지난 3월초 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC26에서 SK텔레콤의 GPU 클러스터 ‘해인(海印, Haein)’이 글로벌 모바일 어워드(GLOMO) ‘최고의 클라우드 솔루션(Best Cloud Solution)’ 부문을 수상하는 쾌거를 달성했습니다.

SKT는 2024년 AI 클라우드 관리 플랫폼 ‘클라우드 레이다(Cloud Radar)’, 2025년 고성능 클라우드 플랫폼 ‘페타서스 AI 클라우드(Petasus AI Cloud)’, 2026년 해인 GPU 클러스터로 이 부문 3년 연속 수상을 기록하며, 세계 최고 수준의 AI 인프라 경쟁력을 다시 한번 입증 했습니다.

해인을 직접 설계하고 구축하며 운영해 온 사람들이 있습니다. GPUaaS 상품개발팀의 최지만, 양상훈, 이재협 님을 만나 치열했던 프로젝트의 여정과, 그들이 만들어가고 있는 AI 인프라 ‘해인’의 이야기를 들어보았습니다.

SKT는 GLOMO 어워드에서 3년 연속 수상이라는 기록을 세웠습니다. 그 영광의 순간과 이번 수상이 갖는 의미는 무엇이었을까요?

최지만 | 안녕하세요. GPUaaS 상품개발팀에서 인프라 설계와 구축을 담당하고 있는 최지만입니다. ‘해인’이라는 한국적인 이름으로 글로벌 무대에서 상을 받게 되어 뿌듯합니다. 이 프로젝트는 수많은 이슈 속에서 구성원 모두가 조금은 힘들게 진행한 프로젝트였습니다. 그 노력의 결실이 맺어진 것 같아 기뻤고, 올해를 시작하는 새로운 동기부여가 되었습니다.

양상훈 | GPUaaS 상품개발팀에서 프로그램 매니저 역할을 맡고 있는 양상훈입니다. 솔직히 AWS 같은 글로벌 빅테크 기업들도 경쟁하는 부문이라 반신반의했는데, 수상이 확정되고 정말 기뻤습니다. 국가 주도 AI 전략에 맞춰 소버린 AI 인프라를 구축해 온 저희의 방향성이 세계적으로 인정받은 것 같아 의미가 컸습니다.

이재협 | 서비스 운영 안정화와 기능 고도화를 담당하는 이재협입니다. 저는 아직 주니어로서 팀원들이 얼마나 많은 시간과 노력을 쏟아붓는지 곁에서 지켜봤습니다. 그래서 수상 소식을 들었을 때 ‘정말 받을 만한 결과였다’고 생각했습니다. 과정의 치열함을 알기에 결과가 더욱 값지게 느껴집니다.

최지만 | 2024년에 수상한 ‘클라우드 레이다’, 그리고 2025년 ‘페타서스 AI 클라우드’는 각각 개별 솔루션의 기술력을 인정받은 사례였습니다. 반면 이번 ‘해인’은 그 기술들을 모두 모아 하나의 통합 서비스로 완성했다는 점에서 의미가 큽니다. GPU를 중심으로 한 새로운 패러다임인 AI 인프라는 그 자체로 난도가 있는 아키텍처와 엔지니어링 역량이 요구됩니다. 그런 측면에서 이번 수상이 더욱 의미 있을 것 같습니다. 또 SK텔레콤이 가진 회선, 데이터센터, 운영 노하우 같은 통신 인프라 역량을 AI와 결합해 실제로 작동하는 인프라로 구축했다는 점이 가장 큰 차이입니다. 단순한 기술을 넘어 실제 상용화되어 서비스로 운영되고 있고, 시장에서 인정을 받은 AI 인프라라는 점에서 의미가 있다고 생각합니다.

양상훈 | 이전에 수상했던 기술들이 지금 해인 클러스터 안에서 실제로 운영되고 있습니다. 저희가 쌓아온 기술 역량이 단발성으로 끝난 것이 아니라, 매년 더 큰 그림 속에서 해인이라는 하나의 통합 인프라 위에 차곡차곡 쌓여 완성된 서비스가 된 셈입니다. 이번 수상은 그런 기술들이 실제 서비스로 발전해 완성된 AI 인프라가 되었다는 점을 보여준 사례라고 생각합니다.

특히 데이터센터와 GPU 인프라 같은 텔코 자산을 결합해 한국형 소버린 AI 인프라를 구축한 해인은 통신사로서 새로운 비즈니스 모델을 제시한 사례입니다. 그런 면에서 AI를 통해 새로운 성장 동력을 모색하는 글로벌 통신사들에게도 좋은 귀감이 되었다고 생각합니다.

‘해인’을 이해하려면 먼저 GPUaaS(GPU as a Service)라는 개념부터 짚어볼 필요가 있습니다. AI 산업이 빠르게 성장하면서 GPU 인프라를 어떻게 효율적으로 활용할 것인지가 중요한 과제가 되었고, 그 해답 중 하나가 바로 GPUaaS입니다.

이재협 | GPUaaS는 쉽게 말해 ‘GPU 렌터카 서비스’라고 생각하시면 됩니다. 자동차가 필요할 때 직접 구매하지 않고 렌터카를 이용하는 것처럼, AI 개발에 필요한 고성능 GPU 서버나 스토리지, 네트워크 같은 인프라를 직접 구축하지 않고 필요한 만큼 빌려서 사용할 수 있는 서비스입니다.

예를 들어 기업이나 연구기관이 AI 모델을 개발하려고 하면 대규모 GPU 인프라가 필요합니다. 하지만 GPU 서버는 비용이 굉장히 높고 구축에도 시간이 오래 걸립니다. GPUaaS는 이런 인프라를 서비스 형태로 제공해 사용자가 필요한 기간 동안 필요한 만큼 GPU 자원을 사용할 수 있도록 하는 모델입니다.

양상훈 | 기존 클라우드 산업에는 IaaS, PaaS, SaaS 같은 다양한 서비스 모델이 있습니다. 기업이 직접 서버를 구축하는 대신 AWS나 Microsoft Azure 같은 클라우드에서 컴퓨팅 자원을 서비스 형태로 사용하는 방식입니다. GPUaaS는 이러한 클라우드 서비스 중에서도 AI 연산에 필요한 GPU 컴퓨팅 자원을 중심으로 제공하는 서비스라고 볼 수 있습니다.

최근 AI 산업이 빠르게 성장하면서 GPU 수요가 폭발적으로 증가했고, 이른바 GPU 쇼티지 현상이 발생했습니다. 이런 환경에서 GPU 인프라를 전문적으로 제공하는 클라우드 서비스가 등장하게 된 것이 GPUaaS입니다.

최지만 | 먼저 해인은 엔비디아의 차세대 AI GPU인 B200을 1,000장 이상 단일 클러스터로 구성한 국내 최대 규모의 GPU 인프라입니다. 단순히 GPU 서버를 모아놓은 것이 아니라, 고속 네트워크와 스토리지, 운영 플랫폼까지 모두 통합된 형태의 AI 인프라입니다. 이 인프라는 현재 국가 AI 전략에 맞춰 K-AI 파운데이션 모델 개발 사업자들에게 컴퓨팅 인프라를 제공하는 역할을 하고 있습니다.

저희 팀은 이 인프라를 포함해 자사 AI 인프라 서비스의 사업화와 수익화 달성을 목표로 인프라 설계와 아키텍처 디자인, 비용 최적화, 구축과 운영 등 실제 사업화를 위한 자산을 만들어가는 전반적인 역할을 수행하고 있습니다.

앞으로는 대규모 AI 인프라인 해인을 통해 얻은 운영 노하우와 데이터를 바탕으로, 피지컬 AI(Physical AI) 등 확장되고 있는 AI 산업 생태계에서 중요한 역할을 담당하고자 합니다.

해인은 국가 AI 인프라와 관련된 프로젝트였던 만큼 단순한 기술 구현을 넘어 여러 조건을 동시에 고려해야 했습니다. 제한된 시간과 다양한 요구 속에서 해인을 완성하기 위해 많은 고민과 노력이 이어졌습니다.

양상훈 | 이번 프로젝트에서 가장 중요하게 고려했던 것은 크게 네 가지였습니다. 속도, 보안, 유연성, 그리고 성능과 비용의 균형입니다.

먼저 속도입니다. 과학기술정보통신부 1차 사업을 목표로 구축을 진행해야 했기 때문에 실제 구축에 주어진 시간은 두 달 정도에 불과했습니다. GPU 장비 중에는 리드타임이 오랜 시간이 걸릴 정도로 수급 상황이 좋지 않았습니다. 그런 상황에서도 단순히 빨리 구축하는 것이 아니라, 저희가 원하는 아키텍처와 스택으로 인프라를 완성해야 했습니다.

두 번째는 보안입니다. 국가와 협력하는 사업이다 보니 국가에서 권장하는 클라우드 정보보호 기준을 충족해야 했습니다. 동시에 향후 민간 시장으로 확장할 가능성까지 고려해 설계 단계부터 보안 인증 취득까지 염두에 두고 기획했습니다.

세 번째는 유연성입니다. 정부 사업 이후 민간 시장으로 확장될 수 있는 구조가 필요했기 때문에, 강력한 보안과 확장 가능한 인프라 구조 사이에서 균형을 맞추는 것이 중요한 과제였습니다.

마지막으로 성능과 비용의 균형입니다. GPU를 전 세대인 H200으로 갈지, 최신 B200으로 갈지부터 네트워크와 스토리지 구성까지, 어디에서 성능을 확보하고 어디에서 비용을 조정할지 세밀하게 판단해야 했습니다.

결국 저희 팀은 제한된 시간 안에서도 보안, 성능, 확장성 같은 다양한 요구사항을 모두 충족하는 인프라를 구축하는 데 집중했습니다. 파트너사들과 긴밀히 협력하며 인프라 설계부터 구축, 운영까지 세밀하게 조율했고, 안정적인 AI 인프라를 완성하기 위해 많은 노력을 기울였습니다.

양상훈 | 이번 프로젝트는 다섯 개가 넘는 파트너사와 함께 일했습니다. 각기 다른 프로세스와 문화를 가진 조직들이 하나의 목표를 향해 움직이다 보니 협업이 쉽지만은 않았지만 계속 조율하고 소통하며 문제를 해결해 나갔습니다.

이재협 | 가장 기억에 남는 순간 중 하나는 데이터센터에서 진행했던 인피니밴드 케이블 작업입니다. 구축 과정에서 수천 가닥의 케이블이 필요했는데, 수많은 케이블을 현장에서 직접 풀고, 라벨링하고, 포트를 분류해야 했습니다. 일정이 너무 촉박해 파트너사 뿐만 아니라 관련 부서 전체가 현장에 투입됐습니다. 임원분들까지 함께 케이블을 정리하고, 더 쉽게 작업할 수 있는 도구를 직접 만들어가면서 작업을 진행했습니다. 몸으로 부딪치며 시간에 쫓겨 작업했던 힘든 순간이었지만, 모두가 함께 힘을 모아 결국 성공적으로 마무리할 수 있었습니다.

그리고 결국 그 모든 어려움을 돌파하게 만든 것은 사람이었다고 생각합니다. 문제가 생기면 누가 시키지 않아도 바로 현장으로 달려가 해결하려는 팀원들이 항상 있었습니다. 밤낮없이 머리를 맞대고 해결책을 찾았고, 그 과정에서 팀 전체가 하나의 목표를 향해 움직이고 있다는 느낌을 받았습니다. 그래서 그때 느꼈던 것은, 기술적인 도전도 물론 중요하지만 결국 프로젝트를 완성시키는 것은 사람이라는 점이었습니다.

수개월 동안 함께 고민하고 부딪치며 완성한 프로젝트. GPUaaS 상품개발팀에게 ‘해인’은 단순한 인프라 이상의 의미를 남겼습니다. 그래서 세 사람에게 ‘해인’이 어떤 의미인지 들어보았습니다.

이재협 | 나에게 해인이란 ‘증명’입니다. 처음 접하는 업무라 부족한 점도 많았지만, 팀원분들 덕분에 제 몫을 해낼 수 있었습니다. 저 자신에 대한 증명이었고, 힘든 상황에서도 웃음을 잃지 않는 우리 팀이 ‘1티어’라는 증명이기도 했습니다. 또한 이 프로젝트가 회사와 국가에 의미 있는 일이었다는 점을 보여준 경험이기도 합니다.

양상훈 | 나에게 해인이란 ‘커리어의 두 번째 페이지’입니다. 그동안 클라우드와 온프레미스 인프라 쪽에서 일을 해왔지만, GPU 인프라는 완전히 다른 세계였습니다. 해인을 통해 GPU와 HPC 시장에 본격적으로 발을 들이게 되었고, AI와 함께 이어갈 제 커리어의 새로운 시작점이 되었습니다.

최지만 | 나에게 해인이란 ‘반려동물’ 같은 존재입니다. 보고 있으면 흐뭇하고, 어디에 내놓아도 자랑스럽지만 동시에 늘 관심을 가지고 돌봐야 하는 대상이기도 합니다. 앞으로도 무지개다리를 건널 때까지 계속 애정을 쏟으며 관리하고 성장시켜 나가야 할 소중한 존재라고 생각합니다.

GPU 클러스터 ‘해인’은 단순한 기술 성과를 넘어, SKT가 그리는 AI 전략의 중요한 기반이 되고 있습니다. GLOMO 수상이라는 성과 뒤에는 수많은 선택과 도전, 그리고 현장에서 문제를 해결해 온 사람들의 시간이 쌓여 있습니다. 이 인프라 위에서 ‘해인’은 앞으로 더 많은 AI 기술과 서비스를 연결하는 토대가 될 것입니다. GPUaaS 상품개발팀의 다음 여정 역시 이제 막 시작되었습니다.