📚이번 주 Trend Topic 정리📚
1. AI 국가전략과 20만 장의 GPU
2. AI 데이터센터의 중요성... 현재 준비는?
3. 소버린 AI에 대한 우려와 대안
4. 한국IBM이 꼽은 AI 성공 비법 |
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현대 조직은 AI, 머신러닝, 고성능 컴퓨팅(HPC) 등 복잡한 워크로드의 확산으로 인해 이기종 인프라의 통합이라는 중대한 과제에 직면해 있습니다. 통합 실패는 기술적 문제를 넘어 다운타임 비용 상승, 프로젝트 지연, 데이터 손실, 보안 침해 등 다양한 위험을 초래하며, 기업의 경쟁력과 생존을 위협할 수 있습니다. 특히 AI 인프라의 경우 시간당 수백만 달러에 달하는 손실이 발생하며, AI 프로젝트와 클라우드 마이그레이션의 높은 실패율은 전문 인력 부재, 부적절한 전략, 플랫폼 간 충돌 등에서 기인합니다. 하이브리드 환경에서의 보안 위협과 스토리지 동기화 오류, GPU 드라이버 충돌 등도 조직의 연구 개발 연속성을 크게 위협하고 있습니다.
이러한 현실 속에서 성공적인 인프라 통합을 위해서는 통합의 복잡성을 제대로 이해하고, HPC·AI 전문 인력 확보와 내부 협업 구조 정비가 필요합니다. 보안과 운영은 자동화 및 모니터링 체계를 통해 선제적으로 대응해야 하며, 통합은 단순한 기술적 작업이 아니라 조직의 혁신 전략이자 경쟁력 강화의 핵심임을 인식해야 합니다. 이제는 이기종 인프라 통합을 비용 절감 수준이 아닌, AI와 연구 개발의 지속 가능성을 위한 전략적 투자로 접근해야 할 때입니다.
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Trend Topic
AI 국가전략과 20만 장의 GPU🎯
정부가 AI 전환(AX)에 속도를 확 올리고 있어요. 과기정통부는 GPU 목표치를 기존 5만 장에서 무려 20만 장으로 확대한다고 밝혔는데요. 슈퍼컴 6호기 도입, AI 컴퓨팅센터 구축, 국산 NPU 개발까지 동시에 추진하면서 인프라 의존도를 낮추려는 전략이에요. 동시에 독자 파운데이션 모델과 차세대 AI(멀티모달, 액셔너블 AI, 피지컬 AI) 개발, AI 인재 양성까지 밀어붙이고 있어서 상당히 공격적인 드라이브를 걸고 있다는 평가가 나와요.
한편, 국가인공지능전략위원회는 11월까지 범부처가 실행해야 할 ‘대한민국 AI 액션플랜’을 확정하기로 했어요. 8개 분과위원회와 자문단까지 구성해 민간 전문가의 목소리를 반영하고, 내년도 10조 원 AI 예산과 연계된 로드맵을 짜고 있어요. 캐나다 밀라 연구소의 요슈아 벤지오 교수도 글로벌 자문단 참여 의사를 밝히면서 국제 협력 축도 커지고 있어요. 인프라 확충과 정책 전략이 동시에 가속화되면서 한국의 AI ‘빅 드라이브’가 본격 궤도에 오르고 있어요.
▶ "GPU 목표 5만→20만장으로 확대"... AX 속도 내는 과기정통부
▶ 국가인공지능전략위, 11월까지 '대한민국 AI액션플랜' 마련
▶ 해외에서 찾는 'K-AI' 연내 만들 것
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AI 데이터센터의 중요성... 현재 준비는?😓
AI가 이제 모든 산업의 중심에 들어선 만큼, 데이터센터는 단순한 서버 창고가 아니라 '산업 경쟁력'을 좌우하는 핵심 자원으로 떠오르고 있어요. 최근 정부도 국가 차원에서 첨단 GPU 확보, AI 컴퓨팅센터 구축, 민간 투자 지원 등 인프라 확충에 속도를 내고 있는데요. 과기정통부는 데이터센터 투자 세액 공제 확대, 규제 완화, 인허가 간소화 등 정책적 뒷받침을 약속했어요. 동시에 친환경 기술과 재생에너지 활용을 강조하며 "AI 강국 도약의 길은 민관 협력과 지속가능성에 달려 있다"'라는 메시지를 전했어요.
하지만 현실적인 과제가 따로 있는데요. 바로 '전력'이에요. AI 데이터센터 전력 수요는 이미 중소 국가 전체 전력 소비를 넘어서는 수준으로 치솟고 있고, 냉각 시스템 문제와 탄소중립 압박까지 겹쳐 글로벌 사업자들이 전력 자급형 클러스터, 액침냉각, 심지어 원자로 전력까지 검토하고 있는 상황인데요. 한국 역시 수도권 전력망 포화로 신규 데이터센터 입지가 막히고 있어서, 지역 분산형 모델이나 재생에너지 연계 방안이 필요하다는 이야기가 나오고 있어요.
▶ [DIC 2025] 류제명 과기정통부 차관 "AI 데이터센터, 산업경쟁력 성패 좌우"
▶ [DIC 2025] AI 시대, 인프라는 준비돼 있는가... 전력 대란 서막
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스탠퍼드대에서 설립한 연구기관인 HAI 연구소의 랜데이 소장이 여러 나라가 각자 소버린 AI를 개발하는 것이 중복된 노력과 비효율성을 낳는다고 얘기했어요. 그는 소버린 AI라는 말이 엔비디아에서 처음 나온 말이라며, 한국은 한국만의 AI를, 일본은 일본만의 AI를, 싱가포르는 싱가포르만의 AI를 가진 상태에서 미국이 비슷한 3개의 큰 회사를 갖게 되면 미국을 제외한 나라의 AI는 살아남기 어렵다고 비판했어요.
랜데이소장은 소버린 AI 사업이 '중앙집권적인 폐쇄형 방식'이라고 우려하며 그 대안으로 오픈소스와 오픈데이터 기반의 'AI 국제연합'이 필요하다고 강조했는데요. "마음 맞는 나라와 대학이 함께 연합해 기술을 오픈소스로 만들고, 각 나라가 자국의 문화와 가치관에 맞게 커스터마이징하는 것이 더 합리적인 방법"이라며 한국에 HAI 센터를 설립하는 것을 검토하고 있다고 얘기했어요.
▶ "소버린AI만으론 필패... 오픈소스 'AI국제연합'으로 공조해야"
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한국IBM이 꼽은 AI 성공 비법🔍
인공지능이 기업 경쟁력의 핵심 자산으로 부상했지만 기대한 성과를 내는 곳은 4곳 중 1곳에 불과하다는 분석이 나왔어요. 한국IBM은 AI 도입 기업의 성패를 좌우하는 결졍적 요인으로 데이터 활용 역량을 꼽으며, 이를 뒷받침하기 위한 업무 전반의 체계적 전환이 필요하다고 강조했는데요.
이지은 한국IBM CTO(최고기술책임자)는 "데이터 품질 관리, 통합, 안전한 사용체계가 부족해 AI프로젝트가 복잡한 데이터 때문에 지연된다는 목소리가 많다"라며 "AI를 도입하려면 먼저 데이터를 어떻게 잘 활용할지 고민해야 한다"라고 말했어요. 특히 최근 확산 중인 생성형 AI의 경우 기업의 중요 데이터가 학습에 활용되는 비율은 1% 미만이라는 점도 문제로 지적했는데요. 기업 내부의 핵심 데이터가 거의 쓰이지 않다 보니 AI가 실제 업무 내용을 제대로 이해하지 못해 각 기업의 상황에 맞춘 결과를 도출하기 어렵고, 이 때문에 결국 많은 기업이 AI를 도입해도 기대만큼 성과를 내지 못한다는 것이에요.
▶ 한국IBM이 꼽은 AI 성공 비법... "데이터 활용 체계 먼저"
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