씨게이트 테크놀로지(Seagate Technology)는 기업의 62%가 향후 커질 AI 데이터 저장 수요를 감당할 인프라를 갖추지 못했다고 분석했다. IT 전문 매체 지디넷은 9월 19일 씨게이트의 ‘2026 데이터 인프라 준비도 보고서’를 인용해 이같이 보도했다.
AI 투자 성과와 저장 인프라 격차
보고서는 향후 3년 동안 AI로 저장 수요가 늘어날 것이라고 본 IT 리더가 99%에 달했다고 밝혔다. 이 중 32%는 AI 때문에 저장 수요가 50% 넘게 증가할 것으로 예상했다. 반면 AI 데이터 수요 증가에 대응할 준비가 됐다고 답한 조직은 38%에 그쳤다. 조사는 리콘 애널리틱스가 씨게이트의 의뢰를 받아 2026년 5∼6월 미국, 중국, 인도, 영국, 독일, 프랑스, 일본의 기업 기술 의사결정권자 2712명을 대상으로 진행했다.
AI 도입의 가장 큰 장애물로는 데이터 품질과 준비도가 53%로 꼽혔고, 저장 인프라가 43%로 뒤를 이었다. 컴퓨팅 자원 확보와 에너지 제약을 지목한 응답은 각각 27%와 24%였다. 그동안 기업용 AI 논의가 주로 컴퓨팅 성능에 집중됐다면, 실제 도입이 확대되면서 AI가 만든 데이터를 어떻게 접근하고 저장하며 보존·관리할지가 핵심 과제로 부상했다는 설명이다. 다만 응답 조직의 86%는 AI 투자에서 ‘중간 또는 상당한’ 수익을 거두고 있다고 답했고, 3분의 1은 측정 가능한 상당한 수익을 보고했다.
데이터센터 투자와 지속가능한 확장
AI 데이터가 장기적인 사업 자산으로 인식되면서 저장장치를 포함한 데이터 인프라의 위상도 높아졌다. 응답자의 98%는 AI가 저장장치를 단순한 인프라 구성 요소에서 전략적 사업 인프라로 바꾸고 있다고 봤다. 데이터센터를 인프라 투자 우선순위 상위 3개 안에 넣은 비율은 76%였으며, 20%는 데이터센터를 가장 중요한 단일 투자 대상으로 꼽았다. 다만 미성숙한 AI 전략, 부족한 예산과 인력, 데이터 관리 및 거버넌스 문제도 준비도를 낮추는 요인으로 제시됐다.
에너지와 지속가능성 우려는 인프라 확장 계획에도 영향을 미쳤다. 조사 대상 조직의 77%는 지속가능성 또는 에너지 문제 때문에 AI 인프라 확장을 늦추거나 계획을 바꿨고, 36%는 확장 계획을 크게 수정했다고 답했다. 가장 큰 환경 우려는 AI 관련 에너지 소비로 52%였으며, 탄소 배출과 에너지 사용이 각각 51%로 집계됐다. 인프라의 사용 가능 수명을 늘리는 것이 지속가능성을 높일 수 있다는 데 97%가 동의했고, 94%는 향후 5년 안에 저장 운영이 더 지속가능해질 것으로 예상했다.
씨게이트는 AI 처리 능력과 사업 가치를 키우면서 이를 뒷받침하는 인프라 효율도 계속 개선하는 접근을 ‘지속가능한 확장’으로 정의했다. 보고서는 AI 인프라 확대에 대한 정책 당국과 규제기관, 대중의 감시가 커질수록 이 원칙이 AI 경제의 장기적 지속 가능성에 중요해질 것이라고 설명했다. 다음 AI 단계에서는 데이터가 더 많이 생성되겠지만, 조직의 성패를 가르는 요소는 저장 용량 자체보다 데이터의 가용성과 활용 준비 상태를 유지하면서 늘어나는 인프라 부담을 효율적으로 관리하는 능력이라고 지적했다. 현재 충분히 준비됐다고 답한 38%를 제외하면 대부분 조직은 완전한 준비 상태까지 여전히 격차가 남아 있는 셈이다.