인공지능: 진정한 가치가 아직 실현되지 않은 전략적 스토리지 기회

인공지능(AI) 인프라에 대한 논의는 일반적으로 데이터 센터 비용, 전력 요구 사항, 그리고 그래픽 처리 장치(GPU) 및 고성능 스토리지 등 모델 학습 및 실행에 필요한 컴퓨팅 성능을 중심으로 이루어집니다. 이는 언론의 헤드라인을 장식하는 막대한 투자 규모를 고려할 때 당연한 현상입니다. AI 인프라 준비 상태에 대한 자세한 내용은 다른 기사에서 확인할 수 있습니다.

물론, 또 다른 필수 요소는 이러한 모델에 입력되는 데이터입니다. 스탠포드 대학교의 2025 AI 지수 보고서에 따르면 , 대규모 언어 모델(LLM) 학습에 사용되는 데이터 세트의 크기는 8개월마다 두 배로 증가합니다. 실제로 각 모델이 구축됨에 따라 일부 데이터는 조직 및 모델 개발 환경으로 신속하게 전송되는데, 이때 빠른 접근이 매우 중요합니다.

하지만 그중 상당 부분은 팀이 특정 AI 사용 사례에 적합한지 판단하는 동안 더 오래 대기하게 됩니다. 즉, 놀고 있는 것이 아니라 안전하게 보관되어 필요할 때 조직화, 교육 및 전환 경로로 신속하게 이동할 준비가 되어 있는 것입니다.

스토리지 관점에서 볼 때, 이는 쉽게 간과될 수 있는 중요한 점을 시사합니다. 데이터 세트는 AI 워크플로의 모든 단계에서 동일한 수준의 성능을 필요로 하지 않습니다. 핵심은 필요할 때 데이터를 바로 사용할 수 있도록 준비하는 것이지, 대규모 환경에서 불필요하게 비용이 많이 드는 고성능 인프라를 항상 유지 관리하는 것이 아닙니다.

따라서 인프라 계획 담당자들이 직면한 질문은 AI에 빠른 스토리지가 필요한지 여부가 아니라, 조직이 향후 필요로 할 대규모 데이터 세트를 처리 준비가 되기 전에 어디에 저장해야 하는가입니다. 이는 단순한 조직적 문제가 아니라 전략적인 선택입니다.

적절한 저장 용량은 AI, 학습 및 변환 워크플로 내에서 데이터를 보호하고 쉽게 복구할 수 있도록 하며 , 실제로 작업이 이루어지는 곳에서만 성능을 제공하고, 그 차액을 예산에 반영해야 합니다.

데이터 포트폴리오를 전략적 자산으로 활용하세요

각 조직의 사명이 다르기 때문에 인공지능(AI) 도입 여정 또한 각기 다릅니다. 어떤 조직은 이미 운영 시스템을 구축하여 빠르게 AI를 도입했지만, 많은 조직은 문서, 이미지, 비디오, 운영 로그, 연결된 시스템에서 수집된 정보 등 기존에 보유하고 있는 데이터를 AI 도입에 어떻게 활용할 수 있을지 여전히 모색하고 있습니다.

이러한 이유로, 자신의 데이터를 파악하는 것은 단순한 IT 업무를 넘어 경쟁 우위 요소로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 양식은 누구나 이용할 수 있으므로, 데이터에 대한 접근성과 활용 능력이 뛰어나다면 데이터 자체가 경쟁력의 핵심이 될 수 있습니다.

가장 빠르게 움직일 조직은 이미 보유하고 있는 데이터가 무엇인지, 어디에 있는지, 그리고 얼마나 빨리 배포해야 하는지 알고 있는 조직입니다. 비즈니스 질문과 그에 대한 답을 제공하는 데이터 사이의 간극을 메우는 것이 기업의 실행 속도와 성공 여부를 가늠하는 척도가 되었습니다. AI 인프라 준비 상태에 대한 자세한 내용은 "가동 시간: AI 인프라 준비 상태의 새로운 표준" 기사를 참조하십시오.

따라서 데이터는 인공지능의 단순한 입력값이 아니라 모델을 형성하는 요소입니다. 조직이 활용할 수 있는 데이터가 많을수록 결과적으로 만들어지는 도구는 더욱 정확하고 구체적이게 되며, 이는 기업이 보유한 거의 모든 데이터가 유용하게 쓰일 수 있다는 기본적인 전제를 깔아야 한다는 것을 의미합니다.

기존 방식은 대규모 데이터 세트를 추가 처리가 필요할 때까지 디스크 기반 데이터 레이크에 보관하는 것이었습니다. 그러나 데이터 세트의 크기가 커질수록 비용도 증가합니다. 모든 데이터 세트 후보를 항상 고성능 인프라에서 실행해야 한다면, 비용이 조직이 감당할 수 있는 최대 데이터 용량을 결정하게 됩니다.

그러므로 관건은 워크플로에 필요한 모든 것을 언제든지 사용할 수 있도록 유지하여 저장 비용이 아닌 사용 사례가 결정 요인이 되도록 하는 것입니다.

자기 테이프 이야기

그러므로 현명한 선택은 지출을 늘리는 것이 아니라, 더 나은 해결책이 있는 곳에서 과도한 지출을 중단하는 것입니다. 그리고 놀랍게도, 가장 강력한 해답 중 하나는 끊임없이 혁신해 온 기술인 자기 테이프입니다. 대부분의 사람들은 여전히 ​​자기 테이프를 장기 백업 및 아카이빙 용도로 생각하지만, 업계가 다른 대안을 모색하는 동안 여러 세대에 걸쳐 LTO(장기 저장 장치)는 용량, 생산성 및 보안 측면에서 혁신을 거듭해 왔습니다.

최신 마그네틱 스트라이프 기술과 시스템은 이제 스토리지 인프라의 다른 계층처럼 작동하여 처리 또는 학습이 완료되면 고속으로 데이터를 수신할 준비가 되어 있습니다. 데이터 용량이 증가함에 따라 스트라이프의 경제적 타당성이 향상됩니다. 수 페타바이트 규모의 AI 애플리케이션에서 테라바이트당 비용은 플래시 스토리지 인프라나 하드 디스크 드라이브(HDD) 비용의 극히 일부에 불과합니다. 또한, 드라이브를 추가하여 전송 속도를 높이거나 스트라이프를 추가하여 용량을 늘리는 방식으로 성능과 용량을 독립적으로 확장할 수 있습니다.

테이프의 탁월한 에너지 효율성을 고려할 때, 이 스토리지 기술은 데이터 센터에 통합되어야 할 전략적 역량으로 두드러지며, 조직이 예측 가능한 확장 가능한 비용으로 모든 데이터 자산을 계속 사용할 수 있도록 지원하고 AI 인프라 구축 준비를 뒷받침합니다.

소중한 데이터를 위한 더 안전한 장소

저장 및 운영 비용은 프로젝트 승인의 주요 요인인 경우가 많지만, 보안 또한 많은 기업에게 중요한 고려 사항입니다. 자기 테이프는 기존의 인터넷 연결 저장 방식으로는 구조적으로 제공할 수 없는 장점을 제공합니다. 암호화는 하드웨어 수준에서, 즉 테이프 자체 내에서 직접 처리됩니다. WORM(한 번 쓰고 여러 번 읽기) 미디어는 데이터 세트를 물리적으로 변경할 수 없도록 만들어 중요한 데이터가 덮어쓰기되는 것을 방지합니다.

가장 중요한 자료의 경우, 전체 테이프 컬렉션을 테이프 라이브러리에서 꺼내 안전한 외부 장소에 보관할 수 있습니다. 이 장소는 완전히 오프라인 상태이며, 무선으로 완벽하게 격리되어 프로덕션 환경에 발생할 수 있는 모든 위협으로부터 보호됩니다. 이는 사이버 복원력과 견고성을 강화하는 것이 얼마나 중요한지를 보여줍니다.

조직의 데이터 및 AI 경로 구축에서 가장 중요한 측면은 필요할 때 적절한 성능 수준으로 데이터를 배포할 수 있도록 준비하는 것입니다. 데이터는 조직이 구축하는 모델, 내리는 결정, 그리고 그 결정에 따라 신속하게 행동하는 데 필요한 원동력입니다.

마그네틱 스트립은 이러한 "데이터 연료"를 대규모로 저렴하게 저장하고, 대체 불가능한 데이터를 보호하며, 필요에 따라 언제든지 일부를 실행할 수 있도록 해주는 핵심 기술입니다. 지금 마그네틱 스트립을 통합하면 데이터 활용 범위가 더 이상 온라인에 보관할 수 있는 용량에 제한받지 않게 됩니다. 이는 경쟁에서 앞서나가고 인공지능의 미래 에 완벽하게 부합하는 핵심 요소가 될 것입니다.