퇴근길 실험실

인공지능이 모든 산업에 깊숙이 스며들고 있는 지금, 그 기반이 되는 인프라는 더 이상 ‘클라우드’라는 추상적 개념만으로는 부족하다. 초거대 연산, 대규모 학습, 실시간 추론을 가능하게 하는 **AI 데이터센터(AI DC)**야말로 AI 생태계를 움직이는 진짜 ‘엔진’이다. ‘AI 데이터센터 알고가기’ 시리즈는 AI DC의 정의부터 에너지 효율, 보안, 분산 전략, 반도체 연계까지 실무적 시각에서 짚어본 5편의 연재 콘텐츠다. 마지막으로 각 편의 핵심 요약과 함께, 앞으로 AI DC 전략을 고민하는 실무자에게 필요한 방향성을 정리해본다.시리즈 요약 정리- 각 편의 제목을 클릭하면 해당 편으로 이동합니다편수제목주요 내용1편AI 데이터센터란? 인공지능 시대의 핵심 인프라AI DC의 정의, 기존 데이터센터와의 ..

AI 데이터센터(AI DC)의 성능은 무엇으로 구성된 서버를 쓰느냐, 그리고 그 연산 자원을 얼마나 잘 활용하느냐에 달려 있다. 이 핵심에는 GPU, HBM, AI 가속기 등 이른바 AI 반도체가 자리하고 있으며, 이들의 발전과 함께 AI DC의 기술 구조도 빠르게 진화하고 있다. 이번 마지막 편에서는 AI 반도체의 주요 종류, 각 반도체에 적합한 인프라 구성, 그리고 향후 AI DC와의 통합 진화 방향을 살펴본다.AI 반도체, 왜 중요한가? AI는 전통적인 CPU 처리 방식으로는 감당하기 어려운 대규모 행렬 연산, 병렬처리, 실시간 추론을 필요로 한다. 이에 따라 GPU를 중심으로 다음과 같은 AI 특화 반도체가 빠르게 등장했다:종류설명대표 기업GPU범용 고성능 병렬 연산엔비디아, AMDNPU신경망 연..

AI 데이터센터(AI DC)의 물리적 인프라는 중앙 집중형일수록 효율이 높지만, 재해 대응, 보안, 서비스 연속성, 지역 균형 발전 등을 고려하면 ‘분산형 설계’가 더 나은 선택일 수 있다. 이번 글에서는 AI DC의 분산 구축 전략과 이를 통해 얻을 수 있는 장점, 그리고 지역 중심 인프라 전략이 왜 중요한지를 살펴본다.중앙집중형의 한계대규모 AI DC를 수도권 또는 특정 지역에만 집중시키면 다음과 같은 리스크가 존재한다:재해 발생 시 전체 서비스 중단 가능성 (지진, 정전, 화재 등)전력, 부지, 냉각수 등 인프라 과밀화지역간 디지털 격차 심화탄소 배출 집중 문제분산형 AI DC란?분산형 AI DC는 다음과 같은 전략에 기반한다:복수 지역에 소규모 또는 중형 규모 AI 전용 데이터센터 구축지역별 AI..

AI 데이터센터는 기업의 ‘두뇌’와 같은 역할을 한다. 막대한 연산 처리와 AI 학습을 담당하며, 그 안에는 기업의 핵심 데이터, 알고리즘, 고객 정보가 담겨 있다. 따라서 AI DC 보안은 단순한 IT 인프라 보안이 아닌, 디지털 자산을 총괄 보호하는 고도화된 통제 체계를 필요로 한다.이번 글에서는 AI DC에서 반드시 갖춰야 할 보안 요소와 실제 위협 사례, 그리고 거버넌스 차원의 대응 방안을 정리한다.왜 AI DC 보안은 특별한가?AI DC는 다음과 같은 특수성을 갖는다:고가의 연산 장비와 반도체 탑재: GPU, AI 가속기 등 고가 자산 존재AI 학습 데이터 및 모델 저장: 기업의 핵심 자산이자 경쟁력의 핵심실시간 대량 연산: 중단 시 피해 규모가 큼다양한 외부 연계: 외부 API, 클라우드, 연..

AI 데이터센터(AI DC)의 가장 큰 과제 중 하나는 폭증하는 에너지 소비다. GPU 서버 수천 대가 동작하는 AI DC는 전통적인 데이터센터에 비해 랙당 전력 소모가 3~5배 이상 높고, 이에 따라 냉각 효율이 생존의 열쇠가 된다.이번 글에서는 AI DC의 에너지 효율성과 냉각 기술의 현재와 미래를 집중적으로 살펴본다.왜 AI DC는 전기를 많이 쓰는가?기존 데이터센터는 웹서버, 업무시스템, DB 중심의 CPU 서버를 기반으로 한다. 하지만 AI DC는 다음과 같은 요소로 인해 압도적인 에너지 소비 구조를 갖는다.GPU 서버는 CPU보다 단위 전력당 연산량은 높지만 절대 전력 소모량은 크다AI 학습은 수백~수천 개의 병렬 처리 GPU를 장시간 가동시킨다고속 스토리지, 네트워크 스위치 등 부대 장비의 ..

인공지능(AI)은 이제 단순한 기술 트렌드를 넘어 산업 전반을 뒤흔드는 ‘플랫폼 기술’로 자리 잡고 있다. 자연어처리, 이미지 생성, 자율주행, 금융 분석 등 거의 모든 분야에서 AI의 활용이 급격히 확대되면서 이를 뒷받침할 물리적 인프라, 즉 **AI 데이터센터(AI DC)**의 중요성이 빠르게 부각되고 있다. 이번 시리즈의 첫 번째 편에서는 AI 데이터센터가 무엇인지, 기존의 데이터센터와 어떤 차이가 있는지, 그리고 왜 지금 이 시점에서 ‘AI DC’가 중요한지를 짚어본다.AI 데이터센터란 무엇인가?AI 데이터센터(AI Data Center)는 고성능 인공지능 연산을 위한 컴퓨팅 자원을 집중적으로 수용한 전용 데이터센터를 의미한다. 일반적인 웹 서비스나 업무 시스템을 운영하는 전통적인 데이터센터와 달..

ERP는 한 번의 프로젝트가 아니다. 그것은 ‘일하는 방식을 새로 짜는 일’이며, ‘변화를 경영하는 여정’이다. 이 시리즈의 시작에서 우리는 ERP를 도입하기 전 확인해야 할 것들로 시작했고, 산업별 전략과 예산, 운영, 체크리스트까지 하나하나 현실적인 관점에서 정리해왔다. 이번 마지막 글에서는 지금까지 다룬 핵심 내용을 요약 정리하고, ERP 도입을 고려 중인 기업들에게 전하는 실질적인 조언과 메시지를 담아본다.ERP는 ‘도구’가 아닌 ‘운영 전략’이다많은 기업들이 ERP를 ‘시스템 구축’으로만 접근하지만, ERP는 전사 운영의 흐름을 통합하고 조율하는 경영 전략의 도구다. 결국 ERP를 통해 바꾸고자 하는 것은 시스템이 아니라 ‘사람이 일하는 방식’이다.도입 목적 없이 기능 중심으로 추진하면 실패한다..

ERP 도입을 고려하는 기업은 비슷한 질문을 반복해서 던진다. “우리 회사는 너무 작지 않을까?”, “커스터마이징 없이 가능할까?”, “클라우드도 안전할까?”, “구축까지 얼마나 걸릴까?” 이번 글에서는 영림원소프트랩 ERP(K-System Ace, SystemEver) 도입과 관련해 실무자, 경영진, IT 담당자가 자주 묻는 질문을 항목별로 정리했다. ERP 추진 초기 단계에서 빠르게 방향을 잡는 데 도움이 되는 실전 FAQ 모음이다.1. 우리 회사도 ERP가 필요할까?A. 필요하다. ERP는 규모가 아닌 '업무 복잡도'로 판단해야 한다.거래처 수, 발주량, 품목 수, 직원 수, 인건비 규모가 늘어나면 수작업 한계를 느끼게 된다.특히 중견/중소기업은 초기에 체계화하지 않으면 향후 성장 시점에 더 큰 혼..

ERP 프로젝트는 구축보다 정착이 더 어렵다. 시스템을 ‘완성’했다고 해도, 사용자가 이를 일상 업무에 활용하지 못하면 실패한 프로젝트나 다름없다. 특히 영림원소프트랩 ERP처럼 업무 프로세스를 중심으로 설계된 시스템은 사용자 적응도가 정착의 핵심이 된다.이번 글에서는 ERP 오픈 이후 사용자 교육을 어떻게 기획하고, 조직에 어떻게 안착시킬지를 다룬다. Key-user 중심 교육, 매뉴얼 전략, 교육 포인트, 정착기 모니터링 전략까지 실무에 바로 적용 가능한 방법을 소개한다.교육 대상별 분류 전략ERP 교육은 ‘전사 사용자 일괄 교육’이 아닌, 역할별·업무별로 나눠서 진행해야 효과가 높다. 다음과 같은 분류가 일반적이다.대상 그룹주요 교육 내용교육 방식대상 그룹주요 교육 내용교육 방식Key-user프로세..

ERP 도입 프로젝트는 수개월에서 1년 이상 소요되는 장기 과제다. 이 과정에서 프로젝트가 잘 흘러가고 있는지를 객관적으로 점검할 수 있는 기준이 반드시 필요하다. 특히 실무자 입장에서는 "지금 무엇을 해야 할까?", "이 단계에서 놓치면 안 되는 건 무엇일까?"를 체크할 수 있는 리스트가 절실하다. 이번 글에서는 영림원소프트랩 ERP(K-System Ace, SystemEver)를 도입하는 기업들이 참고할 수 있는 단계별 실무 체크리스트를 제공한다. 분석부터 오픈까지 각 단계에서 반드시 확인해야 할 핵심 항목을 항목별로 정리했다.분석 단계 체크리스트항목설명체크도입 목적 정의ERP 도입 배경 및 기대 효과 문서화☐현행 프로세스 정리주요 부서 업무 흐름 및 이슈 정리☐조직 구성PM, Key-user, TF..