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엘리스그룹, B300 GPU 2560장 넣는 모듈형 AI 데이터센터 구축한다

엘리스그룹이 과학기술정보통신부의 지원을 받아 엔비디아 B300 GPU 2560장을 탑재한 모듈형 AI 데이터센터를 구축합니다. 온수 냉각과 직접수랭식(DLC) 기술을 결합해 전력효율(PUE) 1.1을 목표로 하며, 특허 기술로 누수와 하중 문제에 대응합니다. 이는 국내 AI 컴퓨팅 인프라 강화에 기여할 것으로 기대됩니다.

7시간 전·2026.08.04·읽기 1·Platum

엘리스그룹이 과학기술정보통신부 및 정보통신산업진흥원(NIPA)의 'AI컴퓨팅자원활용기반강화' 사업에 참여 기업으로 선정되어, 대규모 모듈형 AI 데이터센터를 구축하고 운영할 예정입니다. 이 데이터센터는 엔비디아(NVIDIA)의 최신 B300 GPU 2560장을 네 개 동에 각각 640장씩 분산 배치하여 강력한 AI 연산 능력을 제공하게 됩니다.

이번 데이터센터는 고효율 냉각 기술을 핵심으로 합니다. 40도 이상의 냉각수를 사용하는 온수 냉각 방식과 외부 공기를 활용하는 외기 냉각을 적용하여, 냉각에 필요한 전력을 최소화합니다. 특히, 칩에 냉각수를 직접 흘려보내는 직접수랭식(DLC: Direct Liquid Cooling)을 함께 사용하여 전력사용효율(PUE: Power Usage Effectiveness)을 1.1 수준으로 유지하는 것을 목표로 합니다. PUE는 1에 가까울수록 냉각 등 부대 설비에 소모되는 전력이 적다는 의미로, 이는 에너지 효율성이 매우 높다는 것을 뜻합니다. 또한, 수랭식의 고질적인 문제인 누수와 장비 하중 문제를 해결하기 위해 엘리스그룹은 자체 특허 기술을 활용한 냉각 배관 분리 설계와 하중 및 단열 성능을 강화한 모듈러 컨테이너 방식을 도입했습니다.

이러한 고효율 모듈형 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 컴퓨팅 인프라 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 중요한 발판이 될 것입니다. 김재원 엘리스그룹 대표는 “GPU부터 네트워크와 스토리지까지 최적화된 AI 인프라를 구축하고, 국산 기술을 기반으로 완성한 K-PMDC를 통해 국내 AI 컴퓨팅 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 밝혔습니다. 이는 국내 기업들이 고성능 AI 모델 개발 및 운영에 필요한 컴퓨팅 자원을 안정적이고 효율적으로 활용할 수 있게 하여, 전반적인 AI 산업 발전에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

1인 창업자를 위한 기회 분석
AI 분석 · 참고용이며 검증이 필요합니다
2/10
약한 신호
2점인가

대규모 자본과 기술이 필요한 인프라 사업으로, 1인 창업자가 직접 진입하기에는 매우 어렵습니다.

문제 / 미충족 수요

고성능 AI 컴퓨팅 자원(GPU)은 여전히 비싸고, 데이터센터 구축 및 운영은 막대한 자본과 기술을 요구합니다.

한국 시장
국내 있음국내에도 엘리스그룹 외에 네이버, KT 등 대기업들이 AI 데이터센터를 구축하고 GPU 자원 서비스를 제공하고 있습니다.
수익 모델

B2B AI 컴퓨팅 자원 임대/클라우드 서비스 · 돈 내는 주체: AI 모델 개발 기업, 연구기관, 스타트업

1인 실현 가능성
1/5

대규모 AI 데이터센터 구축은 막대한 자본과 전문 인력이 필요하며, 1인 창업자가 직접 실행하기는 불가능에 가깝습니다.

진입 지점 (Wedge)

특정 산업 분야에 특화된 AI 모델 학습용 GPU 자원 중개 플랫폼을 구축하여, 대규모 데이터센터의 유휴 자원을 활용하는 방안 모색.

이번 주 첫 실험

AI 모델 개발 스타트업 및 연구기관을 대상으로 GPU 자원 수요와 현재 사용 중인 클라우드 서비스의 불만족 요소를 설문조사하여 니즈 파악하기.

Original source
이 글은 Platum의 기사를 yozm.tech가 한국어로 재작성한 버전입니다.
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