1. AI 데이터센터(AI Data center)의 도입과 확산

1) AI 데이터센터의 정의 및 특징
 

£ (학계 및 연구계) 아직 ‘AI 데이터센터’라는 용어를 명확하게 정의하고 있지 않으며, 대부분의 연구자들은 AI 데이터센터를

   독립적 개념보다는 AI 워크로드를 지원하는 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라의 일부로 간주

n 미국 에너지부(DOE) 산하 아르곤 국립연구소(Argonne National Laboratory)는 ‘AI 데이터센터 시스템(DCAI)’을 냉각, 전력 등

   인프라 요구조건으로 인해 반드시 데이터센터에 배치해야 하는 AI 가속기로 정의하고, 최대 규모의 컴퓨팅 클러스터보다

   훨씬 빠른 속도로 대규모 학습모델을 학습시킬 수 있는 인프라를 강조1)

n 최근 아르곤 국립연구소의 연구진들은 AI와 고성능 컴퓨팅의 융합을 통해 워크로드 효율을 극대화하는 연구 결과를 발표했으며,

   특히 ‘Colmena 시스템’*을 소개2)

* Colmena 시스템은 AI 기반 에이전트 구조로, 대규모 AI 모델 학습 및 추론을 위한 데이터센터 내 워크로드의 효율적인 분산 처리와

   자원 할당을 지원하는 프레임워크

n 필츠 외(Pilz et al., 2025)3)는 ‘AI 슈퍼컴퓨터’를 대규모 AI 모델 학습을 지원할 수 있는 컴퓨터 시스템으로, 고성능 AI 가속기와

   대규모 전력·냉각 인프라를 갖춘 AI 데이터센터 내에 구축되는 경우가 일반적이라고 설명

2. AI 데이터센터 관련 주요 기업 동향

1) Microsoft
 

£ Microsoft는 AI 데이터센터 구축 및 운영을 AI 전략의 핵심 축으로 삼아, 대규모 투자와 첨단 기술 도입을 통해

   글로벌 AI 인프라 경쟁에서 선도적 위치를 강화

n AI 모델 훈련과 클라우드 기반 AI 서비스의 원활한 제공을 목표로, 전 세계에 걸친 데이터센터 신설·확장

∙ OpenAI와 전략적 파트너십을 통해 GPT-4, GPT-5 등 대형 생성 AI 모델의 학습과 배포를 위한 대규모 AI 데이터센터 인프라 제공

   12)

∙ AI 모델 훈련과 추론 처리에 특화된 맞춤형 하드웨어를 도입해 연산 효율을 극대화하고, GPU뿐 아니라, AI 워크로드에 최적화된

  FPGA(Field-Programmable Gate Array), ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) 등 특수 칩을 활용해 병렬처리 능력을

  강화

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