본문으로 건너뛰기
피드

NHN클라우드, AI 풀스택 ‘팩토리X’ 공개…“국가대표 AI 인프라 되겠다”

ai-ml 약 6분
vote
0
댓글
북마크

NHN클라우드가 AI 인프라, 플랫폼, 서비스를 묶은 풀스택 브랜드 ‘팩토리X’를 공개했다. 양평 데이터센터의 B200 GPU 7656장, 국내 최대급 단일 GPU 클러스터 4080장, 100% 수랭식 운영 등을 앞세워 공공 중심에서 민간 프라이빗 AI 클라우드 시장으로 확장하려는 그림이다.

  • 1

    팩토리X는 인프라, 플랫폼, 서비스 3개 레이어로 구성된 AI 풀스택 브랜드

  • 2

    양평 리전에 B200 GPU 7656장을 적용했고, 4080장 규모 단일 GPU 클러스터를 상용화

  • 3

    100% 수랭식 고밀도 운영으로 장애율을 3분의 1 수준까지 낮췄다고 강조

  • 4

    크래프톤 프라이빗 AI 클라우드 구축 사례와 이노그리드 인수로 민간·공공 폐쇄망 수요를 노림

  • 5

    AI 신사업 매출 비중을 올해 38%, 내년 50%까지 끌어올리겠다는 목표 제시

  • NHN클라우드가 AI 풀스택 브랜드 ‘팩토리X’를 공개함. 그냥 GPU 좀 빌려주는 서비스가 아니라, 인프라부터 개발 플랫폼, AI 에이전트 서비스까지 한 번에 묶겠다는 그림임

    • 구성은 3개 레이어임. 인프라 레이어, 플랫폼 레이어, 서비스 레이어
    • 회사는 이걸 기반으로 “대한민국 AI G3”를 이끄는 국가대표 AI 인프라 기업이 되겠다고 말함. 표현은 거창한데, 방향은 꽤 명확함
  • 제일 센 카드는 양평 데이터센터와 대규모 GPU 클러스터임

    • 양평 리전에 B200 GPU 7656장을 적용한 경험을 앞세움
    • 단일 클러스터링 기준 국내 최대 규모라는 4080장 GPU 클러스터도 강조함
    • 랙당 75kW급 고밀도 환경에서 100% 수랭식 운영을 적용했고, 장애율을 3분의 1 수준으로 낮췄다고 함
    • 확보한 컴퓨팅 성능은 27.4EF(엑사플롭스) 수준으로, 회사 주장대로면 세계 슈퍼컴퓨터 순위 20위권 안에 들어갈 만한 급임

중요

> NHN클라우드가 말하는 핵심 숫자는 B200 GPU 7656장, 단일 GPU 클러스터 4080장, 27.4EF임. 국내 AI 인프라 사업자가 이제 “우리도 대규모 GPU 운영 경험 있다”를 숫자로 밀기 시작한 셈임.

  • 민간 시장에서는 크래프톤 사례를 전면에 꺼냈음. 포인트는 프라이빗 AI 클라우드임

    • 크래프톤에 기업 맞춤형 프라이빗 AI 클라우드를 구축한 사례를 소개함
    • NHN클라우드는 고객사가 원하는 형태에 맞춰 프라이빗, 테일러드 클라우드 환경을 만들 수 있다고 주장함
    • 국방, 공공, 금융처럼 폐쇄적인 환경에서 AI를 써야 하는 조직을 주요 타깃으로 보는 분위기임
  • 이노그리드 인수도 여기서 연결됨. “GPU는 있는데 현장 운영 인력이 부족한” 문제를 보완하겠다는 계산임

    • 이노그리드는 자체 클라우드 솔루션, 클라우드 관리 플랫폼(CMP), 서비스형 플랫폼(PaaS), 프라이빗·하이브리드 클라우드 기술을 가진 국내 기업임
    • 김동훈 대표는 프라이빗 클라우드가 현장 운영 역량을 요구하는데, 이노그리드 조직이 그 부분에 강점이 있다고 설명함
    • NHN의 GPU·연구개발 역량과 이노그리드의 프라이빗 클라우드 운영 역량을 합쳐 시너지를 내겠다는 얘기임
  • 플랫폼 레이어에서는 ‘GPU 라이브’와 ‘AI 이지메이커’를 내세움. 여기서부터는 GPU를 “잘 쓰는” 문제로 넘어감

    • GPU 라이브는 학습, 추론 같은 고객 워크로드 특성에 맞춰 GPU 자원을 관리하는 플랫폼임
    • 동적 할당과 에너지 효율 기반 스케줄링으로 자원을 더 촘촘하게 배치하겠다는 설명임
    • AI 이지메이커는 AI 개발 플랫폼으로, 개발 생산성을 높이는 쪽에 초점이 있음
  • 서비스 레이어는 NHN엔터프라이즈가 하반기 출시할 ‘프로젝트X’가 맡음

    • 프로젝트X는 기업 업무 전반에 AI 에이전트를 붙이는 서비스임
    • 비개발자도 자연어로 AI 에이전트를 만들 수 있게 하겠다는 방향
    • 보안성을 유지하면서 AI 에이전트가 24시간 계속 일하게 하는 운영 모델을 강조함
  • 사업 목표도 꽤 공격적임. NHN클라우드는 최근 3년간 클라우드 사업이 연평균 24% 성장했다고 밝힘

    • AI 신사업 매출 비중은 올해 38%, 내년 50%까지 높이겠다는 계획
    • GPUaaS부터 프라이빗 AI 인프라까지 수요를 넓게 받겠다는 전략임
    • 결국 “AI 인프라를 국가 단위로 깔아야 한다”는 흐름에서 공공 경험을 민간 매출로 바꾸려는 시도라고 보면 됨

기술 맥락

  • 이번 발표의 기술적 선택은 퍼블릭 클라우드형 GPU 임대만 밀지 않고, 프라이빗 AI 클라우드까지 같이 가져가는 쪽이에요. 한국의 공공, 금융, 국방 쪽은 데이터와 망 분리 요구가 강해서 그냥 외부 클라우드에 올리기 어려운 경우가 많거든요.

  • NHN클라우드가 수랭식, 고밀도 랙, 단일 GPU 클러스터를 강조한 이유는 AI 인프라 병목이 단순히 GPU 구매에서 끝나지 않기 때문이에요. 수천 장 규모가 되면 발열, 네트워크, 장애 대응, 스케줄링이 같이 터지기 쉬워서 운영 역량 자체가 상품이 돼요.

  • GPU 라이브 같은 관리 플랫폼이 중요한 것도 같은 맥락이에요. 학습과 추론은 자원 사용 패턴이 다르고, GPU를 비워두면 비용이 바로 낭비로 이어져요. 그래서 동적 할당과 에너지 효율 기반 스케줄링을 넣어야 “많이 샀다”가 아니라 “잘 굴린다”가 돼요.

  • 이노그리드 인수는 기술보다 운영 조직을 확보하는 의미가 커 보여요. 프라이빗 클라우드는 고객 현장에 맞춘 구축, 유지보수, 장애 대응이 계속 필요해서 플랫폼만 있어서는 부족하거든요.

핵심은 “GPU를 얼마나 샀냐”보다 “그걸 고객 워크로드에 맞게 얼마나 덜 태우고 잘 굴리냐”임. 국내 기업들이 퍼블릭 클라우드만으로 못 푸는 보안·폐쇄망·비용 문제를 프라이빗 AI 인프라로 잡겠다는 선언에 가깝다.

댓글

댓글

댓글을 불러오는 중...

ai-ml

애플 새 음성 인식 API, 온디바이스 영어 전사에서 위스퍼 스몰까지 이겼다

애플의 새 음성 인식 API인 스피치애널라이저가 리브리스피치 벤치마크에서 기존 SFSpeechRecognizer는 물론 위스퍼 스몰보다도 낮은 단어 오류율을 기록했어. 깨끗한 음성에서는 2.12%, noisy 음성에서는 4.56%로, 기존 애플 API 대비 오류율을 3.5~4배 줄였고 위스퍼 스몰보다 약 3배 빠르게 돌았어. 다만 영어·애플 플랫폼·OS 26 조건의 결과라, 다국어와 크로스플랫폼에서는 여전히 위스퍼의 장점이 남아 있어.

ai-ml

AI를 진짜 잘 쓰는 기업, 미국 증시에서 연 30% 프리미엄 받는다는 연구

예일대와 로체스터대 연구진이 기업의 실제 대형 언어 모델 사용 데이터를 분석했더니, AI 활용도가 높은 상위 20% 기업이 하위 20%보다 주당 평균 0.64% 높은 초과수익률을 냈다. 단순히 AI 기업이냐가 아니라, 업무에 AI를 얼마나 깊게 쓰는지가 시장 가치에 반영되고 있다는 얘기다.

ai-ml

ZTE, AI 에이전트폰으로 스마트폰 재도전…진짜 승부처는 앱 생태계

ZTE가 바이트댄스의 더우바오를 탑재한 AI 에이전트 스마트폰으로 시장 재진입을 노린다. 핵심은 사용자가 명령하면 AI가 여러 앱을 직접 열고 조작하는 방식인데, 위챗·타오바오·알리페이 같은 플랫폼과 충돌하면서 생태계 문제가 가장 큰 변수로 떠올랐다.

ai-ml

노벨상 학자들까지 “AI 경제 충격, 지금 제도 안 만들면 늦다”

노벨 경제학상 수상자 15명을 포함한 학자와 기술 업계 인사 약 200명이 AI가 향후 10년 안에 경제를 급격히 바꿀 수 있다며 정책 대응을 촉구했다. 이들은 산업혁명보다 큰 변화가 훨씬 짧은 시간에 올 수 있고, 대규모 일자리 대체와 생활 수준 향상이라는 양면성이 동시에 존재한다고 봤다.

ai-ml

NHN, AI 데이터센터 매출 기대감에 목표주가 5만6000원으로 상향

한국투자증권이 NHN의 목표주가를 4만5000원에서 5만6000원으로 올리고 투자의견 매수를 유지했다. 핵심 근거는 양평 AI 데이터센터 가동, 공공·민간 GPU 클러스터 수주 확대, 클라우드 사업부 신규 매출 반영이다.