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레디레터 8월호 도착! 지금 클라우드 인사이트를 한눈에 읽어보세요.
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이렇게 준비했어요! |
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- AI 투자, 🇺🇸 🇪🇺 🇨🇳 🇰🇷은 왜 다른 전략을 택했을까?
- 미국 | AI 기업의 질주, 정부는 병목 해소에 집중
- EU | 함께 쓸 AI 컴퓨팅 기반을 구축
- 중국 | 동부의 수요와 서부의 에너지를 잇는 컴퓨팅망
- 한국 | 대규모 GPU 확보와 접근성 확대
- AI가 도시로 들어오면? 원주가 그리는 AI 도시의 모습
- 📝 Editor's Note: AI 경쟁력을 만드는 여러 조각
- 🏁 NHN Cloud 자격증 3종 완주하고 상금 받으세요!
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클라우드 인사이트 Cloud Insight |
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AI 수출 통제에 대해 다뤘던 지난 6월 레디레터 기억나시나요? 그때 소버린 AI는 AI 시대에 또 하나의 선택지를 넓히는 일이라고 말씀드렸는데요.
실제로 한국을 포함해 미국, EU, 중국 등 주요국에서는 자국의 AI 경쟁력을 확보하기 위한 인프라 투자가 빠르게 확대되고 있습니다. 그런데 여기서 흥미로운 점이 하나 보여요. 같은 AI 경쟁을 하고 있지만, 나라마다 해결하려는 문제의 우선순위가 서로 다르다는 점입니다. 각국이 어디에 먼저 집중하고 있는지를 살펴보면 그 차이가 더 선명하게 드러납니다.
이번 레디레터에서는 각 나라가 AI 경쟁력을 뒷받침할 인프라를 어떤 방식으로 만들어가고 있는지 함께 살펴보겠습니다. | |
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| | AI 투자, 🇺🇸 🇪🇺 🇨🇳 🇰🇷은 왜 다른 전략을 택했을까? | |
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| | 같은 AI 레이스에 뛰어들었지만, 각국의 출발선도 처한 환경도 조금씩 다릅니다. 최근 움직임을 함께 따라가볼까요?
🇺🇸 미국 | AI 기업의 질주, 정부는 병목 해소에 집중
먼저 미국부터 살펴볼까요? 미국에서는 OpenAI, Google, Meta 등 세계 AI 경쟁을 주도하는 기업들을 중심으로 대규모 투자가 이어지고 있습니다. 이처럼 민간 투자가 빠르게 확대되면서 미국 정부는 데이터센터와 전력 인프라를 확충하고, 인허가 절차를 개선하는 등 민간 투자의 병목을 줄이는 데 집중하고 있어요. 2025년 발표한 <AI Action Plan>에서도 데이터센터 건설 가속과 전력망 강화를 주요 과제로 제시했죠. 올해 3월에는 약 19억 달러 규모의 지원 프로그램을 발표해, 기존 전력망의 용량과 성능을 빠르게 높이는 사업도 추진하고 있습니다.
🇪🇺 EU | 함께 쓸 AI 컴퓨팅 기반을 구축
EU의 고민은 조금 다릅니다. 미국이 민간 투자의 병목을 줄이는 데 무게를 둔다면, EU는 더 많은 기업과 연구기관이 대규모 컴퓨팅 자원을 함께 활용할 수 있는 환경을 만드는 데 주목하고 있어요. 최첨단 AI 모델을 개발하려면 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하지만, 이를 개별 기업이나 연구기관이 각각 확보하기는 쉽지 않기 때문이죠. 따라서 공공자금을 마중물 삼아 스타트업과 연구기관, 산업계가 활용할 수 있는 초대형 컴퓨팅 시설인 AI Gigafactory 구축을 추진하고 있습니다. 지난 7월에는 최대 7개 시설을 선정하기 위한 공고를 냈고, 공공자금 최대 100억 유로에 민간 투자를 더해 총 300억 유로 이상을 동원한다는 계획을 밝혔어요.
🇨🇳 중국 | 동부의 수요와 서부의 에너지를 잇는 컴퓨팅망
글로벌 AI 경쟁에서 빠르게 존재감을 키우는 중국은 어떨까요? 중국은 컴퓨팅 수요가 집중된 동부와 청정에너지가 풍부한 서부를 연결하고 있어요. 베이징, 상하이 등 동부 대도시는 AI와 디지털 산업이 밀집해 컴퓨팅 수요가 크지만, 대규모 데이터센터를 계속 늘리기에는 토지와 에너지 확보에 제약이 있는데요. 반면 서부 지역은 상대적으로 토지 여건이 좋고 재생에너지가 풍부합니다. 중국은 이러한 지역적 이점을 활용해 2022년부터 동수서산(东数西算) 프로젝트를 추진해왔는데요. 이후 전국의 데이터센터와 컴퓨팅 자원을 하나의 체계처럼 연결하는 전국 일체화 컴퓨팅망 구축으로 범위를 넓혀가고 있어요. 현재 8개의 국가급 컴퓨팅 허브와 10개의 컴퓨팅 클러스터를 중심으로 지역 간 컴퓨팅 자원의 연결과 활용 효율을 높여가고 있죠.
🇰🇷 한국 | 대규모 GPU 확보와 접근성 확대
마지막으로 한국은 개별 기업과 대학, 연구기관이 확보하기 어려운 대규모 GPU를 국가 차원에서도 확보해 AI 컴퓨팅 접근성을 높이는 데 주력하고 있습니다. 정부는 약 5만 장의 GPU를 확보해 국가 AI 프로젝트 등에 투입한다는 계획을 추진하고 있는데요. 2025년부터 추진된 AI 컴퓨팅 자원 확보 사업에서 NHN Cloud도 NVIDIA B200 GPU 7,656장을 도입해 AI 인프라를 구축하고 올해 상반기부터 본격적인 가동에 들어갔죠. 지난 8월 전남 해남에서는 2028년까지 첨단 AI 반도체 1만5,000장 규모로 조성되는 국가 AI 컴퓨팅센터도 착공됐습니다. | |
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| | 🏙️ AI가 도시로 들어오면? 원주가 그리는 AI 도시의 모습 | |
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| | 국가 단위의 AI 투자는 우리의 실생활과 조금 멀게 느껴질 수 있으실 텐데요. 그렇다면 AI가 우리의 일상으로 들어오면 어떤 모습일까요? 그 가능성을 도시에서 직접 보여주려는 곳이 있습니다. 바로 지난 6월 국토교통부의 ‘AI 특화 시범도시’로 선정된 강원도 원주예요.
원주가 그리고 있는 미래는 꽤 구체적입니다. 강원원주혁신도시를 중심으로 자율주행 셔틀과 로보버스를 도입하고, AI로 산불이나 시설물 이상, 도로 위험을 조기에 감지하는 환경을 만들 계획이에요. 오랫동안 의료기기 산업을 육성해온 원주는 이 분야에도 AI를 접목하고, 주거 공간에는 피지컬 AI를 적용할 예정이라고 해요. 특정 서비스 하나에 그치지 않고, 교통과 안전, 헬스케어, 주거 등 도시 전반으로 활용 영역을 넓혀가는 것이죠.
이러한 변화를 만들어가는 과정에는 NHN Cloud도 함께합니다. 원주시와 NHN Cloud를 비롯한 기업, 기관, 대학이 컨소시엄을 구성해 2027년부터 본격적인 사업을 추진할 예정이에요. AI와 함께하는 원주의 일상이 어떤 모습으로 펼쳐질지 기대해주세요. | |
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| | 📝 Editor's Note
AI 경쟁력을 만드는 여러 조각 🧩 각국의 전략은 서로 달랐지만, 함께 놓고 보면 한 가지가 선명해집니다. AI 경쟁력을 만드는 데 필요한 기반은 하나가 아니라는 것이죠.
컴퓨팅 자원과 데이터센터, 전력 등 AI를 움직이는 인프라는 어느 하나만 갖춰진다고 완성되지 않습니다. 각국은 자신이 처한 환경과 우선순위에 따라 서로 다른 영역에 먼저 집중하고 있지만, 결국 필요한 기반이 함께 갖춰지고 연결될 때 비로소 AI를 지속적으로 뒷받침할 수 있어요. 앞으로의 AI 경쟁도 특정 기술 하나의 우위만으로 설명하기는 어려울 것 같습니다. 중요한 것은 가장 앞선 하나의 조각이 아니라, 필요한 조각들이 서로 맞물려 안정적으로 작동하도록 만드는 힘일 테니까요. | |
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| | NHN Cloud 인사이드 NHN Cloud Inside | |
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| 이번 레디레터는 어떠셨나요? |
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