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‘AAA’...국민은행 첫 역내 커버드 본드 신용등급 부여 배경은?

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Monday, May 20, 2019, 14:05:54

선순위 무보증채권과 동일한 신용등급..한신평 “금융당국 발행유인책 지속 필요”

인더뉴스 신재철 기자ㅣ KB국민은행이 역내(국내)에서 처음으로 발행한 커버드 본드(Coverd Bond)가 신용등급 AAA를 부여받았다. 처음으로 발행된 채권에 높은 신용등급이 부여된 배경이 무엇인지 이목이 끌리고 있다.

 

한국신용평가는 지난 14일 국민은행(이하 국민은행)이 ‘이중상환청구권부 채권 발행에 관한 법률(이하 커버드 본드법)에 따라 발행한 역내 이중상환청구권부채권(이하 커버드 본드)에 대해 AAA 신용등급을 신규로 부여했다고 20일 밝혔다.

 

국민은행은 ‘이중상환청구권부 채권발행 프로그램’을 통해 역내에서 1조2000억원의 커버드 본드를 발행할 예정인데, 이번 발행은 동 프로그램에 따른 첫번째 발행 건이다

 

◇ 국민은행 커버드 본드 발행구조는?

 

국민은행은 커버드 본드법에 따라 주택담보대출채권 등을 커버드 본드의 기초자산집합(커버풀)으로 설정해, 원금 합계 5000억원의 커버드 본드를 발행한다. 이후 발행기관의 상환금 또는 기초자산집합에서 발생하는 현금흐름을 기초로 커버드 본드 원리금을 상환할 예정이다.

 

이번 커버드 본드의 기초자산집합은 주택담보대출채권 등으로 구성되며, 발행기관이 등록한 최초 기초자산은 2만1651건, 원금잔액 3조9132억원의 주택담보대출채권이다. 주택담보대출채권의 건당 평균 원금잔액은 약 1억8000만원, 평균 LTV는 46.7%이고, 가중평균 이자율은 3.29%, 가중평균 잔여만기는 약 333개월이다.

 

 

발행기관은 커버드 본드 발행기간 중 기초자산을 교체 또는 추가할 수 있다. 하지만 사전에 정해진 적격요건(1순위 (근)저당권에 의한 담보채권, 커버드 본드법 상 LTV 기준(현행 70%) 이하 채권 등)에 따라 교체나 추가가 이뤄져야 한다.

 

또한, 발행기관은 기초자산집합의 평가금액을 최소 커버드 본드 원금잔액의 105% 이상으로 유지해야 한다.

 

◇ ‘AAA’ 신용등급은 어떻게 결정됐나

 

커버드 본드 신용등급은 발행기관 신용도를 기초로 기초자산집합 처분 등을 통한 회수가능성이 추가적으로 감안돼 결정된다. 따라서, 커버드 본드는 발행기관의 선순위 무보증 채권 대비 예상회수율이 높아 발행기관 신용도 대비 높은 신용등급이 부여되는 게 일반적이다.

 

이번에 발행된 국민은행 커버드 본드의 경우 발행기관인 국민은행의 선순위 무보증채권과 동일한 AAA 신용등급이 부여됐다. 이는 커버드 본드 원리금 지급의무를 1차적으로 부담하는 국민은행이 국내 최우량 신용등급을 보유하고 있기 때문이다.

 

한신평 측은 “신용등급이 동일하더라도 기초자산집합을 통한 회수가능성을 감안할 때 커버드 본드의 예상회수율이 선순위 무보증채권 대비 현저하게 높을 것으로 예상된다”고 설명했다.

 

◇ 향후 커버드 본드 발행 전망은

 

커버드 본드는 발행사의 장기자금 조달수단으로 유용하다는 장점이 있다. 금융당국 입장에서도 발행사가 장기 고정금리 주택담보대출을 확대할 수 있다는 점에서 가계부채 구조개선에 기여한다는 장점이 있다는 게 한신평의 설명이다.

 

또한 금융시장 측면에서도 새로운 장기 투자상품으로 커버드 본드 도입으로 투자자 선택의 폭이 확대된다는 긍정적인 효과가 있을 거란 전망이다. 이에 따라 금융당국도 커버드 본드 활성화를 위해 제도적 장치를 마련했다.

 

커버드 본드 활성화 대책은 크게 ▲커버드 본드의 발행비용 절감 ▲은행권 예대율 산정시 원화 예수금 인정한도 확대 검토 ▲은행 및 보험회사 규제비율 적용시 커버드 본드에 대해 낮은 위험가중치 적용 등으로 구분된다.

 

한신평은 “지난 1월 금융위원회는 커버드 본드 활성화를 위해 제도적 장치를 마련했다”면서 “이번 국민은행 커버드 본드 발행 역시 금융당국에서 마련한 제도적 유인에 일정부분 영향을 받은 것으로 판단된다”고 말했다.

 

한신평 측은 “국민은행 커버드 본드는 역내에서 발행된 최초의 커버드 본드로서 발행 이전부터 시장의 큰 관심을 끌었다”며 “투자자 모집과정도 안정적인 장기물을 선호하는 연기금 등의 투자 수요로 인해 원활했던 것으로 파악된다”고 말했다.

 

이어 “이번 발행 성공은 다른 은행들의 발행유인과 준비과정에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다”며 “커버드 본드가 일시적인 발행이 아니라 국내 채권시장의 한 축으로 자리매김하기 위해서는 금융당국의 발행유인책이 지속될 필요가 있다”고 덧붙였다.

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신재철 기자 jc@inthenews.co.kr

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네이버클라우드, AIDC ‘각 세종’서 GPU 최적화 기술 공개…GPUaaS 시대 견인한다

네이버클라우드, AIDC ‘각 세종’서 GPU 최적화 기술 공개…GPUaaS 시대 견인한다

2025.10.28 09:00:00

인더뉴스 이종현 기자ㅣ네이버클라우드는 국내 최초의 AI 데이터센터인 '각 세종'에서 열린 테크밋업에서 GPU 운영 효율을 극대화하고 AI 인프라를 스스로 설계·운영할 수 있는 기술 역량을 공개했다고 27일 밝혔습니다. 네이버클라우드는 글로벌 수준의 GPU 운영 내재화 역량을 기반으로 산업 전반의 AI 활용을 높이겠다는 계획입니다. 이상준 네이버클라우드 CIO는 "AI 인프라의 경쟁력은 GPU를 얼마나 많이 확보하는가를 넘어 확보한 자원을 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하는지에 달려 있다"라며 "네이버클라우드는 GPU 확보와 운영 기술 내재화의 균형을 통해 AI 인프라 경쟁력을 완성하고 있다"라고 말했습니다. 네이버는 2019년 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 인프라인 '슈퍼팟(SuperPod')을 세계에서 가장 빠르게 상용화한 기업으로 초고성능 GPU 클러스터를 직접 설계·운영한 경험을 보유하고 있습니다. 이러한 실증 경험을 바탕으로 '각 세종'에서 대규모 GPU 클러스터를 직접 설계·운영하며 냉각·전력·네트워크 등 데이터센터 핵심 인프라를 자체적으로 설계하고 AI 워크로드에 최적화하는 기술을 내재화했습니다. 이상준 CIO는 이어서 "네이버의 데이터센터는 AI 워크로드 전체를 통합적으로 제어할 수 있는 풀스택 AI 인프라"라며 "이처럼 인프라를 하나의 시스템으로 통합적으로 설계·운영할 수 있는 역량은 국내는 물론 글로벌에서도 손꼽힌다"라고 강조했습니다. '각 세종'은 기존 IDC가 수행하던 저장·처리 기능을 넘어 AI 학습과 추론이 동시에 이뤄지는 고밀도 GPU 연산 공간으로 설계됐습니다. 이를 위해 전력과 냉각 효율, 무정지 운영까지 모두 고려해 AI 인프라가 24시간 안정적으로 작동할 수 있는 환경을 구축했습니다. AI 연산이 집중되는 데이터센터에서 가장 중요한 요소는 발열 관리입니다. GPU 전력 밀도가 높아지면서 냉각은 효율과 안정성을 좌우하는 핵심 요소가 됐습니다. 이에 '각 세종'은 '각 춘천' 운영으로 축적한 실데이터와 열환경 분석을 바탕으로 직접외기·간접외기·냉수를 병행하는 하이브리드 냉각 시스템을 적용했습니다. 이는 계절별로 냉각 방식을 자동 전환해 겨울에는 외부의 찬 공기로 직접 냉각하고 간절기와 여름에는 간접외기와 냉수를 병행합니다. 이를 통해 GPU 밀도가 높아져도 안정적인 열 제어와 높은 에너지 효율을 유지할 수 있습니다. 또한, 액침냉각 컨테이너 인프라를 구축해 냉각 용액의 안정성, 에너지 효율, 운영 안정성 등을 검증 중입니다. 이를 기반으로 네이버클라우드는 고전력·고밀도 환경에 대응하는 차세대 냉각 기술 로드맵을 구체화하고 수냉식 서버 냉각 관련 자체 특허도 출원 완료했습니다. '각 세종'은 장애 상황에서도 서비스가 멈추지 않도록 전력과 냉각, 서버 운용 체계를 완전히 분리하면서도 유기적으로 통합한 이중화 구조로 설계됐습니다. GPU 서버의 고전력 특성에 맞게 UPS(무정전 전원 장치)와 배전 설비를 재배치해 장애 전파를 구조적으로 차단했으며 이러한 구조 '각 세종'이 24시간 안정적으로 운영할 수 있는 핵심 기반입니다. 네이버는 수십만대 서버 운영 경험을 바탕으로 표준화된 인프라 구조와 자동화된 운영 체계를 구축했습니다. 모든 서버는 도입 전 단계에서 성능·전력 효율·운용성을 검증해 표준 사양으로 구성되며 GPU 등 고성능 자원은 실시간 상태 감시와 자동 복구 기능을 통해 장애 발생 시에도 안정적인 서비스 연속성을 유지할 수 있습니다. 또한 GPU 클러스터 운영에는 자원 관리·배치·복구를 자동화하는 기술이 적용돼 대규모 환경에서도 일관된 효율과 안정성을 유지하고 있으며 반복적인 장애 대응이나 자원 조정 작업 상당 부분도 시스템이 자동으로 처리하도록 설계됐습니다. 네이버는 이러한 운영 기술을 GPU 뿐 아니라 데이터센터 전반의 인프라 관리 영역으로 확장하며 복잡한 AI 워크로드 환경에서도 예측 가능한 인프라 운영을 실현하고 있고 향후 AI 기술을 활용해 운영 효율을 지속적으로 고도화한다는 계획입니다. 이러한 운영 기반 위에서 네이버의 AI 플랫폼은 모델 개발부터 학습, 추론, 서빙까지 AI의 전 과정을 하나로 연결하는 통합 운영 체계로 작동합니다. 내부적으로는 하이퍼클로바(HyperCLOVA)의 학습과 운영이 모두 이 플랫폼 위에서 이루어지며 GPU 자원 배분, 모델 관리, 스케줄링까지 효율적으로 통제됩니다. 이에 개발자는 인프라 제약 없이 학습·실험을 진행할 수 있고 운영자는 GPU 사용 현황과 전력 효율을 실시간으로 모니터링 및 분석하고 적재적소에 최적화 요소를 적용할 수 있어 네이버의 AI 플랫폼은 AI 개발과 운영이 하나로 통합된 'AI 인프라의 두뇌'로 자리 잡고 있습니다. 네이버클라우드는 이렇게 내부에 축적한 기술과 운영 역량을 기반으로 GPUaaS(GPU as a Service) 모델을 통해 국내 주요 기업에 AI 인프라 서비스를 제공하고 있습니다. 이상준 CIO는 "네이버클라우드는 축적한 AI 인프라 운영 역량을 GPUaaS 모델로 발전시켜 국내 기업들이 손쉽게 AI를 활용할 수 있는 생태계를 만들 것"이라면서 "이를 통해 AI 인프라가 특정 기업의 자산을 넘어, 산업 전반의 성장 기반이 될 수 있도록 하겠다"라고 말했습니다.




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