AI는 빠르게 움직입니다. 인프라는 더 빠르게 움직여야 합니다.

AI는 모든 비즈니스를 혁신하고 있습니다. 그리고 최근 고객과 나누는 모든 대화에서 제가 받는 메시지는 동일합니다. 이제 경쟁력은 얼마나 빨리 도입할 수 있느냐에 달려 있습니다. 비용, 소버린, 하드웨어, 소프트웨어 등 기업이 직면한 장애물이 승패를 가를 것입니다.

2026 Nutanix 엔터프라이즈 클라우드 인덱스 ("ECI 보고서")는 이러한 변화를 포착하고 있으며, 솔직히 그 수치는 놀랍습니다. IT 리더의 85%는 AI가 컨테이너 도입을 가속화하고 있다고 답했으며, 82%는 온프레미스 인프라가 AI 워크로드에 완전히 준비되지 않았다고 답했습니다.

가속화와 준비성 사이의 간극이 바로 경쟁력을 결정짓는 지점입니다.

이것이 새로운 현실입니다: AI는 단순한 워크로드가 아닙니다. 이는 전체 플랫폼에 대한 스트레스 테스트입니다.

하드웨어는 기존 인프라가 흡수할 수 있는 속도보다 빠르게 변화하고 있습니다.

하드웨어 결정이 장기적인 약속이었던 시절이 기억납니다. 인텔 또는 AMD로 표준화했습니다. 메모리 구성을 선택했습니다. Dell 또는 Lenovo에서 서버를 구입했고 예측 가능한 수명 주기 동안 서버를 운영할 것으로 예상했습니다.

AI는 이러한 패턴을 깨뜨립니다.

새로운 GPU, 가속기, 메모리 기술, 서버 설계는 대부분의 조직이 평가할 수 있는 속도보다 더 빠르게 출시되고 있습니다. 

ECI 데이터는 이러한 시급성을 뒷받침합니다. IT 리더의 82%는 온프레미스 인프라가 AI 워크로드를 지원할 준비가 되어 있지 않다고 답했으며, 의료와 같은 분야에서는 그 수치가 더욱 높아집니다.

올해 거의 모든 대화에서 고객들은 저에게 같은 질문을 합니다:

• 모든 것을 다시 설계하지 않고 새 하드웨어를 도입하려면 어떻게 해야 하나요?
• 공급업체나 구성에 종속되지 않으려면 어떻게 해야 하나요?
• 인프라가 혁신을 늦추지 않도록 하려면 어떻게 해야 하나요?

하드웨어의 변화를 흡수할 수 있는 플랫폼이 필요하다는 것이 제 대답입니다.  

올바른 기반을 선택하면 업계가 변화할 때마다 환경을 다시 설계하지 않고도 최신 기능을 활용할 수 있습니다. 이러한 유연성은 스택 하단에서 필수적인 요소가 되고 있습니다.

소프트웨어도 마찬가지로 빠르게 진화하고 있습니다(특히 LLM)

하드웨어만 가속화하는 것이 아닙니다. AI를 둘러싼 소프트웨어 생태계는 더욱 빠르게 변화하고 있습니다.

제가 여러 기업에서 목격하고 있는 것은 현재 배포하는 LLM이 6개월 후에는 더 이상 사용되지 않을 것이라는 점입니다. 이러한 모델 중 상당수는 컨테이너에서 실행되지만 나머지 환경은 여전히 VM 기반입니다. 프레임워크 업데이트. 종속성이 바뀝니다. GPU 요구 사항이 변경됩니다.

이로 인해 새로운 운영 과제가 생깁니다:

파편화를 일으키지 않고 새로운 AI 소프트웨어를 도입하려면 어떻게 해야 할까요?

ECI 보고서는 이것이 중요한 이유를 보여줍니다. 85%는 AI가 컨테이너 도입을 가속화하고 있으며, 83%는 이미 컨테이너로 새로운 애플리케이션을 구축하고 있습니다. 컨테이너를 도입하면 AI 워크로드에 필요한 빠르게 변화하는 소프트웨어 종속성을 패키징할 수 있는 방법을 팀에 제공하기 때문입니다.

새로운 모델마다 별도의 기술을 갖춘 별도의 팀이 필요하다면 시간이 지날수록 관리가 어려워지는 환경을 만들게 됩니다. 저는 이를 종종 "AI 스위치"를 켜는 것이라고 표현합니다. 일단 스위치가 켜지면 이전과는 다른 차원의 워크로드를 운영하게 됩니다. 그리고 여러분의 플랫폼이 이러한 전환을 지원하거나, 혹은 지원하지 못하거나 둘 중 하나의 상황에 직면하게 됩니다.

데이터를 통제하지 못하면 AI도 통제할 수 없습니다.

하드웨어와 소프트웨어를 따라잡을 수 있다고 해도 이제는 피할 수 없는 세 번째 차원이 존재합니다. 바로 데이터 소버린입니다.

고객은 다음과 같은 사항을 알고 싶어 합니다:

• 데이터가 어디에 위치하는지
• 데이터가 어떻게 보호되는지
• 데이터가 어떻게 복제되는지
• 여러 관할 구역에서 데이터가 어떻게 거버넌스되는지

이는 단순히 컴플라이언스에 관한 문제만이 아닙니다. 신뢰의 문제입니다. 비용 예측 가능성의 문제입니다. 또한 이는 섀도우 AI의 확산을 방지하는 것과도 관련이 있습니다. 즉, 특정 경계를 절대 벗어나서는 안 되는 데이터를 기반으로 모델이 학습되는 상황을 막는 것입니다.

ECI 보고서는 이 점에 대해 "대부분의 IT 임원(87%)은 공식적인 감독을 벗어난 AI 도구와 에이전트의 사용이 비즈니스 위험을 초래한다고 생각합니다."라고 직설적으로 말합니다.

그리고 이제 데이터 소버린은 최우선 순위입니다.80%의 IT 리더는 데이터 소버린이 인프라 결정에 있어 최우선 순위이거나 반드시 포함해야 하는 요소라고 답했습니다.

제가 자주 하는 말이자 사실인 내용이 있습니다:

데이터를 제어할 수 없다면, AI도 제어할 수 없습니다.

분산형 소버린 클라우드 아키텍처가 미래를 위한 대안으로 부상하고 있습니다. 이러한 아키텍처를 통해 조직은 데이터를 로컬에 유지하고, 정책을 시행하며, 여러 환경에서 일관성을 유지할 수 있습니다. 하지만 이는 기반 플랫폼이 어디서나 동일하게 작동할 때만 가능합니다.

그러한 일관성이 없다면, 데이터 주권은 결코 달성할 수 없습니다.

섀도우 AI는 인프라가 뒤처지고 있다는 징후입니다.

ECI 보고서에서 가장 눈에 띄는 결과 중 하나는 섀도우 AI가 얼마나 널리 퍼져 있는지입니다. IT 리더의 79% 비IT 부서의 직원이 구현한 AI 애플리케이션을 접하게 됩니다.

사람들이 무모하게 행동해서 이런 일이 벌어지는 것이 아닙니다. 이는 비즈니스가 IT가 안전하게 제공할 수 있는 속도보다 더 빠른 AI를 원하기 때문에 발생하는 현상입니다.

사일로는 이 문제를 더욱 악화시킵니다. "82%의 응답자는 비즈니스 부서와 IT 부서 간의 사일로가 기술 이니셔티브를 효과적으로 실행하기 어렵게 만든다고 생각합니다."라고 ECI 보고서는 말합니다.

기업의 여러 부서가 서로 연계되지 않으면 엔터프라이즈 AI 도입이 파편화되고 위험이 증가합니다.

일관되고 통합된 플랫폼은 이러한 위험을 줄여줍니다. 이를 통해 팀은 IT 부서를 우회하지 않고도 승인된 방식으로 혁신할 수 있습니다.

숨겨진 비용: 유지보수로 인한 시간 손실

충분히 주목받지 못하는 또 다른 요소가 있습니다. 제가 직접 추산한 바에 따르면, 과거에 기업들은 패치, 업그레이드, 문제 해결을 포함한 유지 관리에 60~80%의 시간을 소비했습니다. 새로운 애플리케이션을 구축하거나 새로운 AI 기능을 배포하는 데 투자하지 못한 시간입니다.

AI는 이러한 시간 손실에 대한 비용을 높입니다.

기존 인프라를 유지 관리하는 데 소요되는 매 순간은 다음과 같은 활동에 투입하지 못한 시간입니다.

• 모델 학습
• 새 서비스 배포하기
• 새 하드웨어 통합
• 최신 LLM으로 업데이트
• 데이터 거버넌스 개선

AI는 속도에 보상을 줍니다. 유지 관리는 속도를 늦춥니다.

유지 보수에서 혁신으로 시간을 전환하는 조직이 더 빠르게 움직일 것입니다. 그렇지 못한 조직은 뒤처지게 될 것입니다.

우리에게 남겨진 과제

제 관점에서 결론은 이렇습니다. AI는 정적인 인프라가 감당하기에는 너무나 빠르게 변화하고 있습니다. 사일로화된 팀이 대응하기에는 너무나 빠릅니다. 지속적인 변화를 위해 설계되지 않은 아키텍처가 감당하기에도 너무나 빠릅니다.

경쟁 능력은 여러분이 얼마나 신속하게 다음을 수행할 수 있는지에 달려 있습니다.

• 새로운 하드웨어 채택
• 새로운 LLM 통합
• 소버린 유지
• 섀도우 AI 방지
• 일관되고 반복 가능한 플랫폼에서 모든 것 실행

적응성을 목표로 구축하는 기업이 시장을 선도할 것입니다. 그렇지 못한 기업은 향후 10년 동안 따라잡기 위해 노력할 것입니다.

2026 Nutanix 엔터프라이즈 클라우드 인덱스를 읽고 엔터프라이즈 IT에서 AI, 컨테이너 및 소버린의 미래에 대해 자세히 알아보십시오.

배경 및 연구 목표

Nutanix 설문조사는 Wakefield Research[wakefieldresearch.com]에서 실시했습니다. 1,600명 중 다음 시장에서 최소 500명 이상의 직원을 보유한 기업의 관리자급 이상의 IT & 엔지니어링 임원을 대상으로 합니다: 호주, 브라질, 프랑스, 독일, 인도, 이탈리아, 일본, 멕시코, 네덜란드, 사우디아라비아, 싱가포르, 스페인, 영국, 미국(미국 연방 근로자 100명 표본 추출), 2025년 11월 13일부터 11월 23일까지 이메일 초대 및 온라인 설문조사를 통해 진행되었습니다.

모든 표본 결과는 표본 오차의 영향을 받을 수 있습니다. 변화의 크기는 측정 가능하며 인터뷰 횟수와 결과를 표현하는 백분율 수준에 따라 영향을 받습니다. 이 특정 연구에서 실시한 전 세계 인터뷰의 경우, 조사 결과가 표본으로 대표되는 전 세계 모든 사람을 대상으로 인터뷰를 실시했을 때 얻을 수 있는 결과와 플러스 또는 마이너스 2.38% 포인트 이상 차이가 없을 확률은 100분의 95입니다(미국의 경우 4.9, 나머지 모든 국가는 9.8).

¹ 1,600명의 클라우드, IT 및 엔지니어링 임원을 대상으로 Nutanix를 위해 Wakefield Research에서 실시한 설문조사로, 앱을 실행하는 위치, 인프라 우선순위가 어떻게 변화하고 있는지, 어떤 압박 요인이 의사 결정에 영향을 미치는지 평가했습니다

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