[라스베이거스(미국)=디지털투데이 이진호 기자] 델 테크놀로지스가 인공지능(AI) 인프라 경쟁에서 앞서나가기 위한 차별화 요소로 '데이터 관리'를 꼽았다. 기업 내부에 흩어진 데이터를 AI에 맞게 관리하는 역량이 중요해졌다는 진단이다.

트레비스 비힐 델 테크놀로지스 수석부사장은 18일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '델 테크놀로지스 월드 2026(DTW26)' 현장 인터뷰에서 "데이터 관리는 큰 도전 과제"라며 "올바른 데이터를 올바른 사용 사례에 연결하는 능력이 매우 중요해질 것"이라고 말했다.

인프라스트럭처 솔루션 제품 관리를 총괄하는 비힐 수석부사장은 AI 워크로드에서 스토리지의 역할을 그래픽처리장치(GPU)와 연결해 설명했다. GPU를 충분히 활용하기 위해서는 데이터를 빠르게 공급하는 스토리지 인프라가 필요하다는 설명이다. 그는 '델 AI 데이터 플랫폼'이 고객의 AI 도입 과정에서 맞닥뜨리는 문제를 해결할 수 있다고 강조했다.

델 AI 데이터 플랫폼은 크게 세 계층으로 구성된다. 하위 계층은 파일, 오브젝트, 병렬 파일 시스템(PFS) 등 프로토콜 지원과 성능을 담당한다. 중간 계층은 데이터 엔진이다. 정형·비정형 데이터를 변환하고 질의하며 생성형 AI에 활용할 수 있도록 준비하는 역할을 한다. 상위 계층은 델 오케스트레이션 엔진으로, 데이터 정제·처리, 메타데이터 보강, 벡터화, 데이터와 대형언어모델(LLM) 매칭 등을 지원한다.

비힐 수석부사장은 "델 AI 데이터 플랫폼의 세 계층은 고객들이 중요하게 여기는 요소와 직접 연결돼 있다"며 "올바른 속도와 성능을 확보하고, 데이터를 변환하고, 데이터를 관리하는 것이 핵심"이라고 말했다. 그는 또 PFS 제품인 '델 라이트닝 파일 시스템'의 빠른 속도를 강조했다. 비힐 수석부사장은 라이트닝 파일 시스템을 "시장에 나온 병렬 파일 시스템 중 가장 빠른 제품"이라고 소개했다. 

제조 분야 AI 활용에도 델이 힘을 보탠다. 비힐 수석부사장은 이 같은 영역을 지원한 사례로 삼성전자를 언급했다. 그는 반도체 제조를 위한 전자설계자동화(EDA) 워크로드가 계산과 저장 용량 모두가 필요한 작업이라고 설명했다. 반도체를 설계할 때는 수많은 도면과 이미지성 데이터를 다루는 동시에 기하 구조와 허용 오차까지 정밀하게 맞춰야 하기 때문이다. 

비힐 수석부사장은 "EDA는 결국 수많은 이미지나 도면을 다루는 작업"이라며 "그래서 계산 집약적이면서 동시에 스토리지 집약적"이라고 말했다.

비힐 수석부사장은 향후 AI 인프라 시장의 과제로 데이터 관리를 강조했다. 지난해 데이터루프(Data Loop)를 인수한 델은 이를 기반으로 델 오케스트레이션 엔진을 구축하고 있다.

특히 규모가 큰 기업일 수록 데이터 관리에 힘을 기울여야 한다. 대기업에는 지식 문서, 서비스 요청, 고객 대화 등 방대한 비정형 데이터가 축적돼 있어서다. 비힐 수석부사장은 이 데이터를 적절히 발굴하고 업무에 연결하는 것이 AI 가치 창출의 핵심이라고 조언했다.

비힐 수석부사장은 "대기업은 수많은 지식 기반 문서와 고객 대화, 서비스 요청을 갖고 있고 이 모든 것이 비정형 데이터로 존재한다"며 "올바른 데이터를 찾아 올바른 대상에게 제공하는 능력이 (비즈니스) 가치를 여는 방법"이라고 말했다.