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이노그리드, 256억 규모 국책과제 4건 '싹쓸이'…국산 인프라 표준화 앞장

이노그리드가 차세대 그래픽처리장치(GPU) 공유 기술 개발 주도권을 확보하며 AI 클라우드 풀스택 기업으로의 도약에 속도를 낸다. 이노그리드는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 'AI 클라우드 경쟁력 강화 기술개발 사업'의 주관기업으로 선정됐다고 16일 밝혔다. 이번 과제 선정은 이노그리드가 올해 전사적으로 추진 중인 'XPU에서 AI 플랫폼으로(From XPU to AI Platform)'라는 기술 로드맵 비전의 결정체로 평가된다. 이노그리드는 이번 주관 과제를 포함해 올해에만 총 정부지원금 256억원 규모의 국책연구개발과제 4건을 연쇄 수주하는 쾌거를 이뤘다. 주관 1건과 공동 3건으로 구성된 이번 수주 릴레이를 통해 이노그리드는 하드웨어인 GPU 자원 레벨부터 상위 단계인 멀티 클라우드 및 GPU 서비스(GPUaaS)까지 전 영역을 아우르는 탄탄한 기술 포트폴리오를 완성하게 됐다. 이 같은 풀스택 역량은 최근 AI 업계의 최대 난제인 GPU 부족과 비용 상승 문제를 해결하는 핵심 열쇠가 될 전망이다. 이노그리드는 이번 과제를 통해 가상머신(VM)과 컨테이너가 혼재된 복잡한 환경에서도 GPU 자원을 자유롭게 분할하고 재구성하는 기술 개발에 집중한다. 특히 여러 작업이 동시에 돌아갈 때 발생하는 성능 간섭을 최소화함으로써 차세대 AI 인프라의 운영 표준을 새롭게 정립한다는 구상이다. 사업의 성공적인 수행을 위해 이노그리드는 한국전자기술연구원(KETI), 베스핀글로벌, 고려대학교 등과 산·학·연 컨소시엄을 꾸려 2028년 12월까지 연구를 진두지휘한다. 핵심 기술은 'GRIM-GPU' 프로젝트를 통해 오픈소스로 공개되어 특정 외산 벤더에 종속되지 않는 독립적인 국산 AI 생태계 조성을 견인할 계획이다. 개발된 기술은 2029년부터 AI 데이터센터와 고성능 컴퓨팅(HPC) 시장에 본격 적용된다. 업계에선 이노그리드가 대규모 국책과제를 통해 확보한 기술력이 향후 글로벌 클라우드 서비스 제공사(CSP)들이 주도하는 AI 인프라 시장에서 국산 솔루션의 기술적 자립도를 높이는 데 기여할 것으로 전망하고 있다. 김명진 이노그리드 대표는 "이번 과제 선정은 우리가 쌓아온 가상화 기술력을 국가 핵심 AI 인프라 영역으로 확장하는 중요한 이정표가 될 것"이라며 "특정 벤더에 종속되지 않는 국산 GPU 공유 기술을 성공적으로 완수해 대한민국 AI 생태계의 자생적 경쟁력을 강화하는 데 앞장서겠다"고 말했다.

2026.04.16 10:57장유미 기자

[종합] 네이버·삼성 등 5개사, 2조원 정부 GPU 확충 도전장…AWS·MSP 불참 가닥

정부가 추진하는 2조원대 그래픽처리장치(GPU) 구축 사업에 네이버클라우드와 삼성SDS가 참여한 것으로 확인됐다. 양사는 대규모 데이터센터 상면과 전력, 운영 역량을 앞세워 사업 수주전에 뛰어든 반면, 클라우드 관리 서비스 기업(MSP)들은 이번 공모에 대부분 참여하지 않은 것으로 파악됐다. 13일 업계에 따르면 과학기술정보통신부의 '2026년 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업(GPU 확보·구축·운용지원)' 공모가 이날 마감된 가운데, 네이버클라우드와 삼성SDS를 비롯한 5개 사가 제안서를 제출했다. 이번 사업은 총 2조 805억원을 투입해 최신 GPU와 관련 부대장비를 국내 데이터센터에 구축하고 연내 서비스 개시까지 추진하는 대형 프로젝트다. 정부는 단순한 GPU 수량 확보를 넘어 대규모 클러스터링, 직접 구축·운용 역량, 최신 장비 도입, 연내 서비스 개시 등을 핵심 평가 요소로 제시했다. 특히 동일 데이터센터 내 집적 구축과 전력·냉각·네트워크 설계 역량까지 요구하면서 사업 난도가 크게 높아졌다는 평가다. 업계에선 이번 사업이 사실상 인프라와 운영 역량을 동시에 갖춘 소수 사업자 중심의 경쟁으로 좁혀졌다고 보고 있다. 클라우드 업계 관계자는 "올해 사업은 GPU를 사오는 것만으로 끝나는 구조가 아니라 상면·전력·냉각·하중·운영 체계까지 모두 입증해야 한다"며 "대규모 인프라를 이미 확보했거나 빠르게 확충할 수 있는 사업자에게 유리한 구도"라고 설명했다. 이런 점에서 네이버클라우드는 이번 사업의 유력 후보로 꼽혀 왔다. 최근 LG CNS와 삼송 데이터센터 코로케이션 계약을 체결하며 상면 확충에 나선 데다, 복수 데이터센터를 활용한 확장 전략을 추진하고 있어서다. 회사는 자체 데이터센터 증축과 외부 상면 확보를 병행하며 대규모 GPU 클러스터 수용 기반을 선제적으로 마련해 왔다. 이미 작년도 사업에도 선정돼 GPU 클러스터를 운영해온 노하우가 있어 올해 사업에서도 유리하게 적용할 전망이다. 이번 사업은 지난해 GPU 확보 사업의 연장선에 있다. 정부는 지난해 약 1조 4000억원을 투입해 GPU 1만 3000여 장 확보를 추진했고 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 최종 선정된 바 있다. 이번 공모는 기존 확보 물량에 추가 확장과 고도화를 더하는 2단계 사업이다. 올해 새롭게 참여한 삼성SDS도 핵심 사업자로 거론된다. 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 공공부문 AI 인프라 사업을 확대 중이고 '국가AI컴퓨팅센터' 구축 사업에서도 컨소시엄 주관기관으로 참여하며 인프라 구축 역량을 입증한 바 있다. 특히 동탄 데이터센터를 비롯한 국내 다양한 AI 인프라 전력·운영 체계를 동시에 확보하고 있다는 점에서 경쟁력이 높다는 평가다. 국가AI컴퓨팅센터 컨소시엄에 네이버클라우드도 참여한 것을 감안하면 양사가 국가 AI 인프라 시장에서 핵심 축으로 자리 잡았다는 분석도 나온다. 반면 지난해 정부 GPU 확보 사업에 참여했던 NHN클라우드는 이번 공모에 참여하지 않은 것으로 전해졌다. NHN클라우드 관계자는 "여러 상황을 종합 검토한 결과, 이번 사업에는 참여하지 않는 방향으로 결정했다"며 "지난해 수주해 현재 진행 중인 정부 1차 GPU 구축·운용 사업의 완성도를 높이고 실질적인 성과를 확보하는데 역량을 집중할 계획"이라고 밝혔다. 카카오 역시 이번 사업 참여 여부를 공식적으로 밝히지 않았으나, 업계에선 적극적인 움직임은 없는 것으로 보고 있다. GPU 운영 역량을 보유한 KT클라우드와 엘리스그룹는 신청 여부를 밝히지 않았다. 올해 공모에선 국내 주 사업장 요건이 완화되면서 외국계 클라우드 서비스 제공사(CSP)의 참여 문턱도 낮아졌다. 이에 지난해 공공부문 클라우드 보안인증(CSAP) 하등급을 취득한 아마존웹서비스(AWS) 등도 후보군으로 거론됐지만 실제 신청 여부는 확인되지 않았다. 아울러 최근 AI 인프라를 확장 중인 SK텔레콤은 추가 상면 확보가 어려워 이번 사업에 참여하지 않은 것으로 파악됐다. 현재 업계에 따르면 네이버클라우드와 삼성SDS의 참여는 확실한 상황이다. KT클라우드, 엘리스그룹은 참여가 유력한 것으로 전해졌다. 또 지난해 사업에서 선정되지 못했던 쿠팡이 재도전한 것으로 추정된다. 특히 눈에 띄는 대목은 MSP 기업들의 부재다. 메가존클라우드·베스핀글로벌·디딤 등 주요 MSP들은 이번 공모에 참여하지 않은 것으로 파악됐다. 정부는 지난해 GPU 공급 사업을 운영하면서 단순 인프라 구축보다 서비스 운영 안정성과 이용자 지원 체계, 서비스 수준 협약(SLA)의 중요성이 커졌다고 판단하고 MSP의 컨소시엄 참여를 기대해 왔다. MSP는 클라우드 운영과 관리 경험을 바탕으로 AI 워크로드 지원과 기술지원 체계를 보완할 수 있는 역할로 평가됐기 때문이다. 하지만 실제 공모에선 MSP 참여가 이뤄지지 않은 것으로 나타났다. MSP가 컨소시엄으로 참여하더라도 실질적으로는 인프라 구축이나 운영을 보조하는 용역 성격에 머물 가능성이 크다는 점이 부담으로 작용했다는 지적이다. GPU 자산을 직접 확보·운용하지 않는 구조에선 수익 배분 구조가 제한적일 수밖에 없다는 설명이다. MSP 업계 관계자는 "정부가 SLA 강화를 위해 작년과 달리 컨소시엄 구성과 MSP의 참여를 기대했지만, 실제로는 GPU를 직접 구축·운용하는 것이 사업 핵심이라 MSP가 수익을 낼 구조가 아니다"라며 "결국 지난해에 이어 올해도 CSP 중심으로 재편된 사업"이라고 말했다. 이번 사업의 또 다른 변수는 엔비디아 GPU 수급 일정과 비용이다. 고환율과 글로벌 공급망 불안으로 GPU와 메모리 가격이 상승하면서 당초 목표 물량 확보가 쉽지 않을 수 있다는 우려가 나온다. 실제 업계에선 환율 상승 영향으로 정부가 확보 가능한 GPU 수량이 줄어들 가능성도 거론되고 있다. 앞서 정부는 엔비디아 블랙웰급 이상 최신 GPU 도입을 기본으로 보고 사업 참여 기업이 차세대 베라 루빈 클러스터 구축 제안 시 우대한다는 방침을 제시한 바 있다. 다만 연내 공급 일정과 물량 확보 가능성은 여전히 변수로 꼽힌다. 이와 관련해 정소영 엔비디아코리아 대표는 지난 8일 '시스코 커넥트 2026 코리아' 행사에서 "한국 정부와 기업들의 AI 투자 확대에 맞춰 연내 공급을 준비하고 있다"고 밝힌 바 있다. 향후 일정도 빠듯하다. 정부는 서면·발표 평가를 포함한 선정평가와 함께 데이터센터 현장실사를 병행한 뒤, 다음 달 중 수행기관을 확정해 통보할 예정이다. 이후 협약 체결과 정부출연금 교부 절차를 거쳐 GPU 발주와 데이터센터 구축, 장비 설치 및 성능 검증을 순차적으로 진행한다. 중간 점검은 9월께 이뤄지며 최종적으로는 12월까지 구축과 테스트를 마치고 연내 서비스 개시를 목표로 하고 있다. 이번 사업으로 확보된 GPU 자원은 국가 AI 프로젝트를 비롯해 산학연 연구개발, 스타트업 및 기업 AI 서비스 고도화 등에 폭넓게 활용될 예정이다. 정부는 이를 통해 대규모 AI 학습·추론 환경을 조기에 구축하고 국내 AI 생태계 전반의 성장 기반을 마련한다는 목표다. 업계 관계자는 "사업 규모와 정부 요구 조건을 감안하면 지난해와 마찬가지로 단일 사업자보다는 복수 사업자가 선정될 가능성이 크다"며 "각 사업자가 역할을 나눠 대규모 클러스터를 구축하는 방식이 될 것으로 보인다"고 말했다.

2026.04.13 17:01한정호 기자

[유미's 픽] 2조 GPU 사업 오늘 마감…네이버·삼성 양강 속 AWS 참전하나

정부가 추진하는 2조원 규모의 '인공지능(AI) 컴퓨팅 인프라 구축 사업' 참여 기업들의 윤곽이 13일 드러난다. 우리나라 AI 주권과 직결되는 'AI 고속도로' 구축의 본게임이 또 다시 시작된 가운데 막대한 인프라를 갖춘 전통의 강자들과 신흥 세력 간의 수주 경쟁이 본격화된 양상이다. 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 이번 사업 공모는 이날 오후 3시 접수를 마감하고 본격적인 심사에 돌입한다. 총 사업비 2조800억원을 투입해 최신 그래픽처리장치(GPU) 1만5000장을 확보하는 이번 프로젝트는 장비 수급부터 데이터센터(IDC) 하중 설계, 전력 인프라 확보까지 고도의 기술력이 요구되는 고난도 과제로 평가받는다. 이번 사업에서 가장 까다로운 조건으로 꼽히는 것은 IDC 하중 진단 및 제출 요건이다. 엔비디아 최신 GPU가 수냉 기반 냉각 시스템을 기본 적용하면서 장비 무게가 기존보다 크게 늘었기 때문이다. 이에 일반적인 IDC 설계만으로는 이를 견디기 어려워 별도의 보강 공사가 사실상 필수다. 실제 지난해 최신 인프라를 도입하던 과정에서 일부 기업은 하중 문제에 따른 설비 보강으로 구축 일정이 수개월 이상 지연됐다. 이 경험은 올해 사업 요건 강화에 결정적인 영향을 미친 것으로 알려졌다.업계 관계자는 "단순히 장비를 확보하는 능력을 넘어 이를 버텨낼 물리적 상면과 설계 역량을 사전에 검증받아야 하는 구조가 이번에 형성됐다"며 "인프라를 미리 확보한 사업자들에게 유리한 지형이 만들어졌다"고 말했다. 업계에선 이번 GPU 1만5000장 구축의 유력 사업자로 네이버클라우드, 삼성SDS를 꼽았다. 경쟁사들에 비해 상면과 전력 확보 여력이 충분하다고 봐서다. 또 네이버클라우드는 가장 많은 GPU를 배정받을 것으로 관측됐고, 삼성SDS는 약 4000장 규모를 구축할 것으로 내다봤다. KT클라우드도 대표와 주요 임원 교체에 따른 조직 재정비 분위기 속에서도 이번 사업 참여 쪽으로 가닥을 잡는 분위기다. 당초 KT그룹 차원의 경영 재정비 영향으로 작년 말부터 신규 대형 투자 의사결정이 지연돼 이번 사업도 참여가 힘들 것으로 점쳐졌으나, 막판에 방향을 튼 것으로 전해졌다. 업계에선 KT클라우드가 공공 클라우드 운영 경험과 일정 수준의 상면을 기반으로 제안 작업에 참여하고 있는 것으로 보고 있다. 이 외에 엘리스그룹의 행보도 주목된다. 엘리스그룹은 이동형 모듈러 데이터센터 기술을 강점으로 내세워 대규모 GPU 클러스터링 시장에 도전장을 내밀었다. 다만 대규모 전력 확보와 클러스터링 운용 경험 면에서 네이버클라우드나 삼성SDS와 같은 대형 CSP(클라우드 서비스 제공사)들과 어떻게 차별화를 꾀할지는 관건이다. 업계 관계자는 "엘리스그룹은 컨테이너형 모듈러 데이터센터를 활용해 공간 제약은 상대적으로 덜하지만, 결국 전력 확보 여부가 당락을 가를 핵심 변수가 될 듯 하다"며 "특히 이번 심사 항목에 현장 실사가 포함된 만큼, 실제 신청에 나설 경우 일정 수준 이상의 전력과 상면을 사전 확보했을지가 주목할 부분"이라고 밝혔다. 반면 지난해 사업에서 괄목할 성과를 냈던 NHN클라우드는 내년 사업에 승부수를 띄울 가능성이 크다. 또 이번 공모에선 추가 확장보다 기존 인프라 운영 안정화에 무게를 두고 관망하는 분위기다. 업계에선 공공 물량 중심의 낮은 수익 구조를 감안할 때 무리한 추가 수주보다 기존 GPU 클러스터의 가동률과 수익성 개선에 집중하는 전략으로 해석하고 있다. 해외 CSP인 아마존웹서비스(AWS)의 상징적 참전 가능성이 높다는 점도 관점 포인트다. 올해 공모에서 '국내 주 사업장' 요건이 삭제되면서 외국계 기업의 문호가 열렸기 때문이다. 이에 AWS가 향후 공공 AI 인프라 시장 확대를 노리고 있다는 점을 감안하면, 초기 레퍼런스를 확보하고 정책 시장 내 입지를 선점하기 위해 전략적으로 이번 사업에 나설 것으로 관측된다.업계 관계자는 "실제 수주 여부와 별개로 AWS가 이번 사업에 참여할 가능성이 높다"며 "외국계 기업에 열린 문이 다시 닫히지 않도록 존재감을 보여주기 위해 나설 듯 하다"고 말했다. 이번 GPU 사업은 수익성과 공공성 사이의 '딜레마'도 주요 변수로 꼽힌다. 정부 예산으로 GPU를 구매하는 만큼 소유권은 국가에 귀속되고, 사업자는 저렴한 수수료로 자원을 공급해야 한다. 이 때문에 지난해와 달리 올해는 상징성보다 수익성 판단이 훨씬 중요해졌다는 게 업계 중론이다. 여기에 고환율과 글로벌 공급망 불안까지 겹치며 목표 물량 확보에도 빨간불이 켜졌다. 일각에선 지난해 사업 당시 1400원 안팎이던 원·달러 환율 기준이 최근 1500원선까지 오른 점을 감안하면 단순 계산으로도 확보 가능 물량이 약 10% 줄어 1만3500장 수준에 그칠 수 있다는 추산도 내놓고 있다. 이와 관련해 과기정통부 관계자는 "가격이 많이 오르긴 했지만 실제 공모에서는 경쟁이 붙는 부분도 있는 만큼 최대한 1만5000장 목표 달성을 위해 노력해보자는 상황"이라며 "GPU와 메모리 가격, 환율 부담으로 업계 상황이 어렵다는 점은 정부도 파악하고 있다"고 말했다.엔비디아의 차세대 GPU '베라루빈'의 출시 지연 가능성도 이번 사업의 변수로 꼽힌다. 정부는 이번 사업에서 베라루빈과 같은 차세대 하이엔드 GPU를 제안할 경우 평가에서 긍정적으로 반영할 것이란 입장을 내놨지만, 6세대 고대역폭메모리(HBM4)의 검증 병목으로 연내 양산 불확실성이 커지고 있어서다. 시장에서도 베라루빈의 올해 점유율 전망치를 대폭 낮췄다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 올해 엔비디아의 하이엔드 GPU 출하 구조에서 블랙웰 시리즈가 차지하는 비중은 기존 전망치인 61%에서 71%로 대폭 상향 조정됐다. 반면 차세대 모델 베라루빈 시리즈의 비중은 기존 29%에서 22%로 하향됐다. 투자은행 키뱅크는 보고서를 통해 "SK하이닉스와 마이크론의 HBM4 승인 관련 문제로 루빈의 양산 일정이 늦춰지고 있다"며 "엔비디아가 올해 루빈 생산 목표를 기존 200만 개에서 150만 개로 하향 조정한 것으로 파악된다"고 밝혔다. 이에 대해 과기정통부는 별도 목표치를 두기보다 사업자 제안에 맡기되, 엔비디아와의 협의를 통해 국내 우선 배정을 지원한다는 계획이다. 과기정통부 관계자는 "엔비디아코리아 측에서도 베라루빈 물량이 국내에 우선 배정될 수 있도록 본사와 협상하고 있는 것으로 안다"며 "실제 도입 규모는 사업자들이 상면과 비용 등을 감안해 제안하게 될 것"이라고 설명했다. 그러나 업계에선 정부의 우선 배정 지원 의지와 별개로 실제 연내 대규모 물량 확보는 여전히 불확실하다는 시각이 우세하다. HBM4 검증 지연과 수냉 기반 전력·하중 설계 부담까지 겹치면서 사업자들도 현실적으로는 블랙웰 중심의 제안에 무게를 둘 가능성이 크다는 분석이다. 업계 관계자는 "베라루빈 수급 불안정은 최신 인프라를 조기에 구축하려던 정부 계획에 부담으로 작용할 듯 하다"며 "현실적으로는 이번 사업도 블랙웰 중심의 구축에 머물 수밖에 없을 것"이라고 우려했다. 그러면서 "수냉 기반 구조와 높은 전력 소비, IDC 하중 설계 요건 역시 사업 참여를 가로막는 진입 장벽이 됐다"며 "높은 환율과 중동전쟁 여파로 네트워크 장비 수급도 쉽지 않아 베라루빈은커녕 블랙웰도 정부가 목표한대로 1만5000장을 확보하지 못할 가능성이 높다"고 짚었다. 또 다른 관계자는 "GPU 수급 지연과 IDC 하중 리스크 등 사업 환경이 어느 때보다 가혹한 상황"이라며 "단순한 장비 확보 경쟁을 넘어 데이터센터의 물리적 한계를 극복할 수 있는 실질적인 운영 체력을 입증하는 것이 이번 수주전의 최대 관건이 될 것"이라고 말했다.

2026.04.13 11:16장유미 기자

[종합] 한국 클라우드, AI 타고 몸집 키웠다…이제 승부는 GPU·공공

한국 클라우드 산업이 인공지능(AI) 수요 확대와 공공·기업 디지털 전환 흐름을 타고 외형 성장과 수익성 개선을 동시에 이어간 것으로 나타났다. 주요 클라우드 서비스 제공업체(CSP)들은 데이터센터·그래픽처리장치(GPU) 인프라 투자와 공공 시장 공략을 병행하며 시장 주도권 경쟁을 본격화하는 모습이다. 6일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 네이버클라우드는 2025년 매출 1조 5544억원, 영업이익 1592억원을 기록하며 전년 대비 각각 11.1%, 48.3% 성장했다. AI 수요 확대에 대응해 데이터센터 코로케이션을 확대하고 정부 GPU 구축 사업 대응을 위한 인프라 확보에 나서는 등 공격적인 투자 전략이 실적 개선으로 이어졌다는 분석이다. 특히 네이버클라우드는 최근 LG CNS의 데이터센터 추가 임차와 자체 데이터센터 증축을 병행하며 상면 확보에 속도를 내고 있다. 정부가 추진하는 대규모 GPU 구축 사업 참여를 염두에 두고 복수 데이터센터 기반 분산형 인프라 전략을 강화하는 동시에, 협업 플랫폼 '네이버웍스'를 앞세워 공공 AI 행정 시장에도 적극 진입하는 양상이다. KT클라우드는 지난해 매출 9975억원, 영업이익 663억원으로 각각 27.4%, 25.7% 증가하며 1조원 매출에 근접했다. 공공·기업 시장에서 안정적인 수주 기반을 확보한 가운데, 데이터센터와 AI 인프라 투자 확대가 성장세를 견인한 것으로 풀이된다. 특히 삼성SDS, NHN클라우드와 함께 국가정보자원관리원 대구센터 민관협력형 클라우드(PPP) 사업에 참여해 정부 핵심 시스템 수용 인프라를 구축하며 공공 시장 영향력을 확대했다. 아울러 최근 대표 자리에 김봉균 KT 엔터프라이즈 부문장을 내정하며 사업 전략 재정비에도 나섰다. 기존 기술 중심 성장에 더해 KT 엔터프라이즈 조직과의 연계를 강화한 B2B 통합 사업 구조로 전환을 모색 중이며 액체 냉각 기반 AI 데이터센터 구축 등 인프라 고도화도 병행할 전망이다. NHN클라우드는 매출 2천157억원으로 전년 대비 약 9.8% 성장했지만 영업손실 197억원을 기록하며 적자 구조를 이어갔다. 다만 영업손실은 전년 284억원에서 약 30.5% 줄어들며 손실 폭을 축소했다. NHN클라우드는 국산 기술 기반 AI 인프라 생태계 구축과 일본 등 글로벌 시장 공략을 병행 중이다. 국정자원 PPP 사업에도 참여해 다양한 공공 클라우드 인프라 구축과 행정안전부 클라우드 네이티브 전환 사업 등을 수행해왔다. 최근엔 티맥스티베로와 협력해 GPU 인프라와 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 결합한 국산 AI 인프라 생태계 구축에도 속도를 내고 있다. 일본 시장에선 서비스형 GPU(GPUaaS)를 앞세워 현지 AI 전환(AX) 수요 공략에 집중하는 등 해외 확장을 통해 수익성 개선 돌파구를 마련하려는 전략이다. 카카오엔터프라이즈는 매출 1697억원으로 전년 대비 약 25.9% 증가했으나 영업손실 343억원을 기록했다. 다만 영업손실은 전년 672억원에서 약 49.0% 줄어들며 절반 수준으로 개선했다. 회사는 카카오클라우드의 '하이브리드 GPUaaS' 전략을 통해 AI 인프라 비용 구조 개선과 수익성 확보를 동시에 추진 중이다. 카카오엔터프라이즈는 특히 AI 추론 중심 시장 변화에 대응해 온프레미스 GPU와 클라우드 연계를 결합한 구조를 강화하고 있다. 단일 콘솔 기반 통합 운영과 비용 효율화 전략을 통해 금융·공공 등 규제 산업으로의 확장도 동시에 노리는 모습이다. 가비아는 매출 3356억원, 영업이익 404억원으로 각각 18.9%, 15.3% 증가하며 안정적인 성장세를 이어갔다. 클라우드·데이터센터·보안 등 전 사업 부문에서 고른 성장이 나타났으며 AI 연산 환경에 대응하기 위한 데이터센터 및 GPU 인프라 강화에도 나서고 있다. 가비아는 과천 데이터센터를 중심으로 고전력 GPU 인프라를 확보하며 AI 대응 역량을 키우고 있다. 자체 클라우드뿐 아니라 아마존웹서비스(AWS)의 관리 서비스(MSP) 사업도 병행하며 하이브리드·멀티클라우드 전략을 확대해왔다. 여기에 서비스형 데스크톱(DaaS)과 그룹웨어 '하이웍스' 중심의 서비스형 소프트웨어(SaaS)까지 아우르는 통합 서비스 모델로 사업 영역을 넓히고 있다. 업계에선 GPU 확보 경쟁과 데이터센터 인프라 확대가 향후 경쟁력을 가름할 핵심 변수로 꼽힌다. 지난해에 이어 정부가 올해도 추진 중인 GPU 1만 5000장 구축 사업을 계기로 CSP 간 인프라 경쟁이 본격화됐다. 지난해 사업엔 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오 등이 참여한 가운데, 올해 사업에는 어떤 CSP가 참여해 주도권을 확보할지에도 관심이 쏠리고 있다. 여기에 공공 클라우드 시장 확대도 중요한 성장 동력으로 평가된다. 정부는 2030년까지 행정·공공 정보시스템을 클라우드로 전면 전환하는 정책을 추진하겠다고 밝힌 바 있다. 현재 약 42.4% 수준인 전환율을 단계적으로 끌어올릴 계획이다. 민감·공개 데이터의 민간 클라우드 활용을 확대하는 하이브리드 구조 전환도 병행된다. 국가AI전략위원회 역시 지난해 국가정보자원관리원 화재 이후 후속 발전 방안으로 약 1만 5000개 정부 시스템의 재해복구(DR) 체계를 재설계하고 민간 클라우드 활용을 확대하는 방향을 제시했다. 이에 기존 제한적이던 공공 시장이 점차 개방되면서 CSP들의 사업 기회가 확대될 전망이다. 다만 정책 실행력 확보를 위한 과제도 적지 않다. 공공 클라우드 전환 예산이 AI 관련 예산 대비 상대적으로 부족한 가운데 부처 간 협력과 보안 인증 체계 정비, 기관별 비용 부담 문제 등이 변수로 지목된다. 특히 클라우드보안인증(CSAP), 국가망보안체계(N2SF) 등 복잡한 제도 구조가 사업 추진 속도를 좌우할 핵심 요인이다. 업계는 공공 클라우드 전환 정책과 AI 인프라 투자 확대가 맞물리며 국내 클라우드 시장이 중장기적으로 빠르게 성장할 것으로 보고 있다. 단순 인프라 이전을 넘어 AI 기반 서비스 구조까지 함께 설계하는 방향으로 정책이 구체화돼야 한다는 지적도 나온다. 클라우드 업계 관계자는 "AI 확산과 공공 클라우드 전환이 동시에 진행되면서 국내 CSP들에게는 큰 기회가 열리고 있다"며 "다만 인프라 투자 부담과 제도 불확실성이 여전히 존재하는 만큼 정부 정책과 민간 투자 간 균형이 중요해질 것"이라고 말했다.

2026.04.06 14:19한정호 기자

[유미's 픽] '상면 부족' 네이버, LG CNS 데이터센터도 빌렸다…정부 GPU 사업 겨냥?

네이버클라우드가 LG CNS 데이터센터를 추가로 임차하며 인공지능(AI) 인프라 확장에 속도를 내고 있다. 정부가 추진 중인 '그래픽처리장치(GPU) 1만5000장 구축 사업'을 앞두고 대규모 자원 수용 능력을 확보하기 위해 선제적으로 나선 모습이다. 2일 업계에 따르면 네이버클라우드는 최근 LG CNS와 삼송 데이터센터 코로케이션 계약을 체결했다. 계약 기간은 2035년까지로, 장기 인프라 확보 차원의 전략적 투자로 평가된다.이로써 LG CNS와 네이버클라우드는 데이터센터 코로케이션 사업에서 두 번째 대형 계약을 체결하게 됐다. 앞서 양사는 지난해 죽전 데이터센터 코로케이션 계약을 맺은 바 있다. 죽전 데이터센터 계약은 2025년 6월부터 2033년 5월까지 이행될 예정으로, 공시 기준을 고려할 때 약 1500억원 안팎 규모로 추정된다. 코로케이션은 데이터센터 내 서버 설치 공간과 전력·냉각 인프라를 함께 제공받는 방식이다. AI 서비스 확산으로 GPU 수요가 급증하면서 자체 데이터센터만으로는 대응이 어려워진 사업자들이 코로케이션으로 외부 상면 확보에 적극 나서는 추세다. 네이버클라우드의 이번 계약은 단순한 인프라 확장을 넘어 정부 사업 대응과 맞물린 움직임으로 해석된다. 과학기술정보통신부는 현재 GPU 1만5000장을 구축하는 대규모 사업을 추진 중으로, 참여 기업에는 대량 GPU를 단기간 내 구축·운용할 수 있는 역량이 요구된다. 이 사업은 총 2조800억원 규모로, GPU 서버와 네트워크, 스토리지, 냉각 설비 등을 포함한 대규모 클러스터 구축을 목표로 한다. 민간 클라우드 사업자(CSP)가 국내 데이터센터에 인프라를 구축·운영하는 방식으로 진행되며 장비 구매 비용은 정부가 지원하고 실제 운영 비용은 사업자가 부담하는 구조다. 특히 올해부터는 서비스 수준 협약(SLA) 요건이 포함되면서 24시간 장애 대응과 성능 유지, 기술 지원 체계까지 요구되고 있다. 물리적 인프라뿐 아니라 실제 서비스 운영 역량까지 종합적으로 검증하는 구조로, 사업 난도가 크게 높아졌다는 평가다. 평가 기준에서도 이러한 방향성이 반영됐다. 전체 점수의 절반인 50점이 사업 준비도 및 경쟁력에 배정됐으며, 이 중 인프라 준비도(18점)와 구축 계획의 구체성(32점)이 핵심 항목으로 제시됐다. 단순히 GPU를 얼마나 확보했는지가 아니라 이를 어떤 구조로 구축하고 실제 서비스까지 연결할 수 있는지를 입증해야 높은 점수를 받을 수 있는 구조다. 이에 대규모 GPU를 수용할 수 있는 데이터센터 상면과 전력, 냉각 인프라 확보 여부가 사업 참여의 핵심 조건으로 떠오르고 있다. GPU 확보 능력보다 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라와 설계 역량이 경쟁력을 좌우하는 방향으로 재편되고 있다는 분석이다. 네이버클라우드 역시 기존 데이터센터 가동률이 높은 수준에 이른 상태다. 주요 거점이 사실상 풀가동 상태에 가까운 가운데 신규 프로젝트 대응을 위해 추가 상면 확보가 불가피해진 것으로 알려졌다. 실제 내부적으로도 상면 부족 문제가 핵심 과제로 지목되고 있다. 이에 복수 데이터센터를 활용한 확장 전략이 불가피한 상황이다. 네이버클라우드 관계자는 "상면이 부족한 건 사실로, 서비스용과 사업용을 포함해 전체적으로 계속 사용해야 하는 상황"이라며 "LG CNS 삼송 데이터센터와 자체 데이터센터인 '각 세종' 증축 등을 포함해 여러 거점을 활용하게 될 가능성이 있다"고 말했다. 이어 "죽전 데이터센터도 거의 풀가동 상태인 것으로 알고 있다"며 "추가 임차나 증축 일정에 따라 향후 인프라 운영 방향이 결정될 것"이라고 덧붙였다. 이처럼 네이버클라우드는 LG CNS 등 외부 데이터센터 임차와 자체 시설 증축을 병행하며 인프라 확장에 나선 것으로 보인다. 단일 거점이 아닌 복수 데이터센터를 활용하는 분산형 구조를 통해 대규모 GPU 클러스터 구축 기반을 선제적으로 마련하려는 전략이다. 이 같은 구조는 대규모 GPU 자원을 안정적으로 운영해야 하는 사업 특성상 유리하게 작용할 수 있다. 복수 데이터센터를 기반으로 자원을 분산·운용할 경우 장애 대응과 자원 활용 효율 측면에서 경쟁력을 확보할 수 있기 때문이다. 업계 관계자는 "대규모 GPU 클러스터는 네트워크 지연과 자원 병목을 고려할 때 단일 센터에 집중하기보다 분산 구조로 설계하는 것이 유리하다"며 "복수 데이터센터를 기반으로 자원을 나누면 장애 대응뿐 아니라 자원 활용 효율 측면에서도 안정성을 확보할 수 있다"고 분석했다. 더불어 이번 사업에서 차세대 GPU '베라루빈' 도입이 본격화되면서 데이터센터 인프라 부담도 한층 커진 상태다. '베라루빈'은 수냉 기반 구조로 전환되면서 장비 무게와 전력 요구 수준이 크게 높아진 것으로 알려졌다. 이에 따라 데이터센터 하중과 냉각 설계 부담이 동시에 증가해 인프라 확보 역량이 사업 경쟁력을 좌우하는 핵심 변수로 부상하고 있다. 이를 고려하면 네이버클라우드는 인프라 측면에서 일정 수준 대응 기반을 마련한 것으로 평가된다. 다만 상면 여유가 충분하다고 보긴 어려운 만큼 실제 사업 참여 여부와 규모는 향후 인프라 확보 속도에 따라 달라질 가능성도 있다. 업계 관계자는 "대규모 GPU 클러스터는 장비보다 이를 수용하는 데이터센터 설계가 성능을 좌우한다"며 "전력·냉각·네트워크 조건이 동시에 충족되지 않으면 구축 자체가 어려워 상면과 인프라 확보가 사실상 진입 장벽으로 작용하고 있다"고 말했다.

2026.04.02 10:22장유미 기자

[유미's 픽] "GPU만 사오면 끝?"…정부, 1.5만장 구축 사업서 '설계 능력' 보는 까닭

정부의 대규모 그래픽처리장치(GPU) 인프라 사업 경쟁이 장비 확보에서 운용 능력 중심으로 재편되고 있다. 최신 GPU 도입 여부보다 이를 얼마나 효율적으로 설계·운영할 수 있는지가 올해 사업 선정의 핵심 변수로 떠오른 가운데, 정부가 국내 기업들의 인프라 경쟁력을 끌어올리기 위해 본격 나선 모양새다. 30일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 다음달 13일까지 GPU 1만5000장을 구축하기 위한 사업자 공모에 나선다. 총 2조800억원을 투입해 GPU 서버와 부대 장비를 구매한 후 산·학·연에 공급할 예정으로, 최신 GPU를 신속히 확보하고 이를 대규모로 묶어(클러스터링) 구축·운용할 수 있는 민간 기업을 선정한다는 방침이다. 앞서 정부는 지난해 추가경정예산 1조4000억원을 투입해 확보한 엔비디아 B200 등 첨단 GPU 1만3000장을 NHN클라우드, 네이버클라우드, 카카오엔터프라이즈 등을 통해 구축했다. 또 이 물량을 최근 산·학·연에 3000장, 국가 프로젝트에 4000장, 독자 AI 파운데이션 모델에 3000장씩 배분했다. 또 지난 25일부터 산학연을 대상으로 2000장에 대한 추가 공모에도 들어갔다. 올해 5월 중 선정될 사업자는 연내 GPU 1만5000장 구축 및 서비스를 개시해 2031년 12월 31일까지 운영하게 된다. 이 물량 역시 산·학·연 및 국가 프로젝트를 대상으로 자원 배분과 운영이 이어진다. 이병묵 NIPA AI인프라확충팀장은 "올해 블랙웰급 이상의 최신 GPU 1만5000장 확보를 목표로 한다"며 "고성능 GPU를 대규모로 공급할 수 있는 사업자가 높은 평가를 받을 것"이라고 말했다. 정부는 이번 사업을 통해 참여 기업들의 기술 경쟁력을 끌어올린다는 목표다. 그간 GPU 물량 싸움 중심으로 인프라 구축 사업을 펼친 결과 수행 과정에서 한계가 곳곳에서 드러났던 탓이다. 특히 지난해 처음 GPU 구축 사업에 나서면서 일부 기업들이 H100, B200급을 확보해두고도 소프트웨어, 구성 문제로 실제 성능 효율이 낮은 사례가 발생하자 정부가 이에 대해 문제의식을 크게 느낀 것으로 알려졌다. 대규모 GPU 클러스터는 데이터 흐름과 메모리 구조, 네트워크 구성에 따라 전체 성능이 좌우되는 만큼 단일 장비 성능만으로는 효율을 담보하기 어렵다.또 B200 도입에 따라 수냉식 등 최신 냉각 기술을 적용해야 함에도 불구하고 하중 보강 공사, 구조 변경 등이 빠르게 뒷받침 되지 못해 구축 일정이 지연되는 사례도 벌어지자 정부가 난감해 한 것으로 전해졌다. 업계 관계자는 "정부가 GPU 1만3000장 구축 사업을 진행하면서 GPU만 사오면 끝나면 사업이 아니란 점을 뼈저리게 느낀 듯 하다"며 "지난해엔 얼마나 GPU를 많이 확보하고 싸게 제안했는지를 중점적으로 들여다 본 탓에 정작 운용능력이 뒷받침되지 않아 정부도 속앓이를 많이 한 것으로 안다"고 지적했다. 이에 정부는 올해 사업 평가 기준을 대폭 수정했다. 단순한 장비 확보 능력보다 실제 운영 효율을 검증할 수 있는 요소들을 대거 평가 체계에 포함한 것이다. 실제 이번 사업의 주요 평가 항목 및 배점을 살펴보면 절반인 50점이 사업 준비도 및 경쟁력에 배정됐다. 이 중 인프라 준비도(18점)와 구축 계획의 구체성(32점)은 핵심 평가 항목으로 제시됐다. 특히 데이터센터 상면 확보 여부를 비롯해 전력·냉각 설비, 네트워크 구성, 자원 관리 체계 등 물리적·논리적 인프라를 종합적으로 검증하겠다는 방침을 내세웠다. 이는 단순 가격 경쟁이나 물량 확보보다 실제 대규모 GPU 클러스터를 구축해 안정적으로 운영할 수 있는 역량을 우선 보겠다는 의미다. 특히 32점이 배정된 구축계획 우수성은 정부가 이번 사업을 사실상 '설계 능력 평가'로 보고 있음을 보여준다. 어떤 GPU를 얼마나 들여오겠다는 수준을 넘어 이를 어떤 구조로 묶고 어떤 일정으로 구축하며 실제 서비스 단계까지 어떻게 연결할 것인지를 구체적으로 입증해야 높은 점수를 받을 수 있는 구조란 점에서다. 업계 관계자는 "GPU 활용 효율을 입증할 수 있는 성능 지표 제시가 요구되면서 사업자들의 부담이 한층 커진 상황"이라며 "실제 연산 효율을 얼마나 끌어올릴 수 있는지에 대한 구체적인 방법론과 결과를 함께 제시해야 하기 때문"이라고 말했다. 업계에선 이를 두고 정부가 사업 방향을 '물량 경쟁'에서 '효율 경쟁'으로 전환한 것으로 보고 있다. 동일한 GPU 환경에서도 메모리 활용 방식, 데이터 전송 구조, 추론 엔진 설계에 따라 처리 성능과 비용 효율이 크게 달라지기 때문이다. 이 과정에서 메모리 처리 구조와 데이터 흐름 최적화 등 소프트웨어 역량이 핵심 변수로 부상하고 있다. GPU 연산 성능이 높아도 메모리 대역폭이나 데이터 처리 구조가 이를 뒷받침하지 못할 경우 전체 성능이 제한되는 구조적 한계 때문이다. 이에 일부 기업들은 이러한 병목 현상을 해소하기 위해 추론 엔진 최적화, 모델 경량화, 데이터 처리 구조 개선 등 다양한 기술 경쟁을 벌이고 있다. 같은 GPU를 사용하더라도 운영 방식에 따라 처리 가능한 작업량이 크게 달라져서다. 업계 관계자는 "정부가 차세대 GPU인 '베라루빈' 제안 시 평가에 우대 조건으로 반영할 수 있도록 한 것도 이러한 흐름과 맞닿아 있다"며 "단순 도입 여부보다 고성능 장비를 안정적으로 운용할 수 있는 인프라 설계 능력을 함께 보겠다는 의미"라고 해석했다. 다만 베라루빈과 같은 차세대 GPU는 수냉 기반 구조 등으로 인해 기존 대비 장비 무게와 전력 요구 수준이 크게 높아지는 만큼, 일각에선 이를 수용할 수 있는 데이터센터 인프라 확보 여부가 새로운 변수가 될 것으로 봤다. 실제 올해 사업에서는 데이터센터 하중 구조를 사전에 점검해 제출하도록 하는 요건이 추가된 것으로 알려졌다. 지난해 일부 사업자가 수냉식 장비 도입 과정에서 구조 보강 문제로 일정 지연을 겪은 경험이 반영된 결과다. 업계 관계자는 "작년에는 장비 확보와 단가 경쟁이 중심이었다면, 올해는 성능 효율과 운영 구조까지 함께 검증하는 방향으로 완전히 바뀌었다"며 "실제 서비스를 돌릴 수 있는 수준의 설계 역량을 갖추지 않으면 사업 참여 자체가 쉽지 않은 구조"라고 밝혔다. 전문가들은 이번 사업이 국내 AI 인프라 경쟁 방식 자체를 바꾸는 계기가 될 것으로 보고 있다. 단순한 하드웨어 투자에서 벗어나 소프트웨어와 운영 기술까지 포함한 종합 경쟁력 확보가 요구되고 있기 때문이다. 또 다른 관계자는 "이제는 GPU를 얼마나 확보했는지가 아니라 같은 자원으로 얼마나 높은 효율을 내느냐가 경쟁력의 핵심"이라며 "이번 사업은 국내 기업들이 글로벌 수준의 인프라 운용 역량을 갖추도록 유도하는 전환점이 될 것"이라고 말했다.

2026.03.30 16:27장유미 기자

[AI 고속도로] '베라루빈' 확보 속도전…'AI G3' 노린 정부, 주도권 경쟁 본격화

정부가 엔비디아의 차세대 그래픽처리장치(GPU) '베라루빈' 확보에 공을 들이고 있다. 생성형 인공지능(AI) 경쟁이 단기간 내 판가름 날 수 있다는 판단 아래 최신 GPU를 조기에 도입해 기술 격차를 좁히겠다는 전략으로, 'AI 3강(G3)'에 안착할 수 있는 기반 마련에 본격 나선 분위기다.과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 20일 오후 2시 서울 강남구 포스코타워에서 '2026년 AI 컴퓨팅 자원 활용기반 강화사업' 설명회를 갖고 올해 최신 GPU 약 1만5000장 수준을 확보할 것이란 계획을 밝혔다. 이번 사업은 약 2조805억원 규모로, GPU 서버를 비롯해 랙·냉각장치·스토리지·네트워크 등 부대장비 구매에 예산이 집중 투입된다. GPU 인프라는 올해 선 구축과 함께 서비스를 시작하고 2027년 내 구축을 완료하는 일정이다. 이 사업의 핵심은 블랙웰급을 넘어서는 차세대 GPU 도입 여부다. 정부는 공모 요건에서 특정 제품을 명시하지는 않았지만, 설명회 과정에서 베라루빈과 같은 차세대 하이엔드 GPU를 제안할 경우 평가에서 긍정적으로 반영할 수 있다는 입장을 내놨다. 베라루빈은 엔비디아가 차세대 아키텍처로 준비 중인 GPU로, 기존 제품 대비 연산 성능과 에너지 효율이 크게 향상될 것으로 기대된다. 다만 아직 상용화 초기 단계에 있어 글로벌 빅테크 기업을 중심으로 공급이 이뤄질 가능성이 높은 제품이다. 업계 관계자는 "정부가 이번에 베라루빈 도입 가능성을 열어둔 점이 눈에 띈다"며 "AI 인프라 경쟁에서 뒤처지지 않겠다는 의지가 반영된 조치로 보인다"고 말했다. 이날 설명회에서는 차세대 GPU 확보 시점과 관련해 일반적인 출시 일정보다 국내 도입을 앞당기기 위한 협의가 진행되고 있다는 점도 언급됐다. 글로벌 공급 구조상 후순위로 밀릴 가능성을 고려해 초기 물량 확보를 선제적으로 추진하려는 전략으로 해석된다. 정부가 이처럼 차세대 GPU 확보에 적극 나선 것은 AI 경쟁 구도가 급변했다는 점이 반영된 것으로 풀이된다. 생성형 AI 확산 이후 모델 개발과 서비스 적용까지 걸리는 시간이 크게 단축되면서, 컴퓨팅 인프라 확보 시점 자체가 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠올랐기 때문이다. 이병묵 NIPA AI인프라확충팀장은 "AI 기술은 몇 개월 내로 개발과 적용이 이뤄지고 있다"며 "올 하반기나 내년 상반기면 경쟁 구도가 결정될 수 있다"고 강조했다. 이 같은 상황에서 차세대 GPU 확보 여부는 이번 사업의 핵심 변수로 꼽힌다. 최신 GPU 기반 대규모 클러스터를 구축할 경우 국내 기업과 연구기관이 고성능 AI 모델을 개발·학습할 수 있는 환경이 마련된다. 반면 차세대 GPU 도입이 지연될 경우 인프라 수준 격차가 기술 경쟁력 차이로 이어질 수 있다는 우려도 제기된다. 정부는 이번 사업을 통해 단순히 GPU를 도입하는 데 그치지 않고, 이를 기반으로 한 AI 생태계 확장을 함께 추진한다는 계획이다. 확보된 GPU 자원은 산업계·학계·연구계에 배분돼 AI 모델 개발과 서비스 고도화에 활용된다. 특히 대규모 클러스터를 통한 학습 환경을 제공함으로써 국내에서도 초거대 AI 개발이 가능한 기반을 마련하겠다는 구상이다. 업계에선 베라루빈 도입 여부가 이번 사업의 방향성을 가늠할 핵심 변수로 보고 있다. 차세대 GPU 확보 속도가 기술 경쟁력과 직결되는 만큼, 도입 시점과 규모에 따라 사업 성격이 달라질 수 있다는 분석이다. 업계 관계자는 "베라루빈은 단순히 성능이 좋은 GPU라기보다 '최신 기술을 얼마나 빠르게 가져올 수 있느냐'를 보여주는 상징적인 장비"라며 "정부가 이 부분을 강조하는 것은 글로벌 AI 경쟁에서 뒤처지지 않겠다는 메시지로 읽힌다"고 말했다. 정부 역시 차세대 GPU 도입과 관련해 일정 수준의 유연성을 두고 대응할 방침이다. 공급 상황과 시장 변수에 따라 도입 시점과 물량이 달라질 수 있는 만큼, 향후 협상 과정에서 세부 조건을 조정하겠다는 입장이다. NIPA 관계자는 "차세대 GPU는 출시 시점과 공급 상황이 유동적인 만큼, 선정 이후 협상을 통해 구축 시기와 방식 등을 현실적으로 조율할 계획"이라며 "국내 AI 경쟁력 확보를 위해 필요한 자원은 최대한 빠르게 확보하겠다"고 밝혔다.

2026.03.20 17:39장유미 기자

[유미's 픽] GPU 공급 속도전 나선 정부…AI 인프라 확충 '완성도' 높였다

정부가 추진하는 그래픽처리장치(GPU) 인프라 확충 정책이 단순한 계획 단계를 넘어 실제 시장 수요를 기반으로 빠르게 확대되는 흐름을 보이고 있다. 초기 시범 성격의 지원에서 시작해 수요 확인, 1차 공급, 추가 공급으로 이어지면서 국내 AI 연산 인프라 정책이 단계적으로 진화하는 모습이다. 과학기술정보통신부는 지난 16일부터 국내 산·학·연의 인공지능(AI) 연구개발(R&D)를 지원하기 위해 ▲민간 GPU 임차 사업의 공급 클라우드 기업(CSP) 공모 ▲정부 GPU 2000여 장에 대한 산업계 사용자 모집 공모에 들어갔다. 이번 사업은 민간 GPU를 활용한 임차 방식과 정부가 확보한 GPU를 직접 배분하는 방식이 병행되는 구조란 점에서 주목 받고 있다. GPU 임차사업은 고성능컴퓨팅(HPC) 지원사업과 AI연구용컴퓨팅지원프로젝트 사업으로 나뉘며 국내에서 GPU 서비스를 제공할 수 있는 CSP를 대상으로 공급 사업자를 선정한다. HPC 지원사업은 산업계를 대상으로 1060장 이상의 GPU를 공급하는 사업이다. 중소기업과 스타트업이 GPU를 장 단위로 유연하게 사용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 반면 AI 연구용 컴퓨팅 지원 사업은 학계와 연구기관을 대상으로 960장 이상의 GPU를 제공해 대규모 AI 연구 환경을 지원하는 데 초점이 맞춰져 있다. 정부는 이와 별도로 기존에 확보한 GPU를 활용한 추가 공급도 동시에 추진한다. 지난해 추가경정예산으로 확보한 GPU 가운데 이미 4000장을 배분한 데 이어 추가로 활용 가능한 2000여 장을 산업계에 배분하는 '첨단 GPU 활용 지원 사업' 2차 공모도 병행한다. 해당 물량은 단기 수요 중심으로 4개월 이내 활용을 전제로 공급된다. 이번 조치는 국가 AI 경쟁력을 결정짓는 전략 자산인 GPU 자원을 안정적으로 공급하기 위한 핵심 국정과제인 'AI 고속도로 구축'의 일환으로 추진된다. 정부는 장기적인 인프라 구축과 동시에 단기 수요를 해소하는 공급 정책을 병행하는 '속도 중심 전략'을 택했다. 실제 시장 수요는 이미 여러 차례 확인됐다. 정식 공모 이전 진행된 첨단 GPU 활용 지원 사업 베타테스트에서만 수요가 몰리며 현장 체감도가 빠르게 올라갔다. 업계에 따르면 해당 사업에는 4만 장이 넘는 GPU 사용 신청이 접수되며 공급 계획의 약 4배 수준 수요가 몰린 것으로 알려졌다. 이 같은 수요는 1차 공급 결과에서도 드러났다. 과기정통부가 3월 초 산·학·연에 GPU 4224장을 공급했지만 전체 신청 물량은 1만3712장에 달했다. 공급 대비 수요가 3배를 넘어서며 상당한 미충족 수요가 발생한 셈이다. 과기정통부 관계자는 "산업계에서만 4천 장이 넘는 GPU 신청이 들어왔지만 실제 공급은 약 1천200장 수준이었다"며 "3천 장 이상 수요가 충족되지 못했던 만큼 추가 공급 필요성이 명확히 확인됐다"고 말했다. 정부는 이에 따라 민간 자원을 적극 활용하는 방향으로 정책을 확장했다. 특히 GPU 구성에서도 목적별 차별화를 뒀다. 과기정통부 관계자는 "산업계 등에 배분되는 정부 GPU는 기본적으로 엔비디아 블랙웰(B200) 시리즈가 중심"이라며 "추가 확보 물량에 따라 다른 모델이 포함될 수 있다"고 설명했다. 반면 민간 임차 GPU는 다양한 수요를 반영한 구조다. 여기엔 고성능 대형 모델 학습부터 비용 부담이 큰 스타트업의 실험용 수요까지 포괄하기 위해 여러 세대 GPU를 혼합하는 방식이 적용됐다. 이를 통해 성능과 비용 효율을 동시에 고려한 공급 체계를 구축한다는 방침이다. 과기정통부 관계자는 "민간 임차 GPU는 H100이나 H200을 중심으로 확보하고 일부 수요를 고려해 A100 같은 이전 세대 GPU도 포함된다"며 "이용 비용 부담을 낮추기 위한 선택"이라고 설명했다. 공급 구조에서도 변화가 감지됐다. 정부는 GPU 공급 사업자 선정에서 국내외 구분을 두지 않기로 했다. 이는 국내 인프라만으로는 급증하는 수요를 감당하기 어렵다는 판단이 반영된 조치다. 동시에 글로벌 클라우드까지 포함한 경쟁 구조를 통해 공급 역량을 끌어올리겠다는 의도로도 풀이된다. 과기정통부 관계자는 "국내에서 GPU 서비스를 제공할 수 있는 사업자라면 해외 CSP도 참여 제한은 없다"며 "실제로 AI 연구용 컴퓨팅 사업은 지난해 AWS가 수행한 사례도 있다"고 말했다. 그러면서도 "다만 연구 데이터와 서비스 환경을 고려해 보안 관련 평가는 함께 진행하고 있다"고 덧붙였다. 업계에선 이번 공모안이 단순 자원 공급을 넘어 사업 구조 자체가 고도화됐다는 점에도 주목했다. 대형 AI 모델 수요 증가에 맞춰 GPU 요건이 강화되고 운영 수준까지 평가하는 방향으로 정책이 변화하고 있다는 분석이다. 업계 관계자는 "H100·H200 중심의 대규모 GPU 확보 요건이 제시되면서 전년 대비 요구 수준이 크게 높아졌다"며 "단순 인프라 제공이 아니라 SLA(서비스 수준 협약, Service Level Agreement) 기반 운영과 관리 역량까지 요구되는 구조로 바뀌면서 CSP 간 경쟁 강도와 부담이 모두 커지고 있다"고 지적했다. 일각에선 인프라 비용 측면의 부담도 지적했다. 대형 AI 모델을 지원할 경우 GPU뿐 아니라 네트워크와 스토리지 비용까지 함께 증가할 수밖에 없다고 봐서다. 또 다른 관계자는 "대규모 AI 모델 학습에서는 데이터 통신량이 크게 늘어나기 때문에 네트워크와 스토리지 부담이 상당한 수준이 될 수 있다"며 "GPU 지원 정책이지만 실제로는 전체 인프라 비용 구조를 함께 고려해야 한다"고 밝혔다. 이번 정책은 단순한 GPU 지원을 넘어 'AI 연산 자원을 얼마나 빠르게 공급하느냐'에 초점이 맞춰져 있다는 의견도 나왔다. 수요가 이미 공급을 크게 앞지른 상황에서 정책 효과는 실제 현장에서의 인프라 운영 부담과 비용 구조에 따라 좌우될 것이라고도 관측했다. 업계 관계자는 "정부의 GPU 인프라 구축 사업이 계획에 머무르지 않고 실제 사업으로 속도감 있게 진행되고 있다는 점은 긍정적"이라면서도 "다만 GPU 조달 비용과 인프라 운영 부담이 커지고 있는 만큼 공급사 입장에서는 비용과 리스크 관리가 중요한 변수로 작용할 것"이라고 말했다.

2026.03.17 16:22장유미 기자

2조원 규모 국가 GPU 확충 닻 올렸다…'AI 고속도로' 시동

정부가 2조원대 예산을 투입해 첨단 그래픽처리장치(GPU) 확충에 나선다. 지난해 1만 3000여 장 확보에 이어 올해는 공모 단계부터 대규모·최신 GPU 클러스터와 연내 서비스 개시를 전면에 내세우며 산학연과 국가 인공지능(AI) 프로젝트를 뒷받침할 'AI 고속도로' 구축을 본격화한다. 과학기술정보통신부는 12일 '2026년 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업(GPU 확보·구축·운용지원)' 공모를 이날부터 다음 달 13일까지 진행한다고 발표했다. 국내 AI 생태계 활성화와 AI 3대 강국 도약의 핵심 인프라인 AI 고속도로 구축을 본격 추진한다는 목표다. 이번 사업은 약 2조 805억원을 투입해 첨단 GPU와 통합 운영환경을 민관 협력 방식으로 신속히 확보하는 것이 핵심이다. 협약 기간은 올해 협약 체결 시점부터 2031년 12월 31일까지 약 68개월이다. 올해는 구축과 서비스 개시, 2027년부터 2031년까지는 운영 단계로 이어진다. 정부는 이번 사업 예산을 GPU 서버와 랙, 냉각장치, 스토리지, 네트워크 케이블·스위치, 소프트웨어(SW) 라이선스, 기술지원 패키지 등 구매 비용에 집중 투입할 계획이다. 공고에 따르면 정부는 단순히 GPU 수량을 늘리는 것을 넘어 ▲비용 대비 높은 성능 ▲대규모 클러스터링 ▲직접 클러스터링을 통한 기술력 확보 ▲최신 기종 우선 도입 ▲연내 서비스 개시 등을 중점 추진 방향으로 제시했다. 특히 정부 활용분 가운데 최소 1개 이상 클러스터를 256서버(GPU 2048개) 이상 규모로 구성하는 제안이 우대되며 최신 GPU는 엔비디아 블랙웰급 이상을 기본으로 보고 차세대 베라루빈 제안 시에도 우대한다는 기준을 내세웠다. 사업 참여 대상은 국내에서 클라우드 기반 서비스형 GPU(GPUaaS) 제공·운영이 가능한 사업자다. 단독 또는 컨소시엄 형태 모두 가능하지만 최근 3년 이내 관련 매출과 운영 실적을 사업계획서에 포함해야 한다. 참여 기업은 국내 데이터센터에 상면을 확보하고 같은 공간 또는 같은 층에서 GPU 서버를 물리적으로 집적해야 한다. 대규모 클러스터를 구성할 수 있는 전력·냉각·항온항습·네트워크 인프라 계획도 제출 요건이다. 이는 정부가 단순 조달보다 실제 대형 AI 학습과 추론을 감당할 수 있는 고성능 집적 인프라 구축 역량을 전면 평가하겠다는 것으로 풀이된다. 정부는 공고에 관한 사업설명회를 오는 20일 서울 포스코타워 역삼에서 개최한다. 다음 달까지 공모 접수를 거쳐 오는 4~5월 평가위원회 선정평가와 데이터센터 현장실사를 진행하고 5월 사업수행기관을 확정할 예정이다. 이후 12월까지 협약 체결과 정부출연금 교부, GPU 발주·구축·테스트·연내 서비스 개시가 이어지며 중간보고는 9월, 결과보고와 평가는 내년 1월, 정산은 내년 2월로 예정됐다. 올해 사업은 지난해 GPU 확보 사업의 연장선으로 진행된다. 정부는 지난해 추가경정예산 약 1조 4000억원을 투입해 1만 3000여 장 규모 GPU 확보를 추진했다. 이 사업에는 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오가 최종 선정됐다. 이후 정부와 기업이 실무협의체를 구성해 확보·구축·운용 계획과 GPU 통합지원 플랫폼 구축, 산학연 지원 일정 등을 논의해왔다. 민관 협력으로 이달 초부터는 지난해 확보된 정부 GPU가 본격적으로 산학연에 공급되기 시작했다. 이번 공모는 이미 가동을 시작한 1차 공급 체계에 추가 물량과 더 큰 클러스터를 얹는 2단계 확장 사업으로 평가된다. AI 고속도로 구축 속도를 높이고자 정부는 올해 공고에 지난해보다 한층 구체적인 운영 조건도 담았다. 제안사는 전체 GPU 자원 중 자체 활용 허용 자원 비중을 스스로 제안할 수 있지만, 정부 활용 자원 비중이 높을수록 평가에서 우대받는다. 동시에 독자 AI 파운데이션 모델 등 국가 AI 프로젝트와 국내 산학연 대상 지원 계획, 국내 직접 운영·통제 체계, GPU 자원 관리 시스템, 통합 SW 플랫폼, 모니터링과 기술지원 체계 등이 핵심으로 제시됐다. 업계에선 단순 GPU 확보를 넘어 공급·운영·지원이 결합된 상시 GPU 서비스 체계를 만들겠다는 의지로 보고 있다. 정부 주도 대형 AI 인프라 사업인 만큼 어떤 사업자가 이번 공모에 뛰어들지도 주목된다. 지난해 사업에 참여했던 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오는 물론, 대형 데이터센터·클라우드 인프라를 보유한 KT클라우드와 같은 주요 클라우드 서비스 기업(CSP)과 GPU 운용 역량을 키우고 있는 통신사업자 등이 경쟁 구도를 형성할 가능성이 거론된다. 공모상 정부가 복수 사업자 선정도 가능하게 열어둔 만큼, 대규모 단일 클러스터 구축 역량과 운영 경험, 보안 인증, 직접 운영 체계 등을 얼마나 설득력 있게 제시하느냐가 관전 포인트다. 특히 정부가 국가 AI 경쟁력 뒷받침을 중점으로 국내 AI 생태계를 실질적으로 지원할 수 있는 운영·지원 능력이 최종 승부를 가를 전망이다. 실제 공고에 기재된 평가 항목엔 총 100점 만점 중 구축계획 우수성이 32점으로 가장 크고 뒤를 이어 AI 생태계 발전 노력이 26점으로 높은 배정이 산정됐다. 이번 사업으로 확보되는 GPU는 대규모 학습과 추론 자원이 필요한 국가 AI 프로젝트, 산학연 연구개발, 스타트업 AI 서비스 고도화 등에 폭넓게 쓰일 전망이다. 정부가 지난해 확보 물량 공급을 시작한 데 이어 올해 추가 공모에 착수하면서 국내 AI 인프라는 초기 확보에서 확장·고도화 단계로 넘어가고 있다. 클라우드 업계 관계자는 "지난해 사업을 통해 국가 AI 생태계를 지원할 GPUaaS 운영 기반이 마련됐다"며 "올해는 규모가 더 커진 만큼 기존 참여 기업을 비롯한 주요 클라우드 사업자들이 참여 여부를 검토하며 경쟁 구도가 형성될 것으로 보인다"고 밝혔다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "작년 추경을 통해 확보한 정부 GPU는 현장의 뜨거운 반응과 함께 이달 초부터 본격적으로 산학연에 공급되고 있다"며 "첨단 GPU를 추가로 확보해 더 많은 기업과 연구자들이 좋은 아이디어를 AI로 구현해 볼 수 있도록 지원하고 더 많은 팀이 도전할 수 있도록 정부가 함께 뛰겠다"고 강조했다.

2026.03.12 18:31한정호 기자

정부 GPU 1만5천장 확보 사업 시동 건다

정부가 추진하는 대규모 그래픽처리장치(GPU) 확보 사업 공고가 이번 주 내 발표된다. 올해 약 1만 5000장 규모의 고성능 GPU를 추가 도입하는 사업으로, 공고 시점이 확정될 경우 국가 인공지능(AI) 인프라 확충 사업이 본격적으로 속도를 낼 전망이다. 10일 과학기술정보통신부에 따르면 '첨단 AI반도체 서버 확충 및 통합운영환경 구축' 사업 공고가 이번 주 중 발표될 예정이다. 내부 검토 절차가 마무리 단계에 들어가면서 이르면 12일 또는 13일께 공고가 게시될 가능성이 높은 것으로 전해졌다. 이번 사업은 정부가 약 1만 5000장 이상의 GPU를 확보해 국내 AI 연구와 산업에 공급하는 것이 목표다. 총 사업 규모는 약 2조원 수준으로, 민간 클라우드 사업자가 GPU 인프라를 구축·운영하고 이를 서비스형 GPU(GPUaaS) 형태로 제공하는 방식이다. 정부의 GPU 확충 정책은 지난해부터 단계적으로 추진되고 있다. 지난해에는 추가경정예산을 통해 약 1만 3000여 장의 GPU 확보 사업이 진행됐으며 이를 기반으로 산·학·연 연구기관과 스타트업에 컴퓨팅 자원을 지원하는 체계가 마련됐다. 당시 사업에는 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오 등이 참여해 GPU 인프라를 구축했다. 확보된 자원은 초거대 AI 모델 개발, 연구 프로젝트, 스타트업 기술 개발 등에 활용되며 국내 AI 개발 생태계의 핵심 인프라 역할을 해왔다. 특히 정부는 GPU 통합 지원 플랫폼을 구축해 산·학·연이 온라인으로 GPU 자원을 신청하고 배정받을 수 있도록 하는 체계를 운영하고 있다. AI 모델 학습 수요가 급격히 늘어나면서 관련 자원 신청 역시 빠르게 증가한 것으로 알려졌다. 이번 사업은 이러한 기반 위에 GPU 공급 규모를 추가 확대하는 것이 목적이다. 정부는 국가 AI 전략 추진 과정에서 대규모 컴퓨팅 자원의 중요성이 커지고 있다고 판단하고 인프라 확보 속도를 높이고 있다. 업계에선 지난해 사업 경험을 바탕으로 주요 클라우드 사업자들의 참여 여부에도 관심이 쏠리고 있다. 기존 사업에 참여했던 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오뿐 아니라 KT클라우드 등 다른 클라우드 사업자 및 통신사의 참여 가능성도 거론된다. 사업 공고 이후에는 사업자 선정, 협약 체결, GPU 발주·구축 등의 절차가 순차적으로 진행될 예정이다. 정부는 이를 통해 산·학·연 연구와 국가 전략 AI 프로젝트를 지원할 컴퓨팅 인프라를 한층 확대할 계획이다. 과기정통부 관계자는 "내부 검토 과정에서 일정이 다소 늦어졌지만, 이번 주에는 사업이 공고될 예정이며 현재로선 12일이나 13일쯤 발표될 것으로 예상한다"고 밝혔다.

2026.03.10 11:16한정호 기자

KOSA "GPU 26만장 확보는 시작…활용 경쟁으로 전환해야"

정부가 대규모 그래픽처리장치(GPU) 확보를 앞둔 가운데 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)가 공공부문이 첫 고객으로 나서 수요를 창출하고 하드웨어(HW) 중심 정책을 소프트웨어(SW)·데이터 중심으로 전환해야 한다고 제언했다. 확보 경쟁을 넘어 실제 활용 경쟁으로 정책의 무게중심을 옮기지 못할 경우 막대한 예산이 투입된 GPU가 유휴 자산으로 전락할 수 있다고 경고했다. KOSA는 19일 발간한 '공공부문 GPU 활용 전략 보고서'를 통해 "GPU 26만 장 확보는 끝이 아닌 시작이며 진정한 승부는 누가 어떻게 쓰는가에 달려 있다"며 "인프라 보유 경쟁에서 벗어나 산업 현장의 활용 경쟁으로 정책 패러다임을 전환해야 한다"고 밝혔다. KOSA 산하 AI정책협력위원회가 발간한 이번 보고서는 2030년까지 정부가 확보하게 될 GPU 물량을 효율적으로 활용하기 위한 구체적 실행 방안을 담았다. 보고서는 GPU 수명이 3~5년에 불과하다는 점을 짚으며 인프라 규모에 비해 산업계의 실질적 활용 수요가 부족한 상황에서 도입 초기 가동률을 끌어올리지 못하면 전략 자산이 고철로 전락할 위험이 있다고 경고했다. 보고서는 이를 위해 4대 핵심 전략을 제시했다. 먼저 정부가 첫 번째 고객으로 나서 초기 시장을 여는 역할을 해야 한다고 강조했다. 행정·국방 등 공공부문에 국산 AI 도입을 촉진해 시장 불확실성을 제거하고 AI 도입률이 낮은 중소 제조기업을 대상으로 진단부터 기술검증(PoC), 구축까지 전 과정을 지원하는 원스톱 패키지 신설이 필요하다는 주장이다. 또 HW 구매에 편중된 예산 구조를 SW와 데이터 가치 중심으로 개편해야 한다고 제안했다. 정부 지원 사업에 수시 신청 트랙을 도입하고 성과가 검증된 기업에는 최대 3년(2+1년)까지 지원을 연장하는 다년도 체계를 마련해 기업이 비즈니스 기회를 적기에 활용할 수 있도록 해야 한다는 설명이다. 아울러 인프라 효율성을 높이기 위해 학습과 추론을 전략적으로 분리해야 한다고 제시했다. 고난도 모델 개발과 관련 연구개발(R&D)에는 엔비디아 GPU를 집중 투입하되, 대국민 서비스 등 추론 단계에서는 국산 신경망처리장치(NPU) 사용을 원칙으로 해 국산 칩의 초기 레퍼런스를 확보하고 생태계를 키워야 한다는 제언이다. 마지막으로 실전형 AI 엔지니어링 인재와 슈퍼컴퓨팅 아키텍트 육성을 강조했다. 산업 현장의 도메인 지식을 갖춘 인력을 대상으로 한 재교육과 함께 대규모 GPU 클러스터를 설계·운영할 수 있는 고성능컴퓨팅(HPC) 전문 인력을 국가 차원에서 체계적으로 양성해야 한다고 제안했다. 임우형 AI정책협력위원회 위원장(LG AI연구원 공동원장)은 "GPU 확보가 가시화된 지금이 AI 3대 강국 도약을 실현할 수 있는 골든타임"이라며 "공공부문이 선제적으로 마중물 역할을 하고 민간이 창의적인 엔지니어링으로 화답하는 민·관 원팀 플레이가 어느 때보다 절실하다"고 밝혔다. 조준희 KOSA 회장은 "우리나라가 보유한 세계 최고 수준의 제조 데이터를 무기로 풀스택 AI 패키지를 구축해 글로벌 수출 경쟁력을 확보해야 한다"며 "정부 예산이 GPU 구매라는 HW에만 머물지 않고 AI 공정대가 지급과 같이 SW 가치가 제대로 인정받는 건강한 생태계 조성으로 이어지도록 협회가 앞장서겠다"고 밝혔다.

2026.02.19 10:11한정호 기자

과기정통부 "AI 3대 강국, 정부·민간 협력 생태계 구축해 달성한다"

"인공지능(AI)을 국가 성장의 핵심축으로 삼고 민간과 함께 생태계를 구축하겠습니다." 과학기술정보통신부 장기철 인공지능데이터진흥과장은 11일 서울 중구 신라호텔에서 열린 'AI & 클라우드 컨퍼런스 2025(ACC 2025)'에서 국가 AI 경쟁력 강화와 디지털 인프라 전환에 대해 이같이 밝혔다. 지디넷코리아가 주최한 ACC 2025는 AI와 클라우드 분야의 실질적 비즈니스 성과 창출 방안을 모색하는 대표 기술 컨퍼런스다. 올해 행사에는 과기정통부 비롯해 구글 클라우드·삼성SDS·뉴타닉스 코리아·아카마이·알리바바 클라우드·나무기술 등 글로벌 및 국내 주요 기업들이 대거 참여해 성황을 이뤘다. 이날 장 과장은 글로벌 'AI 3대 강국(AI G3)' 도약을 목표로 하는 정부의 AI 정책 확대 로드맵을 공유했다. 그는 "현재 우리나라 AI의 수준은 미국·중국을 뒤따르는 3위권 그룹으로, 앞으로는 압도적인 3강을 굳히는 것이 목표"라고 말했다. 특히 글로벌 AI 모델 평가 지표에서 LG AI연구원의 '엑사원', 업스테이지 '솔라' 모델이 상위권에 오른 점을 언급하며 "우리도 톱티어 모델을 만들 역량이 있다"고 덧붙였다. 정부는 AI G3 도약을 위해 내년 대규모 예산을 투입한다. 정부 AI 예산 10조원, 국민성장펀드를 통한 AI 투자 30조원 등을 통해 GPU·데이터·반도체·모델·인재까지 이어지는 AI 풀스택 역량을 모두 강화한다는 방침이다. 특히 2030년까지 엔비디아 26만 장 그래픽처리장치(GPU)를 확보하는 계획을 바탕으로 한국형 'AI 고속도로' 구축에 속도를 낼 전망이다. 장 과장은 AI 인재 문제도 시급한 과제로 꼽았다. 국내에서 충분한 GPU를 써볼 기회가 없어 연구자들이 해외로 빠져나가는 현실을 타개하고자 정부는 ▲해외 AI 인재 특별비자 도입 ▲AI대학원·AX 융합대학원 확대 ▲AI 스타펠로우십 지원 등 제도 개선을 추진하고 있다. 또 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'에도 속도를 낸다. 장 과장은 "프롬 스크래치 기술을 갖춘 우수 국내 AI 기업들과 함께 글로벌 톱 모델 확보에 도전한다"며 "공공·민간의 데이터와 GPU, 인재 등 기술과 정부 지원 역량을 결합해 글로벌 모델 10위권에 진입할 것"이라고 밝혔다. AI 기반 국가 대전환 전략도 소개됐다. 제조·지역·공공·과학 분야로 구분된 AX 전략을 통해 AI 로봇·AI 공장·AI 복지·AI 납세 관리 등 전 산업·행정 분야의 디지털 혁신을 동시 추진한다는 구상이다. 장 과장은 "대통령 직속 국가AI전략위원회를 중심으로 범부처 협업을 강화해 AI 정부로 전환되고 있다"고 강조했다. 아울러 지난 9월 국가정보자원관리원 화재 사고 이후 국가가 운영하는 디지털 인프라의 안정성 확보 대책도 언급됐다. 그는 "국가에서 관리하는 데이터센터들이 민간 클라우드를 더 많이 활용할 수 있도록 방안을 마련 중"이라며 "국가AI전략위원회에서 별도 대책을 준비하고 있어 이른 시일 내 발표될 것"이라고 말했다. 장 과장은 AI G3 도약을 위한 향후 정부의 역할도 공유했다. 예산 측면에서는 마중물 역할을, 산업 측면에서는 규제 완화와 공공 조달을 통한 초기 시장 조성을 핵심 방향으로 제시했다. 그는 "정부가 AI에 있어 모든 것을 다 할 수 있다고 생각하지 않는다"며 "민간이 AI 비즈니스를 잘할 수 있도록 적절한 제도와 환경을 만드는 데 집중하겠다"고 말했다.

2025.12.11 17:34한정호 기자

[유미's 픽] 정부 고성능컴퓨팅 지원사업, GPU 활용 어려움에 추가 모집 나서

정부 추경 예산으로 추진된 '고성능컴퓨팅 지원사업'이 사업 초기부터 일부 조정 과정을 겪고 있다. 인공지능(AI) 기술 개발을 위한 그래픽처리장치(GPU) 자원 확보에 나섰지만, 일부 기관에서는 운영 인력과 기술적 여건이 충분하지 않아 참여를 재검토하는 사례가 나타나고 있다. 7일 업계에 따르면 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 지난 4일 '2025년 추경 고성능컴퓨팅 지원사업'의 추가 사용자 모집 공고를 게시했다. 당초 선정된 일부 사업자가 GPU 활용에 어려움을 호소하며 참여를 포기함에 따라, 남은 자원을 효율적으로 배분하기 위한 조치라는 설명이다. NIPA 관계자는 "사용자들을 최종 선정했지만, 갑자기 포기한 곳들이 생겨 추가 모집 공고를 부랴부랴 내게 됐다"며 "사용자들이 (GPU) 자원이 필요하다고 신청해놓고, 막상 지원하려고 하니 '지금 단계에선 필요 없다'고 답변한 곳들이 있었다"고 말했다. 이어 "자원 할당한 후 안내 메일 보낼 때까지도 아무런 말이 없다가 갑자기 포기하는 사례가 발생해 우리 측에서도 당황스러운 상태"라며 "사용자가 없는데 (그냥 두고) 어떻게 할 수 없어서 모집 공고를 다시 내게 됐다"고 덧붙였다. 이번 일로 남게된 H100 물량은 310장 내외다. 사업 기간은 내년 1월부터 6월 30일까지로 ▲H100 1~4장을 선택할 수 있는 1트랙 사용자와 ▲GPU 8장 이상을 서버 단위로 지원받는 2트랙 사용자를 선별한다. 일단 신청은 H100을 기준으로 신청하지만, H100 1장당 A100 4장 또는 H200 1장당으로 향후 환산해 배정된다. 당초 정부는 올해 말까지 AI 연구·개발 연산 인프라를 확대하기 위해 정부 추경 예산을 바탕으로 이 사업을 추진해왔다. 사업 공급사로는 삼성SDS·KT클라우드·엘리스클라우드 등 3개사를 이미 선정한 상태였다. 삼성SDS와 엘리스클라우드는 각각 H100 GPU 200장과 400장을, KT클라우드는 H200 GPU 400장 수준을 공급키로 했다. 이전까지는 사용자당 H100 GPU 2장 수준을 제공하던 방식이었으나, 올해는 과제 단위로 수백 장 규모 GPU를 묶어 지원한다는 점에서 업계의 많은 관심을 받았다. 그간 글로벌 초거대 AI 경쟁 속에서 연산 인프라 부족이 국내 연구·개발의 발목을 잡고 있다는 지적이 일자 정부가 전폭적으로 지원에 나섰기 때문이다. 업계 관계자는 "세계 주요 국가들은 이미 대규모 GPU 자원을 기반으로 초거대 모델을 개발 중이지만, 국내는 민간·공공 연구조직 모두 자원 확보가 어렵다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다"며 "이 탓에 정부가 국내 AI 산업 경쟁력을 강화시키고자, 민간 클라우드 기업을 통해 연구자들에게 안정적이고 대규모의 GPU 환경을 산학연에 제공하고자 한 것"이라고 설명했다. 하지만 이번에 GPU 지원 포기자들이 속출하면서 정부의 노력은 헛수고가 됐다. 또 심사 과정에서 제대로 된 사업자들을 걸러내지 못했다는 점에서 비판의 목소리도 나온다. 더불어 정작 현장의 기술적 준비 수준이 매우 낮은 상황에서 고성능 GPU를 쓰는 것이 의미가 없다는 사실이 고스란히 드러났다는 분석도 있다. 업계 관계자는 "국내 AI 연구·산업의 격차가 이번에 여실히 드러난 것"이라며 "일부 선도 기관이나 기업은 H100급 GPU를 필요로 하지만, 다수는 아직 모델 최적화나 대규모 학습 수준에 도달하지 못한 상태로 볼 수 있다"고 말했다. 이어 "인프라보다 인력·소프트웨어 생태계·데이터 파이프라인이 병목이라는 현실이 드러난 듯 해 안타깝다"며 "최신 GPU 확보에만 혈안돼 정부가 현실을 제대로 보고 있지 못한 사례로 보여진다"고 덧붙였다. 이 같은 상황에서 현재 정부가 AI 인프라 투자를 위해 관련 예산을 크게 늘리고 최첨단 GPU 확보에 사활을 걸고 있다는 점도 우려되는 부분이다. 이재명 정부는 'AI 3대 강국(AI G3)'을 목표로 AI 관련 내년 예산안 규모를 올해보다 80% 가까이 늘린 10조1천398억원으로 책정했다. 앞서 두 차례 단행된 추가경정예산(추경)을 포함해 올해 AI 예산은 5조6천567억원이다. 이 대통령은 지난 4일 국회에서 열린 시정연설을 통해 "농경 사회에서 산업 사회로, 산업 사회에서 정보 사회로 전환해 왔던 것처럼 AI 사회로의 전환은 필연"이라며 "'AI 3대 강국' 도약을 위한 대전환에 10조1천억원을 편성했다"고 재차 강조했다. 이 중 내년 AI 예산에서 첨단 GPU 확보 예산으로 2조1천87억원을 배정했다는 점에서 우려된다. 이 대통령은 GPU 1만5천 장을 추가 구매해 정부 목표인 3만5천 장을 조기 확보할 것이라고 공언한 상태다. 여기에 정부는 엔비디아에서 GPU 26만 장을 한국에 공급키로 했다는 점에서도 기대감을 키우고 있다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 지난 달 말 '아시아태평양경제협력체(APEC) 정상회의 및 CEO 서밋'을 계기로 방한 해 한국 정부 및 기업에 26만 장을 공급하겠다고 밝힌 바 있다. 정부가 확보한 GPU는 5만 장이다. 업계 관계자는 "다른 클라우드 업체들도 H100 등 고성능 GPU를 확보해 기업, 연구기관 등에 제공하고 있지만, 실제 가동률은 절반도 못미치는 수준"이라며 "정부가 GPU만 바라보느라 인재 확보나 양질의 데이터 제공, 사용자 관점에 입각한 AI 규제 마련 등에는 상대적으로 정책이 부실하다"고 꼬집었다. 이어 "질 좋은 하드웨어는 갖다 놨지만, 현재 상태로는 공장에다 사람 없이 장비만 사다 놓고 내버려 두는 꼴"이라며 "기술력, 인재 없이 첨단 GPU만 우리나라가 구입한다고 경쟁적으로 나서는 것은 결국 GPU 공급사인 엔비디아에게만 좋은 것"이라고 덧붙였다.

2025.11.07 16:22장유미 기자

엔비디아 블랙웰 26만장 한국행…'AI 인프라 허브' 도약 신호탄

엔비디아가 우리 정부와 주요 기업에 블랙웰 그래픽처리장치(GPU) 26만 장을 공급한다. 정부의 국가AI컴퓨팅센터 구축과 민간 AI 인프라 확충이 함께 맞물리며 한국이 아시아 AI 허브로 도약할 기반이 마련됐다는 평가가 나온다. 31일 엔비디아는 한국 정부와 삼성전자·SK그룹·현대자동차그룹·네이버클라우드 등 5곳에 총 26만 장의 블랙웰 GPU를 공급한다고 발표했다. 이 중 정부는 최대 5만 장을 소버린 클라우드 구축용으로 확보하고, 삼성전자·SK·현대차가 각각 5만 장, 네이버클라우드는 6만 장을 공급받는다. 엔비디아는 이번 협력을 통해 반도체·로보틱스·통신·데이터센터 등 AI 인프라 전반에서 한국 기업들과 협력을 강화한다는 방침이다. 업계에서는 이번 공급 규모가 아시아 최대 수준으로, AI 반도체 확보 경쟁의 중심에 한국이 본격적으로 진입하게 됐다고 평가한다. 네이버클라우드, 엔비디아와 소버린·피지컬 AI 전방위 '협력' 정부는 이번 협력과 맞물려 현재 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업을 가속화하고 있다. 과학기술정보통신부는 민관 합작 특수목적법인(SPC)을 설립해 2028년까지 GPU 1만5천 장, 2030년까지 5만 장 이상을 확보할 계획이다. 총사업비는 2조5천억 원 규모로, 정부 800억 원을 출자하고 민간과 정책금융기관이 나머지를 분담한다. 국가AI컴퓨팅센터 사업은 AI 연구기관과 스타트업에 연산 자원을 제공하고 민간 클라우드 기업의 기술을 공공 인프라에 접목하는 구조로 설계됐다. 정부는 대규모 GPU 인프라를 공공 연구개발에 활용함으로써 AI 모델 개발 경쟁력과 산업계 접근성을 동시에 높인다는 목표를 세웠다. 이번 공급의 수혜 기업 중 하나인 네이버클라우드는 국가AI컴퓨팅센터 사업에서 삼성SDS 컨소시엄의 주요 파트너로 참여하고 있다. 네이버클라우드 이상준 최고기술책임자(CIO)는 지난 27일 각 세종 테크밋업에서 "정부 인프라에 민간 기술 내재화를 결합해 기술 자립 기반을 강화하겠다"며 "국가AI컴퓨팅센터 구축은 네이버의 서비스형 GPU 플랫폼(GPUaaS)을 국가 데이터센터로 확장하는 구조로 발전할 것"이라고 설명했다. 네이버는 이날 오후 엔비디아와 피지컬 AI 플랫폼 공동 개발 협약도 체결했다. 양사는 디지털 트윈과 로보틱스 기술을 결합해 산업 현장을 가상 공간에 정밀하게 구현하고 AI가 분석·판단·제어를 지원하는 시스템을 구축할 계획이다. AI와 클라우드 인프라의 융합을 추진하는 만큼, 네이버클라우드가 담당하는 역할이 커질 전망이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 이날 행사에서 "이번 협력은 피지컬 AI 시대의 출발점이 될 것"이라며 "하이퍼스케일 AI 인프라와 클라우드 운영 역량을 기반으로 국내 제조 산업의 AI 혁신을 이끌 신뢰받는 기술 파트너가 되겠다"고 밝혔다. 엔비디아와 네이버의 협력은 이번이 처음은 아니다. 네이버클라우드는 초거대언어모델(LLM) '하이퍼클로바X'를 운영하며 엔비디아 GPU를 기반으로 한 고성능 클러스터를 구축한 경험을 갖고 있다. 특히 양사는 최근 태국·모로코 등 해외에서도 '소버린 AI' 인프라 구축을 함께 추진 중이다. 이 외에도 네이버는 엔비디아와 글로벌 투자사 등과 컨소시엄을 구성해 모로코에 블랙웰 GPU 기반 40메가와트(MW)급 AI 데이터센터도 구축 중이다. 해당 프로젝트는 유럽과 중동, 아프리카를 잇는 글로벌 AI 허브로 확장될 예정이며 한국형 AI 인프라 모델의 해외 진출 사례로 주목받고 있다. 국가 AI 인프라 확충 '가속'…AI 생태계 전반 확산 전망 우리나라에서 국가AI컴퓨팅센터 사업과 같이 민간과 공공이 함께 GPU 인프라를 확충하는 구조가 자리 잡으면서 한국이 아시아 AI 산업의 중심지로 부상할 가능성이 높다는 평가가 나온다. 업계 관계자는 "AI 인프라 경쟁력은 GPU 확보 속도와 활용 효율성에 달려 있다"며 "정부와 기업이 함께 대규모 연산 자원을 구축하는 한국형 모델이 아시아 AI 생태계의 새로운 기준이 될 수 있다"고 기대했다. 정부의 국가AI컴퓨팅센터 사업 역시 이번 공급 발표로 추진 동력이 커질 전망이다. 과기정통부는 연내 우선협상대상자 선정을 마무리하고 내년 상반기 SPC 설립과 착공 절차에 착수할 계획이다. 이번 엔비디아의 GPU 공급 발표로 AI 인프라 확충이 가속화되면 산업·학계·연구기관 전반에서 AI 학습 및 응용 환경이 대폭 개선될 것으로 예상된다. 이번 공급은 국가AI컴퓨팅센터 외에도 정부가 추진 중인 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 등 국가 AI 사업 전반에 직간접적 영향을 미칠 전망이다. 업계에서는 국가 차원에서 GPU 자원이 충분히 확보되면 정부의 AI 연구·산업 지원 정책이 전방위적으로 활성화될 것으로 보고 있다. 엔비디아의 이번 결정은 한국의 AI 인프라 확충 노력에 대한 글로벌 기술 기업의 신뢰가 반영된 결과라는 평가도 나온다. 업계 관계자는 "최근 정부가 AI 인프라 확충을 적극적으로 추진하고 민간이 기술 내재화를 빠르게 진행하고 있는 만큼, 한국은 엔비디아의 아시아 전략에서 핵심 거점으로 부상할 것"이라고 전망했다.

2025.10.31 15:04한정호 기자

인핸스, 정부 GPU 지원사업 선정…LAM 기술 고도화 '박차'

인핸스가 정부 지원 사업에 선정돼 거대행동모델(LAM) 기술 고도화를 통한 국가 인공지능(AI) 혁신에 나선다. 인핸스는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 'AI컴퓨팅자원 활용기반 강화(GPU 확보·구축·운용지원)사업'에 선정됐다고 23일 밝혔다. 이 사업은 기업의 AI컴퓨팅 인프라 확충 및 AI 기술 고도화를 위해 그래픽처리장치(GPU) 자원을 지원하는 사업이다. 인핸스는 이번 사업을 통해 향후 9개월 동안 고성능 GPU를 지원받는다. 이를 기반으로 텍스트와 HTML 혼합 데이터, 반복 작업 태스크 데이터셋을 학습시켜 자사 행동형 AI 모델 'ACT-1'을 고도화할 계획이다. ACT-1은 버튼 클릭·메뉴 선택·필드 입력 등 웹 인터페이스 전반을 자동으로 제어할 수 있는 LAM 기반 솔루션이다. 크롤링과 웹 테스트는 물론 커머스 운영 자동화에 최적화된 기능을 제공한다. 인핸스에 따르면 ACT-1은 최근 글로벌 웹 AI 에이전트 벤치마크 '온라인-마인드2웹 리더보드'에서 구글·오픈AI·앤트로픽의 AI 모델과 함께 최상위권을 달성하며 글로벌 빅테크 기업들과 어깨를 나란히 했다. 인핸스는 지난 5월 팔란티어의 '스타트업 펠로우십'에도 선정되는 등 글로벌 AI 시장에서 기술력을 입증하고 있다. 이승현 인핸스 대표는 "이번 GPU 사업 선정은 국가 차원에서 우리의 웹 AI 에이전트 기술 역량을 입증했다는 점에서 의미가 크다"며 "첨단 AI 기술과 이번에 확보한 GPU 자원을 바탕으로 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 더욱 강화해 나갈 것"이라고 말했다.

2025.10.23 16:51한정호 기자

세 번째 도전 나선 국가AI컴퓨팅센터…업계 "수익성 검증이 최대 관건"

두 차례 유찰로 난항을 겪은 '국가인공지능(AI)컴퓨팅센터' 구축 사업이 조건을 대폭 완화한 재공모로 다시 궤도에 올랐다. 민간 지분 확대와 매수청구권 삭제, 국산 AI 반도체 의무 폐지 등 업계가 줄곧 문제 삼았던 조항을 손질하면서 정부가 민간 참여를 본격적으로 끌어내려는 의지를 드러낸 것이다. 다만 여전히 수익성 구조와 전력 확보, 국산 AI 반도체 실질적 활용 등 과제가 남아 있어 사업 성패는 기업들의 응답과 정부의 구체적 공모 지침 및 후속 조치에 달려 있다는 평가가 나온다. 과학기술정보통신부는 8일 국가AI전략위원회 출범식에서 '국가AI컴퓨팅센터 추진 방안'을 공개하며 사업 공모에 착수한다고 발표했다. 정부는 2028년까지 첨단 그래픽처리장치(GPU) 1만5천 장 이상, 2030년까지 5만 장 이상을 확보해 AI 모델 개발과 서비스 제공을 뒷받침한다는 목표를 제시했다. 이번 사업은 단순한 데이터센터 구축을 넘어 국가 AI 전략의 핵심 인프라, 이른바 'AI 고속도로'를 닦는 작업으로 규정된다. 총사업비는 2조5천억 원 규모에 달하는 초대형 프로젝트다. 앞선 1·2차 공모가 무산된 가장 큰 이유는 민간 경영 자율성을 가로막는 조건이었다. 공공지분 51% 고정 구조로 인해 기업이 절반 이상 출자해도 경영권을 확보하기 어려웠고 센터 청산 시 정부 지분을 기업이 떠안아야 하는 매수청구권, 아직 성능 검증 초기 단계에 있는 국산 AI 반도체 50% 도입 의무가 대표적이다. 업계에서는 "사실상 민간이 정부 정책 목표를 대신 떠안으라는 요구"라는 불만이 제기돼 왔다. 이에 정부는 기존 조건을 완화했다. 이번 출범식에서 발표된 새로운 방안은 민간 지분을 70% 이상으로 확대하고 공공지분을 30% 미만으로 낮췄다. 매수청구권은 삭제돼 민간 투자 리스크가 크게 줄었으며 국산 AI 반도체 도입도 의무가 아닌 자율적 지원 방안으로 전환됐다. 대신 정부는 국산 AI 반도체 활성화를 위해 2025년 2천528억원 규모의 연구개발(R&D)·실증·사업화 예산을 투입하고 국가AI컴퓨팅센터 실증과 연계할 수 있도록 지원한다. 민간 부담 완화를 위한 다양한 정책적 지원책도 내놨다. GPU 자원이 필요한 정부 재정사업에서는 국가AI컴퓨팅센터 활용을 우선 검토하도록 하고 통합투자세액공제를 기존 1~10%에서 최대 25%까지 확대했다. 또 전력계통영향평가 신속 처리, 신재생에너지 활용 시 가점 부여 등도 포함됐다. 입지는 비수도권으로 제한돼 지역 균형 발전과 친환경 데이터센터 건립을 동시에 꾀한다는 구상이다. 조건 변화에 업계도 반응하고 있다. 삼성SDS는 지난 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "재공모가 이뤄지면 참여를 긍정적으로 검토할 것"이라고 공식적으로 밝힌 바 있다. 아울러 네이버클라우드·KT클라우드·NHN클라우드·카카오엔터프라이즈 등 국내 주요 클라우드 서비스 기업들도 지분율·바이백 조건 완화에 따라 참여 가능성을 열어둔 것으로 알려졌다. 이동통신 3사 역시 수익성 담보가 현실화된다면 가세할 여지가 있는 것으로 전해졌다. 실제 정부 GPU 확보 사업에서는 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오 등이 사업자로 선정돼 산학연과 스타트업에 자원 공급을 앞두고 있으며 독자 AI 파운데이션(국가대표 AI) 프로젝트 지원을 위한 GPU 임차 사업에도 SK텔레콤과 네이버클라우드가 참여하고 있다. 이처럼 주요 클라우드 기업과 통신사가 이미 GPU 인프라 조달에 관여하고 있어 국가AI컴퓨팅센터 본 사업에서도 이들의 참여 여부가 사업 성패를 가르는 변수가 될 전망이다. 이번 사업은 정부가 추진하는 'AI 3대 강국' 전략과도 직결된다. 이재명 대통령은 AI를 반도체·에너지와 함께 국가 미래를 좌우할 핵심 생존 전략으로 규정하며 AI 고속도로 구축을 통한 글로벌 3대 AI 강국 진입을 강조해왔다. 앞서 정부는 GPU 확보와 국가대표 AI 개발 사업을 차례로 마무리하면서 국가 AI 전략 1단계를 정리했고 이제 남은 승부처가 바로 국가AI컴퓨팅센터라는 평가가 나온다. 이재명 대통령은 이날 출범식 모두발언에서도 "민간이 주도하고 정부가 뒷받침하는 민관 원팀 전략이 필요하다"며 "민간의 창의성과 역동성이 최대한 발휘될 수 있도록 정부가 전략적 투자로 뒷받침하겠다"고 강조했다. 다만 업계의 시선은 단순히 조건 완화에 머물지 않는다. ▲데이터센터 운영 경험이 있는 사업자가 주도권을 잡을 수 있느냐 ▲막대한 전력 수요를 어떻게 충당할 수 있느냐 ▲사업 수익성을 담보할 수 있느냐는 과제는 여전히 남아 있다. 업계 관계자는 "조건이 이전보다 확실히 개선된 건 맞지만 내부적으로 수익성 구조와 투자 회수 가능성을 놓고 논의가 필요하다"고 밝혔다. 또다른 업계 관계자도 "정부가 지분율·바이백·국산 AI 반도체 도입 의무 등 세 가지 큰 걸림돌을 없앤 건 맞지만, 사업자들이 실제로 가장 중요하게 보는 건 결국 수요와 사업성"이라며 "GPU 수요가 정부 사업을 통해 어느 정도 확보될 수 있다는 목표는 제시됐지만, 실제로 얼마만큼의 수익을 낼 수 있을지는 여전히 불투명하다"고 지적했다. 이어 "이번 조치로 문턱은 확실히 낮아졌지만 기업들이 사업에 참여해 실제 수익을 낼 수 있느냐는 의문이 여전히 남아 있다"며 "정부가 정책적 의지를 보여준 만큼 기업 현장을 반영한 실질적인 수익 모델과 향후 로드맵이 마련되길 바란다"고 덧붙였다.

2025.09.08 17:32한정호 기자

'국가AI컴퓨팅센터' 구축 재도전…정부, GPU 5만장 확보 나선다

국가 차원의 인공지능(AI) 전략 컨트롤타워인 국가AI전략위원회가 공식 출범하면서 정부가 'AI 고속도로' 구축을 위한 '국가AI컴퓨팅센터' 추진 방안을 발표했다. 앞선 두 차례 공모가 유찰되며 표류했던 사업이 민간 참여 확대와 조건 완화를 통해 재추진되면서 업계 관심이 다시 집중될 전망이다. 과학기술정보통신부는 8일 서울스퀘어에서 열린 국가AI전략위원회 출범식 및 제1차 전체회의에서 '국가 AI컴퓨팅센터 추진 방안'을 공개하며 국가AI컴퓨팅센터 구축을 위한 사업 공모에 착수한다고 발표했다. 정부는 이번 사업을 통해 2028년까지 첨단 그래픽처리장치(GPU) 1만5천 장 이상을 확보하고 민관 협력으로 2030년까지 총 5만 장 이상을 마련할 계획이다. 이 AI컴퓨팅 인프라를 기반으로 AI 모델 개발과 서비스 제공을 뒷받침한다는 목표다. 앞서 올 상반기 진행된 1·2차 공모는 ▲민관합작 특수목적법인(SPC) 설립 시 공공지분 51% 고정 ▲센터 청산 시 기업의 정부 지분 매수청구권(바이백) ▲2030년까지 국산 AI 반도체 50% 이상 도입 의무 등 민간에 불리한 조건이 걸림돌이 되며 모두 유찰됐다. 이에 정부는 이번 추진 방안에서 민간 지분을 70% 이상으로 확대하고 공공지분은 30% 미만으로 낮춰 경영 자율성을 보장했다. 또 매수청구권은 삭제하고 국산 AI 반도체 도입 의무도 없애 민간이 자율적으로 지원 방안을 제시하도록 했다. 대신 국책은행은 원금 우선 회수가 가능한 우선주 형태로 참여해 초기 투자 위험을 분담하기로 했다. 정부는 이번 방안에 정책적 지원책도 대거 담았다. 우선 정부 재정사업 추진 시 GPU 자원이 필요한 경우 국가AI컴퓨팅 센터 활용을 우선 검토하도록 해 초기 수요를 확보할 방침이다. 또 통합투자세액공제 비율을 기존 1~10%에서 최대 25%까지 확대하고 전력계통영향평가를 신속 처리해 기업의 인프라 구축 부담을 줄이기로 했다. 아울러 친환경·무탄소 에너지 사용 시 평가에서 가점을 부여하는 등 지속가능성도 강조했다. 센터 구축 방식과 입지는 민간이 제안하도록 하되 지역 균형발전을 위해 비수도권으로 제한된다. 서비스와 요금도 민간 주도로 운영하지만, 대학·연구소·스타트업 등 산학연 지원 방안을 반드시 포함해야 하며 2027년 이전 조기 개시 시 가점을 부여한다. 특히 국산 AI 반도체 활성화와 글로벌 기업 협력은 필수 과제로, 민간이 가능한 최적의 방안을 제시해야 하고 이는 평가에 반영된다. 정부는 별도로 올해 2천528억원 규모의 국산 AI 반도체 연구개발(R&D)과 실증·사업화 예산을 투입해 초기 시장 활성화를 지원한다. 이번 사업자 선정은 1단계 기술·정책 평가와 2단계 금융 심사를 거쳐 진행된다. 컨소시엄에는 반드시 데이터센터와 AI 컴퓨팅 서비스 기업이 포함돼야 하며 복수 클라우드·통신사 컨소시엄이 우대된다. 사업 공모는 8일부터 다음 달 21일까지 진행되며 참여계획서는 다음 달 20~21일 접수한다. 과기정통부는 12월까지 평가와 금융 심사를 마치고 내년 상반기 SPC 설립과 2028년까지 센터 개소를 목표로 하고 있다. 배경훈 과기정통부 장관은 "첨단 GPU 5만 장을 조속히 확보해 AI 생태계 활성화를 위한 기폭제로 활용하고자 한다"며 "향후 국가AI컴퓨팅센터가 AI 모델·서비스, 첨단 AI 반도체 등 AI 생태계 성장의 플랫폼이자 AI 고속도로의 핵심 거점으로서 AI 3대 강국 도약을 뒷받침할 것으로 기대한다"고 밝혔다.

2025.09.08 15:26한정호 기자

1조4천억 GPU 확보사업 본격화…정부-클라우드 3사, 실무협의체 가동

과학기술정보통신부가 1조4천600억원 규모 '그래픽처리장치(GPU) 확보 사업'의 차질 없는 이행을 위해 정보통신산업진흥원(NIPA)·NHN클라우드·카카오·네이버클라우드와 실무협의체를 발족했다. 실무협의체는 21일 양재 엘타워에서 1차 회의를 개최했다. 이번 회의에는 과기정통부 인공지능(AI)기반정책관, NIPA AI인프라본부장, NHN클라우드·카카오·네이버클라우드의 사업 총괄책임자 등이 참석했다. 이들은 ▲사업자별 GPU 확보·구축·운용 계획 ▲애로사항 ▲국내 AI 생태계에 GPU 배분·지원을 위한 가칭 'GPU 통합지원 플랫폼' 구축 계획 등을 폭넓게 논의했다. 또 밀도 있는 점검을 위해 실무협의체를 수시 개최하기로 뜻을 모았다. 특히 1차 회의에서는 사업자별 GPU 확보·구축과 관련해 미국 관세 등의 영향은 크지 않은 상황으로 확인됐으며 향후에도 대내외 리스크 요인 등을 지속 점검·관리해 나가기로 합의했다. 아울러 ▲오는 10월까지 GPU 통합지원 플랫폼 구축 추진 ▲11월까지 국내 산학연 등을 대상으로 1차 GPU 지원 신청 접수 및 전문가 평가 진행 ▲12월부터 GPU 순차 지원 등을 위해 더욱 긴밀히 협력해 나가기로 했다. 과기정통부 김경만 인공지능기반정책관은 "이번 실무협의체는 대한민국 AI 생태계 성장과 이에 필요한 AI컴퓨팅 인프라 지원을 위한 첫걸음"이라며 "앞으로도 실무협의체를 수시 가동해 사업 진행 상황 등을 점검함으로써 차질 없는 국내 AI컴퓨팅 인프라 구축·지원에 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2025.08.21 10:00한정호 기자

메가존클라우드, AI 챔피언 대회 인프라 사업 수주…정부 AI 인재 육성 사업 주도

메가존클라우드가 '2025년 AI 챔피언 대회'에서 컴퓨팅 자원을 지원할 전망이다. 이를 통해 인공지능(AI) 분야 차세대 인재를 육성하고 연구 성과 창출을 지원하는 정부 주도의 신사업에 참여함으로써 기술력은 물론 사회적 기여 측면에서도 영향력을 확대한다는 계획이다. 14일 나라장터에 따르면 메가존클라우드는 기술평가 점수 83.385점, 가격점수 10점으로 종합점수 93.385점을 받아 해당 사업의 우선협상대상자로 선정됐다. AI 챔피언 대회는 국내 AI 기술 발전과 인재 발굴을 목적으로 기획된 대규모 챌린지형 연구개발(R&D) 프로젝트다. 대학, 연구기관, 기업 등이 자유롭게 구성한 연구팀이 참가하며 1차 서류 심사에서 최대 100개 팀을 선발한 뒤 중간 심사와 본선 대회를 거쳐 최종 우수팀을 선정한다. 우선협상이 마무리될 경우, 메가존클라우드는 대회 참가 연구팀에 고성능 GPU 자원과 함께 오픈AI, 제미나이(Gemini), 클로드(Claude) 등 다양한 생성형 AI API를 제공하게 된다. 특히 엔비디아 H100급 이상 GPU를 포함한 인프라 기반에서 참가팀의 실험과 모델 학습이 원활히 진행될 수 있도록 실시간 자원 할당과 지원 체계를 구축할 예정이다. 또한 대회 운영기관과 협력해 중간 심사 기간에는 최소 170장의 GPU를 동시 제공할 수 있는 인프라 환경도 마련 대규모 병렬 학습 수요에 안정적으로 대응한다는 방침이다. 이번 사업은 정부가 미래 AI 인재 양성을 위해 중점적으로 추진하는 공공 R&D 신사업이라는 점에서 산업계와 학계의 주목을 받고 있다. 단순한 인프라 제공을 넘어 정부·민간·학계가 함께 AI 생태계를 설계하는 실험 무대이자 테스트베드로서 의미가 크다는 평가다. 한국정보통신기술협회는 대회 종료 후 우수 연구팀을 대상으로 후속 연구 지원을 이어가며 대회 전 과정을 방송 콘텐츠로 제작·방영해 대국민 AI 인식 제고와 산업 저변 확대도 함께 추진할 계획이다. 메가존클라우드 역시 이번 수주를 계기로 공공 부문 AI 인프라 운영 경험을 기반으로 교육, 의료, 제조 등 다양한 산업 분야로 생성형 AI 인프라 서비스를 확장할 방침이다. 메가존클라우드 관계자는 "연구팀별 크레딧 이용 현황을 한눈에 볼 수 있는 대시보드를 제공해 자원 낭비 없이 효율적으로 활용할 수 있도록 지원하고 기술지원 포털을 통해 인프라 관련 문의나 장애 발생 시에도 빠르게 대응할 것"이라고 밝혔다.

2025.08.14 16:57남혁우 기자

[종합] AI·인프라 성과 가시화…韓 클라우드, 2분기 '쾌속 성장'

국내 클라우드 3사가 올해 2분기 나란히 실적 상승세를 이어갔다. 네이버·KT·NHN 모두 공공사업과 인공지능(AI) 수요 확대, 그래픽처리장치(GPU) 인프라 확보 등 전략 투자가 본격 성과로 이어지며 클라우드 부문에서 두 자릿수 안팎의 성장을 기록했다. 12일 업계에 따르면 국내 클라우드 서비스 제공업체(CSP)들은 글로벌 사업 확장과 공공 AI·클라우드 전환 사업 수주를 바탕으로 2분기 호실적을 거뒀다. 네이버는 2분기 엔터프라이즈 부문에서 전년 동기 대비 5.8% 증가한 1천317억원의 매출을 기록했다. 공공 부문 AI 사업 수주와 기업 협업툴 '라인웍스' 유료 고객 증가가 성장세를 이끌었다. 특히 정부가 추진하는 '독자 AI 파운데이션 모델(국가대표 AI)' 개발 사업에 정예팀으로 참여해 '옴니 파운데이션 모델' 개발을 시작했고 GPU 확보 사업에서 엔비디아 H200 GPU 3천여 장을 확보하며 AI 인프라 역량을 강화했다. 최수연 네이버 대표는 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "AI 모델과 클라우드 서비스 역량까지 풀스택으로 확보한 국내 유일 사업자인 만큼 향후 성장률이 높아질 것"이라며 "그동안 자체 기술로 준비해 온 인프라와 AI 생태계가 이제는 글로벌 기회로 확장되고 있다"고 강조했다. KT클라우드는 2분기 매출이 전년 동기 대비 23.0% 증가한 2천215억원을 기록했다. 글로벌 고객 대상 데이터센터 코로케이션 수요 급증과 설계·구축·운영(DBO) 사업 수주 확대가 핵심 성장 요인으로 작용했다. 여기에 더해 공공 부문에서는 국가정보원 '상등급' 보안 검증을 통과해 행정안전부 긴급신고공동관리센터와 서울시 소방재난본부의 클라우드 네이티브 전환 사업을 수주하는 등 공공시장 내 입지를 넓혔다. 아울러 민간 부문에서는 업스테이지·폴라리스오피스·디노티시아 등 AI 전문 기업과 협력하며 'AI 파운드리' 사업을 본격화하고 있다. 한편 KT그룹 차원에서는 글로벌 협력에 속도를 낼 방침이다. 올 하반기 마이크로소프트(MS)와 기밀컴퓨팅(ACC) 기반 '시큐어 퍼블릭 클라우드(SPC)' 및 한국형 챗GPT 서비스 출시를 준비 중이며 팔란티어 솔루션 독점 공급 계약 등을 통해 금융·공공 등 핵심 산업군을 공략할 계획이다. NHN은 클라우드 사업를 포함한 기술 부문에서 전년 대비 6.6% 증가한 1천45억원의 매출을 올렸다. NHN클라우드는 2분기 정부 'GPU 확보·구축·운용지원 사업'에서 단일 기업 기준 최다 물량인 엔비디아 B200 GPU 7천여 장을 확보했고 이 중 4천여 장을 국내 최초로 단일 수냉식 클러스터로 구축할 계획이다. 공공 클라우드 전환 사업에서도 올해 진행된 7개 기관 중 5곳의 인프라 공급사로 선정돼 보안성과 안정성을 기반으로 입지를 확대했다. 이와 함께 하반기 광주AI데이터센터를 활용한 지역 인프라 기반 컴퓨팅 지원사업과 경기교육 디지털 AI 플랫폼 사업에도 참여하며 B2G 영역을 지속 확장한다는 전략이다. 정우진 NHN 대표는 "AI GPU 운영 역량을 인정받으며 정부 사업에서 두각을 드러내고 있다"며 "다양한 정부 AI 사업과 공공 클라우드 전환 성과를 이어가겠다"고 밝혔다. 이들 기업이 1분기에 이어 2분기에도 호실적을 거뒀음에도 향후 위협 요소가 남아 있다. 최근 지속되는 미국 정부의 클라우드 개방 압박에 따라 아마존웹서비스(AWS)·MS·구글클라우드 등 주요 외산 클라우드 기업들이 국내 주요 공공 영역에 장차 진입할 가능성이 커지고 있어서다. 지금까지 공공 클라우드 수요를 안정적인 성장 기반으로 삼아 온 국내 사업자들에게는 가격 경쟁, 기술 서비스 범위, 글로벌 레퍼런스 등에서 직격탄이 될 수 있는 변수다. 업계에서는 당장의 큰 변화는 체감되지 않더라도 AI·보안·데이터 주권 등 차별화된 역량을 강화해 올 하반기와 내년 시장 점유율 방어에 나서야 할 것으로 보고 있다. 업계 관계자는 "국내 클라우드 기업들은 AI·GPU 등 고부가가치 영역으로 사업을 빠르게 확장 중"이라며 "향후 추진될 정부 AI·클라우드 사업의 발주 규모와 속도가 하반기 실적의 성패를 좌우할 것"이라고 전망했다.

2025.08.12 14:18한정호 기자

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