웨스턴디지털 코퍼레이션(Western Digital Corporation, 나스닥: WDC)이 주요 글로벌 고객 및 유통 파트너를 포함한 표본 집단을 대상으로 실시한 설문 조사 결과를 발표했다. 이번 조사에서 기업들은 AI 인프라를 계획할 때 검증된 신뢰성, 예측 가능한 경제성, 장기적인 데이터 확장성을 핵심 기준으로 고려하고 있는 것으로 나타났다.

WD는 AI가 실험적 기술 도입 단계를 넘어 지속적으로 운영되는 실제 데이터 시스템으로 진화하면서, 폭발적으로 증가하는 데이터 스토리지 수요를 관리하는 역량이 컴퓨팅 역량만큼 중요한 인프라 과제로 부상하고 있다고 설명했다.

조사 결과는 AI 인프라에서 나타나는 구조적 변화를 보여준다. AI 학습과 추론 과정에서 컴퓨팅 자원은 반복적으로 재사용될 수 있지만, 학습 데이터셋, 추론 로그, 임베딩, 결과물 등 AI가 생성하거나 활용하는 데이터는 계속 축적된다. 기업들이 AI 도입을 실제 운영 환경으로 확대하면서 인프라 의사결정의 기준도 단기적인 컴퓨팅 성능보다 장기적인 데이터 보존과 운영 경제성으로 이동하고 있다는 분석이다.

검증된 인프라 선호 확대

AI 도입이 확산되면서 기업들은 새로운 기술 자체보다 운영 환경에서 검증된 인프라를 선호하는 경향을 보였다.

응답자의 66%는 대규모 환경에서 일관된 신뢰성과 예측 가능한 성능을 제공하는 인프라를 우선하기 위해 새로운 기술 도입의 우선순위를 낮췄거나, 낮추는 방안을 검토하고 있다고 답했다. 이는 AI 인프라가 단순한 최신 기술 도입 경쟁이 아니라 안정적인 운영 역량을 중심으로 재편되고 있음을 보여준다.

신뢰성과 AI 워크로드 지원도 핵심 과제로 꼽혔다. 응답자의 69%는 AI 학습 및 추론 워크로드 지원을 우선순위로 선택했으며, 같은 비율인 69%가 신뢰성과 가용성 개선을 우선순위로 꼽았다. 반면 지연 시간 최적화를 우선순위로 꼽은 응답자는 7%에 그쳐, 확장성, 신뢰성, 운영 효율성보다 낮은 비중을 보였다.

WD는 AI가 확장됨에 따라 대규모 데이터 이동을 지속적으로 지원할 수 있는 처리량 중심 인프라에 대한 관심이 높아지고 있다고 설명했다. 이러한 접근 방식은 운영 부담을 최소화하기 위해 지연 시간보다 신뢰성, 일관성, 효율성을 우선하는 흐름과 맞닿아 있다.

용량 확장과 TCO가 장기 AI 인프라 계획의 핵심

AI 데이터 규모가 빠르게 증가하면서 용량과 비용에 대한 고려는 장기적인 AI 인프라 계획의 중심 요소로 자리 잡고 있다.

응답자의 87%는 용량 확장과 총소유비용(Total Cost of Ownership, TCO) 최적화를 우선순위로 꼽았다. 이는 기업들이 AI 인프라를 단기 프로젝트가 아닌 지속적인 데이터 운영 체계로 바라보고 있으며, 장기 확장성, 운영 효율성, AI 데이터 증가를 고려한 인프라 계획으로 전환하고 있음을 보여준다.

스토리지 의사결정에서는 경제성과 확장성이 여전히 주요 기준으로 확인됐다. 응답자의 74%는 TCO, 용량, 확장성을 HDD 기반 인프라의 주요 이점으로 언급했다. WD는 이 같은 결과가 AI 데이터 수명주기 전반에서 성능과 비용의 균형을 맞추는 계층형 스토리지 아키텍처의 중요성이 커지고 있음을 시사한다고 분석했다.

HDD, AI 데이터 증가 시대의 핵심 기반으로 유지

조사에서는 HDD 기반 인프라가 다수의 데이터센터 환경에서 여전히 스토리지 용량 구성의 대부분을 차지하는 것으로 나타났다. 특히 기업들이 엑사바이트 규모의 데이터 환경과 장기 보존 요건을 계획하는 과정에서 HDD의 중요성은 지속되고 있다.

자사 스토리지 구성에 대한 가시성을 보유한 응답자의 70%는 전체 스토리지의 50% 이상이 HDD로 구성된 HDD 중심 인프라를 운영하고 있다고 답했다. 응답자의 35%는 HDD가 전체 스토리지 용량의 75% 이상을 차지하는 환경을 운영하고 있다고 밝혔다.

암스터지 미들 이스트(Amstergi Middle East)의 아비시 모하메드(Abish Mohamed)는 “HDD는 낮은 비용으로 신뢰성과 확장성을 갖춘 스토리지를 제공하기 때문에 당사의 장기 전략에 계속 포함돼 있다”며 “대규모 데이터와 장기 보존에 적합한 솔루션”이라고 말했다.

한 익명의 설문 응답자는 “HDD는 레거시 제품이 아니라 전략적 용량 솔루션”이라며 “데이터 증가에 대응하는 데 적합할 뿐 아니라, 시장에서 가장 낮은 TB당 비용을 제공한다”고 말했다. 이어 “미래는 HDD와 SSD의 대결 구도가 아니라, HDD와 SSD를 함께 활용하는 방향이 될 것”이라고 덧붙였다.

AI 인프라, 고성능 컴퓨팅 넘어 장기 데이터 시스템으로

WD는 이번 조사 결과가 많은 기업이 개별 워크로드나 단기 실험을 넘어, 지속적으로 운영되는 AI 데이터 시스템을 지원할 수 있도록 인프라를 설계하고 있음을 보여준다고 설명했다. AI 인프라가 단순한 고성능 컴퓨팅 환경이 아니라 장기간 운영되는 데이터 시스템으로 설계되는 방향으로 업계가 변화하고 있다는 것이다.

아흐메드 시하브(Ahmed Shihab) WD 최고제품책임자(CPO)는 “AI는 단순한 컴퓨팅 과제가 아니라, 본질적으로 데이터 시스템의 과제”라며 “WD의 고객들은 이러한 과제를 해결하는 최전선에 있으며, 고객의 요구는 AI 시대와 그 이후를 위한 WD의 혁신 로드맵과 기술 개발 방향에 직접 반영되고 있다”고 말했다.

그는 이어 “컴퓨팅 자원은 재사용되지만, 데이터는 계속 남고 증가한다”며 “AI의 다음 단계에서 앞서 나갈 조직은 단순히 최고 수준의 컴퓨팅 성능을 확보하는 데 그치지 않고, 대규모로 지속 운영되는 데이터 시스템을 지원할 수 있는 인프라를 구축하는 조직이 될 것”이라고 강조했다.

또 다른 익명의 설문 응답자는 “HDD가 장기 전략에 계속 포함되는 이유는 최신 기술로도 경제성과 확장성 측면에서 아직 대체하기 어려운 문제를 해결하기 때문”이라며 “쉽게 말해 HDD는 방대한 데이터를 장기간 저장하는 데 가장 비용 효율적이고 신뢰할 수 있는 방식”이라고 말했다. 이어 “SSD가 성능이 중요한 워크로드를 주도하고 있는 상황에서도, 대용량 스토리지 영역에서는 HDD가 여전히 독보적인 경쟁력을 갖고 있다”고 덧붙였다.

이번 조사 결과는 2026년 WD가 하이퍼스케일 클라우드, CSP, 엔터프라이즈 부문에 속한 주요 글로벌 고객 200곳을 대상으로 실시한 설문 조사를 기반으로 한다. 이 중 80명의 응답자는 엔터프라이즈 인프라 전략, 데이터센터 운영, 스토리지 아키텍처를 담당하는 조직을 대표한다. 개별 설문 문항별 응답자 수는 문항에 따라 상이하다.

이준문 기자/jun@newstap.co.kr

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