지난 한 해 동안 많은 기업이 생성형 AI를 처음 경험했다. 2024년에는 생성형 AI가 일상 업무의 일부로 자리 잡기 시작했다. 지난 6개월 동안 생성형 AI의 사용은 거의 두 배로 증가했다. 직원들은 무료로 제공되는 서비스를 이용해 더 빠르고 창의적으로 업무를 수행하기 위해 다양한 실험을 하고 있다.
링크드인에서는 프로필에 AI 기술을 추가하는 전문가가 크게 증가했으며, 기업 경영진 대다수는 AI 기술이 없는 사람을 고용하지 않을 것이라고 말한다. 이처럼 기업은 AI가 비즈니스에 필수적이라는 데는 동의하지만, 조직에 AI의 진정한 이점을 누릴 수 있는 계획과 비전이 부족하다고 생각하는 경우가 많다. 즉각적인 투자 수익을 보여줘야 한다는 압박감으로 인해 AI의 불가피성에도 불구하고 일부 기업은 결정을 미루기도 한다.
AI의 잠재력 최대한 실현하기
이제 직원과 관리자 모두에게 과제는 단순한 실험 단계를 넘어 일상 업무에 생성형 AI를 구현하는 것이다. 이미 AI를 광범위하게 활용하고 있는 파워 유저는 이 기술이 엄청난 이점을 제공한다는 것을 잘 알고 있다. 최근 링크드인과 마이크로소프트가 발표한 2024년 업무 트렌드 보고서에 따르면, 생성형 AI는 업무량을 더 쉽게 관리하고(92%), 더 창의적으로 사고하며(92%), 가장 중요한 업무에 집중하는 데(93%) 도움이 되는 것으로 나타났다.이런 변화의 흐름에 나머지 인력을 동참시키기 위해 기업은 AI 기술에 전략적으로 접근하고 적재적소에 투자해야 한다. 또한 어떤 영역에서 어떤 AI 기술이 중요한지 면밀히 검토해야 한다. 어떤 분야에서는 기술 자체가 중요할 수 있지만, 또 다른 다른 분야에서는 창의적, 사회적, 정서적 기술이 중요할 수도 있다.
링크드인의 최근 데이터 분석에 따르면, 특히 소프트 스킬은 업무 세계에서 AI의 영향력이 커지고 있음에도 불구하고, 혹은 그 때문에 더욱 중요한 것으로 나타났다. 특히 커뮤니케이션, 팀워크, 리더십과 같은 지극히 인간적인 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서 기업은 AI를 도입할 때 AI 도구와 기술에 투자하는 동시에 직원들이 소프트 스킬을 개발할 수 있도록 지원해야 한다.
AI 역량을 제대로 갖춘 인력을 구축하려면 적절한 도구를 제공하는 것뿐만 아니라 이 주제를 총체적으로 바라보고 기업이 직원들에게 AI의 가능성에 대해 민감하게 반응하고 교육하는 AI 문화를 조성하는 것이 필요하다. 기업에 따라 온라인 강좌, 웨비나 또는 AI에 초점을 맞춘 직원 이벤트 등 적합한 형식은 다를 수 있지만, 중요한 것은 이 주제가 '상향식 운동'이 아니라 ‘하향식’으로 추진되어야 한다는 것이다.
첫 번째 단계로, AI가 어떤 기술과 역할을 창출하거나 강화할 수 있는지, 그리고 AI가 어떤 업무를 대신 수행할 수 있는지 분석해야 한다. AI 엔지니어, 데이터 과학자, AI 트레이너, AI 윤리학자 또는 AI 전략가와 같은 새로운 AI 직무 프로필이 등장하고 있으며, 기업은 이런 역할을 어떻게 채용하고 팀에 통합할 수 있는지 파악해야 한다. 이런 상황에서 AI 분야의 목표 기술 개발을 통해 회사 내부의 이동성을 촉진하는 것이 합리적일 수 있다.
기업 내 다양성을 향상시키는 AI
AI는 또한 기업이 더 포용적이고 다양하며 공정한 업무 환경을 조성할 수 있는 기회를 제공한다. 이제 AI가 다양한 집단의 교육, 고용, 개발 기회에 대한 접근을 제한하는 장벽과 편견을 무너뜨리는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 탐구해야 한다. 올바른 접근 방식을 통해 AI는 조직 내 다양성과 포용성을 증진하고 평등한 기회와 사회적 이동성을 지속 가능하게 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.동시에 AI의 사용 및 배포와 관련된 윤리적 책임을 인식해야 한다. 생성형 AI로 인해 발생할 수 있는 편견과 편견의 잠재적 영향을 명확히 이해하고, 이런 도구를 사용할 때마다 그 결과를 비판적으로 살펴보는 것이 중요하다.
하지만 가장 중요한 점은 적절한 실행 시기이다. 마냥 기다릴 수는 없기 때문이다. 업무의 미래는 이미 다가왔으며, AI에 우선순위를 두고 심도 있게 탐구하는 기업만이 경쟁 우위를 빠르게 확보할 수 있다. 올바르게 활용한다면, AI는 업무 세계를 개선할 수 있는 엄청난 기회를 제공한다.
*Marc Nissen은 LinkedIn Talent Solutions Director이다.
editor@itworld.co.kr
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“작지만 큰 영향력” 하드 드라이브의 나노 스케일 혁신
ⓒ 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.