대형 AI 모델 동질화 시대, 데이터 품질이 차별화 요소로 부상
“수백만 위안을 투입해 컴퓨팅 파워와 대형 AI 모델을 도입했지만, AI 애플리케이션은 여전히 제대로 작동하지 않는다.” 한 전통 기업 CTO의 토로는 현재 기업 AI 도입의 보편적 딜레마를 보여준다.
DeepSeek이 촉발한 대형 AI 모델 평준화 물결이 도래하면서 기업들은 점차 깨닫고 있다. 기능이 유사해진 모델들로는 더 이상 차별화된 경쟁력을 형성하기 어렵고, 오히려 정리되지 않은 데이터가 AI 가치 실현의 최대 병목이 되고 있다는 점을 말이다.
현재 기업들이 직면한 데이터 문제는 심각하다. 데이터 사일로 현상이 심각해 의사결정 지연으로 인한 손실이 발생하고, 단일한 데이터 저장 모델로 인해 서로 다른 모델을 통합적으로 저장하고 호출할 수 없다. 또한 데이터 품질이 낮아 심각한 예측 편차율을 야기하고 있다.
기업의 데이터 현황과 AI 요구사항 간의 심각한 괴리, 어떻게 해결할 것인가?
AI 경쟁 패러다임의 전환: 모델 선택에서 데이터 품질로
산업계에서는 새로운 공감대가 형성되고 있다. 데이터 관리 능력이 모델 선택을 대체하여 AI의 핵심 경쟁력이 되고 있다는 것이다.
현재 대형 AI 모델의 파라미터 규모가 급증하면서 훈련 및 추론 데이터 수요가 기하급수적으로 증가하고 있으며, 멀티모달 데이터 융합이 필수 요구사항이 되었다. 그러나 기업의 비정형 데이터 80%가 사일로에서 잠들어 있고, 산업 설비 데이터 활용률은 5%에도 미치지 못한다. 대형 AI 모델이 ‘고품질 연료’를 절실히 필요로 하는 시점에, 대다수 기업의 데이터 엔진은 여전히 ‘증기 시대’에 머물러 있는 실정이다.
가트너의 최신 연구 보고서는 다음과 같이 지적한다. “특정 대형 AI 모델은 더 이상 기업 성공의 주요 차별화 요소로 간주되지 않을 것이다. 대신 다른 기업이 획득하거나 복제하기 어려운 고유한 내부 데이터가 성공적인 AI 여정의 유일한 경쟁력 원천이 될 것이다.”
AI 기술이 깊이 보급된 오늘날, 사유 데이터의 독특성, 실시간성, 도메인 지식 밀도야말로 AI 애플리케이션의 진정한 해자다. 다시 말해, 모델은 구매할 수 있지만 데이터 능력은 반드시 자체 구축해야 한다.
바로 이 시점에 업계에서 조용히 대두되는 새로운 개념인 ‘AI-Ready Data Platform’이 데이터 기반 인프라 표준을 새롭게 정의하고 있다:
1. 멀티모달 융합 : 관계형 테이블, 벡터, 그래프, 시계열 등 다양한 데이터 모델의 통합 관리
2. 전체 체인 거버넌스 : 비정형 데이터 → 정형 데이터 전환 → 품질 관리 → 도메인 지식 추출 → AI 애플리케이션
3. 실시간 인사이트 : 엔드투엔드 데이터 분석 지연시간을 ‘T+1일’에서 ‘T+1초’로 단축, 데이터 착륙 즉시 분석
Transwarp의 신세대 AI 인프라 솔루션
중국의 빅데이터 및 AI 전문기업인 Transwarp(星环科技)가 5월 27일 발표한 신세대 AI 인프라는 ‘AI-Ready Data Platform’ 개념을 중심으로 한 완전한 AI 기반 인프라 기술 아키텍처다.
Transwarp의 신세대 AI 인프라는 4개의 핵심 플랫폼으로 구성된다:
– Knowledge Platform(지식 플랫폼)
– AI Platform(AI 플랫폼)
– AI-Ready Data Platform(AI 대응 데이터 플랫폼)
– Resources Platform(자원 플랫폼)
이는 단순한 AI 기반 인프라 기술 아키텍처를 넘어서, 미래 기업 지능화 구현에 대한 체계적 사고의 결과물이라 할 수 있다.
멀티모달 융합 데이터 플랫폼으로 데이터 ‘3무’ 문제 해결
Transwarp AI 인프라의 핵심을 구성하는 AI-Ready Data Platform은 AI 지원 데이터 플랫폼으로, 멀티모델 데이터의 통합 저장 및 처리 능력을 제공한다.
1. 아키텍처 혁명: ‘데이터 웨어하우스’에서 ‘멀티모달 융합 플랫폼’으로
과거 기업들은 텍스트 처리, 그래프 저장, 분석 작업에 각각 다른 아키텍처를 선택해 데이터 중복률이 높고, 크로스 모델 분석 시 수동 이전이 필요했다. 멀티모달 통합 아키텍처는 이질적 데이터 쿼리를 단일 진입점 작업으로 통합해 개발 효율성을 크게 향상시켰다.
대형 AI 모델 시대의 멀티모달 데이터 수요에 대응해, Transwarp의 AI-Ready Data Platform은 벡터, 그래프, 문서, 전문 인덱스, 관계형 테이블 등 다양한 데이터 모델을 지원해 AI 애플리케이션에 풍부한 데이터 기반을 제공한다.
동시에 플랫폼은 통합 인터페이스, 통합 컴퓨팅 엔진, 통합 스토리지, 통합 자원 관리를 실현해 완전한 통합 기술 아키텍처를 형성했다. 사용자는 인터페이스와 컴퓨팅 레이어에서 모든 이질적 데이터로 인한 차이를 차폐하고, 현재와 미래의 각종 수직 대형 AI 모델 시나리오 구현 수요를 통합 형태로 만족시킬 수 있다.
2. 데이터 거버넌스 자동화: AI가 데이터 품질 향상과 지식 축적에 기여
데이터 전체 체인 거버넌스 문제점에 대응해, Transwarp의 AI-Ready Data Platform은 효율적인 데이터 거버넌스 능력을 제공해 데이터의 정확성, 일관성, 가용성을 보장한다. 동시에 특정 도메인 지식을 강조해 데이터 모델을 지식으로 전환하고, 도메인 지식을 추출하고 축적해 AI 애플리케이션에 지식 기반을 제공한다.
주목할 점은 Transwarp가 AI 지원을 통해 디지털 거버넌스의 전면 자동화를 실현했다는 것이다. 지식 공학을 핵심으로 하여 전면 자동화되고 효율적이며 정확한 솔루션을 구축해, 기업의 데이터 가치 심층 발굴과 효율적 활용을 지원한다.
3. 실시간 능력: AI 의사 결정의 생명줄
AI 의사 결정의 생명줄인 실시간 능력에 대응해, Transwarp의 AI-Ready Data Platform은 전 프로세스 실시간 데이터 인사이트를 지원한다: 실시간 접속, 실시간 처리, 실시간 분석으로 기업의 데이터 시효성에 대한 높은 요구를 만족시킨다.
Transwarp의 레이크하우스 통합 플랫폼은 엔드투엔드 초 단위 데이터 분석을 지원한다. 통합된 스토리지, 자원 관리, 컴퓨팅 엔진 및 인터페이스를 통해 배치 처리, 대화형 분석, 실시간 처리, 온라인 서비스 네 가지 시나리오를 동시에 지원하며, 엔드투엔드 데이터 처리 지연시간을 ‘T+1’일에서 초 단위로 단축했다.
100TB TPC-DS 테스트에서 분석 성능이 Databricks(Photon) 대비 100% 향상되었고, 하드웨어 비용은 50% 절감되었다. 이 아키텍처는 2017년부터 2022년 레이크하우스 통합 단계까지 반복 개발되어, 현재 수백 개 고객사에 구축되었다.
금융 등 주요 산업에서의 실제 적용 사례
이론에서 실제까지, Transwarp의 신세대 AI 인프라는 이미 실제 응용에서 가속화되고 있다.
금융 분야를 예로 들면, 한 은행이 Transwarp을 통해 기업급 지식베이스를 구축해 데이터 거버넌스 복잡성, 학습 데이터 부족, 지식 사일로 문제를 해결했다. 해당 은행은 Sophon LLMOps 플랫폼의 성전(星典), 성해(星解)를 기반으로 지식 자산 전체 프로세스 관리를 실현하고, 지표, 제도, 운영, 고객서비스 4대 시나리오와 금융 범용 지식을 포괄하는 ‘4+1’ 체계를 형성해 지능형 문답, 신용 위험 관리, 재무 분석 등 10여 가지 애플리케이션을 지원한다.
Transwarp가 출시한 Sophon LLMOps 1.6 AI 플랫폼은 기업의 6가지 주요 문제점을 일괄 해결한다:
1. 멀티모델 적응 어려움 : 통합 관리 메커니즘으로 통합 간소화
2. 컴퓨팅 자원 부족 : 지능형 스케줄링으로 활용률 최적화
3. 학습 데이터 공급 부족 : 성해(星解) 모듈로 전문적 공급 실현
4. 애플리케이션 정확도 저조 : 지식 공학과 모델 최적화로 신뢰성 향상
5. 전통 아키텍처 전환 어려움 : AI 신규 패러다임 수요에 적응
6. 분산 구축 비용 과다 : 통합 플랫폼으로 중복 투자 절감
대형 AI 모델 평준화 시대의 새로운 AI 인프라 요구
현재 대형 AI 모델의 평준화가 가속화되면서, 데이터 기반 인프라를 둘러싼 은밀한 경쟁이 이미 시작되었다. 기업들은 분명히 인식해야 한다: AI-Ready한 데이터 없이는 진정한 AI 경쟁력도 없다는 점을.
업계가 집단적으로 ‘모델 광신주의’에서 ‘데이터 실용주의’로 전환하는 가운데, 신세대 기반 인프라의 경쟁이 지능화 시대의 진정한 승자를 결정할 것이다. Transwarp가 출시한 AI-Ready Data Platform, Sophon LLMOps 등 플랫폼은 기업의 데이터 준비도 향상을 위한 강력한 도구를 제공한다.
하지만 이는 단순한 기술 구매가 아니라 기업 운영 모델의 재구축이다. 데이터 준비도가 새로운 KPI가 되는 상황에서, 2025년에는 두 종류의 기업으로 나뉠 것으로 예상된다: 신세대 AI 인프라로 ‘데이터 저주’를 타파한 선두주자들과 모델 환상에 갇힌 추격자들.
모델은 구매할 수 있지만, 데이터 역량은 반드시 자체 구축해야 한다는 새로운 시대의 진리가 기업 AI 전략의 핵심이 되고 있다. AI 애플리케이션을 만드는 것은 요리와 같다. 식재료가 좋아야 맛있는 음식을 만들 수 있다. 데이터가 더욱 고부가가치 자산이 되는 시대에, 모든 기업은 AI-Ready Data Platform과 같은 ‘데이터 식재료 처리 센터’를 구축해 AI 애플리케이션을 위한 준비를 해야 한다.
