“국가AI컴퓨팅센터 설립…자원의 '효율적 활용'이 관건"

입력 2025-02-25 15:34

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과기정통부·IITP '국가AI컴퓨팅' 세미나 개최
"GPU·서버 잇는 '인터커넥션 네트워크' 기술 필요"
자원 효율적이면서 성능 우수한 알고리즘 혁신도

▲과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 25일 서울 양재 aT센터에서 ‘국가 AI 컴퓨팅 인프라 기술 세미나’를 열었다. 정혜동 IITP 인공지능 PM이 기조강연을 하고 있다. (이은주 기자 letswin@)
▲과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 25일 서울 양재 aT센터에서 ‘국가 AI 컴퓨팅 인프라 기술 세미나’를 열었다. 정혜동 IITP 인공지능 PM이 기조강연을 하고 있다. (이은주 기자 letswin@)

학계 전문가들이 정부의 ‘국가인공지능(AI)컴퓨팅센터’에 대해, AI 인프라의 적절한 활용 방안을 고민해야 한다고 제언했다. AI 인프라의 양적 확대 뿐만 아니라, 연산 자원을 극대화할 기술이나 저전력·경량 알고리즘 등의 연구개발(R&D)로 AI 인프라를 효율적으로 활용하는 것도 중요하다는 것이다.

과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 25일 서울 양재 aT센터에서 ‘국가 AI 컴퓨팅 인프라 기술 세미나’를 열었다. 세미나엔 안정호 서울대 융합과학기술대학원 교수, 김동준 카이스트 교수, 정혜동 IITP 인공지능 PM 등 전문가가 참석했다.

학계 전문가들은 ‘국가AI컴퓨팅센터’ 계획에 대해 시의적절한 조치라고 평가했다. 정부는 2027년까지 민관 합작으로 설립한 특수목적법인(SPC)에 2조 원을 투입해 국가AI컴퓨팅센터를 세운다는 계획이다. 국가AI컴퓨팅센터는 1엑사플롭스급(1초에 100경 번 연산을 처리한다는 뜻)의 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하는 것을 목표로 한다.

안 교수는 ‘국가AI컴퓨팅센터’에 대해 “(AI 인프라 확보가) 매우 시급하기 때문에, 국가에서 SPC를 세우는 건 매우 훌륭한 시도라고 본다”고 했다. 그러면서 안 교수는 “H100 1만6000개만 확보하면 끝나는 게 아니다”라며 “신경망처리장치(NPU)나 그래픽처리장치(GPU) 이런 걸 어떻게 연결할 것인가 하는 고민이 필요하다”고 강조했다. 이어 그는 “국가AI컴퓨팅센터가 뭘 타겟으로 할 건지도 고려해야 한다”며 “개인적으로는 학습 (AI)에 방점을 둬야한다고 생각한다. 추론 (AI)까지 커버하다보면 여러 이슈가 발생할 수 있다는 우려가 있다”고 제언했다.

김 교수는 여러 개의 컴퓨터, 서버 등을 빠르고 효율적으로 연결하는 ‘인터커넥션 네트워크’가 중요하다고 했다. 컴퓨터나 데이터센터 간 다양한 장치들이 원활하게 연결할 수 있도록 하는 인터커넥션 네트워크 기술을 확보해야, 데이터 이동의 정확성과 속도를 높일 수 있다는 설명이다. 김 교수는 “결국 중요한 건 주어진 자원을 어떻게 효율적으로 같이 공유할 수 있냐는 것”이라며 “그게 인터커넥션 네트워크의 핵심”이라고 했다.

정혜동 PM도 “자원이 있다는 게 중요한 게 아니라, 그 자원을 정말 잘 쓸 수 있는 환경이 중요하다”며 “데이터에 대한 얘기를 안 할 수 없다. 더이상 가져다 쓸 데이터가 없다”고 했다. 이어 그는 “중국의 딥시크에서 받은 교훈은 ‘어마어마한 자원이 필요한 상황에서 연구개발(R&D)과 AI 알고리즘과 같은 다른 기술로도 (자원의 한계를) 극복할 수 있지 않겠나’ 하는 가능성이었다”고 덧붙였다.

기존 AI의 알고리즘의 한계를 극복하는 지속적인 연구개발이 필요하다고 덧붙였다. 그는 “자원이 집약된 AI 알고리즘을 획기적으로 개선하거나, 또는 대체 가능한 기술을 개발해야 한다”며 “자원 효율적이면서 성능도 우수한 경량·저전력 AI 알고리즘을 개발해야 한다”고 말했다.

정부는 2026년 상반기까지 1만8000장 규모의 첨단 그래픽처리장치(GPU)를 확충한다는 방침이다. 또한, 2030년까지 국가AI컴퓨팅센터 내 국산 AI 반도체 신경망처리장치(NPU) 비중을 50%로 끌어올리는 걸 목표로 한다. 이를 기반으로 정부는 ‘국가대표 AI 프로젝트’를 띄운다는 계획이다. 인공지능 정예팀을 선발해 단기간에 세계 최고 수준인 거대언어모델(LLM)을 개발할 수 있도록 데이터, GPU 등 핵심 인프라를 지원한다.

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