[News Digest] kt cloud, 국내 최초 리퀴드 쿨링 상용화한 '가산 AI 데이터센터' 개소

[ kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 ] 📋 요약 국내 최초로 리퀴드 쿨링 기술을 상용화한 가산 AI 데이터센터 개소 소식을 전합니다.공랭식 냉각의 한계를 넘어 AI 시대 인프라의 새로운 기준을 제시합니다.#리퀴드쿨링 #AI데이터센터 #냉각기술 #인프라혁신 #친환경 안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀이에요! 👋오늘은 수도권 중심에서 들려온 아주 주목할 만한 소식을 전해드리려 해요. 바로 국내 최초로 리퀴드 쿨링(Liquid Cooling) 기술을 상용화한 ‘가산 AI 데이터센터’가 공식 개소했다는 소식이에요! 🎉최근 AI 연산 수요가 폭발적으로 늘어나면서, GPU 서버의 발열을 얼마나 효율적으로 식히느냐가 데이터센터 업계의 새로운 과제가 되었어요.이번에 kt cloud의 가산 AI 데..

[ kt cloud DC글로벌고객팀 심재문 님 ] 📋 요약 글로벌 클라우드 서비스 제공업체들이 AI 시대를 선도하기 위해 데이터센터와 GPU 인프라에 대규모 투자를 진행하고 있습니다.AI 워크로드 처리를 위한 냉각 기술 혁신과 하이브리드 인프라 모델로의 전환이 가속화되고 있습니다. #하이퍼스케일러 #AI인프라 #GPU #데이터센터 #클라우드 최근 글로벌 클라우드 시장의 트렌드를 주도하는 키워드는 바로 '생성형 AI'입니다. AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Meta 등 글로벌 CSP(Cloud Service Provider) 기업들은 AI 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 데이터센터와 GPU 등 하드웨어 인프라에 역대급 투자를 단행하고 있습니다. 이들이 왜 AI 인프라 투자에..

[ kt cloud Cloud컨설팅팀 심대섭 님 ] AI 기술의 급속한 확산과 함께, GPU 연산에 최적화된 AI 전용 데이터센터(AI DC)의 수요가 급증하고 있습니다. 본 글에서는 2025년 기준 AI DC의 정의, 기존 IDC와의 차이점, 핵심 인프라 구성 요소, 전력 밀도 및 냉각 시스템 등 기술적 특성을 체계적으로 분석합니다. AI 모델의 대형화와 연산량 급증은 기존 데이터센터의 한계를 드러내고 있습니다. 특히 GPU 중심의 대규모 병렬 연산을 안정적으로 수용하기 위해서는, 전력 밀도, 열 발생량, 냉각 효율, 고속 네트워크 등 인프라 전반에 걸쳐 구조적인 변화가 요구됩니다. 이러한 요구에 대응해 등장한 것이 바로 AI DC입니다.2025년을 기준으로, AI DC는 글로벌 빅테크 기업은 물..

[ kt cloud AI플랫폼팀 최지우 님 ] AI의 발전은 GPU를 인공지능과 데이터 분석에 없어서는 안 될 핵심 자원으로 자리매김하게 했습니다. 특히, 딥러닝과 같은 고성능 연산 작업에서 GPU의 처리 속도와 성능은 AI 모델의 결과물에 직접적인 영향을 미칩니다. 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 확산과 함께, 이러한 모델을 학습하고 추론하는 데 필요한 GPU 자원의 수요가 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이에 따라 GPU를 효율적으로 활용할 수 있는 클라우드 환경은 더 이상 선택이 아닌 필수로 여겨지고 있습니다. 클라우드 환경에서는 GPU가 다양한 방식으로 제공되는데, 대표적으로 가상 머신(VM)과 컨테이너 기반 가상화 기술이 있습니다. 각각의 가상화 방식은 자원의 활용성과 관리 효율성을 높이기..

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] Intro안녕하세요, kt cloud 테크 마케터 김지웅 입니다. 🙋‍♂️지난 시리즈에서는 AI 에이전트의 정의와 구성 요소, 그리고 다양한 유형들에 대해 하나씩 알아봤어요.아마 보시면서 이런 궁금증이 떠오르셨을 것 같아요. “이런 AI 에이전트는 실제로 어떻게 활용되고 있을까?”, “그리고 이런 시스템은 어떻게 만들어질까?” 이번 3부에서는 바로 그 궁금증을 풀어보려고 해요. AI 에이전트가 실제 비즈니스 현장에서 어떤 방식으로 사용되는지, 그리고 그 뒤에 숨어 있는 아키텍처는 어떻게 설계되는지를 함께 살펴볼 거예요. 작업 자동화, 대화형 인터페이스, 정보 검색 및 분석. AI 에이전트가 주로 활용되는 이 세 가지 패턴을 중심으로, 각각의 구조가 어..

안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다.  최근 AI 기술의 급격한 발전과 함께, 기업들은 AI를 도입하고 활용하는 과정에서 여러 가지 고민에 직면하게 됩니다. 인프라 구축의 복잡성, 초기 비용 부담, 안정적인 운영 환경 확보 등 다양한 과제가 뒤따르기 때문인데요. 이러한 고민을 해결하기 위해 kt cloud는 강력한 AI 인프라와 클라우드 솔루션을 기반으로 기업이 보다 쉽게 AI를 도입하고 활용할 수 있도록 돕고 있습니다. 지난 3월 20일, kt cloud는 기업들이 보다 쉽게 AI 인프라와 솔루션을 활용할 수 있도록 안내해 드리기 위해 ‘AI 사업 전략 및 방향성과 GPUaaS’를 주제로 웨비나를 개최했습니다. 이번 웨비나에서는 kt cloud의 주요 AI 사업 추진 사례와 전략을 중..

[kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 김지웅 님 ] Intro안녕하세요, kt cloud 테크 마케터 김지웅 입니다. 🙋‍♂️지난 1부에서는 AI 에이전트의 정의부터 핵심 구성 요소까지, 기본적인 개념들을 살펴봤어요. AI 에이전트가 단순한 프로그램이 아닌, 환경을 인식하고 판단하여 행동하는 지능형 시스템이라는 점을 이해하셨을 거예요. 이번 2부에서는 한 걸음 더 나아가 AI 에이전트의 전통적 유형들과 현대 LLM 시대의 변화에 대해 깊이 있게 알아볼게요. 단순 반사 에이전트부터 학습 에이전트까지 전통적 분류를 살펴보고, 2022년 ChatGPT 등장 이후 이러한 경계가 어떻게 허물어지고 있는지 함께 이해해 볼 거예요. 각 에이전트 유형별 특징과 한계, 그리고 실제 비즈니스 활용 사례를 통해 AI 에이..

안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다.  AI 시장이 폭발적으로 성장하면서 고성능 GPU에 대한 수요도 지속적으로 증가하고 있습니다. 특히, 기업들은 AI 모델의 학습과 추론을 원활하게 수행하기 위해 강력한 컴퓨팅 자원을 필요로 하지만, 고성능 GPU 인프라 구축 및 운영에는 상당한 비용과 기술적 과제가 따릅니다.  AI 도입을 고려하는 많은 기업들이 초기 투자 비용 부담, 복잡한 인프라 설계, 최적의 성능을 유지하기 위한 운영 관리 등 다양한 어려움에 직면하고 있는데요.  이러한 도전 과제를 해결하고 기업들의 AI 경쟁력을 극대화하기 위해, kt cloud는 ‘kt cloud AI 사업 및 GPUaaS 상품 라인업 소개’를 주제로 오는 3월 20일(목) 오후 2시부터 3시까지 온라인 세..

*본 글은 kt cloud의 보도자료를 재구성한 내용입니다. [ kt cloud 마케팅커뮤니케이션 팀]   안녕하세요, kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀 입니다!👋오늘은 정말 신나는 소식을 들고 왔어요.kt cloud가 AI 인프라를 한층 더 강화하기 위해 엔비디아의 최신 GPU인 H200을 도입하기로 했거든요!AI 시장이 폭발적으로 성장하면서 고성능 GPU에 대한 수요도 계속 늘어나고 있잖아요. 이런 상황에서 kt cloud가 세계 최고 수준의 GPU를 도입한다는 건 정말 반가운 소식이 아닐 수 없죠.특히 H200은 현존하는 GPU 중에서도 최고 성능을 자랑하는 제품이라 더욱 기대됩니다.이번 도입으로 kt cloud의 AI 인프라가 어떻게 진화하고, 서비스가 어떻게 강화될지 함께 자세히 살펴볼까요?..

[ kt cloud AI플랫폼팀 최지우 님 ]   AI 기술이 빠르게 발전하면서, 인공지능 모델의 학습 과정은 그 어느 때보다 중요한 요소로 자리 잡았습니다. 그러나 대규모 데이터를 처리하고 복잡한 모델을 학습시키는 과정은 여전히 많은 기업과 개발자들에게 큰 도전 과제입니다. 제한된 리소스, 학습 속도 저하, 그리고 효율적인 자원 관리의 필요성은 AI 개발 과정에서 늘 마주하는 고민입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저희 kt cloud는 AI Train 서비스가 출시했습니다. AI Train은 최신 하드웨어와 소프트웨어 최적화를 통해 복잡한 AI 모델 학습 과정을 단순화하고 가속화합니다. 이 서비스는 단순히 빠르기만 한 것이 아니라, 누구나 쉽게 활용할 수 있는 직관적인 사용자 경험까지 제공합니다. ..