[웨비나 후기] AI 데이터센터, 이론을 넘어 실증으로 검증하다

 

 

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 ]

📋 요약

이번 kt cloud 웨비나에서는 AI/HPC 워크로드 확산에 따른 데이터센터 혁신 패러다임을 분석하고,

고밀도 GPU 인프라 구축을 위한 최적의 전력·냉각·네트워크 설계 가이드를 제공했습니다.

 

AI 시대의 데이터센터 혁신 방향과 함께,

국내 유일 kt cloud AI Innovation Center를 온라인 투어를 통해 생동감 있게 소개했습니다. 

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안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다. 

AI 시대, 데이터센터는 단순한 저장소를 넘어 AI 성능을 결정하는 핵심 두뇌(인프라)로 진화하고 있습니다. 특히 고밀도 GPU 기반 AI 워크로드가 폭증하면서, 기업들은 극복 불가능해 보이는 전력, 냉각, 네트워크 인프라 구조 재설계라는 근본적인 도전에 직면했습니다.

kt cloud는 이러한 AI 인프라 난제를 해결하고자 국내 유일의 AI/HPC 인프라 공간인 ‘AI Innovation Center’를 구축하였고, 지난 17일 ‘AI Innovation Center로 보는 차세대 데이터센터 인프라’를 주제로 웨비나를 진행했습니다. 

이번 웨비나에서는 AI/HPC 워크로드 확산에 따른 데이터센터 혁신 패러다임을 분석하고, 고밀도 GPU 인프라 구축을 위한 최적의 전력·냉각·네트워크 설계 가이드를 제공했습니다. AI 시대의 데이터센터 혁신 방향과 함께, 국내 유일 kt cloud AI Innovation Center를 온라인 투어를 통해 생동감 있게 소개했습니다. 

많은 분들이 적극적으로 참여해 주시고 질문을 남겨주신 덕분에, kt cloud의 2025년 마지막 웨비나를 성공적으로 마칠 수 있었습니다. 아쉽게도 웨비나에 참석하지 못하신 분들을 위해, 이번 웨비나에서 공유된 중요한 정보들과 많은 관심을 받았던 Q&A 내용을 정리해보았습니다. 

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AI 시대, 왜 데이터센터 혁신이 필요한가

이번 웨비나의 첫 번째 세션에서는 AI 확산이 가져온 인프라 패러다임 변화와 kt cloud의 차세대 데이터센터 혁신 방향을 소개했습니다. 

 

kt cloud 방재원 상무는 ChatGPT를 비롯한 생성형 AI의 확산으로 GPU 기반 학습·추론과 RAG 기반 애플리케이션이 기업 환경의 새로운 표준으로 자리 잡고 있으며, 이에 따라 데이터센터 인프라 역시 근본적인 전환이 요구되고 있다고 설명했습니다.

 

AI 워크로드는 기존 대비 수십 배 높은 전력 밀도와 열 부하를 요구하며, 랙당 소비 전력 역시 빠르게 증가하고 있습니다. 이에 따라 전력 효율, 열 관리, 고밀도 랙 구성은 더 이상 선택이 아닌 필수 과제로 부상했고, 기존 CPU 중심·공랭 기반 구조로는 이러한 요구를 충족하기 어렵다는 점이 강조됐습니다.

 

이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 액체 냉각, 고밀도 전력 인프라, 초고속 네트워크 아키텍처가 AI 데이터센터의 새로운 기준이 되고 있다고 설명하며, 데이터센터의 역할이 서버 운영 공간을 넘어 에너지 효율을 정교하게 통제하는 엔지니어링 시스템으로 진화하고 있다고 짚었습니다.

 

이러한 인프라 전환을 실제 환경에서 검증하기 위해 kt cloud는 국내 최초의 AI 데이터센터 실증센터인 AI Innovation Center를 구축했습니다. 해당 센터에서는 최신 GPU 기반 인프라와 함께 kt cloud의 핵심 데이터센터 기술을 실증하고 있으며, 검증된 기술을 향후 데이터센터 전반에 적용해 AI에 최적화된 인프라를 구현해 나갈 계획임을 강조했습니다.

 

이번 세션은 AI를 핵심 비즈니스 경쟁력으로 삼고자 하는 기업 담당자분들이 AI/HPC 인프라의 핵심 트렌드 지식을 쉽게 참고하실 수 있는 유익한 시간이었습니다.

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AI Innovation Center Inside

두번째 세션에서는 국내 유일의 AI 데이터센터 실증센터 현장을 공개했습니다. AI 인프라 혁신이 실제 환경에서 어떻게 구현되고 작동되는지, 그 생생한 기술을 직접 확인하실 수 있는 시간이었습니다.

 

먼저 AI 서버 수냉 냉각 기술로 D2C(Direct-to-Chip) 시스템과 Cold-Plate 기반 수냉식 부하기가 소개됐습니다. 해당 기술은 고발열 GPU 서버 환경에 대응하기 위한 핵심 냉각 방식으로, 실제 테스트베드에서 최대 120kW급 부하 검증을 완료하며 상용 환경 적용 가능성을 확인했습니다. 이어 서버 전체를 액체에 담가 냉각하는 Immersion Cooling 사례를 통해, 전력 절감과 냉방 효율 개선 효과도 함께 공유됐습니다.

 

또한 친환경 AI 데이터센터 구현을 위한 RE100 클러스터 모델을 통해 재생에너지 기반 전력 공급과 폐열·냉열 재활용 구조를 소개했으며, 에너지 생산부터 소비·재활용까지 이어지는 자립형 데이터센터 비전을 제시했습니다.

 

운영 측면에서는 AI 기반 전력 제어 솔루션 Path Finder와 통합 관제 플랫폼 DIMS Insight를 통해, 전력·설비 데이터를 AI로 분석하고 장애를 사전에 예측·대응하는 자율 운영 구조를 설명했습니다. 여기에 48V DC 기반의 AI Server Rack, 자율 점검 로봇, RoCEv2 기반 AI 전용 네트워크까지 더해져, 고밀도·고효율 AI 인프라를 위한 전반적인 기술 스택이 소개됐습니다.

 

이번 세션은 AI Innovation Center가 단순한 전시 공간이 아닌, 차세대 AI 데이터센터 기술을 실제로 검증하고 운영에 반영하기 위한 실증 플랫폼임을 확인할 수 있는 시간이었습니다.

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🎙️kt cloud AI Innovation Center에 대해 무엇이든 물어보세요!

Q. kt cloud의 차세대 데이터센터가 글로벌 하이퍼스케일러들이 이미 제공하는 구조와 다른 부분은 무엇인가요?

글로벌 하이퍼스케일러들은 자사 서비스에 최적화된 전용 데이터센터를 직접 설계·구축·운영하는 방식이 일반적입니다. 반면 kt cloud는 다수의 고객이 함께 이용하는 상업용 코로케이션 데이터센터 환경에서, 저집적부터 초고집적까지 다양한 AI 워크로드를 수용할 수 있는 인프라와 솔루션을 함께 제공합니다. 특히 가산 AI 데이터센터는 상업용 데이터센터 최초로 Liquid Cooling을 적용하며, AI 특화 데이터센터 기술을 선도하고 있습니다.

Q. 수냉식은 구조가 복잡하고 비용도 많이 들어가는 것으로 아는데 공냉식 외 경쟁력 있는 다른 냉각 방식 (ex, 드라이 냉각 등)은 없을까요?

냉방 시스템 전체 관점이 아닌 서버 열교환 관점에서는 냉각 방식은 공냉과 수냉으로 구분할 수 있습니다. 고집적 AI 서버의 운용 온도를 안정적으로 제어하고 서버 내구성과 신뢰성을 확보하기 위해서는 Liquid Cooling System 적용이 필요합니다.

Q. D2C 시스템이 상용화된 공공 섹터 레퍼런스가 있는지 궁금합니다.

상업용 데이터센터에 Direct-to-Chip Cooling System이 실제 적용된 사례는 kt cloud 가산 AI 데이터센터가 국내 최초입니다.

Q. kt cloud 데이터센터를 활용했을 때 체감할 수 있는 장점은 무엇이 있을까요?

고객이 AI 인프라를 직접 구축할 경우 GPU, 서버, 데이터센터 설비를 개별로 확보해야 해 Capex와 Opex 부담이 큽니다. kt cloud 데이터센터를 활용하면 GPU와 데이터센터를 통합한 서비스 형태의 Colo.AI를 통해 서비스 안정성과 TCO 절감을 기대할 수 있습니다.

Q. 대규모 학습이나 실시간 추론 등 AI 프로젝트의 요구 사항에 따라 데이터센터 설계가 달라질 수 있을 것 같습니다. kt cloud에서는 어떻게 고객 별로 맞춤화된 유연한 서비스를 제공하고 있나요?

AI 서비스 유형에 따라 요구되는 랙 집적도와 전력·냉각 수준이 달라집니다. kt cloud는 저집적부터 고집적, 초고집적 환경까지 단계별 전력·냉각 구성을 유연하게 제공하며, 고객은 직접 구축 대비 효율적인 비용 구조를 확보할 수 있습니다.

 

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