- AI 구조 전환 가속…데이터 중심 전략과 소버린 AI 확산

- 온프레미스·엣지·클라우드 재배치로 새 AI 인프라 모델 부상

- 하이브리드 인프라·데이터 레이어·거버넌스가 핵심 축으로 부상

 

델이 2026년 IT 기술 전망을 제시하며, 내년은 AI가 기업 운영 모델과 산업 구조를 다시 설계하는 전환점이 될 것이라고 밝혔다. AI는 도입 단계를 넘어 개발과 운영 속도를 끌어올리며 광속 진화를 이어갈 전망이다.

 

데이터 레이어가 AI 혁신의 핵심 축으로 부상

AI 시대의 혁신은 강력한 모델뿐 아니라 고품질 데이터와 이를 정교하게 다루는 데이터 레이어에 의해 좌우될 것으로 전망된다. AI 확산으로 스토리지·데이터 관리 시스템은 단순 저장소가 아니라 모델 학습과 추론을 위한 지식 레이어 역할을 수행해야 한다는 점이 부각됐다. 다양한 데이터 소스를 통합하고 보호하는 AI 데이터 플랫폼에 대한 기업 수요도 커지고 있다.

 

에이전트 기반 서비스 확대와 함께 데이터는 학습 자원을 넘어 실시간 의사결정의 기반으로 변모하고 있다. 정제된 데이터 공급 역량은 향후 기업 경쟁력의 핵심 조건이 될 전망이다.

 

AI 워크로드별 새로운 인프라 전략…온프레 중심 재편 가속

전 세계 신규 데이터의 80%가 비정형 형태로 생성되고 AI 에이전트 트래픽이 증가하면서 기존 클라우드 중심 전략은 한계를 드러내고 있다. 델은 민감도가 높고 핵심적인 AI 워크로드는 온프레미스에서 운영하고, 확장성과 유연성이 필요한 영역은 클라우드로 배치하는 하이브리드 전략이 주류가 될 것으로 전망했다.

 

엣지 환경의 AI PC는 현장에서 바로 추론을 수행해 지연을 최소화하고 보안을 강화한다. 특히 AI PC용 소형 특화 모델인 마이크로 LLM은 비용 대비 효율성이 높아 하이브리드 환경의 체감 효과를 크게 높일 게임 체인저로 분석된다.

 

지속 가능한 AI 운영 위해 거버넌스 필요성 확대

AI 도구와 에이전트가 빠르게 확산되는 가운데, 이를 통제할 거버넌스 체계 없이 운영할 경우 조직적 혼란과 보안 위험이 확대될 수 있다. 델은 민관 협력 기반의 엔터프라이즈 생태계 구축이 필요하며, 거버넌스는 혁신을 제한하는 규제가 아니라 지속 가능한 AI 운영을 위한 가드레일이 될 것이라고 설명했다.

 

에이전틱 AI, 기업 운영의 신경망으로 확장

에이전틱 AI는 단순 조력 단계를 넘어 복잡한 프로세스를 관리하는 역할로 확장되고 있다. 제조·물류 등 다양한 산업에서 AI 에이전트는 실시간 데이터를 기반으로 워크플로우를 조정하고 공급망 변동에 대응하며, 신규 인력 교육까지 수행할 수 있다. 기업 운영 회복력 향상에 에이전틱 AI의 역할이 커지는 만큼, 이를 뒷받침하는 데이터 인프라의 전략적 중요성도 더욱 드러날 전망이다.

 

피지컬 AI 확산…로봇이 학습하고 협업하는 국면으로 전환

기존 로봇은 특정 작업만 수행하도록 하드코딩된 구조였지만, AI 접목 이후 로봇은 목표 기반 학습을 통해 스스로 문제 해결 방식을 찾고 실시간 협업까지 가능한 방향으로 발전하고 있다. 제조·물류·농업·의료 등 다양한 산업에서 로보틱스 도입이 가속되며 기존 자동화 수준을 뛰어넘는 성능 확보가 가능해지고 있다.

 

소버린 AI 확산…국가 단위 AI 전략 경쟁 본격화

데이터와 AI 인프라가 국가 경쟁력과 직결되면서 소버린 AI 전략이 세계적으로 확산되고 있다. 각국 정부는 자국 내 데이터 보관과 AI 인프라 현지화를 강화하며, 디지털 자율성 확보를 위한 프레임워크 구축을 서두르고 있다. 기업 역시 이러한 소버린 체계에 맞춰 국내 운영을 확대하고 있으며, 정부는 공공서비스 혁신 기반을 강화하고, 기업은 국가 산업 전략과 비즈니스 목표를 정렬할 수 있다.

 

델 APJC 총괄 사장 피터 마스는 아태지역에서 이미 다수의 실제 적용 사례가 나타나고 있다고 소개했다. 인도의 SaaS 기업 조호는 델과 협력해 150여개 국가에 AI 솔루션을 제공하고 있으며, 말레이시아의 샌디스크는 제품 설계를 지원하는 에이전틱 AI 솔루션 운영에 델 기술을 활용하고 있다.

 

한국 델 김경진 총괄사장은 “AI 혁신 속도가 폭발적으로 증가하고 있다”며 “GPU만으로는 충분하지 않다”고 밝히고, “데이터 레이어, 소버린 체계, 복원력을 갖춘 AI 팩토리, 복잡한 운영을 조율하는 에이전틱 시스템이 결합될 때 AI 잠재력이 실현될 것”이라고 덧붙였다.

이라는 진단을 내놨다.

 

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