국산 AI 반도체·클라우드 융합에 산학연 머리 맞댔다

오픈K클라우드 데브데이 개최…내년 실증 확대 추진

국산 인공지능(AI) 반도체 활용을 확대하고 클라우드 운영 기술을 고도화하기 위해 국내 산·학·연 관계자들이 한자리에 모였다.

AI 인프라 경쟁력이 단순 반도체 확보를 넘어 자원 운영 효율과 실제 서비스 구현으로 확대되는 가운데, 이기종 AI 반도체 통합 관리 및 자원 최적화 기술을 토대로 국산 AI 반도체와 클라우드 활용을 촉진한다는 목표다.

오픈K클라우드 커뮤니티는 10일 서울 강남 과학기술컨벤션센터에서 '오픈K클라우드 데브데이 2026'을 열고 국산 AI 반도체와 클라우드 융합 전략을 공유했다.

최현화 ETRI 기술총괄 (사진=지디넷코리아)

오픈K클라우드는 과학기술정보통신부가 추진하는 K-클라우드 기술개발 사업의 일환으로 한국전자통신연구원(ETRI)이 운영하는 산·학·연 기술 협력 커뮤니티다. ETRI는 'AI 반도체 클라우드 플랫폼 구축 및 최적화 기술 개발' 과제의 주관연구개발기관으로 참여 중이다.

커뮤니티에는 한국전자기술연구원(KETI)·이노그리드·오케스트로 AGI·모빌린트·경희대·연세대·한국인공지능클라우드산업협회(KACI) 등이 참여하고 있다. 이들은 국산 AI 반도체와 클라우드 플랫폼을 연계하고 실제 서비스 활용을 확대하기 위한 기술 개발과 교류를 이어오고 있다.

이번 행사는 '모두를 위한 AI, 관측에서 서비스까지 AI로 연결되는 클라우드'를 주제로 열렸다. 지난해 국산 AI 반도체와 클라우드 기술의 융합 가능성을 살펴본 데 이어 올해는 이기종 AI 반도체 자원의 효율적 운영과 실제 서비스 구현 방안을 중점적으로 다뤘다.

최현화 ETRI 기술총괄은 "최근 AI 인프라는 그래픽처리장치(GPU)를 얼마나 많이 보유했느냐에서 한 걸음 더 나아갔다"며 "다양한 AI 반도체를 단일 클라우드에서 통합 관리하고 이를 AI 서비스에 어떻게 연결할지가 더 중요한 과제가 됐다"고 강조했다.

최 기술총괄은 AI 데이터센터의 GPU 활용률이 낮은 문제도 지적했다. GPU 자원이 남아 있어도 중앙처리장치(CPU) 부족이나 네트워크 구조, 자원 배치 문제로 실제 서비스에 활용하지 못하는 사례가 발생하고 있어 이를 개선할 운영 기술이 필요하다는 설명이다.

이에 오픈K클라우드 커뮤니티는 이기종 AI 반도체를 통합 관리하는 'K-클라우드 서비스' 플랫폼을 개발 중이다. 쿠버네티스를 기반으로 GPU와 신경망처리장치(NPU)를 통합 운영하고 사용자가 자연어로 AI 모델 실행을 요청하면 적합한 자원을 추천하고 서비스를 자동으로 배포하는 기술이다.

현재 주요 기능은 개념검증(PoC) 단계로, 내년부터 최적화와 실제 서비스 적용을 확대할 예정이다. 특히 의료영상과 바이오 데이터를 활용한 AI 추론 서비스에 국산 NPU를 적용해 성능과 운영 비용을 검증하고 활용 사례를 확보할 계획이다.

이날 행사에서는 ETRI를 비롯해 모빌린트, 이노그리드, 한국전자기술연구원(KETI), 오케스트로 AGI 등이 AI 반도체 기술 동향과 이기종 자원 관측, 쿠버네티스 기반 스케줄링, 추론 클러스터 구축, 클라우드 통합관리 기술을 공유했다.

최 기술총괄은 "국산 NPU 활용을 확대하려면 실제 서비스에서 운영 비용을 낮출 수 있다는 성공 사례를 만들어야 한다"며 "앞으로 다양한 AI 반도체 기업뿐 아니라 AI 서비스 기업까지 협력 범위를 넓히고 국산 AI 반도체가 데이터센터와 클라우드 서비스에서 적극 활용될 수 있도록 노력하겠다"고 밝혔다.