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씨게이트 테크놀로지(Seagate Technology)는 기업들의 AI 도입 및 활용 확산에 따른 데이터 인프라 준비 현황을 분석한 첫 글로벌 연구 보고서 ‘2026 데이터 인프라 준비도 보고서(Data Infrastructure Readiness Report 2026)’를 발표했다.
이번 보고서는 기업의 AI 도입이 본격화되면서 데이터 인프라를 핵심 전략으로 인식하고 있음을 보여준다. AI가 초기 활용 단계를 넘어 광범위한 도입 단계로 확대됨에 따라, 기업들은 대규모 데이터를 저장, 관리, 활용할 수 있는 데이터 인프라 구축에 더욱 주목하고 있다. 조사 결과, 기업의 IT 리더의 거의 전부인 약 99%가 AI로 인해 스토리지 수요가 증가할 것으로 예상했지만, 이에 철저히 대비되어 있다고 응답한 기업은 38%에 불과했다.
해당 조사는 시장조사업체 리콘 애널리틱스(Recon Analytics)가 전 세계 7개 주요 시장의 기업 기술 의사결정권자 2,712명을 대상으로 독립적으로 실시했다. 조사 결과, 기업의 약 86%가 AI 투자를 통해 중간 이상의 투자성과(ROI)를 거두고 있다고 답했으며, 이 가운데 33%는 상당한 수준의 측정 가능한 성과를 달성했다고 밝혔다.
또한, 응답 기업의 99%는 향후 3년간 AI로 인해 스토리지 수요가 증가할 것으로 예상했으며, 32%는 그 증가폭이 50%를 넘어설 것으로 전망했다. AI 도입 과정의 주요 과제로는 데이터 품질 및 준비도를 꼽은 응답이 53%로 가장 많았고, 스토리지 인프라가 43%로 뒤를 이었는데, 이는 컴퓨팅 가용성 27%와 에너지 제약 24%보다 높은 수치였다. 한편, 응답 기업의 98%는 AI로 인해 스토리지가 전략적인 비즈니스 인프라로 변화했다는 데 동의했다.
이러한 설문 결과는 기업들이 AI 인프라 전략의 범위를 컴퓨팅 자원을 넘어 데이터 인프라 전반으로 확대하고 있음을 보여준다. 기업들은 증가하는 스토리지 수요에 대응하는 것은 물론, 데이터 접근성과 거버넌스를 강화하고, 지속 가능한 데이터 확장 기반(data foundation)을 마련하는 데에도 더욱 집중하고 있는 것으로 나타났다.
씨게이트는 이러한 접근 방식을 ‘지속가능한 확장(Sustainable Scaling)’이라고 정의한다. 이는 AI 활용 역량과 비즈니스 성과를 높이는 동시에 이를 뒷받침하는 인프라를 보다 효율적으로 운영하는 것이 핵심이다. 즉, 늘어나는 AI 데이터 수요에 대응해 인프라를 확장하면서도 효율성과 지속가능성을 높이고, 데이터의 장기적 활용 가치를 극대화할 수 있도록 인프라 투자와 운영 방향을 결정하는 것이다.
멜리사 반다(Melyssa Banda) 씨게이트 엣지 스토리지 및 솔루션 담당 수석 부사장은 “AI는 기업이 인프라를 설계하고 구축, 운영하는 방식을 바꾸고 있다”며, “데이터가 늘어날수록 그 데이터를 통해 창출할 수 있는 가치도 함께 커지는 만큼, 기업에는 대용량의 데이터를 효율적으로 저장하고 필요할 때 활용할 수 있도록 지원하는 데이터 인프라가 중요해지고 있다”고 설명했다. 이어 “지속가능한 확장은 인프라를 보다 효율적이고 지속 가능한 방향으로 운영하면서 데이터의 장기적 가치를 극대화하는데 초점을 둔 개념"이라고 설명했다.
1. AI 투자 성과가 높아질수록 커지는 데이터의 전략적 가치
AI는 이미 많은 기업에서 가시적인 성과를 내고 있으며, 이에 따라 그 기반이 되는 데이터 인프라의 중요성도 커지고 있다. 보고서에 따르면, 응답 기업의 98%는 AI가 스토리지를 전략적 비즈니스 인프라로 변화시키고 있다는 데 동의했다. 또한, 99%는 향후 3년내 AI로 인해 스토리지 수요가 증가할 것으로 예상했지만, 장기적인 데이터 수요에 대한 대비가 충분하다고 답한 기업은 38%에 그쳤다.
AI 활용이 기업 전반으로 확대되면서 기업은 두 가지 변화를 직면하고 있다. 저장하고 관리해야 할 데이터 양뿐 아니라 그 데이터가 창출할 수 있는 가치도 함께 커지고 있는 것이다. 이는 데이터가 더 이상 AI를 위한 단순한 입력 자원이 아니라, 기업의 장기적인 경쟁력과 성장에 기여하는 핵심 자산으로 자리 잡고 있음을 시사한다.
2. 데이터 인프라, AI 전략의 핵심으로 부상
AI 확산으로 스토리지 수요가 증가하면서 기업들은 단순히 저장 용량을 늘리는 것을 넘어 데이터 인프라 전반을 재점검하고 있다. 그러나 실제로 AI의 장기적인 데이터 수요에 충분히 대비하고 있다고 답한 기업은 38%에 불과했다. 조사 결과 기업들은 AI 활용 범위를 확대하는 과정에서 데이터 준비도, 스토리지 인프라, 거버넌스, 예산, AI 전략 수립 등을 종합적으로 검토하고 있는 것으로 나타났다.
이 같은 결과는 기업들의 AI 전략이 단순한 AI 도입을 넘어 데이터 기반 역량 강화로 확대되고 있음을 보여준다. 이제 기업들은 AI를 도입하는 데 그치지 않고, AI를 안정적으로 운영하고 지속적으로 활용하기 위한 데이터 관리 체계와 인프라 기반 구축에 더욱 주목하고 있는 것으로 나타났다.
특히 응답 기업의 76%는 데이터센터 투자를 3대 인프라 투자 우선순위 중 하나로 꼽았으며, 이 가운데 20%는 최우선 투자 과제로 꼽았다. AI 대응 역량을 강화하는데 가장 큰 걸림돌로는 AI 전략의 성숙도가 16%로 가장 높은 비중을 차지했으며, 예산 및 자원 부족과 데이터 관리 및 거버넌스가 각각 14%로 뒤를 이었다. 또한 AI 도입의 주요 과제로는 데이터 품질 및 준비도가 53%로 가장 높았으며, 스토리지 인프라가 43%로 뒤를 이었는데, 이는 컴퓨팅 자원 확보 27%와 에너지 제약 24%보다 높은 수준이었다.
이러한 결과는 기업의 AI 전략이 단순한 AI 도입을 넘어 데이터 기반 역량 강화로 확대되고 있음을 보여준다. 이제 기업들의 관심사는 AI를 어떻게 도입할 것인가에 그치지 않고, AI를 안정적으로 운영하고 지속적으로 활용하기 위한 데이터 관리 체계와 인프라 기반 구축에 더욱 주목하고 있는 것으로 나타났다.
3. 효율성과 수명주기 관리가 AI 인프라 전략의 핵심으로
이번 조사에 따르면 기업들은 AI 확산에 따른 데이터 증가에 대응하기 위해 효율성, 지속가능성, 수명주기 관리에 더욱 주목하고 있는 것으로 나타났다. 스토리지 수요가 증가하면서 단순히 인프라를 확장하는데 그치지 않고, 운영 효율을 높이고 사용 수명을 늘리는 방안까지 검토하고 있다는 의미다.
조사 결과에 따르면, 기업의 97%는 인프라 활용 기간을 연장하는 것이 지속가능성 개선에 크게 도움이 된다고 답했으며, 94%는 향후 5년 내 스토리지 운영의 지속가능성이 더욱 향상될 것으로 예상했다. 또한, 77%는 지속가능성 또는 에너지 문제로 인해 AI 인프라 확장 계획을 연기하거나 조정한 경험이 있다고 답했으며, 이 중 36%는 계획을 대폭 수정했다고 밝혔다. 환경 관련 주요 우려 사항으로는 AI로 인한 에너지 소비가 52%, 에너지 소비에 따른 탄소 배출이 51%가 꼽혔다.
이는 지속가능성이 더 이상 별도의 목표가 아니라, 기업이 데이터 수요에 대응하면서도 에너지 효율과 자원 활용도를 높이기 위한 인프라 전략의 핵심 요소로 자리 잡고 있음을 시사한다.
반다 수석 부사장은 “다음 단계의 AI는 더 많은 용량을 필요로 하겠지만, 단순히 용량 확대만으로는 충분하지 않을 것”이라며 “앞으로는 AI가 활용하는 데이터를 얼마나 효율적으로 확장하고 체계화하며, 보존 및 활용할 수 있는지가 중요해질 것”이라고 말했다. 이어 “AI를 통해 지속적인 가치를 창출하는 기업은 데이터 인프라를 비즈니스 전략의 핵심 요소로 접근하는 기업이 될 것”이라고 덧붙였다.
한편, 더 자세한 내용과 전체 연구 보고서는 ‘2026 데이터 인프라 준비도 보고서(Data Infrastructure Readiness Report 2026)’ 홈페이지에서 확인할 수 있다.
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