[IT동아 강형석 기자] 인공지능 풀스택(AI Full Stack)은 한 기업이 그래픽 처리장치(GPU)를 포함한 장비 인프라부터 소프트웨어ㆍ클라우드 서비스, AI 솔루션까지 관련 산업을 폭넓게 아우른다는 의미다. 장비부터 소프트웨어까지 한 곳에서 전문적으로 다루는 만큼 기술지원과 서비스 접근성 면에서 이점이 있다. 다만, 탄탄한 기술 역량이 뒷받침되지 않으면 진입 자체가 쉽지 않은 영역이기도 하다. 이 분야에서 엘리스그룹이 기술력을 앞세워 고도화에 나선다.

2026년 4월 15일, 엘리스그룹은 서울 본사(서울 강남구 소재)에서 엘리스 임팩트 2026(Elice IMPACT 2026) 기자간담회를 열고, AI 풀스택 전략을 공개했다. 이 자리에서 이동형 모듈러 데이터센터인 K-PMDC(Portable Modular Data Center)와 AX 교육, 클라우드 서비스 운영 계획 등을 선보였다.

AI 기반 교육 실습 플랫폼으로 성장해 온 엘리스그룹은 2021년 이후 AI 인프라 분야로 사업 영역을 넓혀왔다. 이번 기자간담회에서는 AI 인프라 사업을 혁신하고, 기존 소프트웨어 사업 영역을 강화해 안정적인 수익 구조를 갖추겠다는 방향성을 강조했다.

김재원 엘리스그룹 대표는 "2024년 무렵까지는 대형언어모델(LLM)을 학습시키는 데 주력했다면, 2025년 이후에는 AI 에이전트 도입으로 GPU 연산 수요가 폭발적으로 늘었다. 이제 확장 가능하고 안전한 AI 인프라가 필요한 시점"이라고 말했다.

3개월 만에 데이터센터 뚝딱, K-PMDC에 집중

엘리스그룹은 컨테이너에 AI 인프라 장비를 설치한 후 전용 부지에 배치하는 K-PMDC를 주력으로 내세웠다. 일반적인 데이터센터는 부지 선정부터 설계 인허가 취득, 전력 수전 설비 구축, AI 인프라 장비 도입까지 순차적인 과정을 거친다. 통상 2~3년 이상이 걸리는 이유다. 문제는 데이터센터를 짓는 동안에도 장비 업그레이드는 멈추지 않는다는 점이다. 엔비디아 GPU의 경우 세대교체 주기가 약 18~24개월 수준이라, 데이터센터 완공 시점에 투입되는 GPU가 이미 구형이 될 가능성이 있다.

엘리스그룹은 K-PMDC로 이 문제를 돌파했다고 강조한다. 부지 조성과 모듈 제작, 내부 AI 장비 설치를 동시에 진행하는 방식으로 전체 데이터센터 구축 기간을 3~4개월로 단축했다. 클라우드 소프트웨어 검증까지 마치고 서비스를 개시하는 데 걸리는 시간도 4개월 안팎이라는 게 김재원 대표의 설명이다.

구축 기간이 단축되는 주된 이유는 인허가 절차가 간소화되기 때문이다. 컨테이너는 가설건축물로 분류돼 모듈을 올려놓을 기초만 마련되면 즉시 설치 가능하다. 컨테이너 장비 자체도 부지 내 배치로 공사가 마무리되므로 전체 소요 시간이 줄어든다. 시간과 비용을 아낄 수 있다는 장점은 분명하나, 수년간 운용했을 때의 안정성과 주변 환경에 미치는 영향 등은 지켜봐야 할 부분이다.

엘리스그룹이 현재 구축·운영 중인 PMDC는 10기다. A100(에이다), H100(호퍼), B200(블랙웰) 등 GPU 세대별로 다양하게 갖췄다. 이 중 B200 기반 K-PMDC는 수랭식으로 구축됐다. 향후 출시될 베라 루빈(Vera Rubin)을 지원하기 위한 개발을 완료해 시장 수요에 대응할 예정이다.

수랭식 시스템에는 온수를 활용한 외기 냉각 방식(Warm Water Cooling) 기술도 도입한다. GPU를 40도 안팎의 따뜻한 물로 냉각하면, 별도로 물을 차갑게 식히는 데 드는 에너지를 줄인다는 원리다. 김재원 대표는 이 방식을 적용하면 전력 사용 효율(PUE, Power Usage Effectiveness)을 1.1까지 낮출 수 있다고 밝혔다. PUE 수치가 낮을수록 전력 대비 효율 확보에 유리하다.

클러스터링(장비 간 연결) 분야에서도 변화를 모색한다. 기존 엔비디아 GPU 장비는 독자 통신망인 인피니밴드(InfiniBand)에 의존해왔다. 인피니밴드는 성능이 뛰어나지만 도입 비용이 높고, 엔비디아 시스템 생태계에 종속된다. 이에 엘리스그룹은 아리스타네트웍스 코리아와 손잡고 이더넷 기반의 대규모 GPU 클러스터링 구현에 나선다. 이더넷 기반 RoCEv2(RDMA over Converged Ethernet) 방식은 개방형 표준이라 도입 비용이 낮고, 확장성과 유연성에서도 인피니밴드 대비 유리하다는 판단에서다.

새로운 클라우드 서비스 요금제인 GPU 스팟 요금제도 도입한다. AI 에이전트처럼 간헐적으로 연산 자원이 필요한 사용 패턴에 최적화된 방식이다. AI 인프라를 활용하고 싶지만 약정 비용이 부담스러운 스타트업과 연구 기관을 겨냥했다.

AI 교육 실습 플랫폼과 AX 전환 사업도 꾸준히

AI 인프라 혁신에 방점을 찍었지만, 성장의 기틀이 된 교육 사업 역시 AI 풀스택 전략의 핵심에 두겠다는 게 김재원 대표의 구상이다. 기업이 AI를 실제로 활용해야 인프라 수요가 자연스럽게 생겨난다는 선순환 구조를 염두에 둔 전략이다.

엘리스그룹은 달라진 AI 교육 흐름에 맞춰 서비스를 재편해 나갈 방침이다. 과거에는 프로젝트 기반 업무 자동화 교육이 주를 이뤘다면, 지금은 에이전트 활용과 AI 전환(AX) 교육으로 수요가 옮겨갔기 때문이다. 김재원 대표는 임원 교육 영역에 주목했다. 임원들이 교육을 통해 자사 업무에 AI를 어떻게 적용할지 아이디어를 도출하면 개념 검증(PoC) 단계로 이어지고, 결국 인프라 활용으로 연결된다는 논리다. AI 교육부터 AX 컨설팅, PoC 구축까지 기업의 AI 전환을 위한 전 과정을 지원할 계획이다.

AX 전환의 기틀이 될 솔루션도 두 가지를 제시했다. 하나는 '헬피 비전'으로, 한글(HWP)ㆍ워드(DOC) 등 다양한 문서 구조를 학습해 데이터를 정형화하는 AI 문서 분석 솔루션이다. 다른 하나는 '헬피챗'으로, 기업과 학교에 특화된 생성형 AI 솔루션이다. 프레젠테이션 파일(PPT) 생성, 한글 문서 작성, 사용자 경험 향상을 위한 텍스트 생성 에이전트, 교사용 도구, 정부 제안서 작성 등의 기능을 갖췄다.

장점 강조한 K-PMDC, 결국 구축 비용이 문제

김재원 대표는 발표 대부분을 K-PMDC의 경쟁력을 알리는 데 할애했다. 엔비디아 GPU 외에도 리벨리온(Rebellions), 퓨리오사 AI(Furiosa AI) 등 국내 신경망 처리장치(NPU), 삼바노바(SambaNova), 퀄컴(Qualcomm) 등 해외 NPU 장비도 PoC를 진행하며 성능 비교 분석 중이라는 점을 강조했다. 그러면서 "홍보가 부족했을 뿐, 엘리스그룹은 이미 국산 NPU를 다양하게 다뤄왔다"고 덧붙였다. 과학기술정보통신부의 NPU 클라우드 바우처 사업에서 엘리스그룹이 전체 물량의 70%~80%를 소화했다는 점을 근거로 제시했다.

K-PMDC의 신뢰성을 알리는 데에도 힘썼다. 김재원 대표는 "K-PMDC는 티어3 기준으로 구축 중이며, 고객 요구에 따라 티어4도 가능하다"고 밝혔다. 여기서 티어는 데이터센터 등급을 뜻한다. 티어3는 장비를 교체하거나 수리하는 동안에도 대체 경로를 통해 서비스가 유지돼야 부여되는 등급이다. 그는 "K-PMDC는 CSAP IAAS(클라우드서비스 보안인증) 취득 조건에 따라 이미 기본적인 물리 이중화를 구축했고, 소프트웨어 재해복구 시스템도 가동 중"이라고 덧붙였다.

그럼에도 대규모 시설을 갖추려면 막대한 자금이 필요하다는 현실은 피해갈 수 없다. 반도체 수급난에 따른 비용 상승이 엘리스그룹에 부담으로 작용할 전망이다. 2026년~2027년 사이 K-PMDC의 해외 수출을 목표로 하고 있지만, 이를 뒷받침할 상당한 자본이 필요하다. 엘리스그룹은 2026년 내 기업공개(IPO)를 통해 자금 조달에 나설 예정이다.

IT동아 강형석 기자 (redbk@itdonga.com)