내 손안의 USB는 점점 사라지는데, 왜 세상에는 거대한 데이터센터가 많이 생겨나고 있을까요? 이동형 저장장치, 드라이브와 클라우드의 차이점은 무엇일까요? 사진과 문서를 저장하기 위해서라면 이미 충분할텐데요. 하지만 우리가 '클라우드'라고 부르는 이 구름 너머에서는 지금 인류 역사상 가장 뜨거운 '지능 전쟁'이 벌어지고 있습니다.
AI 시대가 막을 열면서 많이 들어본 GPU, 그런데 AI에는 GPU가 왜 필요할까요? 내 폰 안의 소중한 사진부터 세상을 놀라게 한 AI 비서까지, 이 모든 것을 가능하게 만드는 클라우드와 데이터센터의 비밀, 그리고 그 중심에서 핵심 병기로 떠오른 GPU의 정체를 쉽게 풀어드리겠습니다.
목차
클라우드? 드라이브? 저장소인데 차이는 무엇
클라우드(Cloud)는 인터넷을 통해 언제 어디서든 필요한 컴퓨팅 자원을 대여하여 사용하는 서비스입니다. 가지고 있는 파일을 저장하는 것, 서비스를 다운받아 이용하는 것, 개발자가 프로그램을 만들 수 있는 가상의 공간을 대여하는 것, 그리고 서버나 하드디스크 등 기계가 필요할 때 가상의 인프라를 활용하는 것 등이 포함됩니다.
드라이브(Drive)는 실제 현실에서 구동되는 기기, 장비를 말합니다. 컴퓨터, 휴대폰, 서버실 등을 아우르는 용어죠. CD, USB, HDD 등 이동형 저장 장치도 모두 드라이브에 포함됩니다.
클라우드가 왜 필요할까요? 이미 우리에겐 파일을 저장하고, 온라인 작업을 할 수 있는 기계가 있는데 말이죠. 다양한 이유로 클라우드 서비스를 사용하게 되는데요. 개인의 경우, 요즘 휴대폰으로 사진, 영상 촬영을 많이 하죠? 휴대폰을 변경하더라도 데이터를 그대로 새로운 휴대폰으로 옮겨주기 때문에 휴대폰 기계 안에 저장되는 사진 등의 파일은 점차 쌓여만 가죠. 어느덧 기계가 감당할 수 있는 양을 넘었을 때, 파일을 정리하고 지우는 방법도 있겠지만, 기계가 아닌 가상의 인터넷 공간에 파일을 저장해 놓고 필요할 때마다 다운로드 받거나 확인하는 방법도 있죠. 이 때 사용하는 것이 구글 드라이브, 네이버 MYBOX, iCloud 라는 이름의 클라우드 서비스 입니다.
이 개념 그대로 기업, 단체 등 규모가 있는 집단에 대입해보죠. 화재, 지진 등 재해나 도난, 탈취 등 여러 물리적 이슈로 문서가 훼손되거나, 다른 공간에 있는 동료와 자료를 공유하는 등의 다양한 이유로 일반적인 회사들도 요즘엔 종이 서류보다는 문서 작업을 온라인으로 많이 합니다. 그리고 그 양은 개인과 비교할 수 없을만큼 많고, 보안이나 유지의 중요성도 훨씬 높겠죠. 파일을 저장하는 것 뿐만 아니라 IT 회사의 경우 프로그램, 모바일 앱을 만들고 데모 버전을 가동해볼 수 있는 공간이 필요하기도 하고요. 이런 것들이 AWS, 마이크로소프트의 Azura, 카카오엔터프라이즈의 카카오클라우드 라는 이름의 기업용 클라우드 서비브 입니다.
개인, 기업이 보유한 정보, 파일의 개수가 기하급수적으로 증가하고 있고, 코로나19 이후 급진전된 세계화와 다양한 업무 환경 속에서 공유의 중요성이 높아지면서 가상의 인터넷 공간에 정보를 저장하고 보관하고 활용하는 클라우드 서비스는 더욱 중요해지고 있습니다.
인터넷에 저장하는데 데이터센터는 왜 필요해?
요즘 클라우드 산업을 이야기할 때 같이 언급되는 것, 바로 데이터 센터입니다. 우리나라에서도 각 지자체에서 데이터센터를 유치하기 위해 뜨거운 경쟁이 이어지고 있고요. 그리고 AI 산업의 성장과도 연결됩니다.
과거에도 데이터센터는 존재했습니다. 여기서 말하는 과거는 AI 산업이 지금처럼 확장되기 전, 즉 클라우드 서비스가의 주요 역할이 저장과 전달이었을 때를 말합니다. 구글 사이트, 티스토리 사이트를 연결하고 보여주는 웹 서핑, 사진이나 문서를 보관하는 데이터 저장, 인터넷 뱅킹이나 온라인 쇼핑 등 온라인에서 일어나는 다양한 작업을 진행시켜주는 처리가 인터넷을 사용하는 주목적이었던 시절이 있었습니다. 이 때는 시키는 일을 정확한 순서대로 수행하는 역할만 하면 됐습니다. 이 때 사용되던 것이 바로 CPU, 중앙처리장치입니다. 데이터센터는 두뇌 역할을 하는 CPU, 데이터를 담아두는 스토리지, 그리고 네트워크로 구성되어 있었습니다.
그러나 AI 시대에는 GPU, 그래픽처리장치가 추가되었습니다. 최근 엔비디아의 H100에 대해 많이 들어보셨을텐데요. 이제 인터넷에서 AI 에이전트가 등장하면서 순서대로 일을 처리하는 것 뿐만 아니라, AI가 스스로 생각하고 추론해서 업무를 처리하고 그 결과를 통보해주고 있기 때문입니다. 이를 위해 AI는 천문학적인 데이터를 학습하고 있는데요. 똑똑한 두뇌인 CPU는 굵직한 업무(순서대로 수행하기)를 처리하는데 적합하다면, GPU는 작고 반복적인 업무를 수도 없이 처리하는데 어울립니다. 수학 교수가 세기의 난제를 푸는 것이 CPU의 업무와 같다면, 초등학생 수만 명이 구구단을 풀이하는 것이 GPU와 같은 것이라고 볼 수 있죠. 이렇듯 GPU는 정말 많고 작은 업무(세상에 퍼져있는 데이터를 학습)를 빠르게 해냄으로써 스스로 성장하는 AI 에이전트에 꼭 필요한 장치입니다. 그래서 현재의 데이터센터에는 예전처럼 CPU, 스토리지, 네트워크가 있고 여기에 GPU가 추가되었다고 보면 됩니다.
AI로 인한 데이터센터, 클라우드 산업 전망
AI 시대에 돌입하면서 클라우드 업계는 단순한 저장소를 제공하는 단계를 넘어, AI 구동을 위한 지능형 공장으로 탈바꿈하고 있습니다. 포춘비즈니스 인사이트에 따르면, 클라우드 컴퓨팅 시장은 2026년 약 9,053억 달러에서 2030년 2조 달러 규모로 확대될 것으로 보입니다. 데이터 저장이나 SaaS 형 서비스보다는 AI 모델을 개발하고 운영할 수 있는 PaaS 플랫폼 서비스와 LaaS 인프라 서비스가 성장을 주도한다는 예측입니다.
이에 따라 GPU 확보는 개별 기업들의 목표를 넘어 국가적 과제로 대두되는 중입니다. 작년 경주 APEC 때 엔비디아의 젠슨 황 대표가 내한해 대한민국 정부와 GPU 26만 장 판매를 체결했다는 소식은 세계적인 이슈였습니다. 현존하는 가장 높은 성능의 엔비디아 GPU 확보는 각 국가간 치열한 물밑경쟁으로 이어지고 있습니다. 아울러 아마존, 마이크로소프트, 구글 등 빅테크 기업들은 AI 산업을 위해 천문학적 투자를 이어가고 있습니다.
관련 산업도 뜨겁습니다. GPU가 사용되면서 발생하는 열기를 식히기 위한 액침 냉각 기술, 거대한 전기를 발생시키고 이를 운반할 전선 관련 산업 등 새로운 시대가 열리며 새로운 시장도 열리고 있는 모습입니다.
클라우드는 단순히 파일을 맡기는 창고에서, AI라는 엔진을 돌려 지능을 생산하는 미래형 공장으로 진화했습니다.
이제 데이터센터가 얼마나 많은 GPU를 보유했는지가 그 기업, 나아가 그 국가의 경쟁력을 결정짓는 척도가 되었습니다. 보이지 않는 구름위에서 벌어지는 거대한 변화가 우리의 일상과 비즈니스를 어떻게 바꿔놓을지, 그 여정은 지금도 진행 중입니다.