 점이 아쉬웠다. 표 다음에는 줄글 설명이 이어졌는데, 표에 나온 내용을 반복해서 나열한 것이었고 마지막에 단점이 한 문장씩 추가됐다. 적절한 소제목을 붙여 알아보기 쉽게 정리한 클로바X와 바드의 답변이 더 눈에 띈다.
복잡한 질문 : 편식하는 아이를 위한 요리 레시피 추천
승자 : 클로바X와 바드
이런 궁금증에 대한 답을 찾으려면 다양한 검색 결과를 조합해야 한다. 빙챗의 답변만 봐도 알 수 있다. 빙챗은 '비타민을 섭취할 수 있을 만한 요리 레시피 추천'을 검색했고 이후 '아이가 싫어함'이라는 정보를 추가로 검색했다. AI 챗봇은 이처럼 여러 맥락을 고려해야 하는 질문에 대한 답을 얻을 때 빛을 발한다.이번에도 클로바X와 바드가 공동으로 우승했다. 클로바X는 4가지, 바드는 5가지 요리 레시피를 추천하며 각 식재료에 함유된 영양 정보와 조리법을 공유했다. 바드는 한 가지 요리를 다양한 방법으로 조리할 수 있는 방법을 제시했다는 점이 좋았으며, 클로바X는 하나의 레시피를 자세하게 공유한 점이 마음에 들었다. 요리에 익숙한 사람에게는 바드의 답변이, 요리에 익숙하지 않은 사람에게는 클로바X의 답변이 유용할 것이다.
한편 빙챗의 답변은 필자의 요리 실력을 과대평가한 것 같다. '두부와 애호박 볶음'을 제외한 샐러드 요리에서는 영앙 정보만 공유할 뿐 레시피는 제공하지 않았다.
연역적 추론 : 스무고개
승자 : 없음
챗봇들과 스무고개를 했다. 답은 '강아지'로 정했지만, 무의미한 일이었다. 챗봇들과 스무고개를 시작조차 하지 못했기 때문이다. 우선 클로바X는 '나랑 스무고개 하자'라는 질문에 20가지 질문을 곧장 쏟아냈다. 필자가 생각한 스무고개의 시작과는 전혀 달랐으며, 20개의 질문 중에는 중복된 것도 있었다. 스무고개를 할 의욕이 바로 사라졌다.바드의 답변을 보자. 바드는 황당하게도 첫 번째 질문에서 단어의 첫 글자를, 두 번째 질문에서 단어의 두 번째 글자를 물었다. 이런 패턴대로라면 세 번째 질문에서는 그다음 글자, 네 번째 질문에서 그다음 글자를 몰 것이 뻔했다. 그렇다면 정답을 알려주는 것이 아닌가? 애초에 스무고개란 '예/아니오'로 대답할 수 있는 질문을 통해 답을 알아내는 게임이다. 예/아니오가 아닌 다른 답변을 요구하는 챗봇들의 연역적 추록 능력을 판단하는 것은 불가능했다.
빙챗과는 스무고개를 시작할 수 있지 않을까 생각했지만, 결과는 똑같았다. 사실 빙챗과는 '알아맞히기 게임'을 하기는 했다. 무턱대고 자신이 생각한 숫자를 맞춰보라고 요구했기 때문이다. 아무 숫자를 입력했더니 놀랍게도 정답이었다. 더 놀라운 일은 숫자 맞히기 게임을 끊임없이 이어가려는 빙챗이었다. 어쩌면 빙챗은 필자의 '찍기 실력'에 자신감을 불여넣으려는 것일지도 모르겠다.
창의성 : 다짜고짜 농담시키기
승자 : 빙챗
다짜고짜 재밌는 이야기, 혹은 농담을 해달라고 했을 때 당황하지 않을 사람은 없다. 하지만 AI 챗봇은 당황스러움을 모르는 존재다. 챗봇들에게 농담을 해달라고 요청했다. 클로바X의 답변이 가장 실망스러웠는데, 어떠한 농담도 해주지 않았다. 바드의 경우 너무 미국스러운 농담을 던졌다. 한국어로의 번역은 잘됐을지라도 한국어로는 어떤 부분에서 유머를 느껴야 할지 전혀 와닿지 않는다.그나마 이해할 수 있는 농담을 던진 것은 빙챗이었다. 소위 말하는 썰렁한 '아재 개그' 스타일의 농담이었다. 영어로 번역했을 때 더 와닿을 농담이긴했지만, 이후 '한국에서 유명한 농담'을 물어도 같은 답변을 했다. 빙챗이 농담 부문에서 우승한 것은 대화 스타일(창의적인, 균형있는, 정밀한)을 선택할 수 있기 때문일 수 있다.
창의성 : 삶의 여정에 대한 시
승자 : 바드
챗봇들의 창의성을 다시 한번 테스트해 보기로 했다. 이번에는 시 창작이다. 사실 처음에는 '나무에 대한 시'를 부탁했는데, 바드와 빙챗이 행연의 구분만 다르고 내용은 동일한 시를 작성했다. 챗봇의 답변을 비교하려고 했을 뿐 민감한 문제인 표절 시비까지는 가리고 싶지 않았으므로 조금 다양한 표현이 나올 수 있는 추상적인 주제를 선택했다.우승은 가장 '시 다운 시'를 쓴 바드에게 돌아갔다. 바드는 연 구분은 없었지만 적절한 문장 길이로 행을 구분했고 제목과 해설까지 설명했다. '나무에 대한 시'는 시처럼 썼던 빙챗은 이번에는 산문 시 같은 글을 썼다. 제목은 없었고 마침표 없이 의견을 나열한 것에 불과했다. 빙챗에게 이게 시가 맞느냐고 물었더니 "시는 정해진 형식이나 규칙이 없다"라고 항변했다.
클로바X도 시 다운 시를 작성하는 듯했으나 지금까지 전혀 보지 못한 문제가 발생했다. 시를 끝맺지 못한 것이다. 나무에 대한 시를 쓸 때도 마찬가지였다. 비슷한 내용이 반복되는 시를 무한 생성하다가 멈춰버렸다.
쇼핑 정보 : 1만 원 이하의 수분 크림
승자 : 빙챗
클로바X의 특징인 '스킬 시스템'은 이 대결에서 우승하는 데 얼마나 도움이 될까? 스킬 시스템은 네이버의 내외부 서비스를 연결해 질문과 연관된 상세 페이지를 안내하는 기능이다. 현재는 '네이버 쇼핑'과 '네이버 여행' 스킬을 사용할 수 있다. 하지만 클로바X에게 수분 크림 추천을 부탁했더니, 어떠한 링크도 제공하지 않았다. 제품에 함유된 성분까지 자세히 안내한 바드와 빙챗과의 답변보다 정보가 부족했다. 우승은 성분 설명과 함께 제품 정보를 더 찾을 수 있는 링크를 제공한 빙챗이 차지했다.
맛집 추천 : 서울시 중구 맛집 추천
승자 : 클로바X와 바드
대부분 사람은 맛집을 검색할 때 구글보다 네이버를 애용하고 한다. 홍보성 게시물이 아닌 글을 판단하는 노하우까지 공유될 정도다. 예상대로 클로바X는 다양한 중구 지역 맛집을 추천했다. 인기 메뉴와 역과의 거리 같은 유용한 정보까지 제공했다. 바드는 가게별 인기 메뉴를 소개하며 맛깔스러운 맛 표현까지 곁들였다. 빙챗은 가장 많은 식당을 추천했으나 구체적인 세부 지역과 메뉴 정보가 부족해 아쉬웠다.
최종 결론
총 10가지 질문에서 가장 많은 점수를 받은 것은 바드(5점), 빙챗(4점), 클로바X(3점) 순이었지만, 이번 대결을 통해 각 챗봇이 서로 다른 강점을 지니고 있음을 알 수 있었다. 클로바X의 '한국어 패치'는 한국어 대화로 진행한 이번 대결에서 결정적인 역할을 하지 못한 점도 확인했다. 바드는 문장력이 상대적으로 우수한 편이었다. 문단을 잘 나눠 긴 길이의 답변도 조리 있게 설명하는 듯한 느낌을 받았다. 시 창작 답변에서 "이 시가 여러분의 삶의 여정에 조금이나마 도움이 되기를 바란다"라는 문장에서는 따스함마저 느껴졌다.
AI 챗봇으로 최신 정보를 검색하려고 한다면 빙챗을 사용하는 게 마땅하다. 또한 답변을 기반으로 추가 조사를 하려고 한다면 모든 답변에서 출처를 제공하는 빙챗이 유용할 것이다. 검색 내용에 따라 대화 스타일을 선택할 수 있는 점도 빙챗의 장점이다.
클로바X의 답변은 '시 쓰기'를 제외하고는 간단명료하다. 클로바X의 특징인 '스킬 시스템'은 앞으로는 유용하게 활용될지 몰라도 아직은 제 기능을 매끄럽게 수행하지는 못한다. 정식 버전이 서비스되고 더 많은 스킬이 장착되면 바드와 빙챗과는 다른 방식으로 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
mia.kim@foundryco.com
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ⓒ Seagate 플래터당 3TB라는 전례 없는 드라이브 집적도를 자랑하는 새로운 하드 드라이브 플랫폼이 등장하며 디지털 시대의 새로운 이정표를 세웠다. 플래터당 3TB를 저장할 수 있다는 것은 동일한 면적에서 스토리지 용량을 기존 드라이브 대비 거의 두 배로 늘릴 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 혁신은 데이터 스토리지의 미래와 데이터센터의 디지털 인프라에 괄목할 만한 영향을 미친다. AI의 발전과 함께 데이터의 가치가 그 어느 때보다 높아졌다. IDC에 따르면 2027년에는 전 세계에서 총 291ZB의 데이터가 생성될 것으로 예측되며, 이는 스토리지 제조 용량의 15배 이상일 것으로 보인다. 대부분의 데이터를 호스팅하는 대형 데이터 센터에 저장된 데이터 중 90%가 하드 드라이브에 저장된다. 즉, AI 애플리케이션의 주도로 데이터가 급증함에 따라 물리적 공간을 늘리지 않으면서도 데이터를 저장할 수 있는 스토리지 기술 혁신이 필요하다. 데이터 스토리지 인프라를 업그레이드하는 것은 단순히 기술적인 문제가 아니라 지금 시대가 직면한 규모, 총소유비용(TCO), 지속가능성이라는 과제에 대한 논리적 해답인 셈이다. 열 보조 자기 기록(HAMR) 기술은 선구적인 하드 드라이브 기술로 드라이브 집적도 향상을 위해 지난 20년 동안 수많은 연구를 거쳐 완성되어 왔다. 씨게이트 모자이크 3+ 플랫폼은 이러한 HAMR 기술을 씨게이트만의 방식으로 독특하게 구현한 것으로, 미디어(매체)부터 쓰기, 읽기 및 컨트롤러에 이르는 복잡한 나노 스케일 기록 기술과 혁신적인 재료 과학 역량을 집약한 결정체다. 이 플랫폼은 데이터 비트를 변환하고 자기 및 열 안정성을 유지하면서 더욱 촘촘하게 패킹해서 각 플래터에 훨씬 더 많은 데이터를 안정적이고 효율적으로 저장할 수 있다. 예를 들어, 기존 데이터센터에 있는 16TB 드라이브를 30TB 드라이브로 업그레이드하면 동일한 면적에서 스토리지 용량을 두 배로 늘릴 수 있다. 더 낮은 용량에서 업그레이드한다면 상승 폭은 더욱 커진다. 이 경우, 테라바이트당 전력 소비량이 40% 감소하는 등 스토리지 총소유비용(TCO)이 크게 개선된다. 또한 효율적인 자원 할당과 재활용 재료 사용으로 운영 비용을 절감하고 테라바이트당 탄소 배출량을 55% 감소시켜 데이터센터가 지속 가능성 목표를 달성할 수 있다. 드라이브 집적도 향상은 하이퍼스케일과 프라이빗 데이터센터의 판도를 바꿀 수 있다. 데이터센터가 급증하며 전력사용량과 탄소배출량 역시 늘어나 데이터센터의 지속가능성이 화두가 되고 있는 가운데, 과학기술정보통신부는 ‘탄소중립 기술혁신 추진전략-10대 핵심기술 개발방향’에서 2030년까지 데이터센터 전력소모량을 20% 절감하겠다고 밝힌 바 있다. 이러한 목표에 발맞춰, 집적도를 획기적으로 개선한 대용량 데이터 스토리지를 활용하는 것은 원활하고 지속적인 AI 모델 학습, 혁신 촉진 및 비즈니스 성공을 위해 필수적이다. 엔터프라이즈 데이터센터의 경우 제한된 공간, 전력, 예산에 맞춰 확장할 수 있는 지속 가능한 방법을 찾아야 한다. 하드 드라이브의 집적도 혁신은 점점 더 커져가는 클라우드 생태계와 AI 시대에 대응하는 해답이자, 동일한 공간에 더 많은 엑사바이트를 저장하면서도 자원 사용은 줄이도록 인프라를 확장할 수 있는 방법이다. 이는 글로벌 데이터 영역에서 경쟁력을 유지하고 글로벌 디지털 경제의 선두주자로서 입지를 강화하는 데 매우 중요하다.
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'반박 불가' 하드 드라이브와 SSD에 관한 3가지 진실
ⓒ Getty Images Bank 하드 드라이브가 멸종할 것이라는 논쟁이 10년 넘게 계속되고 있다. 빠른 속도와 뛰어난 성능이 필요한 애플리케이션에 적합한 플래시 스토리지의 연매출이 증가하고 있는 것은 자명한 사실이다. 하지만, 클라우드의 보편화 및 AI 사용 사례의 등장으로 인해 방대한 데이터 세트의 가치가 높아지는 시대에 하드 드라이브는 플래시 스토리지로 대체할 수 없는 가치를 가지고 있다. 전 세계 엑사바이트(EB) 규모 데이터의 대부분을 저장하는 하드 드라이브는 데이터센터에서 그 어느 때보다 필수적이다. 전 세계 데이터 세트의 대부분이 저장된 엔터프라이즈 및 대규모 클라우드 데이터센터는 데이터 성장에서 핵심이 될 것이다. 하드 드라이브와 SSD를 비교하자면, 하드 드라이브 스토리지는 2022년에서 2027년 사이 6,996EB 증가할 것으로 예상되는 반면, SSD는 1,363EB 증가할 것으로 보인다. ⓒ Seagate 생성형 AI 시대에는 콘텐츠를 경제적으로 저장해야 하기 때문에 플래시 기술과 밀접하게 결합된 컴퓨팅 클러스터는 더 큰 하드 드라이브 EB의 다운스트림 수요를 직간접적으로 촉진할 것이다. 하드 드라이브가 왜 데이터 스토리지 아키텍처의 중심이 될 수밖에 없는지는 시장 데이터를 근거로 설명 가능하다. 가격 책정 근거 없는 믿음 : SSD 가격이 곧 하드 드라이브 가격과 같아질 것이다. 사실 : SSD와 하드 드라이브 가격은 향후 10년간 어느 시점에도 수렴하지 않을 것이다. 데이터가 이를 명확하게 뒷받침한다. 하드 드라이브는 SSD에 비해 테라바이트당 비용 면에서 확고한 우위를 점하고 있으며, 이로 인해 하드 드라이브는 데이터센터 스토리지 인프라의 확고한 주춧돌 역할을 하고 있다. IDC 및 포워드 인사이트(Forward Insights)의 연구에 따르면, 하드 드라이브는 대부분의 기업 업무에 가장 비용 효율적인 옵션으로 유지될 것으로 전망된다. 엔터프라이즈 SSD와 엔터프라이즈 하드 드라이브의 TB당 가격 차이는 적어도 2027년까지 6대 1 이상의 프리미엄이 유지될 것으로 예상된다. ⓒ Seagate 이러한 TB당 가격 차이는 장치 구입 비용이 총소유비용(TCO)에서 가장 큰 비중을 차지하는 데이터센터에서 특히 두드러지게 드러난다. 장치 구입, 전력, 네트워킹, 컴퓨팅 비용을 포함한 모든 스토리지 시스템 비용을 고려하면 TB당 TCO는 하드 드라이브 기반 시스템이 훨씬 더 우수하게 나타난다. ⓒ Seagate 따라서, 플래시는 특정 고성능 작업의 수행에 탁월한 스토리지이지만, 하드 드라이브는 당분간 안정적이고 비용 효율적이며 널리 채택된 솔루션을 제공하는 데이터센터에서 계속해서 주류로 사용될 것이다. 공급과 확장의 관계 근거 없는 믿음 : NAND 공급이 모든 하드 드라이브 용량을 대체할 정도로 증가할 수 있다. 사실 : 하드 드라이브를 NAND로 완전히 교체하려면 감당할 수 없는 설비투자(CapEx)가 필요하다. NAND 산업이 모든 하드 드라이브 용량을 대체하기 위해 공급을 빠르게 늘릴 수 있다는 주장은 재정적, 물류적으로 엄청난 비용이 발생한다는 점을 간과한 낙관적인 생각이다. 산업 분석기관 욜 인텔리전스(Yole Intelligence)의 2023년 4분기 NAND 시장 모니터 리포트에 따르면, 전체 NAND 산업은 2015년~2023년 사이 3.1제타바이트(ZB)를 출하하면서 총 매출의 약 47%에 해당하는 2,080억 달러의 막대한 자본 지출을 투자해야 했다. 반면, 하드 드라이브 산업은 데이터센터 스토리지 수요의 거의 대부분을 매우 자본 효율적인 방식으로 해결하고 있다. 씨게이트가 2015년~2023년 사이 3.5ZB의 스토리지를 출하하며 투자한 자본은 총 43억 달러로, 전체 하드 드라이브 매출의 약 5%에 불과하다. 그러나 NAND 산업의 경우 ZB당 약 670억 달러에 해당하는 금액을 투자한 것으로 나타나 하드 드라이브가 데이터센터에 ZB를 공급하는 것이 훨씬 더 효율적임을 알 수 있다. ⓒ Seagate 작업 부하 근거 없는 믿음 : 올 플래시 어레이(AFA)만이 최신 엔터프라이즈 작업 부하의 성능 요구를 충족할 수 있다. 사실 : 엔터프라이즈 스토리지 아키텍처는 일반적으로 디스크 또는 하이브리드 어레이, 플래시, 테이프를 사용하여 특정 작업 부하의 비용, 용량, 성능 요구 사항에 최적화할 수 있도록 미디어 유형을 혼합한다. 기업이 플래시 없이는 최신 작업 부하의 성능 수요를 따라잡지 못할 위험이 있다는 주장은 다음과 같은 3가지 이유로 반박 가능하다. 첫째, 대부분의 최신 작업 부하에는 플래시가 제공하는 성능상의 이점이 필요하지 않다. 전 세계 데이터의 대부분은 클라우드와 대규모 데이터센터에 저장되어 있으며, 이러한 환경에서는 작업 부하 중 극히 일부에만 상당한 성능이 필요하다는 파레토 법칙을 따르고 있다. 둘째, 예산 제약이 있고 데이터 세트가 빠르게 증가하는 기업들은 성능뿐만 아니라 용량과 비용의 균형을 맞춰야 한다. 플래시 스토리지는 읽기 집약적인 시나리오에서는 탁월한 성능을 발휘하지만 쓰기 작업이 증가하면 내구성이 떨어져 오류 수정과 오버프로비저닝에 추가 비용이 발생한다. 또한, 대규모 데이터 세트나 장기 보존의 경우 영역 밀도가 증가하는 디스크 드라이브가 더 비용 효율적인 솔루션일 뿐만 아니라 수천 개의 하드 드라이브를 병렬로 활용하면 플래시를 보완하는 성능을 달성할 수 있다. 셋째, 수많은 하이브리드 스토리지 시스템은 다양한 미디어 유형의 강점을 단일 유닛에 원활하게 통합하고 최대한으로 활용할 수 있도록 세밀하게 조정된 소프트웨어 정의 아키텍처를 사용한다. 이러한 스토리지는 유연성을 제공하므로 기업은 지속적으로 변화하는 요구 사항에 따라 스토리지 구성을 조정할 수 있다. AFA와 SSD는 고성능의 읽기 집약적인 작업에 매우 적합하다. 하지만 하드 드라이브가 이미 훨씬 낮은 TCO로 제공하는 기능을 AFA로 불필요하게 비싼 방법으로 제공하는 것은 비용 효율적이지 않을 뿐만 아니라, AFA가 하드 드라이브를 대체할 수 있다고 주장하는 근거가 될 수 없다.