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[박경보의 CAR-톡] 기아차 K7, 2.5엔진이 주력인데...시승차는 3.0만?

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Friday, June 28, 2019, 17:06:27

시승차, 동력·조향성능 좋은 상위모델..대부분 고객은 부정확한 정보 얻어
르노·쌍용은 주력모델 위주로 구성..“풀옵션만 고집하는 시승행사 바꿔야”

 

인더뉴스 박경보 기자ㅣ 기아자동차가 최근 선보인 K7 프리미어에 대한 호평이 잇따르고 있습니다. 지난 2016년 초 2세대 모델이 출시된 이후 3년 만에 페이스리프트(부분변경)된 K7은 ‘절대 강자’ 그랜저에 맞설 경쟁력을 이제야 갖춘 듯 합니다.

 

지난 27일 열린 기자단 시승행사에서 만나본 K7의 무기는 크게 4가지로 꼽을 수 있을 것 같습니다. 차세대 엔진인 스마트스트림 가솔린 2.5 엔진 탑재와 국내 최고 수준의 반자율주행 능력, 풍부한 편의사양, 한층 고급스러워진 내·외관 디자인 등으로 한 단계 진화했죠.

 

특히 신형 K7의 파워트레인 성능에 대한 평가도 대부분 칭찬 일색입니다. K7의 정숙성과 가속능력에 좋은 점수를 주는 시승기들이 쏟아져 나오고 있고, 실제로 고속주행 시 충분한 힘을 보여줬습니다.

 

문제는 이번 시승행사에 동원된 80여 대의 모든 시승차들이 3.0 GDI 가솔린 모델이라는 점입니다. K7의 3.0 모델에 들어간 엔진은 지난 2009년 출시된 1세대 모델부터 지금까지 계속 쓰고 있고, 주력 모델도 아닙니다.

 

그런데 왜 기아차는 주력 모델로 판매될 스마트스트림 2.5 대신 3.0 모델을 시승차로 쓴 걸까요. 현대·기아차 측은 그간 관행적으로 ‘풀옵션’ 시승차를 써왔기 때문에 문제될 것이 없다는 입장입니다.

 

판매 비중이 압도적으로 많을 2.5 모델 대신 3.0 모델을 시승차로 내세운 것은 이해하기 힘든 판단입니다. 기아차에 따르면 2016년 1월 출시된 2세대 K7은 지난 4월까지 총 15만 499대가 판매됐습니다. 하지만 이 가운데 3.0 모델은 전체의 5.4% 수준인 8178대 뿐입니다.

 

3.0 모델은 주력 트림이 아닌지라 2세대 K7이 출시된 지 약 23개월 만인 2017년 12월이 돼서야 판매가 시작됐습니다. 3.0 모델을 판매하는 그랜저와의 간섭을 최소화시키려는 의도였겠지만, 어차피 많은 판매량을 기대하는 모델은 아니었습니다.

 

이번 페이스리프트 모델인 K7 프리미어 역시 2.5 모델의 판매가 주를 이룰 것이 확실해 보입니다. 특히 현대·기아차가 자랑하는 차세대 엔진인 스마트스트림 가솔린 2.5가 K7에 첫 적용되는 만큼 소비자들의 관심이 상당한 것 같습니다.

 

하지만 2.5 모델의 구입을 고려하는 소비자들에게 이번 시승행사는 큰 도움이 못 됐을 겁니다. 신형 엔진을 탑재해 신차급으로 탈바꿈했다고 홍보하면서도 정작 시승행사는 구형 엔진을 쓰는 상위 모델만으로 진행했으니까요.

 

‘스펙’으로만 따져볼까요. K7에 적용된 스마트스트림 가솔린 2.5 엔진은 연료분사 방식을 MPI(간접분사)와 GDI(직접분사)를 혼합해 사용하는 것이 특징입니다. 이 엔진은 최고출력 198마력, 최대토크 25.3kgf·m의 힘을 발휘하고, 복합연비는 11.9km/ℓ 수준입니다.

 

반면 3.0 가솔린 모델은 현대·기아차가 십수년간 써왔던 기존 GDI 엔진을 쓰고 있습니다. 배기량이 높은 데다 연료를 직접 분사하기 때문에 최고출력 266마력, 최대토크 31.4kgf·m의 강력한 동력성능을 확보했습니다. 수치로만 봐도 2.5 모델보다 힘이 월등히 좋습니다.

 

 

2.5 모델과 3.0 모델의 차이는 동력성능에만 국한되지 않습니다. 3.0 모델에는 R-MDPS(랙 구동형 전동식 파워스티어링)이 적용돼 C-MDPS의 2.5 모델보다 조향감이 훨씬 민첩하고 부드럽습니다. K7의 2.5 모델과 3.0 모델은 완전히 다른차라고 봐도 과언이 아닌 셈이죠.

 

다시 말하자면 시승기에 등장하는 K7의 가속감, 핸들링 성능, 정숙성, 엔진 질감 등은 2.5 모델 고객에겐 의미가 없다는 뜻입니다. 기아차는 K7 2.5 모델에는 자신이 없었던 걸까요. 아니면 무난하고 좋은 평가만 듣고 싶었던 걸까요.

 

기아차는 80대에 가까운 시승차 가운데 새로운 엔진이 적용된 주력 모델을 단 1대도 운영하지 않았지만 경쟁사들은 달랐습니다. 쌍용차는 신형 티볼리 행사에서 주력으로 팔릴 1.5 터보 가솔린을 내세웠고, 르노삼성 역시 신형 QM6의 시승차를 LPG와 가솔린 모델을 함께 내놨습니다.

 

수입차 브랜드들도 마찬가지입니다. BMW만 하더라도 3시리즈와 7시리즈의 시승차를 다양한 파워트레인으로 준비했습니다. 기자들마다 시승했던 차가 달랐기 때문에 시승기에도 천편일률의 똑같은 내용이 아닌 다양한 목소리가 담길 수 있었죠.

 

국내 자동차 소비자들의 눈높이는 세계 어느 나라와 비교해도 높은 편입니다. 무조건 ‘최고 등급’만 고집하는 시승행사도 소비자 눈높이에 맞춰 변화할 때가 아닐까요. 7월 중순에 열릴 베뉴와 셀토스의 시승행사 때는 어떨지 기대해 봅니다.

English(中文·日本語) news is the result of applying Google Translate. <iN THE NEWS> is not responsible for the content of English(中文·日本語) news.

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박경보 기자 kyung2332@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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