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[AI 고속도로] 2년 걸리던 AI 데이터센터, 수개월로…'모듈형' 구축 경쟁 뜬다

인공지능(AI) 인프라 경쟁이 치열해지면서 데이터센터를 짓는 방식도 달라지고 있다. 부지를 확보하고 건물을 지은 뒤 전력·냉각 설비와 서버를 구축하는 기존 방식에서 벗어나 주요 설비를 공장에서 미리 제작해 현장에서 조립하는 모듈형 데이터센터가 새로운 대안으로 떠오르는 모습이다. 22일 업계에 따르면 LG CNS와 KT클라우드, 엘리스그룹 등 국내 AI 인프라 사업자들이 잇달아 모듈형 데이터센터 구축과 기술 개발에 나서고 있다. 모듈형 데이터센터는 전력·냉각·IT 장비 등 주요 시설을 표준화된 형태로 공장에서 미리 제작한 뒤 현장에 설치하는 방식이다. 건물과 설비를 순차적으로 구축하는 기존 데이터센터와 달리 모듈 제작과 현장 공사를 동시에 진행할 수 있어 통상 2년 안팎인 구축 기간을 수개월 수준까지 줄일 수 있다는 점이 강점으로 꼽힌다. 필요한 만큼 모듈을 추가해 데이터센터 규모를 단계적으로 늘릴 수 있다는 것도 특징이다. 초기부터 대규모 데이터센터를 완성하는 대신 실제 AI 컴퓨팅 수요에 맞춰 용량을 확대할 수 있어 초기 투자 부담을 낮추고 향후 수요 변화에도 유연하게 대응할 수 있다. 특히 AI 시대에는 구축 속도의 중요성이 더욱 커지고 있다. 엔비디아 등 AI 반도체 업체들이 새로운 그래픽처리장치(GPU)를 빠르게 출시하면서 데이터센터 구축이 길어질수록 처음 설계할 당시 최신이었던 GPU가 실제 가동 시점에는 이전 세대 제품이 될 가능성이 커지기 때문이다. 고가의 AI 가속기를 확보한 뒤 실제 서비스에 투입하기까지 걸리는 시간을 줄여 투자 효율을 높이는 것이 중요해진 셈이다. 국내에선 LG CNS가 올 초 컨테이너 형태의 모듈형 AI 데이터센터인 'AI 박스'를 앞세웠다. AI 박스 하나에 최대 576장의 GPU를 수용할 수 있으며 서버 전력 기준 1.2메가와트(MW) 규모다. 별도 건물을 신축하지 않고 컨테이너형 모듈을 연결해 데이터센터를 구성하기에 기존 데이터센터가 약 2년 걸리는 것과 비교해 약 6개월 만에 구축할 수 있는 것으로 알려졌다. 수십개의 AI 박스를 연결해 대규모 AI 데이터센터로 확장하는 것도 가능하다. LG CNS는 첫 AI 박스를 부산 글로벌 클라우드 데이터센터 부지에 구축하고 향후 약 2만7179㎡ 부지에 50개 안팎의 AI 박스를 집적한 AI 박스 캠퍼스를 조성할 계획이다. LG전자의 냉각수 분배 장치와 항온항습기·냉동기, LG에너지솔루션의 무정전전원장치(UPS)용 배터리 등을 패키지로 구성해 그룹 계열사 기술을 AI 인프라 사업과 연결한다는 전략이다. KT클라우드도 모듈형 AI 데이터센터 기술 개발에 속도를 내고 있다. KT클라우드는 에너지 기업 SGC와 협력해 전력·에너지 인프라와 자사의 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 결합한 차세대 모듈형 기술을 공동 개발 중이다. 표준화된 설계와 병행 공법을 적용해 구축 기간을 줄이고 고객 수요가 늘어날 경우 데이터센터 규모를 빠르게 확장한다는 계획이다. 이는 KT클라우드가 추진하는 전국 AI 데이터센터 확장 전략과도 맞물린다. 회사는 현재 약 200메가와트(MW) 규모인 데이터센터 인프라를 2031년까지 1기가와트(GW) 규모로 확대하고 전국 20여개 거점을 확보한다는 목표다. 데이터센터 구축 단계에는 건축정보모델링(BIM)과 전산유체역학(CFD), 모듈형 기술을 적용하고 주요 설비를 사전 제작하는 방식으로 구축 기간을 단축할 방침이다. 아울러 AI 스타트업 엘리스그룹도 모듈형 AI 데이터센터를 AI 인프라 사업의 핵심 기술로 활용 중이다. 엘리스그룹의 AI PMDC는 전력·냉각·IT 장비와 관제 시스템을 하나의 모듈로 통합해 공장에서 제작한 뒤 현장에 설치하는 방식이다. 시설부터 짓고 서버를 배치하는 기존 방식과 달리 어떤 AI 워크로드와 GPU를 사용할지 먼저 정한 뒤 이에 맞춰 데이터센터 전체를 설계하는 것이 특징이다. 엘리스그룹은 정부의 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업을 통해 엔비디아 B300 GPU 2560장을 4개 모듈형 AI 데이터센터에 각각 640장씩 구축할 계획이다. 직접수랭식(DLC)과 온수·외기 냉각을 적용하고 데이터센터 전력사용효율(PUE) 1.1 수준을 목표로 고집적·고전력 GPU 환경에 맞춰 전력과 네트워크까지 최적화한다는 구상이다. 이 외에도 SK텔레콤이 슈퍼마이크로·슈나이더 일렉트릭과 전력·냉각·IT 인프라를 모듈 단위로 사전 제작한 뒤 현장에서 조립하는 프리팹 모듈러 기반 AI 데이터센터 통합 솔루션 개발을 추진 중이다. GS그룹 역시 AI 데이터센터 관련 스타트업 기술을 계열사 사업과 연계하는 과정에서 모듈형 데이터센터 기술의 실제 사업 적용 가능성을 검토하고 있다. 다만 모듈형 데이터센터 확산을 위해 풀어야 할 과제도 남아 있다. 데이터센터 자체를 빠르게 제작할 수 있더라도 대규모 전력 확보와 부지, 인허가 문제까지 해결되는 것은 아니기 때문이다. 현행 건축법상 모듈형 데이터센터의 법적 지위도 명확하지 않아 인허가 과정에서 해석 차이가 발생하고 있다. 실제 내년 3월 AI 데이터센터 특별법 시행을 앞두고 업계에선 모듈형 전기실 등을 건축물이 아닌 설비나 장치로 분류하는 등 제도 개선이 필요하다는 요구가 나오고 있다. 다만 현행 특별법의 위임 범위만으로 시행령에 건축법상 특례를 담기는 어려워 향후 법 개정이나 규제샌드박스 등을 통한 보완이 필요한 상황이다. AI 서버 업계 관계자는 "모듈형 데이터센터가 시장에서 자리 잡으려면 결국 경제성이 중요하다"며 "기존 상용 데이터센터를 임대해 사용하는 것보다 비용과 운영 측면에서 얼마나 효율적인지 입증된다면 관련 수요도 계속 확대될 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.22 10:36한정호 기자

안랩 "정상 프로그램 위장 악성코드, AI로 선제 대응해야"

"보안 소프트웨어에 유효한 인증서로 서명된 악성코드가 실제 유포된 사례가 있었습니다. 이 프로그램은 정상 소프트웨어로 분류되기 때문에 백신에서 탐지 대상이 아니지만, EDR을 통해서는 사용자 정의룰을 통해 유사 공격을 모니터링할 수 있습니다." 양하영 안랩 ASEC 실장은 30일 서울 강남구 코엑스에서 열린 과학기술정보통신부 주관 'AI 페스타 2025' 부대행사 '대한민국 사이버보안 컨퍼런스'에서 이같이 밝혔다. 그는 이날 '보이는 위협에서 숨겨진 전략적 위협까지, AI가 여는 선제적 방어'라는 주제로 발표했다. 양 실장은 최근 악성코드가 전통적 보안 제품으로 탐지하기 어려운 형태로 진화하고 있다며, 보이는 위협과 보이지 않는 위협으로 구분해 은밀한 유포 방식 사례와 대응 방안을 소개했다. 안랩에 따르면 2023년부터 2025년까지 제로데이(패치가 없는 상태의 취약점을 노린 공격)가 급증했다. 특히 국내 보안 소프트웨어의 취약점이 큰 비중을 차지했다. 양 실장은 “2024년에는 마이크로소프트 취약점을 제외하면 대부분이 국내 보안 소프트웨어 취약점이었다”며 “특히 금융 보안 소프트웨어를 노린 공격이 활발했다”고 설명했다. 대표적 사례들은 모두 정상 보안 프로세스를 조정해 악성코드를 심는 것이 특징이다. 이중 언론사 홈페이지가 공격을 당해 독자가 기사를 열람하자 제로데이 취약점을 통해 암호화폐 탈취가 이뤄졌던 침해사고를 소개했다. 양 실장은 "언론사 홈페이지에 최초로 들어가게 되면 취약점 공격이 1차로 실행이 되고 사용자 시스템에 이미 설치된 보안 소프트웨어가 가지고 있는 취약점을 통해 PC에 암호화폐가 존재할 경우 2차로 공격하는 방식"이라며 "MS 프로세스에 의해서 추가적인 정보 유출이 발생하는 구조"라고 했다. 특히 마이크로소프트 소프트웨어에 악성코드를 입히는 방식이기 때문에 보안 프로그램이 정상 소프트웨어로 인식하기 때문에 방어가 쉽지 않다는 것이다. 양 실장은 "수많은 정상 이벤트들 중에서 이런 것들을 사람이 선별하기는 어렵다"고 토로하며 "향후 보안 프로그램이 사이버위협 인텔리전스(CTI), 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR), AI 기반 탐지를 결합해야 한다"고 제언했다. CTI는 사이버 공격에 사용되는 위협 정보(악성코드 샘플, 해시값, 공격자 IP, 도메인, 행위 패턴 등)를 수집·분석·공유하는 체계다. 수집된 CTI를 바탕으로 PC, 서버 같은 엔드포인트 단말에서 일어나는 행위(프로세스 실행, 파일 생성, 네트워크 연결 등)를 지속적으로 모니터링하고, 이상 행위가 발견되면 탐지·대응하는 EDR 솔루션을 실행하고 AI로 이상 징후를 선별하는 것이다. 양하영 실장은 "유효한 인증서로 서명된 파일이 만약에 기존에 하던 행동과 다른 행동들을 한다면, 예를 들어 기존과 다른 경로에 파일이 생성된다든가, 평상시에 생성 주체와 다른 형태로 설치가 됐을 때 AI를 기반으로 선제적으로 유사한 위협을 탐지하고 대응하는 전략이 요구되는 상황"이라고 말했다.

2025.09.30 16:38김재성 기자

"내 AI가 공격 통로"···AI 통한 랜섬웨어 발견

인공지능(AI)을 통한 보안 위협이 현실화됐다. AI를 이용해 핵심 공격 로직을 생성할 수 있는 랜섬웨어가 발견됐다. 31일 사이버 보안 업체 ESET에 따르면 최근 세계 최초로 GPT 기반 AI 기술을 악용해 로컬 시스템에서 작동하는 랜섬웨어 '프롬프트록(PromptLock)'을 발견했다고 밝혔다. 이 랜섬웨어는 AI의 코딩 기능을 악용해 악성 스크립트를 생성하는 방식으로 공격한다. AI를 통한 랜섬웨어 공격이 가능해진 것이다. 하드코딩된 프롬프트를 통해 대규모 언어 모델(LLM)이 즉석에서 악성 Lua 스크립트를 생성하고 실행하는 방식으로 공격이 진행된다. 구체적으로 Go(Golang) 프로그래밍 언어로 작성된 본체가 Ollama API를 통해 gpt‑oss:20b(오픈웨이트 모델)에게 하드코딩된 프롬프트를 보내면, 모델이 파일 열람·선별·유출·암호화 스크립트를 즉석에서 생성한다. 실행할 때마다 산출물이 달라져 IoC(침해지표) 변동성이 큰 것으로 확인됐다. 스크립트는 윈도, 리눅스, 맥OS 등 다양한 운영 체제에서 호환이 가능해 더욱 위협적이다. 파일 암호화 코드와 파괴 기능이 담긴 코드도 담겨 있는 것으로 확인됐다. 다만 프롬프트록이 현재까지 피해를 입힌 사례는 발견되지 않았다. 피해 환경에 Ollama가 로컬 또는 내부망으로 접근 가능해야 한다는 점에서 실전 위협성이 낮아 실제 피해가 발생하지 않았을 가능성도 있다. 아직은 개념 수준에서 존재하고 있는 것이다. 하지만 실전 위협에 제약만 있을 뿐, 구성 여부에 따라 충분히 현실화가 가능한 위협인 셈이다. 이에 보안업계 관계자는 "사내에서 Ollama가 운영되는지 등 로컬·내부LLM 서비스 노출 상황을 점검하고, 사내 LLM·에이전트에 명시적 정책(시스템 프롬프트 가드레일·툴 사용 제한·감사 로깅)을 적용해야 한다"며 "프롬프트록은 프롬프트 주입형 공격이기 때문에 프롬프트 주입에 취약한 업무 요소를 최소화해야 한다"고 설명했다.

2025.08.31 22:57김기찬 기자

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