kt cloud(대표 김봉균)는 지난 9월15일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 ‘kt cloud summit 2026’을 개최했다고 밝혔다.

 

이번 행사는 AI전환(AX)을 주제로 오전 키노트 세션과 오후 트랙 세션으로 나눠 진행됐으며 KT그룹과 파트너사의 AX전략과 실제 구축·운영사례를 소개했다.

 

행사에서는 kt cloud가 자체개발한 ‘kt cloud 플랫폼(KCP)’과 융합형 AI(Composite AI) 전략을 시작으로 경북도청의 공공AX 추진 사례, 2031년까지 1GW 규모를 공급하겠다는 AI DC 로드맵, 이를 뒷받침하는 초저지연 네트워크와 에너지 인프라 협력, 그리고 DC 구축 현장의 BIM 활용 전략까지 폭넓게 다뤄졌다.

 

AI산업이 GPU 확보 경쟁을 넘어 전력·냉각·네트워크·운영역량을 종합적으로 요구하는 단계로 접어들었다. 이번 행사는 클라우드, AI DC 개별 단일기술이 아니라 클라우드·인프라·에너지·건설 등 분야 간 통합관점에서 AX전략을 제시했다.

 

김봉균 kt cloud 대표는 “kt cloud summit은 고객이 자사에 맞는 AX 실행방안을 찾고 비즈니스 성과로 연결할 수 있도록 기술과 경험을 나누는 자리”라며 “kt cloud는 AX인프라 중 가장 핵심인 클라우드와 AI DC에서 중요한 역할을 맡고 있다”고 말했다.

 

이어 “축적된 클라우드·AI DC기술과 운영경험에 KT그룹의 AX 핵심인프라, 파트너사의 전문기술을 결합하겠다”라며 “고객의 전략수립부터 인프라 구축과 운영, 고도화까지 함께하며 AX가 실질적인 비즈니스 성과로 이어지도록 지원하겠다”고 밝혔다.

 

김 대표는 클라우드사업 관련해 “오늘 행사에서는 kt cloud가 자체개발한 ‘kt cloud 플랫폼(KCP)’ 개발배경과 공공기관 업무환경을 고려한 클라우드 및 AX전환서비스를 소개할 것”이라며 “이와 함께 공공서비스 운영경험을 바탕으로 민간영역에 확장한 DR 등 서비스플랫폼으로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.

 

이어 AI DC사업에 대해서는 “kt cloud는 AI DC사업에서 실수요기반 공급을 기본 원칙으로 삼아 수도권은 전력과 인프라가 확보된 부지를, 비수도권은 테넌트를 먼저 확보한 뒤 부지를 확보하는 방식으로 5년 내 1GW 공급을 추가하겠다”라며 “25년간 국내 최다 DC를 운영한 경험을 바탕으로 냉각·모듈러기술과 네트워크 역량을 결합해 경쟁력을 지속 강화하겠다”고 말했다.

 

워크로드 기준 클라우드 조합 환경 고려 ‘Composite 클라우드’

공용준 kt cloud Cloud본부장은 ‘Beyond Cloud: The Rise of Composite AI’를 주제로 차세대 클라우드 전략과 융합형 AI 전망을 발표했다.

 

워크로드(Workload: 작업)가 단일 클라우드로 해결되지 않는 시대를 맞아 고객들은 공용·사설·내부용 자체구축(온프레미스) 클라우드를 필요에 따라 조합해 사용한다. 이에 따라 클라우드산업에도 기존 하이브리드 개념을 넘어서는 새로운 접근이 요구됐다.

 

클라우드기업이 준비해야 할 영역도 크게 늘어 기존 네트워크·컴퓨트·스토리지 배치 고민과 함께 GPU 배치 결정이 강조된다. 또한 클라우드DC 규모도 MW급에서 GW급으로 확대됐다.

 

애플리케이션 구조 역시 복잡해졌다. 서버 내 에이전트가 들어가고 에이전트가 모델을 호출하며 모델이 다시 GPU서버를 사용하는 구조가 일반화됐다. 이에 따라 GPU와 NPU를 갖추더라도 이를 서비스로 엮어내지 못하면 고객에게 가치를 전달할 수 없다.

 

하이브리드 클라우드와 융합형 클라우드는 접근방식이 다르다. 하이브리드가 인프라 연결성에 가까웠다면 융합형 클라우드는 워크로드 목적에 따라 자원을 선택하고 조합하기 때문에 정책·운영·서비스 전반의 일관성이 더 중요해진다.

 

이를 위해 kt cloud는 자체기술로 ‘kt cloud 플랫폼(KCP)’을 완성했다. 클라우드기반 기술을 바탕으로 물리자원을 소프트웨어로 가상화한 가상머신(VM)과 컨테이너를 통합운영할 수 있게 됐다. 또한 계정·권한·모니터링을 하나로 통합해 일관된 클라우드 서비스 개발도 함께 진행되고 있다.

 

안정성 확보를 위한 준비도 진행 중이다. 지난해 이후 RTO(Recovery Time Objective: 목표 복구시간)·RPO(Recovery Point Objective: 목표 복구시점) 논의가 본격화되면서 다중구역(Multi-Zone)기반 설계가 필수요건으로 자리잡고 있다. 이에 따라 품질향상을 위해 2026년 3월 공공기관용 CSP 인증을 획득하며 성능 신뢰도 제고와 동시에 다중지역(Multi-Region) 인증절차를 밟고 있다.

 

국내 AI기업들과의 협력도 확대됐다. 업스테이지, 이스트소프트, 리벨리온 등과 협의체를 구성해 케이뱅크, 전남대·전북대, 한국마사회 등에 AI인프라와 서비스를 공급했다. KT그룹은 향후 5년간 1GW급 DC 확보를 목표로 하고 있으며 그 위에서 GPU 자원배분과 서비스화를 클라우드부문이 맡고 있다.

 

융합형 AI 풀스택은 DC·네트워크·GPU 등 하드웨어, 통합 클라우드 계층, 데이터·모델·서비스 계층이 쌓이는 구조로 구성된다. 이를 바탕으로 KT 컨소시엄은 과학기술정보통신부가 주관하는 범용 AI서비스 사업 ‘모두의 AI’의 주관사로 선정돼 융합형 AI서비스 개발에 착수했다.

 

공 본부장은 “사용자들은 이제 클라우드를 선택하는 데 두려움이 없고 원하는 최적조합을 만들고 싶어 한다”라며 “이런 조합을 통합적으로 관리할 수 있는 형태를 서비스화하는 것이 융합형 클라우드가 지향하는 방향”이라고 말했다.

 

경북, 대한민국 공공AX 실험장 발돋움

김민석 경상북도청 정책실장은 ‘AI시대, 경북이 만드는 공공AX의 미래’를 주제로 한 발표를 통해 AX를 행정혁신의 핵심과제로 제시했다. AI가 도구에서 에이전트, 나아가 동료로 진화하고 있다는 인식을 제시했다. 이에 따라 경상북도는 지방정부도 AX 선제대응에 돌입했다.

 

경북도청은 챗GPT 공개 97일 만인 2023년 초 정책지원 AI서비스 ‘챗경북’을 행정에 도입했다. 생성형 AI가 익숙하지 않던 시기에 먼저 실행에 나섰고 이후 국가 시범사업화로도 이어졌다.

 

경북은 AI 실행에 필요한 조건을 대부분 갖추고 있는 것으로 제시됐다. 제조·바이오·농업·에너지산업현장과 연구기관이 있고 200% 이상 전력자급기반도 갖췄다. 도시와 농촌, 산업과 자연이 공존하는 지역특성도 다양한 AX실험이 가능한 배경으로 꼽혀 국가 AX사업의 실험기관으로 두각을 드러냈다.

 

이와 함께 핵심인프라로 경북 AI 클라우드 DC가 소개됐다. KT와 kt cloud가 투자와 협력으로 뒷받침해 2023년 착공 후 지난해 준공했으며 올해 7월 공공클라우드서비스를 정식 개시했다.

 

경북은 인프라 구축에 이어 지역 생태계 조성도 함께 추진하고 있다. 경북 ICT클라우드협회는 현재 40개 회원사를 보유하며 클라우드 전환과 AI DC 관련사업을 연결하고 있다. 협회는 공공이 인프라를, 기업이 기술을, 지역 스타트업이 서비스를 만드는 생태계 마련을 목표로 한다.

 

행정 내부 디지털전환도 구체적인 수치로 제시됐다. 경상북도와 시·군 산하 1,658개 정보화시스템 중 약 65%인 1,095개를 단계적으로 클라우드로 전환한다는 계획이다. 파편화된 시스템을 하나로 통합해 데이터 활용도를 높이기 위함이다. 이에 따라 정책·행정·재난·돌봄 등 4대 공공서비스에 AI를 적용하는 방향이 제시됐다. 데이터기반 정책 설정과 AI 에이전트 활용 행정을 통해 재난 예측·대응으로, 빈틈없는 돌봄을 구현하겠다는 방침이다.

 

끝으로 김 정책실장은 지방정부 경쟁력의 기준이 예산이나 인력 규모가 아니라 기술 연결성과 실행속도로 결정된다는 전망과 함께 경북을 대한민국 공공AX 실험장으로 삼아 성공모델을 전국으로 확산하겠다는 포부를 밝혔다.

 

김 정책실장은 “AI를 실제로 실행하려면 좋은 모델 하나만으로는 부족하며 전력과 DC, 클라우드, 데이터를 적용할 산업현장이 함께 필요하다”라며 “경북은 이 조건을 모두 갖춘 작은 대한민국으로서 대한민국이 AI로 풀어야 할 문제를 먼저 실험할 수 있다”고 밝혔다.

 

DC본부, 2031년까지 1GW 규모 AI DC 공급 로드맵 공개

최옥진 kt cloud DC본부장은 ‘Beyond Heritage, AI DC의 미래를 설계하다’를 주제로 차세대 AI DC 공급 로드맵과 기술전략을 소개했다.

 

kt cloud는 AI DC사업 성공조건으로 △공급 확대 △기술 차별화 △협력 체계 등 세 가지를 제시했다. AI시장의 성장기대와 실현 가능성에 대한 우려가 동시에 존재하는 상황에서 사업성공을 보장하기 위해 전략을 수립했다.

 

공급전략 핵심은 2031년까지 20여개 부지 내 1GW 규모 AI DC 공급이다. 수도권은 여의도·목동·부천·청라·안산·용인 등 고객군별 클러스터로 확장하고 비수도권은 경상권과 호남권을 중심으로 빠른 공급과 대규모 확장성에 집중한다. 향후 연차별로 2027년 부천DC를 시작으로 2028년 개봉·군산·용인, 2029년 안산 AI DC까지 순차공급이 예정돼 있다.

 

현재까지 약 200MW 규모가 확보됐으며 잔여 800MW 공급을 위한 단계도 추진 중이다. 지방 AI DC는 40MW급 사업을 우선 안착시킨 뒤 수백MW급으로 확장할 계획이다. 테넌트(고객사)를 먼저 확보한 뒤 부지를 확보하는 순서가 유지된다.

 

기술 차별화는 △냉각 △전력 △네트워크 등 세 분야에서 진행된다. 냉각분야에서는 직접칩냉각(D2C: Direct-to-Chip Cooling) 방식의 설계·검증역량을 상용환경까지 연계해 글로벌 하이퍼스케일러에 국내 최초로 서비스를 제공했다.

 

전력분야에서는 자체 개발한 모의부하기로 랙당 140kW급 고밀도 전력설비의 전력운용과 발열부하를 구현해 실증했다. 네트워크분야에서는 초고속 이더넷기반 RoCEv2 구성을 실증센터에서 검증하고 외부 DC까지 API로 제공해 확장하고 있다. 연구실증 성과는 kt cloud의 AI 이노베이션센터를 통해 고객에게 공개되고 있으며 기술은 7건의 특허로 자산화했다.

 

구축단계에서는 BIM과 CFD, 모듈러공법이 공기단축 핵심수단으로 활용되고 있다. BIM은 부천DC에 적용되고 있으며 CFD는 외주대비 설계기간을 30% 단축하는 효과를 구현했다. 2023년부터 검토해 온 공장사전제작형 모듈러·프리팹방식은 현재 베라루빈 특화 40MW급 시설에 적용되고 있다.

 

운영단계에서는 자체개발 시설 운영플랫폼 DIMS가 AI DC Ops로 고도화되고 있다. 로봇기반 순찰체계는 보스턴다이내믹스의 ‘스팟’을 적용해 2단계 실증을 진행 중이며 다중센터 간 장애 데이터 공유를 통해 12개 센터의 장애 데이터를 조합한 AI 훈련 시나리오도 운영되고 있다. 이와 함께 SOP·MOP·EOP 표준화와 디지털트윈기반 실전훈련도 함께 갖춰졌다.

 

협력체계는 △기술 △개발 △사업 등 세 방향으로 추진된다. OCP기반 개방형 표준을 반영해 제조사와 기술 협력을 확대하고 투자사, PM사, 건설사와 부지확보 속도를 높이며 네오클라우드 등 신규 수요자와는 맞춤형 개발(Build-to-Suit) 방식으로 협력하고 있다.

 

최 본부장은 “AI DC 경쟁력은 고객이 원하는 곳에 필요한 규모를 원하는 시점에 공급하는 데 있다”라며 “선제 기술을 강점으로 적기에 적확한 AI DC를 공급해 대한민국이 AI의 아시아 허브로 도약하는 데 앞장서겠다”고 포부를 밝혔다.

 

AI인프라 핵심 ‘연결’… 해저케이블·육양국기반 초저지연 연결망 실현

전명준 KT Enterprise서비스본부장은 초저지연 네트워크와 AI인프라를 연계한 AI DC 네트워크 전략을 발표했다.

 

AI인프라 논의는 대개 DC와 컴퓨팅에 집중되지만 이를 연결하는 인프라의 중요성이 강조됐다. 이에 따라 AI 및 DC산업 활성화를 위해 △AI DC △해저케이블 △초저지연 연결망 등이 AI인프라 3대 핵심요소로 꼽혔다.

 

AI DC는 학습·추론·토큰 비즈니스를 위한 AI팩토리인프라로, 해저케이블은 해외와 연결되는 관문인프라로, 초저지연 연결망은 국내 AI DC를 하나로 묶는 연결인프라로 각각 역할이 구분됐다. 또한 이 세 요소가 하나의 생태계로 작동해야 AX가 실제로 구현될 수 있다는 점도 강조됐다.

 

AI 워크로드가 사람 중심에서 사물·에이전트 중심의 추론형으로 확대되면서 해외로 오가는 통신량(트래픽)도 함께 늘고 있다. 2031년에는 한국에서 해외로 연결되는 트래픽이 현재보다 3배 이상 증가폭이 전망됐다. 이에 따라 KT그룹은 2031년까지 예상수요 증가분의 50% 이상에 해당하는 해저케이블을 확보할 계획이다.

 

해저케이블과 육상기지국을 잇는 육양국 다변화도 추진되고 있다. 기존 육양국이 동남권에 집중된 상황에서 글로벌 빅테크의 복수경로 확보수요가 커지고 있다. 이에 따라 부산과 제주에 육양국을 신설하고 있으며 서남권·동남권 증설도 검토되고 있다.

 

분산된 AI DC 간 연결도 강조됐다. AI DC가 여러 지역에 분산 구축되면서 자원 간 동기화 요구도 커지고 있어 지연이 발생하면 AI서비스 품질에 직접 영향을 줄 수 있다. 이에 따라 초고대역·초저지연 전용 연결망으로 권역별 AI DC와 육양국을 하나의 클러스터로 묶는 구조가 추진되고 있다.

 

또한 산업현장의 AX도 다뤄졌다. 피지컬AI와 자율주행이 상용화되면 AI를 현장에 가깝게 배치하는 것이 사업성패를 좌우할 전망이다. 이에 따라 KT는 전국 3,500여개 국사를 기반으로 산업현장 인근 AI엣지 구축을 확대할 계획이며 AI DC와 AI엣지를 연결해 산업현장에 초저지연 서비스를 제공하는 것이 목표다. 이를 통해 DC에서 만들어진 AI역량이 실제 현장까지 지연 없이 이어질 수 있다.

 

KT그룹은 해저케이블부터 육양국, 연결망, AI DC까지 서비스 전반을 통합제공할 수 있는 ‘엔드투엔드(End-to-End)’사업자라는 차별점이 강조됐다. 이에 따라 복합성을 줄이고 속도를 높이며 책임 일원화가 전략의 핵심이다.

 

전 본부장은 “AI서비스 품질 제고는 연산만으로는 부족하며 연결망이 없다면 DC는 단지 값비싼 창고에 불과하다”라며 “KT그룹은 해저케이블과 육양국, 초저지연 연결망, AI DC를 통합관점에서 제공할 수 있는 유일한 사업자로서 기업 고객의 AX전략을 더 빠르고 안전하게 실행하도록 지원하겠다”고 말했다.

 

에너지기업에서 AI인프라 기업으로 발돋움

황세훈 SGC 지주부문 상무는 kt cloud와 추진하는 차세대 모듈러 AI DC 공동개발 협력방향을 소개했다. SGC는 68년간 산업현장에 전기와 열을 공급해온 에너지기업으로 최근 AI인프라사업으로 영역을 확장했다.

 

AI DC는 △고밀도 전력의 안정적 공급 △밀집된 장비 열관리 △고객 요구에 맞춘 신속 구축·확장 필요성 등이 사업확장의 근거로 작용했다. 이에 따라 SGC가 대규모 에너지설비를 짓고 장기간 안정적으로 운영해온 경험과 역량으로 DC산업수요에 대응 가능하다는 전망이 제기됐다.

 

SGC의 에너지 역량과 kt cloud의 DC 전문성, KT의 네트워크를 결합해 실제 사업으로 구체화하는 단계다. 이와 함께 2029년 개소 예정인 국제·국내 통신망 연결 육양국도 부지 경쟁력을 높이는 요소로 꼽혔다.

 

현재 군산에서는 IT용량 40MW, 수전용량 60MW 규모 AI DC가 올해 10월 착공해 2028년 1분기 상업운전을 목표로 추진되고 있다. 이후 고객 수요에 맞춰 총 300MW까지 단계적으로 확장할 계획이다.

 

추가 경쟁력 확보 방안으로 DC전용 발전소 구축이 계획됐다. 누적용량이 일정 규모를 넘으면 전용 발전소를 구축해 전력의 공급안정성과 가격경쟁력을 함께 높이겠다는 목표다.

 

구축방식은 주요 설비를 사전 제작해 현장에서 결합하는 프리팹 모듈러 공법이 적용된다. 이를 통해 공기를 단축하고 고객의 용량 증대 요구에도 유연하게 대응할 계획이다. 이와 함께 차세대 고밀도시스템에 대응하는 냉각방식도 함께 검토되고 있다.

 

발전소 운영단계에는 AI를 접목해 예방정비와 안전관리, 운영효율 개선에 활용하는 방안이 검토되고 있다. 에너지를 공급하는 데 그치지 않고 AI로 에너지를 더 잘 만드는 것이 장기목표다.

 

황 상무는 “우리가 가장 잘하는 일은 대규모 에너지설비를 짓고 전력을 안정적으로 장기간 공급하는 것”이라며 “이 역량이 필요한 곳이 바로 AI인프라였으며 가장 잘하는 에너지로 대한민국 AI의 미래를 밝히는 데 KT그룹과 함께하겠다”고 강조했다. 

 

BIM, DC 구축·운영 데이터 연계 ‘바통’

오후에 이어진 ‘AI DC & AX Infrastructure’ 트랙에는 AI DC와 AX 관련 업계 전문가의 현황 공유 세션이 진행됐다.

 

임태훈 kt cloud 부천DC 현장소장은 ‘BIM으로 구현하는 AI DC 구축 AX 전략: 현장경험과 정보를 디지털화해 시공·운영 경쟁력으로’를 주제로 발표했다.

 

발표는 부천DC 신축 현장을 기준으로 BIM을 시공단계의 도구가 아니라 준공 이후 운영까지 이어지는 데이터 자산으로 활용하는 사례를 중심으로 진행됐다. 설계에서 만들어진 정보가 시공과 운영으로 끊김없이 이어져야 한다는 문제의식으로 BIM은 DC시설 정보를 구축과 준공 이후 운영단계로 전달하는 매개로 자리잡았다.

 

BIM은 단순한 3D모델링이 아니라 장비의 종류·용량·위치·규격 등 고유정보를 함께 담은 디지털건물로 정의됐다. 건물정보가 설계부터 시공, 시운전, 커미셔닝, 운영까지 연결되는 것이 핵심이다. 이에 따라 국내·외 구축현장은 공공사업과 인허가 제도를 통해 BIM 적용이 확대되는 추세를 보인다.

 

특히 DC는 일반 건축물보다 전력·기계·배관 등 설비비중이 크고 고가 장비가 많아 설계초기 검토가 중요하다. 착공 후 설계오류가 발견되면 장비교체와 재시공으로 이어져 비용과 공기에 미치는 영향이 크기 때문이다. 이에 따라 BIM을 통한 사전검토가 설계 안정성이 강조되는 DC구축에 적정기술로 제시됐다.

 

DC에서 BIM이 중요해지는 이유로 먼저 설비 고밀도화에 따른 복잡성 증가가 지적된다. 냉각시스템 내 단일 요소변경만으로 배관·전력·구조·소방 계획까지 연쇄적으로 영향받을 수 있다. 설비비중이 큰 DC 특성상 설계데이터 관리의 중요성이 강조된다.

 

또한 건설기술인력 고령화로 인해 DC운영 전문인력의 공급부족이 심화되는 상황이다. 2006년 14%였던 50대 이상 연령의 기술인 비율은 2026년 62%까지 늘었으며 30대 인력은 2026년 15%에 달해 전문인력 양성도 핵심과제로 대두되는 상황이다.

 

끝으로 DC 생애주기별 데이터 단절로 인해 설계·시공과정에서 수집된 정보가 분류되지 않은 채 운영단계로 넘어가면 이를 다시 정리하는 데 몇 년이 걸리기도 한다. 이에 따라 시공단계부터 운영단계까지 일관된 데이터 연계의 중요성이 부각되고 있다.

 

실제 시공현장에서 BIM은 △증강현실(AR)기반 현장가이드 △시운전단계 협업·문제제기 △장비정보 축적용 데이터 파이프라인 등 세 방식으로 활용된다.

 

또한 시간정보를 더한 4D BIM을 통해 공정 간 간섭을 사전에 확인하고 현재 공정률을 실시간으로 파악하는 활용사례도 제시됐다. 장비정보를 체계적으로 구축해 현장에서 스마트글라스나 태블릿으로 바로 확인하는 방식을 통해 기존대비 정보 탐색과 협의에 걸리는 시간을 효과적으로 단축할 수 있다.

 

준공 이후에는 BIM이 장비 위치·형상 정보, 자산 정보, 시스템 연결 정보, 운영정보 등을 단계적으로 축적하며 디지털트윈으로 확장되는 구조가 소개됐다. 이를 통해 장애 발생 시 하나의 설비요소 외에 연결된 설비 전체 상태를 따라가며 원인을 찾는 방식으로 운영이 가능해진다.

 

임 소장은 “DC 구축은 설계에서 만들어진 정보가 시공으로 이어지고 시공에서 축적된 정보가 다시 운영 단계까지 정확하게 전달돼야 완성된다”라며 “BIM이 그 과정에서 바통과 같은 역할을 하며 궁극적으로 AI가 활용할 수 있는 AI DC 데이터기반으로 활용돼야 한다”고 말했다.

 

 

전시부스 통해 ‘BIM연계 DC운영플랫폼·자체개발 모의부하기’ 등 소개

 

행사장 내 전시 공간에서는 △AI DC △kt cloud PLATFORM △AI API 등 세 영역을 중심으로 kt cloud의 주요기술과 서비스가 소개됐다. 이에 따라 AI DC 구축·운영기술과 클라우드 서비스의 안정성·고가용성 확보방안, 고객의 AI 활용을 지원하는 기능이 전시와 시연을 통해 공개됐다.

 

DC 구축단계 시공정보부터 준공 이후 운영데이터까지 통합한 BIM기반 운영플랫폼은 DR(재해복구)플랫폼 대시보드를 통해 엿볼 수 있었다. 이와 함께 고밀도·고발열 설비 실증을 위해 자체개발한 모의부하기도 부스에서 소개됐다. 고성능 GPU서버는 확보가 어려운 고가의 장비로 KT는 실증단계에서 고성능 서버의 부하와 전력운용을 모사하기 위한 발열체를 자체개발했다.