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전기 먹는 AI, 전력 소모 90% 감축? 580억 투자 유치한 기술

댓글 0 · 저장 0 · 편집: 이도윤 기자 발행: 2025.04.23 11:54
전기 먹는 AI, 전력 소모 90% 감축? 580억 투자 유치한 기술

기사 3줄 요약

  • 1 데이터 분석 스타트업 오시언트, 580억 추가 투자 유치
  • 2 독자 기술로 데이터 처리 전력·비용 90% 절감 효과
  • 3 AI 시대, 에너지 효율 높은 데이터 처리 기술로 주목
쏟아지는 데이터와 인공지능(AI) 때문에 데이터 처리 비용과 전력 소모량이 어마어마하게 늘어나고 있습니다. 이런 상황에서 데이터 분석 스타트업 '오시언트(Ocient)'가 최근 580억 원(4210만 달러) 규모의 추가 투자를 유치하며 총 2200억 원(1억 5940만 달러)의 투자를 받게 되어 주목받고 있습니다. 핵심은 데이터 처리 방식을 확 바꿔 에너지 효율을 극대화했다는 점입니다. "단순히 데이터를 빨리 처리하는 것을 넘어, 전기를 훨씬 덜 쓰면서 처리하는 것"이 오시언트 기술의 목표입니다.

그래서, 뭐가 다른데?

오시언트의 비밀 병기는 '컴퓨트 인접 스토리지 아키텍처(CASA)'와 '메가레인(MegaLane)' 기술입니다. 기존 클라우드 방식은 데이터 저장 장치와 처리 장치가 멀리 떨어져 있어 데이터 이동에 시간과 에너지가 많이 들었습니다. 하지만 CASA는 초고속 저장 장치(NVMe SSD)를 데이터 처리 장치 바로 옆에 붙여 데이터 이동 병목 현상을 없앴습니다. 마치 창고와 공장을 바로 옆에 지어 물류 이동 시간을 확 줄인 것과 같습니다. 메가레인은 시스템 내부의 초고속 도로 같은 역할을 해서, 여러 작업을 동시에 번개처럼 처리합니다. 덕분에 오시언트는 수 페타바이트(PB)급의 거대한 데이터를 처리할 때 기존 방식보다 최대 10배 뛰어난 가격 대비 성능을 보여줍니다. 실제 사례로, 한 통신 회사는 기존에 170대의 서버로 운영하던 시스템을 오시언트 기술을 적용해 단 12대의 서버로 줄였습니다. 전력 소비, 비용, 설치 공간을 무려 90%나 절감한 것입니다. 조금 개선된 수준이 아니라 완전히 판을 바꾼 혁신입니다.

AI 시대, 왜 이게 중요할까?

오시언트는 단순히 속도만 빠른 것이 아니라, 데이터 처리의 경제성을 다시 정의하고 있습니다. 예를 들어, 통신사가 법적 요구에 따라 데이터를 보관하고 제출해야 할 때, 오시언트 시스템을 사용하면 훨씬 적은 에너지로 이를 해결할 수 있습니다. 맥킨지 분석에 따르면, 데이터센터의 전력 소비량은 2030년까지 미국 전체 전력 수요의 11~12%를 차지할 전망입니다. 현재의 3~4%에서 크게 늘어나는 것입니다. 단순히 전기 요금 문제가 아니라, 안정적인 전력 공급 자체가 어려워지고, 친환경 에너지 사용 문제, 관련 기반 시설 구축 문제까지 겹쳐 있습니다. 오시언트 플랫폼은 자체적으로 AI와 머신러닝 기능도 내장하고 있습니다. 복잡한 수학 연산(선형대수)을 데이터 저장소 내에서 바로 실행할 수 있어, AI 모델 학습을 위해 데이터를 다른 시스템으로 옮길 필요가 없습니다. 에너지 낭비를 줄이고 효율성을 높인 똑똑한 접근 방식입니다.

클라우드 공룡들과 경쟁은?

물론 오시언트 앞에는 스노우플레이크(Snowflake)나 데이터브릭스(Databricks) 같은 거대한 경쟁자들이 있습니다. 이들 클라우드 서비스는 강력한 기능을 제공하지만, 데이터 규모가 커지거나 동시 접속자가 많아지면 속도나 비용 문제가 발생할 수 있습니다. 오시언트의 독특한 구조는 특히 데이터 주권(자국 내 데이터 보관) 규정이 있거나, 자체 서버에 시스템을 구축해야 하는 경우 강력한 대안이 됩니다. 오시언트는 자체 서버 구축, 클라우드, 자체 클라우드(OcientCloud) 등 다양한 설치 옵션을 제공하여 고객 상황에 맞게 유연하게 대응할 수 있습니다.
기능 오시언트 스노우플레이크 데이터브릭스
아키텍처 컴퓨트 인접 스토리지 클라우드 기반 클라우드 기반
에너지 효율 높음 보통 보통
가격 대비 성능 (대용량) 최대 10배 우수 다양함 다양함
설치 옵션 자체 서버, 퍼블릭 클라우드, 오시언트클라우드 퍼블릭 클라우드 퍼블릭 클라우드
AI/ML 지원 내장 선형대수 함수 제한적 광범위함
오시언트의 CEO 크리스 글래드윈은 기업용 데이터 분석의 미래가 지속 가능하고 성능 좋은 구조에 달려있다고 확신합니다. 앞으로 오시언트가 거대 기업들과의 경쟁에서 성공할 수 있을지는 지켜봐야 합니다. 하지만 이들의 도전이 성공한다면, 단순히 비용 절감을 넘어 우리 디지털 사회의 지속 가능성을 높이는 중요한 발걸음이 될 것입니다.
편집자: 이도윤 기자
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