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김동훈 NHN클라우드 대표는 “AI 신기술은 필수적으로 대규모의 인프라가 필요하다”며 “단순한 IT환경의 전환이 아닌 ‘혁신 기술의 장’으로 클라우드가 중요한 역할을 하고 있다”고 강조했습니다.
NHN클라우드는 국내 주요 클라우드 서비스 제공 사업자(CSP)입니다. 공공시장에서 두각을 드러내는 것은 물론, 이번 달 중 개소를 목표로 ‘광주 국가 AI 데이터센터’를 건립 중이기도 합니다. 이 데이터센터는 88.5페타플롭스(PF) 수준 연산능력과 107페타바이트(PB) 저장 공간을 가진 글로벌 10위권 규모입니다. 페타플롭스는 1초당 1000조회에 달하는 연산 능력을, 페타바이트는 6기가바이트(GB) 영화 17만4000편을 담을 수 있는 용량입니다.
김 대표는 향후 클라우드 업계가 나아가야 할 방향으로 ‘신기술의 근간’이 돼야 한다고 역설했습니다. 그는 “코로나19 팬데믹 시기에는 ‘전환’이라는 키워드가 화두였지만, 엔데믹인 지금 시점에는 ‘클라우드를 활용한 혁신’만 있다”며 “챗GPT도 클라우드 기반의 대규모 고사양 인프라가 밑바탕에 있었기 때문에 가능했다”고 설명했습니다.
이어 “클라우드가 미래 기술 활용의 필수 인프라로 이용되고 있는 만큼, 앞으로도 아키텍처 제공과 인프라 자원에 대한 준비를 다 해야 한다”며 “클라우드가 단순 IT환경의 이동에서 신기술 기반의 근간이 되는 필수 기술이라는 가치를 계속해서 선보여야 한다”고 부연했습니다..
특히 그는 생성형 AI와 클라우드가 함께 성장할 수밖에 없다고 예상했습니다. AI 학습·데이터 분석·활용·연산 등을 감당하기 위한 인프라를 하드웨어로 구축하려면 막대한 비용이 소요되는 반면, 클라우드를 활용하면 기능과 비용을 최적화할 수 있어 ‘동맹 관계’로 귀결될 것이란 의미입니다.
김 대표는 “오픈AI의 초거대 언어모델을 학습하기 위해서 ‘엔비디아 A100’ 서버 약 3600대, 그래픽처리장치(GPU) 수로는 2만8000개가 필요하다고 알려져있다”며 “이를 비용으로 추산해보면 한번 학습하는데 약 500억 정도 비용이 발생하는 것으로, 자원의 확보가 현 기술 경쟁의 가장 중요한 변수로 작용할 수 있다”고 역설했습니다.
끝으로 그는 “즉, AI 기술이 발전할 수 있도록 최적의 클라우드 환경을 제공해야 한다”며 “NHN클라우드는 올 10월 AI 특화 데이터센터인 ‘광주 AI 데이터센터’를 구축하고, 여기에 국내 최초로 ‘엔비디아 H100’을 도입하는 등 만반의 준비를 갖춰 혁신을 주도해 나가겠다”고 했습니다.