채정환 씨이랩 대표 "베라루핀 구축 및 운영 국내 최고"

AIDC(AI Data Center,인공지능 데이터센터)가 대한민국의 새로운 성장동력으로 부상했다. AIDC는 AI를 비롯해 반도체·전력·통신·클라우드·서비스까지 아우르는 거대한 ‘산업 인프라’다. 정부가 최근 AIDC를 국가전략산업으로 육성하겠다고 천명한 이유다.

AIDC 시대를 맞아 주목받는 기업 중 하나가 씨이랩이다. AI인프라 회사인 이 회사는 미국 엔비디아(NVIDIA)가 최근 주관한 글로벌 대회인 '2026 AI 시티 챌린지(AI City Challenge)'에서 텍스트 기반 인물 이상 탐색 부문에서 리더보드 1위를 기록하기도 했다. 과학기술정보통신부가 주도하는 민관 협의체인 'AIDC 얼라이언스'에도 참여하고 있다. 엔비디아의 우선 협력사이기도 한 씨이랩은 다가오는 '베라루빈(Vera Rubin)' 시대를 선도적으로 준비하고 있다. '베라루빈'은 GPU는 물론 CPU와 네트워크, 메모리 등을 하나로 묶은 차세대 AI 슈퍼컴퓨터 플랫폼이다.

10일 서울 강남구 언주로 본사에서 지디넷코리아와 인터뷰한 채정환 씨이랩 대표는 회사의 베라루빈 역량과 향후 AI 데이터센터 사업 비전을 들려주며 "지난 7월말 '베라 루빈 프로페셔널 서비스 팀(Vera Rubin Professional Service Team)'이라는 새로운 전문가팀을 결성했다"면서 "수년 전부터 우리가 운영하고 있는 엔비디아 기반 디지털트윈(옴니버스) 팀과 협력해 다가오는 베라루빈 기반 AIDC 시장을 선도하겠다"고 강조했다.

아래는 채 대표와 인터뷰 일문일답. 채 대표는 HPE 등 글로벌회사에서 30년 넘게 IT분야에 일하다 2022년 씨이랩에 합류했다. AI인프라 전문가로 현재 영업을 총괄하고 있다.

-최근 결성한 '베라 루빈 프로페셔널 서비스 팀'에 대해 더 자세히 말해달라

"3개 분야 전문가들로 구성한 팀이다. 첫째, 베라 루빈 레퍼런스 아키텍처를 설계할 수 있는 경험 있는 솔루션 아키텍트(Solution Architect)와 둘째, HPC(High Performance Computing) 경험이 있는 성능 튜닝 전문가 셋째, GPU 오케스트레이션을 위한 개발자들이 주축을 이뤘다. 이 세 축의 전문가들을 하나의 팀으로 묶어 엔비디아(NVIDIA) 베라 루빈을 AI 데이터센터(AIDC)에 구축하고 운영 효율을 극대화해주려 한다. 전체 팀원은 8명이다.

특히 이 사업을 위해 최근 황순욱 전 한국과학기술정보연구원(KISTI) 국가슈퍼컴퓨팅본부장을 영입했다. 고성능컴퓨팅(HPC) 전문가인 황 박사는 약 30년간 HPC와 대규모 분산컴퓨팅, 클라우드, AI 슈퍼컴퓨팅 분야 연구개발 및 국가 프로젝트를 수행했다. 국가 슈퍼컴퓨터 5호기 ‘누리온’ 구축과 운영도 총괄했다. 누리온은 2018년 세계 슈퍼컴퓨터 성능 순위에서 11위를 기록했다. 황 박사는 미국 로렌스버클리국립연구소 산하 국립에너지연구과학컴퓨팅센터(NERSC) 방문연구원으로도 일했다."

-엔비디아의 차세대 GPU 아키텍처 '베라루빈'이 등장하면서 AI 인프라 업계도 큰 전환기를 맞을 전망이다. 이 변화를 어떻게 보나

"엔비디아의 AI 팩토리(AI Factory) 전략은 데이터센터를 '데이터를 보관하는 창고'에서 '데이터와 전기를 원료로 지능, 즉 토큰(Token)을 대량 생산하는 공장'으로 재정의했다. 이런 토크노믹스(Tokenomics) 중심의 효율성을 극대화하기 위해 우리는 엔비디아가 제시하는 '레퍼런스 아키텍처(Reference Architecture)'를 준수하는 시스템 오케스트레이션에 초점을 맞추고 있다.

베라루빈 이전의 GPU 시스템이 개별 서버나 랙 단위로 최적화하는 방식이었다면, 이번에 등장한 'NVIDIA DSX(datacenter scale-out platform)'는 데이터센터 건물, 전력망, 냉각 인프라, 소프트웨어, 반도체 스택 전체를 하나의 거대한 단일 컴퓨팅 단위, 즉 하나의 AI 팩토리로 묶어 공동 설계(Co-design)하는 체계를 의미한다. DSX는 AI 데이터센터를 서버들의 집합이 아니라 하나의 초대형 컴퓨터로 설계하기 위한 엔비디아의 통합 플랫폼이자 참조 아키텍처다.

베라 루빈과 달리 기존 칩(Hopper와 Blackwell)은 주로 서버 또는 랙 단위가 설계의 기준이었다. GPU 서버 구성, 랙 배치, 네트워크 연결, 전력 공급, 이 정도가 핵심이었다. 하지만 DSX는 설계 범위가 데이터센터 전체로 확대된다. AI 서버와 GPU·CPU, 네트워크, 스토리지, 전력망, 냉각 설비, 건물 구조, 운영 소프트웨어, 디지털 트윈(Omniverse) 등 이 모든 요소를 처음부터 하나의 시스템으로 함께(Co-design) 설계한다. 그래서 엔비디아는 "GPU만 설계하지 말고 데이터센터 전체를 하나의 AI팩토리(AI Factory)로 설계하자"고 했고, 이 개념이 DSX다. DSX 개념이 나온 이유는 베라 루빈 세대의 AI 클러스터가 수만~수십만 개 GPU를 동시에 동작하는 초대형 규모이기 때문이다. 이런 전환이 지금 AI 인프라 업계가 맞고 있는 가장 큰 변화다."

-이런 시대 전환에 대응해 씨이랩은 구체적으로 어떤 준비를 하고 있나

"우리 회사는 엔비디아의 차세대 베라 루빈 레퍼런스 아키텍처(Vera Rubin Reference

Architecture)를 구축할 수 있는 인력과 경험을 선제적으로 확보했다. 여기에 더해, 다년간 엔비디아와 함께해 온 디지털 트윈 구축 경험을 바탕으로 '엔비디아 옴니버스 DSX 블루프린트(NVIDIA Omniverse DSX 블루프린트)' 기반의 디지털 트윈 설계 프로세스를 전면에 도입, 이를 AI 데이터센터(AIDC) 구축 및 운영에 반영할 계획이다. 즉 레퍼런스 아키텍처를 준수하는 시스템 설계 및 구축과 운영 역량에 더해 이를 가상 환경에서 미리 검증하는 디지털 트윈 역량도 함께 갖춘 것이 우리의 차별점이자 핵심 경쟁력이다."

-옴니버스 DSX(Omniverse DSX) 블루프린트 기반의 디지털 트윈 설계 프로세스는 실제로 어떤 효과를 만들어 내나

"'옴니버스 DSX 블루프린트'는 엔비디아가 만든 AI 데이터센터(AI Factory)를 디지털 트윈으로 설계·시뮬레이션하기 위한 표준 설계 프레임워크(블루프린트)다. AI 데이터센터를 가상공간에서 먼저 설계하고, 시험하고, 최적화할 수 있게 만든 설계 템플릿과 개발 플랫폼이다. 이를 통해 기가와트(GW)급 대규모 AI 워크로드를 실제 투입하기 전에 전력 및 냉각의 효율성을 물리적으로 검증할 수 있다. 설계 단계서부터 실제 가동 환경과 거의 동일한 조건으로 시뮬레이션을 돌려볼 수 있어 시행착오를 크게 줄일 수 있다. 즉, 구축 기간과 총소유비용(TCO)을 획기적으로 낮출 수 있다. 이는 단순히 비용 절감을 넘어 데이터센터가 지어지기 전에 그 성능과 효율을 증명할 수 있다는 의미다."