AI 서비스를 안정적으로 운영하려면 어떤 인프라와 기술이 필요할까요? 이번 케클s피드에서는 kt cloud summit 2026에서 공개한 고객의 AX를 뒷받침하는 인프라 전략을 소개합니다. AI 데이터센터의 전력 인프라와 구축·운영 기술부터 AI 서비스의 성능과 비용을 함께 고려한 클라우드·AI 기술과 적용 사례까지 담았습니다. 비즈니스 현장에서 AI를 구현하고 운영하는 데 필요한 인사이트를 만나보세요. |
1,500여 명이 함께한 kt cloud summit 2026
Composite AI부터 1GW 규모의 AIDC 공급 로드맵까지, 고객의 AX를 지원할 기술과 인프라 전략을 소개했습니다. |
지난 9월 15일, ‘당신의 비즈니스를 위한 AX’를 슬로건으로 kt cloud summit 2026이 열렸습니다. 공공기관과 기업 관계자, 데이터센터·클라우드·AI 분야 전문가 등 1,500여 명이 참석해 고객의 AX 구현을 위한 기술과 적용 사례를 살펴봤습니다.
kt cloud는 이번 행사에서 kt cloud PLATFORM을 중심으로 한 Composite AI 비전을 소개했습니다. 또한 2031년까지 20여 개 사이트에 1GW 이상의 AIDC 인프라를 공급하기 위한 로드맵을 공개했습니다. AI 서비스 구현을 위한 클라우드 기술부터 대규모 AI 연산을 지원할 데이터센터까지, 행사에서 소개한 주요 내용을 확인해 보세요. |
고객의 AX를 위한 기술과 적용 사례를 한자리에서! 키노트와 기술 세션, 전시·시연으로 가득 채운 서밋 현장을 만나보세요. |
지난 9월 15일, ‘당신의 비즈니스를 위한 AX’를 주제로 kt cloud summit 2026이 열렸습니다. 다양한 산업의 고객과 파트너가 모여 AIDC·클라우드·AI 기술의 변화와 현장 적용 경험을 나눴습니다.
키노트에서는 Composite AI와 차세대 AIDC의 방향을 소개하고, 기술 세션에서는 고객과 파트너의 구체적인 적용 사례를 공유했습니다. 전시 부스에서는 AIDC와 kt cloud PLATFORM 관련 기술을 직접 살펴보고, 시연과 담당자의 설명을 통해 실제 활용 방안을 확인할 수 있었습니다.
각 발표의 주요 메시지부터 전시 부스의 생생한 모습까지, kt cloud summit 2026의 현장을 다시 만나보세요. |
AI 데이터센터, 전력부터 탄탄하게
kt cloud와 LS일렉트릭이 전력설비의 적기 공급부터 차세대 전력 솔루션까지 협력합니다. |
AI 데이터센터가 대형화되면서 필요한 전력설비를 제때 확보하는 일이 중요해졌습니다. kt cloud는 LS일렉트릭과 전략적 파트너십을 맺고, AIDC 구축에 필요한 전력 인프라 확보와 기술 협력을 추진합니다.
양사는 구축 일정에 맞춰 주요 전력설비를 안정적으로 공급하기 위한 협업체계를 마련합니다. 모듈형 데이터센터(MDC)에 최적화된 전력 솔루션도 공동 연구해 대규모 AIDC를 신속하고 안정적으로 구축할 수 있는 기반을 다질 계획입니다.
1GW 규모의 AIDC 인프라 공급을 준비하는 kt cloud와 LS일렉트릭의 구체적인 협력 내용을 확인해 보세요. |
AI 데이터센터에 꼭 필요한 ‘전기’, 왜 제때 확보하기 어려울까요?
발전소에서 서버 랙까지 이어지는 전력 공급 과정에서 그 이유를 살펴봅니다. |
AI 데이터센터를 가동하려면 고성능 GPU만큼 안정적인 전력 공급이 중요합니다. 하지만 필요한 전력을 곧바로 공급받기는 어렵습니다. 발전량뿐 아니라 전기를 전달하는 송전망과 변전소의 용량도 충분해야 하기 때문입니다.
발전소에서 만들어진 전기는 어떤 과정을 거쳐 서버 랙까지 도달할까요? 발전·송배전의 원리를 따라 전력이 공급되는 과정과 병목이 생기는 지점을 살펴봅니다. 데이터센터 입지 분산부터 현장 발전(On-site 전원), 에너지저장장치(ESS) 활용까지, 전력 공급의 제약에 대응하는 방안도 함께 알아보세요. |
장애 원인을 찾느라 여러 DevOps 도구를 오가고 있다면?
MCP의 역할과 kt cloud PLATFORM에서 검토 중인 활용 방안을 살펴보세요. |
Kubernetes에서 서비스 상태를 확인하고, GitHub와 ArgoCD에서 배포 이력을 살펴본 뒤, Slack에서 관련 대화를 찾습니다. 하나의 장애 원인을 파악하기 위해 여러 도구에 흩어진 정보를 모으는 일은 DevOps 엔지니어에게 익숙한 과정입니다.
MCP(Model Context Protocol)는 AI가 다양한 도구와 시스템의 정보에 접근하고 기능을 활용할 수 있도록 연결하는 표준입니다. 이를 활용하면 운영자가 각 도구에서 직접 찾아야 했던 정보를 AI를 통해 조회하고 종합하는 데 도움을 받을 수 있습니다.
그렇다면 실제 운영 환경에서는 MCP를 어떻게 활용할 수 있을까요? 주요 MCP 서버의 특징과 안전한 활용을 위한 보안 원칙부터, kt cloud PLATFORM에서 검토 중인 Kubernetes·GitHub· ArgoCD·Slack 연계 방안까지 함께 살펴보세요. |
✍️컨텍스트부터 인프라까지, AI 서비스의 성능과 비용을 최적화하는 방법
AI 서비스의 성능을 높이면서 운영 비용을 줄이려면 무엇을 살펴봐야 할까요?
질문에 필요한 정보 선별, 업무에 맞는 모델 선택,
메모리 병목을 줄이는 인프라 설계까지.
세 편의 Tech Story에서 AI 서비스 운영의 효율을 높이는 방법을 확인해 보세요. |
📌 Context kt cloud AI RAG(검색 증강 생성) 활용법 – 컨텍스트 최적화로 성능 높이기 RAG(검색 증강 생성)의 답변 품질은 질문에 필요한 근거를 얼마나 정확하게 선별하느냐에 따라 달라집니다. 불필요하게 많은 컨텍스트가 답변 품질과 응답 속도, 토큰 비용에 미치는 영향을 살펴봅니다. 검색 결과 수(TopK) 조정, 재순위화(rerank), 중복 제거, 질문 기반 압축 등 성능과 운영 효율을 높이는 방법도 소개합니다. 자세히 보기 |
📌 Model AI Portal부터 보안관제까지, kt cloud AI 내재화 3가지 사례 업무에 적합한 AI 모델은 어떻게 선택하고, 도입 효과는 무엇으로 평가할까요? kt cloud가 AI Portal·AI 보안관제·AI 장애관제에 업무 특성에 맞는 모델을 적용한 사례를 소개합니다. 도입 목표와 평가 지표 설정부터 성능과 비용을 고려한 모델 선택, 실제 업무 성과 측정까지 살펴보세요. 자세히 보기 |
📌 Infrastructure AI 추론 메모리 병목과 서버 변화 긴 컨텍스트와 늘어나는 동시 요청을 처리하려면 GPU 성능뿐 아니라 메모리 용량과 데이터 이동 속도도 고려해야 합니다. 추론 과정에서 KV Cache가 증가하며 발생하는 메모리 병목을 살펴보고, HBM·DRAM·SSD·스토리지를 활용해 성능과 비용 효율을 높이는 인프라 설계 방안을 알아봅니다. 자세히 보기 |
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