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AI 인프라·반도체

"AI 도입 발목 잡는 건 모델 아닌 데이터"

IT조선·2026-09-17

요약

기업들이 AI를 실제 운영 환경으로 전환하는 과정에서 다수가 어려움을 겪고 있으며, 주요 원인으로 모델보다 데이터 준비 부족이 지목됐다. 데이터 중심 아키텍처와 함께 보유 데이터를 정확히 파악하고 활용·관리할 체계를 갖춰야 한다는 진단이다. 에버퓨어는 9월 17일 서울 잠실 시그니엘 호텔에서 '퓨어 액셀러레이트 서울 2026' 행사를 열고 다크 데이터, 데이터 주권 대응 등을 과제로 제시했다.

큐레이터 노트

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모델 성능 경쟁에 가려졌던 데이터 정비·거버넌스 문제가 실제 AI 도입의 병목으로 다시 부각된 사례다.

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