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허연수 GS리테일 대표 “올해 압도적 고객만족 보여줄 것”

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Monday, January 03, 2022, 16:01:10

New Vision 및 2022년 경영 전략 발표
데이터 중심 고객만족·상품력 강화 강조

 

인더뉴스 장승윤 기자ㅣGS리테일이 통합 법인의 새로운 비전 제시와 함께 2022년 임인년 경영전략을 발표했습니다.

 

허연수 GS리테일 대표이사는 3일 오전 GS타워 25층에서 열린 ‘GS리테일의 새로운 비전 선포식’에서 “고객의 모든 경험을 연결하고 데이터로 공감하며 상품과 서비스로 신뢰받는 플랫폼 기업으로 거듭나겠다”고 말했습니다.

 

이를 토대로 ‘진심을 담은 서비스와 공감의 디지털 기술로 당신만의 더 나은 일상을 함께 합니다’라는 고객과의 약속을 밝혔습니다. 임직원들에게는 GS리테일만의 새로운 조직가치(GS Value)와 일하는 방식(GS Way)의 내재화도 주문했습니다.

 

새로운 비전 선포와 함께 신년사에서 ▲데이터 중심의 고객만족 최우선 경영 ▲상품력 강화를 위한 전사 역량 결집 ▲통합 시너지 창출을 위한 성장 인프라 구축을 주요 골자로 한 2022년 GS리테일 경영전략도 발표했습니다.

 

GS리테일의 온·오프라인 채널 내에서 생애 주기 별로 새로운 고객 경험을 끊임없이 제공하는 것이 가장 중요하다고 판단했습니다. 이에 데이터 중심의 고객만족 최우선 경영을 위해 전 채널에서 수집되는 빅데이터를 통합·활용해 개인화 마케팅 역량을 집중합니다.

 

둘째로 ‘상품력 강화’는 경쟁사와 차별화된 고객 경험을 제공할 수 있는 핵심 경쟁력으로 꼽았습니다. 이를 위해서 밀키트 등 맞춤형 상품 개발을 확대하고, 홈쇼핑BU의 인기 독점 상품을 GS더프레시에서 사전 예약 판매하는 등 전 채널의 역량을 결집할 것을 강조했습니다.

 

또 신선식품의 원물 확보·저장·가공·배송에 이르는 전 과정에 걸친 물류망 투자를 확대해 GS리테일의 전략 상품인 1차 상품의 신선 경쟁력을 더욱 높일 방침입니다. 전사적 IT시스템의 최적화를 통해 디지털 물류망 구축 및 사업 효율화를 꾀하기로 했습니다.

 

마지막으로 GS리테일은 통합 시너지 창출과 성장 인프라 구축을 위해 퀵커머스·반려동물·식품 사업 등을 적극 육성하고 핵심 사업과의 연계를 강화하기로 했습니다.

 

GS리테일은 지난해 요기요·어바웃펫·쿠캣 등 13개 회사에 5500억 원 규모의 직접 투자를 집행하며 미래 성장동력을 확보했습니다. 아울러 신규 사업을 육성해 기존 핵심 사업과의 시너지를 높이는 것을 주요 경영 방침으로 정했습니다.

 

허연수 대표는 “임인년은 진정한 통합 GS리테일로 거듭나 유통시장의 절대 강자로 도약하는 원년이 될 것”이라며 “임직원 모두와 함께 새로운 경영방침과 GS리테일의 약속·비전을 기필코 달성해 최고의 고객 만족을 실현하는 2022년을 만들어 가겠다”고 말했습니다.

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장승윤 기자 weightman@inthenews.co.kr

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네이버클라우드, AIDC ‘각 세종’서 GPU 최적화 기술 공개…GPUaaS 시대 견인한다

네이버클라우드, AIDC ‘각 세종’서 GPU 최적화 기술 공개…GPUaaS 시대 견인한다

2025.10.28 09:00:00

인더뉴스 이종현 기자ㅣ네이버클라우드는 국내 최초의 AI 데이터센터인 '각 세종'에서 열린 테크밋업에서 GPU 운영 효율을 극대화하고 AI 인프라를 스스로 설계·운영할 수 있는 기술 역량을 공개했다고 27일 밝혔습니다. 네이버클라우드는 글로벌 수준의 GPU 운영 내재화 역량을 기반으로 산업 전반의 AI 활용을 높이겠다는 계획입니다. 이상준 네이버클라우드 CIO는 "AI 인프라의 경쟁력은 GPU를 얼마나 많이 확보하는가를 넘어 확보한 자원을 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하는지에 달려 있다"라며 "네이버클라우드는 GPU 확보와 운영 기술 내재화의 균형을 통해 AI 인프라 경쟁력을 완성하고 있다"라고 말했습니다. 네이버는 2019년 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 인프라인 '슈퍼팟(SuperPod')을 세계에서 가장 빠르게 상용화한 기업으로 초고성능 GPU 클러스터를 직접 설계·운영한 경험을 보유하고 있습니다. 이러한 실증 경험을 바탕으로 '각 세종'에서 대규모 GPU 클러스터를 직접 설계·운영하며 냉각·전력·네트워크 등 데이터센터 핵심 인프라를 자체적으로 설계하고 AI 워크로드에 최적화하는 기술을 내재화했습니다. 이상준 CIO는 이어서 "네이버의 데이터센터는 AI 워크로드 전체를 통합적으로 제어할 수 있는 풀스택 AI 인프라"라며 "이처럼 인프라를 하나의 시스템으로 통합적으로 설계·운영할 수 있는 역량은 국내는 물론 글로벌에서도 손꼽힌다"라고 강조했습니다. '각 세종'은 기존 IDC가 수행하던 저장·처리 기능을 넘어 AI 학습과 추론이 동시에 이뤄지는 고밀도 GPU 연산 공간으로 설계됐습니다. 이를 위해 전력과 냉각 효율, 무정지 운영까지 모두 고려해 AI 인프라가 24시간 안정적으로 작동할 수 있는 환경을 구축했습니다. AI 연산이 집중되는 데이터센터에서 가장 중요한 요소는 발열 관리입니다. GPU 전력 밀도가 높아지면서 냉각은 효율과 안정성을 좌우하는 핵심 요소가 됐습니다. 이에 '각 세종'은 '각 춘천' 운영으로 축적한 실데이터와 열환경 분석을 바탕으로 직접외기·간접외기·냉수를 병행하는 하이브리드 냉각 시스템을 적용했습니다. 이는 계절별로 냉각 방식을 자동 전환해 겨울에는 외부의 찬 공기로 직접 냉각하고 간절기와 여름에는 간접외기와 냉수를 병행합니다. 이를 통해 GPU 밀도가 높아져도 안정적인 열 제어와 높은 에너지 효율을 유지할 수 있습니다. 또한, 액침냉각 컨테이너 인프라를 구축해 냉각 용액의 안정성, 에너지 효율, 운영 안정성 등을 검증 중입니다. 이를 기반으로 네이버클라우드는 고전력·고밀도 환경에 대응하는 차세대 냉각 기술 로드맵을 구체화하고 수냉식 서버 냉각 관련 자체 특허도 출원 완료했습니다. '각 세종'은 장애 상황에서도 서비스가 멈추지 않도록 전력과 냉각, 서버 운용 체계를 완전히 분리하면서도 유기적으로 통합한 이중화 구조로 설계됐습니다. GPU 서버의 고전력 특성에 맞게 UPS(무정전 전원 장치)와 배전 설비를 재배치해 장애 전파를 구조적으로 차단했으며 이러한 구조 '각 세종'이 24시간 안정적으로 운영할 수 있는 핵심 기반입니다. 네이버는 수십만대 서버 운영 경험을 바탕으로 표준화된 인프라 구조와 자동화된 운영 체계를 구축했습니다. 모든 서버는 도입 전 단계에서 성능·전력 효율·운용성을 검증해 표준 사양으로 구성되며 GPU 등 고성능 자원은 실시간 상태 감시와 자동 복구 기능을 통해 장애 발생 시에도 안정적인 서비스 연속성을 유지할 수 있습니다. 또한 GPU 클러스터 운영에는 자원 관리·배치·복구를 자동화하는 기술이 적용돼 대규모 환경에서도 일관된 효율과 안정성을 유지하고 있으며 반복적인 장애 대응이나 자원 조정 작업 상당 부분도 시스템이 자동으로 처리하도록 설계됐습니다. 네이버는 이러한 운영 기술을 GPU 뿐 아니라 데이터센터 전반의 인프라 관리 영역으로 확장하며 복잡한 AI 워크로드 환경에서도 예측 가능한 인프라 운영을 실현하고 있고 향후 AI 기술을 활용해 운영 효율을 지속적으로 고도화한다는 계획입니다. 이러한 운영 기반 위에서 네이버의 AI 플랫폼은 모델 개발부터 학습, 추론, 서빙까지 AI의 전 과정을 하나로 연결하는 통합 운영 체계로 작동합니다. 내부적으로는 하이퍼클로바(HyperCLOVA)의 학습과 운영이 모두 이 플랫폼 위에서 이루어지며 GPU 자원 배분, 모델 관리, 스케줄링까지 효율적으로 통제됩니다. 이에 개발자는 인프라 제약 없이 학습·실험을 진행할 수 있고 운영자는 GPU 사용 현황과 전력 효율을 실시간으로 모니터링 및 분석하고 적재적소에 최적화 요소를 적용할 수 있어 네이버의 AI 플랫폼은 AI 개발과 운영이 하나로 통합된 'AI 인프라의 두뇌'로 자리 잡고 있습니다. 네이버클라우드는 이렇게 내부에 축적한 기술과 운영 역량을 기반으로 GPUaaS(GPU as a Service) 모델을 통해 국내 주요 기업에 AI 인프라 서비스를 제공하고 있습니다. 이상준 CIO는 "네이버클라우드는 축적한 AI 인프라 운영 역량을 GPUaaS 모델로 발전시켜 국내 기업들이 손쉽게 AI를 활용할 수 있는 생태계를 만들 것"이라면서 "이를 통해 AI 인프라가 특정 기업의 자산을 넘어, 산업 전반의 성장 기반이 될 수 있도록 하겠다"라고 말했습니다.




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