네오클라우드라는 단어가 2024년 후반부터 AI 관련 기사와 글로벌 기술 기업의 발표에서 자주 등장하고 있습니다. 특히 NVIDIA 젠슨 황 CEO가 GTC 2024에서 AI 인프라가 기존 클라우드와는 다른 방식으로 재편될 것이라고 밝히면서, 네오클라우드는 생성형 AI 시대를 설명하는 핵심 개념으로 자리 잡았습니다. *출처: NVIDIA 공식 블로그

네오클라우드: 생성형 AI에 특화된 클라우드 인프라

네오클라우드는 생성형 AI 학습과 추론을 중심으로 설계된 클라우드 인프라를 의미합니다. 기존 클라우드는 웹서비스 운영, 동영상 스트리밍, 사내 시스템 호스팅처럼 다양한 범용 워크로드를 처리하도록 설계됐지만, 네오클라우드는 GPU 중심, 고속 네트워크 중심, 대규모 데이터 처리 중심이라는 명확한 목적을 갖고 설계됩니다.

여러 장의 GPU를 하나의 시스템처럼 묶어 운용하고 NVLink·InfiniBand 기반 고속 연결을 통해 GPU 간 통신 지연을 줄입니다. 대규모 데이터를 안정적으로 처리하는 병렬 스토리지를 갖추고 AI 학습과 추론에 필요한 소프트웨어 스택을 기본 탑재해, 복잡한 설정 없이도 바로 실험을 시작할 수 있습니다.
(NVLink: GPU 간 고속 직결 기술 / InfiniBand: 대규모 연산용 고대역폭 네트워크)

왜 네오클라우드가 필요해졌을까

생성형 AI 확산 속도는 매우 빠르지만 기존 인프라 환경은 이를 충분히 뒷받침하기 어려웠습니다. 기존 클라우드는 다양한 작업을 폭넓게 처리하기 위해 설계된 구조여서 생성형 AI처럼 연산량이 큰 작업에서는 병목이 쉽게 생기기 때문입니다. 아래로 크게 세 가지 이유로 네오클라우드가 등장하게 되었다는 것을 알 수 있습니다.

첫째, GPU 확보 지연입니다. AI 기업의 약 3분의 1이 GPU 확보에 2~4주, 일부는 3개월 이상 대기해야 했습니다. GPU가 확보되지 않으면 실험과 개발 일정 전체가 지연됩니다.
둘째, 모델 규모의 확대입니다. GPT, Claude, Gemini 등 최신 모델은 매년 파라미터 수가 증가하고 멀티모달 기능이 확장되면서 필요한 연산량도 함께 크게 늘고 있습니다. 일반 네트워크 기반 환경에서는 분산 학습 시 GPU 간 통신 지연이 발생해 효율이 떨어지는 구간이 생깁니다.
셋째, 비용 예측의 어려움입니다. 기존 클라우드의 GPU 요금 구조는 복잡하고 변동 폭도 커 장기적인 비용 관리가 어렵습니다. 네오클라우드는 GPU 중심의 단순 요금 구조를 제공하는 경우가 많아 비용 예측이 상대적으로 수월합니다.

기존 클라우드와 네오클라우드의 차이

아래 표에서 간단히 기존 클라우드와 네오클라우드를 비교해보았습니다.

구분	기존 클라우드	네오클라우드
목적	범용 워크로드	생성형 AI 전용
GPU 확보	지연 발생 많음	가용성 높음
네트워크	일반 이더넷	NVLink・InfiniBand
비용	복잡·예측 어려움	GPU 중심 단순 구조
성능	분산 학습 시 병목	AI 학습・추론 최적화

네오클라우드 대표 기업

해외에서는 CoreWeave가 2024년 11억 달러 투자 유치 및 Meta와 142 억 달러 규모 인프라 계약을 맺으며 AI 전용 인프라 시장에서 두각을 나타내고 있습니다. Lambda 역시 2025년 15 억 달러 자금 조달과 Microsoft와의 대형 AI 인프라 계약을 통해 GPU 기반 클라우드 제공업체로 주목받고 있습니다.
국내에서는 엘리스클라우드가 온디맨드 GPU 환경과 멀티노드 LLM 학습 인프라를 제공하며 AI 연구 및 기업 실험 수요를 지원하고 있으며, 네이버클라우드, KT클라우드 등 다양한 국내 클라우드 업체들도 AI 인프라를 확장하고 있습니다.

네오클라우드가 필요한 기업

네오클라우드는 특히 생성형 AI를 직접 다루는 조직에서 효과가 분명하게 나타납니다. 모델을 반복적으로 학습하거나 기능을 빠르게 실험해야 하는 환경에서는 인프라 성능이 곧 개발 속도로 이어지기 때문입니다. GPU 확보가 어렵거나 분산 학습을 자주 수행하는 팀이라면 기존 클라우드 대비 차이를 체감하기 쉽습니다. 여기에 최근에는 대규모 모델 기반 서비스를 운영하면서 추론 속도와 안정성에 대한 요구도 급격히 높아지고 있어, 학습뿐 아니라 서비스 레벨의 추론 환경을 함께 고려하는 조직에서 네오클라우드가 더욱 유효하게 작동합니다.

다음과 같은 조직이 네오클라우드를 활용해 가장 큰 효율을 얻을 수 있습니다.

• 자체 모델 학습 또는 파인튜닝이 필요한 기업
• GPU 확보 지연으로 프로젝트 흐름이 자주 끊기는 팀
• 멀티노드 기반 분산 학습을 수행하는 연구 조직
• 인프라 비용을 예측 가능한 형태로 관리해야 하는 스타트업
• 기능 실험과 개선 주기가 빠른 제품 중심 팀
• 실시간 응답 속도와 안정적인 추론 환경이 필요한 AI 서비스 운영 팀

이처럼 학습·추론 모두에서 속도와 서비스 리듬이 중요한 조직에서는 네오클라우드의 장점이 더 뚜렷하게 나타납니다.

네오클라우드 시장 전망

네오클라우드 시장은 2025년 이후 본격적인 성장 단계로 진입할 가능성이 큽니다. 생성형 AI 모델 규모가 커지고 실시간 추론과 엣지 기반 연산 수요가 늘면서 AI 전용 인프라의 필요성이 더 분명해지고 있습니다.
기업의 인프라 전략도 빠르게 변화하고 있습니다. 초기에는 기존 클라우드 기반에서 소규모 실험을 진행했다면, 최근에는 GPU 확보 지연과 비용 예측 어려움 때문에 AI 전용 인프라를 별도로 구축하거나 GPU 특화 클라우드를 병행하는 흐름이 늘고 있습니다. 이러한 맥락에서 네오클라우드는 기업의 AI 전략을 실행하기 위한 현실적인 선택지로 자리 잡고 있습니다.
앞으로는 기존 클라우드와 네오클라우드가 서로의 장점을 보완하며 공존하는 방향으로 발전할 가능성이 높습니다. 범용 업무는 기존 클라우드가, 고성능 연산이 필요한 작업은 네오클라우드가 담당하는 구조로 자리 잡을 것으로 보입니다.

네오클라우드가 만드는 변화

생성형 AI 활용이 점점 더 확장되는 지금, 기업은 모델 성능뿐 아니라 이를 뒷받침할 인프라 환경까지 함께 고려해야 하는 시점에 와 있습니다. 네오클라우드는 이러한 변화 속에서 분명한 방향성을 보여주는 개념이며, 고성능 연산이 필요한 조직에게 현실적인 대안으로 자리하고 있습니다. 앞으로 AI 실험과 운영이 더욱 일상화될수록 네오클라우드의 필요성도 자연스럽게 높아질 것입니다.

생성형 AI 실험 환경이 필요하다면

네오클라우드는 AI 실험 속도를 높이기 위한 필수 인프라이지만, 새로운 인프라를 도입하는 것부터 운영 과정 중 생기는 시행착오를 고려하면 빠르게 결정하기 어려울 수 있습니다. 엘리스클라우드는 이러한 고민을 줄이기 위해 무료 체험, 전담 매니저 배정 등 다양한 옵션을 제공하며 맞춤형 도입을 지원하고 있습니다.

온디맨드 GPU 이용부터 멀티노드 LLM 학습 환경, 그리고 인프라 운영을 돕는 클라우드 소프트웨어까지 한 번에 제공하는 엘리스클라우드를 만나보세요.

FAQ

네오클라우드는 기존 클라우드와 무엇이 가장 크게 다른가요?

네오클라우드는 생성형 AI 학습과 추론을 위해 설계된 인프라로, GPU 중심 구조와 고속 네트워크 및 병렬 스토리지가 제공됩니다. 반면 기존 클라우드는 다양한 범용 워크로드에 맞춰져 있어 대규모 AI 연산에서는 병목이 발생하기 쉽습니다.

네오클라우드가 필요한 기업은 어떤 곳인가요?

네오클라우드는 AI 모델을 학습하거나 파인튜닝해야 하는 기업, GPU 확보 지연으로 어려움을 겪는 팀, 멀티노드 분산 학습이 중요한 조직, 그리고 AI 기능을 빠르게 실험해야 하는 제품팀에게 적합합니다.

여기에 대규모 모델 기반 서비스를 운영하며 추론 속도·지연 시간·트래픽 대응 능력을 안정적으로 확보하려는 팀에게도 네오클라우드는 유효한 선택지입니다.

GPUaaS와 네오클라우드는 어떤 차이가 있나요?

GPUaaS는 GPU를 빌려 쓰는 서비스 모델이고, 네오클라우드는 GPUaaS뿐 아니라 고속 네트워크, 병렬 스토리지, AI 학습·추론 소프트웨어 스택까지 포함하는 더 넓은 개념입니다.

네오클라우드를 도입하면 비용이 더 효율적인가요?

네오클라우드를 도입한다고 해서 모든 기업에 비용이 무조건 절감되는 것은 아니지만, 장기간 모델을 학습하거나 대규모 연산을 반복해야 하는 조직이라면 비용 효율을 체감하는 경우가 많습니다.

기존 클라우드는 GPU 요금 외에도 스토리지·네트워크·추가 옵션 등 변동 비용이 많아 총비용을 예측하기 어렵습니다. 반면 네오클라우드는 GPU 사용량을 중심으로 단순한 요금 구조를 제공하고, GPU 활용률이 높을수록 단위 비용이 낮아지는 경향이 있어 AI 학습·추론처럼 GPU 사용 비중이 큰 작업에서는 비용 관리가 더 수월합니다.

네오클라우드는 기존 클라우드를 완전히 대체하게 될까요?

그럴 가능성은 낮습니다. 네오클라우드는 AI 전용 인프라이며, 기존 클라우드는 여전히 범용 업무에서 강점을 갖고 있습니다. 앞으로는 두 인프라가 함께 사용되는 방향으로 발전할 가능성이 높습니다.