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금융위원장 “금융AI 테스트베드 구축, 인공지능 공정성 제고하겠다”

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Wednesday, May 17, 2023, 16:05:42

신정원 주최 '금융산업 AI대응전략 세미나'
김주현 "AI판단근거 이해해야 사회적 신뢰"
금융연 부원장, AI활성화 후 기능별로 규제

 

인더뉴스 문승현 기자ㅣ김주현 금융위원장은 17일 "금융분야 인공지능(AI) 공정성과 정확성을 높이기 위해 금융AI테스트베드를 구축하고 설명가능한 AI 안내서를 마련하겠다"고 밝혔습니다.


김 위원장은 이날 서울 명동 은행회관 뱅커스클럽에서 한국신용정보원 주최·금융위원회 후원으로 열린 '금융산업의 인공지능 대응전략 세미나'에 참석, "AI 활용이 확대되면서 개인정보침해나 사이버보안, 윤리적 문제 같은 다양한 리스크에 대한 우려도 제기되고 있다"며 이렇게 말했습니다.


김 위원장은 "금융분야에선 AI 오작동으로 소비자의 재산상 손실을 초래할뿐 아니라 여러 금융회사가 특정 AI모델을 활용하면 디지털집중 리스크가 확대돼 금융안정에 영향을 미칠 수 있다"며 "AI 신뢰성과 책임성 확보방안이 어느 분야보다 중요하다"고 강조했습니다.


소수의 AI 기술·모델이 시장을 지배하고 이를 기반으로 수많은 서비스가 출시되면 금융시스템 내 동질성이 높아져 디지털 쏠림이 심화될 수 있다는 우려를 표한 것입니다.


이같은 판단에 따라 금융위는 '금융AI테스트베드'를 구축하기로 했습니다. 이를 위해 신용평가AI, 금융사기방지AI, 금융보안AI 등에 대한 검증을 수행할 수 있도록 검증용 데이터와 컴퓨팅 자원을 제공할 예정입니다.


금융위는 AI 모델 작동원리, AI 의사결정 근거 등을 사람이 쉽게 이해할 수 있도록 설명해주는 AI 기술 즉, 설명가능한 AI(Explainable AI·XAI) 정의와 요건, 구현사례 등을 제시하는 안내서 마련에도 나섭니다.


김 위원장은 "편향되거나 결함있는 데이터는 아무리 많아도 AI 성능을 저해하는 치명적 결함을 야기한다"며 "AI가 사회적 신뢰를 확보하기 위해서는 공정성과 정확성이 담보돼야 하며 AI가 내린 판단의 근거가 무엇인지 금융소비자가 이해할 수 있어야 한다"고 지적했습니다.

 


이날 세미나에서는 각 분야 전문가 발제와 사례발표, 패널토론이 이어졌습니다.


서정호 한국금융연구원 부원장은 '금융산업의 AI 활용과 정책과제' 발제에서 "마이데이터 산업 성장이나 비금융사업과 제휴 확대 등으로 금융분야 AI 도입은 더욱 활발해질 것"이라며 "AI 활용과정에서 발생하는 법적리스크를 축소하는 것은 중요하지만 금융사들이 자유롭게 AI를 활용할 수 있도록 국제적 규제정합성을 유지하고 양질의 데이터 생태계를 조성하는 일이 정책당국 핵심과제"라고 제언했습니다.


서 부원장은 AI 활용 제고후 '기능별 규제'를 구축한다는 기본방향 아래 연성규율체계 정착 등 원칙 중심 접근, 고위험거래 중심의 규율체계 마련 등 리스크 기반 접근, 금융분야 AI 학습데이터 확충 등 데이터 생태계 강화를 AI 규제원칙으로 제시했습니다.


옥일진 우리은행 디지털전략그룹 부행장은 '생성형 AI 확산과 금융산업 시사점'을 다뤘습니다. 옥 부행장은 "금융권은 생성형 AI를 활용해 보다 발전된 초개인화 금융서비스를 제공할 수 있게 됐지만 생성형 AI 기술이 갖는 본질적 특성과 금융업의 핵심가치 즉 신뢰가 상충되는 딜레마가 있다"고 말했습니다.


그러면서 "신뢰를 지킬 수 있는 금융언어모델 개발에 필수적인 두가지는 양질의 금융데이터와 안전한 인프라 환경"이라며 "안전하고 효율적인 생성형 AI 개발과 활용을 위해선 당국·금융사·기술사의 협업이 그 어느 때보다 중요하다"고 부연했습니다.


차세대 AI 시대 금융산업 경쟁력을 향상시키기 위한 정책방향에 대한 패널토론에서 황보현우 하나금융지주 상무는 "금융권의 데이터·AI분야 경쟁력을 강화하고 금융 AI 스타트업의 글로벌 경쟁력을 확보하기 위해 해당분야 출자제한이나 자회사 편입 등 규제를 완화해 달라"고 요청했습니다.


신장수 금융위 금융데이터정책과장은 "설명가능한 AI 안내서 발간과 금융AI테스트베드 구축을 통해 작년 하반기 발표한 '금융권 AI 활용 활성화 및 신뢰 확보방안'의 세부과제를 속도감있게 마무리할 것"이라며 "AI 성능의 핵심은 빅데이터에 있는 만큼 금융분야 데이터산업 전반의 규제개선도 추진하겠다"고 밝혔습니다.

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문승현 기자 heysunny@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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