시스코와 파운드리(Foundry)의 새로운 연구에 따르면,
보안과 가시성, 그리고 급증하는 AI 수요를 충족시키는 데 있어 모든 것은 결국 네트워크로 귀결된다는 사실이 확인되었습니다.
본 포스팅은 Kevin Delaney가 시스코 뉴스룸에 작성한 The key to agentic AI adoption? The network 포스팅을 번역한 글입니다.
에이전틱 AI 시대의 네트워크는 신뢰와 보안, 그리고 인간과 AI가 함께 미래를 구축할 수 있는 원활한 운영 모델을 위한 핵심 기반입니다.
그러나 조직들이 AI 경쟁 우위를 확보하기 위해 분주히 움직이는 가운데, 그들의 야심찬 목표와 기존 인프라가 지원할 수 있는 수준 사이에는 큰 격차가 존재합니다.
이는 시스코의 새로운 연구 보고서인 “기다릴 시간이 없다: AI 가속화가 캠퍼스 및 브랜치 네트워크에 미치는 영향”에서 도출된 핵심 내용입니다. 15개국 3,400명 이상의 IT 및 네트워킹 분야 고위 의사결정권자를 대상으로 실시된 이 보고서는 시스코와 파운드리 리서치(Foundry Research)가 공동으로 수행했으며, AI 도입과 관련된 도전 과제가 증가하는 가운데 즉각적인 대응을 촉구하는 강력한 메시지를 담고 있습니다.
설문조사 결과, 응답 기업의 73%가 이미 캠퍼스 및 브랜치 네트워크의 용량 제약에 직면해 있거나 향후 2년 이내에 이러한 문제를 겪을 것으로 예상하고 있습니다. 이는 지난 1년간 네트워크 트래픽이 34% 증가했다고 응답한 점을 고려하면 놀라운 일이 아닙니다. 앞으로 12개월 동안 트래픽은 96%, 3년 후에는 209% 증가할 것으로 예상됩니다.
이러한 수요는 에이전틱 AI는 물론 생성형 AI, 물리적 AI(로봇 공학 및 AI 기반 사물인터넷)에 의해 주도될 것이며, 이들 모두 성장세가 둔화될 기미를 보이지 않고 있습니다.
조직이 AI를 성공적으로 도입하기 위해서는 신뢰가 필수적입니다. 즉, 인프라에 대한 신뢰, 보안에 대한 신뢰, AI 거버넌스에 대한 신뢰가 필요하며, 이 모든 것은 결국 네트워크로 귀결됩니다.
시스코의 사장 겸 최고제품책임자(CPO)인 Jeetu Patel이 강조했듯이, 우리는 “네트워킹 슈퍼사이클”에 접어들었습니다. 네트워크가 그토록 핵심적인 역할을 하기 때문입니다.
시스코의 설문조사 결과도 이를 뒷받침합니다. 응답자의 90% 이상이 캠퍼스 및 브랜치 네트워크를 AI 주도 수요에 맞게 조정하지 않을 경우 재정적·경쟁적 위험이 발생할 것을 우려했습니다. 그러나 가장 적극적으로 AI를 도입하고 있는 기업들조차 네트워크 전반에 걸쳐 예상되는 AI 성장에 완전히 대비했다고 답한 비율은 30%에 불과했습니다.
AI에 대한 신뢰 확보
물론 보안은 신뢰의 기초가 되는 요소입니다. 그리고 네트워크는 보안의 자연스러운 중심축입니다.
시스코의 설문조사에 따르면, 응답자의 80%는 AI 도입이 생성형 사용 사례를 넘어 확장됨에 따라 보안 위험이 더욱 증가할 것으로 예상했으며, 또 다른 80%는 지난 12개월 동안 이 기술로 인해 공격 표면이 이미 확대되었다고 답했습니다. 그 결과, 응답자의 61%는 보안에 대한 확신이 더 커질 때까지 AI 이니셔티브 확대를 주저하고 있습니다.
주요 과제로는 AI 모델 보안의 복잡성 증가와 AI 기반 사이버 위협의 고도화가 꼽힙니다.
시스코 연구에 인용된 한 유통 업계 임원은 이 문제를 다음과 같이 설명했습니다. “보안 관점에서 볼 때 문제는, 조직에서 반드시 사용해야 하는 모든 가능한 AI 도구에 대한 안전 장치를 마련하기 어렵다는 점입니다.”
이러한 문제들 역시 네트워크를 통해 해결할 수 있습니다.
예를 들어, 시스코의 플랫폼 전략은 이러한 복잡성을 해소합니다. 네트워킹, 보안, 가시성, 거버넌스, 데이터 인텔리전스를 통합함으로써 IT 및 보안 팀은 데이터 센터는 물론 그 너머의 엣지까지 모니터링하고 보호할 수 있습니다.
VentureBeat와의 인터뷰에서 시스코의 캠퍼스 네트워킹 부문 수석 부사장 겸 총괄 매니저인 Michael Dickman은 시스코 클라우드 컨트롤과 같은 첨단 솔루션을 포함하는 시스코의 플랫폼 전략이 보안 보장, 데이터 활용 등 완전히 새로운 가능성을 어떻게 열어주는지에 대해 이야기했습니다.
그는 “플랫폼 접근 방식을 채택하면, 이전에는 불가능했던 방식으로 데이터를 공유할 수 있게 되며, 이것이 바로 새로운 가능성을 열어주는 열쇠입니다. 이제 원하는 모든 작업을 견고한 기반 위에 구축할 수 있게 된 것입니다.”라고 말했습니다.
Dickman은 이러한 견고한 네트워크 기반이 신뢰의 구성 요소를 통합하고, 단순화하며, 효율화할 수 있게 해준다고 강조했습니다.
그는 “에이전트형 AI 사용 사례의 초기 사례들이 신뢰 측면에서 성공적이어야 합니다.”라고 말하며, “이는 역할 기반 접근 제어(RBAC), 특권 접근 관리, 마이크로 세그멘테이션을 구축해야 함을 의미합니다.”라고 덧붙였습니다.
모든 것의 시각화 및 단순화
자율 시스템과 고도로 분산된 환경의 복잡성을 고려할 때, 시스코 연구에 참여한 응답자의 71%가 모니터링 및 가시성 측면에서 사각지대가 증가하고 있다고 답한 것은 놀라운 일이 아닙니다.
하지만 갈수록 많은 리더들이 네트워크를 분산된 시스템을 연결하고, 가시성을 확장하며, 대규모로 정책을 유지할 수 있는 플랫폼으로 인식하고 있습니다.
Dickman은 ”모든 정보가 하나의 데이터 패브릭으로 통합되면, 이를 활용해 다양한 사용 사례를 지원할 수 있습니다. 보안 중심의 사용 사례들도 기대되지만, 그 외에도 훨씬 더 많은 가능성이 있습니다. 비즈니스 프로세스 최적화, 기술 투자 최적화, 가시성의 중앙 집중화 등이 있습니다.”라고 말했습니다.
그는 계속해서 “공통 데이터 패브릭을 통해 파편화가 해소되면 그 효과는 매우 강력합니다. 바로 그 때문에 시스코에서는 ‘원 시스코(One Cisco)’ 플랫폼에 그토록 집중하고 있는 것입니다. 이 플랫폼은 시스코 포트폴리오 전반에 걸친 역량을 진정한 하나의 플랫폼으로 체계적으로 통합하고 있습니다.”라고 덧붙였습니다.
이러한 네트워크 플랫폼은 점점 더 필수적인 요소가 되고 있습니다.
복잡성과 파편화를 줄이면서 AI에 대한 신뢰를 구축하는 일은 더 이상 선택 사항이 아니기 때문입니다. 시스코의 설문조사 전반에 걸쳐 그 중요성이 강조되었으며, 응답자들은 AI의 인프라 요구 사항을 충족하지 못할 경우 비즈니스 및 운영상의 위험이 발생할 것이라고 지적했습니다.
또는 Patel의 표현을 빌리자면, “결국 기업에는 두 가지 유형만 남게 될 것입니다. 바로 AI 기업과, 시대에 뒤처진 기업입니다.”
Authors