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[IT뉴스]엘리스, 이동식 모듈형 데이터센터로 AI 시장 승부수

온카뱅크관리자

2026-04-15 16:07:38

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> GPU 수요 급증에 대응해 차세대 국산 AI 데이터센터 사업 확장 
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 김재원 엘리스그룹 대표가 15일 서울 강남구 본사에서 기자간담회를 열고 'AI 풀스택 전략'을 발표했다. 2026.4.15 ⓒ 뉴스1 이기범 기자
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 (서울=뉴스1) 이기범 기자 = 엘리스그룹이 이동식 모듈형 데이터센터(PMDC)를 중심으로 차세대 AI 클라우드 인프라 시장 공략에 나선다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 수요 급증에 대응해 PMDC 사업을 확장한다는 방침이다.
 엘리스그룹은 15일 서울 강남구 본사에서 기자간담회를 열고 AI 인프라부터 AI 교육까지 전 영역을 아우르는 'AI 풀스택 전략'을 공개했다.
 김재원 엘리스그룹 대표는 "모듈형을 하는 이유는 간단하다. GPU 등 AI 인프라가 빠르고 다양하게 변하고 있는데 그에 맞는 맞춤형 구축 기간이 필요하다"며 "보통의 데이터센터는 3~5년의 구축 기간이 필요하지만 모듈형 데이터센터는 3개월 내 구축할 수 있기 때문에 빠르게 변화하는 AI 인프라에 적합하다"고 말했다.
 엘리스그룹은 2015년 AI 기반 교육 실습 플랫폼으로 시작한 회사다. 이후 AI 클라우드 인프라까지 영역을 넓히면서 클라우드, 설루션, 모델, 교육을 통합 제공하는 AI 풀스택 기업을 지향하고 있다. 
 이날 간담회에서는 이동식 모듈형 AI 데이터센터(AI PMDC)와 함께 자체 개발한 AI 클라우드 가상화 설루션 ECI(Elice Cloud Infrastructure)도 소개했다. 이를 통해 대규모 GPU 자원을 효율적으로 운영할 수 있는 구조라는 설명이다. 
 엘리스그룹은 AI 인프라 국산화를 핵심 전략으로 내세웠다. 급증하는 AI 수요에 대응해 차세대 AI PMDC 구축을 본격 추진한다는 방침이다.
 김재원 대표는 "랙당 230kW 수준의 전력을 요구하는 차세대 GPU '베라 루빈 NVL72'을 지원하는 PMDC 개발을 완료했다"며 "고전력 환경에서도 안정적으로 운영할 수 있는 인프라 설계 역량을 확보했다"고 밝혔다. 또 엔비디아 B300 기준 최대 1만 368장 규모의 GPU를 묶을 수 있는 설계 역량(클러스터링)도 갖췄다고 김 대표는 강조했다.
 엘리스그룹은 지난 13일 마감된 2조 원대 고성능 그래픽처리장치(GPU) 1만 5000장 공급 사업자 공모에도 참여했다.
 과기정통부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진 중인 이번 사업은 총 2조 800억 원 규모로, 최신 GPU를 신속히 확보해 이를 대규모로 묶어(클러스터링) 구축·운용할 수 있는 사업자를 선정하는 걸 골자로 한다. 단순 GPU 장비 수급 능력 외에도 대규모 클러스터링 기술 역량과 이를 위한 충분한 데이터센터 상면(서버 설치 공간) 확보가 필요해 사업 요건이 까다롭다는 평가를 받는다.
 이와 관련해 김 대표는 "이미 B200 기준으로 2000장 클러스터를 완성했으며, B300 기준 1만 장 클러스터링을 가상 단계에서 다 해봤기 때문에 실제 적용에 문제가 없다"고 자신감을 내비쳤다.
 정부의 국산 클라우드 지원 정책에 대해선 아쉬움을 토로했다. 김 대표는 "글로벌 사업자들이 국내 시장에 들어오면서 경쟁 자체가 어려운 상황인데, 국산 NPU 지원 외에도 AI 밸류 체인 전체에 고른 투자가 돼야 한다"고 주장했다.
 Ktiger@news1.kr &lt;용어설명&gt; ■ 이동식 모듈형 데이터센터(PMDC) 이동식 모듈형 데이터센터(Portable Modular Data Center)는 컨테이너 등 모듈을 활용해 사전 제작 후 현장에서 빠르게 조립·운영하는 데이터센터를 일컫는다. 완공에 2~3년이 소요되는 일반적인 데이터센터와 달리 3개월 내 구축이 가능한 점이 장점이다. ■ AI 데이터센터 AI 애플리케이션과 서비스를 학습·배포·제공하는 데 필요한 특정 IT 인프라를 갖춘 시설을 의미한다. AI 워크로드를 처리할 수 있는 고급 컴퓨팅, 네트워크 및 스토리지 아키텍처, 에너지 및 냉각 기능을 갖추고 있다. 일반 데이터센터가 범용 연산에 유리한 CPU를 사용하는 것과 달리, AI 데이터센터는 AI 모델을 학습·추론하는 데 최적화된 GPU, TPU(Tensor Processing Unit) 등 특화 프로세서를 대규모로 사용한다. 
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