[기고] 아시아 태평양 시장, 경쟁력의 관건은 '데이터 인프라'
한국 이커머스, IT 서비스 기업들이 최근 기술 경쟁력을 기반으로 글로벌 고개 확보에 공격적으로 나서고 있다. 금융과 여행·레저 분야 역시 디지털 서비스를 앞세워 아시아 태평양(APAC) 시장을 중심으로 새로운 기회를 찾고 있는 것이다. 자연스럽게 많은 기업에 APAC은 성장 가능성이 큰 핵심 시장으로 부상하고 있지만, 실제 운영 과정에서는 언어·규제·데이터 환경이 국가마다 크게 달라 예기치 않은 복잡성을 마주하게 된다. 특히 인공지능(AI) 활용이 기업 경쟁력의 핵심이 된 지금, APAC 전역의 데이터 구조와 규제 차이를 어떻게 극복할 것인지가 해외 비즈니스 성공의 중요한 기준이 되고 있다. APAC, 단일 시장 아닌 여러 시장의 집합 APAC은 시장의 크기만큼이나 이질적인 환경을 가진 지역이다. 고객 경험 분석에서 나타나는 차이가 대표적이다. 일본에서는 온라인 리뷰 3점을 낮은 평가로 해석하지만, 다른 국가에서는 단순히 평균이라는 의미로 받아들여진다. 동일한 AI 고객 분석 모델을 국경을 넘나들며 적용할 경우 문화적 편차를 간과한 채 잘못된 판단을 내릴 수 있다. 언어의 다양성 역시 난관이다. 인도는 120개가 넘는 주요 언어가 존재하며 인도네시아는 섬마다 방언이 다르다. 필리핀은 영어와 타갈로그어, 지역 언어가 동시에 사용된다. 기업이 APAC 전역의 소비자 의견이나 고객센터 기록, 소셜미디어 반응을 통합해 분석하려 하면 비정형 데이터가 폭발적으로 증가한다. 이를 하나의 구조로 정제하기 위해서는 상당한 시간과 비용이 소요된다. 규제 환경도 국가마다 다르다. 싱가포르는 개인정보보호법(PDPA)을 개정해 정보 침해 통지를 의무화했고 베트남은 데이터 현지화와 국경 간 이동 규제를 강화했다. 일본은 개인정보보호법을 개정하며 유럽연합(EU)의 개인정보보호법 GDPR과의 조화를 고려했고 AI 활용과 자동화된 의사 결정에 관한 조항도 추가했다. APAC 진출 기업은 이처럼 상이한 규제 체계 안에서 데이터를 관리하고 활용하는 복잡한 과제를 마주하게 된다. 데이터 활용의 간극이 커지는 AI 시대 세계적으로 생성되는 데이터는 175제타바이트에 이를 것으로 전망되며 그중 80~90%가 비정형 데이터라는 사실은 이미 널리 알려져 있다. 문제는 이 방대한 데이터가 실제 분석과 AI 학습에 바로 활용될 수 있는 상태가 아니라는 점이다. 기업 내에서도 데이터 과학자들이 전체 시간의 대부분을 전처리와 정제 작업에 투입하는 8 대 2 구조가 여전히 이어지고 있다. 특히 APAC은 국가별 시스템이 서로 다르고 데이터 저장 형태도 균일하지 않아 동일 기업 내 데이터조차 통합하기 어렵다. 한국 고객 의견 데이터는 한글 기반 비정형 텍스트로, 호주 영업 데이터는 영문 고객관계관리(CRM) 시스템에, 태국 생산 데이터는 독립된 제조 실행 시스템이나 엑셀로 관리되는 사례가 많다. 이러한 데이터가 하나의 AI 모델로 연결되려면 준비 과정만으로도 많은 시간이 필요하다. AI는 더 빨라진 의사결정과 자동화를 약속하지만 실제 AI 도입 속도는 데이터 준비 속도를 따라가지 못하는 경우가 많다. 데이터가 학습 가능한 형태로 정제되지 않으면 AI 투자는 기대만큼의 효과를 만들기 어렵다. 해법으로 떠오른 '지능형 데이터 인프라' AI 도입을 위해 별도의 신규 인프라를 구축하려는 기업도 있지만 이는 오히려 기존 시스템과의 단절을 낳을 수 있다. 중요한 것은 인프라가 새롭냐가 아니라 데이터가 위치와 형식에 상관없이 일관된 방식으로 관리될 수 있는 기반이 마련돼 있느냐다. 넷앱은 기업이 분산되고 지속적으로 변화하는 규제 환경 속에서도 데이터를 효과적으로 관리할 수 있도록 지능형 데이터 인프라를 구축할 수 있는 기반을 제공하고 있다. IDI는 우선 기업 내 모든 데이터를 하나의 통합된 체계에서 관리할 수 있도록 한다. 클라우드·온프레미스·엣지 등 분산된 환경을 연결해 데이터가 고립된 채 남지 않도록 하며 APAC처럼 이질적인 시스템이 공존하는 지역에서 특히 큰 장점을 제공한다. 또 각국 규제를 충족하면서 데이터를 활용할 수 있도록 암호화, 접근 통제, 감사 추적 등 보안 관리 체계를 강화한다. 데이터 규제가 복잡한 APAC에서 규제 준수는 단순한 법적 의무를 넘어 비즈니스 신뢰의 기반이다. AI 학습을 위한 데이터 품질 확보도 IDI의 핵심 요소다. 데이터 중복 제거, 품질 점검, 자동 분류 기능을 통해 AI 학습 데이터를 빠르게 준비할 수 있도록 하며 데이터 과학자의 분석 생산성을 향상한다. 최근 AI 개발에서는 그래픽처리장치(GPU) 부족과 함께 데이터가 GPU로 제때 공급되지 않는 병목 현상이 문제로 떠오르고 있다. IDI는 고성능 캐싱과 입출력 최적화를 통해 GPU 활용률을 극대화해 모델 학습과 추론 속도를 높인다. 홍콩 퐁 위엔 사례로 보는 APAC 데이터 혁신 홍콩의 AIoT·머신러닝 기업 퐁 위엔(Pong Yuen)은 자율주행차용 AI 모델을 훈련하기 위해 대규모 합성 데이터를 생성하는 기업이다. 과거에는 데이터 복제에 시간과 자원이 과도하게 투입돼 개발 일정이 자주 지연되곤 했다. 그러나 넷앱의 솔루션을 도입한 후 해당 기업은 데이터 복제 시간은 수 초로 단축됐고 대규모 데이터 압축 및 전송 과정에서도 성능 저하 없이 운영할 수 있게 됐다. 이러한 변화는 모델 개발 속도뿐 아니라 시장 출시 기간 단축에도 직접적인 영향을 미쳤다. APAC처럼 복잡한 데이터 환경에서도 인프라가 정비되면 혁신 속도가 크게 높아질 수 있다는 점을 보여주는 사례다. 한국 기업이 APAC 시장에서 성공하려면? 한국 기업이 APAC 시장에서 성공적으로 성장하기 위해서는 다음과 같은 질문에 답할 수 있어야 한다. 우선 국가별로 흩어진 고객 데이터를 하나의 관리 체계로 통합할 수 있는가. 또 각국의 개인정보 규제 변화에 대응하기 위해 데이터 보호와 접근 통제 체계를 기술적으로 마련하고 있는가. 이와 함께 텍스트·이미지·음성 등 다양한 형태의 비정형 데이터를 AI 학습에 활용할 수 있는 품질 표준화를 갖추고 있는지 점검해야 한다. 아울러 언어와 문화의 차이를 AI 모델 설계 단계부터 반영하고 있는지, 그리고 데이터 증가 속도에 맞춰 AI 인프라가 병목 없이 확장 가능하도록 준비돼 있는지도 중요한 요소다. 이 질문은 모두 데이터 인프라의 준비 수준과 연결된다. APAC의 복잡성, 준비된 기업엔 경쟁력 APAC은 전자상거래와 금융, 제조업 디지털화 등 다양한 분야에서 가장 빠르게 성장하고 있는 지역 중 하나다. 한국 기업이 이미 보유한 산업 경쟁력과 결합하면 APAC은 분명히 큰 기회가 될 수 있다. 하지만 APAC의 기회는 준비된 기업에게만 열린다. 국가와 언어, 규제의 차이가 만들어내는 데이터 복잡성을 해결할 수 있는 기술적 기반을 갖추지 못한다면 AI 기반 경쟁력 확보는 어렵다. AI를 통해 비즈니스 경쟁력을 확보하기 위해서는 기업이 지능형 데이터 인프라를 갖추는 것이 필수적이다. 데이터가 어디에 있든 일관되게 관리할 수 있어야 하며 국가별 규제를 준수하면서도 AI 학습의 속도와 효율을 높일 수 있는 기반이 마련돼야 한다. APAC 시장의 데이터 환경은 앞으로 더 복잡해질 가능성이 크지만, 이를 해결할 수 있는 인프라를 갖춘 기업에는 오히려 경쟁사와 차별화되는 진입 장벽이 될 것이다. AI 중심의 미래에서 APAC은 선택이 아닌 필수의 시장이며 그 기회를 성과로 연결하는 출발점은 바로 데이터 인프라의 준비 상태다.
