AI가 업무를 주도하는 시대가 도래하고 있습니다 젠슨 황 CEO가 최근 언급한 '에이전틱 AI(Agentic AI)'와 '물리 AI(Physical AI)'는 더 이상 개념에 머무르지 않습니다. 디지털 공간에서는 AI가 인간 전문가의 업무를 점차 대체하고 있고, 물리적 공간에서는 로봇이 공장을 운영하고 물류를 관리합니다. AI는 이제 단순한 분석 도구가 아닌 업무 주체로, 기업의 운영체계와 조직문화 전반에 심대한 영향을 미치고 있습니다. 하지만, AI의 실질적 도입에는 높은 정보 처리량과 대규모 데이터 운영이 필수입니다. 이로 인해 또 다른 기술적 병목이 기업들을 압박하고 있습니다.
폭증하는 데이터가 디지털 전환의 걸림돌이 됩니다
AI가 생성하고 다루는 데이터는 기존 IT 인프라의 수용 능력을 초과하기 시작했습니다. 기업 내부 시스템에는 수백만 건의 이미지 파일, 수십TB 규모의 영상, 다양한 문서들이 축적되고 있으며, 이는 비용 측면과 성능 측면에서 심각한 부담으로 작용합니다. 스토리지 확장, 클라우드 전환, CDN 최적화로는 근본적인 해결이 되지 않습니다. 데이터 그 자체의 용량을 줄이지 않고는 확장성과 경제성을 동시에 확보할 수 없습니다. 이러한 배경에서 콘텐츠 용량 최적화라는 새로운 과제가 대두됩니다.
단순 압축과 콘텐츠 용량 최적화는 본질이 다릅니다
기존의 압축 기술은 파일 해상도를 낮추거나 확장자를 변경하기 때문에 업무 효율성과 호환성을 저하시킬 가능성이 큽니다. 반면, 콘텐츠 용량 최적화 기술은 시각적 손실 없이 데이터의 용량만 줄이는 방식으로, 원본 포맷 및 해상도를 그대로 유지합니다. 사람이 보기엔 같은 색상이지만 다른 코드값을 갖고 있는 색상군을 재조정하여 최대 90% 이상 용량을 축소하면서도 원본을 시각적으로 유지할 수 있습니다. 이 접근 방식은 '데이터 가치 유지'라는 관점에서 전혀 다른 기술적 철학을 보여줍니다.
