새 GPU 못 굴리는 옛 전산센터… '금융 AX' 발목 작성일 07-23 63 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">업무용 서버 기준 설비, 고성능 구동시 전력·냉각 부담 <br>민감정보 탓에 외부 이용 까다로워… 규제 개선 목소리</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="89e3ZWTsZG"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2b5a08f6bf681f0902140f53320893f472aad451856f326d710ea09929bdd724" dmcf-pid="62d05YyOHY" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="일반 데이터센터 vs AI 데이터센터/그래픽=임종철" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/moneytoday/20260723040448093xpid.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="4sldQf2uZH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/23/moneytoday/20260723040448093xpid.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 일반 데이터센터 vs AI 데이터센터/그래픽=임종철 </figcaption> </figure> <p contents-hash="ff0bba6d0995ca8c2e0927f0e33005c1ec5213c0ece88fa9124237d2c287df44" dmcf-pid="PVJp1GWI1W" dmcf-ptype="general"> 금융권 AX(인공지능 전환)가 뜻밖의 벽에 막혔다. 고성능 GPU(그래픽처리장치)를 확보해도 설치할 데이터센터가 마땅치 않아서다. 내부구축 수요는 크지만 오래된 전산센터는 최신 GPU가 요구하는 전력·냉각능력을 갖추지 못했다.</p> <p contents-hash="4ac7ba2785b07aff57be4ddc4d4a44553b6d767f74819dedfe7359422186f3ad" dmcf-pid="QfiUtHYC1y" dmcf-ptype="general">금융사들은 생성형 AI(인공지능)를 상담과 자산관리, 이상거래 탐지, 업무 자동화 등에 적용하기 위한 투자를 늘려나간다. 자체 데이터를 활용, LLM(거대언어모델)을 학습·운영하려면 수십~수백 장 규모의 GPU가 필요하다. </p> <p contents-hash="9ff7d85eae1864bf2f8948d8ff9863135d69e972c7cbd211b9fca6bc790f4158" dmcf-pid="x4nuFXGhtT" dmcf-ptype="general">기존 금융권 전산센터는 일반 업무용 서버를 기준으로 지어졌다. GPU는 AI학습이 시작되면 소비전력과 발열이 순간적으로 치솟는다. 여러 장을 클러스터로 묶을수록 랙당 전력·냉각부담도 커진다. 클라우드업계 관계자는 "일반 서버는 전력사용량이 비교적 적지만 GPU는 작업이 시작되면 0에서 100으로 한꺼번에 뛴다"며 "기존 전산센터의 전력과 냉각설비로 감당하긴 어렵다"고 말했다.</p> <p contents-hash="b341d83aa45996f6de6d99aff16bfdc01b8fa18246348fca5a9e514b25aa2a56" dmcf-pid="yh5cgJe41v" dmcf-ptype="general">최신 AI데이터센터는 서버를 쌓아 꽂는 선반(랙) 하나에 GPU 서버 여러 대를 넣도록 설계된다. 지난 3월에 문을 연 NHN클라우드 양평 데이터센터는 랙 1개에 엔비디아의 최신 AI반도체를 탑재한 '블랙웰' 서버 6대를 설치했다. 반면 노후 금융권 센터 상당수는 같은 장비를 한 열에 1대 수준으로 분산해야 한다.</p> <p contents-hash="4caa4439c65cd39350788e04abe2ff056612090263f22cc215d3d1c8a0d61bba" dmcf-pid="Wl1kaid8GS" dmcf-ptype="general">외부 데이터센터를 이용하기도 쉽지 않다. 고객정보 등 데이터를 외부에서 처리하려면 △망분리 △보안성 △데이터 반출기준 등을 충족해야 한다. 자체 센터는 GPU를 받지 못하고 외부 인프라는 규제에 막히는 상황이다. 금융권 관계자는 "AI 활용을 확대하려 해도 기존 전산센터는 고밀도 GPU를 충분히 수용하기 어렵다"며 "외부 데이터센터를 이용하려면 보안과 규제요건을 충족해야 해 장비확보보다 실제 운영환경을 마련하는데 시간이 더 걸린다"고 했다.</p> <p contents-hash="075a4f09a0d092aaba793ac0e1629600877cd1dc40ddb300877db4dcb1cb8450" dmcf-pid="YStENnJ6Zl" dmcf-ptype="general">노후 센터를 AI용으로 바꾸려면 서버뿐 아니라 전력설비와 냉각장비, 배관, 바닥 등을 함께 손봐야 한다. 과거 전산센터는 제곱미터(㎡)당 0.5~1톤의 하중을 기준으로 설계된 곳이 많은데 최신 GPU 서버에 수랭배관과 냉각설비까지 더해야 하는 AI데이터센터는 제곱미터당 2톤 이상의 하중이 요구된다. 기존처럼 공기로 식히는 공랭방식만으로는 고밀도 GPU의 열을 잡기 어려워 서버에 냉각수를 직접 공급하는 수랭방식이 확산한다. 그러나 오래된 전산센터는 배관공간과 하중의 여유가 부족해 전환비용이 신축에 버금갈 수 있다. 강민수 NHN클라우드 CIO(최고정보책임자)는 "과거에는 서버룸에 물이 들어가는 것 자체를 꺼려 수랭을 고려하지 않았다"며 "기존 시설을 AI데이터센터로 바꾸려면 전력과 배관, 건물구조를 모두 손봐야 한다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="50550e3f2d0fbf9df86615eec586afe26d8ad1b3b348ae808c1292b4c95e3ab5" dmcf-pid="GIXjLeMVHh" dmcf-ptype="general">금융사가 모든 AI 인프라를 직접 소유하기보다 외부 데이터센터에 전용 GPU 환경을 구축하는 방식이 늘어날 것으로 전망된다. <br> 민간 센터 안에 금융사 전용공간을 만들고 공간도 전산망도 다른 고객과 분리하는 형태다. </p> <p contents-hash="6bb4e322b25df48534b51f8d1b1eb93a82a4664ca7bcba10a0437fae6eaa8258" dmcf-pid="HCZAodRfHC" dmcf-ptype="general">다만 이를 확대하려면 규제도 손봐야 한다. 데이터 중요도와 업무의 특성에 따라 외부 인프라의 이용범위를 나누고 금융사 전용 AI 인프라에 적용할 보안기준을 구체화해야 한다는 지적이 나온다. </p> <p contents-hash="92e09f7ebd2ab3598670970b5c5632a2d98557a28f9822856ad1299ad6eec264" dmcf-pid="Xh5cgJe4tI" dmcf-ptype="general">김평화 기자 peace@mt.co.kr<br><a href="https://www.mt.co.kr/?utm_source=daum&utm_medium=article_text_ad&utm_campaign=mystocksolution" target="_blank">[내 주식이 궁금할땐 머니투데이]</a></p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 머니투데이 & mt.co.kr. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p> 관련자료 이전 美 "중국 문샷AI, 금지된 엔비디아 GB300 활용해 AI 개발" 의혹 제기 07-23 다음 미즈노, 한층 진화한 슈퍼 트레이너 ‘NEO VISTA 3’ 출시 07-23 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
