네이버클라우드, AI 팩토리 승부수는 '풀스택' [현장+]
제목 연관성·주요 수치·시장 영향·향후 전망을 기준으로 핵심 문장을 선별한 요약 브리핑입니다.
핵심 포인트
- 네이버클라우드가 인공지능(AI) 팩토리 사업의 승부수로 '풀스택' 역량을 내세웠다.
- 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 공급하는 데 그치지 않고 데이터센터의 전력·냉각부터 클라우드, AI 모델과 서비스 운영까지 전 과정을 직접 아우르는 방식이다.
- AI 수요가 학습 중심에서 추론·피지컬AI로 빠르게 확대되는 만큼 인프라와 플랫폼, 서비스가 결합된 구조가 경쟁력을 좌우할 것이라는 판단이다.
본문
네이버클라우드가 인공지능(AI) 팩토리 사업의 승부수로 '풀스택' 역량을 내세웠다. 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 공급하는 데 그치지 않고 데이터센터의 전력·냉각부터 클라우드, AI 모델과 서비스 운영까지 전 과정을 직접 아우르는 방식이다. AI 수요가 학습 중심에서 추론·피지컬AI로 빠르게 확대되는 만큼 인프라와 플랫폼, 서비스가 결합된 구조가 경쟁력을 좌우할 것이라는 판단이다. 김지훈 네이버클라우드 이사는 1일 서울 서초구 엘타워에서 열린 'AI-클라우드 빅테크2026'에서 "고밀도 GPU에 맞는 전력·냉각 인프라를 설계하고 운영하는 데이터센터 역량부터 AI 모델을 만들고 다양한 서비스를 운영한 경험까지가 네이버의 차별화된 AI 풀스택 역량"이라고 말했다. 네이버클라우드가 AI 팩토리에 힘을 싣는 배경에는 GPU 수요 구조의 변화가 있다.
여기에 AI 에이전트가 확산되면 하나의 요청을 처리하는 과정에서도 여러 모델과 도구가 반복적으로 호출돼 GPU 사용량이 더 늘어날 수 있다.
김 이사는 "학습은 소수 AI 빅테크들이 중심이지만 추론은 전 세계 모든 기업이 사용하게 된다"며 "추론은 과거 인터넷이나 스마트폰처럼 IT 환경에서 하나의 영역이 되고 있다"고 말했다. 로봇과 제조 설비처럼 현실 세계에서 움직이는 AI가 확산되면 중앙 데이터센터뿐 아니라 실제 산업 현장에서도 AI 연산이 필요해진다. 네이버클라우드가 내세운 AI 팩토리 전략의 핵심은 GPU 공급 자체가 아니다. 고밀도 GPU를 수용할 수 있는 데이터센터를 설계하고 전력·냉각을 운영하는 역량부터 클라우드 플랫폼, AI 모델 개발과 실제 서비스 운영 경험까지 하나의 체계로 묶는 것이 목표다. 여기에 국방·금융 등 데이터 주권이 중요한 분야를 대상으로 폐쇄형 클라우드를 구축해온 경험도 AI 팩토리 사업의 기반이다.
학습보다 커지는 추론…AI 팩토리 수요 넓어진다김지훈 네이버클라우드 이사는 1일 서울 서초구 엘타워에서 열린 'AI-클라우드 빅테크2026'에서 "고밀 네이버클라우드가 인공지능(AI) 팩토리 사업의 승부수로 '풀스택' 역량을 내세웠다.