[기사 스크랩] SKT, 글로벌 AI 데이터센터 시장 본격 공략

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• 기사 제목 : SKT, 글로벌 AI 데이터센터 시장 본격 공략
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SKT, 글로벌 AI 데이터센터 시장 본격 공략 | NETMANIAS

 

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본문 및 헤드라인

 

• 글로벌 서버 구축 기업 슈퍼마이크로와 AI DC 글로벌 사업 추진 위한 업무협약 체결
• 글로벌 GPU 클라우드 기업 람다에도 투자 진행… AI DC 필수인 GPU 확보
• “AI DC 분야 글로벌 리더들과 협력 통해 연내 AI DC 사업 성과 낼 것”

SK텔레콤(대표이사 사장 유영상, www.sktelecom.com)은 AI 데이터센터(이하 AI DC) 분야의 떠오르는 총아로 주목받고 있는 슈퍼마이크로, 람다와 협력해 AI 분야 필수 인프라로 손꼽히는 AI DC 시장 공략에 본격 나선다고 29일 밝혔다.

 

AI DC란 AI 학습과 추론 등에 필수적인 GPU 서버, 안정적 운영을 위한 전력 공급, 열효율 관리를 위한 냉각시스템을 제공하는 AI 시대 차세대 데이터센터다.

 

■ 슈퍼마이크로, 람다 등과 AI DC 협력

 

SKT는 28일(현지시간) 스페인 바르셀로나에서 개최 중인 MWC24에서 글로벌 서버 및 스토리지(데이터 저장장치) 시스템 제조 기업 슈퍼마이크로와 글로벌 AI DC 사업을 위한 협약을 체결했다.

 

슈퍼마이크로는 AI 및 GPU 시장 리더인 엔비디아(NVIDA)로부터 칩을 공급 받고있는 주요 협력사다. 특히, 최근 1년간 주가가 약 9배 상승하는 등 전 세계 AI 산업에서 가장 주목받고 있는 기업 중 하나다.

 

슈퍼마이크로는 데이터센터, 클라우드 컴퓨팅, 인공지능(AI), 5G, 엣지 컴퓨팅 등 다양한 시장에서 앱에 최적화된 서버 및 스토리지 시스템을 제공 중이다. 특히, 에너지 절감 및 환경 친화적인 제품을 설계, 구축할 수 있는 점이 큰 경쟁력으로 꼽힌다.

 

양 사 협력을 통해 슈퍼마이크로는 SKT AI DC에 서버를 공급하는 역할을 맡을 예정이다.

 

이에 앞서, SKT는 지난 21일 AI DC 사업 본격 추진을 위한 첫 번째 글로벌 행보로 그래픽 처리장치(GPU)의 안정적 확보를 위해 글로벌 GPU 클라우드 회사인 람다(Lambda)에 투자를 진행한 바 있다.

 

람다는 엔비디아로부터 최신 GPU를 공급 받아 클라우드 서비스를 제공 중인 회사로, SKT는 람다 투자를 통해 GPU를 안정적으로 확보, 국내 최대 규모의 AI클라우드 역량을 기반으로 하는 AI DC 사업을 추진할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

 

또한, SKT는 람다와 글로벌 사업 협력을 위한 전략적 파트너십 계약도 상반기 내로 맺고, 국내외에서 AI 클라우드 시장 공략에 나설 계획이다.

 

최근 업계에서는 다수의 국내 기업들이 보유 중인 서비스∙상품과 생성형 AI의 결합에 나선 상황으로, SKT는 AI 클라우드 시장 수요가 지속적으로 증가할 것으로 전망하고 있다.

 

양 사가 협력할 AI DC는 전통적인 데이터센터와는 달리 다양한 파트너와의 협력이 필수인 분야다. SKT는 슈퍼마이크로와의 협력에 있어 자사 및 사피온은 물론 SK브로드밴드, SK하이닉스 등 그룹 내 관련 역량을 보유한 관계사와 함께 차별화 전략을 검토할 계획이다.

 

슈퍼마이크로 및 람다와의 협력은 SKT가 지난해 9월 선포한 ‘AI 피라미드 전략’에 따른 글로벌 AI 컴퍼니 전환의 일환이다.

 

SKT의 AI피라미드 전략이란 AI 인프라, AIX, AI 서비스 3대 영역을 중심으로 산업과 생활 전 영역을 혁신하는 것으로, 이번 슈퍼마이크로 및 람다와의 AI DC 분야 협력은 피라미드의 기반이 되는 AI인프라 영역의 사업을 본격화한다는 의미가 있다.

 

■ SKT 통신 네트워크 AI 고도화에 슈퍼마이크로와 협력

 

SKT는 슈퍼 마이크로와의 협력을 기반으로 통신 네트워크에 AI를 접목하고 이를 통해 미래 통신 네트워크 엣지(네트워크 종단)의 지능화 및 고도화에도 나설 전망이다.

 

SKT는 네트워크 엣지에 AI를 적용하면 고객과 가까운 위치에서 데이터 처리가 가능해 통신 서비스의 성능을 높이고 응답 시간을 줄이는 등 다양한 장점이 있다고 설명했다.

 

SKT 관계자는 "AIDC와 통신 네트워크의 조합을 통해 통신사 네트워크의 활용도가 크게 증가될 수 있다"라며 "SK그룹 내 다양한 관계사 역량을 결집해 통신 네트워크의 차별화에 나설 것"이라고 밝혔다.

 

■ AI반도체 사피온 NPU 칩의 새로운 판로 확대

 

양 사는 장기적으로 슈퍼마이크로가 공급하는 AI DC 서버에 AI 반도체 사피온 NPU칩을 탑재하는 것에 대해서도 협력하기로 했다.

 

또한, 슈퍼마이크로가 보유한 글로벌 채널을 통해 사피온 NPU 서버를 전 세계 시장에 판매하는 것도 논의 중이다.

 

SKT는 슈퍼마이크로와의 협력이 AI DC 활용 노하우 축적은 물론 사피온의 판로 확대에도 도움이 될 것으로 기대하고 있다.

 

유영상 SKT 사장은 “글로벌 AI DC 분야 리더 기업들과 협력은 SKT가 명실상부한 글로벌 AI 컴퍼니로 발돋움하기 위한 초석이 될 것”이라며, “슈퍼마이크로, 람다와의 협력을 통해 SKT AI DC는 연내 의미 있는 사업적 성과를 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 밝혔다.

 

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추가 조사할 내용 및 요약

 

1. AI 데이터 센터 (AI DC)

링크 : https://www.businesspost.co.kr/BP?command=article_view&num=348118

‘AI 데이터센터 시장 5년 뒤 2600조’, 유영상 SK텔레콤 사업확장 '성큼성큼'

 

AI 데이터 센터는 기존 데이터 센터와 달리 AI 서비스에 필요한 고속의 대량 데이터 처리를 위한 슈퍼컴퓨팅 자원을 지원해야하며, AI 서비스의 안정적 운영을 위해 전력 공급과 열효율 관리를 위한 고도의 냉각 시스템이 필요하다. 

 

데이터 센터 가운데에서도 특히 AI 연산처리를 지원할 수 있는 AI 특화형 데이터 센터 수요가 커질것으로 예상된다. 

 

2. SKT AI 피라미드 전략

링크 : https://www.donga.com/news/Economy/article/all/20240410/124416865/1

“SKT AI 피라미드 전략, 핵심 사업서 성과”

 

링크 : https://www.etoday.co.kr/news/view/2358106

SK텔레콤 “AI 피라미드 통해 글로벌 기업으로 성장할 것”

 

링크 : https://news.sktelecom.com/198547

SKT, 자강·협력의 AI 피라미드 전략으로 ‘글로벌 AI 기업’ 도약할 것 | SK텔레콤 뉴스룸

 

 

SKT는 지난해 9월 AI 피라마드 전략을 공개하고 기존 사업을 AI 인프라, AI 전환, AI 서비스 등 3대 사업 영역에 맞춰 재정의하고 있다. 

 

AI 인프라 : AI 데이터 센터, AI 칩셋, 멀티 LLM 중심으로 AI 기술 혁신 추진

모바일 등 Core Biz.를 AI와 접목 추진, 모빌리티, AI 헬스케어까지 영역 확장

AI 서비스 : 나만의 개인비서 A. 정식 출시. 

 

 

3. 네트워크 엣지 컴퓨팅

링크 : https://www.uniwide.co.kr/page/PAGE_000000000000009/view.do?menuNo=21

Edge Computing

 

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)은 클라우드 컴퓨팅과 반대되는 개념으로, 인터넷이 아닌 로컬 장치(예: 스마트폰, 태블릿, IoT 장치 등)에서 데이터를 처리하는 기술입니다. 이를 통해 데이터 처리 및 분석이 인터넷 대역폭을 절약하고, 응답 시간을 단축하여 네트워크 대역폭 혼잡을 완화할 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅은 IoT 기술 발전과 함께 관심을 받고 있으며, 이를 기반으로 한 스마트 홈, 스마트 도시, 자율 주행 자동차 등 새로운 서비스 및 기술의 발전이 예상됩니다. 또한, 엣지 컴퓨팅은 데이터 보안과 프라이버시에도 긍정적인 영향을 미칩니다. 데이터가 로컬에서 처리되기 때문에 데이터 전송 중 발생할 수 있는 보안 위험을 줄일 수 있습니다.

 

4. NPU 칩

링크 : https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=137640

[AI칩러닝] GPU를 대신할 새로운 AI 반도체는? ② NPU - AI타임스

 

GPU와 FPGA의 단점은 가격이다. AI를 처리하기에 적합한 성능을 지녔지만 필요 없는 성능을 포함해 비싸고, 비효율적이다. AI 처리만을 위한 프로세서 개발이 필요하다는 것.

한국전자통신연구원(ETRI)은 지난해 발표한 '인공지능 프로세서 기술 동향'에서 "다양한 응용에 적용할 수 있도록 일반화된 구조를 가지는 GPU는 AI 알고리즘 처리에 필요하지 않은 블록이나 데이터 패스를 포함하고 있다"며 "성능개선의 여지가 있고 전력 면에서도 불필요한 소모가 있다"고 지적했다.

이어 "AI 알고리즘은 연산 과정에서 필수적인, 대량의 데이터 전송에 드는 시간이 전체 동작 성능을 좌우다"며 "AI 알고리즘에 최적화된 고속 데이터 전송 구조 설계가 필수적"이라고 덧붙였다.

그 결과 나온 것이 바로 NPU(Neural Processing Unit, 신경망처리장치)다. 인공신경망(Neural Network)을 이용해 AI 연산을 더 효율적으로 수행하기 위한 목적에서 만들어졌다.

NPU는 AI 연산만을 위한 목적이기 때문에 GPU보다 범용성이 적다. 

엔비디아 GPU는 자사의 쿠다(CUDA)를 이용해 자유롭게 활용할 수 있으며, 다른 GPU도 다른 API를 통해 AI 알고리즘을 개발할 수 있게 지원한다. 

NPU는 구조상 다른 AI 알고리즘을 습득하기 어렵다. AI 알고리즘의 딥러닝 네트워크를 구성하는 신경망을 하드웨어로 구현했기 때문이다. 구조가 다른 알고리즘을 구현할 때 오히려 더 큰 시간과 비용이 들 수 있다.

다만 원래 용도에서 NPU는 GPU 대비 높은 효율을 보인다. 또한 ASIC(주문형반도체)의 장점인 대량생산을 통한 '가격 경쟁력' 확보가 뛰어나다.

이에 대규모 데이터센터보다 가격과 크기, 전력 효율을 필요로 하는 엣지(Edge)나 게이트웨이(Gateway)에서 NPU를 주로 채택하고 있다.

대부분 NPU는 스마트폰에 쓰인다. 영상·이미지·음성 인식 등 AI 기반 기술이 스마트폰에 필수적으로 쓰이면서, 이를 처리하기 위한 전용 프로세서를 개발·도입한 것.

 

5. AI 클라우드

링크 : https://spri.kr/posts/view/21839?code=column

클라우드 컴퓨팅과 인공지능의 만남 - SPRi

 

링크 : https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=151964

생성 AI, 클라우드 시장 판도 바꾸나 - AI타임스

 

인공지능의 측면에서 클라우드 컴퓨팅은 어떠할까? 글로벌 IT업계들은 이미 경쟁적으로 인공지능의 성능향상을 위해 클라우드 컴퓨팅을 적극 활용하고 있다. 구글, IBM, MS, 아마존 등은 지금까지 축적해온 클라우드 기술을 바탕으로 인공지능 클라우드 솔루션과 서비스를 구축하고 있다. 구글이 선보인 강력한 바둑머신 알파고 또한 클라우드 컴퓨팅의 산물이다. 클라우드 컴퓨팅은 상대적으로 저렴한 비용으로 인공지능의 연산능력을 향상시킬 수 있고, 또한 컴퓨팅 자원의 추가나 가변이 용이하다. 

 

 

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마무리

 여기까지 오늘의 기사 스크랩이었습니다. 이번에도 기사를 보면서 확실히 이제 모든 산업에는 AI가 꼭 필요하다는 것을 알게되었스며, 추가적으로 기업들이 세우고 있는 AI 센터의 중요성 그리고 거기에 필요한 다른 산업에 중요성까지 등등 많은 세상의 흐름을 바라보고 있습니다. 인턴 생활 중에 집에오면 정말로 피곤하고 만사가 다 귀찮게 느껴지지만, 이렇게 가끔씩 기사 스크랩을 하면서 세상 공부를 하면 그래도 알게되는 것이 생기기 때문에 정말 좋은 활동인 것 같습니다. 그럼 앞으로의 산업의 흐름을 계속해서 바라보면서... 오늘의 기사 스크랩은 여기서 마치도록 하겠습니다.