INSIDE NHN

불과 얼마 전까지만 해도 기업 혁신의 화두는 ‘디지털 전환(DX)’이었어요. Uber, Netflix, Youtube 등 우리가 매일 접하는 서비스들도 ‘클라우드’라는 인프라 혁신이 없었다면 지금의 성공은 상상하기 어려워요.

이처럼 지난 10년간 클라우드를 도입한 기업이 빠르게 온라인 비즈니스를 런칭하고, 모바일 서비스까지 사업 범위를 확장하며 새로운 수익을 창출한 사례를 쉽게 생각해 볼 수 있죠.

그리고 이제는 AI가 모든 산업을 흔들고 있어요. 챗GPT와 같은 생성형 AI가 DX를 넘어 새로운 전환기를 열고 있는 이 흐름을 'AI 전환', 즉 'AX(AI Transformation)'라고 부릅니다. 

이 흐름에 따라, 지난 10월 15일에는 과학기술정보통신부, 산업통상부, 중소벤처기업부 3개 부처 장관이 모여 국내 산업계의 AX 확산을 위해 원팀으로 힘을 합치자는 약속도 했죠.

AX란 무엇인가요?

AX(AI Transformation, 인공지능 전환)는 인공지능(AI)을 기반으로 한 기업의 혁신을 의미해요. 단순히 Chat-GPT를 업무에 이용하는 차원이 아니라, AI가 기업의 의사결정과 업무 프로세스의 핵심이 되어, 완전히 새로운 가치를 만들어내는 변화를 뜻하죠.

1990년대 인터넷이 등장했을 때를 떠올려볼까요? 

처음엔 단순히 홈페이지 하나 만드는 것으로 시작했지만, 결국 전자상거래부터 소셜미디어까지 완전히 새로운 비즈니스 생태계를 만들어냈습니다. AX도 마찬가지예요. AI의 자동화, 예측, 최적화 능력이 사회 전반을 관통하면서 기존에는 상상하지 못했던 부가가치를 만들어낼 것이라고 여겨지고 있어요.

Gartner는 “AI는 더 이상 실험이 아니라, 기업 생존의 조건”이라고 강조하며, 향후 2030년까지 AI가 전 세계 GDP의 14%를 끌어올릴 것으로 전망했습니다. 

AX가 왜 필요할까요?

2023년에 발표된 KPMG 조사(KPMG global tech report 2023)에 따르면, 기업들이 향후 3년 내 단기 목표 달성을 위해 가장 중요하게 여기는 기술은 'AI'와 '머신러닝'입니다. 응답한 기술 전문가의 절반 이상(57%)이 AI·머신러닝을 최우선 순위로 꼽았어요. 특히 기술 투자로 빠르게 성과를 내고 있는 선도 기업의 경우, 무려 68%가 AI·머신러닝을 “단기 성과 달성에 필수적”이라고 답했죠.

데이터와 AI는 기업에 두 가지 방식으로 중요해요.

첫째, 더 나은 의사결정을 내리도록 도와줍니다.

둘째, 보이지 않는 것을 보이게 할 수 있습니다. 

예를 들어, 제약 업계에서는 새로운 프로세스를 개발하려면 근거가 필요하고, 우리는 방대한 데이터를 가지고 있습니다. 그러나 빅데이터를 분석하는 데에는 인간 두뇌의 한계가 있죠. 그때 필요한 것이 바로 AI에요. 빅데이터와 AI의 결합은 우리가 처음에는 볼 수 없었던 것을 찾아내도록 도와주죠.

(미쓰비시다나베제약 CDO 마사시 카네코 Mitsubishi Tanabe Pharma Corporation CDO Masashi Kaneko)

단순한 디지털화만으로는 더 이상 차별화가 어렵습니다. 경쟁사와 똑같은 환경인데 우리 기업이 경쟁 우위를 차지하기는 어렵기 때문이죠. 고객은 맞춤형 경험을 기대하고, 시장은 자동화·예측 분석을 요구해요. 시장은 이제 기업의 진정한 경쟁력을 자동화된 의사결정, 정확한 예측력, 개인화된 서비스 제공 능력이라고도 평하고 있어요.

AX와 DX의 차이는 무엇인가요?

▲DX: 손님이 식당에서 종업원에게 직접 주문하던 방식을 키오스크나 앱 주문으로 바꾸는 것

▲AX: 고객의 과거 주문 내역과 날씨, 시간대를 분석해 메뉴를 추천하는 것

DX(Digital Transformation)는 디지털 기술을 도입하여 생산 효율성과 고객 경험을 높이는 것이 목적이에요. 한마디로 정리하면 DX는 아날로그를 디지털로 바꾸는 것이죠. 종이 서류를 전자문서로, 오프라인 매장을 온라인 쇼핑몰로, 수기 업무를 시스템 기반으로 바꾸는 것이 핵심이었어요.

반면 AX는 '머신러닝', '생성형 AI', 'AI 에이전트' 등 AI 중심의 기술을 비즈니스 전반에 적용하여 새로운 가치를 창출하는 것에 초점을 맞춥니다. 이미 디지털화된 프로세스에 AI가 들어가 스스로 학습, 예측, 더욱 정교한 최적화 단계로 접어들게 되죠.

DX 전성시대 vs AX 부상기

DX가 급부상하던 2010년대는 클라우드와 스마트폰이 혁신을 쌍끌이했어요. 앞서 언급한 Netflix, Uber, Instagram과 같은 사례가 대표적이에요.

• 2011년 아이폰 열풍과 함께 모바일 퍼스트 전략 확산 

• 국내의 경우 2012 - 2017년까지 스마트폰 대중화

• 2015년경 아마존 AWS 등 클라우드 서비스 대중화

• 2018년 무렵 빅데이터 분석 붐 확산: 데이터 기반 의사결정, 대량의 데이터를 처리하고 운영하는 것이 중요한 문제로 등장함

AX는 2020년대 들어 GPU 장비의 발전과 생성형 AI(ChatGPT, Claude 등)의 등장을 계기로 폭발적으로 가속화되었어요.

• 2022년 말 ChatGPT 출현으로 생성형 AI 시대 시작

• 2023년 GPT-4, 미드저니 등 멀티모달 AI* 확산

• 2024년부터 기업용 AI 도입 본격화**

*멀티모달 AI: 텍스트, 음성, 이미지, 영상 등 여러 가지 형태(모달리티, modality)의 데이터를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 인공지능(텍스트만으로 동작하는 것이 아닌, 복합적인 입력을 학습하고 활용) 

** Stanford HAI의 2025 AI Index Report에 따르면, 2024년의 조직 중 78%가 최소한 하나의 업무에서 AI를 활용했다고 응답

인프라 관점에서 본 AX와 DX의 차이점

📟DX 인프라: 클라우드 컴퓨팅, DB, API 연동이 핵심

DX가 강조된 때에는 클라우드 서버, 데이터베이스, API 연동이 핵심이었어요. 데이터를 모으고, 저장하고, 시스템끼리 연결하는 것이 가장 중요하기 때문이에요. 웬만한 클라우드 서비스만 있으면 DX 인프라는 충분히 구축할 수 있었죠.

🔎AX 인프라: AIDC, GPU 클러스터 등 AI 전용 인프라가 핵심

AX는 기존의 클라우드 인프라와는 전혀 다른 차원을 요구해요. 단순한 서버 자원만으로는 감당할 수 없고, 대규모 AI 연산을 전제로 한 고성능 GPU와, 이를 뒷받침할 초고속 네트워크, 대용량 스토리지가 필수적이죠. 여기에 방대한 데이터와 막대한 연산 부하를 처리할 수 있도록, 확장성과 안정성을 모두 갖춘 클라우드 아키텍처가 요구돼요.

GPU 운영 경험은 AI 인프라에서 가장 중요한 차별화 요소에요. 예를 들어 ChatGPT-3 모델을 학습시키는 데만 수천 개의 GPU가 동시에, 한 달 이상 가동돼야 했어요. 이 정도 규모의 GPU는 단순히 확보만 한다고 끝나는 것이 아니라, 막대한 전력 소모와 발열을 관리할 수 있어야 안정적으로 운영할 수 있습니다.

GPU가 수천 장 단위로 돌면 발열은 기하급수적으로 늘어나고, 이를 제어하기 위한 수랭식 냉각, 전력 최적화, 데이터센터 운영 노하우가 뒷받침되지 않으면 학습은커녕 장비 유지조차 어려워요. 따라서 AX 인프라를 제대로 구축하고 운영해 본 경험 자체가, 단순한 장비 보유보다 훨씬 더 큰 경쟁력이 됩니다.

NHN 클라우드: 검증된 AI 인프라 전문가

DX 시절에는 일반적인 클라우드 서비스면 충분했지만, AX에는 AI 전문 인프라가 필요합니다. GPU 클러스터부터 MLOps 환경, 대용량 데이터 처리, AI 모델 서빙까지 AI에 특화된 기술 스택 없이는 제대로 된 AX를 구현하기 어렵기 때문이에요.

NHN 클라우드는 고성능 연산이 요구되는 워크로드에 필요한 

대규모 GPU 인프라를 안정적으로 공급·운영할 수 있는 역량을 갖추었습니다. 

NHN 클라우드는 2023년 10월부터 광주 국가AI데이터센터를 운영하며 873개 기관의 1,300여 개 AI 과제를 지원해 왔어요. 이는 단순한 인프라 제공을 넘어 다양한 AI 프로젝트의 특성과 요구에 맞춰 GPU 인프라를 운영하고 최적화한 경험을 쌓아왔다는 것을 의미합니다. 

최근에는 국가 GPU 확보 사업에서 최다 구축 사업자로 선정되었어요. 수랭식 클러스터 기반 대규모 데이터센터 운영 경험을 바탕으로 AI 연구기관, 스타트업, 공공기관에 이르기까지 다양한 산업군의 고성능 인프라 수요를 충족하고 있죠.

이처럼, NHN 클라우드는 국내 최고 수준의 GPU 인프라와 다양한 산업 현장에서 검증된 운영 경험을 기반으로, 기업이 안심하고 AX 여정을 시작할 수 있도록 지원하고 있습니다.

클라우드, AI에 대한 더 많은 정보가 필요하시다면 NHN 클라우드 블로그에서 확인하실 수 있습니다.

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