델테크놀로지 Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026

초대해 주셔서 감사합니다. 이 자리에 함께하게 되어 기쁩니다.

지금은 더 많은 조직들이 AI가 비즈니스에서 성과를 달성하는 방식을 재구상하는 데 있어 믿을 수 없을 만큼 강력하다는 점을 점점 더 깨닫고 있는, 그런 점진적인 과정에 있다고 생각합니다. 세상은 여러 속도로 움직입니다. 모두가 같은 속도로 나아가지는 않을 겁니다. 이것이 과거의 기술과는 매우 다르다는 점은 분명합니다. 과거에는 계산과 컴퓨팅이었다면, 이제는 지능이 있습니다. 기업 내부에 존재하는 데이터가 새로운 방식으로 열리고 활용되기 시작하고 있습니다. 기업을 다시 구상해야 한다는 점을 깨닫고, 그걸 어떻게 해낼지 찾아가는 과정에 있는 셈입니다. 저희는 약 3년 전에 이 일을 시작했습니다. 제 생각에는 대략 10%나 15% 정도의 기업만이 이것이 정말 중요한 일이며 반드시 실행해야 한다는 점을 이해하고 있습니다.

많은 기업들은 무엇을 해야 하는지, 어떻게 해야 하는지에 대해 매우 혼란스러워합니다. 이에는 쉬운 첫 단계가 있는데, 개별 직원들에게 더 나은 도구를 제공하면, 하던 일을 더 생산적으로 할 수 있게 되는 것입니다. 예를 들어 10%나 20% 더 잘 해낼 수도 있겠죠. 그 자체만으로도 꽤 놀라운 일이지만, 사실 그게 핵심 이야기는 아닙니다. 진짜 기회는 전체 워크플로우를 다시 구상하는 데 있습니다. 해야 할 일은 기업 내 모든 프로세스를 일일이 매핑한 뒤, 프로세스를 단순화하고 표준화하며, 모든 데이터를 한데 모으고, 마지막 단계에서 AI를 적용하는 것입니다. 또 한편으로는, 오늘날의 AI가 상당히 뛰어나지만 동시에 앞으로 경험하게 될 것 중 가장 성능이 낮은 수준이라는 점도 이해해야 합니다.

AI는 계속 개선되고 있고, 에이전트 기술을 적용하면 과거에 사람이 하던 많은 워크플로우를 대체할 수 있어 훨씬 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 그렇게 되면 혁신을 이루고, 더 혁신적이 되며, 속도도 확보하게 됩니다. 제 생각에는 대부분의 기업에서 우리는 아직 정말 초입 단계에 있습니다. 어떻게 해야 하는지 모릅니다. 어렵습니다. 그리고 이것이 기술 도입의 장벽이기도 합니다. 문제는 기술이 아닙니다. 사람이고, 문화이고, 규제이며, 용기이고, 시간이 필요합니다. 엔터프라이즈에서 6,500개의 델 AI 팩토리를 보면서, 저희는 지금 S-커브 형태의 도입 국면에 있는 것으로 보고 있습니다.

맞습니다. 고객들이 이 과정을 거치면서, 획일적인 단일 해법은 없다는 점을 이해하게 되고, AI는 가능한 한 데이터에 가까이 두는 것이 정말 중요하다는 것도 알게 됩니다. 첨단 제조업에 계시다면, AI는 공장 안에 두고 싶으실 겁니다. 레스토랑 체인을 운영하신다면, AI를 매장 내부는 물론 리테일 매장이나 물류 쪽에도 두고 싶으시겠죠. 소형 모델부터 대형 모델, 오픈 모델, 클로즈드 모델까지 매우 다양한 선택지가 있습니다. 저희는 최첨단 모델들을 온프레미스로 가져오고 있습니다. 가장 가치 있는 데이터, 독자 데이터, 그리고 회사 내부에만 있는, 어렵게 축적한 지식은 다른 누군가에게 보내고 싶지 않으실 겁니다. 저희는 그 문제를 해결하기 위해 엄청난 규모의 인프라가 구축되고 있는 것을 보고 있습니다. 하지만 다시 말씀드리면, 이를 모두 정리하고 적절한 모델을 고르는 데는 시간이 걸리며, 그 부분을 저희가 고객분들께서 하실 수 있도록 돕고 있습니다.

저희는 수백 개의 레퍼런스 플랫폼 스타터 키트와 블루프린트, 그리고 다양한 산업군 전반에 걸친 여러 파트너를 보유하고 있습니다. 저희는 고객들이 여기에서 시작할 수 있도록 도와드릴 수 있습니다. 그렇지만 시간이 걸립니다. 본능적으로는 그냥 “좋아, 버튼 하나 누르면 이제 AI가 생겼다”라고 하고 싶어지잖아요? 실제는 그보다 훨씬 더 복잡합니다.

여러 추정치에 따르면, 데이터의 85%는 여전히 온프레미스에 있습니다.

네, 그렇죠? 클라우드가 중요한 건 부정할 수 없지만, 현실은 하이브리드 멀티클라우드에 더 가깝습니다.

생각해보시면, 전 세계 데이터의 대부분은 앞으로 생성될 겁니다. 또한 AI를 도입하고 에이전트화(Agentify)하면서 소프트웨어를 훨씬 더 많이 만들게 됩니다. 데이터는 더 많이 생성되고, 이 모든 일이 실시간으로 일어납니다. 다시 말씀드리지만, AI는 가능한 한 데이터에 가까이 두고 싶으실 겁니다. 그래서 저희가 이런 부분들을 구축해 나가고 있는 것입니다. 물론 엔터프라이즈의 경우에는 전체 솔루션을 아키텍처링할 수 있는 기회가 더 많습니다. 에이전틱(Agentic) 동작 때문에 더 많은 CPU가 필요하고, 당연히 데이터 스토리지는 저희가 선도적 위치에 있는 분야인데, 네트워킹도 다시 아키텍처를 짜야 합니다. 프런티어 모델들도 저희와 함께 온프레미스로 들어오길 원합니다.