네이버클라우드 "AI 인프라 기술 내재화…GPUaaS로 혁신 이끈다"

각 세종서 데이터센터·플랫폼·AI 자원 아우르는 풀스택 전략 공개…기술 자립 기반 확보

네이버클라우드가 인공지능(AI) 풀스택 기술을 앞세워 글로벌 AI 인프라 시장을 선도하겠다는 비전을 밝혔다. 그래픽처리장치(GPU) 자원 확보를 넘어 설계·운영·플랫폼까지 아우르는 서비스 전략을 바탕으로 AI 산업 확장에 나선다는 목표다.

네이버클라우드 이상준 최고기술책임자(CIO)는 지난 27일 각 세종 데이터센터에서 열린 테크 밋업에서 "GPU 확보와 운영 기술 내재화의 균형을 통해 글로벌 수준의 AI 인프라 경쟁력을 완성하고 있다"고 강조했다.

이어 "각 춘천·세종 데이터센터는 AI 워크로드 전체를 통합적으로 제어할 수 있는 풀스택 AI 인프라"라며 "인프라를 하나의 시스템으로 통합 설계·운영할 수 있는 능력은 국내는 물론 글로벌에서도 손꼽힌다"고 덧붙였다.

네이버클라우드 이상준 CIO (사진=네이버클라우드)

그는 AI 데이터센터를 정보의 인프라가 아닌 지능의 인프라로 정의하며 AI 학습·추론·서빙을 아우르는 완전한 생태계를 구축하는 것이 네이버의 핵심 전략이라고 설명했다.

특히 중심 거점 인프라는 네이버클라우드가 지난 2023년 개소한 각 세종 데이터센터다.

이날 행사에서 네이버클라우드 노상민 센터장은 각 세종의 설계 철학과 기술적 차별점을 소개했다. 그는 "각 세종은 10년 전 춘천에서 시작된 네이버의 하이퍼스케일 데이터센터 노하우를 집대성한 결과물"이라며 "데이터 보관을 넘어 AI·클라우드·로보틱스 등 미래 기술이 융합되는 플랫폼 역할을 한다"고 말했다.

노 센터장은 특히 '각'이라는 이름에 담긴 상징성을 강조했다. 네이버의 각 데이터센터는 팔만대장경을 750년간 보관해 온 장경각의 정신을 현대적으로 계승한 것으로, 데이터를 안전하고 지속가능하게 보관·활용하며 이를 통해 새로운 가치를 창출하겠다는 의미를 담고 있다.

각 세종은 춘천 대비 6.7배 이상 규모로 확장된 초대형 하이퍼스케일 센터로, 내진 규모 7.0을 견디는 설계와 전력사용효율(PUE) 1.1 수준의 글로벌 친환경 기준도 충족하고 있다.

각 세종 데이터센터 전경 (사진=네이버클라우드)

또 각 세종은 국내 데이터센터 최초로 자율주행 로봇을 활용한 서버 이동 시스템을 시범 도입했다. 넓은 캠퍼스 환경에서 반복적인 장비 운반 작업을 자동화해 효율성과 안전성을 높이는 것이 목표다.

노 센터장은 "네이버랩스와 협력해 운반 로봇인 '세로·가로'를 도입 중이며 앞으로 서버 운반 시간 단축과 산업재해 예방 효과를 동시에 기대하고 있다"고 설명했다.

각 세종의 또 다른 차별점은 냉각 기술이다. AI 연산이 집중되는 GPU 서버 환경에 맞춰 직접외기·간접외기·냉수를 병행하는 하이브리드 냉각 시스템을 적용했다. 이는 계절별로 냉각 모드를 자동 전환해 에너지 효율과 안정성을 동시에 확보하는 방식이다. 네이버는 액침냉각과 수냉식 냉각 특허도 확보해 차세대 냉각 기술 로드맵을 준비 중이다.

데이터센터 운영 측면에서도 예측 가능한 인프라 구현이 강조됐다. 각 세종은 전력·냉각·서버 운용을 완전히 분리하면서도 유기적으로 통합한 이중화 아키텍처로 설계됐다. GPU 자원은 자동 복구 기능과 실시간 모니터링을 통해 장애 발생 시에도 무중단 운영이 가능하며 모든 서버는 도입 전 성능·전력 효율·운용성을 표준화 검증 절차를 거친다.

네이버클라우드 노상민 센터장 (사진=네이버클라우드)

노 센터장은 "우리는 춘천 데이터센터 운영을 통해 이미 글로벌 수준의 안정성을 입증했다"며 "각 세종은 그 경험을 바탕으로 더 높은 수준의 내진·화재·침수 대응 체계를 구축했으며 파트너사와 함께 월 1회 이상 실전 대응 훈련을 진행 중"이라고 밝혔다.

이 CIO는 이같은 AI 인프라 기술 내재화를 핵심 경쟁력으로 꼽았다. 그는 "GPU 서버뿐 아니라 특화 스위치, 고속 네트워크, 대용량 스토리지까지 모두 자체적으로 설계·운영하고 있다"며 "데이터센터 설계부터 검증, 배치, 장애 복구까지 모든 단계를 내재화한 덕분에 빠르게 변화하는 AI 시장에서도 즉각 대응이 가능하다"고 강조했다.

네이버의 AI 모델 및 플랫폼 '하이퍼클로바X'는 이러한 인프라 위에서 작동 중이다. 모델의 학습·추론·배포 모두 이 인프라 상에서 구현돼 개발자는 인프라 제약 없이 AI를 연구·운영할 수 있고 GPU 자원 배분과 전력 효율을 실시간으로 제어할 수 있다.

이 플랫폼을 통해 네이버는 내부에서 검증된 기술을 외부 고객에게 확장하는 서비스형 GPU(GPUaaS) 사업 모델을 추진하고 있다. 이미 주요 산업 기업들과 협력 중이며 향후 정부·엔터프라이즈·중소기업 영역으로 생태계를 넓혀갈 계획이다.

이 CIO는 "그동안 축적한 AI 인프라 운영 역량을 GPUaaS 모델로 발전시켜 국내 기업들이 손쉽게 AI를 활용할 수 있는 생태계를 만들 것"이라며 "AI 인프라가 특정 기업의 자산을 넘어 산업 전반의 성장 기반이 되도록 하겠다"고 말했다.