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[IT뉴스]“AI 승부처 데이터 관리가 먼저”

온카뱅크관리자

2026-02-04 11:37:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 조지 쿠리안 넷앱 CEO 방한 인터뷰 韓 정부 주도 성장, 가성비 따질 때 데이터 관리로 AI비용 줄일 수 있어 넷앱 AFX 활용하면 GPU 감소 가능 
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 <img alt="조지 쿠리안 넷앱 최고경영자(CEO)가 3일 헤럴드경제와 만나 인터뷰를 하고 있다. [넷앱 제공]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/04/ned/20260204113136659mvif.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="6ZukX9d8Ho" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/04/ned/20260204113136659mvif.jpg" width="658">
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 조지 쿠리안 넷앱 최고경영자(CEO)가 3일 헤럴드경제와 만나 인터뷰를 하고 있다. [넷앱 제공]
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 “인공지능(AI) 패권 경쟁의 승부처는 그래픽처리장치(GPU) 확보가 아닌 데이터를 얼마나 효율적으로 정비하느냐입니다.” (조지 쿠리안 넷앱 최고경영자(CEO))
 글로벌 스토리지 기업 넷앱의 조지 쿠리안 CEO가 치열해진 AI 경쟁 시대에 AI 투자의 ‘가성비’를 따져야 할 때라고 강조했다. GPU 투자에 앞서 데이터 정비를 통해 투자 비용을 효율화할 수 있다는 설명이다.
 쿠리안 CEO는 지난 3일 헤럴드경제와 만나 “AI로 결과를 내는 게 기업의 목표인 만큼, 데이터 정비를 마친 뒤에 GPU 등 인프라 부문을 따져보는 것이 옳은 순서”라며 이같이 말했다.
 그러면서 “현재 한국은 정부 주도로 기업의 AI 기술력을 빠르게 성장시키고 있단 점에서 고무적이나, 투자에 대한 가성비를 살필 시점”이라고 강조했다.
 넷앱은 지난 1992년부터 사업을 시작한 데이터 관리 전문 기업이다. 미국 실리콘밸리에 본사를 두고 있다. 현재 연 매출액 68억달러(약 9조8600억원)를 기록하고 있으며, 직원 수는 약 1만2000명에 달한다. 한국에는 지난 2001년 진출했다. 쿠리안 CEO가 방한한 것은 지난 2023년 이후 3년 만이다.
 쿠리안 CEO는 현재 한국 AI 기술력의 특징으로 ‘속도감’을 꼽았다. 특히 정부 주도의 민관 협력으로 시장이 급성장하고 있다고 평가했다. 그는 “‘독자 AI 파운데이션 모델(이하 독파모)’ 프로젝트를 계기로 한국 AI 시장이 빠른 속도로 성장 중”이라며 “미국 등 전 세계 AI 주요 시장과 견주어도 손색없는 속도”라고 했다.
 다만 그는 속도에만 집중할 시 ‘가성비’를 놓칠 수 있다고 우려했다. 쿠리안 CEO는 “AI의 궁극적인 목표는 투자 대비 수익성(ROI) 등 실질적인 효과를 보는 것”이라며 “독파모 프로젝트 등 현재 한국은 정부 주도로 대규모 투자를 실행하고 있는데, 단순 규모를 넘어 효과를 보일만한 데이터 관리 전략이 필요하다”고 했다.
 쿠리안 CEO는 그 전략으로 “데이터를 AI로 가져가는 것이 아니라, AI를 데이터로 가져오는 것”을 꼽았다. 현재 일부 국내 기업의 데이터는 데이터센터, 클라우드, 조직마다 나뉘어 저장돼 이동·복제 과정이 복잡하다. 이런 과정 없이 AI를 곧바로 데이터가 있는 현장에 적용해 시간과 비용을 줄여야 한단 취지다.
 쿠리안 CEO는 ‘넷앱 AFX’와 ‘넷앱 AI 데이터 엔진’을 활용하면 이 같은 전략을 수행할 수 있다고 강조했다. 넷앱 AFX는 엔터프라이즈급 고성능 스토리지 시스템으로, AI 학습·추론 워크로드에 최적화됐다. 넷앱 AI 데이터 엔진은 여러 환경에 흩어진 데이터 위치를 파악해 AI가 바로 활용하도록 지원하는 설루션이다.
 특히 넷앱 AFX를 활용하면 기업이 소요하는 GPU 수를 줄일 수 있다는 것이 그의 설명이다. 쿠리안 CEO는 “GPU가 데이터를 쪼개 병렬로 연산하듯, AFX 역시 대규모 데이터에 병렬 접근할 수 있는 구조를 지원한다”며 “데이터 병목을 줄이면 AI 엔진 효율이 높아지고, 결과적으로 작업당 필요한 GPU 수가 감소할 것”이라고 했다.
 차민주 기자
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