[AI 리더스] 네이버클라우드 "아시아 대표 AI 팩토리 기업 도약…글로벌 공략 박차"
"아시아에선 아직 인공지능(AI) 팩토리 시장을 대표하는 기업이 뚜렷하지 않습니다. 네이버클라우드가 아시아를 대표하는 AI 팩토리 사업자로 자리 잡고 이를 기반으로 글로벌 시장까지 확대해 나가겠습니다." 김병준 네이버클라우드 이사는 5일 경기 성남시 분당구 네이버 그린팩토리에서 지디넷코리아와 만나 이같이 강조했다. 네이버클라우드는 약 10년간 축적한 그래픽처리장치(GPU) 운영 경험과 데이터센터 설계·운영 기술을 앞세워 글로벌 AI 인프라 시장 공략에 나서고 있다. 엔비디아와 차세대 AI 팩토리 아키텍처 개발 협력을 강화하고 대규모 GPU 클러스터 운영 역량을 바탕으로 아시아 시장에서 입지를 확보한다는 전략이다. 김 이사는 "AI 팩토리는 기존 클라우드 GPU 서비스와 비교해 필요한 인프라 규모부터 완전히 다르다"며 "대규모 GPU를 고객이 원하는 시점에 안정적으로 공급하고 운영할 수 있는 풀스택 역량이 우리의 핵심 경쟁력"이라고 밝혔다. "GPU 운영만 10년…데이터센터부터 클라우드까지 자체 역량 확보" AI 팩토리는 대규모 GPU와 네트워크·스토리지·전력·냉각 설비 등을 통합해 AI 모델 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 공급하는 인프라를 뜻한다. 김 이사는 AI 팩토리 사업에서 GPU 확보 규모뿐 아니라 장기간 축적한 운영 경험이 중요하다고 짚었다. 기존 클라우드 GPU 서비스는 주로 수십~수백 장 규모였지만 AI 팩토리는 최소 1000장 이상, 현재는 수천~수만 장 규모 GPU를 동시에 운영해야 하는 상황이다. 네이버클라우드는 지난 2016년부터 엔비디아 P40·P4를 시작으로 V100, T4, A100, H100, H200 등 다양한 GPU를 운영해 왔다. AI 모델 학습과 추론뿐 아니라 미디어 인코딩·디코딩 등 여러 네이버 서비스에 GPU를 활용했으며 단일 클러스터 기준 최대 약 4000장을 운영한 경험을 확보했다. AI 팩토리 사업에선 장비와 전력, 데이터센터 입지를 사전에 확보하는 공급망 관리도 중요한 요소로 꼽힌다. 일부 네오클라우드 기업은 고객 계약 이후 데이터센터와 GPU를 확보하는 과정에서 납기를 맞추지 못하는 사례가 발생하지만, 네이버클라우드는 기존 인프라 운영 경험과 글로벌 공급사 협력 관계를 활용할 수 있다는 설명이다. 운영 안정성도 강점으로 내세웠다. 네이버클라우드는 장애 발생 시 담당 책임자가 대응을 총괄하는 체계를 갖추고 있으며 첫 응답을 5분 이내에 수행하도록 운영 중이다. 고객이 요구하는 높은 서비스 가용성과 장애 대응 수준을 충족하기 위해 자동화 체계도 활용하고 있다. 김 이사는 "데이터센터 설계부터 운영, 클라우드 서비스까지 전체 과정을 직접 수행할 수 있는 풀스택 역량을 갖췄다는 점이 다른 네오클라우드 기업과 차별화된다"고 말했다. 엔비디아와 차세대 AI 팩토리 기술 협력…전력·냉각 최적화 강화 네이버클라우드는 엔비디아의 10억 달러 규모 전략적 투자 추진과 브룩필드의 최대 90억 달러 규모 컴퓨팅 인프라 확보 계약을 바탕으로 AI 팩토리 구축에 속도를 내고 있다. 엔비디아와 차세대 GPU '베라 루빈'을 위한 AI 팩토리 아키텍처 개발도 논의 중이다. 기존 GPU와 네트워크 중심 설계를 넘어 전력 공급과 데이터센터 배치, 냉각 설비까지 통합 최적화하는 방향이다. 김 이사는 "엔비디아 DSX 아키텍처는 GPU 랙뿐 아니라 전력 공급 단계부터 데이터센터 전체를 함께 고려하는 구조"라며 "엔비디아가 여러 협력사와 함께 아키텍처를 만들어가는 과정에서 우리도 기술 연구를 긴밀히 진행 중"이라고 설명했다. 실제 네이버클라우드는 엔비디아와 400G 네트워크 구성, 전력 배분 최적화, 냉각 설비 설계 등을 검토해왔다. 엔비디아 AI 인프라 아키텍처와 자체 클라우드 서비스 기술을 결합해 여러 고객이 GPU 자원을 분리해 사용할 수 있는 멀티테넌시 환경도 연구 중이다. 전력 관리 측면에선 실제 GPU 운영 데이터를 활용한 설계 기술을 강조했다. GPU 클러스터가 동시에 작업을 시작하면 순간 전력 사용량이 장비 사양에 기재된 수치보다 1.5~2배까지 높아질 수 있어 정밀한 전력 측정과 설비 구성이 필요하다는 설명이다. 냉각 기술도 자체 연구를 이어가고 있다. 네이버클라우드는 약 3년 전부터 각 세종 데이터센터에 직접액체냉각(DLC) 연구 환경을 구축하고 냉각수 압력과 유량, 냉매 특성 등을 검증해 왔다. 향후 GPU 발열이 더욱 증가할 경우 DLC와 액침냉각을 함께 활용하는 방안도 준비 중이다. 김 이사는 "차세대 GPU가 등장할수록 발열이 커지는 만큼 냉각수 순환 속도와 압력도 높아져야 한다"며 "앞으로 DLC만으로 감당하기 어려운 칩이 나타날 가능성까지 고려해 액침냉각 기술도 준비하고 있다"고 밝혔다. "2028년 200MW 공급 역량 입증…1GW까지 확대 구상" 네이버클라우드는 AI 팩토리 사업을 국내와 공공 시장에 한정하지 않고 글로벌 민간 고객 중심으로 확대한다는 방침이다. 특히 수 메가와트(MW)에서 수십 MW 규모 GPU 인프라를 필요로 하는 기업을 주요 고객군으로 삼는다는 목표다. 해외 시장에선 소버린 AI 수요에도 대응할 계획이다. 보안이 중요한 작업은 고객 데이터센터에서 처리하고 나머지 작업은 프라이빗형 AI 팩토리에서 수행하는 하이브리드 아키텍처도 마련하고 있다. 이를 기반으로 각국 정부와 기업이 요구하는 데이터 통제와 AI 인프라 운영 환경을 지원한다는 구상이다. 네이버클라우드는 초기 55MW 규모에서 출발해 2028년까지 200MW 수준 AI 팩토리 공급 역량을 확보하고 이후 고객 수요에 따라 장기적으로 1GW까지 확대할 예정이다. 김 이사는 "우선 200MW 규모를 안정적으로 공급할 수 있다는 점을 고객에게 입증하는 것이 중요하다"며 "이러한 신뢰를 확보하면 향후 1GW 규모까지 사업을 안정적으로 확대할 수 있을 것"이라고 말했다. 끝으로 그는 "미국을 대표하는 네오클라우드 기업으로는 코어위브가 있고 유럽에는 네비우스가 있지만 아시아는 이제 AI 팩토리 시장이 시작되는 단계"라며 "네이버클라우드가 아시아에서 AI 팩토리 하면 가장 먼저 떠오르는 기업이 되고 이를 바탕으로 글로벌 시장에서도 경쟁하는 기업으로 성장하겠다"고 강조했다.
