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Problem
AI 데이터센터
구축이 어려운 이유
수 년이 걸리는 프로젝트 리드 타임
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부지·인허가·건축·설비 시공을 거치면 2~3년이 걸림
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GPU 로드맵은 약 1년 주기로 바뀌어 구축하는 동안 장비 세대가 바뀔 위험이 큼
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수요와 인프라 사이의 시간 차를 월 단위로 줄여야 함
고밀도 GPU 수용 설계의 복잡성
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GPU 서버는 기존 IT 장비보다 10배 이상 전력을 쓰고 열을 냄
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기존 전산실 개조나 냉각 솔루션 도입으로 대응하는 데 한계가 있음
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공냉과 액체 냉각의 비율과 랙 밀도를 함께 고려해 결정해야 함
확보 전력과 IT 용량의 불일치
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공장·사옥·캠퍼스 전력 가운데 AI 인프라에 쓸 수 있는 충분한 용량 확보의 어려움
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대형 부지는 수전 인허가와 계통 여유가 병목
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UPS·발전기 등 백업 전원 기준도 함께 정해야 함
초기 용량과 확장 계획의 불확실성
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어느 용량으로 시작 하고 언제 늘릴지 판단하기 어려움
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지연 시간, 보안, 데이터 주권 요구에 따라 설치 위치가 달라짐
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설계사·시공사·IT 벤더와 각각 커뮤니케이션 하면서 프로젝트를 조율해야 하는 어려움
Service
진단부터 운영까지
모듈형 AI 데이터센터 컨설팅
현장·요구 진단 및 분석
설치 공간과 수전 조건, 랙 밀도와 냉각 방식 등
현장별 제약과 선행 준비 사항을 정리
모듈 구성·증설 로드맵
필요 조건과 용량에 맞춘 모듈 구성 및
수요에 맞게 용량 단위로 확장할 수 있는 로드맵 제시
용량 산정·랙스케일 인프라 설계
운영하고자 하는 AI 워크로드 유형과 특성,
서버 대수, 랙 밀도 분석
운영 기반 제공
시설, IT, AI 운영 데이터를 하나의
Control Plane으로 통합해 관리할 수 있는 체계 제안
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