"AI의 심장은 데이터센터"…지능형 인프라가 여는 차세대 AI 시대 작성일 11-12 48 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">이중연 KTNF 대표, AI 특화형 데이터센터 모델 제시...냉각·보안 기술 강조</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="fAJWshEoAD"> <p contents-hash="82c5c1b3ca5f31167503c1c731827280d79fefd2d6aa9e7303d9c6f6a0199001" dmcf-pid="4ciYOlDgcE" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=전화평 기자)“오늘날 데이터센터는 단순한 인프라가 아니라 지능의 심장부로 진화하고 있습니다.”</p> <p contents-hash="2ab703cd50b6ec87a00c6c5473a700150a50a61af829c621952d3faed3de2321" dmcf-pid="8RVrgAJ6ok" dmcf-ptype="general"><span>이중연 KTNF 대표는 12일 서울 강남구 그랜드인터컨티넨탈 파르나스에서 열린 인공지능반도체조찬포럼에서 이같이 밝혔다.</span></p> <p contents-hash="9b5a8688f72fcf3df5f778284783b4b09d82bc862a92d1fd27a5ef29e668481d" dmcf-pid="6efmaciPcc" dmcf-ptype="general"><span>그는 “AI가 폭발적으로 발전하면서 이제 데이터센터는 단순히 데이터를 저장하고 처리하는 공간이 아니라, 지능형 컴퓨팅의 중심으로 재정의되고 있다”고 강조했다.</span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="945509d9abb7f5a99deaaa798cb9a013337243a49fd504c1c71edb0f070b69b3" dmcf-pid="Pd4sNknQkA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이중연 KTNF 대표가 발표하고 있다.(사진=전화평 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/12/ZDNetKorea/20251112134250463idxj.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="2ULoQefzgr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/12/ZDNetKorea/20251112134250463idxj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이중연 KTNF 대표가 발표하고 있다.(사진=전화평 기자) </figcaption> </figure> <p contents-hash="6ffe9cf5281175a937fe074945c9f71127461d3077d42bce2a7ee0baf9c6c8b8" dmcf-pid="QJ8OjELxkj" dmcf-ptype="general">KTNF는 2002년에 설립된 서버 전문 개발 및 제조 기업이다. 자체 기술력으로 국산 서버를 직접 설계·제조한 뒤 공급한다.</p> <p contents-hash="8af7860f35257c96d0c6aa0dbc011ac9b397174c586981d6a906f4d9579ecd4c" dmcf-pid="xi6IADoMcN" dmcf-ptype="general"><span>이 대표는 AI 시대의 데이터센터가 직면한 가장 큰 도전으로 전력, 냉각, 자원 활용 효율을 꼽았다. GPT-4 학습에 수만 개의 CPU가 투입될 정도로 연산 수요가 급증하지만, 기존 인프라는 이를 감당하지 못한다는 것이다.</span></p> <p contents-hash="de22dfcd1b735f18b92aeb473d8f910594044d807ef4ae2e7be5ba87959df4a4" dmcf-pid="yZSVUqtWoa" dmcf-ptype="general"><span>그는 “AI가 요구하는 연산 밀도와 속도를 지원하려면 기존 설계의 한계를 뛰어넘는 새로운 구조가 필요하다”고 말했다.</span></p> <p contents-hash="e6382455ca762959adb8270135e4cd0ced54a977095a32285fd244a22fc665dd" dmcf-pid="W5vfuBFYgg" dmcf-ptype="general"><span>이 대표가 제시한 해법은 ‘AI 특화형 데이터센터 모델’이다. 이 모델은 CPU, GPU, MPU 등 다양한 가속기를 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크) 기반으로 연결해 자원을 실시간 공유하고 자동으로 최적화할 수 있는 구조다. 이를 통해 대규모 모델 학습과 추론을 효율적으로 처리하면서도 전력 낭비를 최소화할 수 있다.</span></p> <p contents-hash="43f01e77dcb704453e303e6b2a916f7d879db72cd765811e1ecfe76e99eae414" dmcf-pid="Y1T47b3Goo" dmcf-ptype="general"><span>그는 “에너지 효율적이면서도 지능적으로 확산되는 차세대 AI 데이터센터를 통해 AI가 더 빠르고 더 안전하며 더 지속 가능하게 성장하는 세상을 만들어야 한다”고 전했다.</span></p> <p contents-hash="fa0608f74e48aa7e5414f8c78fbf4b78c98c9e7ee38345f08a59fcd8549249c3" dmcf-pid="Gty8zK0HNL" dmcf-ptype="general"><span>냉각 기술의 혁신도 AI 데이터센터 구성의 중요 요소로 꼽았다. 특히 DLC(직접 액체 냉각) 기술의 필요성을 강조했다. DLC는 서버나 GPU 같은 발열 부품 표면에 냉각수를 직접 순환시켜 냉각하는 방식이다. 공냉식 대비 열 제거 효율이 최대 10배 이상 높다.</span></p> <p contents-hash="b19bdb8c2f0d83b96a108e1da9d82faab55018a758f2876663fc7d575fa8feb4" dmcf-pid="HFW6q9pXkn" dmcf-ptype="general"><span>이 대표는 “고밀도 AI 서버는 전력뿐 아니라 열이 성능의 한계를 결정짓는 요소가 됐다”며 “냉각 효율이 곧 연산 효율로 이어지는 시대에 전력과 냉각은 AI 인프라의 생명선”이라고 강조했다.</span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="566a84b84d08c67ffc6067a4ddf5e788a111a57134c2778483ff37cafcb45fff" dmcf-pid="X3YPB2UZki" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI 데이터센터 요약 정리 자료.(사진=전화평 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/12/ZDNetKorea/20251112134251704pwtm.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="V1c3WXlwgw" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/12/ZDNetKorea/20251112134251704pwtm.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI 데이터센터 요약 정리 자료.(사진=전화평 기자) </figcaption> </figure> <p contents-hash="e7db9d277dba56da8df9eaf58090edc06497104b6a5acdb3f1e4bcf9c9a87fcf" dmcf-pid="Z0GQbVu5cJ" dmcf-ptype="general">보안이 AI 데이터센터 구현의 문턱이 될 것으로 내다봤다. 그가 제시한 해법은 물리적 보안 체계다. 현재 시장에서는 반도체 미세 불균일성을 이용한 PUF(물리적 복제 방지 기능)기술과 QRNG(양자 난수 생성기), PQC(양자내성암호)를 AI 데이터센터를 위한 차세대 보안 요소로 보고 있다.</p> <p contents-hash="6e237574dd92a35efefea84b6a6773355e3eee65bcc6d8deb39ab8714193e41d" dmcf-pid="5pHxKf71kd" dmcf-ptype="general">이 기술은 칩 자체가 고유한 ‘전기적 지문’을 갖도록 만들어 복제나 위·변조를 원천 차단한다.</p> <p contents-hash="af144e38dfe5811424f652396ed3625b280c586cb17c41dc26b2c94ff4cbe022" dmcf-pid="1UXM94ztje" dmcf-ptype="general">이 대표는 “AI가 스스로 학습하고 판단하는 만큼, 그 기반이 되는 하드웨어의 신뢰성이 중요하다”고 말했다.</p> <p contents-hash="c140519975359034b39afc67e03628e2e7d94ac57b8c38882199a6c24ffe6b59" dmcf-pid="tuZR28qFgR" dmcf-ptype="general"><span>이 대표는 또 AI 인프라를 위해 시스템을 구축해야 한다고 전했다. 그는 “AI 인프라의 핵심은 이제 연산 속도나 저장 용량이 아니라, 얼마나 지능적으로 자원을 관리하고 얼마나 신뢰할 수 있는 시스템을 갖추느냐에 달려 있다”고 강조했다.</span></p> <p contents-hash="f63647c197a65dbb29b23f2c7ef0e336ed8f79859c1112bf13d67082ff505149" dmcf-pid="FqtJ4QKpoM" dmcf-ptype="general"><span>이어 “국산 AI 반도체와 지능형 인프라 기술을 융합해 한국형 데이터센터 모델을 발전시켜 나가겠다”며 “AI가 AI를 위한 인프라를 설계하는 시대를 준비하겠다”고 덧붙였다.</span></p> <p contents-hash="43ebf06e2227cb53b27a86a0b972fb16ca2767b6712f2421d1be10e129d4a67b" dmcf-pid="3BFi8x9UAx" dmcf-ptype="general">전화평 기자(peace201@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [현장] “사람인가 AI인가”…전파대전 달군 LGU+ ‘익시오’ 11-12 다음 미스테일게임즈 "머더미스터리, 새로운 K-콘텐츠로 발전 가능성 충분" 11-12 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
