[인사이트] 2025 글로벌 AI 경쟁 시대, 국내 클라우드 기업이 해결해야 할 5대 기술 과제

 

 

[ kt cloud Cloud컨설팅팀 심대섭 님 ]

📋 요약

2025년 AI 경쟁 시대, 국내 클라우드 기업이 AI 인프라 전환, 국산 반도체 생태계, 데이터 주권 확보 등
5가지 핵심 과제를 해결해야 하는 이유와 전략을 제시합니다.

#AI인프라 #클라우드 #데이터주권 #국산반도체 #산업융합

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2025년, 생성형 AI는 기술의 경계를 넘어서 국가 전략의 중심으로 자리 잡았습니다. 정부가 발표한 ‘AI 3대 강국 전략’은 AI 반도체, 초대규모 클라우드 인프라, 데이터 주권이라는 세 가지 과제를 동시에 추진하며, 산업 전반의 기술 운영 모델 전환을 요구하고 있습니다. 이 변화의 핵심에는 클라우드가 있습니다. 클라우드는 더 이상 서버 자원이 아니라, AI 기술이 현실에 작동할 수 있도록 연결하고 실행하는 ‘기술 플랫폼’으로 재정의되고 있습니다.

 

kt cloud는 이러한 흐름 속에서 AI Foundry 전략을 통해 기존 CSP의 역할을 넘어, 산업 전반의 AI 전략을 함께 설계하고 실행하는 기술 파트너로 진화하고 있습니다. 이 글은 이러한 전환기에 국내 CSP가 AI 기술 주도권을 확보하기 위해 직면한 5가지 핵심 과제를 중심으로, 실행 가능한 전략을 제시합니다.

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1. AI 인프라 전환 – GPU 클러스터 인프라를 넘어 초고밀도 AI 데이터센터로의 진화

2025년까지 정부는 국내 AI 연산 수용 능력을 30% 이상 확장하고, 대규모 AI 모델 학습과 추론을 지원하는 고집적 AI 데이터센터 인프라를 전국적으로 구축할 계획입니다. 이와 함께 CSP는 단순한 GPU 자원 제공에서 벗어나, 워크로드 특성에 최적화된 AI 전용 인프라 설계 역량을 갖춰야 합니다.

▶️ CSP가 확보해야 할 기술 요건

• 고밀도 랙 설계: 랙당 20~35kW 이상의 전력 밀도를 수용할 수 있는 전력·냉각 설비 구성
• AI GPU 최적화: NVIDIA H100, H200, B200 등 고성능 GPU에 대응하는 랙 구성 및 전력 공급 체계
• 고효율 냉각 기술: (액침/고도 수냉 기반 도입 시 달성 가능한 수준의) PUE 1.2 이하 목표
• AI 패브릭 네트워크: InfiniBand 기반 고속·저지연 네트워크로 다중 노드 병렬 처리 지원

💡 PUE(Power Usage Effectiveness)는 데이터센터의 전력 효율성을 나타내는 지표로, 1.0에 가까울수록 에너지 낭비가 적습니다. 액침냉각은 서버를 절연 냉각액에 담가 직접 열을 제거하는 방식으로, 고밀도 GPU 환경에서 점점 더 중요한 기술로 부상하고 있습니다.

 

✅ 실무 전략 포인트

범용 IaaS 인프라와는 물리적·논리적으로 구분된 AI 전용 존(AI Zone)을 구축해야 합니다. AI 훈련과 추론은 일반 워크로드와 비교해 전력, 냉각, 네트워크, 데이터 입출력 구조가 전혀 다르며, 동일한 인프라 환경에서 혼용하는 방식으로는 확장성과 안정성을 동시에 확보하기 어렵습니다. CSP가 향후 AI 시장에서 생존하기 위해서는, AI 워크로드에 특화된 이원화 구조 설계가 핵심 전략으로 자리잡아야 합니다.

출처: Goldman Sachs Research (2025)

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2. 국산 AI 반도체 생태계 – 테스트베드이자 마켓 크리에이터

2024년 2월, 과학기술정보통신부는 「AI 반도체 산업 발전전략」을 발표하며 2030년까지 국산 AI 반도체 사용률을 80%까지 확대하겠다는 목표를 제시했습니다. 이 전략에 따라 FuriosaAI, Rebellions(2024년 SAPEON Korea와 합병 완료, 통합 법인) 등 국내 NPU 기업에 대한 실증·검증 프로젝트가 빠르게 진행 중이지만, 아직 시장 내 확산은 초기 단계에 머무르고 있습니다.

출처: korea.kr , 데일리바이트

국산 AI 칩셋의 성공적인 생태계 안착을 위해서는 단순한 기술 시연을 넘어, 실제 고객 환경에서 작동 가능한 상용화 수준의 실증이 필요합니다. 이를 위해 CSP의 역할이 단순 테스트베드를 넘어 '마켓 크리에이터'로 확장되어야 합니다.

▶️ CSP의 실질적 역할

• NPU 기반 추론 VM 및 서빙용 컨테이너 상품 기획: 국산 AI NPU를 활용한 추론 전용 가상 머신(VM) 또는 모델 서빙 컨테이너 환경 구성 및 상용 상품화
• 실제 AI 워크로드 기반 성능 검증: 대규모 추론(Inference) 작업을 대상으로 한 현장형 실증 환경 구축
• 고대역폭 인터페이스 채택: HBM, PCIe Gen5, NVLink, CXL 등 최신 고속 입출력 기술을 통한 시스템 최적화
• 서빙 최적화 플랫폼 공동 개발: 모델 서빙을 위한 Inference 플랫폼을 칩셋 벤더와 공동 설계 및 운영 안정성 확보

✅ 기술 시연만으로는 시장 신뢰를 확보할 수 없습니다.

CSP는 실제 고객 서비스 환경에서 국산 AI 반도체가 안정적으로 작동하고, 성능·운영 비용·호환성 측면에서 글로벌 GPU 대비 경쟁력을 갖출 수 있도록 전방위 검증과 통합 플랫폼 설계를 주도해야 합니다.

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3. Sovereign AI 클라우드 – 데이터를 지키며 AI를 구현하는 인프라 전략

AI가 개인정보, 산업 기밀, 공공 데이터를 처리하는 단계에 접어들면서 Sovereign AI는 단순한 기술 선택을 넘어, 반드시 확보해야 할 데이터 주권 전략으로 부상하고 있습니다. 특히 금융·공공·의료와 같은 규제 산업에서는 데이터를 물리적으로 외부로 이전하지 않는 Zero Data Movement 환경(데이터 비이동형 처리 구조)에 대한 수요가 빠르게 확대되고 있습니다.

▶️ CSP의 아키텍처 전환 포인트

• 민감 데이터를 온프레미스에 보관하고, 클라우드에서 연산만 수행하는 아키텍처 구조 확산
• 산업별 규제와 보안 요구사항을 반영한 프라이빗 AI 클라우드 템플릿 제공 역량 확보
• 국산 LLM 및 AI 모델의 학습·서빙·배포가 가능한 독립형 AI 플랫폼 아키텍처 구현
• 제로트러스트 기반 데이터 거버넌스 및 AI 보안 강화 체계 설계

✅ Sovereign AI 구현의 핵심은 연산은 클라우드에서 수행하고, 데이터는 로컬에 안전하게 보관하는 분산형 인프라 구조에 있습니다.

CSP는 단순한 보안 강화 수준을 넘어, 데이터와 연산의 분리 처리 구조를 플랫폼 수준에서 지원할 수 있어야 합니다.

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4. AI × 산업 융합 – CSP의 산업별 SaaS 전환 가속

AI의 산업 적용은 단순한 기능 탑재를 넘어, 업무 프로세스 전반을 재설계하는 변화를 요구합니다. 이에 따라 CSP는 기존의 인프라 공급자 역할에서 벗어나, 산업별 AI SaaS를 공동 기획하고 시장에 제공하는 서비스 오케스트레이터로 전환해야 합니다.

▶️ CSP가 추진해야 할 산업 전략

• 스마트팩토리, 에너지 최적화, 물류 자동화, 금융 리스크 분석 등 산업 특화 AI SaaS 기획 및 상용화
• 스타트업(ISV)과의 협업을 통한 GTM(Go-To-Market) 전략 수립 및 유통·운영 생태계 구축
• MLOps, AIOps, RPA 플랫폼을 연계한 산업 자동화 통합 인프라 제공
• 기업별 요구에 최적화된 AutoML + Fine-tuning 기반의 맞춤형 AI 모델링 환경 구성

✅ 산업별 SaaS 전환 전략은 국내 고객 기반 확보뿐 아니라, 특정 산업 중심의 글로벌 확장 모델로 이어질 수 있는 핵심 과제입니다.

CSP는 기술뿐 아니라 비즈니스 운영 전략까지 포함한 전방위 파트너십을 구축해야 합니다.

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5. AI 오픈 생태계 – CSP는 ‘플랫폼 허브’가 되어야 한다

AI 기술은 오픈소스 생태계를 중심으로 빠르게 발전하고 있으며, 동시에 한국어 특화 모델 및 산업별 커스터마이징 수요도 증가하고 있습니다. 이에 따라 CSP는 글로벌 OSS 프레임워크와 국내 데이터, 산업 도메인을 유기적으로 연결하는 ‘플랫폼 허브’ 역할을 수행해야 합니다.

▶️ CSP의 플랫폼 전략

• OSS 기반 RAG, Chain-of-Thought 추론 기법, LLM Agent 프레임워크를 통합한 PaaS 형태의 개발 환경 제공
• 데이터 수집, 정제, 전처리, 벡터화, 파인튜닝까지 전 과정을 자동화하는 AI DevKit 구성
• 한국어 및 산업별 특화 모델 튜닝을 위한 데이터셋 관리·변환·적용 기능 내재화
• Hugging Face, LangChain 등 글로벌 OSS와의 API 기반 연동 체계 확립

✅ CSP는 개발자들이 실시간으로 RAG 파이프라인이나 AI 에이전트를 구축하고 테스트할 수 있는 통합형 PaaS 환경을 제공해야 합니다.

이는 단순한 인프라 제공을 넘어, OSS 중심 AI 개발 생태계의 실질적인 허브로 기능하기 위한 핵심 전략입니다.

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결론 – CSP의 진화는 AI 전략의 실현 기반이다

국내 CSP는 더 이상 단순한 인프라 공급자가 아닙니다. 정부의 ‘AI 3대 강국 전략’은 단순한 기술 투자 확대를 넘어, 클라우드 사업자가 국가 기술 전략의 실행 기반으로 전환할 것을 요구하고 있습니다. AI 반도체, Sovereign AI, 산업 특화 서비스는 모두 클라우드 인프라를 중심으로 작동합니다. 따라서 CSP는 실행 인프라를 제공하는 것에 머무르지 않고, 산업 전반의 AI 전략 수립과 실행을 주도하는 기술 파트너로 자리매김해야 합니다.

 

kt cloud의 AI Foundry는 이러한 변화의 흐름에 발맞춰, RAG 기반 서비스 구축을 위한 OCR, Embedding, Vector DB, LLM 추론, API 응답 등 전체 과정을 통합한 구조를 제공합니다. 특히 RAG Suite는 다양한 LLM API와의 연결을 지원하는 표준화된 인터페이스를 제공하며, 고객은 선택한 모델을 동일한 파이프라인 내에서 손쉽게 연동·교체·검증할 수 있는 유연한 구조를 갖추고 있습니다.고객은 별도의 시스템 구성 없이 문서를 업로드하는 것만으로도 구조화된 AI 응답 서비스를 빠르게 구현할 수 있으며, 선택한 모델을 자유롭게 배포하고 추론 환경과 API까지 통합 운영할 수 있습니다. 이는 반도체 산업의 파운드리처럼 설계는 고객이 하고 실행과 운영은 플랫폼이 맡는 구조로, 실행 환경과 도구를 표준화하여 기업의 AI 서비스 출시 속도를 획기적으로 단축시킵니다.

 

최근 kt cloud는 산업 특화 AI 수요에 대응하기 위해 올거나이즈, 인핸스, 세이지, 스피링크, 몽고DB 등과 파트너십을 체결하고, 금융·이커머스·제조 안전 등 각 산업에 최적화된 버티컬 AI 솔루션을 공동 개발하고 있습니다. AI Foundry 기반으로 각 산업 고유의 데이터와 규제, 업무 흐름을 반영한 맞춤형 AI 모델을 공급하고 있으며, RAG Suite와 같은 통합 솔루션 출시를 통해 고객의 에이전트 기반 자동화 도입을 더욱 용이하게 하고 있습니다. 또한 공공시장 진출을 위한 CSAP 인증 지원 등 민·관 전반의 AI 전환을 가속화하는 기반으로도 AI Foundry가 활용되고 있습니다.

 

AI 전략은 더 이상 선택이 아니라 실행입니다. 인프라, 모델, 데이터, 운영 워크플로우가 유기적으로 연결될 때 비로소 AI는 실질적인 성과로 이어질 수 있으며, 국내 CSP는 그 연결 지점을 설계하고 실현하는 핵심 플랫폼으로 진화해야 합니다.

 

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❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 정부의 ‘AI 3대 강국 전략’이 국내 CSP에 미치는 실질적인 영향은 무엇인가요?

A. ‘AI 반도체’, ‘Sovereign AI’, ‘산업 특화 서비스’는 모두 클라우드 인프라 위에서 구동됩니다. 따라서 국내 CSP는 단순한 인프라 공급자에서 벗어나, AI 실행 환경과 산업별 전환 전략을 함께 기획하는 기술 파트너로의 전환이 요구됩니다. 인프라 고도화, 소버린 클라우드, MLOps 등 전방위 대응 전략이 핵심입니다.

Q2. kt cloud의 AI Foundry는 기존 AI 플랫폼과 어떤 점이 다른가요?

A. AI Foundry는 AI 반도체, 모델, 데이터, MLOps, API 서비스까지 하나로 통합한 수직형 구조입니다. 고객은 문서 업로드만으로 RAG 기반 서비스까지 구현할 수 있으며, 국산 반도체 최적화와 Sovereign AI 요건에도 대응할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다. 일반 AI 플랫폼과는 달리 실행 자동화와 선택형 모델 운영에 초점이 맞춰져 있습니다.

Q3. ‘GPU 고밀도 데이터센터’는 일반 DC와 무엇이 다르며 왜 필요한가요?

A. AI 워크로드는 수천~수만 개의 GPU가 동시에 작동하는 고밀도 환경을 요구합니다. 이를 위해 메가와트(MW) 단위의 전력 설계, 수냉식 냉각 시스템, NVLink 기반 연결 구조, 고전력 회선 등 특수 설계가 필수입니다. GPU 클러스터 최적화를 위해 전용 인프라 설계와 고도화된 운영 체계가 갖춰져야 합니다.

 

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📚 관련/출처

과학기술정보통신부, 「AI 3대 강국 실현전략」 정책자료 (2024.2) 한국지능정보사회진흥원(NIA), 「Sovereign AI 정책 브리프」 제1호 (2024.11) kt cloud, 「AI Foundry 및 RAG Suite 기술 발표 자료」 (2025.8) Gartner, 「Market Guide for DSML and MLOps Platforms」 (2024) FuriosaAI, SAPEON, Rebellions 기업 IR 자료 및 공식 기술 소개서 (2024~2025) Hugging Face, LangChain 공식 블로그 및 기술 문서 (2024-2025 최신 버전 기준) OpenAI DevDay 2023 / 2024 발표 정리 및 공식 블로그