생성형 AI 시대의 콘텐츠 제작

가치 및 규모에 대한 의미

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AI 혁명은 우리가 창조하는 방식뿐만 아니라 저장하는 양까지 변화시켰습니다.

생성형 AI는 새롭고 풍부한 콘텐츠의 확산을 촉진하여 데이터 성장을 전례 없는 속도로 가속화하고 있습니다. Seagate가 후원한 IDC 연구는 생성형 AI가 기업 콘텐츠를 어떻게 변화시키고 있는지 보여줍니다.

더욱 풍부하고 복잡한 콘텐츠

생성형 AI는 더 크고 더 정밀한 품질의 파일과 점점 더 정교해지는 미디어 자산을 형성하는 데 기여합니다.

더 많은 복제 및 재사용

생성형 AI는 콘텐츠 생성이 증폭되는 효과를 가져와 더 많은 변형과 파생 콘텐츠를 만들어냅니다

고용량 장기 데이터 보관에 대한 요구

생성형 AI는 기업이 저장해야 하는 데이터 양을 늘릴 뿐만 아니라 더 긴 기간 동안 데이터를 저장해야 할 필요성도 증가시킵니다

콘텐츠 제작의 민주화

생성형 AI를 통해 더 낮은 장벽으로 더 많은 사람이 다양한 역할로 창작에 참여할 수 있습니다

생성형 AI는 콘텐츠를 더 많이 풍부하고 복잡하게 만들고 있습니다

텍스트에서 고해상도 비디오까지 생성형 AI는 기업 콘텐츠의 양과 질을 모두 확장하고 있습니다

새로운 유형의 콘텐츠, 새로운 데이터 요구

현재 조직의 78%가 3D 제품 비주얼부터 AI 강화 교육 시뮬레이션까지 모든 것을 포함해 이전에는 제작하지 않았던 콘텐츠를 생성하고 있습니다

누적 효과로 인한 파일 크기 증가

70% 이상이 파일이 이미 더 크고 풍부해졌으며, 비디오 및 이미지 형식으로 인해 저장 공간 수요가 급증했다고 합니다

설문조사 차트에 따르면 응답자의 72%가 생성형 AI가 새로운 콘텐츠를 만드는 데 도움이 되었다고 답했으며, 27%는 아니라고 답했고 1%는 확신하지 못했습니다.

생성형 AI의 반복적 특성은 콘텐츠 증폭을 의미합니다

생성형 AI는 거의 무한한 변화를 가능하게 하여 재사용 기회를 창출하고 데이터 저장 요구를 증폭시킵니다

더 많은 버전, 더 커진 볼륨

현재 조직의 57%가 생성형 AI를 도입한 이후 더 자주 다양한 콘텐츠 변형을 생산하고 있습니다

손쉬운 생성에 따른 실험 자유

응답자의 46%는 생성이 용이해짐에 따라 조직에서 유사하거나 과잉 파일의 양이 증가했다고 답했습니다

Survey graphic notes 57% of respondents store more content since adopting generative AI, and of this group, 30% store more variations and 27% store more versions.

창의적인 반복

생성형 AI는 조직이 콘텐츠 개발, 테스트 및 재사용에 접근하는 방식을 혁신하고 있습니다

AI 생성 콘텐츠의 지속적 가치

조직에서 AI가 생성한 데이터의 장기적 가치를 인식함에 따라 보존 기간이 증가하고 있습니다

목적에 따른 보관

42%는 장기 보존을 효율적으로 관리하기 위해 계층화 및 아카이브 스토리지 전략을 이미 도입하고 있습니다

필연적인 스토리지 용량 증가

응답자의 66%는 생성형 AI로 인해 향후 2년 동안 스토리지가 보통 수준에서 상당한 수준까지 증가할 것으로 예상합니다

“이제 중요한 질문은 데이터 양의 증가 여부가 아니라, 기업이 그 규모를 활용해 측정 가능한 가치를 제공할 수 있는지 여부입니다.”

— IDC

생성형 AI는 모든 사람에게 창작의 기회를 제공합니다

생성형 AI는 진입 장벽을 낮춰 모든 기능 분야의 직원이 대규모로 신속하게 콘텐츠를 생성할 수 있도록 지원합니다. 응답자의 50% 이상이 1년 이상 생성형 AI를 사용한다고 답했고, 45.5%는 매일 사용한다고 답했습니다.

창의적 역량 발휘

4개 조직 중 3개는 비크리에이티브 팀도 이제 콘텐츠를 제작하여 부서 간 생산성을 확대하고 있다고 말합니다

속도 및 규모 재정의

79%가 더 빠른 콘텐츠 생성을 보고했으며, 이를 통해 조직은 아이디어에서 실행까지 단시간에 진행할 수 있게 되었습니다

확장은 전략을 필요로 합니다

생성형 AI는 스토리지 계획을 전략적 우선순위로 삼습니다

AI가 생성하는 데이터가 급증함에 따라 기업들은 모든 바이트에 미래 모델 학습부터 고객 경험 향상까지 잠재적인 비즈니스 가치를 지닌다는 사실을 인식하고 있습니다. 스토리지는 코스트센터에서 AI 성능을 위한 전략적 지원 요소로 전환되고 있으며, 대용량 하드 드라이브는 향후 데이터 수요에 맞춰 확장 가능하도록 구축된 아키텍처의 기반을 형성합니다.

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대용량 하드 드라이브 살펴보기

조직은 AI 데이터 경제에 어떻게 대비할 수 있을까요?

IDC가 권장하는 5가지 실질적인 단계

1. 확장 가능한 계층형 스토리지 아키텍처 채택

비용 효율적이고 내구성 있는 장기 저장을 위해 대용량 HDD 기반으로 급증하는 데이터 볼륨에 대비합니다

2. AI 작업 부하 성과 재정의

미래 지향적 스토리지를 구축할 때 지연 시간뿐만 아니라 처리량, 쓰기 내구성 및 전체 시스템 규모에서의 효율성까지 고려합니다

3. 거버넌스 및 수명주기 관리 계획

데이터 가치와 비용 및 규정 준수 간의 균형을 맞추기 위해 명확한 보존 정책을 수립합니다

4. 하이브리드 및 클라우드 모델 활용

탄력성, 회복성 및 경제적 효율성을 위해 사내 및 클라우드 기반 하드 드라이브 스토리지를 결합합니다

5. AI 작업 부하에 대한 직원 준비

생성형 AI에서 생성된 콘텐츠의 수명 주기 전반에 걸쳐 관리, 저장 및 가치 추출 방법을 팀에 교육합니다

더 자세히 알아보시겠습니까?

Seagate의 전문가들이 자신있는 AI 데이터 확장을 위한 최적의 스토리지 솔루션을 선택할 수 있도록 도와드립니다.

전문가에게 문의

이 페이지의 모든 데이터 및 이미지 출처: Seagate Technology가 후원한 IDC 백서, 생성형 AI 시대의 콘텐츠 제작: 가치 및 규모에 대한 의미, US53817625, 2025년 10월

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