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LG, ‘AI 정상회의’ 참가…데이터 신뢰성 높이는 AI 기술 제시

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Wednesday, February 12, 2025, 14:02:08

지속 가능한 AI 개발을 위한 기업의 역할 강조
데이터 위험 자동 분석해 평가하는 데이터 컴플라이언스 에이전트 개발
유네스코와 함께 '포용적 AI 생태계 구축' 논의

 

인더뉴스 이종현 기자ㅣLG AI연구원이 지난 10일(현지시간)부터 이틀간 프랑스 파리 그랑 팔레에서 열리는 'AI 행동 정상회의(AI Action Summit)'에 참여했다고 12일 밝혔습니다.

 

'AI 행동 정상회의'는 세계 100여개 국가 정상과 기업, 학계 주요 인사들이 참여해 공공의 이익을 위한 AI, AI가 환경에 미치는 영향 등 AI의 잠재성과 위험을 논의하는 자리입니다.

 

LG AI연구원은 정상회의에서 참여해 각국의 고위 관계자들에게 데이터의 신뢰성을 높이는 AI 기술과 모두가 고르게 AI 혜택을 누릴 수 있는 실천 방안 모색 등 지속 가능한 AI 개발을 위한 기업의 역할과 노력에 대해 알렸다고 전했습니다.  

 

LG AI연구원은 지난해 이어 LG AI 윤리원칙의 이행 성과를 담은 AI 윤리 책무성 보고서를 발간했습니다.

 

배경훈 LG AI연구원장은 보고서 서문을 통해 "AI 기술이 사회에 미치는 영향력이 커질수록 책무성은 더욱 중요해지고 있다"며 "LG AI연구원은 모든 연구개발 과제에 AI 윤리 영향 평가를 의무화해 잠재적 위험을 조기에 발견하고 개선하였으며 엄격한 데이터 컴플라이언스 체계를 구축해 신뢰할 수 있는 AI 개발의 토대를 마련했다"라고 강조했습니다.

 

이어 "신뢰할 수 있는 AI 기술력 확보를 넘어 AI 기술의 혜택이 사회 구성원 모두에게 고르게 돌아갈 수 있는 포용적 AI 생태계를 만드는 데 기여하겠다"라고 덧붙였습니다.

 

LG AI연구원은 AI 연구개발 과정에서 발생할 수 있는 잠재적 위험을 사전에 파악하고 개선하기 위해 연구원에서 진행하고 있는 모든 연구 과제를 대상으로 AI 윤리 영향 평가를 의무화했으며 총 70개 과제에서 229건의 잠재적 위험을 식별해 개선 작업을 진행했습니다.

 

또, '모든 문제는 데이터 문제로부터 시작된다'라는 인식 아래 AI 모델이 학습하는 데이터의 위험을 자동으로 분석하고 위험 등급을 평가하는 '데이터 컴플라이언스 에이전트(Data Compliance Agent)'를 개발했습니다.

 

LG AI연구원은 '데이터 컴플라이언스 에이전트'로 수백건의 실제 AI 학습 데이터셋의 라이선스, 저작권, 개인정보 보호 등 법적 안정성을 검토한 결과 법률 전문가와 비교해 정확도는 26%, 속도는 45배 높이고 비용은 0.1% 수준으로 낮춘 것을 확인했습니다.

 

LG AI연구원은 '데이터 컴플라이언스 에이전트'가 AI의 법적 안정성을 높이는 데 이바지할 수 있음을 증명한 연구성과를 공개하고 글로벌 표준 기술로 자리 잡을 수 있도록 글로벌 법률 전문가들과 협력을 강화한다는 계획입니다.

 

LG AI연구원은 '파리 AI 행동 정상회의'의 일환으로 유네스코와 함께 '세상을 위한 AI'를 주제로 포용적이고 책임감 있는 AI 거버넌스를 위한 국제 협력 방안을 논의하고 우수 사례를 공유하는 행사를 진행했습니다.

 

이 행사에는 'AI 행동 정상회의'를 찾은 가브리엘라 라모스 유네스코 인문사회과학 사무총장보를 비롯해 각국의 장관, 기업 대표, 정책 입안자 등 300여명이 참석했습니다.

 

LG AI연구원은 톰슨 로이터 재단, 맥거번 재단, 프랑스의 AI & Society Institute 고위 관계자들과 공공·민간·시민사회의 협력 강화 방안에 대해 논의했습니다.

 

한편, LG AI연구원이 지난해 12월 오픈소스로 공개한 '엑사원(EXAONE) 3.5' 32B 모델이 최근 국가와 기업별 AI 경쟁력 척도에 활용하는 에포크(Epoch) AI의 주목할 만한 AI 모델(Notable AI Model) 리스트에 등재됐습니다. 한국 모델이 등재된 것은 2년 만의 성과입니다.

 

구광모 LG 대표는 올해 신년사에서 "새로운 영역에 도전하고, 전에 없던 가치를 만든 많은 순간들이 쌓여 지금의 LG가 되었다"며 "AI와 같은 첨단 기술을 일상에서 편리하게 사용할 수 있게 하여, 소중한 시간을 보다 즐겁고 의미 있는 일에 쓰는 새로운 라이프 스타일을 만들어 갈 것이다"고 강조한 바 있습니다.

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이종현 기자 flopig2001@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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