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NHN클라우드, 슈퍼컴퓨터 TOP500 국내 최고 순위…AI 인프라 경쟁력 입증 [경제일보] NHN클라우드(대표 김동훈)의 AI 인프라 브랜드 ‘NHN FactoryX’가 글로벌 슈퍼컴퓨터 순위에서 국내 최고 성과를 냈다. 대규모 GPU 클러스터 구축과 운영 역량을 바탕으로 국내 AI 컴퓨팅 인프라 경쟁력을 입증했다는 평가다. NHN클라우드는 NHN FactoryX의 핵심 GPU 클러스터가 지난 23일 공개된 제67회 ‘글로벌 슈퍼컴퓨터 TOP500’에 등재됐다고 26일 밝혔다. TOP500은 전 세계 슈퍼컴퓨터 성능을 평가하는 대표 순위로, 매년 6월 독일 국제 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스와 11월 미국 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스에서 공개된다. 이번 순위에서 NHN클라우드가 구축한 ‘NIPA-CL1’은 실측 최고 성능 기준 137.4페타플롭스를 기록했다. 글로벌 20위이자 국내 최고 순위다. ‘NIPA-CL2’는 68.42페타플롭스로 글로벌 40위, 국내 네 번째 순위에 올랐다. NHN클라우드는 국내 상위 5대 슈퍼컴퓨터 중 2대를 운영하는 기업이 됐다. 두 클러스터는 과학기술정보통신부가 추진한 대규모 ‘GPU 확보·구축·운용 지원사업’을 통해 구축됐다. NHN클라우드는 해당 사업의 주요 사업자로 선정돼 엔비디아 B200 GPU 7656장을 확보했다. 이 가운데 NIPA-CL1은 B200 4080장, 510노드 규모로 구성됐다. NIPA-CL2는 B200 2040장, 255노드 규모다. 이번 성과는 국내 AI 인프라 정책의 실질적 결과라는 점에서 의미가 있다. 생성형 AI 확산 이후 대규모 GPU 자원은 국가와 기업의 핵심 경쟁력으로 떠올랐다. 해외 클라우드와 글로벌 GPU 공급망 의존도가 높아진 상황에서 국내에서 대규모 AI 연산 인프라를 구축하고 운영할 수 있는 역량이 중요해졌다. NHN클라우드는 2023년부터 광주 국가 AI 데이터센터를 구축·운영하며 GPU 인프라 운영 경험을 쌓아 왔다. 이번 NIPA-CL1과 NIPA-CL2에는 고속 네트워크 기술과 공조·냉각 설계 역량이 반영됐다. 특히 NIPA-CL1이 구축된 AI 전용 데이터센터 ‘FactoryX 서울’에는 랙당 75kW급 고밀도 환경을 제어하는 100% 수랭식 GPU 냉각 시스템이 적용됐다. AI 데이터센터의 경쟁력은 단순히 GPU 수량으로 결정되지 않는다. GPU를 안정적으로 묶는 네트워킹, 전력 공급, 냉각, 장애 대응, 자원 배분 기술이 함께 작동해야 한다. 대규모 클러스터에서 효율이 떨어지면 실제 학습과 추론 성능은 기대에 미치지 못할 수 있다. NHN클라우드가 TOP500 순위를 강조하는 이유도 실제 측정 성능을 통해 운영 역량을 보여줄 수 있기 때문이다. NHN클라우드는 이번 성과를 바탕으로 ‘NHN FactoryX 기술 백서’도 발간했다. 백서에는 범용 데이터센터와 AI 전용 데이터센터의 아키텍처 비교, GPU 클러스터 구성, 고속 네트워크 인터커넥트 기술, 전력·냉각 설계, D2C 수랭식 인프라, GPUaaS 플랫폼 운영 구조 등이 담겼다. 회사는 백서를 통해 AI 인프라 도입을 검토하는 기업 IT 의사결정자와 AI 엔지니어에게 실무 정보를 제공할 계획이다. NHN FactoryX가 축적한 GPU 클러스터 구축 경험과 기술 자산을 국내 AI 생태계와 공유하겠다는 취지다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 “이번 성과는 NHN클라우드가 국가 AI 인프라 확보 사업의 최전선에서 활약하고 있음을 보여준다”며 “기술 백서 발간 등을 통해 NHN FactoryX의 기술력을 공유하고 국내 AI 생태계와 동반 성장하겠다”고 말했다.2026-06-26 14:12:46
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양자·AI 융합 법제화…정부, 양자보안·영향평가 의무화 [경제일보] 정부가 양자컴퓨팅과 슈퍼컴퓨팅, 인공지능(AI)을 결합한 차세대 융합 기술을 법적으로 지원한다. 양자보안체계 구축과 양자기술 영향평가도 의무화해 연구개발 중심이던 양자 정책을 산업화·보안·국방 활용 단계로 넓히는 것이 핵심이다. 과학기술정보통신부는 12일 ‘양자과학기술 및 양자산업 육성에 관한 법률 일부개정법률안’이 국무회의를 통과했다고 밝혔다. 개정안은 양자기술 지원 범위를 연구개발에서 산업화 공급망 보안 국방 적용까지 확대하는 내용을 담았다. 법은 공포 후 6개월 뒤 시행된다. 가장 눈에 띄는 대목은 양자컴퓨팅·슈퍼컴퓨팅·AI 융합 분야에 대한 지원 근거가 신설된 점이다. 양자컴퓨팅의 계산 우위와 슈퍼컴퓨팅의 고속 연산, AI의 학습·추론 능력을 결합해 신약 개발 소재 설계 최적화 문제 등 기존 기술로 풀기 어려웠던 난제를 해결하겠다는 구상이다. 이에 따라 관련 연구개발과 실증, 인력 양성 지원도 가능해졌다. 양자 종합계획에는 양자 AI 활용 촉진과 안전·신뢰성 확보 방안도 포함해야 한다. AI와 양자 기술이 결합할 경우 계산 성능은 높아지지만 보안과 신뢰성 문제가 함께 커질 수 있다는 점을 반영한 조치다. 산업화 지원 장치도 강화됐다. 양자기술 상용화 과정에서 규제가 걸림돌이 될 경우 기업 대학 연구기관 등이 정부에 규제 개선을 신청할 수 있다. 정부는 관련 규제를 정비하거나 규제 특례를 부여하는 방식으로 대응할 수 있다. 양자 분야 소재·부품·장비 공급망 취약 요소 진단과 국내 공급망 확보, 국제 공급망 협력을 위한 사업 지원 근거도 새로 마련됐다. 양자클러스터 지정 기준도 구체화된다. 교통망 등 입지 기준을 명확히 해 양자 산업 거점 조성의 예측 가능성을 높이는 내용이 포함됐다. 규제 개선과 상용화 지원 업무를 수행하는 공무원에게는 경미한 과실에 대한 적극행정 면책 특례도 적용된다. 보안 분야에서는 양자보안체계 구축 의무가 핵심이다. 정부와 지방자치단체 공공기관은 양자내성암호와 양자키분배 등 양자보안기술을 확보하고 적용하기 위한 계획을 수립해야 한다. 양자컴퓨터가 고도화될 경우 현행 공개키 암호체계가 무력화될 수 있다는 우려에 대응하기 위한 조치다. 최근 고성능 AI 모델을 활용한 사이버 공격 가능성이 커진 점도 배경으로 작용한다. AI가 취약점 탐지와 공격 자동화를 빠르게 고도화하고, 양자컴퓨팅이 기존 암호 해독 능력을 키울 경우 국가 핵심 인프라의 보안 체계 전환은 더 이상 미룰 수 없는 과제가 된다. 양자내성암호는 양자컴퓨터로도 풀기 어려운 수학적 난제를 기반으로 하고, 양자키분배는 양자역학 특성을 활용해 암호키 탈취를 탐지·차단하는 방식이다. 국방 분야 활용 근거도 마련됐다. 과기정통부는 국방부 등 관계기관과 협력해 도·감청 방지 통신체계, 스텔스기 탐지가 가능한 양자레이더, 양자항법체계 등을 개발·실증할 수 있게 된다. 양자기술이 통신 보안과 정밀 탐지, 위치·항법 분야의 군사적 경쟁력으로 확장되는 흐름을 반영한 것이다. 양자기술 영향평가도 의무화된다. 국가안보나 국민 생활에 중대한 영향을 미칠 수 있는 분야에서 양자기술을 활용하는 사업은 추진 전에 영향평가를 거쳐야 한다. 기술 도입이 가져올 보안 위험과 사회적 파급효과를 사전에 점검하겠다는 취지다. 이번 개정안은 양자기술을 연구실 단계에서 산업 현장과 공공 인프라로 옮기기 위한 제도적 틀을 마련했다는 점에서 의미가 있다. 그동안 양자 정책은 원천기술 확보와 연구개발에 무게가 실렸지만, 앞으로는 상용화 규제개선 공급망 보안 국방 실증까지 함께 관리하는 구조로 이동하게 된다. 다만 법 시행 이후 과제도 적지 않다. 양자보안체계 구축 의무가 현장에서 작동하려면 기관별 적용 대상과 전환 일정, 기술 기준이 구체화돼야 한다. 양자내성암호 전환은 단순히 암호 알고리즘을 바꾸는 문제가 아니라 기존 시스템과 서비스, 인증 인프라를 함께 점검해야 하는 작업이다. 공공기관과 민간 핵심 인프라의 준비 수준을 끌어올리는 세부 로드맵이 필요하다. 양자 AI 융합도 단기 성과보다 장기 투자가 중요한 영역이다. 신약 개발 소재 설계 국방 보안 등 고부가 분야에서 실제 활용 사례를 만들려면 연구개발 지원뿐 아니라 데이터 인프라, 전문 인력, 실증 환경이 함께 갖춰져야 한다. 정부가 하위법령을 통해 세부 기준을 얼마나 정교하게 설계하느냐가 제도 안착의 관건이 될 전망이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “양자는 AI의 높은 전력 소모와 연산속도 한계를 극복하고 AI 혁신을 한 차원 더 진전시킬 수 있는 핵심 전략기술”이라며 “정부는 대한민국이 AI 이후 시대를 선도할 수 있도록 양자 전 주기에 걸쳐 정책 지원을 강화해 나가겠다”고 밝혔다.2026-05-12 16:59:27
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