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매매보다 임대…수도권 아파트 매매량, 전년 동기비 70%↓

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Friday, September 30, 2022, 10:09:02

국토교통부, 올해 1~8월 누계 주택통계 발표
서울·수도권 69.7·69.8%↓..거래 절벽 심화
임대거래량은 매매와 ‘반대’..200만건 돌파

 

인더뉴스 홍승표 기자ㅣ올해 8월까지 서울을 비롯한 수도권의 아파트 매매거래량이 전년 같은 기간 대비 큰 폭으로 떨어진 것으로 집계됐습니다.

 

30일 국토교통부가 발표한 '2022년 1~8월 누계 주택통계'에 따르면, 서울 아파트 매매거래량은 1만1866건으로 지난해 동 기간보다 69.7%가 줄은 것으로 집계됐습니다. 서울·경기·인천을 합친 수도권 또한 6만5509건으로 전년 같은기간 대비 69.8%가 감소했습니다.

 

수도권과 지방을 합친 전국 아파트 누계 매매거래량은 22만5486건으로 집계되며 지난해 같은 기간 대비 54.3%가 줄었습니다. 8월에 발생한 아파트 거래량 만을 놓고 볼 경우 지난해 6만1170건에서 68.1%가 줄은 1만9516건에 그쳤습니다.

 

아파트, 빌라, 다세대 등을 합친 1~8월 전국 주택 매매거래량의 경우 38만5391건으로 지난해 동기에 기록한 73만7317건보다 47.7%가 감소했습니다. 지역별로는 서울은 4만3818건, 수도권은 15만4448건, 지방은 23만943건으로 나타나며 지난해 같은 기간보다 각각 53.8%, 57.3%, 38.5% 감소했습니다.

 

매매 시장의 '거래 절벽' 심화 현상이 가속화되는 것과 달리 전월세 등 임대거래는 증가세를 나타내며 거래량 200만건을 돌파했습니다. 올해 1~8월 누계 임대거래량은 200만8960건으로 전년 같은 기간과 비교하면 27.7% 증가했습니다.

 

지역별 누계 임대거래량은 서울 62만5139건, 수도권 135만8498건, 지방 65만462건을 기록하며 전년 동기 대비 각각 24.1%, 27.0%, 29.2% 늘었습니다. 임차유형별로는 월세 거래량 비중이 51.6%로 전세 거래보다 비중이 많은 것으로 조사됐으며, 서울과 지방의 경우 월세거래 비중이 53.0%로 전체 월세거래 비중을 앞지른 것으로 집계됐습니다.

 

올해 1~8월 전국 아파트 인허가 실적은 28만2810가구로 전년 동기 21.4%가 늘었습니다. 그러나 착공 실적은 19만9279가구, 분양 승인 실적은 16만3714가구로 전년 같은 기간보다 각각 23.0%, 18.7% 감소했습니다. 일반분양 승인의 경우 13만1550가구로 전년 동기보다 12.3%가 줄었습니다.

 

서울의 경우 착공 실적은 3만3902가구로 전년 동기보다 94.4%가 증가했으나 인허가 실적은 1만8614가구, 분양 승인 실적은 4539가구로 각각 39.0%, 24.6% 감소했습니다.

 

아울러, 전국의 미분양 주택은 8월말 기준 3만2722가구로 집계되며 전월 대비 1438가구 증가했습니다. 이 중 준공 후 미분양 주택은 7330가구로 지난 달 보다 58가구 감소했습니다. 지역별로는 수도권이 5012가구, 지방이 2만7710가구로 전월보다 각각 483가구, 955가구 늘었습니다.

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홍승표 기자 softman@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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