Keynote1_최지웅 CEO, 공용준 Cloud본부장, 허영만 DC본부장
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AI 핵심 요약
AI 확산으로 GPU 수요와 데이터 센터의 전력 밀도가 높아지는 가운데, kt cloud는 인프라 공급만으로는 고객의 AI 도입과 운영 부담을 해결하기 어렵다고 진단했다. 이에 GPU·클라우드·데이터 처리·모델 운영을 파트너 생태계로 연결하는 AI Foundry를 추진하고, 온프레미스와 퍼블릭 환경을 아우르는 서비스를 제공하려 한다. 데이터 센터 부문에서는 고밀도 GPU 수용을 위한 냉각·네트워크 기술과 운영 자동화를 강화하고, 구독형 GPU 코로케이션과 운영 플랫폼 등 상품도 소개했다. 규모 확대를 넘어 기술과 운영 역량으로 안정성·효율성을 높이고, 고객 및 파트너와 실제 환경에서 검증하며 함께 생태계를 키우는 것이 핵심 과제라고 강조했다.
- GPU 인프라를 설계할 때는 성능뿐 아니라 전력 밀도, 냉각, 네트워크, 운영 안정성을 함께 고려해야 한다.
- AI 도입을 돕는 플랫폼은 데이터 정제부터 모델 운영까지 이어지는 과정을 연결하고, 기업의 인력·초기 투자 부담도 낮춰야 한다.
- 온프레미스와 퍼블릭 클라우드 환경을 함께 지원하면 고객의 기존 시스템과 규제 요건에 맞춰 AI 서비스를 구성할 수 있다.
- 데이터 센터 운영은 실시간 모니터링에서 장애 예측과 자율 대응으로 발전시키되, 실제 환경에서 검증할 테스트 공간을 마련하는 것이 중요하다.
소개
Tech-based Evolution: Delivering More Value_최지웅_kt cloud CEO kt cloud AI Foundry: 함께 만드는 ‘End-to-End ’ AI 생태계_공용준_kt cloud Cloud본부장 From Scale to Skill: Redefining Data Center Leadership_허영만_kt cloud DC본부장
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