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제 목 : NHN클라우드, ‘팩토리X’로 AI 풀스택 사업 본격화

작성자 :	등록일 : 2026-05-26 오후 3:25:08

NHN클라우드가 AI 경쟁 축이 모델 개발에서 실행 환경 구축으로 옮겨가는 시장 변화에 맞춰 신규 AI 풀스택 브랜드 ‘NHN FactoryX(팩토리X)’를 공개했다. 팩토리X는 GPU 인프라 확보, 운영 효율화, AI 에이전트 실행 환경을 묶어 기업 AI 전환(AX) 전 과정을 맡는 사업 체계다.

NHN클라우드는 5월 26일 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 기자간담회를 열고 팩토리X와 중장기 사업 전략을 발표했다. 최근 3년간 연평균 24% 성장세를 이어온 회사는 AI 사업을 미래 핵심 성장 축으로 삼고, AI 사업 비중 50% 이상 확대에 나선다.

팩토리X는 대규모 AI를 생산하는 공장을 뜻하는 ‘Factory’와 경험(eXperience), 고객 AX 여정을 뜻하는 ‘X’를 결합한 브랜드다. GPU 인프라 확보, 운영 효율화, AI 에이전트 실행 환경을 한 브랜드 아래 묶은 점을 특징으로 삼았다.

AI 실행 환경 구축에서 가장 먼저 부딪히는 과제는 인프라다. NHN클라우드는 GPU 서버 조달, 전력 공급, 냉각 설계, 초저지연 네트워크 구축을 AI 인프라 핵심 경쟁력으로 봤다. 의사결정 이후에도 GPU 서버 조달에 26주 이상, 네트워크 장비 확보에 48주 이상 걸려 전체 프로젝트에는 최소 52주 이상 필요하다.

긴 구축 기간은 선제 구축 경험과 운영 내재화 필요성을 키운다. NHN클라우드는 데이터센터 설계부터 GPU 클러스터 구축, 네트워크·스토리지 최적화, 모니터링과 장애 대응까지 전 과정을 직접 맡아 왔다.

안정성 확보 수단으로는 수랭식 데이터센터를 앞세웠다. NHN클라우드는 랙당 75kW급 고밀도 AI 인프라를 수랭 방식으로 운영 중이다. 수랭 환경에서는 기존 공랭 방식에서 3.8~5.2% 수준인 GPU 연간 장애율이 1.2~1.8% 수준으로 낮아지고, 평균 무고장 시간도 18만 시간에서 48만 시간으로 늘어난다.

GPU를 확보한 뒤에는 운영 효율이 과제로 남는다. 고가 GPU가 학습 종료 뒤 유휴 상태로 남거나, 추론 요청이 몰리는 시간대에 대기열이 생기면 비용 부담이 커진다. NHN클라우드는 팩토리X 플랫폼 레이어에 확보한 GPU를 낭비 없이 운영하는 구조를 담았다.

확보한 GPU를 효율적으로 쓰기 위한 핵심 도구는 ‘GPU 라이브(GPU Live)’다. GPU 라이브는 베어메탈 환경에서 학습과 추론 워크로드를 자동 분리하고, 동적 자원 할당과 에너지 효율 기반 스케줄링을 지원한다. 고객은 통합 대시보드에서 워크로드별 GPU 운영 상태를 실시간으로 확인할 수 있다.

운영 효율을 실제 개발 생산성으로 연결하려면 모델 학습과 배포에 활용할 수 있는 환경도 필요하다. AI 개발 플랫폼 ‘AI 이지메이커(AI EasyMaker)’는 개발 환경 제공부터 엔드포인트 관리까지 통합 지원하는 서비스다. 컨테이너 기반 관리형 환경으로 AI 개발 환경을 표준화하고, 개발자가 GPU 인프라 복잡성을 직접 다루지 않고 코드와 데이터에 집중하도록 돕는다. 스토리지·네트워크·보안·모니터링 등 NHN클라우드 인프라 서비스와 연동돼 모델 학습, 배포, 운영 전 과정까지 이어진다.

다음 과제는 AI 에이전트를 실제 업무 환경에 연결하는 일이다. 기업 AI 프로젝트가 개념검증(PoC)을 넘어 실제 업무로 확장되려면 보안, 사내 시스템 연동, 비용 통제가 함께 필요하다. NHN엔터프라이즈가 맡은 ‘프로젝트 X(Project X)’는 AI 에이전트가 기업 내부 시스템과 연결돼 업무를 처리하도록 설계됐다.

프로젝트 X는 올해 하반기 출시 예정이다. 기업은 이 서비스를 통해 자체 업무용 AI 에이전트를 구축·운영할 수 있다. 비개발자도 LLM 기반 바이브코딩으로 에이전트를 개발하고, 깃허브 연동을 통한 자동 빌드·배포·운영까지 한 환경에서 처리한다.

서비스 차별점은 자율성과 통제를 함께 다루는 구조다. 프로젝트 X는 기업 정책 안에서 AI 에이전트가 작동하도록 설계돼 내부 정보 유출 위험을 줄이고, 접근 권한과 작업 이력, 감사 로그를 통합 관리한다. 모든 작업은 토큰 단위로 모니터링돼 프로젝트별 예산 안에서 AI 운영 비용 조절에 쓰인다.

향후 사업은 서비스형 GPU(GPUaaS)와 기업 맞춤 구축형 AI 인프라 확대를 중심으로 전개된다. 팩토리X는 기존 범용 클라우드 사업을 넘어 AI 인프라 확보, GPU 운영 효율화, AI 에이전트 실행 환경을 연결하는 풀스택 사업 전략 핵심 축을 맡는다.