편집장의 Comments 👀

넷플릭스를 켰을 때 마치 내 취향을 꿰뚫은 듯한 추천 콘텐츠가 화면에 등장했던 경험, 한 번쯤 있으실 겁니다. 자주 보는 장르나 좋아하는 배우의 작품이 자연스럽게 화면에 나타납니다. 같은 콘텐츠조차 어떤 이에게는 감성적인 장면을, 또 다른 이에게는 액션 장면을 썸네일로 보여주는 방식도 눈길을 끕니다. 이처럼 우리가 콘텐츠를 고르기 시작하는 순간부터 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 이미 정교하게 작동하고 있습니다.

이와 같은 AI의 능력은 결코 우연히 만들어진 결과가 아닙니다. 이면에는 방대한 데이터를 초고속으로 처리하고, 복잡한 연산을 끊김 없이 수행하는 ‘AI 인프라’가 있습니다. 아무리 뛰어난 AI 알고리즘이라도 안정적이고 효율적인 인프라 없이는 현실에서 제 성능을 내기 어렵습니다.

이번 에브릿띵에서는 겉으로는 드러나지 않지만, AI 기술이 현실에서 작동할 수 있도록 조용히 중심을 잡아주는 AI 인프라에 대해 함께 살펴보려 합니다.

오늘의 에브릿띵 정리

• AI 인프라는 AI가 제대로 학습할 수 있도록 데이터를 모으고 정리하는 전처리 과정, 모델을 학습하고 운영하는 연산 환경, 그리고 서비스를 안정적으로 배포하고 관리하는 시스템을 효율적으로 지원하는 기술적 생태계를 의미합니다.

• AI 인프라는 데이터를 수집하고 정제하는 과정부터 모델의 개발, 학습, 서빙, 그리고 운영과 관리에 이르는 전 과정이 유기적으로 맞물리도록 설계되어야 합니다. 이를 위해서는 먼저 AI 인프라 구축을 위한 요구사항을 명확히 정의해야 합니다.

• AI 기술이 다양한 실시간 서비스에 적용되면서, 인프라 환경 역시 대규모 학습 중심에서 빠르고 유연한 추론 중심 구조로 재편되고 있습니다. 이러한 변화에 효과적으로 대응하려면, 운영 효율성과 확장성을 모두 고려한 맞춤형 AI 인프라 구축 전략이 필요합니다.

AI 전환을 실현하는 숨은 주인공 : AI 인프라의 정의와 워크로드의 변화 🔍

고객 응대, 이미지 생성, 수요 예측, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 AI는 능동적으로 판단하고, 실시간으로 결과를 제공하며 우리의 일상과 산업 전반을 변화시키고 있습니다. 이러한 AI의 작동 원리는 대규모 데이터를 바탕으로 한 알고리즘의 판단력에서 출발합니다. 알고리즘이 실제 환경에서 제대로 작동하려면, 이를 뒷받침하는 인프라가 반드시 필요합니다.

AI 인프라는 단순히 서버나 컴퓨터 하드웨어 장비를 의미하는 것이 아닙니다. AI가 제대로 학습할 수 있도록 데이터를 모으고 정리하는 전처리 과정, 모델을 학습하고 운영하는 연산 환경, 그리고 서비스를 배포하고 관리하는 시스템을 안정적이고 효율적으로 지원하는 기술적 생태계를 뜻합니다. 여기에는 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit, GPU)와 중앙 처리 장치(Central Processing Unit, CPU) 같은 고성능 연산 자원뿐만 아니라, 데이터를 안전하게 보관하고 빠르게 꺼내 쓸 수 있는 저장 공간인 대용량 스토리지, AI 서비스를 독립적으로 실행하는 컨테이너 기반 환경, 그리고 AI 모델을 자동으로 배포하고 관리하는 머신러닝 운영 체계(Machine Learning Operations, MLOps) 등이 포함됩니다.

최근에는 AI 인프라의 역할과 구조도 빠르게 전환되고 있습니다. 고성능 컴퓨팅 자원을 활용해 얼마나 정밀한 패턴을 추출할 수 있는지가 AI 경쟁력을 좌우하던 과거에는 대규모 데이터를 반복 학습해 모델을 정교하게 훈련하는 ‘학습(Training)’ 중심의 워크로드가 인프라 설계의 핵심이었습니다.

하지만 이제는 학습된 모델을 실제 서비스에 적용하고, 사용자 요청에 실시간으로 반응하는 ‘추론(Inference)’ 중심의 워크로드가 중요해지고 있습니다. AI가 사용자와 직접 상호작용하는 서비스일수록 반응 속도는 경쟁력의 핵심 지표가 됩니다. 실시간 답변을 제공하는 챗봇, 사용자 행동을 기반으로 상품을 추천하는 커머스 플랫폼, 이상 거래를 즉시 감지하는 보안 시스템은 모두 추론 기반 AI가 핵심 기술입니다.

또한, 실시간 AI 서비스를 운영하려면 단순한 연산 능력만으로는 부족합니다. 수많은 요청을 동시에 처리하면서도 전력 소모와 인프라 운영 비용을 최소화하는 고효율 전략이 요구됩니다. 이에 따라 기업들은 속도와 효율을 모두 만족시키는 인프라 설계에 집중하고 있으며, 확장성과 유연성을 갖춘 구조를 채택하는 방향으로 나아가고 있습니다.

📊 데이터부터 운영까지, AI 인프라 도입을 위한 고려 사항과 구축 사례

AI를 도입하려는 기업이 가장 먼저 마주하는 현실적인 질문은 AI 인프라를 ‘어떻게 구축할 것인가’입니다. AI 인프라는 단순히 장비 몇 개로 완성되지 않습니다. 데이터를 수집하고 정제하는 과정부터 모델의 개발, 학습, 서빙, 그리고 운영과 관리에 이르는 전 과정이 유기적으로 맞물리도록 설계되어야 합니다. 이를 위해서는 먼저 AI 인프라 구축을 위한 요구사항을 명확히 정의해야 합니다.

① 비즈니스 목표와 문제 정의
AI는 도입 목적에 따라 완전히 다른 방향으로 설계됩니다. 고객 응대 자동화가 목적일 수도 있고, 운영 비용 절감이나 품질 향상이 우선일 수도 있습니다. AI를 통해 해결하고자 하는 비즈니스 과제가 무엇인지 명확히 정의하는 것이 AI 인프라 설계의 시작입니다.

② 데이터 요구사항 정의
AI는 데이터가 핵심입니다. 어떤 데이터를 사용할 것인지, 어디서 수집할지, 어떻게 저장하고 처리할지를 구체적으로 정해야 합니다. 실시간 처리 여부, 보관 기간, 데이터 정합성과 품질 기준도 이 단계에서 함께 설정해야 합니다. 데이터에 대한 명확한 기준이 곧 AI 인프라 설계의 방향을 결정합니다.

③ 보안 및 규제준수 요건
AI가 민감한 데이터를 다루거나 특정 산업 규제를 따라야 한다면, 보안과 규제 준수는 필수 고려사항입니다. 데이터 암호화, 접근 통제, 로그 관리 등 기술적 조치는 물론 산업별 법적 요구사항도 AI 인프라 설계 단계에서부터 반영해야 합니다.

④ 유지보수 및 운영 계획
AI 시스템은 한 번 개발하고 끝나는 프로젝트가 아닙니다. 운영 중에도 모델을 주기적으로 업데이트하고, 시스템 상태를 점검하며, 장애가 발생했을 때는 신속하게 복구해야 합니다.
지속적인 관리와 운영 효율을 고려한 설계 기준이 반드시 필요합니다.

⑤ 예산 및 리소스 계획
AI 인프라는 많은 시간과 자원이 드는 프로젝트입니다. 초기 구축 비용뿐 아니라, 장기적인 유지보수 및 인력 운영 계획까지 포함한 총체적인 예산과 리소스 계획이 필요합니다. 내부 역량만으로 가능한지, 외부 파트너가 필요한지도 이 시점에서 판단해야 전체 프로젝트의 안정성을 확보할 수 있습니다.

📍 LG AI연구원 EXAONE 사례: 고성능 인프라와 효율적인 운영 방식을 확보하다

AI 인프라 구축을 위한 요구사항이 명확히 정의되었다면, 이제 중요한 것은 그 정의들이 실제 환경에서 어떻게 구현되고, 어떤 효과로 이어지는지를 살펴보는 일입니다. 대표 사례 중 하나가 LG AI연구원의 EXAONE 프로젝트입니다.

LG AI연구원은 차세대 AI 기술 개발과 생태계 확산을 선도하는 글로벌 연구 기관으로, 2021년 방대한 데이터를 처리하고 고도의 연산 성능을 요구하는 초거대 AI 모델 ‘EXAONE 1.0’을 시작으로 기술 개발을 이어오고 있습니다. 이후 2024년에는 성능을 고도화한 3.5 버전을, 2025년 3월에는 실시간 추론에 최적화된 ‘EXAONE Deep’을 오픈소스로 공개하며 AI 기술의 진화를 이끌고 있습니다. 특히 EXAONE Deep 구축 과정에서 초거대 AI 모델을 안정적으로 운영하기 위한 AI 인프라 전략을 정교하게 발전시켰습니다.

초기 EXAONE은 빠른 실행과 확장성을 고려해 퍼블릭 클라우드를 활용했습니다. 하지만 EXAONE처럼 장기적으로 대규모 연산을 반복해야 하는 경우, 클라우드 사용량 누적으로 인한 비용 부담이 점차 커지는 문제가 발생했습니다. 이에 따라 LG AI연구원은 ‘비즈니스 목표와 문제 정의’와 ‘유지보수 및 운영 계획’을 재정립했습니다. 결과적으로 고성능 서버를 자체적으로 운용하면서 연산 효율을 높이고 운영 부담도 분산할 수 있도록 온프레미스 환경을 구축하고, 리소스 소모가 비교적 적은 개발·테스트 단계에서는 기존 퍼블릭 클라우드를 유지하는 하이브리드 클라우드 전략을 도입했습니다. 이는 ‘예산 및 리소스 계획’과 ‘운영 유연성’을 함께 고려한 선택으로, 각 환경의 장점을 조합해 효율적인 인프라 운영을 가능하게 했습니다.

AI 인프라, 정답은 맞춤형 구축 전략에 있다 💡

AI 기술이 다양한 실시간 서비스에 적용되면서, 인프라 환경 역시 대규모 학습 중심에서 빠르고 유연한 추론 중심 구조로 재편되고 있습니다. 응답 속도, 처리 효율, 서비스 안정성 등 운영 관점의 요구가 커지면서, AI 인프라는 단순한 기술 선택을 넘어 비즈니스 운영 전반에 영향을 미치는 전략적 요소로 자리잡고 있습니다.

이러한 변화에 효과적으로 대응하려면, 운영 효율성과 확장성을 모두 고려한 맞춤형 AI 인프라 구축 전략이 필요합니다. 모델의 복잡도, 데이터 구조, 실시간성 요구, 보안 및 규제 수준 등 AI 워크로드는 기업마다 다르기 때문에, 일률적인 인프라로는 지속 가능한 운영이 어렵습니다. 따라서 초기 설계 단계부터 목적과 환경에 맞는 체계적 준비가 선행돼야 하며, 기술의 빠른 변화 속도까지 감안한 유연한 대응 전략도 함께 마련되어야 합니다.

LG CNS는 이러한 변화 속에서도 흔들림 없이 인공지능 전환(AI Transformation)을 추진할 수 있도록, AI 인프라 구축 전 과정을 아우르는 토탈 서비스를 제공합니다. 기업의 비즈니스 목표와 AI 활용 목적을 기반으로 요구사항을 정밀하게 정의하고, 설계, 구축, 운영까지 유기적으로 연계하는 엔드 투 엔드 체계를 갖추고 있습니다. 나아가 AI 인프라 사업과 관련된 다양한 글로벌 테크 기업과의 파트너십을 보유하여 급변하는 AI 인프라 기술에 빠르게 대응할 수 있습니다.

특히 GPU 기반의 고성능 연산 인프라, AI 워크로드 특화 아키텍처, 대규모 분산 학습 환경 구성, MLOps 연계 체계 등 AI 도입에 필수적인 요소들을 통합적으로 고려한 인프라 설계를 통해, 기업 맞춤형 운영 환경을 구현할 수 있도록 지원합니다.

AI 인프라는 기업이 어떤 목적과 방식으로 AI를 활용할 것인지에 따라 유연하게 설계되어야 하는 전략적 자산입니다. 이제 기업은 기술 자체보다, 기술을 어떻게 다룰 것인가에 대한 분명한 관점과 준비가 필요한 시점에 와 있습니다.

오늘 에브릿띵은 어떠셨나요? 실시간성과 높은 처리 효율이 요구되는 추론 환경에서 AI 인프라 설계와 운영 방식이 곧 서비스의 완성도를 결정짓는다는 사실을 확인하셨을 겁니다. 급변하는 기술 흐름 속에서 기업이 유연하게 대응하려면, 견고하면서도 확장 가능한 인프라 기반을 미리 이해하고 준비해야 합니다.