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AI 도입에 따른 에너지 요구사항을 완벽히 예측하지 못한 기업

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변화의 동인: AI 도입에 따른 에너지 비용과 데이터 과제 Drivers of Change: Meeting the Energy and Data Challenges of AI Adoption

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Pure Storage

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발행 날짜 :

2023년 11월 16일

주요 내용 :

퓨어스토리지가 웨이크필드 리서치와 공동으로 실시한 ‘AI 도입에 따른 에너지 비용과 데이터 과제 설문조사’ 결과 보고서를 발표했다. ‘변화의 동인: AI 도입에 따른 에너지 비용과 데이터 과제(Drivers of Change: Meeting the Energy and Data Challenges of AI Adoption)’라는 제목의 보고서는 AI 도입에 있어 기업이 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. 이번 설문조사는 미국과 유럽 전역의 임직원 수 500명 이상 기업의 IT 구매담당자 500명을 대상으로 실시됐다. 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. 또한 IT 구매담당자의 73%는 AI 도입에 따른 에너지 요구사항을 완벽히 예측하지 못했다고 응답했다. 응답자의 73%는 AI가 특정 분야에서 데이터 관리 업그레이드를 요구했거나 요구할 것이라고 답했다. 구체적인 업그레이드 분야로는 데이터 관리 툴(48%), 데이터 관리 프로세스(46%), 데이터 스토리지 인프라(46%)가 꼽혔다. 이런 어려움으로 인해 기업은 AI 도입 이후 IT 인프라를 업데이트하거나 전면 점검해야 하는 상황에 직면하고 있다. 응답자의 96%는 이미 IT 인프라를 업데이트했거나 업데이트할 계획이며, IT 구매담당자의 29%는 AI로 인해 전면적인 점검이 필요할 것이라고 답했다. AI 도입은 기업의 ESG 목표 달성에도 영향을 미치고 있다. 응답자의 89%는 AI 도입 후 IT 인프라를 업그레이드한 결과 ESG 목표를 달성하기 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, 대부분 기업은 AI의 이점을 극대화하는 데 필수적인 고성능 데이터 수요와 에너지 요구사항 충족을 위한 인프라가 부족한 상황이다. 이런 한계는 목표 달성을 비롯한 중요한 기업 이니셔티브를 지원하기 위해 AI를 성공적으로 구현하는 데 걸림돌이 된다. IT 구매담당자 대다수는 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 기업에 새로운 도전 과제를 제시하고 있음을 보여준다. AI 도입을 성공적으로 수행하기 위해서는 기존 IT 시스템을 넘어서는 보다 스마트한 인프라가 필수적이다. 레거시 시스템은 ML 등 AI를 최대치로 활용하기 위한 방대한 AI 데이터 파이프라인을 지원하지 못하기 때문이다. AI 도입이 가속화됨에 따라 IT팀은 효과적인 운영을 보장하기 위해 효율적이고 안정적인 고성능 인프라를 갖추어야 한다. 퓨어스토리지 CTO 롭 리는 “AI 시대에는 전력 및 데이터 수요가 급격히 증가한다. 적절한 AI 지원 데이터 인프라에 투자하는 것은 효과적인 배포와 에너지 효율성뿐 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 IT 리더에게 중요한 인사이트를 제공한다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr

AI를 배포하고 활용할 준비가 된 기업

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AI 준비도 지수 AI Readiness Index

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Cisco

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발행 날짜 :

2023년 11월 16일

주요 내용 :

AI로 인해 인프라 워크로드가 증가할 것임을 인식하고 있는 기업은 95%에 달했지만, AI의 복잡한 요구사항을 처리할 만큼 충분히 유연한 네트워크를 갖춘 기업은 단 17%에 불과한 것으로 나타났다. 이런 격차를 고려하면 높은 열기에도 불구하고 AI가 대규모로 광범위하게 배포되기에는 아직 이르다고 볼 수 있다. ⓒ Getty Images Bank 이는 시스코가 AI 기술에 대한 관심과 활용 능력을 측정하기 위해 8,000개 글로벌 기업을 대상으로 실시한 첫 ‘AI 준비도 지수(AI Readiness Index)’ 설문조사에서 드러난 중요한 시사점 가운데 하나다. 오픈AI를 비롯한 여러 기업에서 LLM을 출시하면서 지난 12개월 동안 AI에 대한 관심은 높아졌다. 시스코 네트워킹 비즈니스 부문 부사장 겸 총괄 관리자인 조나단 데이비슨은 “클라우드가 모든 산업을 바꾸어 놓은 것과 마찬가지로 앞으로 AI도 모든 산업을 변화시킬 것이다. LLM은 데이터 포인트가 수백만 개에서 수십억 개 규모로 커질 정도로 성장했고, 이에 따라 전보다 훨씬 더 많은 것을 할 수 있게 됐다”라고 말했다. 많은 전문가가 AI에는 막대한 잠재력이 있다고 생각한다. 대표적으로 IDC는 생성형 AI 서비스, 소프트웨어 및 인프라에 대해 기업이 지출하는 비용이 올해 160억 달러(약 20조 7,000억 원)에서 향후 4년 동안 폭발적으로 증가해 2027년에는 1,430억 달러(약 184조 8,000억 원)에 이를 것으로 전망했다. 그러나 대부분 기업은 아직 준비가 되지 않았다. 시스코 준비도 지수 설문에 참여한 기업 중 AI 기반 기술을 배포하고 활용할 준비가 완전히 됐다고 답한 기업은 14%에 불과하다. AI를 위한 네트워크 준비 시스코는 현재 엔터프라이즈 네트워크 대부분이 AI 워크로드에 대비가 되지 않은 상태임을 확인했다. 많은 기업이 AI로 인해 인프라 워크로드가 증가할 것임을 알고 있지만, 복잡성을 처리할 만한 유연성을 완전히 갖춘 네트워크의 비율은 17%에 그쳤다. 시스코 연구팀은 “기업 23%는 현재 IT 인프라 내에서 새로운 AI 과제에 대처하기 위한 확장성이 제한적이거나 전혀 없는 상황이다. 3/4 이상의 기업은 AI로 인해 높아지는 성능 및 컴퓨팅 수요에 대응하려면 현재와 미래의 AI 워크로드를 지원하기 위해 데이터센터 GPU가 추가로 필요하게 될 것이다. 응답자 30%는 현재 네트워크의 지연과 처리량이 최적이 아니거나 부족하다고 답했으며, 48%는 미래의 요구 사항을 충족하기 위해서는 이런 부분에 대해 더 많은 개선이 필요하다는 데 동의했다”라고 밝혔다. 시스코 연구팀은 AI 워크로드 간의 빠른 데이터 전송을 촉진하기 위해서는 고대역폭 이더넷 인프라가 필수적이므로 대부분 AI 네트워크의 중심은 이더넷이 될 것으로 예상하면서, “이더넷 네트워크에 우선순위 흐름 제어(Priority Flow Control, PFC), 명시적 혼잡 알림(Explicit Congestion Notification, ECN)과 같은 소프트웨어 제어를 구현하면 특히 지연에 민감한 AI 워크로드를 위한 중단 없는 데이터 전송이 보장된다”라고 말했다. 시스코는 AI 준비를 위해 기업에 AI 워크로드 간의 데이터 전송을 최적화하기 위한 네트워크 구성 자동화 툴을 구축할 것을 권장하며, “자동화는 수동 개입을 줄이고 효율성을 개선하며 인프라가 AI 워크로드에 동적으로 적응할 수 있게 해준다. 이런 요소의 조합에 따라 회사 I/O의 풍족 또는 부족함이 결정된다. 이는 AI 활용에 성공하는 기업과 실패하는 기업을 구분하는 요소가 될 것”이라고 전망했다. 시스코의 AI 전략 데이비슨에 따르면, 시스코는 기업이 네트워킹 및 보안 과제에 대처하는 데 도움을 제공하기 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 예를 들어, 최근 시스코는 기업에서 기존 데이터센터 이더넷 네트워크를 사용하여 AI 워크로드를 지원하는 방법을 정의하는 ‘AI/ML 애플리케이션을 위한 데이터센터 네트워킹 블루프린트(Data Center Networking Blueprint for AI/ML Applications)’를 공개했다. 시스코 측은 데이터센터 AI 블루프린트의 핵심 구성요소가 ASIC당 최대 25.6Tbps 대역폭을 지원하고 “현재 사용 가능한 하드웨어와 소프트웨어 기능을 통해 적절한 지연과 혼잡 관리 메커니즘, 텔레메트리를 제공해 AI/ML 애플리케이션의 요구사항을 충족하는” 시스코의 넥서스 9000(Nexus 9000) 데이터센터 스위치라고 설명했다. 또한 가상화 및 컨테이너 환경과 컨버지드 및 하이퍼컨버지드 인프라 옵션에 초점을 맞춘 레드햇, 엔비디아, 오픈AI, 클라우데라의 4가지 새로운 AI를 위한 시스코 검증 설계(Cisco Validated Designs) 블루프린트도 발표했다. AMD, 인텔, 뉴타닉스, 플래시스택 및 플렉스팟의 검증된 AI 모델은 이미 보유하고 있다. 시스코는 이들 모델을 기반으로 앤서블(Ansible) 기반 자동화 플레이북을 구축하고 있다. 시스코는 고객이 시스코의 인터사이트(Intersight) 클라우드 기반 관리 및 오케스트레이션 시스템과 이를 함께 사용해 모델에 자체 데이터를 자동으로 주입하고, 네트워크 엣지와 데이터센터를 포함한 자체 인프라에서 사용 가능한 리포지토리를 구축할 수 있다고 설명했다. 자체 웹엑스(Webex) 협업 플랫폼에는 AI 기반 코덱을 추가했다. 시스코에 따르면, 여기에는 실시간 커뮤니케이션을 다시 정의하고 오디오 품질 문제를 해결해주는 생성형 AI 기능이 포함된다. 해당 오디오 코덱은 연결 상태가 좋지 않은 지역에서도 네트워크 상태에 관계없이 선명한 오디오를 제공한다. AI로 인한 보안 과제 시스코 설문 조사에서 기업 97%는 AI 모델에 사용되는 데이터에 대한 어느 정도의 보호 수단을 두고 있으며, 68%는 이런 AI 모델에 대한 공격을 감지할 능력을 갖춘 것으로 나타났다. 시스코 연구팀은 “AI 도입에 따르는 사이버보안 위협에 대한 준비 태세는 미흡하다. 기밀 데이터와 민감 데이터를 포함해 더 많은 데이터가 AI로 처리되므로 악의적 행위자가 이런 시스템을 대상으로 공격을 감행할 만한 유인 요소는 더 커지고, 그만큼 기업이 처한 위험도 더 높아진다”라고 지적했다. 또한 리더의 1/4은 기업이 AI 워크로드와 관련된 보안 위협을 제한적으로 인식하거나 아예 인식하지 못하고 있다고 말했다. 다만 시스코는 기업 77%가 최소한 고급 암호화 또는 종단간 암호화를 구현해서 AI 모델에 이용되는 데이터를 보호하고 있다는 점은 고무적이라고 전했다. 그 외에 시스코의 AI 준비도 지수에서 흥미로운 점은 다음과 같다. AI 관련 기술 중 배포가 완료된 비율이 가장 높은 것은 ML이다(35%). 현재 배포가 진행 중인 기술 중에서는 예측 AI와 생성형 AI가 각각 41%와 40%로 가장 많은 비율을 차지했다. AI 구축 시 전력 소비가 증가하고 있다. AI 모델에 내제된 복잡한 계산과 데이터 처리 작업은 기반 하드웨어, 특히 GPU와 데이터센터에서 더 많은 에너지를 필요로 한다. 시스코는 기업에서 더 높은 네트워크 대역폭, 더 높은 성능과 규모를 제공하고 전력 소비량은 줄일 수 있는 툴과 기술을 배포하는 방안을 고려해야 한다고 경고했다. 그러나 응답자 중 AI 환경의 전력을 최적화하기 위한 전용 인프라를 높은 수준으로 준비했다고 답한 응답자는 절반이 채 되지 않는 44%에 불과했다. 55%는 준비가 되지 않았거나 ‘어느 정도’ 준비돼 있다고 답했다. 시스코는 앞으로 AI 도입이 증가하면서 전력을 덜 소비하면서 더 많은 결과물을 생성하는 데 도움이 되는 기술을 채택하는 것이 경쟁 차별화 요소가 될 것으로 전망했다. 기술 공백과 리소스 부족은 여전히 과제로 꼽혔다. 절반에 가까운 응답자는(47%) 기업이 일반적인 수준의 리소스를 보유하고 있다고 답했다. 리소스가 매우 잘 갖춰져 있다고 느끼는 응답자(29%)와 리소스가 부족하거나 잘 모르겠다는 응답자(24%)의 비율은 거의 비슷했다. 직원 수가 1,500명 이상인 기업의 응답자들이 리소스가 부족하다고 느끼는 경우가 조금 더 많았고, 리소스 문제가 가장 큰 것으로 나타난 산업은 미디어, 통신, 교육, 천연자원이었다. 또한 응답자 37%는 AI 툴 및 기술에 대한 이해와 숙련도를 주요 기술 공백 항목으로 지목했다. 효과적인 데이터 분석 툴은 AI 애플리케이션 및 전체적인 데이터 전략과 밀접하게 연관된다. 전 세계 응답자의 2/3 이상(67%)은 복잡한 AI 관련 데이터 집합을 처리하는 분석 툴의 기능을 긍정적으로 평가했다. 그러나 설문 응답자의 74%는 사용 중인 데이터 소스 및 AI 플랫폼과 분석 툴이 완전히 통합지 않았다고 답했다. 실제로 응답자의 31%는 툴이 통합되지 않았거나(4%) 어느 정도만 통합돼 있다고(27%) 답했다. editor@itworld.co.kr

“직장에서 생성형 AI을 비윤리적으로 사용한 적 있다”

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직장 내 AI의 가능성과 함정 The Promises and Pitfalls of AI at Work

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Salesforce

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발행 날짜 :

2023년 11월 15일

주요 내용 :

생성형 AI 도입이 확산하는 가운데, 직원이 승인되지 않은 도구를 사용하지 못하도록 정책을 명확하게 정의해 잠재적으로 기업을 위험에 빠뜨릴 수 있는 상황을 방지해야 할 필요성이 절실히 요구되고 있다. 이는 14개국에 걸친 약 1만 4,000명의 정규직 직원을 대상으로 세일즈포스가 최근 실시간 주요 설문조사 결과다. ⓒ Getty Images Bank 조사 결과, 1/4 이상의 직장인(28%)이 직장에서 생성형 AI를 사용하고 있으며, 이 중 절반 이상은 고용주의 승인이나 허가 없이 사용하는 것으로 나타났다. 응답자의 32%는 조만간 생성형 AI를 사용할 계획이라고 답했다. 생성형 AI 사용이 증가하는 주된 이유는 해당 기술이 생산성을 개선한다는 사실을 많은 사람이 인식했기 때문이다. 생성형 AI 사용자 71%는 이런 도구가 업무 생산성을 높여준다고 답했으며, 58%는 이 기술이 업무 몰입도를 높여준다고 답했다. 특히 응답자 거의 절반에 달하는 응답자는 생성형 AI 관련 전문 지식을 개발하면 직무 만족도를 높이고 직장을 더 잘 찾을 수 있으며, 소득을 높이는 데 도움이 될 것이라고 답했다. 이는 기술 성장에 좋은 징조다. 맥킨지에 따르면, 생성형 AI는 잠재적으로 전 세계 경제에 연간 2조 6,000억 달러에서 4조 4,000억 달러에 이르는 부가가치를 창출할 수 있다고 예상했다. 정책 부재, 보안 위험으로 이어질 수 있어 세일즈포스가 올 초 실시한 설문조사에서는 응답자의 73%가 생성형 AI에 위험성이 있다고 답했다. 생성형 AI 사용에 따르는 위험은 부정확한 결과와 지식 재산권 침해가 대표적이다. 하지만 안전하고 승인된 도구에 대한 정책과 명확성이 부족함에도 불구하고 생성형 AI 사용이 계속 증가하고 있다는 점은 보안 위험으로 이어질 수 있다. 이번 조사에 따르면, 허가되지 않거나 금지된 생성형 AI 도구 사용률은 인도에서 가장 높았다. 인도 지역 응답자의 64%가 경력 발전을 위해 이런 도구를 사용한다고 답했다. 비승인 생성형 AI 도구 사용률이 가장 낮은 국가는 43%가 사용한다고 답한 네덜란드였다. 명확하게 정의된 사용 정책이 없으면 기업은 위험에 노출될 뿐더러 생성형 AI의 잠재력을 충분히 실현하지 못할 수 있다. 약 79%의 기업이 생성형 AI 사용과 관련해 명확하게 정의된 정책을 마련하지 않은 것으로 나타났다. 이 중 15%는 업무에 생성형 AI를 사용하는 정책을 느슨하게 정의하고 있으며, 37%는 정책이 없고 나머지 27%는 잘 모른다고 응답했다. 생성형 AI의 비윤리적 사용 무단 사용이 증가함에 따라 생성형 AI의 작업을 자신의 작업인 것처럼 전달하는 등의 비윤리적인 활동도 생겨나는 것으로 나타났다. 응답자의 약 64%는 생성형 AI의 작업을 자신의 작업으로 속였으며, 41%는 취업 기회를 얻기 위해 자신의 생성형 AI 활용 역량을 과대포장하는 것을 고려한 적 있다고 답했다. 세일즈포스 조사에서는 교육 부족이라는 문제점도 드러났다. 약 70%의 응답자가 직장에서 안전하고 윤리적으로 생성형 AI를 사용하는 방법에 대한 교육을 이수하지 않았거나 전혀 받지 못했다. 세일즈포스의 최고 윤리 및 인도적 사용 책임자인 파울라 골드먼은 블로그 게시물에서 “명확한 가이드라인을 통해 직원은 AI의 위험을 이해하고 대처하는 동시에 혁신을 활용해 경력을 향상할 수 있다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr

2024년 전 세계 퍼블릭 클라우드 서비스 예상 지출액

900조

원

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자료 제목 :

2024년 전 세계 퍼블릭 클라우드 서비스에 대한 최종 사용자 지출액 Worldwide Public Cloud End-User Spending in 2024

자료 출처 :

Gartner

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발행 날짜 :

2023년 11월 13일

주요 내용 :

가트너가 2024년 전 세계 퍼블릭 클라우드 서비스에 대한 최종 사용자 지출액이 6,788억 달러에 이를 것이라고 전망했다. 2023년 지출 전망치인 5,636억 달러보다 20.4% 증가한 수치다. 가트너 부사장 시드 내그는 “현재 클라우드는 필수 불가결한 요소다. 이제 클라우드 모델이 비즈니스 성과를 주도하는 것이 아니라 비즈니스 성과에 의해 클라우드 모델이 형성됨에 따라 클라우드 공급업체의 판도가 바뀌고 있다”라고 말했다. 이어 “일례로 생성형 AI 서비스를 배포하는 조직은 필요한 인프라의 규모를 감안해 퍼블릭 클라우드를 고려한다. 효과적인 배포를 위해 클라우드 공급업체에 비용, 경제성, 주권, 개인정보 보호 및 지속가능성과 관련된 비기술적 문제의 해결을 요구할 것이다. 이를 지원하는 하이퍼스케일러는 생성형 AI 채택이 증가함에 따라 새로운 수익 기회를 확보할 수 있을 전망”이라고 설명했다. 2024년에는 클라우드 시장의 모든 부문이 성장할 것으로 예상된다. 서비스형 인프라(IaaS)가 26.6%로 가장 높은 최종 사용자 지출 증가율을 보일 것으로 예상되며, 서비스형 플랫폼(PaaS)이 21.5%로 그 뒤를 이을 것으로 보인다. 한편 산업 클라우드 플랫폼의 지속적인 성장세는 클라우드 지출을 촉진하는 또 다른 주요 트렌드다. 산업 클라우드 플랫폼은 기본적인 서비스형 소프트웨어(SaaS), PaaS 및 IaaS를 조합해 구성 가능한 기능을 갖춘 완제품 형태로 제공함으로써 산업과 관련된 비즈니스 성과를 지원한다. 가트너는 2027년까지 70% 이상의 기업이 산업 클라우드 플랫폼을 사용해 비즈니스 이니셔티브를 가속화할 것으로 예측했다. 이는 2023년에 15% 미만이었던 수준에서 크게 상승한 수치다. 내그는 “생성형 AI 도입은 산업 클라우드 플랫폼의 성장에도 기여할 것이며, 다양한 산업 분야에 적용 가능한 생성형 AI 모델은 상당한 커스터마이징을 필요로 할 수 있으며, 이는 확장성과 비용 효율성에 영향을 미친다. 퍼블릭 클라우드 공급업체는 산업 클라우드, 소버린 클라우드(Sovereign Cloud) 및 분산 클라우드에 적용되는 것과 동일한 접근 방식 기반으로 구축함으로써 책임감 있는 맞춤형 생성형 AI 도입 파트너로 자리매김할 수 있을 것”이라고 조언했다. editor@itworld.co.kr

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보안에 배정된 IT 예산은 전체의

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2023 신뢰의 현황 보고서 The State of Trust Report 2023

자료 출처 :

Vanta

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발행 날짜 :

2023년 11월 09일

주요 내용 :

밴타(Vanta)가 호주, 프랑스, 독일, 영국, 미국의 기업 책임자 2,500명을 대상으로 보안 및 신뢰 관리의 과제와 기회를 파악한 조사 결과를 발표했다. 기업 책임자 2/3 이상이 보안 및 규정준수 조치를 개선해야 한다고, 1/4은 기업 보안과 규정준수 조치를 개선해야 한다고 각각 답했다. 이번 조사 결과에서는 생성형 AI의 급격한 도입과 공격 표면 확장, 예산 축소로 기업이 고객 신뢰를 유지하하기 위해 보안 태세를 개선하고 입증해야 하는 필요성이 시급한 것으로 나타났다. 전 세계적 규제가 계속 진화하고, 준수할 표준도 늘어나는 것이 시급한 문제다. 보고서에 따르면, AI 도입으로 안전한 데이터 관리가 한층 더 어려워지고 있으며, 생성형 AI가 신뢰를 약화시킬 가능성도 있다. ⓒ Getty Images Bank 보고서는 LLM이 방대한 가중 데이터 포인트를 사용하기 때문에 적절한 가드레일이 없으면 의사 결정 투명성이 제한되는 등 생성형 AI에 내재된 위험을 업계가 인식하고 있다고 밝혔다. 설문조사 응답자의 54%는 AI 관련 규제가 마련되면 더욱 편안하게 투자할 수 있을 것이라고 답했다. 사이버 보안 업체 리버세이프(RiverSafe)의 조사에 따르면, 보안 책임자의 95%가 AI 사이버 보안에서 동일한 목표를 세운 것으로 나타났다. “고삐 풀린 AI : 사이버 위험 탐색(AI Unleashed: Navigating Cyber Risks)”이라는 이 보고서는 250명의 사이버 보안 책임자가 AI가 보안에 미치는 영향을 어떻게 생각하는지 조사한 결과를 담고 있다. 보안과 규정준수 전략 있어야 고객 신뢰 커진다 응답자의 2/3은 고객사, 투자자, 공급업체가 보안 및 규정준수에 대한 증거를 더욱 많이 찾고 있다고 답했다. 3/4(70%)은 보안 및 규정준수 전략이 강화되면 고객 신뢰가 높아지고 비즈니스에 긍정적인 영향을 미친다고 응답했다. 72%는 보안 및 규정준수 전략이 더 효율적일 것이라는 데에 동의했다. 41% 기업은 내부 감사 보고서를, 37%는 외부 감사를, 36%는 보안 설문을 마련하지만 12%는 증거를 제공하지 않거나 요청 시 제공할 수 없음을 인정했다. 미국에서는 10%로 가장 낮았지만 호주의 경우 16%로 조사 대상 국가 중 가장 비율이 높았다. 위험 가시성·자원 제약이 보안과 규정준수에 미치는 영향 보고서에 따르면 위험 가시성과 자원 제약도 기업의 보안과 규정준수 개선 역량에 중요한 역할을 맡고 있다. 그러나 소속 기업의 위험 가시성이 강력하다고 평가한 응답자는 40%에 불과했다. 가장 큰 사각지대 2가지는 ID 및 액세스 관리(IAM, 39%)와 규정을 준수하지 않는 데이터 처리(38%)로 나타났다. 한편, 응답자의 60%는 전 세계 경제 상황이 악화되면서 소속 기업이 IT 예산을 삭감했거나 삭감할 것이라고 답했고, 4명 중 1명은 IT 직원 감축을 경험했다고 답했다. 또한 IT 전체 에산 중 보안에 배정되는 예산은 평균 9%에 불과해 자원 제약이 더욱 심화되는 것으로 나타났다. 조사에 따르면, 외부에서 보안을 입증할 때 가장 큰 과제는 인력 부족(33%)과 수작업을 대체할 자동화(32%)였다. 밴타 트러스트 센터 밴타는 보고서를 발행하며 기업이 보안 및 규정준수 상태를 확인하고 신뢰를 구축하며, 보안 검토 절차를 간소화하도록 지원하는 반타 트러스트 센터 서비스를 출시했다고 발표했다. 밴타에 따르면 트러스트 센터는 밴타 AI를 사용해 보안 및 영업 팀을 방해하는 수동적이고 반복적인 작업을 크게 줄이고 시간과 자원을 확보하는 동시에 고객 신뢰를 강화할 수 있다. 밴타는 트러스트 센터로 보안 설문조사 소요 시간을 단축하고, 산재된 보안 정보 수집을 자동화해 거래 일정을 30% 단축할 수 있으며, 고급 워크플로우로 공급업체 보안 수준을 평가하는 데 필요한 정보를 셀프 서비스할 수 있어 운영 효율성을 높일 것이라고 주장했다. editor@itworld.co.kr

“더 신뢰할 수 있는 데이터가 필요하다”

넘버스

자료 제목 :

2023 데이터와 애널리틱스 현황 The State of Data and Analytics Report

자료 출처 :

Salesforce

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발행 날짜 :

2023년 11월 02일

주요 내용 :

생성형 AI의 급속한 발전으로 분석 및 IT 리더는 데이터 전략 및 데이터 관리와 관련하여 더 많은 압박을 받는 것으로 나타났다. 최근 IT 임원을 대상으로 진행된 여러 설문 조사 결과를 비교해보며 생성형 AI 시대 앞서나갈 수 있는 팁을 얻어보자. ⓒ Getty Images Bank 11월 초 발표된 세일즈포스(Salesforce)의 데이터 및 분석 현황 보고서에 따르면 비즈니스 리더의 77%가 이미 생성형 AI의 혜택을 놓치고 있다고 우려하고 있으며, 마케팅 리더의 경우 그 비율이 88%에 달했다. 세일즈포스의 이번 조사 결과는 지난 9월에 발표된 IDC의 전 세계 최고 경영진 설문조사 2023-2024 결과와 일치한다. IDC 설문조사에 참여한 최고 경영진의 절반 이상이 새로운 투자를 위해 생성형 AI를 최우선으로 고려하고 있으며, 87%는 최소한 잠재적인 사용 사례를 검토하고 있다고 답했다. IT 리더들 역시 생성형 AI에 열광하고 있다. 파운드리가 최근 발표한 AI 우선순위 연구 2023에 따르면 IT 의사결정권자의 56%가 생성형 AI에 대해 더 많은 것을 배우고 싶어 하는 것으로 나타났다. IT 리더는 챗봇 및 가상 비서(56%), 콘텐츠 생성(55%), 산업별 애플리케이션(48%), 데이터 증강(46%), 개인화된 추천(39%)에 생성형 AI를 적용하고 있었다. 세일즈포스의 설문조사에 따르면, 소위 ‘AI 얼리어답터’는 이미 고객 서비스 해결 시간 단축, 매출 증대 등 생성형 AI로 혜택을 보고 있었다. 물론 이로 인해 데이터 관리 및 데이터 거버넌스를 구축의 중요성도 커지고 있다. 세일즈포스 보고서에 따르면 기술 리더의 87%는 AI의 발전으로 인해 데이터 관리의 우선순위가 높아졌으며, 92%는 신뢰할 수 있는 데이터가 그 어느 때보다 더 필요하다고 답했다. IT 리더들은 성공적인 생성형 AI 사용을 위한 요건으로 정확하고 완전하며 통합된 데이터(55%), 비즈니스에 대한 새로운 위협을 방지하기 위한 강화된 보안 조치(54%), 윤리적 사용 지침(30%) 등을 꼽았다. 세일즈포스의 자회사인 태블로 소프트웨어(Tableau Software)의 CEO인 라이언 아이타이(Ryan Aytay)는 “데이터 관리의 개념과 신뢰할 수 있는 데이터의 확보는 계속해서 중요해지고 있다”라며 “많은 고객이 AI로 데이터 관리가 더 중요해지고 말하고 있다. 심지어 시급한 문제라고 보고 있다. 또한 오늘날 데이터에서 충분한 가치를 얻고 있다고 느끼지 못한다는 심각한 의견을 말하는 고객도 많다”라고 설명했다. 데이터 성숙도에 대한 단절 세일즈포스의 보고서에 따르면 분석 및 IT 리더들은 전반적으로 조직의 데이터 성숙도에 대해 자신감을 느끼고 있었다. 데이터 역량, 프로세스, 후원, 투자, 비전 등의 요소를 고려했을 때, 리더의 37%는 조직의 데이터 성숙도가 동급 최고 수준이라고 답했으며, 또 다른 57%는 데이터 성숙도가 업계 표준과 동등하다고 답했다. 데이터 성숙도가 업계 표준에 미치지 못하거나 존재하지 않는다고 생각하는 리더는 6%에 불과했다. 기술 리더는 데이터의 정확성에 대해서도 가장 자신감이 높았다. 세일즈포스는 데이터 및 분석 부서의 57%와 IT 부서의 53%가 데이터 정확성에 대해 완전히 확신한다고 답했다. 데이터에 의존하는 현업 부서는 훨씬 더 회의적이었으며, 마케팅(45%), 영업(42%), 서비스(40%) 부서의 리더는 조직 데이터의 정확성에 대해 덜 확신한다고 답했다. 아이타이는 “궁극적으로 데이터가 최신성을 가졌는지가 매우 중요하다”라며 “옳고 그름의 문제가 아니다. 영업 리더는 실시간으로 데이터가 필요하다. 데이터가 24~48시간이 지난 것이라면 최신 데이터가 아니므로 기술적으로 잘못된 것이다”라고 설명했다. 그럼에도 불구하고 기술 리더의 94%는 데이터에서 더 많은 가치를 얻어야 한다고 답했으며, 78%는 조직에서 데이터로 비즈니스 우선순위를 추진하는 데 어려움을 겪고 있다고 답했다. 데이터 관련해서 리더가 우선시하는 영역은 데이터 품질 개선, 보안 및 규정 준수 강화, AI 역량 구축, 전사적 데이터 해독 능력 향상, 도구 및 기술 현대화였다. 다만 목표를 세우는 건 간단할지 모르지만, 실제로 이를 달성하는 것은 어려운 일이다. 특히 AI에 대한 단기 및 장기 전략을 말할 때는 주변인을 설득해야 하는 과정을 거쳐야 한다. 이해관계자의 불만 이러한 성공을 위해서는 통합 데이터 전략이 필수적이다. IT 리더의 59%는 통합 데이터 전략이 없다고 답했으며, 이는 생성형 AI를 구현하는 데 있어 가장 큰 우려 사항이라고 표현했다. 또한 60%는 생성형 AI가 현재 기술 스택에 통합되지 않을 것이라고 설명했다. 아이타이는 “최고 데이터 책임자, 즉 IT 책임자에게 '데이터 전략이 일치하고 있습니까?"라고 묻는다면 당연히 일치한다고 생각할 수 있다”라며 “하지만 비즈니스의 다른 이해관계자가 매일 필요로 하는 것과 정말 일치할까? 내가 영업 리더라면 내 파이프라인을 알아야 한다. 예측을 알아야 한다. 얼마나 많은 담당자를 고용했는지 알아야 한다. 예정된 이벤트가 무엇인지 알아야 한다. 하지만 이러한 정보가 IT 팀과 연결되어 있지 않고 IT 팀이 나와 같은 방식으로 생각하지 않는다면 실제로 조정된 전략을 세우기가 매우 어렵다”라고 설명했다. 세일즈포스는 현업 부서 리더의 41%가 조직의 데이터 전략이 비즈니스 목표와 거의 또는 전혀 일치하지 않는다고 생각하는 반면, 분석 및 IT 리더의 37%는 같은 생각을 가지고 있다는 사실을 발견했다. 이런 차이는 공유된 KPI의 부족이 이 문제의 근본 원인일 수 있다. 기술 리더의 60% 이상이 비즈니스 팀의 데이터 활용 또는 인사이트 도출 속도에 대해 잘 모른다고 인정했으며, 68%는 데이터 수익 창출의 가치를 추적하지 않아 데이터 이니셔티브의 ROI를 효과적으로 정량화하기 어렵다고 답했다. 아이타이는 영업팀이 고객과의 아웃바운드 커뮤니케이션을 자동화하고 싶을 수도 있지만, 외부 생성형 AI를 사용하면 회사의 독점 데이터가 공개 대규모 언어 모델(LLM)로 유출될 위험이 있다고 지적했다. 그는 “IT 및 데이터 부서와 협력하는 경우 더 신뢰할 수 있는 방식으로 작업을 수행해 볼 수 있다. 민감 데이터를 가리고 데이터 관련 작업이 중단되지 않고 규정 준수를 보다 확실히 지키는 식이다”라고 말했다. 실제로 비즈니스 리더와 기술 리더 모두 ‘보안 위협’을 데이터 프로젝트에서 중요한 과제로 꼽았다. 새로운 데이터 소스를 통합하고 새로운 기술을 활용할 기회가 늘어남에 따라 취약점도 증가하고 있기 때문이다. 조직의 데이터 양과 복잡성이 증가함에 따라 위협 표면도 확장된다는 문제도 있다. 파운드리의 설문조사에 따르면 IT 리더의 45%가 보안과 개인정보 보호가 생성형 AI와 기존 시스템의 통합에 영향을 미치는 요소라고 생각하는 것으로 나타났다. IDC의 설문조사에서도 응답자의 45% 이상이 보안 문제가 생성형 AI 이니셔티브 구현과 관련된 가장 큰 과제라고 생각하고 있었다. 또한 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 데이터 조화의 어려움이 가중되어 데이터 소스에서 가치를 추출하기가 점점 어려워지고 있다. 기술 리더의 3분의 2 이상이 향후 1년간 데이터 양이 평균 22% 증가할 것으로 예상했다. 세일즈포스는 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터 거버넌스와 데이터 문화를 구축하는 것이 핵심이라고 조언했다. 데이터 거버넌스는 조직 내에서 누가 데이터 자산에 대한 권한과 통제권을 가지고 있는지, 그리고 정보를 수집, 관리, 저장, 측정 및 전달하는 일련의 규칙 또는 정책을 포함하여 이러한 데이터 자산이 어떻게 사용될 수 있는지를 정의하는 시스템이다. 조직은 데이터 전략의 이러한 근본적인 측면을 파악해야 한다. 그렇지 않으면 생성형 AI로 인한 리스크가 실제 현실로 나타나고 데이터 기반 의사 결정 및 데이터 관련 발전을 저해할 수 있다. ciokr@idg.co.kr

2027년 생성형 AI 솔루션 예상 지출 규모

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한국IDC

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발행 날짜 :

2023년 10월 31일

주요 내용 :

한국IDC는 2023년 전 세계 생성형 AI 솔루션 지출이 약 160억 달러 규모를 기록할 것이라고 발표했다. 5년간의 연평균 성장율(CAGR)은 73.3%로, 2027년 해당 시장 지출은 1,430억 달러 규모를 형성할 것으로 전망된다. 생성형 AI 관련 솔루션이 단순한 도입을 넘어 기업의 디지털 비즈니스 제어 플랫폼의 기반 요소로 부상하면서 해당 시장은 견조한 성장세를 유지할 것으로 분석됐다. IDC에 따르면 생성형 AI 솔루션 지출은 전체 AI 지출 증가율의 2배 이상으로, 같은 기간 전 세계 IT 지출의 연평균 성장율보다 약 13배 큰 것으로 나타났다. 생성형 AI 기술 지출의 시장 점유율을 살펴보면 예측 기간 말인 2027년까지 전체 AI 지출에서 28.1%를 차지할 것으로 나타났다. 이는 2023년 9.0%에서 대폭 증가한 수치다. IDC 전 세계 AI 및 자동화 부문 리서치를 담당하는 리투 조티 그룹 부사장은 “생성형 AI는 일시적인 트렌드를 넘어 비즈니스 전반에 영향을 끼치는 혁신 기술”이라며 “윤리적이고 책임있는 생성형 AI 도입을 통해 산업 구조가 재편되고 궁극적으로 조직이 일하고 상호작용하는 방식을 변화시킬 것”이라고 강조했다. IDC는 조직이 초기 기술 실험 및 도입 단계에서 목표하는 활용 사례를 기반으로 보다 공격적인 디지털 전환 움직임을 보일 것으로 예상한다. 이를 통해 생성형 AI기술을 비즈니스 활동 전반에 걸쳐 광범위하게 채택하게 되면서 향후 몇 년간 생성형 AI에 대한 투자는 자연스럽게 발전할 전망이다. 기술 부문별 투자 규모를 살펴보면, 하드웨어, 서비스형 인프라(IaaS) 및 시스템 인프라 소프트웨어(SIS)를 포함한 생성형 AI 인프라가 기업의 기술 도입 단계에서 가장 큰 투자 영역을 차지하는 것으로 나타났다. 하지만 생성형 AI 서비스 부문이 연평균 성장률 76.8%을 기록하며 예측기간 말까지 인프라 부문을 점차 추월할 것으로 분석된다. 생성형 AI 소프트웨어 부문은 2023∼2027년 예측기간 내 가장 빠른 성장을 보일 것으로 예측된다. 마지막으로 생성형 AI 플랫폼/모델은 연평균 성장률 96.4%를 기록, 생성형 AI 애플리케이션 개발 및 배포(AD&D) 및 애플리케이션 소프트웨어는 연평균성장률 82.7%로 그 뒤를 이을 것으로 나타났다. IDC 월드와이드 리서치 그룹 부사장인 릭 빌러스는 “실리콘뿐만 아니라 네트워킹, 설비, 모델 신뢰도 및 AI 기술에 대한 업무의 변화 및 리소스 재분배로 인해 2025년까지 생성형 AI 지출 비율이 다소 제한적일 것”이라며 “기술 투자를 제한할 수 있는 다른 요인으로는 가격 책정, 프라이버시 및 보안에 대한 우려, 기술에 대한 소비자 반감, 정부 개입을 유발하는 실존적 위기 등 여러 요소가 있다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr

매출 50억 달러 이상 기업 가운데 '생성형 AI'를 도입한 비율

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AI 기반 자동화 현황 The State of AI-powered Automation

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UiPath

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발행 날짜 :

2023년 10월 24일

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“AI에 투자 중”이라고 답한 국내 CEO

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EY CEO 아웃룩 펄스 EY CEO Outlook Pulse

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발행 날짜 :

2023년 10월 24일

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글로벌 및 한국 최고경영자(CEO)들은 디지털 트랜스포메이션 전략의 일환으로 AI가 창출하는 혁신적인 기회를 수용하는 한편, 동시에 AI의 잠재적 위험에 대해 우려하고 있는 것으로 나타났다. 이 우려에도 불구하고 AI에 기업 차원의 적극적인 투자를 계획하고 있다고 밝혔으며, 한국 기업의 CEO가 글로벌 CEO보다 AI 투자 및 도입에 더욱 적극적인 양상을 보였다. EY한영의 컨설팅 조직인 EY컨설팅은 이 같은 내용을 담은 최신 ‘EY CEO 아웃룩 펄스(EY CEO Outlook Pulse)’ 설문조사 결과를 발표했다. 설문은 한국을 포함한 전 세계 16개국의 기업 CEO 1,200명 대상으로 AI에 대한 인식 및 AI 투자 계획을 조사한 것이다. 설문조사에 따르면, CEO들은 AI가 인간을 대체하는 역할이 아닌 더 많은 가치를 제공하는 기술이라고 인식했다. 응답자의 65%는 AI가 비즈니스 효율성을 높이고 새로운 혁신을 이끌어내는 원동력이라는 데에 동의했다. 또한 66%는 설령 AI가 인간의 일자리를 대체하더라도, AI 기술이 새로운 직업과 커리어 기회를 창출해 대체된 일자리를 상쇄할 것으로 생각하며 기술 발전에 대해 긍정적으로 생각을 갖고 있었다. 그러나 CEO들은 AI가 비즈니스에 가져올 수 있는 잠재적 이점을 수용하면서도, 새롭게 부상하고 있는 생성형 AI의 위험에 대해 우려하고 있는 것으로 나타났다. 특히 사이버 공격부터 가짜 뉴스, 딥페이크에 이르기까지 사회적, 윤리적, 보안적인 위험 등을 해결하려면 더 많은 노력이 필요하다는 점에 공감했다. 응답자의 3명 중 1명(65%)는 딥페이크를 만들거나 허위정보를 무분별하게 퍼뜨리는 등 AI를 잘못된 방식으로 사용하는 악용자들에 대응하려면 더 많은 조치가 필요하다고 답했다. 또한 67%는 AI의 윤리적 영향과 개인정보 보호와 같은 생활 전반에 미칠 영향을 더욱 주의 깊게 살펴보아야 한다고 주장했으며, 64%는 기업이 AI 기술의 의도치 않은 결과를 감독하기 위해 충분히 노력하고 있지 않다고 지적했다. 이런 우려에도 불구하고 CEO들은 AI가 비즈니스에 가져올 이점을 극대화하기 위해 투자 전략을 조정하고 있는 것으로 나타났다. 전세계 AI 기반 혁신 투자가 활기를 띠고 있는 가운데, 한국 CEO들은 글로벌 CEO들 보다 AI 투자와 도입에 더욱 적극적이었다. 현재 AI 기술 및 AI 기반 혁신에 적극적으로 투자하고 있다고 응답한 비율이 글로벌은 43%, 한국은 54%였다. 조사에 참여한 국내 CEO 절반 이상이 이미 AI에 투자를 진행했다고 밝힌 것이다. EY컨설팅 김수연 파트너는 “한국 CEO들이 글로벌 CEO보다 AI 투자에 적극적인 것은 신기술과 혁신을 적극적으로 받아들이는 성향이 반영된 결과”라며 “하지만 성급한 AI 도입은 실패와 매몰비용으로 이어질 수 있기 때문에 AI를 어떻게 활용하여 효익을 극대화할 것인지에 대한 기업내 합의가 선행되어야 하며, AI를 성공적으로 도입하기 위해서는 AI 결과물이 일관된 품질을 유지할 수 있도록 AI도입 계획 단계부터 유관 시스템과 연계하여 운영하는 방안을 충분히 고민해야 한다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr

2028년까지 하이퍼스케일 데이터센터 총용량 증가율

배

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하이퍼스케일 데이터센터 시장 전망 2023~2028 Hyperscale Data Center Forecasts 2023~2028

자료 출처 :

Synergy Research Group

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발행 날짜 :

2023년 10월 17일

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10년 이내에 기업에 큰 영향을 줄 것으로 예상되는 생성형 AI 관련 혁신

가지

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2023년 생성형 AI 하이프 사이클 Hype Cycle for Generative AI, 2023

자료 출처 :

Gartner

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발행 날짜 :

2023년 10월 11일

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“생성형 AI(Generative AI)는 최고 경영진의 최우선 과제가 되었으며 기초 모델을 넘어서는 새로운 도구에서 엄청난 혁신을 촉발했다. 의료, 생명과학, 법률, 금융 서비스, 공공 부문 등 다양한 산업 분야에서 생성형 AI에 대한 수요가 증가하고 있다. 이로 인해 많은 엔터프라이즈 애플리케이션에 점점 더 많이 생성형 AI 가 핵심 기술로 탑재되고 있다." 가트너가 '2023년 생성형 AI 하이프 사이클(Hype Cycle for Generative AI, 2023)'을 발표하고, 기업용 애플리케이션에 점점 더 많이 탑재되고 있는 핵심 기술을 소개했다. 앞으로 10년 이내에 기업과 조직에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 생성형 AI 관련 혁신으로, 생성형 AI 애플리케이션(GenAI-Enabled Applications), 파운데이션 모델(Foundation Models), AI TRiSM(AI Risk and Security Management)를 꼽았다. 가트너가 2023년 생성형 AI 라이프 사이클을 발표하고, 생성형 AI 애플리케이션, 파운데이션 모델, AI TRiSM이 앞으로 10년 이내에 기업과 조직에 큰 영향을 미칠 것으로 예상했다. (자료 : Gartner) 가트너는 2023년 5% 미만에 불과했던 기업의 생성형 AI 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API;Application Programming Interfaces)나 모델 도입이 2026년 80%까지 증가할 것으로 전망했다. 또한, 운영환경에서 생성형 AI 지원 애플리케이션을 배포할 것으로 예측했다. 생성형 AI 지원 애플리케이션은 사용자 경험(UX)과 작업 증강에 생성형 AI를 사용하여 사용자가 원하는 결과를 더 빠르게 달성할 수 있도록 지원한다. 텍스트로 원하는 내용을 주문하면 인공지능이 만들어주는(Text-to-X) 생성형 AI가 현재 가장 많이 활용되는 일반적인 형태로, 자연어를 활용한 작업으로 전문가 영역의 작업을 쉽고 빠르게 수행할 수 있다는 것이 장점이다. 파운데이션 모델은 직원 생산성을 개선하고, 고객 경험을 자동화하고 향상하며, 새로운 제품과 서비스를 비용 효율적으로 개발할 수 있도록 지원한다. 방대한 사전 학습과 광범위한 사용 사례 적용할 수 있는 가능성을 제시하는 파운데이션 모델은 기업에서의 디지털 전환을 가속화할 것으로 전망된다. 가트너는 2027년까지 자연어 처리(NLP) 사용 사례의 60%를 파운데이션 모델이 뒷받침할 것으로 예상했다. 가트너의 수석 부사장인 아룬 찬드라세카란은 "파운데이션 모델은 하이프 사이클에서 기대의 정점(Peak of Inflated Expectation)에 있다. 기술 리더는 성능 리더보드에서 정확도가 높은 모델, 우수한 에코시스템 지원과 보안 및 개인 정보 보호에 대한 적절한 엔터프라이즈 가드레일을 갖춘 모델부터 시작해야 한다"라고 밝혔다. AI 신뢰, 위험 및 보안 관리(AI TRiSM)는 책임감 있는 AI를 제공하기 위한 중요한 프레임워크로, AI 모델 거버넌스, 신뢰성, 공정성, 견고성, 효율성 및 데이터 보호를 보장한다. 여기에는 모델 해석 가능성 및 설명 가능성, 데이터 및 콘텐츠 이상 탐지, AI 데이터 보호, 모델 운영 및 적대적 공격 저항을 위한 솔루션과 기술이 포함된다. 가트너는 AI 신뢰, 위험 및 보안 관리가 2~5년 내에 주류로 채택될 것으로 예상했다. 특히 2026년까지 AI 투명성, 신뢰 및 보안을 운영하는 조직은 AI 모델의 채택, 비즈니스 목표 및 사용자 수용 측면에서 50%의 개선을 달성할 수 있을 것으로 전망했다. 아울러 AI 리스크를 일관되게 관리하지 않는 조직은 프로젝트 실패 및 침해와 같은 부정적인 결과를 경험할 확률이 기하급수적으로 높아질 것이라고 조언했다. ciokr@idg.co.kr

“생성형 AI 도입은 새로운 유형의 사이버 공격으로 이어질 것”

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자료 제목 :

생성형 AI에 대한 CEO 가이드: 사이버 보안 The CEO’s guide to generative AI: Cybersecurity

자료 출처 :

IBM

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발행 날짜 :

2023년 10월 10일

주요 내용 :

최근 IBM이 발표한 연구에 따르면, 많은 CISO가 AI 도입이 새로운 유형의 사이버 공격으로 이어질 것을 우려하고 있었다. 이로 인해 AI에 대한 사이버보안 예산이 증가하고 있는 것으로 나타났다. ⓒ Getty Images Bank IBM은 생성형 AI가 향후 6~12개월에 걸쳐 광범위한 새로운 사이버 공격을 일으킬 것이며, 정교한 사이버 공격자는 생성형 AI를 사용해 침입 시도 속도와 정확성, 규모를 향상할 것이라고 예상했다. 가장 큰 위협은 대규모로 실행되는 자율 생성 공격과 AI를 기반으로 신뢰할 수 있는 사용자를 가장하고 자동화된 악성 코드 생성이다. IBM 보고서에는 AI와 관련한 4가지 설문조사 결과가 포함되어 있다. 사이버보안 관련 설문조사는 미국 소재의 기업 임원 200명을 대상으로 진행됐다. 응답자 거의 절반(47%)은 생성형 AI 채택이 새로운 유형의 공격으로 이어질 것을 우려하고 있었으며, 거의 모든 응답자(96%)는 도입 3년 이내에 보안 침해가 발생할 가능성이 있다고 답했다. 이로 인해 지난 2년간 AI에 투입된 사이버보안 예산은 평균 51% 증가했으며, IBM은 향후 2년 동안 보안 예산이 더 증가할 것으로 예상했다. IBM의 사이버보안 서비스 담당 총괄 책임 크리스 맥커디는 생성형 AI 도입을 서두르는 것과 보안 위험에 대한 우려는 일각에서 주장하는 인지 부조화의 대표적 사례는 아니라고 말한다. 보안 문제로 인해 도입이 늦어졌던 초창기 클라우드 컴퓨팅을 연상시키며, 이런 패턴은 새롭지 않다고 설명했다. 맥커디는 “클라우드 컴퓨팅과 AI의 뚜렷한 차이점은 인터넷을 제외하면 보안과 관련해 이 정도 수준의 관심과 조사를 받은 기술이 없었다는 점이다. 생성형 AI가 보안에 미치는 영향을 연구하기 위해 글로벌 싱크탱크가 생겨났으며, 최고 경영진을 대상으로 이뤄져야 할 교육이 많이 있지만 일반적으로 올바른 방향으로 움직이고 있다”라고 말했다. 즉, 보안이 나중에 고려하는 요소가 아니라 초기에 핵심적으로 고려해야 할 사항이라는 인식이 퍼져 있다는 것이다. 동시에 생성형 AI가 비즈니스 운영에 미치는 긍정적인 영향이 혁신적일 수 있다는 점을 인식하는 것도 중요하다. 맥커디는 “거버넌스 및 컴플라이언스는 말할 것도 없고 보안이 처음부터 대화의 일부라면 사이버 위협이 발전의 걸림돌이 될 이유가 없다”라고 강조했다. 이어 “AI가 조직에 미칠 긍정적인 영향에 대해 많은 관심이 집중되고 있지만, 기업에서 의존하는 AI 모델이 신뢰할 수 있고 안전한지 확인하기 위해 보호 장치를 마련해야 할 책임이 있다”라고 덧붙였다. editor@itworld.co.kr

데이터센터 에너지 수요를 충족하기 위해 고려해야 할 인프라 범주

가지

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AI 혁신: 데이터센터를 설계하는 지침을 담은 백서 The AI Disruption: Challenges and Guidance for Data Center Design

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Schneider Electric

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발행 날짜 :

2023년 10월 10일

주요 내용 :

슈나이더 일렉트릭은 최적화된 데이터센터를 설계할 수 있는 지침서 ‘AI 혁신: 데이터센터를 설계하는 지침을 담은 백서’를 공개했다. 백서는 혁신적인 개념과 베스트 프랙티스를 소개해 인사이트를 제공하고 있으며, 고밀도 AI 클러스터를 지원하는 새로운 기술에 대한 전망을 포함해 데이터센터 내에서 AI를 최대한 활용하고자 하는 기업에 포괄적인 청사진 역할을 한다고 업체 측은 설명했다. 백서에 따르면, AI 워크로드는 2028년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 26~36%에 달한다. 이에 따라 기존 데이터센터와 신규 데이터센터의 전력 수요가 증가할 것으로 예상된다. 전력 소비는 랙 전력 증가로 이어진다. 슈나이더 일렉트릭은 데이터센터 에너지 수요를 충족하기 위해서는 전력, 냉각, 랙 및 소프트웨어 툴 등 네 가지 물리적 인프라 범주를 고려해야 한다고 강조했다. 보고서 저자들은 AI 스타트업, 기업, 코로케이션 제공업체 및 인터넷 거대 기업은 이제 데이터센터 물리적 인프라의 설계 및 관리에 대한 이런 밀도의 영향을 고려해야 한다고 설명했다. 슈나이더 일렉트릭의 시큐어파워 사업부 데이터센터 비즈니스 담당 부사장인 판카즈 샤르마는 “AI가 발전할수록 데이터센터의 설계 및 관리에 고유한 요구 사항이 발생하고 있고, 문제 해결을 위해서는 신규 및 기존 데이터센터 모두에 영향을 미치는 AI 워크로드의 몇 가지 주요 속성과 추세를 고려하는 것이 중요하다”라고 강조했다. 슈나이더 일렉트릭 부사장 판카즈 샤르마는 “AI 기반의 애플리케이션은 컴퓨팅 집약도가 높고 GPU나 대용량의 처리 능력이 필요하기 때문에 데이터센터의 전력 및 냉각 인프라에 상당한 부담이 생긴다”라며, “에너지 비용이 증가하고 환경에 대한 우려가 커짐에 따라, 데이터센터는 운영 비용과 탄소 배출량을 줄이기 위해 고효율 전력 및 냉각 시스템과 같은 에너지 효율적인 하드웨어와 재생 가능한 전원에 집중해야 한다”라고 덧붙였다. editor@itworld.co.kr

"생성형 AI가 고객 경험 개선할 것"이라고 답한 아태지역 소비자

넘버스

자료 제목 :

어도비 마케팅 및 고객 경험 전문가 설문조사

자료 출처 :

Adobe

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발행 날짜 :

2023년 10월 05일

주요 내용 :

어도비의 최근 보고서에 따르면 97%의 아태지역 브랜드가 성장을 위해 고객 경험에 우선순위를 두고 있지만, 예산 감소로 인해 어려움을 겪고 있다. 또 대부분의 조직이 마케팅 및 고객 경험 예산을 삭감하고 있으며, 37%는 이미 예산을 삭감했고, 36%는 향후 12개월 내 예산을 삭감할 계획으로 드러났다. 이에 따라 브랜드는 워크플로우를 개선하는 기술 솔루션(61%)과 생성형 AI(53%)를 배포하며 효율성을 높이기 위해 노력하고 있다. 그럼에도 비즈니스에 생성형 AI를 공식적으로 도입하는 경우는 소비자 수요와 직원 사용률에 비해 뒤처졌다. 조사에서 아태지역 소비자의 거의 절반은 생성형 AI가 제품 및 서비스(46%)와 고객 경험(44%)을 개선하는 데 도움이 될 것이라는 기대를 나타냈다. 이는 미국, 유럽, 중동 및 아프리카 지역보다 3배가량 높은 응답률이다. 한편 아태지역 직원의 91%도 마케팅 및 고객 경험 캠페인에 생성형 AI를 사용해 본 경험이 있는 것으로 확인됐다. 이 중 42%는 대규모 언어 모델(LLM) 또는 대화형 AI를, 25%는 텍스트를 이미지로 변환(text-to-image)하는 생성기를 사용했다고 답했다. 2가지 모두를 사용했다는 응답자는 23%였다. 이는 현재 근무하는 조직에서 생성형 AI 툴을 사용 중이라고 답한 응답률(40%)과 대조적인 결과다. 어도비 아태지역 및 일본 디지털 경험 마케팅 부사장인 던컨 이건은 “직원들이 자체적으로 생성형 AI 툴을 업무에 적용하기 시작한만큼, 조직은 AI 사용 정책과 모니터링에 앞장설 필요가 있다”라며 “그렇지 않을 경우, 브랜드는 조직의 보안, 개인 정보 보호, 데이터 처리 및 규정 준수 표준을 충족하지 못하는 여러 섀도우 AI 솔루션을 보유할 위험에 처할 수 있다”라고 설명했다. 어도비 조사에 따르면 불안정한 경제 환경에서 브랜드 신뢰는 소비자 지출을 결정하는 핵심 요인으로 작용한다. 아태지역 소비자의 절반가량(48%)은 신뢰하는 브랜드에 대한 충성도를 유지할 가능성이 높다고 답했으며, 36%는 신뢰하는 브랜드에 더 많은 지출을 할 가능성이 높다고 전했다. 소비자 신뢰를 구축하는 가장 중요한 요인으로는 데이터를 안전하게 보호하고 고객의 기대에 부합하는 방식으로 데이터를 사용하는 것이 꼽혔으며, 지속 가능한 제품 또는 서비스 제공 및 접근 가능한 고객 경험 제공이 그 뒤를 이었다. 이는 고객의 브랜드 지출을 높일 가능성이 큰 요인들이다. 반대로 아태지역 소비자의 87%는 데이터를 안전하게 보호하지 않는 브랜드에 대한 지출을 줄이겠다고 답했으며, 이 중 47%는 아예 지출을 거부하겠다는 강경한 태도를 보였다. 이 밖에 장애인의 요구 사항을 지원하지 않는 등의 접근하기 어려운 경험(87%), 브랜드가 지속 가능성 규정 및 요건을 준수하지 않는 경우(84%)도 지출을 줄이는 요인으로 꼽혔다. 데이터 안전이 소비자의 소비 선택에 미치는 영향에도 불구하고, 아태지역 브랜드의 46%는 데이터 안전이 고객 유치 및 유지에 중요하다고 인식하지 못했다. 뿐만 아니라 아태지역 브랜드는 접근성 지원(51%)과 지속 가능한 제품 서비스(54%)에 대한 중요성도 간과하는 것으로 나타났다. 던컨 이건 부사장은 “브랜드가 성장을 주도하려면 훌륭한 제품이나 서비스를 좋은 가격에 제공하는 것에 국한해선 안 된다”라며, “고객에게 진정으로 중요한 것이 무엇인지 파악하고, 이를 우선순위로 삼아야 하고, 브랜드가 책임감 있는 비즈니스 관행과 사회적 책임을 보여주지 못하면 매출과 충성 고객을 잃을 수 있다”라고 강조했다. 이번 보고서는 2023년 5월 어드바니스가 전 세계 1만 6,113명 이상의 소비자와 4,250명의 마케팅 및 고객 경험 전문가를 대상으로 실시한 온라인 설문조사에서 도출됐다. 아태지역 조사 분석은 호주 및 뉴질랜드, 말레이시아, 싱가포르, 태국, 인도, 일본 내 5,027명의 소비자 응답자와 1,877명의 마케팅 및 고객 경험 전문가를 표본으로 했다. editor@itworld.co.kr

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