네오클라우드란? 생성형 AI 시대 새로운 클라우드 개념부터 전망까지
네오클라우드라는 용어를 들어보신 적 있나요? 2024년 후반부터 AI 관련 기사와 글로벌 기술 기업의 발표에서 이 단어가 자주 등장하고 있습니다.
특히 NVIDIA 젠슨 황 CEO가 GTC 2024에서 AI 인프라가 기존 클라우드와는 다른 방식으로 재편될 것이라고 밝히면서, 네오클라우드는 생성형 AI 시대를 설명하는 핵심 개념으로 자리 잡았습니다. *출처: NVIDIA 공식 블로그
생성형 AI 모델의 규모와 연산량은 빠르게 증가하고 있고 GPU 수요도 크게 늘고 있습니다.
이 과정에서 기존 클라우드만으로 해결하기 어려운 한계들이 드러났고, 이를 보완하기 위해 등장한 인프라가 네오클라우드입니다.
생성형 AI 프로젝트를 진행하다 보면 모델 규모는 커지는데 인프라는 따라오지 못하는 상황이 생기곤 합니다.
네오클라우드는 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 AI 전용 클라우드 인프라입니다.
이 글에서는 네오클라우드의 개념부터 기존 클라우드와의 차이, 그리고 실제 도입 방법까지 살펴보겠습니다.
네오클라우드: 생성형 AI에 특화된 클라우드 인프라
네오클라우드는 생성형 AI 학습과 추론을 중심으로 설계된 클라우드 인프라를 의미합니다.
기존 클라우드는 웹서비스 운영, 동영상 스트리밍, 사내 시스템 호스팅처럼 다양한 범용 워크로드를 처리하도록 설계됐지만, 네오클라우드는 GPU 중심, 고속 네트워크 중심, 대규모 데이터 처리 중심이라는 명확한 목적을 갖고 설계됩니다.
여러 장의 GPU를 하나의 시스템처럼 묶어 운용하고 NVLink·InfiniBand 기반 고속 연결을 통해 GPU 간 통신 지연을 줄입니다.
대규모 데이터를 안정적으로 처리하는 병렬 스토리지를 갖추고 AI 학습과 추론에 필요한 소프트웨어 스택을 기본 탑재해, 복잡한 설정 없이도 바로 실험을 시작할 수 있습니다.
GPU 중심 설계: 여러 장의 GPU를 하나의 시스템처럼 묶어 운용
고속 네트워크: NVLink·InfiniBand 기반으로 GPU 간 통신 지연 최소화
대규모 데이터 처리: 병렬 스토리지로 안정적인 데이터 처리
AI 최적화 스택: 복잡한 설정 없이 바로 실험을 시작할 수 있는 소프트웨어 환경
💡 용어 설명
NVLink: GPU 간 고속 직결 기술
InfiniBand: 대규모 연산용 고대역폭 네트워크
왜 네오클라우드가 필요해졌을까
네오클라우드가 필요한 3가지 이유
생성형 AI 확산 속도는 매우 빠르지만 기존 인프라 환경은 이를 충분히 뒷받침하기 어려웠습니다.
기존 클라우드는 다양한 작업을 폭넓게 처리하기 위해 설계된 구조이기 때문에, 생성형 AI처럼 연산량이 큰 작업에서는 병목이 쉽게 생기기 때문입니다.
이렇게 크게는 세 가지의 이유로 네오클라우드가 등장하게 되었다는 것을 알 수 있습니다.
첫째, GPU 확보 지연입니다.
Gartner 2024 조사에 따르면 AI 기업의 약 3분의 1이 GPU 확보에 2~4주, 일부는 3개월 이상 대기해야 했습니다. GPU가 확보되지 않으면 실험과 개발 일정 전체가 지연됩니다.
둘째, 모델 규모의 확대입니다.
GPT, Claude, Gemini 등 최신 모델은 매년 파라미터 수가 증가하고 멀티모달 기능이 확장되면서 필요한 연산량도 함께 크게 늘고 있습니다. 일반 네트워크 기반 환경에서는 분산 학습 시 GPU 간 통신 지연이 발생해 효율이 떨어지는 구간이 생깁니다.
셋째, 비용 예측의 어려움입니다.
기존 클라우드의 GPU 요금 구조는 복잡하고 변동 폭도 커 장기적인 비용 관리가 어렵습니다. 네오클라우드는 GPU 중심의 단순 요금 구조를 제공하는 경우가 많아 비용 예측이 상대적으로 수월합니다.
아래 표에서 간단히 기존 클라우드와 네오클라우드를 비교해보았습니다.
구분 | 기존 클라우드 | 네오클라우드 |
목적 | 범용 워크로드 | 생성형 AI 전용 |
GPU 확보 | 지연 발생 많음 | 가용성 높음 |
네트워크 | 일반 이더넷 | NVLink・InfiniBand |
비용 | 복잡·예측 어려움 | GPU 중심 단순 구조 |
성능 | 분산 학습 시 병목 | AI 학습・추론 최적화 |
네오클라우드의 핵심 기술 요소
네오클라우드가 어떻게 기존 클라우드보다 빠르고 효율적으로 AI 워크로드를 처리하는지 핵심 기술을 살펴보겠습니다.
GPU 클러스터링
여러 장의 GPU를 하나의 논리적 시스템으로 묶어 운용합니다. 단일 GPU로는 처리할 수 없는 대규모 모델도 수십~수백 개의 GPU를 동시에 활용해 학습할 수 있습니다.
고속 인터커넥트
NVLink 같은 서버 내 GPU 간 직접 연결로 데이터 전송 속도를 최대 900GB/s까지 높입니다.
InfiniBand 서버 간 연결을 위한 고대역폭 네트워크로, 일반 이더넷 대비 지연시간을 1/10 수준으로 줄입니다.
병렬 스토리지 시스템
수백 TB~PB 규모의 학습 데이터를 여러 GPU가 동시에 읽고 쓸 수 있도록 병렬 파일 시스템을 제공합니다. 데이터 로딩이 병목이 되는 것을 방지합니다.
AI 최적화 소프트웨어 스택
CUDA, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers 등 AI 개발에 필요한 라이브러리가 사전 설치되어 있어 복잡한 환경 설정 없이 바로 실험을 시작할 수 있습니다.
네오클라우드 대표 기업
해외에서는 CoreWeave가 생성형 AI 특화 인프라 기업으로 가장 널리 언급되고 있습니다. Lambda Labs는 개발자 친화적인 GPU 클라우드를 제공하며, Crusoe Cloud는 친환경 기반 인프라에 강점이 있습니다. Voltage Park 역시 대규모 GPU 클러스터를 제공하며 연구기관 수요를 확보하고 있습니다.
국내 시장의 움직임
국내에서도 네이버 클라우드, KT 클라우드 등이 AI 전용 인프라를 강화하고 있으며, 중소 규모의 AI 전문 클라우드 업체들이 등장하고 있습니다. 몬드리안 AI 역시 기업의 AI 인프라 구축을 위한 맞춤형 솔루션을 제공하고 있습니다.
네오클라우드가 필요한 기업
네오클라우드는 특히 생성형 AI를 직접 다루는 조직에서 효과가 분명하게 나타납니다. 모델을 반복적으로 학습하거나 기능을 빠르게 실험해야 하는 환경에서는 인프라 성능이 곧 개발 속도로 이어지기 때문입니다. GPU 확보가 어렵거나 분산 학습을 자주 수행하는 팀이라면 기존 클라우드 대비 차이를 체감하기 쉽습니다.
다음과 같은 조직이 네오클라우드를 활용해 가장 큰 효율을 얻을 수 있습니다.
자체 모델 학습 또는 파인튜닝이 필요한 기업
GPU 확보 지연으로 프로젝트 흐름이 자주 끊기는 팀멀티노드 기반 분산 학습을 수행하는 연구 조직
인프라 비용을 예측 가능한 형태로 관리해야 하는 스타트업
기능 실험과 개선 주기가 빠른 제품 중심 팀
이처럼 실험 속도와 개발 리듬이 중요한 곳에서는 네오클라우드의 장점이 더 뚜렷하게 나타납니다.
네오클라우드 시장 전망
네오클라우드 시장은 2025년 이후 본격적인 성장 단계로 진입할 가능성이 큽니다. 생성형 AI 모델 규모가 커지고 실시간 추론과 엣지 기반 연산 수요가 늘면서 AI 전용 인프라의 필요성이 더 분명해지고 있습니다.
기업의 인프라 전략도 빠르게 변화하고 있습니다. 초기에는 기존 클라우드 기반에서 소규모 실험을 진행했다면, 최근에는 GPU 확보 지연과 비용 예측 어려움 때문에 AI 전용 인프라를 별도로 구축하거나 GPU 특화 클라우드를 병행하는 흐름이 늘고 있습니다.
이러한 맥락에서 네오클라우드는 기업의 AI 전략을 실행하기 위한 현실적인 선택지로 자리 잡고 있습니다.
앞으로는 기존 클라우드와 네오클라우드가 서로의 장점을 보완하며 공존하는 방향으로 발전할 가능성이 높습니다. 범용 업무는 기존 클라우드가, 고성능 연산이 필요한 작업은 네오클라우드가 담당하는 구조로 자리 잡을 것으로 보입니다.
생성형 AI 실험 환경이 필요하다면
네오클라우드는 AI 실험 속도를 높이기 위한 필수 인프라이지만, 새로운 인프라를 도입하는 것부터 운영 과정 중 생기는 시행착오를 고려하면 빠르게 결정하기 어려울 수 있습니다.
몬드리안 AI의 AI 인프라 솔루션
몬드리안 AI는 네오클라우드 시대에 맞춘 AI 인프라 솔루션을 제공합니다.
런유어에이아이(RunYourAI): 합리적인 GPU 클라우드
해외 경쟁사 대비 70% 합리적인 가격 동일한 GPU 사양을 훨씬 낮은 비용으로 이용할 수 있어 장기 프로젝트나 스타트업에 적합합니다.
즉시 사용 가능한 환경 PyTorch, TensorFlow, CUDA 등이 사전 설치되어 있어 복잡한 설정 없이 바로 실험을 시작할 수 있습니다.
유연한 사용 방식 시간 단위 온디맨드부터 장기 예약까지 프로젝트 성격에 맞게 선택 가능합니다.
예니퍼(Yennefer): 종합 AI 플랫폼
멀티 인프라 지원 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 환경 모두에서 동일한 성능으로 구동됩니다.
엔드투엔드 통합 관리 데이터 수집부터 모델 개발, 배포, 모니터링까지 AI의 전 과정을 하나의 플랫폼에서 관리합니다.
유연한 자원 관리 GPU·CPU 자원을 자동으로 분배하고, 프로젝트별 워크로드에 따라 실시간 확장이 가능합니다.
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FAQ
네오클라우드는 기존 클라우드와 무엇이 가장 크게 다른가요?
네오클라우드는 생성형 AI 학습과 추론을 위해 설계된 인프라로, GPU 중심 구조와 고속 네트워크 및 병렬 스토리지가 기본 제공됩니다. 반면 기존 클라우드는 다양한 범용 워크로드에 맞춰져 있어 대규모 AI 연산에서는 병목이 발생하기 쉽습니다.
네오클라우드가 필요한 기업은 어떤 곳인가요?
AI 모델을 학습하거나 파인튜닝해야 하는 기업, GPU 확보 지연으로 어려움을 겪는 팀, 멀티노드 분산 학습이 중요한 조직, 혹은 AI 기능을 빠르게 실험해야 하는 제품팀에게 적합합니다.
GPUaaS와 네오클라우드는 어떤 차이가 있나요?
GPUaaS는 GPU를 빌려 쓰는 서비스 모델이고, 네오클라우드는 GPUaaS뿐 아니라 고속 네트워크, 병렬 스토리지, AI 학습·추론 소프트웨어 스택까지 포함하는 더 넓은 개념입니다.
네오클라우드를 도입하면 비용이 더 효율적인가요?
기업마다 다르지만 장기간 모델을 학습하거나 대규모 연산을 수행하는 경우에는 GPU 중심 요금 구조가 비용 예측에 도움이 됩니다.
네오클라우드는 기존 클라우드를 완전히 대체하게 될까요?
그럴 가능성은 낮습니다. 네오클라우드는 AI 전용 인프라이며, 기존 클라우드는 여전히 범용 업무에서 강점을 갖고 있습니다. 앞으로는 두 인프라가 함께 사용되는 방향으로 발전할 가능성이 높습니다.
네오클라우드, 선택이 아닌 필수
생성형 AI 활용이 점점 더 확장되는 지금, 기업은 모델 성능뿐 아니라 이를 뒷받침할 인프라 환경까지 함께 고려해야 하는 시점에 와 있습니다.
네오클라우드는 이러한 변화 속에서 분명한 방향성을 보여주는 개념이며, 고성능 연산이 필요한 조직에게 현실적인 대안으로 자리하고 있습니다.
핵심은 준비입니다.
GPU 확보 전략, 비용 구조 이해, 기술 지원 체계, 그리고 장기적인 확장 계획이 갖춰진 기업이 AI 시대를 선도할 것입니다.
앞으로 AI 실험과 운영이 더욱 일상화될수록 네오클라우드의 필요성도 자연스럽게 높아질 것입니다.
몬드리안에이아이는 귀사가 네오클라우드 시대에 맞는 최적의 AI 인프라를 구축할 수 있도록 돕겠습니다.
🔗 관련 링크
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