파도 AI의 창립자이자 CEO인 Wannie Park – 인터뷰 시리즈

Wannie Park, 파도 AI의 창립자이자 CEO는 소프트웨어, 청정 에너지, 연결된 인프라의 교차점에서 회사를 구축하는 데 20년 이상의 경험을 가진 기술 및 에너지 전문가입니다. 파도 AI를 출시하기 전에 그는 Bidgely의 파트너십 및 기업 개발 부사장, Zen Ecosystems의 CEO, Inspire의 기업 및 비즈니스 개발 부사장 등의 선임 리더십 역할을 수행했습니다. 그의 경력 초기에는 Belkin과 Intel Capital에서 기업 개발 및 전략 투자 역할을 수행하며 새로운 기술, IoT, 에너지 관리의 혁신을 주도했습니다.

파도 AI는 AI 데이터 센터와 대규모 시설이 전력 소비를 더 효율적으로 관리하도록 도와주는 에너지 오케스트레이션 소프트웨어 회사입니다. 이 플랫폼은 실시간 에너지 수요를 분석하고 부하를 예측하며 전기, 냉각, 분산 에너지 자원을 최적화합니다. 에너지 인프라를 더 잘 활용함으로써 회사는 운영자를 통해 컴퓨팅 능력을 증가시키고, 운영 비용을 낮추고, 더 지속 가능한 에너지 사용을 지원하는 것을 목표로 합니다.

당신은 에너지 혁신, 기업 개발, AI 분야에서 경력을 쌓아왔습니다. 파도 AI를 설립한 이유와 이전 경험은 어떻게 AI 기반 에너지 오케스트레이션 비전을 형성했나요?

저는 경력 동안 여러 기술 사이클의 하이프, 버블, 그리고 회복을 경험했습니다. 이것은 2000년 인터넷 버블의 붕괴, 대규모 네트워킹과 IoT의 성장, 2000년대 후반 북미 전력 그리드의 현대화 등입니다. 이러한 기술적 변화는 현재의 AI 데이터 센터 생태계에서 파도 AI를 설립하게 된 기회를 제공했습니다. 이것은 전력, 컴퓨팅, 클라우드의 융합에서 탄생한 AI 기반 소프트웨어 솔루션입니다.

TotalEnergies는 최근 파워 퍼처스 계약을 통해 구글 데이터 센터에 재생 가능 에너지를 공급한다고 발표했습니다. 이와 같은 장기 재생 가능 에너지 계약이 하이퍼스케일 인프라로 확대되는 것을 어떻게 보나요?

저는 이것을 재생 가능 에너지의 승리라고 봅니다. 그러나 이것을 재생 가능 에너지로의 더 넓은 전환으로 보지 않습니다. 이것은 사실 전력 접근성과 전력 시간에 대한 반영입니다. 이 경우, 숫자가 일치했습니다. 이러한 발표마다 10배의 가스 동력 비하인드 미터가 있을 것입니다.

AI 워크로드가 급격히 전력 수요를 증가시키면서, 데이터 센터 운영자가 재생 가능 에너지 통합에 접근하는 방식에 근본적인 변화가 있는 것을 보나요?

저는 에너지 저장 시스템을 더 효율적이고 지속 가능한 냉각과 함께 배치하는 더 집중적인 노력을 보고 있습니다. 이것은 재생 가능 에너지의 간헐성 문제를 일부 상쇄합니다. 지속 가능한 저장 전략을 구축하고 배치하면 데이터 센터가 업타임을 유지하면서 재생 가능 에너지 통합을 증가시킬 수 있습니다.

기존 데이터 센터가 기존 시스템에 太陽광 재생 가능 에너지 소스를 완전히 통합하는 데 직면하는 가장 큰 구조적 또는 운영적 장벽은 무엇인가요?

기존 시스템은 예측 가능한 부하에 대해 설계되었으며 재생 가능 에너지의 간헐성을 관리하기 위한 소프트웨어 계층이 부족합니다. 또한 실시간 원격 측정을 위한 인프라가 복잡하여 업타임을 위협하지 않고 재생 가능 에너지를 통합하기 어렵습니다.

운영자와 공급자를 상담하는 경험에서, 데이터 센터는 엄격한 신뢰성 요구 사항과 탈탄소화 목표를 어떻게 균형을 잡을 수 있나요?

데이터 센터의 관점에서, 신뢰성과 탈탄소화는 종종 제로 섬 게임으로 간주됩니다. 데이터 센터는 “다섯 나인” 신뢰성을 다른 모든 것보다 우선시하므로 탈탄소화 목표는 종종 후순위로 밀리게 됩니다.

AI와 기계 학습을 기반으로 하는 에너지 오케스트레이션 플랫폼은 인기를 얻고 있습니다. 실시간 오케스트레이션이 분산 에너지 자원의 경제성과 신뢰성을 어떻게 변화시키나요?

데이터 센터는 기존의 전력 봉투 내에서 작동하며 고정된 컴퓨팅 능력을 가지고 있습니다.

오케스트레이션은 에너지를 정적 비용에서 동적 자산으로 전환하여 더 많은 생산성, 수익, 또는 토큰 생산을 제공합니다. 오케스트레이션을 다양한 분산 에너지 자원과 결합하면 탈탄소화, 수익, 토큰 생산 등에 대한 영향을 배로 늘릴 수 있습니다.

오케스트레이션 소프트웨어를 기존 인프라에 어떻게 계층화할 수 있나요? 주요 자본 집중적인 재건축 없이?

오케스트레이션 소프트웨어는 기존 시스템과 API를 통해 통합할 수 있는 지능형 소프트웨어 계층으로 설계되어야 합니다. 이것은 주요 재건축을 최소화할 것입니다.

운영자가 신뢰성, 비용, 탈탄소화를 고려할 때, 무엇을 우선시해야 하며, 어떤 거래가 잘못 이해되고 있나요?

오늘날, 운영자의 최우선 순위는 신뢰성입니다. 그리고 신뢰성은 “다섯 나인” 업타임을 의미합니다. 이는 안정적이고 신뢰할 수 있는 전력을 의미합니다. 에너지 비용과 AI 공장이 생성하는 가치의 거대한 차이로 인해 비용 절감은 문제가 아닙니다. 유틸리티는 데이터 센터 시장에서 유연성을 도입하려고 하지만 많은 수용자가 없습니다. 더 깊이 들어가면, 비용, 탈탄소화는 우선 순위 목록의 하단에 있습니다.

데이터 센터 운영자가 재생 가능 에너지 사용을 의미 있게 개선하면서 업타임을 유지하기 위해 어떤 지표를 추적해야 하나요?

높은 수준에서 사이트 수준의 Scope 1/2/3 배출을 추적하고 측정하여 기준을 설정해야 합니다. 표준 PUE(전력 사용 효율성)와 함께, 운영자는 워크로드당 탄소 강도와 재생 가능 에너지 사용률(RUF)을 추적해야 합니다. 마지막으로, 데이터 센터는 비효율적인 부하 관리로 인해 사용되지 않는 전력 용량인 고립된 전력을 추적해야 합니다.

앞으로 5년 동안 공급자, 데이터 센터 운영자, AI 기반 에너지 플랫폼의 관계는 어떻게 진화할 것으로 보나요?

저는 두 가지 실로의 관계를 보습니다. 한쪽에서는 이 세 가지 이해관계자가 협력적인 그리드로 이동하는 것을 보며, 데이터 센터가 그리드를 안정화하기 위해 부하를 줄이거나 이동할 수 있는 그리드 반응 자산이 됩니다. AI 기반 플랫폼은 이러한 두 가지 거대한 산업이 실시간으로 통신하고 조정할 수 있는 접착제가 될 것입니다. 다른 한쪽에서는 많은 데이터 센터가 그리드를 떠나고 자체적으로 전력을 생성하며 미터 뒤에서 완전히 작동하는 것을 보며, 이러한 유형의 프로젝트에 대한 비용과 전체 투자로 인해 다시 그리드로 돌아갈 가능성이 낮습니다.

멋진 인터뷰에 감사합니다. 더 많은 정보를 원하는 독자는 파도 AI를 방문하십시오.