[원문 유형] Tele-news 주요채널 텔레그램 원문 묶음 [범위] Tele-news 주요채널 [묶음 주기] 10분 [통합 구간] 2026-10-08T09:30:00+00:00 ~ 2026-10-08T09:40:00+00:00 [작성 기준] 아래 글은 서로 다른 채널·작성자의 독립 원문을 수송 편의상 하나의 시간 구간으로 묶은 것이다. 서로 다른 출처의 사실·판단·전망을 하나의 합의나 결론으로 합치지 말고 채널별 귀속을 보존한다. 같은 사건을 다루더라도 공통 이슈 키만 재사용하고, 출처별 사실·해석·반응·전망은 각각 남긴다. 외부 링크와 첨부는 실제 원문으로 사용하고, 텔레그램 문구는 발견 경로·보조 설명으로 구분한다. 시간흐름순 정리는 원문 게시 순서와 각 출처의 판단 강도·조건을 보존한다. ===== 통합 원문 1 / 5 ===== [채널] main news [게시일시] 2026.10.08 18:32:06 [텔레그램 게시물] https://t.me/mainnews/200885 [원문 수집 기준] 외부 링크가 있으면 링크를 따라 확보한 실제 본문·첨부 파일이 주 분석 원문이다. 텔레그램 게시물은 발견 경로와 보조 설명으로 보존하며 외부 원문과 구분해 반영한다. [현재 텔레그램 게시물 본문] [중앙일보] 정부 “주우크라 대사 소환” 북한군 포로 공개에 항의 https://www.joongang.co.kr/article/25468266 [외부 원문 1] [URL] https://www.joongang.co.kr/article/25468266 [제목] 정부, 주우크라 대사 본국 소환…北포로 송환 놓고 진실공방 격화 | 중앙일보 중앙일보 지면보기 서비스는 로그인 후 이용 가능합니다. 로그인 하러 가기 Close 최근 1개월 내 지면만 열람하실 수 있습니다. Close 중앙일보 지면보기 서비스는 로그인 후 이용 가능합니다. 로그인 하러 가기 Close 로그인 하시면 최신호의 전체 내용을 보실 수 있습니다. 로그인 하시겠습니까? 로그인 Close 더중앙플러스 회원이 되시면 창간호부터 전체 지면보기와 지면 다운로드가 가능합니다. 더중앙플러스 회원이 되시겠습니까? 더중앙플러스 시작하기 Close 〈YONHAP PHOTO-9196〉 이재명 대통령과 젤렌스키 대통령 (앙카라=연합뉴스) 김도훈 기자 = 이재명 대통령과 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령이 8일(현지시간) 튀르키예 앙카라 한 호텔에서 정상회담에 앞서 악수하고 있다. 2026.7.8 superdoo82@yna.co.kr/2026-07-08 19:00:31/ 〈저작권자 ⓒ 1980-2026 ㈜연합뉴스. 무단 전재 재배포 금지, AI 학습 및 활용 금지〉 정부가 8일 박기창 주우크라이나 한국대사를 본국으로 소환하기로 결정했다. 북한군 포로 2명의 한국 송환 사실을 우크라이나가 일방적으로 공개한 데 이어 비공개 합의와 사과 여부를 둘러싼 진실공방까지 이어지자 외교적 대응 수위를 끌어올린 것이다. 자국 대사 소환은 양국 관계가 심각하게 악화했을 때 동원하는 고강도 외교적 항의 조치다. 외교부는 이날 “정부는 주우크라이나 대사를 본국으로 소환하기로 결정했다”며 “양국 간 제반 현안이 원만히 해결되기를 기대하며, 이를 위해 우크라이나 측과의 협의를 지속해 나갈 것”이라고 밝혔다. 앞서 조현 외교부 장관은 6일 국회 외교통일위원회 국정감사에서 우크라이나로부터 "사과의 말도 들어있는 메시지도 받았다"면서 "저희가 생각하는 수준과는 좀 차이가 있어서 단호한 조치를 취하고자 한다"고 말한 바 있다. 자국 대사 소환은 외교관계를 유지하면서도 상대국에 강한 불만을 표출하는 상징적 조치다. 외교 소식통은 “대사 소환은 상대국에 강한 메시지를 전달하는 외교적 행위”라며 “귀국 후 정부 내부 협의를 거쳐 문제 해결 방안을 모색하는 과정도 이어진다”고 설명했다. 복귀 시점을 정하지 않을 경우 외교적 압박 효과가 더욱 커질 수 있다. 한국 정부는 2008년 일본의 독도 영유권 주장에 반발해 권철현 당시 주일대사를 소환했고, 2001년에도 일본의 역사교과서 왜곡에 항의하며 최상룡 당시 주일대사를 불러들였다. 조현 외교부 장관이 6일 국회 국회 외교통일위원회 국정감사에서 의원들 질의에 답하고 있다. 임현동 기자 이번 갈등은 지난달 23일(현지시간) 볼로디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령이 유엔총회 연설에서 북한군 포로 2명의 한국 송환 사실을 공개하면서 시작됐다. 한국 정부는 우크라이나 측 요청에 따라 비공개에 합의했다는 입장이지만, 우크라이나 대통령실은 합의 자체가 없었다고 반박했다. 이에 청와대는 우크라이나 측 설명을 “허위 공보”로 규정하고 공식 해명과 사과를 요구했다. 지난달 28일에는 박윤주 외교부 1차관이 안드리 베쉬킨 주한 우크라이나 대사대리를 초치해 항의했다. 이재명 대통령도 지난 2일 우크라이나가 “상대국 국가원수를 거짓말쟁이로 만들었다”며 공개 사과를 요구했다. 하지만 사과 여부를 놓고도 공방이 이어졌다. 조현 외교부 장관은 지난 6일 국회에서 안드리 시비하 우크라이나 외무장관으로부터 “사과의 말이 담긴 메시지를 받았다”면서도 “저희가 생각하는 수준과는 차이가 있다”고 밝혔다. 반면 헤오르히 티히 우크라이나 외무부 대변인은 7일 시비하 장관이 양국 간 공개적인 비판이 오간 상황에 유감을 표명했을 뿐이라고 반박했다. 비공개 합의에 대해서도 “양국 간 해석 차이가 있었다”는 입장을 고수했다. 결국 대사 소환이라는 고강도 항의 카드까지 꺼내 들면서 북한군 포로 송환 문제로 촉발된 양국의 외교 갈등은 한층 심화하는 양상이다. 야당에선 정부의 대응에 대한 비판이 나왔다. 국회 외교통일위원회 국민의힘 간사인 김대식 의원은 "정부가 외교를 너무 감정적으로 하고 있다”며 “향후 한국과 우크라이나의 관계는 생각도 하지 않는 것이냐"고 말했다. 박충권 수석대변인은 "DMZ 지뢰 도발로 대통령을 광대로 만든 북한에는 한 마디도 못하면서, 포로를 보내준 우크라이나에는 외교 관계 파탄을 각오하면서까지 강경 대응하는 정부의 모순적 대응을 도저히 이해할 수 없다"고 했다. 윤지원ㆍ양수민 기자 yoon.jiwon1@joongang.co.kr # 우크라이나 # 젤렌스키 # 조현 # 외교부 # 대사소환 # 이재명 # 북한포로 0 0 앱에서만 제공되는 편의 기능 로그인하면 AD Free! 뉴스를 광고없이 더 깔끔하게 속보는 물론 구독한 최신 콘텐트까지! 알림을 더 빠르게 나에게 딱 맞는 앱 경험! 맞춤 환경으로 더 편리하게 앱으로 보기 ===== 통합 원문 3 / 5 ===== [채널] 미국 주식 인사이더 🇺🇸 (US Stocks Insider) [게시일시] 2026.10.08 18:34:51 [텔레그램 게시물] https://t.me/insidertracking/65729 [원문 수집 기준] 외부 링크가 있으면 링크를 따라 확보한 실제 본문·첨부 파일이 주 분석 원문이다. 텔레그램 게시물은 발견 경로와 보조 설명으로 보존하며 외부 원문과 구분해 반영한다. [현재 텔레그램 게시물 본문] 골드만삭스의 숀 투테자에 따르면, 프라임 브로커리지 거래 장부에서 미국 전체 익스포저 대비 매그니피센트7(Mag7)의 순익스포저 비중이 약 22%에 근접하며 2022년 초 집계 시작 이후 역대 최고 수준 기록. ===== 통합 원문 4 / 5 ===== [채널] Korean Alpha [게시일시] 2026.10.08 18:35:11 [텔레그램 게시물] https://t.me/korean_alpha/883600 [원문 수집 기준] 외부 링크가 있으면 링크를 따라 확보한 실제 본문·첨부 파일이 주 분석 원문이다. 텔레그램 게시물은 발견 경로와 보조 설명으로 보존하며 외부 원문과 구분해 반영한다. [현재 텔레그램 게시물 본문] Plasma 카드 의외로 잘 성장하고 있음 DeFi에 뿌렸던 돈을 진즉 이쪽에 돌렸다면 더 크게 성공했지 않았을까 비슷한 체인인 Stable도 Pay 준비 중인 것 같으니 살펴볼만한듯 이외에도 자본 빵빵하게 유치한 곳들이 너도나도 카드 준비 중이라고 하니 춘추전국시대는 계속 될 예정 ===== 통합 원문 5 / 5 ===== [채널] 세상의 (부)족한 것들에 대해서 [게시일시] 2026.10.08 18:38:39 [텔레그램 게시물] https://t.me/runoutof/483562 [원문 수집 기준] 외부 링크가 있으면 링크를 따라 확보한 실제 본문·첨부 파일이 주 분석 원문이다. 텔레그램 게시물은 발견 경로와 보조 설명으로 보존하며 외부 원문과 구분해 반영한다. [현재 텔레그램 게시물 본문] AI로 데이터센터 전력·환경 부담 줄인다…MIT 델리트루 교수, AI가 AI 인... 키워드: #급증 #문제 #중단 AI 모델의 학습과 추론 수요가 급증하면서 데이터센터 건설이 빠르게 늘어나고 있지만, 새로운 데이터센터를... 개발자가 장애가 발생한 이후 문제를 찾아 수정하는 방식은 서비스 중단과 함께 불필요한 컴퓨팅 자원... 본문보기 [본문보기] https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=42236&igsh=bERiKWUjSjqhjp== [AI로 데이터센터 전력·환경 부담 줄인다…MIT 델리트루 교수, “AI가 AI 인프라 최적화”] https://aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=42236&igsh=bERiKWUjSjqhjp== [외부 원문 1] [URL] https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=42236&igsh=bERiKWUjSjqhjp== [제목] AI로 데이터센터 전력·환경 부담 줄인다…MIT 델리트루 교수, “AI가 AI 인프라 최적화” 기자명 정한영 기자 입력 2026.10.08 18:34 댓글 0 바로가기 복사하기 본문 글씨 줄이기 본문 글씨 키우기 머신러닝으로 서버·네트워크 자원 활용률 높여…기존 인프라에서 더 많은 연산 성능 확보, 클라우드 소프트웨어 비대화와 애플리케이션 장애까지 AI로 최적화 크리스티나 델리트루(Christina Delimitrou) 교수(사진:MIT 아담 글란츠만) 인공지능(AI) 확산으로 전 세계 데이터센터의 전력 소비와 환경 부담이 커지는 가운데, AI를 활용해 데이터센터 자체의 에너지 효율과 자원 활용률을 높이는 연구가 주목받고 있다. 미국 매사추세츠공과대학교(MIT) 전기공학·컴퓨터과학과(EECS) 크리스티나 델리트루(Christina Delimitrou) 교수 연구팀은 머신러닝을 활용해 대규모 클라우드 데이터센터의 서버와 네트워크 장비 운영 방식을 재설계하고, 기존 하드웨어에서 더 많은 컴퓨팅 성능을 끌어내는 연구를 진행하고 있다. AI 모델의 학습과 추론 수요가 급증하면서 데이터센터 건설이 빠르게 늘어나고 있지만, 새로운 데이터센터를 계속 구축하는 것만으로는 전력망과 환경에 가해지는 부담을 해결하기 어렵다는 판단에서다. 델리트루 교수는 대규모 데이터센터의 서버·네트워크 자원 관리, 소프트웨어 구조, 애플리케이션 성능을 머신러닝으로 최적화해 동일한 하드웨어에서 더 많은 작업을 처리할 수 있도록 하는 데 연구 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 문제는 ‘전력’보다 먼저 ‘낮은 활용률’에서 시작 델리트루 교수 연구의 출발점은 대규모 컴퓨팅 시스템의 낮은 자원 활용률이다. 스탠퍼드대학교 대학원에서 클라우드 컴퓨팅과 대규모 데이터센터의 비효율성을 연구하던 당시, 델리트루 교수와 연구진은 막대한 수요가 존재하는 대규모 컴퓨팅 시스템이 실제로는 상당히 낮은 수준으로 활용되고 있다는 점에 주목했다. 일반적으로 데이터센터는 높은 수요에 대응하기 위해 서버가 거의 최대 용량으로 가동될 것으로 예상하지만, 연구진이 관찰한 일부 대규모 시스템의 평균 활용률은 약 15% 수준에 불과했다. 델리트루 교수는 “이러한 시스템이 최상의 수준으로 활용되지 않는다면 증가하는 사용자 수요를 충족하기 위해 필요 이상으로 많은 전력을 소비하게 된다”며 “특히 소프트웨어 측면에서 상당한 비대화가 발생하고 있으며, 성능을 저하시키지 않으면서 이를 제거할 수 있다면 새로운 데이터센터를 많이 건설하지 않아도 된다”고 설명했다. 이는 AI 데이터센터의 전력 문제를 단순히 전력 생산량 확대나 냉각 효율 개선의 관점에서만 접근하지 않고, 기존 컴퓨팅 자원의 활용률 자체를 높이는 방식으로 해결할 수 있다는 접근이다. 머신러닝으로 클라우드 자원 관리 자동화 델리트루 교수 연구팀은 낮은 자원 활용률을 개선하기 위해 머신러닝을 대규모 시스템의 자원 관리에 적용했다. 수많은 서버와 애플리케이션이 동시에 작동하는 클라우드 환경에서는 개발자가 모든 시스템의 상태와 자원 배분을 직접 관리하기 어렵다. 시스템 규모가 커질수록 가능한 운영 조건과 조합도 급격히 증가하기 때문이다. 연구팀은 머신러닝을 활용해 컴퓨팅 자원의 상태를 분석하고, 사람이 놓칠 수 있는 최적의 자원 관리 방안을 찾아내도록 했다. 델리트루 교수는 당시 대규모 시스템 문제에 머신러닝을 적용하는 것이 새로운 접근이었다며, 시스템 규모가 커질수록 경험에 기반한 수동적인 관리 방식보다 머신러닝이 효과적인 해결책이 될 수 있다고 설명했다. 이 연구는 이후 클라우드 애플리케이션의 성능과 안정성을 개선하는 방향으로 확장됐다. AI로 애플리케이션 장애도 사전에 예측 연구팀이 개발한 도구 가운데 하나인 시어(Seer)는 딥러닝을 활용해 웹 애플리케이션에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 예측하고 대응하는 기술이다. 음악 스트리밍이나 화상회의처럼 대규모 사용자가 동시에 이용하는 클라우드 애플리케이션에서는 작은 문제가 광범위한 성능 저하로 이어질 수 있다. 개발자가 장애가 발생한 이후 문제를 찾아 수정하는 방식은 서비스 중단과 함께 불필요한 컴퓨팅 자원 소비를 유발할 수 있다. 시어는 애플리케이션의 이상 징후를 사전에 파악해 이러한 성능 저하를 예방하는 데 초점을 맞춘다. 델리트루 교수는 클라우드 자원을 보다 효과적으로 관리하면 최종 사용자 입장에서도 스마트폰에서 실행되는 애플리케이션의 성능을 보다 안정적으로 예측할 수 있다고 설명했다. 클라우드 구조 변화에 맞춰 서버도 다시 설계 클라우드 애플리케이션 구조가 변화하면서 연구 방향도 확장됐다. 최근 개발자들은 애플리케이션을 작은 단위로 분할해 여러 서버에 분산시키는 방식을 활용하고 있다. 애플리케이션 배포 속도를 높일 수 있지만, 기존 서버는 이러한 새로운 형태의 소프트웨어 구조를 전제로 설계되지 않았다. 델리트루 교수 연구팀은 이에 맞춰 새로운 애플리케이션 구조에 최적화된 머신러닝 기반 시스템을 연구하고 있다. 소프트웨어와 하드웨어를 별개의 영역으로 최적화하는 것이 아니라, 애플리케이션의 특성과 서버 하드웨어의 성능을 함께 분석해 시스템 전체의 효율을 높이는 방식이다. 연구팀은 또한 AI를 활용해 기존 하드웨어의 특성에 맞도록 소프트웨어 시스템을 재설계하는 연구도 진행하고 있다. 보안 취약점까지 AI로 분석...‘설명 가능한 AI’가 과제 AI 활용 범위는 성능 최적화에서 보안 영역으로도 확대되고 있다. 델리트루 교수 연구팀은 기존에 클라우드 애플리케이션의 코드 오류를 찾아내던 연구를 확장해, 사용자 데이터를 해커에게 노출할 수 있는 보안 문제까지 분석하는 연구를 진행하고 있다. 다만 AI를 시스템 최적화에 활용할 때는 AI가 왜 특정한 해결책을 제시했는지 설명할 수 있어야 한다는 문제도 남아 있다. 델리트루 교수는 AI를 시스템에 적용할 때 AI가 내놓는 결과를 해석하기 어려운 문제가 있다며, 현재 연구에서 AI 도구에 설명 가능성을 추가하는 작업도 진행하고 있다고 밝혔다. 설명 가능한 AI는 개발자가 AI의 판단이 올바른지 검증하는 데 그치지 않고, AI가 도출한 결과를 통해 향후 시스템 자체를 어떻게 개선할 것인지에 대한 통찰을 얻는 데도 활용될 수 있다. 실제 데이터센터 연구의 한계…‘가상 복제’로 해결 대규모 데이터센터 연구에는 또 다른 문제가 있다. 초기 클라우드 컴퓨팅 환경과 달리 현재 대형 기술기업들은 자체 설계한 하드웨어와 소프트웨어를 사용하는 경우가 많다. 기업의 데이터센터에서 사용되는 시스템이 외부 연구자에게 공개되지 않는 경우도 많아 대학 연구실에서 개발한 기술을 실제 환경에 적용하기 어려운 것이다. 델리트루 교수 연구팀은 이를 해결하기 위해 실제 시스템과 애플리케이션의 구조와 성능 특성을 모방한 가상 복제 시스템을 구축하고 있다. 연구팀이 개발한 ‘디토(Ditto)’는 실제 애플리케이션의 구조와 성능 특성을 모방해 다양한 조건에서 시스템을 연구할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업의 독점적인 데이터센터 환경을 직접 사용하지 않고도 실제 운영 환경에 가까운 조건에서 새로운 시스템 최적화 방법을 검증할 수 있다. AI 시대 데이터센터, ‘더 많이 짓는 것’에서 ‘더 잘 쓰는 것’으로 AI 모델의 규모가 커질수록 데이터센터에 필요한 연산 능력도 증가하고 있다. 이에 따라 전력 소비와 냉각, 네트워크 및 서버 자원의 효율적인 활용은 AI 산업의 지속가능성을 결정하는 핵심 요소로 떠오르고 있다. 델리트루 교수 연구는 이러한 문제에 대해 새로운 데이터센터를 계속 추가하는 방식뿐 아니라 현재 구축된 컴퓨팅 인프라에서 더 많은 연산을 끌어내는 방법을 제시했다. 특히 서버와 네트워크 자원 관리, 소프트웨어 최적화, 애플리케이션 장애 예측, 하드웨어에 맞춘 시스템 재설계 등을 머신러닝으로 연결한다는 점에서 의미가 있다. 델리트루 교수는 머신러닝 모델이 발전할수록 애플리케이션 성능과 하드웨어 효율을 높일 새로운 가능성이 열릴 것으로 전망하면서도, AI를 신중하게 활용해야 한다고 강조했다. AI가 애플리케이션 개발을 크게 가속할 수 있지만, AI가 제시한 해결책을 지속적으로 검증하고 감사해야 하며, AI의 결과에서 시스템에 대한 중요한 통찰을 얻는 능력을 잃어서는 안 된다는 것이다. 정한영 기자 hyjung@aitimes.kr 다른기사 보기 저작권자 © 인공지능신문 무단전재 및 재배포 금지 美 정부, ‘AI’ 대신 ‘슈퍼 인텔리전스(SI)’ 쓴다…'AI'와 'SI'의 이중 용어 체계, 글로벌 혼란 가중 ‘제미나이 3.8 라이브’ 라이브 아바타 탑재…실시간 대화형 영상 AI 에이전트 시대 연다 브릴스, 코스닥 상장... “글로벌 AI 로봇 플랫폼 기업 도약” 박차 트럼프 “AI는 슈퍼 인텔리전스, 추가 가드레일 원하지 않아”…시진핑 “미·중, 경쟁보다 협력할 이유 더 많아” 메타 ‘뮤즈의 진화’…소상공인 업무까지 대신하는 AI 에이전트로 구글, ‘1백만 토큰’ 제미나이 4 아르곤 공개…장기·복합 업무 AI로 진화 [AI 리뷰] “AI도 뇌처럼 연산한다”…중국과학원, 400만 토큰서 100배 가속한 ‘스파이킹브레인’ 美 정부, ‘AI’ 대신 ‘슈퍼 인텔리전스(SI)’ 쓴다…'AI'와 'SI'의 이중 용어 체계, 글로벌 혼란 가중 닫기 댓글 내용입력 0 / 400 회원 로그인 이름 비밀번호 자동등록방지 로그인 옵션 창닫기 카카오, 대규모 AI 모델 학습 최적화 방법, 모델 경량화 연구 기법 발표 인텔리빅스, GOP 지키는 ‘AI 경계병’ 만든다…방사청 62억원 규모 R&D 착수 생성 AI 플랫폼 '제논', 증권신고서 제출…코스닥 상장 공모 절차 본격화 델 테크놀로지스, 엔비디아 RTX 스파크 탑재한 첫 XPS 제품... ‘델 XPS 16 크리에이터 에디션’ 공개 “AI 시대, 공장의 경쟁력은 전력 인프라가 좌우”...슈나이더 일렉트릭, AI 팩토리 인프라 청사진 제시 HPE, AMD 6세대 EPYC 탑재 차세대 서버 4종 공개…AI·추론 인프라 강화 "100만 토큰 장착한 AI 에이전트 끝판왕"...앤트로픽, ‘클로드 오퍼스 4.6’ 전격 공개 대한민국 AI 판을 바꾼다… 국내 1위 ‘K-엑사원’ 공개, 누구나 무료 API로 나만의 AI 에이전트 만든다 "내 책상 위에 AI 슈퍼컴퓨터를?"...엔비디아, 단돈 435만원 '2000억개 파라미터 모델 실행하는 세계 최소 AI 슈퍼컴퓨터' 출시 카카오, 대규모 AI 모델 학습 최적화 방법, 모델 경량화 연구 기법 발표 인텔리빅스, GOP 지키는 ‘AI 경계병’ 만든다…방사청 62억원 규모 R&D 착수 생성 AI 플랫폼 '제논', 증권신고서 제출…코스닥 상장 공모 절차 본격화 델 테크놀로지스, 엔비디아 RTX 스파크 탑재한 첫 XPS 제품... ‘델 XPS 16 크리에이터 에디션’ 공개 “AI 시대, 공장의 경쟁력은 전력 인프라가 좌우”...슈나이더 일렉트릭, AI 팩토리 인프라 청사진 제시 카카오, 대규모 AI 모델 학습 최적화 방법, 모델 경량화 연구 기법 발표 인텔리빅스, GOP 지키는 ‘AI 경계병’ 만든다…방사청 62억원 규모 R&D 착수 생성 AI 플랫폼 '제논', 증권신고서 제출…코스닥 상장 공모 절차 본격화 델 테크놀로지스, 엔비디아 RTX 스파크 탑재한 첫 XPS 제품... ‘델 XPS 16 크리에이터 에디션’ 공개 1 美 정부, ‘AI’ 대신 ‘슈퍼 인텔리전스(SI)’ 쓴다…'AI'와 'SI'의 이중 용어 체계, 글로벌 혼란 가중 2 ‘제미나이 3.8 라이브’ 라이브 아바타 탑재…실시간 대화형 영상 AI 에이전트 시대 연다 3 브릴스, 코스닥 상장... “글로벌 AI 로봇 플랫폼 기업 도약” 박차 4 트럼프 “AI는 슈퍼 인텔리전스, 추가 가드레일 원하지 않아”…시진핑 “미·중, 경쟁보다 협력할 이유 더 많아” 5 메타 ‘뮤즈의 진화’…소상공인 업무까지 대신하는 AI 에이전트로 6 구글, ‘1백만 토큰’ 제미나이 4 아르곤 공개…장기·복합 업무 AI로 진화 7 [AI 리뷰] “AI도 뇌처럼 연산한다”…중국과학원, 400만 토큰서 100배 가속한 ‘스파이킹브레인’ 8 클로드 ‘Computer Use’는 어떻게 사람처럼 컴퓨터를 조작하는가...김용덕 변리사, 앤트로픽의 AI 에이전트 특허 분석 "100만 토큰 장착한 AI 에이전트 끝판왕"...앤트로픽, ‘클로드 오퍼스 4.6’ 전격 공개 대한민국 AI 판을 바꾼다… 국내 1위 ‘K-엑사원’ 공개, 누구나 무료 API로 나만의 AI 에이전트 만든다 "내 책상 위에 AI 슈퍼컴퓨터를?"...엔비디아, 단돈 435만원 '2000억개 파라미터 모델 실행하는 세계 최소 AI 슈퍼컴퓨터' 출시 [외부 원문 2] [URL] https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=42236&igsh=bERiKWUjSjqhjp== [제목] AI로 데이터센터 전력·환경 부담 줄인다…MIT 델리트루 교수, “AI가 AI 인프라 최적화” 기자명 정한영 기자 입력 2026.10.08 18:34 댓글 0 바로가기 복사하기 본문 글씨 줄이기 본문 글씨 키우기 머신러닝으로 서버·네트워크 자원 활용률 높여…기존 인프라에서 더 많은 연산 성능 확보, 클라우드 소프트웨어 비대화와 애플리케이션 장애까지 AI로 최적화 크리스티나 델리트루(Christina Delimitrou) 교수(사진:MIT 아담 글란츠만) 인공지능(AI) 확산으로 전 세계 데이터센터의 전력 소비와 환경 부담이 커지는 가운데, AI를 활용해 데이터센터 자체의 에너지 효율과 자원 활용률을 높이는 연구가 주목받고 있다. 미국 매사추세츠공과대학교(MIT) 전기공학·컴퓨터과학과(EECS) 크리스티나 델리트루(Christina Delimitrou) 교수 연구팀은 머신러닝을 활용해 대규모 클라우드 데이터센터의 서버와 네트워크 장비 운영 방식을 재설계하고, 기존 하드웨어에서 더 많은 컴퓨팅 성능을 끌어내는 연구를 진행하고 있다. AI 모델의 학습과 추론 수요가 급증하면서 데이터센터 건설이 빠르게 늘어나고 있지만, 새로운 데이터센터를 계속 구축하는 것만으로는 전력망과 환경에 가해지는 부담을 해결하기 어렵다는 판단에서다. 델리트루 교수는 대규모 데이터센터의 서버·네트워크 자원 관리, 소프트웨어 구조, 애플리케이션 성능을 머신러닝으로 최적화해 동일한 하드웨어에서 더 많은 작업을 처리할 수 있도록 하는 데 연구 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 문제는 ‘전력’보다 먼저 ‘낮은 활용률’에서 시작 델리트루 교수 연구의 출발점은 대규모 컴퓨팅 시스템의 낮은 자원 활용률이다. 스탠퍼드대학교 대학원에서 클라우드 컴퓨팅과 대규모 데이터센터의 비효율성을 연구하던 당시, 델리트루 교수와 연구진은 막대한 수요가 존재하는 대규모 컴퓨팅 시스템이 실제로는 상당히 낮은 수준으로 활용되고 있다는 점에 주목했다. 일반적으로 데이터센터는 높은 수요에 대응하기 위해 서버가 거의 최대 용량으로 가동될 것으로 예상하지만, 연구진이 관찰한 일부 대규모 시스템의 평균 활용률은 약 15% 수준에 불과했다. 델리트루 교수는 “이러한 시스템이 최상의 수준으로 활용되지 않는다면 증가하는 사용자 수요를 충족하기 위해 필요 이상으로 많은 전력을 소비하게 된다”며 “특히 소프트웨어 측면에서 상당한 비대화가 발생하고 있으며, 성능을 저하시키지 않으면서 이를 제거할 수 있다면 새로운 데이터센터를 많이 건설하지 않아도 된다”고 설명했다. 이는 AI 데이터센터의 전력 문제를 단순히 전력 생산량 확대나 냉각 효율 개선의 관점에서만 접근하지 않고, 기존 컴퓨팅 자원의 활용률 자체를 높이는 방식으로 해결할 수 있다는 접근이다. 머신러닝으로 클라우드 자원 관리 자동화 델리트루 교수 연구팀은 낮은 자원 활용률을 개선하기 위해 머신러닝을 대규모 시스템의 자원 관리에 적용했다. 수많은 서버와 애플리케이션이 동시에 작동하는 클라우드 환경에서는 개발자가 모든 시스템의 상태와 자원 배분을 직접 관리하기 어렵다. 시스템 규모가 커질수록 가능한 운영 조건과 조합도 급격히 증가하기 때문이다. 연구팀은 머신러닝을 활용해 컴퓨팅 자원의 상태를 분석하고, 사람이 놓칠 수 있는 최적의 자원 관리 방안을 찾아내도록 했다. 델리트루 교수는 당시 대규모 시스템 문제에 머신러닝을 적용하는 것이 새로운 접근이었다며, 시스템 규모가 커질수록 경험에 기반한 수동적인 관리 방식보다 머신러닝이 효과적인 해결책이 될 수 있다고 설명했다. 이 연구는 이후 클라우드 애플리케이션의 성능과 안정성을 개선하는 방향으로 확장됐다. AI로 애플리케이션 장애도 사전에 예측 연구팀이 개발한 도구 가운데 하나인 시어(Seer)는 딥러닝을 활용해 웹 애플리케이션에서 발생할 수 있는 문제를 사전에 예측하고 대응하는 기술이다. 음악 스트리밍이나 화상회의처럼 대규모 사용자가 동시에 이용하는 클라우드 애플리케이션에서는 작은 문제가 광범위한 성능 저하로 이어질 수 있다. 개발자가 장애가 발생한 이후 문제를 찾아 수정하는 방식은 서비스 중단과 함께 불필요한 컴퓨팅 자원 소비를 유발할 수 있다. 시어는 애플리케이션의 이상 징후를 사전에 파악해 이러한 성능 저하를 예방하는 데 초점을 맞춘다. 델리트루 교수는 클라우드 자원을 보다 효과적으로 관리하면 최종 사용자 입장에서도 스마트폰에서 실행되는 애플리케이션의 성능을 보다 안정적으로 예측할 수 있다고 설명했다. 클라우드 구조 변화에 맞춰 서버도 다시 설계 클라우드 애플리케이션 구조가 변화하면서 연구 방향도 확장됐다. 최근 개발자들은 애플리케이션을 작은 단위로 분할해 여러 서버에 분산시키는 방식을 활용하고 있다. 애플리케이션 배포 속도를 높일 수 있지만, 기존 서버는 이러한 새로운 형태의 소프트웨어 구조를 전제로 설계되지 않았다. 델리트루 교수 연구팀은 이에 맞춰 새로운 애플리케이션 구조에 최적화된 머신러닝 기반 시스템을 연구하고 있다. 소프트웨어와 하드웨어를 별개의 영역으로 최적화하는 것이 아니라, 애플리케이션의 특성과 서버 하드웨어의 성능을 함께 분석해 시스템 전체의 효율을 높이는 방식이다. 연구팀은 또한 AI를 활용해 기존 하드웨어의 특성에 맞도록 소프트웨어 시스템을 재설계하는 연구도 진행하고 있다. 보안 취약점까지 AI로 분석...‘설명 가능한 AI’가 과제 AI 활용 범위는 성능 최적화에서 보안 영역으로도 확대되고 있다. 델리트루 교수 연구팀은 기존에 클라우드 애플리케이션의 코드 오류를 찾아내던 연구를 확장해, 사용자 데이터를 해커에게 노출할 수 있는 보안 문제까지 분석하는 연구를 진행하고 있다. 다만 AI를 시스템 최적화에 활용할 때는 AI가 왜 특정한 해결책을 제시했는지 설명할 수 있어야 한다는 문제도 남아 있다. 델리트루 교수는 AI를 시스템에 적용할 때 AI가 내놓는 결과를 해석하기 어려운 문제가 있다며, 현재 연구에서 AI 도구에 설명 가능성을 추가하는 작업도 진행하고 있다고 밝혔다. 설명 가능한 AI는 개발자가 AI의 판단이 올바른지 검증하는 데 그치지 않고, AI가 도출한 결과를 통해 향후 시스템 자체를 어떻게 개선할 것인지에 대한 통찰을 얻는 데도 활용될 수 있다. 실제 데이터센터 연구의 한계…‘가상 복제’로 해결 대규모 데이터센터 연구에는 또 다른 문제가 있다. 초기 클라우드 컴퓨팅 환경과 달리 현재 대형 기술기업들은 자체 설계한 하드웨어와 소프트웨어를 사용하는 경우가 많다. 기업의 데이터센터에서 사용되는 시스템이 외부 연구자에게 공개되지 않는 경우도 많아 대학 연구실에서 개발한 기술을 실제 환경에 적용하기 어려운 것이다. 델리트루 교수 연구팀은 이를 해결하기 위해 실제 시스템과 애플리케이션의 구조와 성능 특성을 모방한 가상 복제 시스템을 구축하고 있다. 연구팀이 개발한 ‘디토(Ditto)’는 실제 애플리케이션의 구조와 성능 특성을 모방해 다양한 조건에서 시스템을 연구할 수 있도록 지원한다. 이를 통해 기업의 독점적인 데이터센터 환경을 직접 사용하지 않고도 실제 운영 환경에 가까운 조건에서 새로운 시스템 최적화 방법을 검증할 수 있다. AI 시대 데이터센터, ‘더 많이 짓는 것’에서 ‘더 잘 쓰는 것’으로 AI 모델의 규모가 커질수록 데이터센터에 필요한 연산 능력도 증가하고 있다. 이에 따라 전력 소비와 냉각, 네트워크 및 서버 자원의 효율적인 활용은 AI 산업의 지속가능성을 결정하는 핵심 요소로 떠오르고 있다. 델리트루 교수 연구는 이러한 문제에 대해 새로운 데이터센터를 계속 추가하는 방식뿐 아니라 현재 구축된 컴퓨팅 인프라에서 더 많은 연산을 끌어내는 방법을 제시했다. 특히 서버와 네트워크 자원 관리, 소프트웨어 최적화, 애플리케이션 장애 예측, 하드웨어에 맞춘 시스템 재설계 등을 머신러닝으로 연결한다는 점에서 의미가 있다. 델리트루 교수는 머신러닝 모델이 발전할수록 애플리케이션 성능과 하드웨어 효율을 높일 새로운 가능성이 열릴 것으로 전망하면서도, AI를 신중하게 활용해야 한다고 강조했다. AI가 애플리케이션 개발을 크게 가속할 수 있지만, AI가 제시한 해결책을 지속적으로 검증하고 감사해야 하며, AI의 결과에서 시스템에 대한 중요한 통찰을 얻는 능력을 잃어서는 안 된다는 것이다. 정한영 기자 hyjung@aitimes.kr 다른기사 보기 저작권자 © 인공지능신문 무단전재 및 재배포 금지 美 정부, ‘AI’ 대신 ‘슈퍼 인텔리전스(SI)’ 쓴다…'AI'와 'SI'의 이중 용어 체계, 글로벌 혼란 가중 ‘제미나이 3.8 라이브’ 라이브 아바타 탑재…실시간 대화형 영상 AI 에이전트 시대 연다 브릴스, 코스닥 상장... “글로벌 AI 로봇 플랫폼 기업 도약” 박차 트럼프 “AI는 슈퍼 인텔리전스, 추가 가드레일 원하지 않아”…시진핑 “미·중, 경쟁보다 협력할 이유 더 많아” 메타 ‘뮤즈의 진화’…소상공인 업무까지 대신하는 AI 에이전트로 구글, ‘1백만 토큰’ 제미나이 4 아르곤 공개…장기·복합 업무 AI로 진화 [AI 리뷰] “AI도 뇌처럼 연산한다”…중국과학원, 400만 토큰서 100배 가속한 ‘스파이킹브레인’ 美 정부, ‘AI’ 대신 ‘슈퍼 인텔리전스(SI)’ 쓴다…'AI'와 'SI'의 이중 용어 체계, 글로벌 혼란 가중 닫기 댓글 내용입력 0 / 400 회원 로그인 이름 비밀번호 자동등록방지 로그인 옵션 창닫기 카카오, 대규모 AI 모델 학습 최적화 방법, 모델 경량화 연구 기법 발표 인텔리빅스, GOP 지키는 ‘AI 경계병’ 만든다…방사청 62억원 규모 R&D 착수 생성 AI 플랫폼 '제논', 증권신고서 제출…코스닥 상장 공모 절차 본격화 델 테크놀로지스, 엔비디아 RTX 스파크 탑재한 첫 XPS 제품... ‘델 XPS 16 크리에이터 에디션’ 공개 “AI 시대, 공장의 경쟁력은 전력 인프라가 좌우”...슈나이더 일렉트릭, AI 팩토리 인프라 청사진 제시 HPE, AMD 6세대 EPYC 탑재 차세대 서버 4종 공개…AI·추론 인프라 강화 "100만 토큰 장착한 AI 에이전트 끝판왕"...앤트로픽, ‘클로드 오퍼스 4.6’ 전격 공개 대한민국 AI 판을 바꾼다… 국내 1위 ‘K-엑사원’ 공개, 누구나 무료 API로 나만의 AI 에이전트 만든다 "내 책상 위에 AI 슈퍼컴퓨터를?"...엔비디아, 단돈 435만원 '2000억개 파라미터 모델 실행하는 세계 최소 AI 슈퍼컴퓨터' 출시 카카오, 대규모 AI 모델 학습 최적화 방법, 모델 경량화 연구 기법 발표 인텔리빅스, GOP 지키는 ‘AI 경계병’ 만든다…방사청 62억원 규모 R&D 착수 생성 AI 플랫폼 '제논', 증권신고서 제출…코스닥 상장 공모 절차 본격화 델 테크놀로지스, 엔비디아 RTX 스파크 탑재한 첫 XPS 제품... ‘델 XPS 16 크리에이터 에디션’ 공개 “AI 시대, 공장의 경쟁력은 전력 인프라가 좌우”...슈나이더 일렉트릭, AI 팩토리 인프라 청사진 제시 카카오, 대규모 AI 모델 학습 최적화 방법, 모델 경량화 연구 기법 발표 인텔리빅스, GOP 지키는 ‘AI 경계병’ 만든다…방사청 62억원 규모 R&D 착수 생성 AI 플랫폼 '제논', 증권신고서 제출…코스닥 상장 공모 절차 본격화 델 테크놀로지스, 엔비디아 RTX 스파크 탑재한 첫 XPS 제품... ‘델 XPS 16 크리에이터 에디션’ 공개 1 美 정부, ‘AI’ 대신 ‘슈퍼 인텔리전스(SI)’ 쓴다…'AI'와 'SI'의 이중 용어 체계, 글로벌 혼란 가중 2 ‘제미나이 3.8 라이브’ 라이브 아바타 탑재…실시간 대화형 영상 AI 에이전트 시대 연다 3 브릴스, 코스닥 상장... “글로벌 AI 로봇 플랫폼 기업 도약” 박차 4 트럼프 “AI는 슈퍼 인텔리전스, 추가 가드레일 원하지 않아”…시진핑 “미·중, 경쟁보다 협력할 이유 더 많아” 5 메타 ‘뮤즈의 진화’…소상공인 업무까지 대신하는 AI 에이전트로 6 구글, ‘1백만 토큰’ 제미나이 4 아르곤 공개…장기·복합 업무 AI로 진화 7 [AI 리뷰] “AI도 뇌처럼 연산한다”…중국과학원, 400만 토큰서 100배 가속한 ‘스파이킹브레인’ 8 클로드 ‘Computer Use’는 어떻게 사람처럼 컴퓨터를 조작하는가...김용덕 변리사, 앤트로픽의 AI 에이전트 특허 분석 "100만 토큰 장착한 AI 에이전트 끝판왕"...앤트로픽, ‘클로드 오퍼스 4.6’ 전격 공개 대한민국 AI 판을 바꾼다… 국내 1위 ‘K-엑사원’ 공개, 누구나 무료 API로 나만의 AI 에이전트 만든다 "내 책상 위에 AI 슈퍼컴퓨터를?"...엔비디아, 단돈 435만원 '2000억개 파라미터 모델 실행하는 세계 최소 AI 슈퍼컴퓨터' 출시