씨이랩, ‘인프라 데이 2026’ 개최…“토큰 생산 효율·GPU 운영이 AI DC 핵심 과제”

씨이랩이 30일 '아스트라고 AIDC 인프라스트럭처 데이 2026(AstraGo AIDC Infrastructure Day 2026 SEOUL)'를 개최했다. 이번 행사는 AI 데이터센터 전환 국면에서 기업 인프라를 어떻게 구성하고 GPU를 더 효율적으로 운용할지 다루기 위해 마련됐다.

행사의 목적은 AI 인프라 구축 임계점을 점검하고 GPU 운영 효율 향상을 위한 기술적 해법을 모색하는 데 있었다. 이를 통해 AI 데이터센터 전환기에서 필요한 인프라 방향을 짚는 데 초점을 맞췄다.

씨이랩은 이 자리에서 AIDC 전환기 엔터프라이즈 인프라 구축 전략과 GPU 자원 최적화 방안을 공유했다. 사진은 씨이랩 '아스트라고 AIDC 인프라스트럭처 데이 2026' 현장을 담고 있다.

환영사에서는 이우영 씨이랩 의장이 GPU 시장 기준이 변화하고 있다고 밝혔다. 그는 그 기준이 보유 GPU 수 중심에서 AI 서비스 최적화 제공 역량 중심으로 전환되고 있다고 설명했다.

이 의장은 2016년 국방부 대규모 GPU 프로젝트를 시작했다고 밝혔다. 이어 3년 전 아스트라고를 소개하며, 학습 중심에서 추론·서비스 관점으로 전환했다고 설명했다.

이 의장은 엔비디아의 10년 차 파트너라고 밝혔다. 또 국내 대형 AIDC 프로젝트의 솔루션 제공자라고 밝히며, 개발자가 개발에 집중할 수 있도록 지원하는 최적 인프라 솔루션을 제공하겠다는 의지를 전했다.

채정환 씨이랩 대표는 행사에서 발표했다. 사진은 권영석 기자가 촬영했다.

채정환 씨이랩 대표는 첫 발표자로 나섰다. 발표 주제는 'AI DC 전환의 임계점, 지금 기업이 준비해야 할 것'이었다.

채정환 씨이랩 대표는 기존 전산실·데이터센터가 비용 조직 성격을 띠었다고 설명했다. 이어 엔비디아가 'AI 팩토리' 개념을 제시했다고 언급하며, AIDC의 정의가 데이터와 전력을 투입해 토큰을 생산하는 '공장'으로 바뀌었다고 밝혔다.

핵심 투자 척도가 GPU 저가 구매보다 전력당 토큰 생산량 극대화로 바뀌면서, 씨이랩은 사업 조직을 '피지컬 AI'·'AIDC' 양대 본부 체제로 개편했다. 효율적 시스템의 기준은 고비용이더라도 훨씬 많은 토큰을 생산·배포할 수 있느냐에 맞춰지고 있다는 발언도 나왔다.

이 가운데 피지컬 AI 전략은 엔비디아 '옴니버스 DSX 블루프린트'를 기반으로 한다. 씨이랩은 컴퓨팅·발열·냉각·전력 인프라 전반을 사전 시뮬레이션해 데이터센터를 최적으로 구축·운영하는 것을 목표로 삼고 있다.

동시에 씨이랩은 삼성SDS와 '베라 루빈(Vera Rubin) 슈퍼팟' 구성을 진행 중이다. '베라 루빈(Vera Rubin) 슈퍼팟'은 대규모 인프라 사업이며, 이를 지원하기 위해 성능 전문가·통합 개발자로 구성된 '베라 루빈 프로페셔널 서비스팀'을 신설했다.

최 대표는 AI 시장에서 살아남기 위한 조건으로 기업이 자체 유통 체계 또는 독자 제품을 갖춰야 한다고 밝혔다. 그는 씨이랩의 지원 방침과 관련해 효율적 토큰 생산 인프라를 기반으로 기업의 고유 '명품 AI 서비스' 구축을 지원하겠다고 말했다.

이 같은 내용은 송유진 씨이랩 CTO의 발표를 통해 이어졌다. 송유진 CTO는 'AIDC를 움직이는 계층: GPU 오케스트레이션의 역할'을 주제로 발표했다. 사진은 권영석 기자가 촬영했다.

송유진 CTO는 GPU 도입 이후 현장에서 자원 불균형 문제가 나타나고 있다고 설명했다. 그는 이 문제를 '배차실 없는 택시 회사'에 비유했다. 연구 부서에서는 유휴 자원이 발생하고, 서비스 부서에서는 GPU 부족으로 대기가 발생하는 상황이라고 전했다.

그는 문제의 원인이 자원 부족이 아니라 자원을 연결하기 위한 '배차실(오케스트레이션)'의 부재에 있다고 지적했다. 이는 통합 관제가 필요하다는 취지로 설명됐다.

송유진 CTO는 GPU가 5년 감가상각 자산이라고 설명했다. 또 유휴가 10%만 발생해도 막대한 재무적 손실로 연결된다고 강조했다. 아울러 토큰당 원가 산정이 필요하다는 취지도 제시됐다.

송 CTO는 GPU 운영에서 GPU 스택 8개 계층 중 상위 4개 계층이 부재하면 비용 누수가 심화된다고 분석했다. 상위 4개 계층의 예시로는 통합 관측, GPU 오케스트레이션, 토큰 창구, 미터링을 들었다. 이를 보완할 대안으로는 '아스트라몬'과 '아스트라고'를 제시했다.

'아스트라몬'은 폐쇄망 내 유휴 자원을 탐지하고 금액 손실을 리포팅하는 기능을 갖췄다. '아스트라고'는 멀티테넌시를 수행하고 파티셔닝을 수행하며 자원 자동 회수를 수행하는 기능을 제공한다. 송 CTO는 이 같은 수단으로 숨은 비용 손실을 줄일 수 있다고 설명했다.

송 CTO는 관제실(시간·전력), 서비스 창구(토큰 수), 미터기(부서별 정산)를 결합해 '토큰당 원가'를 도출하자고 제안했다. 사내 토큰 원가를 산출하면 외부 API와 비용 비교가 가능하고, 부서 예산 기준을 'GPU 대수' 대신 '토큰 수량'으로 전환할 수 있다고 설명했다. 또 실제 과금 없이 사용 명세만 제시해도 자원 효율이 크게 상승하며, 토큰당 원가화가 이뤄지면 경영진의 의사결정 기준이 GPU 추가 구매 여부에서 부서별 GPU 배분으로 전환된다고 밝혔다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 권영석 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241919

참고자료

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