"GPU 랙 하나에 75kW…AIDC 생존 공식, 공간 아닌 전력·용수" 작성일 08-19 25 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">이일준 NHN클라우드 이사 간담회<br>B200 GPU 7656장 구축…랙 하나에 약 60억원<br>“GPU 장비만 1조원…민간 단독투자 쉽지 않아”<br>자체활용 GPU로 기업 고객·AI 인프라 시장 확대</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="9xTrXQhDw8"> <p contents-hash="131213253113d29a78ea976c6bf20bcbec480aa897775437aadcf595e1d446a9" dmcf-pid="2MymZxlwD4" dmcf-ptype="general"> [이데일리 신영빈 기자] 인공지능(AI) 데이터센터의 경쟁 기준이 바뀌고 있다. 서버를 놓을 공간보다 고성능 그래픽처리장치(GPU)에 필요한 전력과 냉각용수를 얼마나 안정적으로 확보하느냐가 더 중요해지고 있다.</p> <p contents-hash="592a146948f1f4db801aabfbf88626ec2172e849b9800ad15ba6d98624bd8aa8" dmcf-pid="VRWs5MSrEf" dmcf-ptype="general">이일준 NHN클라우드 기술사업부장(이사)은 18일 서울 영등포구 ‘팩토리X 서울’에서 기자들과 만나 “앞으로는 공간보다 전력과 용수 확보가 더 중요해질 것”이라고 말했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6d7ca8bce99de9b6b0eb6a5bd19e5a35cc3cd4f643beaf3fe8dc50886264f304" dmcf-pid="feYO1RvmsV" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이일준 NHN 클라우드 기술사업부장 (사진=NHN클라우드)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/19/Edaily/20260819090258354wrbh.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="bnmalKEomP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/19/Edaily/20260819090258354wrbh.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이일준 NHN 클라우드 기술사업부장 (사진=NHN클라우드) </figcaption> </figure> <div contents-hash="04dd6cc13b0c8de72038fb18c4d4dcf38d5d1b7e7e8b3cb2ff3471ae94fa66e0" dmcf-pid="4dGIteTsw2" dmcf-ptype="general"> 엔비디아 GPU가 세대가 갈수록 고밀도·고전력화하면서 랙당 필요한 전력과 냉각 능력도 빠르게 커지고 있어서다. </div> <p contents-hash="f513d11dd0448aea6488334d2d14b32bc93e3f315573663321bdb535f88803f6" dmcf-pid="8JHCFdyOw9" dmcf-ptype="general">팩토리X 서울에 구축된 엔비디아 B200 GPU 랙 하나에는 GPU 48장이 들어간다. 랙 한 대가 사용하는 전력은 약 75kW로, 기존 데이터센터가 랙당 약 30kW 수준을 기준으로 설계됐던 것과 비교하면 두 배 이상이다.</p> <p contents-hash="272000208a71d22741983ee3170e623c0792452be4deb401a0be903ac90a8a72" dmcf-pid="6iXh3JWIEK" dmcf-ptype="general">냉각 방식도 달라지고 있다. 고성능 GPU의 발열을 공기만으로 처리하기 어려워지면서 팩토리X 서울은 GPU와 CPU에 직접액체냉각(DLC)을 적용했다. 여름철 냉각에 하루 약 800톤의 물이 사용된다.</p> <p contents-hash="c77f1fc0fb3269ec02167c1f815ca4779e60e72e10ff57c040c9b0b59f477b67" dmcf-pid="PnZl0iYCDb" dmcf-ptype="general">AI 인프라 구축에 필요한 비용 부담도 커졌다.</p> <p contents-hash="16f785a5063d37174ecc40dfb6316c0365c2cdda8d74caf99105036b9b0a76fa" dmcf-pid="QI2pPOB3EB" dmcf-ptype="general">이 이사는 “GPU 랙 하나가 약 60억원이고 이곳에 들어온 장비를 합치면 1조원 수준”이라며 “이 정도 투자를 민간 기업이 자체적으로 결정하기는 쉽지 않다”고 말했다.</p> <p contents-hash="74006cedd98791508f4c9ad658095a843828d7714c48eff3bb7f230bdb182cba" dmcf-pid="xCVUQIb0wq" dmcf-ptype="general">기업들이 필요한 GPU를 빌려 쓰려는 수요가 커지는 이유도 여기에 있다. 대규모 AI 모델을 개발하려면 많게는 수천장의 GPU가 필요하지만 초기 투자비뿐 아니라 전력과 냉각 설비, 네트워크 구축과 운영 인력까지 갖춰야 한다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="87e215c7e6d5abb1ef67e37dcf07b38552cd8f1cb68b58dde7c626b6bbe43e51" dmcf-pid="yfIATVrNmz" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="팩토리X 서울 내부 전경 (사진=NHN클라우드)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/19/Edaily/20260819090259641tbba.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="KHGIteTsI6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/19/Edaily/20260819090259641tbba.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 팩토리X 서울 내부 전경 (사진=NHN클라우드) </figcaption> </figure> <div contents-hash="125fdd4d47330a7dc75aacf8864f7371bd55d441c926766afc575ddfbb343020" dmcf-pid="W4CcyfmjE7" dmcf-ptype="general"> NHN클라우드는 정부 AI 컴퓨팅 자원 구축 사업을 통해 이 같은 대규모 인프라를 확보했다. 팩토리X 서울에 구축된 B200 GPU 7656장 가운데 6120장은 정부 사업으로 쓰고, 나머지는 NHN클라우드가 활용한다. </div> <p contents-hash="926b8f17a87dbfc6cf11c0f379335a77d11a8a6ac81d35a4fb7c15a4dd2c8f06" dmcf-pid="Y8hkW4sAmu" dmcf-ptype="general">NHN클라우드는 자체 활용 GPU를 기업 고객에게 공급하며 민간 AI 인프라 시장을 확대하고 있다. 고성능 GPU를 직접 구매하고 데이터센터까지 구축하기 부담스러운 기업들이 필요한 만큼 컴퓨팅 자원을 사용하는 방식이다.</p> <p contents-hash="3dd3ae19e5adc7142a9dc1d87767d3aa7a3e1d81f02a026eaa0e136cc31edae4" dmcf-pid="G6lEY8OcEU" dmcf-ptype="general">광주 국가 AI데이터센터에서 A100·H100 등 GPU 인프라를 운영해온 데 이어 서울 팩토리X를 가동했고, 판교에서는 B300 GPU 1000장 이상 규모의 클러스터도 운영하고 있다.</p> <p contents-hash="fe64b7a94f42a908b0d1461eda76af4e0e3710d0eb1b34addca5c53979b0a3c9" dmcf-pid="HPSDG6Ikmp" dmcf-ptype="general">이 이사는 “AI 인프라 자체가 워낙 비싸기 때문에 아무 기업이나 대규모 투자를 하기 어렵다”며 “대규모 GPU를 구축하고 실제 운영해본 경험이 앞으로 AI 인프라 사업에서 더욱 중요해질 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="5d599bcd6ccb88465ed1bf9a66b2b00ccd94d3517db518ab6bd0ef64b876d967" dmcf-pid="XQvwHPCEE0" dmcf-ptype="general">신영빈 (burger@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [올쇼TV] Tuxera, 'AI 인프라 데이터 병목 개선 w/ Fusion' 8월 26일 생방송 08-19 다음 KT, 국산 NPU·LLM 한 서버에 담았다...'모두의AI'에도 활용 08-19 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
