2026년 비즈니스 경쟁력을 유지하려는 기업은 AI와 같은 자원 집약형 애플리케이션에 대비한 엔터프라이즈 인프라 준비를 우선 과제로 설정했다. IT 솔루션 업체 월드 와이드 테크놀로지(World Wide Technology, 이하 WWT)는 AI 확산이 IT 현대화 중요성을 끌어올렸으며, 많은 기업이 여전히 현대적 워크로드 요구사항을 처리하기에 역부족인 노후 레거시 인프라에 의존하고 있다고 밝혔다.

WWT는 ‘2026년 IT 인프라 현대화 우선순위’ 보고서에서 “인프라 갱신 이니셔티브의 핵심 요소는 기존 자산 기반에 대한 가시성과 통제력을 높이는 것”이라며, “기업은 배치된 하드웨어와 소프트웨어가 무엇인지, 어떤 유지보수 계약이 체결돼 있는지, 구성 요소가 어떻게 맞물리는지 명확히 이해하지 못하는 경우가 많다”라고 설명했다. 또, “가시성 부족은 사후 대응 방식의 ‘전면 교체’ 주기를 넘어 의미 있는 현대화 계획을 수립하기 매우 어렵게 만든다”라고 지적했다.

WWT의 클라우드·인프라·AI 솔루션 부문 부사장 겸 CTO 닐 앤더슨은 네트워크월드와의 인터뷰에서 “전통적 데이터센터 또는 인프라 현대화 흐름에서 완전히 새로운 트렌드가 등장한 것은 아니지만, 기업의 민첩성과 효율성을 유지하고 최첨단 혁신을 지원하기 위해 기술 부채 해소가 시급해졌다. 특히 AI 기반 애플리케이션이 가속 요인으로 작용한다”라고 말했다.

애플리케이션 현대화는 이렇게 가속화되는 영역 중 하나이다. 앤더슨은 “AI 소프트웨어 코딩 지원 흐름과 현대화 과제를 함께 놓고 보면, 대규모 애플리케이션 현대화가 훨씬 더 현실적으로 가능해진다”라고 말했다. 또한, “AI 도구의 지원을 받아 언어를 변환하고 리플랫폼과 아키텍처 재설계를 수행할 수 있으며, 일부 애플리케이션은 여전히 COBOL로 작성돼 있어 이런 문제를 따라잡을 기회가 한 세대에 한 번 나올 수준”이라고 평가했다.

데이터센터 인프라 현대화 과정에서 많은 기업이 프라이빗 클라우드 모델을 검토하고 있는 것으로 나타났다. 보고서는 “프라이빗 클라우드로 향하는 흐름은 여러 요구에서 비롯되며, 대표적인 동인은 데이터 보안과 프라이버시 강화이다. 민감한 정보를 다루는 금융·정부 기관은 엄격한 컴플라이언스 요구사항을 충족하는 데 프라이빗 클라우드 아키텍처가 더 적합하다고 판단하는 경우가 많다”라고 밝혔다. WWT는 “프라이빗 클라우드는 더 높은 맞춤화를 제공해 특정 워크로드와 성능 요구에 맞게 환경을 조정할 수 있는데, 이는 획일적인 퍼블릭 클라우드에서 구현하기 어렵다”라고 덧붙였다.

WWT는 AI와 HPC에 특화된 프라이빗 클라우드가 늘고 있다며, GPUaaS를 제공하는 네오클라우드 서비스 업체를 예로 들었다. WWT는 “온프레미스 환경은 성능 특성과 비용 관리에 맞춰 최적화할 수 있는 반면, 퍼블릭 클라우드는 AI/ML 실험을 시작하는 빠른 진입점이 되는 경우가 많다. 하지만, 특정 워크로드는 규모가 커질수록 비용이 감당하기 어려운 수준으로 커질 수 있다”라고 지적했다.

엣지 환경에서 네트워크와 컴퓨팅 역량을 끌어올리려는 움직임도 있다. 앤더슨은 “AI 데이터를 모두 데이터센터로 보내 실시간으로 필요한 답을 얻기는 어렵다. 엣지 컴퓨팅이 필요하며, 중앙 클러스터의 다른 AI 에이전트와 대화하는 AI 에이전트가 엣지에 배치될 것”이라고 설명했다. 또한, “고도의 분산 하이브리드 아키텍처가 될 것이며, 초고속 네트워크도 필요할 것”이라고 덧붙였다.

앤더슨은 AI 에이전트 간 실시간 AI 트래픽이 높은 수준의 접근 제어와 보안도 요구할 것이라며, “AI 에이전트 환경에 대한 정책 통제가 필요하다. ‘해당 AI 에이전트가 다른 AI 에이전트와 대화할 권한이 있는가’, ‘해당 AI 에이전트가 애플리케이션에 접근할 자격이 있는가’ 등을 확인해야 한다”라고 강조했다.

AI 에이전트는 가까운 미래에 큰 문제로 부상할 전망이다. 앤더슨은 “기업에 직원이 10만 명이면 ID도 10만 개이며, 직원이 할 수 있는 일과 할 수 없는 일을 규정한 정책도 10만 개이다. AI 에이전트는 10배 또는 100배 규모로 늘어날 것이며, AI 에이전트마다 ID가 필요하다”라고 지적했다. 이를 위해 AI 에이전트마다 정책에서 허용하는 데이터 접근 권한이 필요하며, 이런 문제를 해결하려면 현재 존재하지 않는 업그레이드가 필요하다는 것이 앤더슨의 설명이다.

WWT는 온프레미스 환경에서 AI 워크로드를 실행해야 한다는 요구가 ‘프라이빗 AI’라는 이름으로 계속 커지고 있으며, 데이터 통제 강화, 성능 향상, 예측 가능한 비용, 갈수록 엄격해지는 규제 요구사항 준수 필요가 확산을 뒷받침하고 있다고 밝혔다. 특히, 의료·금융·국방 같은 규제 산업에서 이런 움직임이 활발할 것으로 보인다.

프라이빗 AI 구현은 새로운 소프트웨어를 배치하거나 서버 몇 대를 추가하는 수준의 문제가 아니다. WWT는 “머신러닝 모델 학습과 추론부터 실시간 분석에 이르는 현대적 AI 워크로드의 복잡성과 규모는 기반 인프라 전반의 포괄적 현대화를 요구한다”라고 강조했다.

이런 현대화를 진행하면, 전력과 냉각 요구사항도 고려해야 한다. 앤더슨은 “대부분 기업 데이터센터는 남는 전력이 많지 않으며, 가까운 미래에 대비하기 위해 더 많은 전력 프로젝트를 진행해야 하는 곳이 더 많다”라고 지적했다. 보고서는 AI를 위한 인프라 구축 단계에 효율적 냉각 기술 도입도 포함할 것을 권고했다.

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