27.4EF 엑사스케일·100% 수랭식 데이터센터·에이전트 클라우드 3계층 통합… 내년 AI 매출 비중 50% 정조준

[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] NHN클라우드(대표 김동훈)가 인공지능(AI) 사업의 무게중심을 '거대 모델'에서 '실행 환경'으로 옮긴 새로운 풀스택 브랜드를 꺼내 들었다. 글로벌 AI 산업의 경쟁 구도가 대규모 언어모델(LLM) 자체에서 '얼마나 저렴하고 안정적으로 토큰을 생산하고 운영하느냐'로 빠르게 이동하는 흐름에 정면 대응하는 행보다.

NHN클라우드는 5월 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 기자간담회를 열고 AI 인프라(Infrastructure), 플랫폼(Platform), 서비스(Service) 3계층을 통합 제공하는 신규 AI 풀스택 브랜드 'NHN FactoryX(이하 팩토리X)'와 중장기 사업 전략을 공개했다.

▶ 핵심 요약 1. NHN클라우드가 26일 서울 더플라자호텔에서 AI 인프라·플랫폼·서비스를 통합한 풀스택 브랜드 'NHN FactoryX(팩토리X)'를 공개하고 '국가대표 AI 인프라 기업'으로의 도약을 선언했다.

▶ 핵심 요약 2. 27.4엑사플롭스(EF) 규모의 국내 최초 엑사스케일 클러스터, 랙당 75kW급 100% 수랭식 냉각 시스템, GPU 통합 관리 플랫폼 '지피유 라이브', AI 에이전트 환경 '프로젝트 X'까지 3계층 통합 실행 환경을 핵심 무기로 내세웠다.

▶ 핵심 요약 3. 김동훈 대표는 작년 13%였던 AI 매출 비중을 올해 38%, 내년 50%까지 끌어올리며 대한민국 'AI G3' 도약을 견인하겠다고 밝혔다.

이 자리에서 NHN클라우드는 2025년 13% 수준이던 AI 사업 매출 비중을 올해 38%, 2027년 50% 이상으로 끌어올려 단순 클라우드 사업자를 넘어 '국가대표 AI 인프라 기업'으로 자리매김하겠다는 청사진을 내놨다. 발표자로는 김동훈 NHN클라우드 대표를 비롯해 강민수 CIO, 김태형 CTO, NHN엔터프라이즈 안성민 대표가 함께 무대에 올랐다.

김동훈 NHN클라우드 대표는 키노트에서 "이제 AI 패권 경쟁의 중심은 거대 모델 자체가 아니라, 이를 실제 비즈니스 환경에서 안정적으로 구동하고 비용을 최적화할 수 있는 실행 환경으로 이동했다"며 "팩토리X는 2019년부터 국내 GPU 인프라 시장을 개척하며 축적해온 현장 중심의 검증된 엔지니어링 경험을 집약한 결과물"이라고 밝혔다.

AI 매출 비중 13%→38%→50%…'두 축 성장 전략' 가동

NHN클라우드는 팩토리X 출범을 기점으로 AI 사업을 미래 핵심 성장축으로 집중 육성한다. 최근 3년간 연평균 24%의 성장세를 이어온 역량을 바탕으로 두 자릿수 성장률을 유지하고, AI 사업 비중을 50% 이상으로 끌어올리며 기업 체질을 AI 중심으로 전면 개편한다는 구상이다.

김 대표는 "전체 매출에서 AI가 차지하는 비중이 2025년 약 13%에서 올해 38%까지 늘어날 것으로 본다"며 "2027년에는 AI와 클라우드 비중이 대등한 5대5 수준에 이를 것으로 전망한다"고 말했다. 그는 "이는 AI 사업을 본격 시작한 지 4년 만의 결과로, NHN클라우드의 AI 부문 성장은 더욱 가속화될 것"이라고 덧붙였다.

향후 NHN클라우드는 기존 클라우드 사업과 팩토리X라는 두 축으로 성장해 나갈 방침이다. 공공과 민간을 아우르는 영역에서 범용 서비스형 GPU(GPUaaS)부터 맞춤형 프라이빗 AI 인프라까지 시장의 다양한 수요에 전방위로 대응한다는 전략이다. 특히 오는 7월에는 클라우드 전문기업 이노그리드를 자회사로 편입해 프라이빗 AI 인프라 시장 공략에도 속도를 낸다.

팩토리X라는 브랜드명은 대규모 AI를 생산하는 '공장(Factory)'과 NHN클라우드의 풍부한 경험(eXperience), 그리고 고객의 AI 전환(AX) 여정을 뜻하는 'X'를 결합한 의미를 담았다. 개념검증(PoC) 단계에 머물러 있는 기업들의 AI 프로젝트를 실제 비즈니스로 연결한다는 게 핵심 메시지다.

[Layer 1] 27.4EF 엑사스케일 클러스터…'AI 인프라는 물리적 전쟁'

발표 첫 번째 무대에 오른 강민수 CIO는 "모든 AI 플랫폼과 서비스는 결국 GPU 인프라에서 출발한다"는 명제를 던지며 'AI 인프라는 물리적 전쟁이자 실전'이라는 표현으로 현장을 정의했다.

강 CIO에 따르면 GPU 서버 납기에 26주 이상, 네트워크 장비에 48주 이상이 소요되며, 구축 기간까지 합치면 전체 프로젝트에 최소 52주, 즉 약 1년이 필요하다. 기업이 의사결정을 내려도 실제 인프라가 가동되기까지 1년 가까운 시차가 발생한다는 의미다. 안정적인 전력과 냉각 구조 설계를 기반으로 수천 장의 GPU를 최적의 시간 안에 완벽히 연결하는 과정 자체가 AI 인프라 경쟁력의 핵심이라는 게 그의 설명이다.

NHN클라우드는 현재 광주 국가 AI 데이터센터에서 H100 GPU와 국산 신경망처리장치(NPU)를 통합 운영한다. 또 엔비디아 B200 7,656장이 구축된 서울 영등포구 양평동 소재 AI 전용 데이터센터 '팩토리X 서울'에서는 정부 주도 GPU 사업을 통해 총 27.4엑사플롭스(EF) 규모의 국내 최초 엑사스케일 AI 클러스터를 운영하고 있다.

특히 4,080장 규모의 국내 최대 단일 GPU 클러스터링을 상용화했고, 랙당 75킬로와트(kW)급 고밀도 환경을 제어하는 100% 수랭식(Liquid Cooling) GPU 냉각 시스템을 통해 기존 공랭식 대비 GPU 연간 장애율을 3배가량 낮추고, 평균 무고장 시간(MTBF) 역시 18만 시간에서 48만 시간으로 약 2.6배 끌어올렸다. 공랭 환경에서 평균 3.8~5.2% 수준이던 GPU 연간 장애율이 수랭 환경에서는 1.2~1.8% 수준으로 안정화됐다.

강민수 CIO는 "수랭은 단순히 더 시원한 것이 아니라, 그동안 검증된 공랭 운영 노하우와 신뢰를 바탕으로 한 단계 더 진화한 안정성"이라며 차세대 GPU 시대는 수랭이 정답이라고 못 박았다.

두 번째 차별점은 GPU 클러스터링 기술이다. AI 성능은 단순한 GPU 개수가 아니라, 수천 장의 GPU를 얼마나 효율적으로 '하나의 연산 자원처럼' 연결하고 운영하느냐에 따라 결정된다. NHN클라우드는 국가 AI 컴퓨팅 자원 사업 수행 경험을 통해 4,080장 이상의 GPU를 단일 클러스터로 구성한 노하우를 확보했으며, 인피니밴드 기반 초저지연 네트워크를 통해 대규모 GPU 자원을 안정적으로 운용 중이다.

마지막은 운영 내재화다. 데이터센터 설계부터 GPU 클러스터 구축, 네트워크·스토리지 최적화, 24시간 모니터링, 장애 대응까지 모든 과정을 직접 수행하는 운영 체계를 구축했다는 점을 강 CIO는 강조했다. 현재까지 광주 국가 AI 데이터센터, AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업, 크래프톤 프라이빗 AI 인프라 구축 등 총 7건의 AI 인프라 레퍼런스를 쌓은 상태다.

향후 인프라 사업은 두 축으로 확대된다. 첫 번째는 AI 전용 데이터센터 팩토리X 서울을 중심으로 한 서비스형 GPU(GPUaaS)다. 두 번째는 산업과 기업 규모, 워크로드 특성에 맞춘 기업 맞춤형 구축형 AI 인프라다.

[Layer 2] '놀고 있는 GPU도 비용'…GPU 라이브로 활용률 73%까지

두 번째 발표에 나선 김태형 CTO는 AI 인프라 도입 이후 기업이 직면하는 가장 큰 과제로 '운영 효율'을 꼽았다. GPU는 장당 수천만 원에서 수억 원에 이르는 고가 자산이지만, 실제 환경에서는 학습 종료 후 유휴 상태로 남거나 추론 요청이 몰리는 시간대에 대기열이 발생하는 등 자원 활용의 비효율이 반복되고 있다는 진단이다.

김 CTO는 "GPU를 보유하는 것과 잘 활용하는 것은 전혀 다른 문제"라며 "이런 구조적 비효율을 방치하면 연간 140억 원 규모의 자원 낭비가 발생할 수 있다"고 경고했다. 그는 NHN클라우드가 2019년부터 GPU 인프라를 직접 구축·운영해오면서 광주 국가 AI 데이터센터, 팩토리X 서울 등 대규모 운영 경험을 통해 GPU 운영 최적화의 중요성을 체감했다고 설명했다.

NHN클라우드가 제시한 플랫폼 레이어의 핵심은 GPU 통합 관리 플랫폼 '지피유 라이브(GPU Live)'다. 지피유 라이브는 베어메탈 환경에서 학습과 추론 워크로드를 자동으로 분리하고, 동적 자원 할당과 에너지 효율 기반 스케줄링을 통해 GPU 자원을 실시간으로 최적화한다. 통합 대시보드를 통해 고객이 워크로드에 따른 GPU 운영 상태를 실시간으로 확인하고 관리할 수 있도록 설계됐다.

GPU 오케스트레이션 기술을 적용하면 활용률과 처리 효율이 크게 개선될 수 있다는 게 김 CTO의 설명이다. 엔비디아가 인수한 런:AI(Run:ai) 공개 사례에 따르면 GPU 활용률은 28% 수준에서 73%까지 향상됐으며, 일부 환경에서는 처리량 증가와 콜드 스타트 지연 감소 효과도 확인됐다.

또 하나의 핵심 플랫폼은 AI 개발 환경 'AI 이지메이커(AI EasyMaker)'다. 컨테이너 기반의 관리형 환경을 통해 AI 개발 환경을 표준화하고, 개발자가 GPU 인프라 복잡성을 신경 쓰지 않고 코드와 데이터에만 집중할 수 있도록 설계됐다. 스토리지·네트워크·보안·모니터링 등 NHN클라우드 인프라 서비스와 연계되어 모델 학습부터 배포, 운영까지 AI 모델 개발 라이프사이클 전 과정을 지원한다.

김태형 CTO는 GPU 라이브와 AI 이지메이커를 통해 AI 인프라 운영 효율과 AI 개발 생산성을 동시에 극대화하는 구조를 구현했으며, 이를 통해 기업은 GPU 자원 관리의 복잡성과 운영 비용 부담을 줄이고 AI 개발과 서비스 운영에 보다 집중할 수 있는 환경을 확보하게 된다고 설명했다.

[Layer 3] 'AI 동료를 회사에 출근시키다'…에이전트 클라우드 '프로젝트 X'

세 번째 무대를 맡은 안성민 NHN엔터프라이즈 대표는 올 하반기 출시 예정인 AI 에이전트 실행 서비스 '프로젝트 X(Project X)'를 베일 벗겼다.

안 대표는 기업의 AI 도입 격차를 만드는 핵심 원인을 세 가지로 진단했다. 첫째는 보안이다. 기업은 AI가 사내 문서와 고객 정보, 내부 업무 데이터를 활용해 일하기를 원하지만 동시에 외부 유출은 막아야 한다. 둘째는 워크로드다. AI 에이전트는 사내 데이터베이스, 업무용 응용프로그램과 직접 연결될 때 비로소 진짜 '업무 동료'로 기능한다. 셋째는 비용이다. AI 서비스는 사용량이 늘어날수록 토큰 기반 비용도 함께 증가하기 때문에 정해진 예산 안에서 효율적으로 운영되어야 한다.

안 대표는 이 같은 진단의 근거로 2025년 8월 발표된 미 매사추세츠공과대학(MIT) 미디어랩 NANDA 프로젝트의 'The GenAI Divide: State of AI in Business 2025' 보고서를 인용했다. 해당 보고서에 따르면 기업의 생성형 AI 파일럿 프로젝트의 95%가 본격 서비스화로 이어지지 못한 것으로 나타났다.

NHN클라우드가 'AI 에이전트에도 인프라가, 클라우드가 필요하다'는 새로운 비전 아래 선보이는 프로젝트 X는 이 세 가지 문제를 동시에 해결하는 AI 에이전트 실행 환경이다. NHN클라우드는 이를 '에이전트 클라우드(Agent Cloud)'로 정의하며, AI 에이전트가 실제로 일하는 환경 자체를 클라우드로 제공한다는 새로운 카테고리를 제시했다.

프로젝트 X는 컨테이너 기반 쿠버네티스 환경 위에서 동작하며, 비개발자도 LLM 기반 바이브코딩(Vibe Coding)을 통해 에이전트를 직접 개발할 수 있다. 깃허브와 연동해 자동 빌드 및 배포, 운영까지 하나의 환경 안에서 수행할 수 있다. 전 세계 다양한 오픈소스 에이전트를 기업 환경에 맞게 활용하도록 지원하며, 협업·승인·일정 관리 등 실제 조직 단위 업무 프로세스와 연결되는 자동화 환경도 함께 제공한다.

보안 측면에서는 기업이 설정한 정책 안에서만 AI 에이전트가 작동하도록 설계해 내부 정보가 외부로 유출되는 위험을 최소화하는 동시에, 접근 권한·작업 이력·감사 로그를 통합 관리할 수 있도록 했다. 비용 측면에서는 모든 작업을 토큰 단위로 모니터링·관리할 수 있도록 설계해 프로젝트별 예산 범위 안에서 AI 운영 비용을 통제할 수 있도록 지원한다.

프로젝트 X는 기업 환경에 맞춰 독립적으로 구축하는 '프라이빗형'과 최신 상용 모델 및 오픈소스 모델을 유연하게 활용할 수 있는 '퍼블릭형' 두 가지 방식으로 제공된다.

안성민 대표는 "AI 도입의 핵심은 모델이 아니라, AI 동료가 실제로 일할 수 있는 기업 환경을 만드는 것"이라며 "프로젝트 X를 통해 기업이 보안과 통제를 유지하면서도 AI 에이전트의 자율성을 극대화할 수 있는 새로운 클라우드 표준을 제시하겠다"고 강조했다.

'AI G3' 정조준…주춧돌 넘어 '국가대표 AI 기업'으로

NHN클라우드는 지난해 정부 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'에서 최다 구축 사업자로 선정된 데 이어, 크래프톤 GPU 클러스터 구축 사업 등 주요 프로젝트를 성공적으로 수행하며 인프라 설계·운영 역량을 지속적으로 고도화해왔다.

향후 NHN클라우드는 공공과 민간을 아우르는 영역에서 범용 GPUaaS부터 맞춤형 프라이빗 AI 인프라까지 시장의 다양한 수요에 전방위로 대응하며 사업 영역을 확장해 나갈 계획이다. 특히 국내 GPU 인프라 사업을 개척해온 선도 사업자로서 대한민국의 'AI G3' 강국 도약에 필요한 핵심 인프라 기반과 실행 생태계 구축에 적극 기여한다는 구상이다.

김동훈 대표는 마무리 발언을 통해 "국내 기업들이 데이터 주권을 지키며 AI 비즈니스를 영위하기 위해선 독자적인 인프라 생태계가 필수적"이라고 강조했다. 그는 팩토리X를 통해 기업들이 가장 안정적으로 AI를 실행하고 이를 비즈니스 성장으로 연결시킬 수 있도록 최선을 다하겠다는 의지를 밝혔다.

이번 발표는 한국 클라우드 사업자가 AI 시대의 경쟁 무대에서 어떤 포지셔닝을 취해야 하는지에 대한 하나의 답안지로 읽힌다. 거대 모델은 글로벌 빅테크가 주도하고, 소버린 AI는 통신사 등이 추격하는 가운데, NHN클라우드는 '모델을 운영하고 실제 일을 시키는 인프라 공장' 자체를 무기로 삼겠다는 노선을 분명히 했다.

특히 인프라(엑사스케일·수랭식)-플랫폼(GPU 라이브·AI 이지메이커)-서비스(프로젝트 X)로 이어지는 풀스택 구조는 글로벌 하이퍼스케일러의 사업 모델을 한국 시장 맞춤형으로 재해석한 결과물이다. 데이터 주권과 비용 효율, 그리고 PoC를 넘어선 실제 비즈니스 적용이라는 세 가지 화두를 모두 정조준한다.

2019년 시작한 '이제는 SaaS 시대' 시리즈 당시 국내 클라우드 시장은 이제 막 개화하는 단계였다. 그로부터 7년이 흐른 지금, 한국의 클라우드 사업자들은 'GPU를 어떻게 운영하느냐'와 'AI 에이전트를 어떻게 회사에 출근시키느냐'를 고민하는 단계까지 왔다. 2025년 13%였던 AI 매출이 2027년 50%에 닿을 수 있을지, 그리고 그것이 한국 AI 산업 전체의 체질 개선으로 이어질 수 있을지가 향후 관전 포인트다.

❓ NHN 클라우드, ㄹ이런 점이 궁금하셨나요? (FAQ)

Q1. 'NHN FactoryX'가 정확히 무엇인가?
A. NHN클라우드가 2026년 5월 26일 공개한 AI 풀스택 브랜드다. AI 인프라(데이터센터·GPU), 플랫폼(GPU 운영·AI 개발 도구), 서비스(AI 에이전트 환경)를 통합 제공하는 3계층 통합 실행 환경을 의미한다. 브랜드명은 AI를 생산하는 '공장(Factory)'과 NHN클라우드의 경험(eXperience), 고객의 AX 여정(X)을 결합한 의미를 담고 있다.

Q2. 27.4엑사플롭스(EF) 규모가 어느 정도 수준인가?

A. 엑사플롭스는 초당 100경 회의 부동소수점 연산이 가능한 컴퓨팅 성능 단위다. NHN클라우드는 이를 '국내 최초 엑사스케일 AI 클러스터'로 소개했다. 서울 영등포구 양평동 소재 AI 전용 데이터센터 '팩토리X 서울'에서 엔비디아 B200 7,656장을 기반으로 운영 중이다.

Q3. 100% 수랭식 냉각 시스템은 왜 중요한가?

A. 최신 GPU는 세대가 바뀔수록 전력 소모와 발열이 급격히 증가한다. 랙당 75kW급 고밀도 환경은 기존 공랭 방식만으로는 안정적 운영에 한계가 있다. NHN클라우드는 100% 수랭식 도입을 통해 GPU 연간 장애율을 평균 3.8~5.2%에서 1.2~1.8% 수준으로 낮추고, 평균 무고장 시간을 18만 시간에서 48만 시간으로 약 2.6배 끌어올렸다고 밝혔다.

Q4. '에이전트 클라우드'와 기존 AI 챗봇 서비스는 어떻게 다른가?

A. NHN클라우드가 정의한 '에이전트 클라우드(Agent Cloud)'는 AI 에이전트가 실제로 일하는 환경 자체를 클라우드로 제공하는 새로운 카테고리다. 단순히 모델에 질문하고 답을 받는 챗봇과 달리, 사내 데이터베이스·업무용 응용프로그램과 직접 연동해 보안·워크로드·비용 통제 문제까지 함께 해결한다는 점이 차별점이다. 비개발자도 자연어 기반 바이브코딩으로 에이전트를 직접 설계할 수 있다.

Q5. AI 매출 비중을 2년 만에 4배 가까이 올린다는 목표가 현실적인가?

A. NHN클라우드는 최근 3년간 연평균 24%의 성장세를 이어왔고, 2025년 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업' 최다 구축 사업자 선정과 크래프톤 GPU 클러스터 구축 사업 수주 등 굵직한 레퍼런스를 확보했다. 7월 클라우드 전문기업 이노그리드 자회사 편입 등 인수합병 카드도 함께 활용한다. 다만 글로벌 하이퍼스케일러와 국내 통신사·대기업 계열 클라우드와의 경쟁 강도, 정부 GPU 사업의 지속 여부, 기업 AI 도입 속도 등이 목표 달성의 변수가 될 전망이다.

[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com]