공개 데이터 한계 도달로 기업 내부 데이터 가치 급상승, 하이퍼바이저 종속성 약화 가속
올해는 인공지능(AI) 모델이 공개된 인터넷 정보에서 얻을 수 있는 가치가 한계에 도달하는 해가 될 전망이다. 퓨어스토리지는 2026년 기술 시장의 핵심 키워드로 내부 데이터의 활용, 데이터셋 거버넌스, 가상화 구조의 재편, 그리고 격리 복구 환경(IRE)의 주류화를 꼽았다. 기업들은 이제 외부의 정보를 탐색하기보다 내부에 잠들어 있던 미활용 데이터를 발굴하여 인공지능의 경쟁력을 확보하는 데 집중할 것으로 보인다.
기업 내부 데이터의 재발견과 합성 데이터의 부상
2026년은 인공지능 발전을 위해 기업 내부 데이터를 얼마나 개방하느냐가 관건이 된다. 그동안 레거시 시스템이나 개별 부서의 데이터 사일로에 갇혀 활용되지 못했던 데이터들이 인공지능 학습을 위해 새롭게 정의된다. 특히 개인정보 보호 문제를 해결하기 위해 실제 데이터 대신 인공적으로 생성된 ‘합성 데이터’가 핵심 기술로 떠오른다. 금융과 헬스케어 등 규제가 엄격한 산업군은 민감한 정보를 노출하지 않으면서도 인공지능 모델을 안전하게 학습시킬 수 있는 기반을 마련한다.
데이터의 양보다 ‘일관성’을 중시하는 경향도 뚜렷해진다. 많은 대규모 조직은 부서별로 서로 다른 데이터 복제본을 가지고 있어 의사결정에 혼란을 겪고 있다. 이를 해결하기 위해 신뢰할 수 있도록 정제되고 맥락이 정리된 ‘단일 데이터셋’을 구축하는 데이터셋 거버넌스가 새로운 인공지능 경쟁력으로 자리 잡는다.
가상화 시장의 재편과 사이버 복원력 강화
지난 10년간 시장을 독점해온 하이퍼바이저 중심의 인프라 구조에도 균열이 생긴다. 라이선스 비용 상승과 시스템 복잡성에 피로감을 느낀 기업들은 기존의 무거운 가상 머신(VM) 기반 구조에서 벗어나기 시작한다. 가상화는 특정 제품이 아닌 클라우드와 컨테이너에 기본 탑재되는 기능으로 변화하며, 하드웨어를 소프트웨어로 제어하는 ‘코드형 인프라(IaC)’ 방식이 표준으로 자리 잡는다.
사이버 공격에 대응하는 방식도 바뀐다. 2026년에는 단순한 데이터 백업을 넘어 ‘격리 복구 환경(IRE)’ 구축이 이사회의 핵심 요구 사항이 된다. 랜섬웨어 공격으로부터 데이터를 실제로 복구할 수 있다는 구조적 보장을 위해 물리적·논리적으로 분리된 복구 환경을 갖추는 것이 필수적이다. 특히 금융과 제조 등 시스템 중단이 큰 손실로 이어지는 산업에서 IRE 도입이 가장 빠르게 가속화될 것으로 보인다.
[용어 해설]
- 합성 데이터 (Synthetic Data): 실제 환경에서 수집한 데이터가 아니라 알고리즘을 통해 인위적으로 생성한 데이터다. 개인정보를 보호하면서도 인공지능을 학습시킬 수 있는 장점이 있다.
- 데이터 사일로 (Data Silo): 데이터가 부서나 시스템별로 분리되어 서로 공유되지 못하고 고립된 상태를 뜻한다.
- 데이터셋 거버넌스 (Dataset Governance): 데이터의 품질, 일관성, 보안을 관리하여 누구나 신뢰할 수 있는 데이터 집합을 유지하는 체계다.
- 하이퍼바이저 (Hypervisor): 하나의 물리적 서버에서 여러 개의 가상 운영체제를 실행할 수 있게 해주는 소프트웨어다.
- 코드형 인프라 (IaC, Infrastructure as Code): 코드를 작성하여 서버, 네트워크 등의 인프라를 자동으로 구축하고 관리하는 방식이다.
- 격리 복구 환경 (IRE, Isolated Recovery Environments): 주 네트워크와 완전히 분리되어 사이버 공격으로부터 안전하게 보호되는 데이터 복구 전용 공간이다.
- 레거시 시스템 (Legacy System): 과거에 구축되어 현재까지 사용 중인 낡은 하드웨어나 소프트웨어를 의미한다.
- 사이버 복원력 (Cyber Resilience): 사이버 공격을 받았을 때 피해를 최소화하고 원래 상태로 빠르게 회복할 수 있는 능력을 말한다.









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