[K클라우드 진단]① 클라우드 없는 AI는 모래성…인프라 정책에 관심 쏠리는 이유는?

최근 인공지능(AI)을 둘러싼 글로벌 경쟁이 심화하면서, AI 개발의 핵심 인프라로 꼽히는 클라우드 산업을 활성화하는 것이 국가적 과제가 됐다. 우리 정부 또한 ‘제4차 클라우드 기본계획’을 발표하고, AI 시대 클라우드 전략을 속도감 있게 추진해 나가기로 했다. 하지만 글로벌 빅테크가 주도하는 대표적인 규모의 경제 산업인 클라우드 시장에서 후발주자가 기술 격차를 좁히기는 쉽지 않은 상황이다. 이에 [디지털데일리]는 AI 시대 클라우드 기술의 중요성을 원점부터 분석하는 한편 글로벌 빅테크에 맞선 국내 클라우드 생태계의 도전과제를 면밀히 살펴본다.<편집자주>

[디지털데일리 오병훈기자] 인공지능(AI) 서비스에서 클라우드는 가장 핵심적인 인프라다. 대규모 데이터를 취급해야 하는 거대언어모델(LLM)이 핵심 기술로 급부상한 이후 그 중요성은 더욱 커지고 있다. 정부에서도 이에 발맞춰 각종 지원책을 추가로 공개하는 등 국내 클라우드 산업 활성화에 팔 걷고 나섰다.

그간 클라우드 산업 부흥책 결과가 부진했다는 평가도 나오고 있는 가운데, 업계는 AI 산업과 연계를 강조한 새로운 지원책이 국내 클라우드 산업 분위기를 바꿀 수 있을 지 예의주시하고 있다.

최근 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)는 ‘AI 시대 클라우드 전략’을 주 내용으로하는 ‘제 4차클라우드컴퓨팅 기본계획’을 발표했다. 4차 클라우드 기본계획은 ▲클라우드 도입 전면화 ▲클라우드 경쟁력 제고 ▲클라우드 생태계 활성화 등 3대 과제를 골자로 한다.

AI와 클라우드는 단짝...수준 높은 AI 위해서는 클라우드 기반 탄탄해야

클라우드 산업은 정보기술(IT) 업계가 본격적인 시장을 형성하기 시작한 2000년대 초부터 지속 성장을 거듭해왔다. 구축형(온프레미스) 서버가 가지는 시공간 단점을 극복하고, 보다 효율적인 정보처리, 데이터 전송을 모색하는 과정을 거치면서 IT업계 핵심 산업으로 떠올랐다.

클라우드는 필요에 따라 AI 리소스를 쉽게 확장하거나 축소할 수 있는 유연성을 제공한다. AI 모델이 올바른 답을 내놓으려면 대규모 데이터 학습 과정이 필요하다. 이때 클라우드는 데이터 학습 및 배포에 필요한 대규모 컴퓨팅 파워를 구축형 환경보다 비용 효율적으로 제공할 수 있다.

아울러 클라우드는 대량의 데이터에 대한 효율적인 접근성도 제공한다. 인터넷만 연결돼 있다면, 언제 어디서든 대규모 데이터를 송수신하는 AI 소프트웨어에 접근해 업무를 이어갈 수 있으며, 이는 곧 AI를 이용한 쉬운 협업 시스템이라는 장점으로도 연결된다.

비용효율화 측면에서도 강점이 있다. 클라우드 반대 개념인 온프레미스 시스템 구축에는 막대한 비용이 소모된다. 온프레미스 환경은 AI 컴퓨팅 파워 핵심이되는 그래픽처리장치(GPU)와 마이크로프로세서(MPU) 등 하드웨어 장비를 기업 내부에 직접 구비·관리해야 하기 때문이다. 하지만 클라우드 서비스제공사(CSP)의 솔루션을 활용한다면 연간 구독을 통해 회사 상황에 맞춰 서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), 서비스형 소프트웨어(SaaS) 등 단계별로 AI 클라우드 시스템 구축이 가능하며, 비용도 절감할 수 있다.

지원 정책 실행력 미진…AI와 연계해 분위기 반전시킬 수 있을까

정부도 이같은 클라우드 중요성을 인지하고 다양한 지원책을 펼쳤으나, 앞선 클라우드 산업 지원책에 대해서는 미진하다는 지적이 나온 바 있다.

정부는 국내 클라우드 생태계 활성화 방법 중 하나로 공공부문 내 민간 클라우드를 적용하는 것에 집중한 바 있다. 정부주도 투자를 통해 국내 클라우드 기업의 안정적인 먹거리를 제공하겠다는 취지다. 하지만, 결과는 다소 부진했다. 실제 공공부문 민간 클라우드 이용률은 지난해 기준 11.6%에 그쳤다.

주요 원인으로는 혼란스러운 인증체계가 꼽힌다. 정부부처와 공공기관에 조달하는 과정에서 요구하는 인증체계가 다른 탓에 클라우드 기업들은 클라우드보안인증(CSAP), 정보보호 및 개인정보보호 관리체계 인증(ISMS-P) 등에 모두 대비해야 하는 어려움이 있었다. 최근에는 다층보안체계(MLS)까지 등장하면서 혼란은 한층 가중될 수 있다는 우려도 나온다.

이에 따라 이번에 공개된 4차 클라우드 기본계획이 그간 분위기를 반전시킬 수 있을 것인지를 두고 업계 관심이 쏠리고 있다.

이번 기본계획에서 정부 또한 국내 전반의 클라우드 도입·전환이 더디다는 점을 인정했다. 이에 따라 클라우드 도입률이 낮은 공공·교육·금융·민간 분야 대형과제 추진및 전면화·혁신성 제고 위한 제도 개편을 추진한다는 입장이다. 구체적으로는 교육부나 금융위원회 등 부처에서 진행 중인 AI 관련 정책에 클라우드 도입을 병행한다. 예를 들어 교육부가 주도 중인 ‘AI디지털교과서’ 사업도 민간 클라우드 기반으로 도입하는 식이다.

공공부문 진입장벽으로 지적되던 CSAP 개선도 언급됐다. 망분리 완화 등 국가 보안정책 개편에 따른 여건 변화 등 고려해 CSAP를 손보겠다는 내용도 담겼다. 현행 CSAP에서는 기업이 클라우드 서비스를 공공조달하기 위해 ‘적격성’과 ‘제공역량’ 심사를 거쳐야 한다. 개선안에 따르면 일정 조건을 갖춘 기업에게는 둘 중 하나 항목에 대해서만 심사를 진행한다.

컴퓨팅인프라 확충…국산·글로벌 클라우드 균형 방점

이외에도 정부는 클라우드 경쟁력 제고를 목표로 AI컴퓨팅 인프라 확충을 내세웠다. 국산 AI 반도체를 데이터센터에 적용하는 것을 골자로, 국내 반도체와 클라우드 산업을 모두 활성화하겠다는 계획이다. 클라우드 사업 특성상 대규모 데이터를 취급해야 하기 때문에 데이터센터를 구축해야 하고, 그 과정에서 GPU나 MPU 등 반도체 수급이 필수적이다. 결과적으로 국산 CSP 성장이 국산 반도체 시장 활성화에 일조할 수 있을 것이란 전망이다.

정부는 국산 클라우드 산업 활성화에 집중하되, 그 과정에서 글로벌 클라우드 활용 필요성도 함께 강조했다. 글로벌 클라우드사와 경쟁·협력을 통해 전체적인 국내 클라우드 시장 성장을도모하면서도, 국내 역량을 강화하는 것이 핵심이다. 결과적으로 글로벌 협력과 자주성 두 전략이 조화를 이루는 투트랙 전략을 이어가겠다는 입장이다.

정부는 그간 국산 보호 지향 정책으로 국내 기업들이 성장해 온 긍정 측면도 있었으나, 동시에 국내 전반 클라우드 도입 및 전환이 더뎌지는 현상도 두드러졌다고 봤다. 글로벌 클라우드와 적절한 조화를 통해 전반적인 국내 클라우드 시장 파이를 키우고, 이에 따른 수혜를 국산 클라우드도 누릴 수 있도록 해야 한다는 것이다.

국내 AI 전문가들도 글로벌·국산 클라우드 조화를 강조하고 나섰다. 김종원 광주과학기술원(GIST) AI대학원장은 “단순하게 글로벌 클라우드와 싸우는 상황보다는 적당한 선에서 가이드를 마련해 국산 클라우드 경쟁력을 키울 수 있도록 하는 것이 중요하다”며 “메기효과(막강한 경쟁자가 다른 경쟁자 잠재력을 이끌어내는 효과)를 볼 수 있도록 균형을 잡아주는 정책이 필요한 시기로 보인다”고 덧붙였다.

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