델테크놀로지스 국내 총판 기업, AI 사업 본격화

AI 도입 구축 문턱 낮추는 방향으로 사업 전개

AI 인프라와 효율적인 시스템 원스톱으로 지원

퍼블릭클라우드와 차별화, 비용·계약 자유로워

"긍정적인 AI 기술 모두가 누릴 수 있게 하겠다"

김성태 다올티에스 AI사업팀장. (사진=김동원 기자) 

델테크놀로지스(Dell Technologies) 국내 총판사 다올티에스가 인공지능(AI) 사업의 닻을 올렸다. 기업의 실질적인 AI 도입과 비즈니스 구축을 지원하는 방향으로 나아갈 예정이다. AI 구축에 필요한 인프라 지원을 시작으로 추후 컨설팅도 제공해 AI 비즈니스 도입과 구축을 원스톱으로 지원한다는 것이 목표다.

다올티에스는 2020년 7월 1일 델테크놀로지스 총판사로 출범한 업체다. 현재 델테크놀로지스와 오픈소스 소프트웨어(SW) 제공 업체 수세(SUSE) 제품을 총판하고 있다. 서버, 네트워크, PC, 스토리지 등 하드웨어 인프라와 더불어 클라우드, 가상화 등의 기술도 함께 제공하며 종합 IT 솔루션 전문기업의 규모를 갖췄다.

회사는 지난해 8월 2일 AI사업팀도 별도로 구성했다. 자율주행, 신약개발, 챗봇, 헬스케어, 가상현실(VR), 증강현실(AR), 스마트시티 등 다양한 분야에 AI 기술이 적용되는 만큼 관련 인프라를 제공하기 위해서다. 이를 위해 김성태 상무를 AI사업팀장으로 영입해 별도 팀도 구성했다.

다올티에스가 그리는 AI 사업 방향은 'AI 도입 문턱 낮추기'다. 많은 기업이 비즈니스에 AI 기술을 적용하고자 하지만 실질적으로 AI를 도입하는 기업은 많지 않다. 금융사만 봐도 그렇다. 챗봇과 가상인간 등의 AI 기술을 도입하려 하고 있지만, 구축 속도는 높지 않다. AI에 필요한 인프라 구축과 실제 비즈니스 적용에 어려움을 겪기 때문이다.

다올티에스 AI사업팀은 이 문턱을 낮추는 역할을 하고 있다. 엔비디아와 델테크놀로지스의 검증된 인프라를 지원할 뿐 아니라 AI 인프라를 효율적으로 관리할 수 있는 시스템을 제공 중이다. 퍼블릭클라우드로 AI 개발을 지원하는 형태가 아닌 AI 인프라 구축부터 개발, 관리를 종합적으로 지원하는 형태다. 추후에는 AI 컨설팅도 제공할 예정이다. 현재 다올티에스 AI사업팀을 총괄하는 김성태 팀장(상무)을 만나 자세한 이야기를 들어봤다.

[김성태 다올티에스 AI사업팀장과의 일문일답] 

김성태 다올티에스 AI사업팀장은 "AI 도입과 적용에 어려움이 있는 기업을 위해 AI 사업을 시작했다"고 밝혔다. (사진=김동원 기자) 

Q. 지난해 8월 AI사업팀을 출범했다. 그 이유는 무엇인가.

AI가 다양한 분야에 적용되고 있다. 자연어처리(NLP)를 기반으로 한 챗봇과 컨택센터를 비롯해 자율주행, 헬스케어, 신약개발, AR·VR, 스마트시티 등에 AI 기술이 탑재된다. 하지만 많은 기업은 AI 기술 도입에 어려움을 느낀다. AI 기술이 필요한 작은 규모의 기업일수록 도입을 어려워한다.

실제로 AI 도입을 시작했지만 상용화 시기를 지연하거나 연장한 기업도 많다. 이러한 기업을 지원하는 역할을 하고자 AI 사업을 시작했다. 현재 총판으로 있는 델테크놀로지스 기술뿐 아니라 엔비디아 등 다양한 인프라 적용을 도와 많은 기업이 AI 기술의 혜택을 효율적으로 누릴 수 있게 하는 것이 목표다.

Q. 다올티에스는 델테크놀로지스 총판사다. AI 도입 지원도 델테크놀로지스 기술을 활용하는 것인가.

인프라 차원에서 델테크놀로지스 서버를 사용할 수 있다. 엔비디아를 이용하는 것도 얘기 중이다. 대개 OEM 서버로는 할 수 있는 사양이 제한된다. OEM 서버는 최대 지원할 수 있는 그래픽처리장치(GPU) 대수가 제한돼있기 때문이다. 이 경우 엔비디아가 가지고 있는 서버를 이용하는 것이 더 유리할 수 있다. 그래서 현재 엔비디아와 파트너십에 대해 이야기를 나누고 있다. 이외에도 많은 기업과 이야기를 나누고 있고 파트너십 체결을 한 기업도 있다.

Q. 기업의 AI 기술 도입을 지원한다고 했는데 어떤 방식의 지원을 진행하고 있나.

우선 인프라에 포커스를 두고 있다. 서버와 네트워크, 스토리지를 활용하는 솔루션을 제공하는 것을 우선적으로 진행 중이다. 소프트웨어 전문 엔지니어가 직접 모델링을 돌려보며 어떤 제품이 좋은지 평가도 하고 있다. 추후에는 컨설팅도 진행할 예정이다. 예상 시점은 3년 뒤를 생각하고 있다.

인프라 분야에서 기반을 다진 후 안정화 단계를 거쳐 사업 활성화를 진행할 계획이다. 이 기간을 3년으로 생각하고 있다. 이를 위해 인력도 채용하고 기술력 있는 기업과 제휴도 지속 진행할 예정이다. 대외 총판 비즈니스에 충돌되지 않는 범위 내에서 AI 사업을 계속 확장해나가겠다.

Q. 그렇다면 현재 지원하는 인프라는 무엇이 있나.

AI 하드웨어 인프라 차원에서 본다면 GPU 기반 다양한 서버가 있다. AMD, 인텔의 서버도 있고엔비디아의 보드 형태 모델도 있다. 트레이닝을 위한 모델도 있고 추론, 엣지를 위한 모델도 있다. 이러한 모델을 종류별로 갖추고 있기 때문에 고객사의 목적에 맞는 서버를 제공할 수 있다. 현재 메인 비즈니스로 생각하고 있는 것이 이 분야다.

     스토리지도 마찬가지다. 엔비디아가 H100 모델을 발표했다. 기업 입장에선 이처럼 새롭게 나온 H100을 잘 적용해 데이터를 더 빨리 처리하는 것이 중요하다. 그래서 스토리지가 중요한데 우리는 AI 환경에서의 빠른 데이터 처리를 지원하는 엔비디아의 GDS(GPU Direct storage) 기능에 인증된 시스템을 보유하고 있다. 서버와 스토리지 데이터를 빠르게 구축할 수 있는 제품이다.

사실 AI는 인프라는 하드웨어만으로 얘기하기는 쉽지 않다. GPU를 예로 들면 고성능 GPU의 경우 1000만원 단위로 판매된다. 이러한 GPU로 서버를 갖추게 되면 대당 몇억 원이 발생하기도 한다. 고가의 시스템을 구축해놓고 잘 사용하면 문제가 되지 않지만, 문제는 그렇지 못하는 경우가 많다는 것이다. 사실 자원이 잘 사용되지 않는 경우도 있다. 이렇게 고가의 장비를 낭비하지 않고 효율적으로 사용할 수 있는 기술도 제공하고 있다. 이러한 기술은 엔비디아로부터 DGX-레디 소프트웨어 인증을 받은 국내 스타트업 래블업과 협업해 제공 중이다.

Q. 다올티에스를 이용하면 AI에 사용할 수 있는 인프라에 대한 추천도 받고 이를 잘 활용할 수 있는 방법도 지원받을 수 있는 것인가.

그렇다. AI를 개발하거나 도입하기 위해선 인프라가 필요하고 또 이 인프라를 잘 활용할 수 있는 방법이 필요하다. GPU 자원이 놀고 있다면 이는 기업 입장에선 손해다. 또 서버의 모든 GPU가 사용되고 있어 AI 개발자가 현재 사용할 GPU가 없다면 이 역시 기업에겐 손해다. 우리는 이러한 문제를 모두 해결해주고 있다. 이러한 시스템을 기업이 직접 구축하기엔 시간과 비용이 많이 발생하기 마련이다. 다올티에스는 이러한 시스템을 원스톱으로 지원해주고 있다.

Q. 사실 다올티에스처럼 AI 구축을 지원하는 기업은 많다. 최근에는 통신사 등 대기업도 이런 사업모델을 많이 내놓고 있다. 차별점은 무엇인가.

얘기한 것처럼 많은 기업에서 AI 구축을 지원하고 있다. GPU팜 등이 대표 사례일 것이다. 그런데 이러한 모델은 엔드유저 입장에서 바라보면 퍼블릭클라우드의 연장선이다. 퍼블릭클라우드에서 AI와 머신러닝을 구축하는 식이다. 이 방법은 초기에는 비용적인 부담이 적을 수 있다. 하지만 장기적으로 보면 손해다.

개인적으로 아마존웹서비스(AWS)나 마이크로소프트 애저 등의 클라우드를 사용할 때 지니고 있는 습관이 있다. 사용하고 클라우드를 종료하는 것을 반드시 확인하는 것이다. 종료를 하지 않을 경우 밤에 클라우드가 헛돌게 되고 그만큼 비용이 청구되기 때문이다.

GPU 서버는 1시간 사용하는데 비쌀 경우 200만원 정도 한다. 개발자 입장에선 이만큼의 비용을 사용하고 성과를 내지 못하면 심리적으로 쫓길 수 있다. 사실 현재 단계에서 AI 개발은 연구 목적으로 이뤄지는 경우가 많다. 국내 AI 개발자는 세계 유명 학회에 연구 성과와 논문을 많이 발표하고 있다. 이러한 성과가 계속 되기 위해선 연구자가 마음 편안히 연구할 수 있는 환경이 구축돼야 한다.

퍼블릭클라우드 환경에서는 비용 문제로 마음 편히 연구할 수 있는 환경이 조성되기 어렵다. 초기 구축은 저렴하게 할 수 있지만 장기적인 관점에선 손해다. 또 다른 문제는 한 번 클라우드 업체와 계약하면 빠져나오기가 쉽지 않다는 것이다. 데이터가 다 클라우드에 구축되어 있기 때문이다. 한 기업은 "월 수 백억원을 클라우드 비용으로 내고 있는데 해지하기가 쉽지 않다"고 하소연하기도 했다.

우리가 제공하는 서비스는 특정 기간을 계약해서 사용하는 시스템이다. 계약 기간 이후 계약을 연장하지 않아도 문제없이 데이터를 옮길 수 있다. 따라서 장기적인 관점에서 차별점이 있다고 본다. 그렇다고 우리 시스템이 초기 구축이 비싼 것은 아니다. 기업이 원하는 방향에 맞춰 서비스를 공급하고 있다. 정부가 지원하는 AI 바우처가 없어 원하는 솔루션을 구축하지 못하는 기업에 필요한 솔루션을 저렴하게 제공 중이다.

Q. 기업 입장에선 편하게 AI를 도입할 수 있다는 생각이 드는데, 현재 공개할 수 있는 고객사가 있나.

모든 고객사를 밝힐 수는 없지만, 관심을 보이는 기업과 연구기관이 점점 많아지고 있다. 최근에는 공공기관에서도 관심을 보이고 있다. 연구기관과 인력이 많은 대전시에서도 많은 영업이 이뤄지고 있다.

사례를 소개하면 지방에 있는 한 국립대의 AI 학부에서는 학생들이 연구용으로 사용할 수 있도록 우리와 협업해 30여 대 워크스테이션에 시스템을 구축했다. 또 AI 포털을 하는 업체에서도 딥러닝 서버를 이용하기 위해 우리와 협업했다. 이 기업은 퍼블릭클라우드보다 더 효율적으로 사용할 수 있는 AI 서비스를 원해서 이에 맞춘 기술을 공급했다. GPU 관련 솔루션 등에도 많은 기업이 관심을 보이고 있다.

김성태 다올티에스 AI사업팀장이 서울 사무실에 마련된 체험공간 앞에서 포즈를 취하고 있다. (사진=김동원 기자) 

Q. 다올티에스가 제공하는 인프라를 체험해볼 수도 있나.

다올티에스 서울 사무실에 GPU 서버 등의 장비를 사용할 수 있는 체험 공간을 마련해놓았다. 사무실에서 엔지니어가 실제로 모델링 작업도 하고 있다. 고객사가 원하면 이러한 모델링을 무료로 이용할 수 있다.

Q. 정리하면 기업 규모에 상관없이 AI 개발과 구축을 지원할 수 있다는 점이 다올티에스 AI사업팀의 강점인 것 같다. 장기적으로 생각하고 있는 목표는 무엇인가.

AI는 모든 사람이 누려야 할 기술이다. 하지만 AI 시장은 사람마다 보는 관점이 다를 것 같다. 최근 대기업에서 초거대 AI의 매개변수나 멀티모달에 관한 얘기를 많이 하는데 중소기업과 스타트업에선 와닿지 않을 수 있다. 지능형 CCTV 등을 개발하는 업체에서 이러한 초거대AI는 다른 얘기일 수 있기 때문이다.

하지만 결국에는 초거대 AI도 지능형 CCTV 등의 비전 업체도 모두 사용할 수 있도록 AI 시장이 발전할 것으로 본다. 초거대 AI를 개발하는 대기업에서 클라우드나 온프레미스 등의 인프라를 이용해 모델링을 하는 것처럼 초거대 AI도 이러한 인프라처럼 활용될 수 있다고 본다. 그렇다면 어떻게 하면 이러한 모델을 더 효율적으로 사용할 수 있을지가 문제다. 이러한 문제에 고민을 나누고 해결책을 찾는 것이 우리의 역할이라고 본다. 모두가 긍정적인 방향으로 AI 기술을 누릴 수 있도록 노력하겠다.

AI타임스 김동원 기자 goodtuna@aitimes.com