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'GPU'통합검색 결과 입니다. (424건)

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[현장] NHN클라우드, AI 풀스택 '팩토리X' 출사표…"국가대표 인프라 기업 도약"

NHN클라우드가 인공지능(AI) 풀스택 브랜드 '팩토리X(FactoryX)'를 앞세워 국가대표 AI 인프라 기업 도약에 나선다. 그래픽처리장치(GPU) 인프라 구축부터 운영 최적화, AI 에이전트 실행 환경까지 아우르는 통합 구조를 통해 공공·민간 AI 전환(AX) 시장 공략을 이끈다는 목표다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 26일 서울 중구 더플라자호텔에서 개최한 기자간담회에서 "GPU 인프라 구축부터 운영, AI 서비스 실행까지 아우르는 통합 실행 환경 팩토리X를 기반으로 대한민국 AI 전환을 뒷받침하는 국가대표 AI 인프라 기업으로 도약하겠다"고 밝혔다. NHN클라우드가 이날 공개한 팩토리X는 AI 인프라·플랫폼·서비스를 통합 제공하는 AI 풀스택 브랜드다. 대규모 AI를 생산하는 공장을 뜻하는 '팩토리(Factory)'와 NHN클라우드의 경험(eXperience), 고객의 AI 전환(AX)을 의미하는 'X'를 결합했다. 회사는 기업 AI 프로젝트가 개념검증(PoC) 단계에 머무르는 문제를 해결하기 위해 GPU 확보부터 운영, AI 에이전트 실행까지 이어지는 3단계 통합 실행 환경을 구현했다고 설명했다. 이를 통해 고객의 AI 전환 전 과정을 지원하는 핵심 파트너 역할을 수행하겠다는 구상이다. 김 대표는 이날 발표에서 "100개 기업 중 GPU를 제대로 활용하는 곳은 7곳뿐"이라며 AI 인프라 운영 효율 중요성을 강조했다. 그는 "과거에는 모델 경쟁이었다면 이제는 인프라 경쟁으로 전환되고 있다"고 진단했다. 먼저 NHN클라우드는 자사 AI 인프라 경쟁력으로 광주 국가 AI 데이터센터와 정부 GPU 사업 경험을 내세웠다. 회사는 광주 국가 AI 데이터센터에서 아시아 최초로 엔비디아 H100 GPU를 도입했고 국내 최초 GPU 전용 데이터센터 구축 경험도 확보했다고 밝혔다. 또 지난해 정부 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'을 통해 B200 GPU 7656장을 구축하고 국내 최대 규모인 4080장 단일 GPU 클러스터를 상용화했다. 여기에 수랭식 GPU 냉각 시스템을 적용해 GPU 장애율을 기존 공랭식 대비 약 3배 낮추고 안정성을 높였다. 플랫폼 영역에선 GPU 통합 관리 플랫폼 'GPU 라이브'와 AI 개발 플랫폼 'AI 이지메이커'를 공개했다. GPU 라이브는 학습·추론 워크로드를 자동 분리하고 동적 자원 할당 기능을 통해 GPU 활용률을 높이는 플랫폼이다. AI 이지메이커는 모델 학습부터 배포·운영까지 전 과정을 지원하는 AI 개발 플랫폼이다. 마지막 서비스 영역에선 AI 에이전트 실행 환경 '프로젝트X'도 선보였다. 올해 하반기 출시 예정인 프로젝트X는 비개발자도 자연어 기반으로 기업 맞춤형 AI 에이전트를 설계할 수 있도록 지원하는 서비스다. 사내 시스템과 데이터를 연동해 24시간 업무 자동화를 구현하는 것이 특징이다. NHN클라우드는 팩토리X를 중심으로 AI 사업을 미래 핵심 성장축으로 육성할 계획이다. 최근 3년간 연평균 24% 성장세를 이어온 AI 사업을 바탕으로 전체 매출 중 AI 사업 비중을 50% 이상까지 확대하겠다는 목표도 제시했다. 김 대표는 "국내 기업들이 데이터 주권을 지키며 AI 비즈니스를 영위하기 위해선 독자적인 인프라 생태계가 필수적"이라며 "팩토리X를 통해 기업들이 가장 안정적으로 AI를 실행하고 이를 실제 비즈니스 성장으로 연결할 수 있도록 지원하겠다"고 강조했다.

2026.05.26 10:43한정호 기자

AI 시대 '리타이머' 뜬다…신호 심폐소생술 핵심 부품

인공지능(AI) 반도체 시대 숨은 핵심 부품으로 '리타이머(Retimer)'가 떠오르고 있다. 리타이머는 칩과 칩 사이에서 약해진 신호를 되살려 다시 보내는 부품이다. 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 간 통신 속도가 빨라지면서 역할이 커지고 있다. 서버 안에서 CPU와 CPU, CPU와 GPU는 PCIe(Peripheral Component Interconnect Express)로 통신한다. PCIe 세대가 올라갈수록 통신속도가 빨라져 채널 손실 문제가 발생한다. 채널 손실은 신호가 약해지고 파형이 일그러지는 형상이다. 24일 국내 시스템 반도체 업체 한 고위 관계자는 "CPU끼리, 그리고 CPU와 GPU 간 PCIe로 통신을 많이 한다"며 "이 거리가 멀어지고, 속도도 빨라지며, 채널 수가 많아지면서 '리타이머'라는 칩들이 많이 사용되기 시작했다"고 밝혔다. 현재 고성능 서버는 PCIe 5.0을 쓴다. 속도는 32GT/s(초당 기가트랜스퍼)다. 이 속도에서는 초저손실 인쇄회로기판(PCB)을 써도 신호가 온전히 도달하는 거리가 매우 짧다. 리타이머는 이때 죽어가는 신호를 되살려 먼 거리에서도 프로세서 간 고속통신이 가능하도록 지원한다. 과거에는 리드라이버(Redriver)를 썼다. 리드라이버는 약해진 신호를 강화만 하고 신호를 완전히 복원하지는 못한다. 반면 리타이머는 신호를 완벽히 복원한다. 이 차이가 리타이머 수요를 끌어올리는 요인이다. 핵심은 PCIe 세대가 거듭될수록 속도가 빨라져 신호가 온전히 도달하는 거리가 짧아진다는 점이다. 거리가 짧아지면 더 많은 리타이머가 필요하다. 수요가 기하급수적으로 늘 수밖에 없다. 앞선 관계자는 "통신속도가 증가하면서 리타이머가 필요한 수는 지금보다 여러 배 이상 늘어날 것"이라고 내다봤다. 대표적인 리타이머 기업 아스테라 랩스 매출도 늘고 있다. 올해 1분기 매출은 3억 840만 달러로 전년 같은 기간보다 2배 가까이 늘었다.

2026.05.24 08:00진운용 기자

'메모리 월' 부순다…GPU·HBM '광연결' 패키징 부상

인공지능(AI) 반도체 고질적 난제로 꼽히는 '메모리 월(Memory Wall)'을 허물기 위한 해법으로, 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM)를 떼어내 따로 패키징하는 방안이 국내외 메모리·패키징 업계에서 논의되고 있다. 그동안 GPU 바로 옆에 붙여 온 HBM을 일정 거리 떨어뜨리는 대신, 그 사이를 '빛(옵티컬)'으로 연결해 지금보다 수 배 더 많은 HBM을 탑재하는 것이 뼈대다. 22일 한 국내 대형 메모리 제조사 연구원은 "현재 HBM 대역폭과 용량 확대에 어려움을 겪고 있는데, 이를 광연결로 GPU의 쇼어라인(Shoreline) 한계를 극복하고 HBM을 보다 많이 탑재하는 안을 고객사와 논의하고 있다"고 밝혔다. 쇼어라인은 테두리 길이를 말한다. 현재 AI 컴퓨팅 환경에서 연산효율을 떨어뜨리는 핵심요인은 메모리 반도체의 데이터 전송속도다. 연산장치인 GPU 성능은 세대를 거듭하며 비약적으로 성장하는 반면, 데이터를 저장하고 공급하는 메모리 속도가 이를 따라가지 못하며 구조적 성능 장벽(메모리 월)이 형성됐다. 대규모 데이터 통로를 확보한 HBM 등장으로 급한 불은 껐지만 폭증하는 AI 연산량을 감당하기에는 여전히 대역폭과 전송속도가 부족하다는 지적이 이어지고 있다. 그동안 반도체 업계는 한정된 공간에서 메모리 용량과 대역폭을 늘리기 위해 HBM을 수직으로 높게 쌓는 단수 확대에 집중해 왔다. 그러나 12단, 16단을 넘어 20단 이상으로 적층 수가 늘면서 공정 난도는 기하급수적으로 올라갔다. 제한된 높이 규격을 맞추기 어려워지는 등 물리적 한계에 봉착했다. 국제반도체표준협의기구(JEDEC)가 HBM 높이 규격을 완화할 만큼 수직 적층 기술은 임계점에 도달했다. 더 큰 문제는 단수를 높이지 못할 경우 GPU 주변에 HBM의 수를 수평으로 늘려야 하지만, 이마저도 불가능하다는 점이다. 현재 2.5D 패키징 구조에서는 GPU와 HBM이 하나의 기판 위에 밀착해 탑재된다. 이 구조에서는 GPU 칩 테두리의 한정된 길이, 즉 쇼어라인 영역 내에 배치할 수 있는 HBM 수량이 엄격히 제한될 수밖에 없다. 더 많은 HBM을 탑재하고 싶어도 물리적으로 배치할 공간이 허락되지 않는 구조적 교착상태에 빠진 것이다. 국내외 반도체 업계에서 떠오른 대안이 GPU와 HBM을 분리해 따로 패키징하는 방안이다. 데이터 전송시간을 최소화하기 위해 칩 옆에 밀착해야 한다는 기존 반도체 설계를 뒤집는 발상이다. 두 칩을 분리해 거리를 두는 대신, 압도적으로 빠른 빛 신호를 이용해 연동함으로써 늘어난 물리적 거리를 극복하는 메커니즘이다. HBM을 GPU 보드 내에서 조금 떨어뜨려 배치하면 GPU 쇼어라인 한계에서 자유로워진다. 공간 제약이 사라져 단수를 무리하게 높이지 않고도 HBM을 옆으로 넓게 펼쳐 지금보다 수 배 이상 많은 양을 보드 안에 탑재할 수 있다. 이는 AI 가속기 시스템 전체 메모리 용량과 데이터 대역폭이 지금과 비교할 수 없을 정도로 급격히 확대됨을 의미한다. "HBM, GPU 밑단 배치 논의"…폼팩터 변화할 수도 현재 업계에선 HBM을 GPU 보드 내부 어디에 놓을지를 두고 다양한 아키텍처 설계안이 도출되고 있다. 앞선 메모리 연구원은 "GPU 바로 주변 공간을 넓게 활용하는 방안부터, GPU 보드 밑단으로 격리하는 방안 등이 논의되고 있다"며 "후자(GPU 보드 밑단으로 격리하는 방안)의 경우, 메인보드를 세로로 길게 확장해야 해 전반적인 폼팩터 변형까지 GPU 업체와 논의 중"이라고 말했다. 구체적으로 HBM이 수 센티미터(cm) 떨어진 상태에서 GPU를 둘러싸거나, 보드 중앙에 따로 HBM 영역을 만든다는 설명이다. 그는 "모든 경우의 수를 열어두고 최적 배치를 논의하고 있다"며 "아직 공식 로드맵으로 확정된 것은 아니지만, 차세대 AI 가속기 구현을 위한 선행연구 차원에서 파트너와 얘기를 나누고 있다"고 덧붙였다. 외주반도체패키징테스트(OSAT) 업계도 이 같은 흐름을 예의주시하고 있다. 글로벌 OSAT 업체 한 관계자는 "광연결은 명확한 흐름이다. 다만 문제는 시점"이라며 "랙과 랙, 그리고 서버와 서버가 먼저 빛으로 연결되고 그 다음 보드 안에 있는 칩끼리 빛으로 이어질 것"이라고 전망했다. 이어 "큰 단위부터 빛으로 연결되겠지만, 현재 옵티컬 연구 속도가 매우 빨라 그리 먼 얘기는 아닐 수 있다"고 기대했다. 기술적으로 보면 GPU와 HBM을 잇는 광연결 기술은 데이터센터에서 서버와 서버 사이를 연결하는 기술과 원리 면에서 일맥상통한다. 다만 대형 장비 간 통신에 쓰이던 광전환 기술을 하나의 보드 및 칩셋 내부 미시적 영역으로 축소해야 한다는 점에서 기술 장벽이 높다. 국내 공동패키징광학(CPO) 소자 개발업체 한 관계자는 "HBM 적층 높이가 한계에 다다르면서 이를 옆으로 넓게 펼쳐 물리적 탑재량을 극대화하는 안이 논의되고 있다"며 "원리는 기존 데이터센터 광연결과 같지만 제한된 보드 공간 내에 구동해야 하는 HBM 광연결은 광소자를 훨씬 더 작고 집적도 높게 미세화해야 해 기술 난도가 더 높다"고 설명했다.

2026.05.22 12:27진운용 기자

유용균 국가과학AI센터 단장 "'AI 과학자'로 노벨상급 성과 목표"

"우리 목표는 범용 인공지능(AI)을 연구하는 것이 아닙니다. 과학자가 AI로 이전보다 수백 배 더 많은 성과를 낼 수 있도록 지원하는 것입니다. 연구자 한 명이 AI 과학자 10명, 100명을 활용해 노벨상급 성과를 내는 것이 장기 목표입니다." 유용균 국가과학AI연구센터 운영 단장은 22일 지디넷코리아를 만나 센터 목표를 이같이 밝혔다. 과학자 한 명이 AI 에이전트로 연구 성과를 내는 환경을 구축하고, 장기적으로는 네이처급 논문과 노벨상급 연구 성과를 창출할 수 있는 국가 과학 AI 생태계를 조성하겠다는 구상이다. 센터는 국가과학기술연구회(NST) 산하에 설치돼 정부 출연 연구기관 AX, 과학 AI 연구를 주도한다. 한국원자력연구원 AI응용연구실장이던 유 단장은 알파고 충격 2016년부터 관련 논의를 진행했다. 센터는 내주 공식 출범을 앞뒀다. 유 단장은 과학 특화 AI 연구소가 필요한 이유로 과학계와 최신 AI 기술 간 격차를 꼽았다. 기존 AI 연구기관이 범용 지능이나 컴퓨터과학 중심으로 설계됐지만 생명과학·소재·원자력 등 과학 도메인 연구자들은 AI 모델 최적화와 대규모 그래픽처리장치(GPU) 활용 역량을 충분히 갖추지 못했다는 지적이다. 그는 "출연연과 도메인 연구자들이 실제 활용하는 AI 기술은 IT 업계 최신 수준과 비교해 2년 가량 차이가 있다고 본다"고 말했다. 센터는 올해 'AI 과학자 플랫폼' 베타 서비스 공개를 추진한다. 초기에는 연구자가 공통적으로 수행하는 문헌조사, 기술동향 보고서 작성, 코드 작성, 논문·보고서 초안 구성, 발표자료 제작 등 반복적 업무 자동화에 초점 맞춘다. 이후 고차원적인 연구 판단과 실험 설계를 AI로 추진할 수 있도록 시스템을 강화할 방침이다. 그는 "연구자 일상 업무부터 줄여 실제 활용도를 높일 것"이라며 "이후 AI 적용 범위를 넓히는 게 목표"라고 말했다. 유 단장은 센터가 직접 모든 기술을 자체 개발하지 않는다고 말했다. 그는 "우수한 민간 AI 솔루션을 플랫폼 위에 올려 연구자가 선택적으로 활용할 수 있는 마켓형 구조를 구상하고 있다"며 "연구자에게 바우처를 지급해 여러 AI 서비스를 사용하도록 하고, 실제 활용량에 따라 기업에 비용을 정산하는 방식으로 이뤄질 것"이라고 설명했다. 이어 "센터가 모든 것을 처음부터 만들기보다 민간이 잘하는 영역은 적극적으로 연결해 연구자들이 더 빨리 활용할 수 있게 하겠다"고 말했다. 유 단장은 연구현장에 AI 인프라 정비하는 것을 장기 목표로 제시했다. 연구자가 GPU 종류나 배정 방식을 직접 고민하지 않아도, AI 시스템이 연구 과제 규모·난이도에 따라 적절한 연산 자원을 자동 배분하는 환경을 구축하겠다는 것이다. 그는 "간단한 작업은 작은 GPU에, 대규모 연산이 필요한 작업은 더 큰 자원에 자동으로 할당하는 환경"이라며 "연구자는 결과에만 집중할 수 있게 만드는 것이 목표"라고 말했다. 유 단장은 출연연 특유 보안 제약을 해소하는 것도 핵심 과제라고 봤다. 민감한 연구 데이터와 아이디어를 외부 상용 AI에 입력하기 어려운 게 현실이기 때문이다. 이에 출연연 내부에서만 접근 가능한 온프레미스형 AI 활용 환경을 마련할 계획이다. 그는 "연구자가 보안 우려 없이 데이터와 질문을 올리고 AI를 활용할 수 있는 연구용 샌드박스를 올해 시제품 수준까지 구축할 것"이라고 구상을 밝혔다. "K-과학용 AI 모델 절실…기관 업무 사일로 해소 필요" 유 단장은 한국에 과학 특화용 AI 모델이 필요하다고도 봤다. 이를 위해 기관 간 역할 분담과 협업 체계 정비가 필요하다고 주장했다. 그는 "연구 조직들이 각자 독립적으로 움직이기보다, 국가 차원에서 필요한 기능을 나누고 상호 보완하는 구조를 만들어야 한다"며 "과학 AI 두뇌가 될 연구용 특화 파운데이션 모델은 센터 단독으로 모두 개발하기 어렵다"고 설명했다. 그러면서 "관련 조직이 센터 수요에 맞는 모델을 공급하는 식의 협업이 필요하다"며 "현재 추진 중인 독자 파운데이션 AI 모델 프로젝트와 긴밀한 역할 조정이 필요하다"고 주장했다. 유 단장은 장기적으로 과학 AI가 한국 연구 경쟁력 분수령이 될 것으로 봤다. 미국과 중국이 이미 빠르게 앞서가는 상황에서 인력 규모가 상대적으로 작은 한국은 연구방식 자체를 더 효율적으로 바꾸지 않으면 격차를 좁히기 어렵다고도 짚었다. 그는 "우리는 더 효율적으로 연구해야 한다"며 "과학 AI는 한국 과학기술 경쟁력을 끌어올릴 수 있는 가장 기본적인 토대가 될 것"이라고 강조했다.

2026.05.22 10:03김미정 기자

"AI 승부처는 컴퓨팅"…앤트로픽, 일론 머스크 '스페이스X'에 61조원 베팅

인공지능(AI) 모델 경쟁이 '컴퓨팅 전쟁'으로 번지고 있다. 앤트로픽이 클로드 수요 확대에 대응하기 위해 일론 머스크의 스페이스X와 대규모 컴퓨팅 계약을 맺으며 생성형 AI 시장의 승부처가 데이터센터와 전력 인프라로 빠르게 옮겨가는 모습이다. 20일(현지시간) 블룸버그통신에 따르면 앤트로픽은 향후 3년간 스페이스X에 컴퓨팅 자원 이용료로 약 450억 달러(약 61조 2000억원)를 지급하기로 했다. 이번 계약은 스페이스X가 기업공개(IPO) 관련 증권 신고서에서 공개한 내용이다. 이 계약에 따라 앤트로픽은 2029년 5월까지 매월 12억 5000만 달러를 스페이스X에 지급할 예정이다. 다만 컴퓨팅 용량이 단계적으로 늘어나는 올해 5월과 6월에는 할인된 요금이 적용된다. 양사는 90일 전 통보 시 계약을 종료할 수 있는 조항도 포함했다. 이번 계약은 앤트로픽이 클로드 서비스 확장을 위해 필요한 대규모 연산 자원을 확보하는 데 초점이 맞춰졌다. 생성형 AI 서비스 경쟁이 모델 성능을 넘어 데이터센터, 전력, 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 확보전으로 번지는 가운데 앤트로픽도 장기 계약을 통해 컴퓨팅 병목 해소에 나선 셈이다. 앤트로픽은 이달 초 멤피스에 위치한 스페이스X의 대형 데이터센터 '콜로서스 1'에서 300MW 이상의 컴퓨팅 용량을 이용하는 계약을 체결했다고 밝힌 바 있다. 당시 구체적인 금액은 공개하지 않았다. 이후 앤트로픽은 스페이스X의 두 번째 데이터센터 용량까지 포함하도록 협력 범위를 넓힌 것으로 알려졌다. 이번 거래는 AI 시장 경쟁 구도에서도 주목된다. 스페이스X는 올해 초 머스크의 xAI와 합병한 뒤 AI 인프라 사업 수익화를 확대하고 있다. 앤트로픽과 xAI는 고성능 AI 모델 개발을 놓고 경쟁하는 관계지만, 인프라 수요가 폭증하면서 경쟁사 간 대규모 컴퓨팅 거래가 성사됐다. 스페이스X 입장에선 AI 인프라 임대가 새로운 매출원으로 부상할 가능성이 커졌다. 회사는 신고서에서 다른 기업들과도 유사한 컴퓨팅 파워 계약을 체결할 것으로 예상한다고 밝혔다. 업계에선 이번 계약이 AI 기업들의 비용 구조를 다시 보여주는 사례라고 분석했다. 클로드를 앞세운 앤트로픽이 기업 고객과 개발자 수요를 빠르게 흡수하고 있는 만큼, 안정적인 컴퓨팅 자원 확보가 서비스 경쟁력과 직결된다고도 봤다. 앤트로픽은 이번 계약에 대해 공동창업자이자 최고컴퓨트책임자인 톰 브라운의 게시글을 안내하는 것 외에는 별도 입장을 내지 않았다. 브라운은 "이번 협력은 앤트로픽이 고객 수요 증가에 맞춰 필요한 컴퓨팅 용량을 확보하는 데 중요한 역할을 할 것"이라고 말했다.

2026.05.21 14:21장유미 기자

열 때문에 GPU 성능 반토막…"일부라도 수랭 전환해야"

"공랭식 데이터센터에서 고성능 GPU 서버를 풀가동하면 온도가 80도까지 치솟고, 심하면 100도를 넘기기도 합니다. 결국 장비 과열을 막기 위해 GPU 성능을 강제로 낮출 수밖에 없죠. 전산실 환경 때문에 AI 연산 성능이 반토막 나는 셈입니다." 김종훈 엠키스코어 기업부설 연구소장은 21일 경기도 남양주시에 마련된 '아쿠아엣지(AQUAEdge)' 데모센터에서 이같이 말하며 데이터센터 가동률 저하의 주요 원인으로 공랭식 냉각 구조의 한계를 지목했다. 김 소장은 "대당 14.3kW에 달하는 전력을 소비하는 차세대 GPU 서버는 기존 공랭식 시스템만으로 감당하기 어렵다"며 "초기 투자 비용이나 인프라 개조 부담이 크다면 데이터센터 전체를 새로 구축하기보다 전산실 일부 존(Zone)부터 수랭식 직접 액체 냉각(DLC) 환경으로 전환하는 하이브리드 전략이 가장 현실적인 대안"이라고 강조했다. 집적도 극에 달한 AI 인프라, 수랭 전환은 필연 엔비디아 B200과 같은 AI 특화 GPU는 대규모 언어 모델(LLM) 학습과 추론을 위해 초고속 인터커넥트 기술과 고대역폭 메모리(HBM)를 집적한 것이 특징이다. 여기에 AI 서버는 이러한 GPU를 랙 단위로 고밀도 집적해 운영하기 때문에 막대한 발열이 발생할 수밖에 없다. GPU의 안정적인 운영을 위한 권장 온도는 통상 60도 이하 수준이지만 실제 고부하 환경에서는 80도를 넘어 최대 100도 이상까지 상승하기도 한다. 김 소장은 "반도체 미세공정 발전으로 칩 단위 면적당 트랜지스터 집적도는 급격히 높아졌지만 열을 외부로 방출할 수 있는 표면적은 제한적"이라며 "열이 칩 중심부에 집중되는 현상이 심화되면서 기존 공랭식만으로 대응하기에는 한계에 도달했다"고 설명했다. 또 급증하는 발열을 해소하기 위해 항온항습기(CRAC·CRAH) 등을 대규모로 추가 설치할 경우 장비 설치 공간이 부족해지는 악순환도 발생한다. 기하급수적으로 늘어나는 냉각 전력 비용과 대형 팬이 풀로드로 구동되며 발생하는 극심한 소음 역시 운영 효율성을 저해하는 주요 원인이다. 반면 수랭식 직접 액체 냉각(DLC) 방식은 배관 내 액체로 열을 즉각 흡수해 칩 온도를 60도 이하로 제어한다. 발열 원인을 직접 식히기 때문에 공랭식 대비 냉각 비용을 최대 94%까지 절감할 수 있다는 설명이다. 그는 "수랭식 직접 액체 냉각(DLC)을 도입하면 서버 자체 소비 전력도 약 13% 줄일 수 있어 통상 2~4년 내 초기 투자 비용(CAPEX)을 회수할 수 있는 현실적인 대안으로 평가받는다"며 "공랭식 서버 내부 팬이 풀로드로 구동할 때 발생하는 120~130dB 수준의 소음도 68~90dB 수준까지 크게 낮출 수 있다"고 소개했다. "모형 아닌 실구동"...수랭식 불안감 해소 현재 엠키스코어는 경기도 남양주에 아쿠아엣지 데모센터를 운영 중이다. 국내에서 실제로 구동 중인 직접 액체 냉각(DLC) 서버 시스템을 직접 확인하고 검증할 수 있는 공간이 사실상 전무하기 때문이다. 김 소장은 "일반 전시장에 출품되는 냉각 장비는 대부분 전원이 연결되지 않은 단순 모형에 불과해 많은 기업이 누수나 유지보수 등 수랭식 시스템에 대한 기술적 불안감과 오해를 안고 도입을 주저해 왔다"며 "특히 기존 데이터센터를 어떻게 수랭식으로 전환할 것인지 고민하는 기업들이 직접 볼 수 있는 공간을 제공하고자 했다"고 설명했다. 데모센터에는 기존 공랭식 공간을 수랭식 환경으로 개조한 하이브리드 냉각 시스템이 운영 중이다. 칩 위에 장착된 콜드플레이트 사이로 냉각수가 흐르며 실제 고부하 연산 과정에서 발생하는 열을 제어하는 실구동 인프라다. 김 소장은 "국내에서 실제 운영 중인 DLC 서버를 직접 확인할 수 있는 곳이 거의 없다 보니 수많은 업계 관계자가 방문하고 있다"며 "외기 온도가 38~40도까지 치솟는 극한 환경을 가정한 신뢰성 테스트를 통해 누수 우려 등 수랭식에 대한 편견을 해소하고 기술적 타당성을 검증해 기업들의 도입 리스크를 최소화하고 있다"고 밝혔다. 누수까지 자동 차단...통합 관제 기술로 안정성 확보 데모센터에 마련된 냉각 시스템은 엠키스코어가 자체 개발한 'M-OWL' DLC 대시보드를 통해 통합 관제된다. 냉각수의 온도·유량·압력 상태뿐만 아니라 전체 GPU 상태, 쿠버네티스(K8S) 리소스, 슬럼 워크로드 매니저(Slurm) 스케줄러 등 IT 워크로드 데이터를 실시간 연계 분석해 이상 징후를 조기에 감지한다. 누수가 감지되면 제어부가 해당 랙의 서버를 자동으로 안전 종료하는 보호 메커니즘도 갖췄다. 김 소장은 "문제가 발생했을 때 이를 해결할 수 있는 기술적 역량을 직접 확보하고 있어야 운영 효율을 실질적으로 높일 수 있다"며 "단순히 수치만 모니터링하는 것이 아니라 적정 온도를 데이터화하고 학습시켜 효율 최적화 단계까지 제어하고 있다"고 밝혔다. 이어 "많은 기업이 냉각수 누수를 우려하지만 다중 안전장치와 정밀 압력 제어 기술이 결합된 이중·삼중 보호 메커니즘을 갖추고 있다"며 "아주 미세한 누수 징후라도 감지되면 제어 시스템이 즉각 해당 구역 밸브를 차단하고 IT 자원을 자동으로 안전 종료하기 때문에 대형 장애로 번질 가능성을 최소화한다"고 설명했다. 또 "실제 고객사를 대상으로 냉각 시스템을 구축·운영하는 과정에서 누수로 인한 시스템 사고는 단 한 건도 발생하지 않았다"고 강조했다. 더불어 장비 내부에서 누수가 발생하더라도 일반 물이 아닌 절연 성분이 포함된 특수 냉각수를 사용하기 때문에 누수로 인한 하드웨어 손상이나 데이터 손실 가능성도 크게 낮췄다고 설명했다. 엠키스코어는 국내 주요 대기업과 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 데이터센터 구축 사업에 참여하며 국내 최대 규모 수랭 전환 레퍼런스를 확보하고 있다. 축적한 기술력과 구축 경험을 바탕으로 올해 국내외 시장 확대와 기술 고도화에 나설 계획이다. 김종훈 기업부설 연구소장은 "초기 비용이나 대규모 인프라 개조 부담이 크다면 데이터센터 전체를 한 번에 바꾸기보다 일부 존부터 단계적으로 수랭식으로 전환하는 방식이 가장 효율적"이라며 "아쿠아엣지 솔루션은 차세대 AI 컴퓨팅 환경에 안정적으로 대응할 수 있도록 돕는 현실적인 인프라 전략이 될 것"이라고 강조했다.

2026.05.21 12:50남혁우 기자

[김태진 칼럼] AI 3대 강국, 선언과 구호를 넘어서려면

얼마 전 코엑스에서 열린 'AI EXPO KOREA 2026' 전시장을 걷는 내내 많이 당황스럽고 우려스러웠다. 우리는 과연 AI 강국으로 가고 있는가. 아니면 이미 만들어진 길에 의존한 채 뒤따라가고 있는가. 전시장 중심에는 대만 기업들의 GPU 서버와 엔비디아 생태계가 확실하게 자리 잡고 있었다. 특정 기업 AI 인프라의 핵심 축이 사실상 하나의 플랫폼으로 만들어지는 상황이었다. 그 사이에서 국내 기업들이 개발한 NPU는 존재했지만 전체 흐름에 참여 하기에는 많이 부족해 보였다. 한국 AI 산업의 현재를 상징적으로 보여주는 것만 같았다. 문제는 기술의 유무뿐만이 아니다. 구조다. 글로벌 AI 경쟁은 더 이상 개별 칩이나 모델의 성능 경쟁이 아니라, 칩·서버·네트워크·소프트웨어가 결합된 '풀스택 생태계' 간 경쟁으로 이동하고 있다. 이 구조를 장악한 쪽이 시장을 주도하고 있다. 그러나 한국은 여전히 단위 기술 중심의 접근에 머물러 있다. 개별 기술 개발 자체에는 성과가 있지만, 그것을 연결해 산업으로 확장하는 전략은 여전히 부족하다. 전시장에서 국산 NPU가 존재감을 확인하지 못한 이유도 여기에 있다. 이와 대비되는 사례가 있다. 중국이다. 미국의 강도 높은 제재로 GPU, 소프트웨어, 칩 설계 도구까지 막힌 상황에서 중국은 오히려 방향을 전환했다. 외부 기술을 대체하는 데 그치지 않고, '칩–모델–네트워크–자본'을 하나로 묶는 구조를 만들었다. 엔비디아의 인피니밴드 대신 공개 표준인 이더넷 기반 네트워크를 고도화하고, 화웨이는 자국 AI 반도체를 만들고 여기에 미국과 경쟁하는 최적화된 모델을 앞다퉈 개발하는 방식이다. 핵심은 기술 수준도 있지만 더욱 중요한 것은 '연결 전략'이다. 무엇을 만들었느냐보다 그것을 어떻게 묶었느냐가 경쟁력을 좌우하고 있기 때문이다. 반면 한국은 상황이 다르다. 일부 기업들이 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하고 있음에도 불구하고, 실제 인프라 건설 현장에서는 쉽게 채택되지 못한다. 이유는 기존 생태계와의 연결 문제다. 대기업과 공공기관이 AI 인프라를 도입할 때 던지는 질문은 단순하다. “엔비디아와 호환되는가”, “기존 인프라에 바로 붙는가” 이 기준을 통과하지 못하면 선택받기 어렵다. 결국 시장은 '엔비디아에 갇힌 생태계' 중심으로 점점 굳어지는 느낌이다. 이 상태에서는 GPU를 더 많이 확보한다고만 해서 AI 강국이 되는 것은 아니다. 잘못하면 오히려 특정 기업의 독점적 생태계의 의존도만 높아질 뿐이다. 'AI 3대 강국'이라는 목표 역시 기반이 없는 구호로 남게 된다. 이제는 질문을 바꿔야 한다. '어떻게 따라잡을 것인가'가 아니라, '어떤 구조를 만들 것인가'를 고민해야 한다. 첫째, 칩 중심 전략을 넘어 시스템 단위 접근이 필요하다. NPU 기업이 단독으로 경쟁하는 구조에서는 생태계 장벽을 넘기 어렵다. 서버, 냉각, 전력 기술과 결합해 '완성형 인프라'로 시장에 접근해야 한다. 특히 전력 효율과 발열 관리 같은 현실적인 요소의 차별화도 중요한 경쟁력으로 만들 필요가 있다. 제품뿐만 아니라 구조로 경쟁해야 한다. 둘째, 네트워크 구조의 전환은 꼭 필요하다. 엔비디아의 독점적 인피니밴드에 대한 의존이 지속되는 한 새로운 시도는 제한될 수밖에 없다. 개방형 표준 기반의 이더넷 네트워크를 확대 적용하고 이종 시스템 간 연결 기술을 확보할 수 있는 선택지를 과감히 넓혀야 한다. 셋째, 소프트웨어 생태계에 대한 전략적 투자가 필요하다. CUDA 중심의 구조 환경을 넘어서지 못하면 어떤 하드웨어도 확산되기 어렵다. 컴파일러, 프레임워크, 개발 도구까지 포함한 전방위적 접근을 시스템 적용이 가능하도록 만들어야 한다. 그러나 이러한 해법보다 더 근본적인 문제는 따로 있다. 정책과 실행의 단절이다. 누가 실행할 것인가가 핵심이다. 현재 AI 및 반도체 관련 정책은 분산돼 추진되고 있다. 연구개발은 이뤄지지만 그것이 실제 산업과 어떻게 연결되는지에 대한 설계는 부족하다. 기술은 만들어지지만 쓰일 곳을 제대로 찾지 못하는 상황이 반복된다. 분산된 정책과 사업을 하나로 연결할 수 있는 강력한 정부의 콘트롤타워가 필요하다. 기술 개발부터 산업 적용까지 이어지는 전체 흐름을 설계하고 이를 실행할 수 있는 권한과 책임을 힘 있게 추진해야 한다. 지금 우리에게 필요한 것은 홍보성 선언이 아니라 '실행 구조'의 선택이다. 엔비디아 중심 생태계를 보완해 우리가 설계하는 생태계 구조로의 전략적 방향 설정이 필요하다. 이를 위해서는 공공 데이터센터와 대규모 R&D 사업에서 국산 AI 반도체 활용을 일정 비율로 의무화 해야 한다. 초기 수요 없이 기술 생태계는 자랄 수 없기 때문이다. AI 경쟁은 속도의 문제와 함께 디테일한 구조 설계의 문제다. 생태계의 의존을 벗어나고 연결된 전략과 일관된 실행이 뒷받침된다면 'AI 3대 강국'은 가능할 수도 있다. 전시장에서 느낀 불편함은 우리가 AI 생태계의 어느 부분에 서있는지를 확인시켜 주었다. 이제는 더 많은 기술보다도 더 명확한 선택이 필요한 상황이다.

2026.05.21 10:16김태진 컬럼니스트

엔비디아, 12분기 연속 매출 신기록…AI 데이터센터 매출 92% 폭증

세계 인공지능(AI) 칩 시장을 장악하고 있는 엔비디아가 12분기 연속 역대 최대 매출 기록을 또 갈아치웠다. 지난주 기업공개(IPO)를 마친 세레브라스 시스템즈와 AMD 등 경쟁사 등장과 최근 AI 모델과 추론용 자체 개발 칩을 공개한 구글 등 경쟁이 격화하는 상황에서 호실적을 기록한 셈이다. 엔비디아는 20일(현지시간) 올 1분기(2~4월, 회계연도 기준 2027년 1분기) 매출은 816억 1500만 달러(약 122조 2503억원)로 전년 동기(440억 달러, 약 65조 9072억원) 대비 85% 증가했다고 발표했다. 지난 2월 자체 전망치인 780억 달러(약 116조 8354억원), 시장 전망치인 787억 달러(약 117조 8839원)를 30억 달러 이상 넘어섰다. 영업이익은 535억 달러(약 80조 1371억원)로 전년 동기(187억 달러, 약 28조 105억원) 대비 세 배 이상 증가했다. 엔비디아는 올 1분기부터 사업 실적을 '데이터센터'와 '엣지 컴퓨팅' 등 두 개 시장으로 구분해 발표한다. 현재와 미래 성장 동력을 보다 명확히 반영하기 위해서라는 것이다. 데이터센터 부문은 ▲ 글로벌 클라우드 기업과 대형 인터넷 기업 매출을 포함한 '하이퍼스케일(Hyperscale)' ▲ AI 클라우드, 산업, 기업 부문을 일컫는 'ACIE'로 구분된다. 데이터센터 부문 매출은 752억 달러(약 112조 6413억원)로 전년 동기(391억 달러, 약 58조 5675억원) 대비 두 배 가까운 92% 폭증했다. 또 1분기 전체 매출의 92%가 데이터센터 부문에서 나왔다. 엔비디아는 "블랙웰 GB300 생샨량 증가와 함께 NV링크, 스펙트럼-X 네트워킹 등 수요 증가에 따른 결과"라고 설명했다. 단 작년 1분기 대비 중국 시장에서 매출은 전혀 발생하지 않았다. 엣지 컴퓨팅 부문은 PC, 게임 콘솔, 워크스테이션, AI-RAN 기지국, 로보틱스, 오토모티브(자동차) 등 에이전틱 AI 및 피지컬 AI용 기기를 포함한다. 이 부문의 1분기 매출은 64억 달러(약 9조 5865억원)이며 전년 동기 대비 29% 늘어났다. 엔비디아는 "메모리와 완제품 가격 상승으로 일반 소비자용 PC 수요가 줄고 있지만 RTX 프로 6000 블랙웰 워크스테이션 등 강력한 수요로 달성한 결과"라고 밝혔다. 엔비디아는 오는 6월 26일 배당금을 주당 기존 1센트에서 25센트로 상향해 지급한다고 밝혔다. 배당락은 6월 4일이다. 엔비디아는 올해 2분기(5~7월) 910억 달러(약 136조 3080억원) 수준으로 예상했다. 다만 이는 중국 시장 매출을 전혀 반영하지 않은 수치다. 실적 발표 이후 주가는 시간 외 거래에서 종가(223.47달러) 대비 1% 내외로 등락을 이어가고 있다.

2026.05.21 07:33권봉석 기자

마이클 델 "우리 경쟁력은 대규모 공급망…에이전틱 AI 대응 자신"

[라스베이거스(미국)=한정호 기자] "인공지능(AI)은 이제 단순 질의응답을 넘어 실제 업무를 수행하는 에이전틱 AI 단계로 진화하고 있습니다. 컴퓨팅·네트워크·스토리지·보안까지 아우르는 풀스택 인프라로 기업들의 AI 전환을 지원하겠습니다." 마이클 델 델 테크놀로지스 회장은 지난 19일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 열린 '델 테크놀로지스 월드(DTW) 2026' 기조연설 후 기자간담회에서 이같이 밝혔다. 그는 AI가 더 이상 실험 단계가 아니라 실제 엔터프라이즈 운영 환경으로 빠르게 확산되고 있다고 진단했다. 단순히 기존 업무 프로세스에 AI를 추가하는 수준을 넘어 기업 운영 방식 자체를 다시 설계해야 할 시점이라고 강조했다. 간담회에 함께 참석한 제프 클라크 델 테크놀로지스 부회장 겸 최고운영책임자(COO)은 소프트웨어 개발 환경 변화를 예로 들며 AI 에이전트 시대 흐름을 설명했다. 클라크 부회장은 "과거에는 AI에 질문을 입력하고 답변을 받는 수준이었다면 이제는 AI 에이전트가 직접 업무를 수행하는 단계로 이동하고 있다"며 "단순히 기존 워크플로우 위에 AI를 추가하는 방식으로는 한계가 있으며 인간과 AI 에이전트 역할 자체를 다시 정의해야 한다"고 말했다. AI 인프라 수요 급증에 따른 공급망 경쟁력도 강조했다. 마이클 델 회장은 "우리는 경쟁사 대비 훨씬 큰 공급망 규모를 갖추고 있다"며 "AI 인프라 수요 확대 국면에서 이는 매우 중요한 경쟁력이 될 것"이라고 자신감을 드러냈다. 클라크 부회장도 "현재 최우선 과제는 고객 수요에 맞춰 안정적으로 제품을 공급하는 것"이라며 "델은 장기 공급망 파트너십과 글로벌 제조 역량을 바탕으로 고객들이 필요한 AI 인프라를 적시에 확보할 수 있도록 지원하고 있다"고 설명했다. 특히 그는 현재 AI 인프라 수요 확대 흐름이 단기 현상이 아니라 최소 8~12개 분기 이상 이어질 장기 사이클이 될 것으로 내다봤다. 하드웨어와 엔드투엔드 인프라 경쟁력에 대한 자신감도 드러냈다. 아서 루이스 델 테크놀로지스 ISG 부문 총괄 사장은 "우리는 단순 서버 업체가 아니라 컴퓨팅과 네트워크, 스토리지, 데이터 관리, 서비스까지 전체 인프라 스택을 모두 다루고 있다"며 "AI 에이전트 시대에는 데이터 사일로를 없애고 전체 데이터 레이어를 통합적으로 관리하는 역량이 중요해질 것"이라고 말했다. 보안 전략과 양자 컴퓨팅 대응 방향도 언급됐다. 루이스 사장은 "향후 양자 컴퓨팅 시대에는 '선수확 후해독' 위협이 현실화될 수 있다"며 "델은 차세대 서버 제품군에 포스트 양자 암호(PQC)를 기본 적용해 시장 변화에 대응할 것"이라고 밝혔다. 최근 화두로 떠오른 소버린 AI 전략과 관련해선 각국 정부의 AI 인프라 투자 확대 흐름을 짚었다. 마이클 델 회장은 "각국은 AI 인프라를 에너지와 반도체, 국방처럼 국가 핵심 전략 자산으로 보기 시작했다"며 "인도와 사우디아라비아 등 주요 국가에서도 대규모 AI 인프라 투자가 이어지고 있다"고 설명했다. 델은 AI 시장 확대에 맞춰 연구개발(R&D)과 엔지니어링 속도도 더욱 끌어올린다는 방침이다. 클라크 부회장은 "우리는 현재 설계부터 데이터센터 구축, 실제 첫 번째 AI 토큰 생성까지 100일도 채 걸리지 않는 수준까지 속도를 끌어올렸다"며 "핵심 영역에 집중하면서 AI 시대에 맞는 엔지니어링 역량을 계속 강화할 것"이라고 밝혔다. 끝으로 마이클 델 회장은 "2030년까지 AI 인프라 시장 규모는 수조 달러 수준까지 성장할 것"이라며 "우리는 차별화된 엔드투엔드 AI 포트폴리오를 기반으로 글로벌 엔터프라이즈 AI 전환을 지원해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.05.21 02:01한정호 기자

김유원 네이버클라우드 대표 "풀스택 AI로 중동·유럽 소버린 시장 정조준"

[라스베이거스(미국)=한정호 기자] "인공지능(AI) 시대 경쟁력은 인프라 운영 역량입니다. 풀스택 AI 역량을 기반으로 글로벌 시장 확대에 본격 나서겠습니다." 김유원 네이버클라우드 대표는 19일(현지시간) 미국 라스베이거스 베네시안 컨벤션센터에서 열린 '델 테크놀로지스 월드(DTW) 2026'에서 한국 기자단과 만나 이같이 강조했다. 김 대표는 AI 시장이 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 이동하고 있다고 진단했다. 이에 맞춰 네이버클라우드 역시 서비스형 그래픽처리장치(GPUaaS)와 프라이빗 AI 클라우드 사업 확대에 속도를 내고 있다. 단순 거대언어모델(LLM) 경쟁을 넘어 인프라·운영·보안·소버린 AI까지 아우르는 '풀스택 AI 사업자'로 진화하겠다는 전략이다. 특히 김 대표는 최근 글로벌 AI 시장 핵심 화두로 떠오른 소버린 AI 중요성을 거듭 짚었다. AI 모델과 데이터, 인프라를 특정 국가나 글로벌 빅테크에 의존하지 않고 각국이 직접 통제하려는 수요가 빠르게 확대되고 있다는 분석이다. 그는 "소버린 AI는 데이터센터와 GPU, 클라우드, AI 모델 운영 역량이 함께 결합돼야 구현 가능하다"며 "우리는 이에 대한 기술과 경험을 모두 갖춘 풀스택 사업자"라고 강조했다. "중동·동남아 소버린 AI 수요 증가" 네이버클라우드는 현재 중동과 동남아시아, 일본, 유럽 등을 중심으로 글로벌 AI 인프라 사업 확대하고 있다. 특히 중동에선 사우디아라비아 국립주택공사(NHC) 자회사와 합작법인(JV)을 설립해 AI 인프라 및 디지털 서비스 사업을 동시에 추진 중이다. 김 대표는 "중동은 굉장히 공을 많이 들이고 있는 시장"이라며 "단순 프로젝트용 법인이 아닌 중동 IT 시장 전반을 아우를 수 있는 성장하는 것이 목표"라고 밝혔다. 이어 "지도 서비스와 디지털트윈뿐 아니라 배달·예약 같은 생활형 서비스까지 포함한 슈퍼앱 형태 사업을 추진 중"이라며 "AI 데이터센터와 AI 클라우드까지 확장 기회를 계속 보고 있다"고 설명했다. 동남아 시장에 대해서도 높은 기대감을 드러냈다. 말레이시아와 인도네시아는 전력 수급 여건이 우수하고 AI 데이터센터 투자 움직임도 활발하다는 판단이다. 다만 자체 기술 역량은 아직 부족한 만큼 네이버클라우드와 같은 파트너 기술 수요가 많은 것으로 평가된다. 또 김 대표는 태국에서도 자체 거대언어모델(LLM) 개발과 클라우드 소프트웨어 스택 구축 논의가 활발하고 말레이시아는 글로벌 하이퍼스케일러 유치 측면 협력이 많다고 밝혔다. 국가마다 요구는 다르지만 AI 인프라 운영 역량에 대한 수요 자체는 빠르게 증가하고 있다고 설명했다. 유럽 시장에서도 최근 소버린 AI와 데이터 주권 수요가 강해지고 있다고 진단했다. 김 대표는 "최근 유럽 정부 관계자들을 만나보니 자국 데이터와 인프라를 직접 통제하려는 요구가 굉장히 강해졌다"며 "미국과 중국 어느 한쪽에도 종속되지 않으려는 흐름 속에서 한국 기술 스택에 대한 관심도 커지고 있다"고 말했다. GPUaaS·인프라 사업 확대…"AI 시대 핵심은 운영 역량" 네이버클라우드는 현재 GPUaaS를 중점 사업으로 확대하고 있다. 현대자동차에 GPUaaS를 제공 중이며 한국은행에는 AI 모델과 함께 프라이빗 AI 클라우드 '뉴로클라우드'를 구축했다. 이같은 AI 인프라 구축 과정에서 델 테크놀로지스와 엔비디아 등 글로벌 파트너 협력 중요성도 언급했다. 김 대표는 "AI 환경은 기업 혼자 만들 수 있는 영역이 아니다"라며 "델과 엔비디아 같은 글로벌 기업들과의 협력이 반드시 필요하다"고 밝혔다. 이어 "AI 기술 변화가 빠르게 바뀌는 만큼 글로벌 서버 로드맵과 냉각 방식, 데이터센터 설계 방향 등을 미리 공유받고 준비하는 과정이 중요하다"며 "델은 수많은 고객 운영 경험을 기반으로 시행착오와 노하우를 공유해주고 있다"고 설명했다. 네이버클라우드는 최근 엔비디아 블랙웰 기반 GPU 4000장을 연결한 네이버 내부용 클러스터도 구축했다. 이를 기반으로 하이퍼클로바X 후속 고도화 모델과 멀티모달 AI 개발에도 속도를 내고 있다. 김 대표는 "올해 하반기에 성능과 효율성을 모두 고려한 균형 잡힌 AI 모델들이 나올 것"이라며 "글로벌 벤치마크 경쟁 자체보다 실제 어떤 문제를 해결할 수 있는지가 훨씬 중요하다"고 말했다. 또 "앞으로 AI 비용과 추론 효율을 제대로 관리하지 못하면 기업 부담이 예상보다 훨씬 커질 수 있다"며 "AI 시대 경쟁력은 워크로드를 얼마나 효율적으로 배분하고 운영하는지에 달렸다"고 진단했다. 끝으로 김 대표는 향후 네이버클라우드 목표에 대해 "전 세계 시장을 지배하겠다는 접근보다는 필요한 곳에 가장 적합한 AI 인프라와 서비스를 제공하는 기업이 되고 싶다"고 밝혔다. 이어 "AI 클라우드 모델·하드웨어·운영·서비스가 모두 결합된 종합예술 같은 영역"이라며 "AI 인프라 역량을 갖춘 우리가 글로벌 시장에서 꼭 필요한 곳에서 역할을 하는 '소금 같은 기업'으로 자리잡고 싶다"고 강조했다.

2026.05.20 08:07한정호 기자

K-반도체, 메모리 넘어 AI칩 생태계 강화해야....B학점

지난해 6월 출범한 이재명 정부는 '진짜 성장'을 내세웠다. AI로 경제·사회·기술 대전환을 꾀해 국가발전과 국민행복이 선순환되는 시대를 열겠다는 것이다. 지난해 하반기부터는 30대 선도프로젝트가 가동되기 시작했으며 각 경제·산업 분야에서 AI 대전환이 진행 중이다. 일단 스타트는 좋다. AI 붐을 등에 업고 코스피 7000 시대가 열렸다. 하지만 미국·이스라엘-이란 전쟁으로 인한 고유가·고물가·고환율 리스크가 AI 대전환의 발목을 잡고 있다. 지디넷코리아는 창간 26주년을 맞아 이 격변의 시점에 있는 대한민국 산업 현장을 진단하고, 각 분야 전문가들과 함께 'AI 시대, 이재명 정부 1년'을 평가했다. [편집자주] 국내 반도체 기업, 그리고 학계 관계자들은 대체로 이재명 정부의 AI 반도체 정책 방향을 긍정 평가하면서 세부 과제는 보완이 필요하다고 평가했다. 앞으로 본격 전개될 AI 시대에는 현재 한국이 강점을 보유한 메모리 반도체 외에 온디바이스 AI, 생태계 등을 강화하기 위한 고민이 필요하다고 진단했다. "수요 중심 온디바이스 AI 육성전략 의미…지원 늘려야" AI 산업이 자율주행·로봇·드론 등 엣지 영역으로 빠르게 확산하면서 기기 자체에서 AI 기능을 수행하는 온디바이스 AI 중요성도 커지고 있다. 삼성전자가 지난 2024년 갤럭시S24 시리즈를 출시하면서 부각했던 '온디바이스 AI'는 더 이상 마케팅 용어 수준에 머물지 않는다. 우리 정부는 지난해 9월 '제조 AX 얼라이언스(M.AX 얼라이언스)'를 출범하며 온디바이스 AI 연구개발을 지원하고 있다. 해당 얼라이언스는 AI 팩토리·자율주행·휴머노이드·AI 반도체 등 10개 분과로 구성된다. AI 반도체는 다양한 산업에서 상용 수준 온디바이스 AI 반도체 시제품을 개발하는 것이 목표다. 올해는 K-온디바이스 AI 반도체 신규 과제를 편성한다. 전체 자금 조성 규모는 최소 8000억원으로 예상된다. 김용석 AI 반도체 M.AX 얼라이언스 위원장 겸 가천대학교 반도체대학 석좌교수는 "K-온디바이스 AI 과제가 수요 기업이 주축이 돼 팹리스에 필요한 AI 반도체를 만든다는 점에서 굉장히 의미가 있다"며 "수요 기업도 자금을 투입하기 때문에, 상용화에 적극 나서야 하는 구조"라고 설명했다. 김용석 위원장은 "국내 온디바이스 AI 생태계를 강화하려면 더 적극적으로 투자해야 한다"고 지적했다. 김 위원장은 "정부과제 진행 방향 등은 높이 평가하나, 국내 AI 반도체 팹리스를 전문 육성하려면 1조원 규모 과제를 추가 기획할 필요가 있다"며 "자동차나 로봇, 드론 등 유망 산업에 전문화된 팹리스를 집중 육성하는 과제를 구체화해야 할 것"이라고 설명했다. 안기현 한국반도체산업협회 전무도 "국산 AI 칩 개발에 자금을 지원했고, 국내 데이타센터 구축에 사용을 권장했다"며 "온디바이스 AI 반도체 개발 프로젝트를 기획해 출범한 점을 긍정 평가한다"고 밝혔다. 그러면서도 "국산 AI 반도체 상용화를 위해 좀더 과감하고 강력한 지원정책이 필요하다"고 말했다. 신경망처리장치(NPU) 등 데이터센터용 AI 반도체도 관심이 필요한 분야다. 김형준 차세대지능형반도체사업단장 겸 서울대 명예교수는 "현재 데이터센터용 NPU를 설계할 수 있는 국가는 미국과 중국, 한국 3곳밖에 없다"며 "단순 사업이 아니라 국가 주권을 키우는 관점에서 접근해야 한다"고 주문했다. 이어 "정부가 국가기관이 국산 NPU를 직접 실증하도록 해줘야 팹리스가 기술력을 쌓을 수 있다"고 제안했다. "생태계 확장성과 실증 규모 부족 보완해야" 한 AI 반도체 기업 임원은 현 정부 정책 장점으로 "적극적 의견 청취와 자금 지원"을 꼽았고, 단점으로 "생태계 확장성과 실증 규모 부족 등"을 지적했다. 그는 "정부가 반도체 업계 필요사항을 적극 청취하고 이를 실제 과제에 반영하려는 의지가 강하다"며 "특히 추경 등을 통해 연구개발(R&D), 실증 과제가 다수 공급되고 있다"고 밝혔다. 금융지원 정책에 대해서는 "과제 한계(중복성 규제 등)를 보완하기 위해 도입한 '국민성장펀드' 같은 투자 형태 지원이 리벨리온, 퓨리오사AI 등에 실질적 도움이 되고 있다"고 긍정 평가했다. 생태계 확장성과 실증 규모는 보완 과제다. 그는 "국가 AI 데이터센터 사업 등에서 초기 '국산 AI 반도체 50% 도입' 조항이 유찰 후 삭제됐다"며 "'10%'처럼 최소 도입 비율 설정 등 타협점을 찾지 않고 아예 제약을 없애버린 점은 아쉽다"고 평가했다. AI 학습과 추론 시장 불균형도 지적했다. 그는 "현재 전세계적으로 추론 시장이 성장하고 있고, 학습과 추론 비중은 1:1 수준"이라며 "정부는 학습용 그래픽처리장치(GPU) 26만장 확보에 집중하는 반면, 국내 추론 중심 신경망처리장치(NPU) 실증 사업 규모는 1만장에도 못 미치고 있다"고 밝혔다. 이어 "기술력이 양산 단계에 도달했음에도 국가 차원 대규모 실증 사업이 부족해 시장 레퍼런스 확보가 시급하다"고 덧붙였다. 국제 정세에 흔들리는 K-소부장…지원책 절실 현재 반도체 소부장 기업이 생태계 뿌리를 담당하는 만큼, 정부의 즉각적이고 실용적인 대책 마련이 시급하다는 목소리도 있다. 국내 반도체 소부장 업계는 최근 1년여간 급격히 커진 대외 불확실성으로 어려움을 겪고 있다. 미-중 갈등 심화로 반도체 공급망이 크게 둘로 나뉘면서 국내 소부장 업체는 선택을 강요받거나, 규모가 큰 기업을 상대로 한 협상력이 떨어졌다. 자국 우선주의를 내건 미국 도널드 트럼프 2기 행정부는 한국을 비롯한 동맹국에 중국향 최첨단 반도체 장비 수출을 금지하고 있다. 이에 맞서 중국은 장비 공급망 내재화와 더불어, 희토류·갈륨 등 전략광물 수출 통제를 강화했다. 지난 3월 발발한 미국-이란 전쟁도 원자재 및 물류비 급등으로 이어졌다. 익명을 요구한 국내 반도체 소재업체 한 부사장은 "정부의 반도체 소부장 업계 지원책이 피부로 와닿지는 않는다"며 "미-중 갈등이나 미국-이란 전쟁 등으로 사업에 여러 제약이 늘어난 상황이어서 유가 안정화는 긍정 평가하지만, 중소기업 자금 지원 및 세금 감면 분야는 부족하다"고 평가했다. "반도체 클러스터, 지역이전 논란 딛고 속도 내야" 첨단 메모리와 시스템반도체 생산능력 확보도 주요 과제다. 현재 삼성전자, SK하이닉스 등은 전례없는 메모리 슈퍼사이클에 따라 설비투자에 속도를 내고 있다. 용인 대규모 반도체 클러스터 조성도 분주하다. 용인 반도체 클러스터는 오는 2047년까지 생산 팹 총 10기 구축을 목표로 모두 622조원이 투자되는 세계 최고·최대 반도체 단지다. 정부는 클러스터 건설에 필요한 각종 규제 요건 및 임대사업 제한을 완화해 기업 투자속도가 빨라지도록 지원해 왔다. 용인 반도체 클러스터는 지난해 말부터 지역 이전 논란에 휩싸이기도 했다. 지역 내 전력 생산시설 부족하고, 균형발전을 위해 클러스터를 다른 지역으로 이전해야 한다는 주장이 나오기도 했다. 김형준 단장은 "최근에는 용인 반도체 클러스터 이전 논란이 줄었고, 삼성전자와 SK하이닉스 모두 밤낮없이 설비투자에 매진하는 분위기"라며 "대외변수로 클러스터 조성이 다소 더뎌지긴 했으나, 큰 저해요소가 없었다는 점은 다행"이라고 말했다.

2026.05.19 17:20장경윤 기자

미스트랄 CEO "유럽, 미국 AI 의존 심화…2년 내 벗어나야"

유럽이 미국 인공지능(AI) 의존을 줄이려면 2년 내 인프라 구축을 확장해야 한다는 의견이 나왔다. 17일(현지시간) 비즈니스인사이더에 따르면 아르튀르 멘슈 미스트랄AI 최고경영자(CEO)는 지난 12일 프랑스 국회에서 열린 디지털 주권과 AI 관련 청문회에 출석해 유럽이 향후 2년 안에 독자 AI 인프라를 갖추지 못하면 미국 기업에 구조적으로 종속될 수 있다고 주장했다. 멘슈 CEO는 AI 경쟁 핵심이 모델 성능을 넘어 칩과 전력, 데이터센터 용량 확보로 이동하고 있다고 진단했다. 미국 기업들이 이들 자원을 선점하면 유럽은 AI 서비스를 확장할 기반을 잃을 수 있다는 설명이다. 멘슈 CEO는 유럽이 AI 공급망 통제권을 확보하지 못할 경우 미국 기업이 제공하는 디지털 서비스에 계속 의존하게 될 것으로 봤다. 이 경우 기술 선택권은 물론 대미 협상력까지 약화할 수 있다고 지적했다. 미스트랄은 이런 문제의식에 맞춰 유럽 디지털 주권 강화를 사업 전략 전면에 내세우고 있다. 최근 프랑스 국책 공공투자기관인 그루프케스데데포와 손잡고 생성형 AI와 그래픽처리장치(GPU) 컴퓨팅 인프라 협력에 나섰다. 멘슈 CEO는 유럽 대응 속도가 미국보다 느리다는 점도 문제로 꼽았다. 미국 기업이 대규모 자본을 투입해 연산 자원 확보에 나서고 있지만, 유럽은 분절된 규제와 자본시장 구조 탓에 스타트업이 빠르게 성장하기 어렵다고 평했다. 미스트랄은 2029년까지 1기가와트(GW) 규모 AI 연산 용량을 확보한다는 목표를 제시했다. 다만 멘슈 CEO는 유럽 전체가 미국 의존을 줄이기 위해서는 개별 기업 차원을 넘어선 인프라 투자가 필요하다고 강조했다. 멘슈 CEO는 "모든 AI 인프라를 미국에서 수입하는 국가는 미국 상대로 아무런 힘을 발휘하지 못할 것"이라고 밝혔다.

2026.05.18 12:34김미정 기자

[유미's 픽] 2조 GPU 사업 '승자의 저주' 되나…네이버·삼성·엘리스 3파전 압축

정부의 2조원대 그래픽처리장치(GPU) 확충 사업이 막판 검증 국면에 들어갔다. 대규모 물량 확보보다 이를 한데 묶어 안정적으로 돌릴 수 있는 클러스터 운영 능력과 수익성이 최종 변수로 떠오르면서 사업자별 희비도 엇갈리고 있다. 14일 업계에 따르면 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 현재 추진 중인 '2026년 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업'의 발표 평가를 최근 마치고 지난 11일부터 차례대로 데이터센터 현장실사 단계에 들어갔다. 현장실사 대상에는 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹이 오른 것으로 파악됐다. 당초 제안서를 낸 쿠팡과 KT클라우드는 발표평가 단계에서 제외된 것으로 알려졌다. 이번 사업은 총 2조805억원을 투입해 최신 GPU와 관련 부대장비를 국내 데이터센터에 구축하고 연내 서비스 개시까지 추진하는 프로젝트다. 정부는 단순한 GPU 수량 확보를 넘어 대규모 클러스터링, 직접 구축·운용 역량, 최신 장비 도입, 연내 서비스 개시 등을 핵심 평가 요소로 제시했다. 또 동일 데이터센터 내 집적 구축과 전력·냉각·네트워크 설계 역량까지 요구되면서 사업 난도도 높아졌다. 정부는 지난해에도 약 1조4000억원을 투입해 GPU 1만3000여 장 확보를 추진했다. 당시 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 최종 선정됐다. 업계 관계자는 "이번 사업은 제안 물량을 크게 쓰는 것만으로는 통과하기 어려운 구조"라며 "연내 구축 가능성, 동일 데이터센터 내 집적 구축, 전력·냉각 여건을 실제로 입증할 수 있느냐가 발표평가를 가른 것으로 보인다"고 말했다. GPU 물량 경쟁 속 클러스터 역량 부상 업계에선 네이버클라우드가 이번 사업에서 GPU 9000장 안팎을, 삼성SDS는 4000장 안팎을 제안한 것으로 보고 있다. 엘리스그룹은 2000장 수준의 물량을 배정받을 가능성이 거론되고 있다. 정부는 공모 과정에서 정부 활용분 최소 1개 클러스터를 256서버 이상으로 구성하도록 요구한 것으로 알려졌다. 통상 AI 서버 1대에 GPU 8장이 탑재되는 점을 감안하면 최소 2048장 규모의 클러스터를 구성해야 하는 셈이다. 이처럼 수천 장의 GPU를 하나의 클러스터로 묶어 성능을 내려면 단순 물량 확보를 넘어 서버 간 통신 지연을 줄일 네트워크 대역폭, 스토리지 성능, 전력·냉각 설계가 함께 뒷받침돼야 한다. 업계 관계자는 "이번 사업은 GPU 물량보다 이를 단일 클러스터로 안정적으로 묶어 운용할 수 있는지가 중요하다"며 "전력과 냉각, 네트워크 설계가 뒷받침되지 않으면 대규모 물량을 확보해도 효율을 내기 어렵다"고 말했다. 네이버 대규모 물량 유력…삼성SDS·엘리스도 추격 네이버클라우드는 공모 참여 기업 중 상면 확보에 가장 적극적으로 나서며 사업자 선정 의지를 드러내고 있다. 이를 위해 최근에는 LG CNS 삼송 데이터센터를 임차한 데 이어 내년 개소 예정인 KT클라우드 부천 데이터센터도 임차 계약을 맺은 것으로 알려졌다. 또 네이버클라우드가 지난해 1차 GPU 사업을 통해 H200 3056장을 직접 구축·운영한 경험이 있다는 점도 강점으로 꼽힌다. 정부가 대규모 클러스터링과 직접 구축·운용 역량을 핵심 평가 요소로 제시한 데다 외부 데이터센터 상면까지 추가로 확보하면서 이번에 대규모 물량을 배정받을 가능성이 높은 것으로 점쳐진다. 삼성SDS도 주요 후보로 꼽힌다. 삼성SDS는 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 공공·기업 AI 인프라 사업을 확대하고 있다. 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업에서 컨소시엄 주관기관으로 참여한 바 있고, NIPA 고성능컴퓨팅(HPC) 지원 사업을 통해 최신 GPU 자원을 공급한 이력도 있다. 동탄 AI 전용 데이터센터 운영 경험과 기업 고객 기반도 강점으로 거론된다. 업계 관계자는 "삼성SDS는 제안 물량은 네이버클라우드보다 적지만 그룹 내 AI·클라우드 수요와 기업 고객 기반을 갖춘 점이 강점"이라며 "공공 공급 비중이 높은 사업 구조상 자체 활용과 외부 수요를 어떻게 결합하느냐가 수익성에 영향을 줄 것"이라고 말했다. 엘리스그룹은 이동형 모듈러 데이터센터(PMDC)를 앞세워 차별화한 제안을 낸 것으로 알려졌다. 엘리스그룹은 이미 베라 루빈을 지원하는 PMDC 개발을 완료한 상태로, 엔비디아 B300 기준 최대 1만368장 규모의 GPU 클러스터링이 가능하다는 입장이다. 다만 실제 배정 물량은 2000장 안팎이 거론된다. 정부가 최소 1개 클러스터를 256서버, GPU 기준 2048장 이상 규모로 구축하도록 요구한 만큼, 엘리스그룹이 이 기준을 충족할 수 있을지가 관건이다. 모듈러 방식은 부지 조성, 모듈 제작, IT 장비 설치를 병행할 수 있어 구축 기간을 줄일 수 있지만, 대규모 GPU 클러스터를 안정적으로 운영하려면 전력 인입과 냉각, 네트워크 설계가 함께 뒷받침돼야 한다. 업계 관계자는 "엘리스그룹은 2000장 수준의 물량을 배정받을 가능성이 있지만 전력 확보 여부가 관건이 될 것"이라며 "PMDC가 상면 확보에는 유리할 수 있어도 대규모 GPU 클러스터 운영에는 전력과 냉각 안정성이 중요하다"고 말했다. 쿠팡 재도전 불발…KT클라우드도 고배 쿠팡은 지난해 1차 사업에서 탈락한 뒤 올해 재도전에 나섰지만, 발표평가 이후 현장실사 대상에는 포함되지 않은 것으로 알려졌다. 쿠팡은 싱가포르 데이터센터 전문기업 엠피리온디지털의 서울 양재동 데이터센터를 활용해 GPU 인프라를 구축·운영하는 방안을 제안한 것으로 알려졌다. 양재 데이터센터는 서울 도심 입지와 액체냉각 설비를 갖춘 점에서 주목받았다. 일부 층에는 고밀도 랙을 지원하는 액체냉각 방식이 도입된 것으로 알려졌다. 서울 도심 입지 특성상 엔지니어 수급과 지연시간 측면의 장점도 거론됐다. 그러나 정부 사업은 상면 확보뿐 아니라 정부 활용분 클러스터 구성, 서비스형 GPU(GPUaaS) 운영 실적, 연내 서비스 개시, 공공 공급 안정성 등을 종합적으로 따진다. 쿠팡의 도심형 상면과 AI 인프라 투자 계획이 주목받았지만, 발표 평가는 통과하지 못한 것으로 보인다. KT클라우드 역시 발표평가 단계에서 제외된 것으로 알려졌다. KT클라우드는 그간 공공 클라우드 운영 경험과 다수 데이터센터 인프라를 보유한 사업자로 꼽혀 왔다. 또 가산 AI 데이터센터와 부천 삼정 데이터센터 등 AI 인프라 확장 계획도 추진해 왔다. 다만 이번 제안에서는 GPU 물량을 1000장 단위로 여러 상면에 나눠 배치하는 방안을 제시한 것으로 알려졌다. 여기에 최근 대표 교체와 조직 재정비, 대형 투자 의사결정 지연 등이 맞물리며 이번 수주전에서 성과를 내지 못한 것 아니냐는 분석도 나오고 있다. KT클라우드는 수주 불발 관측 이후 내부 분위기도 좋지 않은 것으로 알려졌다.업계 관계자는 "최신 GPU 서버는 무게와 전력 밀도, 냉각 요건이 까다로워 2000장급 클러스터를 한 곳에서 안정적으로 수용할 수 있는지가 중요하다"며 "1000장씩 분산 배치하는 방식은 동일 데이터센터 내 대규모 클러스터링을 요구한 이번 평가에서 불리하게 작용했을 가능성이 있다"고 말했다. 또 다른 관계자는 "KT클라우드가 독립 클라우드 사업자로서 AI 인프라 경쟁력을 보여줄 기회를 이번에 놓친 듯 하다"며 "향후 KT그룹 내에서 KT클라우드의 역할과 투자 방향에도 영향을 줄 수 있다"고 관측했다. GPU값 1억원대에 인피니밴드 수급난 우려…수익성 부담 클 듯 일각에선 이번 사업이 '승자의 저주'가 될 수 있다고 우려했다. GPU 가격이 1년 사이 크게 오른 데다 서버, 네트워크 장비, 전력 설비, 냉각 장치, 데이터센터 보강 비용까지 함께 부담해야 하기 때문이다. 또 중동전쟁 여파로 GPU 클러스터 구성에 필요한 네트워크 장비 수급난도 고민거리로 떠올랐다. 대규모 GPU를 하나의 클러스터로 묶으려면 데이터센터 내 서버 간 고속 통신을 담당하는 인피니밴드 장비가 필수적인데, 관련 장비 상당 부분을 이스라엘에서 공급받아야 해 조달 일정을 맞추기가 쉽지 않아졌기 때문이다. 이에 GPU를 확보하더라도 네트워크 장비와 전력·냉각 인프라가 제때 갖춰지지 않으면 연내 서비스 개시에 차질이 생길 수 있다. 정부 사업 구조도 변수다. 이번 사업은 정부 예산으로 GPU를 구매해 소유권이 NIPA에 귀속되는 방식이다. 사업자는 공공 공급 물량을 제외한 일부 자원을 자체 서비스나 고객 수요에 활용할 수 있지만, 공공 공급 비중을 높일수록 자체 활용 여지는 줄어든다. 지난해 사업에서도 참여사들은 평가 점수를 고려해 자체 활용 비중을 낮게 설정한 것으로 알려졌다. 올해는 GPU 가격과 부대장비 비용 부담까지 커진 만큼, 최종 협상에서 자체 활용 비중을 두고 사업자들의 셈법이 더 복잡해질 전망이다. 지난해 약 8000장 규모 GPU 물량을 확보한 NHN클라우드가 올해 공모에 참여하지 않은 것도 비용 부담과 수익성 등을 고려한 선택으로 풀이된다. 업계 관계자는 "지난해 GPU 가격은 1대당 6000만~7000만원 수준이었지만 올해는 1억원 수준으로 오른 것으로 안다"며 "네트워크 장비와 전력·냉각 비용까지 감안하면 이번 사업은 수익성 확보가 쉽지 않을 수 있다"고 말했다. 베라 루빈, 가점에도 연내 도입 난항…최종 물량 협상 변수 이번 사업에서는 대규모 클러스터링뿐 아니라 엔비디아의 차세대 GPU 플랫폼인 '베라 루빈' 구축 여부도 승부수로 떠오르고 있다. 정부가 베라 루빈 도입을 제안하는 사업자에게 평가상 우대 방침을 밝히면서, 현장실사 대상에 오른 사업자들도 관련 도입 계획을 제안서에 포함한 것으로 알려졌다. 그러나 업계에선 베라 루빈의 연내 국내 도입이 쉽지 않을 것으로 보고 있다. 초기 공급 물량이 제한적인 데다 고전력·고밀도 랙을 수용할 데이터센터 인프라도 갖춰야 하기 때문이다. 업계 관계자는 "베라 루빈은 올해 들어오기 어려울 것으로 보인다"며 "다만 내년 3월까지 들여오기만 하면 정부가 우대해주는 구조로 알고 있다"고 말했다. 현장실사 이후에도 최종 배정 물량은 유동적이다. 사업비 심의·조정과 협약 체결 과정에서 GPU 구매 기종과 수량, 클러스터 규모, 자체 활용 허용 비중, 베라 루빈 반입 시점 등이 조정될 수 있기 때문이다. 정부는 현장실사와 후속 검토를 거쳐 이달 중 최종 수행기관을 선정한다는 목표다. 이후 선정 사업자는 GPU 발주와 데이터센터 구축, 장비 설치 및 성능 검증 등에 착수하게 된다. 업계에서는 선정 시점이 늦어질수록 GPU 가격 상승 부담과 공급 불확실성이 커질 수 있다고 보고 있다. 업계 관계자는 "최종 협상에서는 도입 물량과 자체 활용 비중, 베라 루빈 반입 시점 등이 핵심 쟁점이 될 것"이라며 "수익성과 구축 안정성을 함께 따져야 하는 만큼 사업자별 물량은 조정될 가능성이 있다"고 말했다.

2026.05.14 16:12장유미 기자

관광·전시 현장 AI로 읽는다…나무기술, 정부 사업 GPU 핵심 엔진 구축

나무기술이 정부 주도 관광·마이스(MICE) 인공지능(AI) 시뮬레이션 플랫폼 구축 사업에 참여하며 AI·디지털트윈 기반 공간 분석 시장 공략에 나선다. 그래픽처리장치(GPU) 활용 역량을 앞세워 관광·전시·컨벤션 현장 안전 관리와 운영 효율성을 높인다는 목표다. 나무기술은 문화체육관광부가 추진하는 관광·마이스 분야 AI 시뮬레이션 플랫폼 구축 사업 우선협상대상자로 선정됐다고 14일 밝혔다. 회사는 이번 사업에서 AI 추론 백엔드와 GPU 오케스트레이션 기술 개발을 담당해 대규모 시뮬레이션 연산 환경 구축에 참여한다. 이번 사업은 AI와 디지털트윈 기술을 결합해 전시·컨벤션·관광 공간 운영 효율성과 안전 관리 체계를 고도화하는 프로젝트다. 행사 공간을 3차원(3D) 기반 디지털 환경으로 구현하고 관람객 동선과 공간 밀집도, 운영 시나리오 등을 사전에 분석·검증할 수 있는 통합 환경 구축에 초점을 맞췄다. 특히 관광·마이스 데이터를 활용한 군중 흐름 분석과 공간 예측 기능도 함께 적용된다. AI가 축적된 데이터를 학습해 밀집도 변화와 상황별 시나리오를 예측하고 실제 현장에서 수집된 정보는 다시 분석 과정에 반영되는 구조다. 현장 데이터가 반복적으로 축적될수록 시뮬레이션 정확도 역시 높아질 전망이다. 이번 프로젝트는 디지털트윈과 현장 실증, 군중 시뮬레이션, AI 기술 분야 기업·기관들이 컨소시엄 형태로 공동 수행한다. 이 가운데 나무기술은 AI 에이전트 분석과 대규모 연산이 안정적으로 이뤄질 수 있도록 GPU 실행 환경과 자원 관리 체계를 구축하는 핵심 엔진 영역을 맡는다. 최근 관광·전시 산업에선 대규모 행사와 실시간 공간 데이터 증가로 AI 기반 군중 분석과 디지털트윈 수요가 빠르게 확대되고 있다. 단순 모니터링을 넘어 실제 공간 운영 시나리오를 사전에 검증하고 안전 리스크를 줄이는 방향으로 기술 활용 범위가 넓어지는 모습이다. 나무기술은 클라우드 인프라 운영 경험과 AI 플랫폼 구축 역량을 바탕으로 GPU 자원 활용 효율을 높이고 다양한 시뮬레이션 환경에서도 안정적인 처리 성능을 지원할 계획이다. 향후 관광·마이스를 넘어 스마트시티와 공공 안전, 산업 공간 분석 분야까지 AI 시뮬레이션 사업 영역을 확대할 방침이다. 나무기술 관계자는 "이번 프로젝트는 AI 운영 기술과 GPU 기반 시뮬레이션 환경을 실제 관광·MICE 현장에 적용하는 사례"며 "클라우드와 AI 역량을 바탕으로 다양한 공간 분석·시뮬레이션 분야로 적용 범위를 확대해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.05.14 15:14한정호 기자

정부 GPU 프로젝트, 네이버·삼성·엘리스 3파전 윤곽…목표 물량 확보는 '난제'

정부가 추진하는 2조원 규모 인공지능(AI) 그래픽처리장치(GPU) 구축 사업이 발표평가를 마치고 현장실사 단계에 돌입했다. 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹이 유력 후보로 거론되는 가운데, 메모리 가격 급등과 공급 불안 영향으로 정부가 당초 목표로 제시한 물량 확보와 연내 서비스 일정 모두 쉽지 않은 과제가 될 수 있다는 전망이 나온다. 13일 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)에 따르면 정부는 '2026년 AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업(GPU 확보·구축·운용지원)' 발표평가를 마치고 이번 주부터 데이터센터 현장실사 절차를 진행 중이다. 과기정통부는 현장실사와 사업비 심의·조정 등을 거쳐 이달 중 최종 수행기관을 선정할 계획이다. 이번 사업은 총 2조805억원 규모 예산을 투입해 최신 GPU 총 1만 5000장 확보를 목표로 서버·스토리지·냉각장치·네트워크 등 인프라를 국내 데이터센터에 구축하고 연내 서비스 개시를 추진하는 프로젝트다. 정부는 단순 GPU 확보를 넘어 대규모 클러스터링과 직접 구축·운용 역량, 차세대 엔비디아 GPU '베라루빈' 도입 여부 등을 핵심 평가 요소로 제시해왔다. 업계에 따르면 이번 공모에는 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹·KT클라우드·쿠팡 등 총 5개사가 제안서를 제출한 것으로 알려졌다. 이 가운데 1차 관문인 발표평가를 통과한 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹이 현장실사 대상에 포함된 것으로 전해졌다. 쿠팡과 KT클라우드는 공식적으로 결과를 밝히진 않았지만, 업계에선 두 회사가 1차 심사를 통과하지 못한 것으로 파악 중이다. 이번 사업은 네이버클라우드와 삼성SDS 중심으로 무게가 쏠리는 분위기도 감지된다. 네이버클라우드는 베라루빈 약 1000장과 블랙웰 기반 GPU를 포함해 총 4000장 규모를 제안한 것으로 알려졌다. 삼성SDS 역시 3500~3800장 수준 GPU 구축안을 제출한 것으로 전해졌다. 두 회사 모두 대규모 데이터센터 상면과 전력·냉각 인프라, 자체 AI 서비스 운영 수요를 동시에 확보하고 있다는 점에서 선정 유력 후보로 거론된다. 엘리스그룹은 자사가 강점으로 내세우는 이동형 모듈러 데이터센터(PMDC)를 활용한 구조를 제안한 것으로 알려졌다. 기존 데이터센터 대비 상면 확보 유연성을 높일 수 있다는 점을 강점으로 내세우고 있지만 실제 심사 과정에서 어떤 평가를 받을지는 변수라는 시각도 나온다. 클라우드 업계 관계자는 "네이버클라우드와 삼성SDS가 사업의 주축이 되고 남은 예산 범위 내에서 엘리스그룹이 일부 물량을 확보하는 형태가 될 가능성이 있다"며 "엘리스그룹의 경우 모듈형 데이터센터 방식이 실제 평가에서 어떤 결과를 받을지가 관건"이라고 말했다. 이번 평가 최대 변수로는 베라루빈이 꼽힌다. NIPA는 지난 3월 사업설명회에서 베라루빈 제안 시 평가 가점을 부여하겠다고 밝힌 바 있다. 다만 실제 구축과 서비스 일정에는 불확실성이 적지 않다는 지적도 나온다. 베라루빈은 기존 GPU 대비 전력·냉각·하중 조건이 까다로워 이를 수용할 수 있는 데이터센터 자체가 제한적이기 때문이다. 또 엔비디아가 본격 출하할 일정이 올 하반기로 예상되는 만큼, 현재까지는 델·HPE·슈퍼마이크로 등 서버 업체들의 공급 일정도 유동적인 상황이다. GPU 가격 급등 역시 사업 걸림돌이 될 것이라는 우려가 제기된다. 최근 고대역폭메모리(HBM) 등 AI 메모리 반도체 가격이 크게 오르면서 GPU와 서버 단가 자체가 상승하고 있어서다. 업계에선 정부가 당초 목표로 제시한 1만 5000장 수준 확보가 쉽지 않을 것이란 전망도 나온다. 업계 관계자는 "작년 사업과 비교하면 현재는 메모리 가격 상승 영향으로 같은 예산으로 확보 가능한 GPU 물량이 크게 줄었다"며 "선정이 유력한 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹 제안 물량을 모두 합쳐도 정부 목표치에 미달할 가능성이 있다"고 설명했다. 베라루빈의 실제 연내 공급 가능성 역시 업계가 주목하는 변수다. GPU 공급과 구축 일정이 예상보다 늦어질 경우 정부가 강조해온 연내 서비스 개시 목표에도 영향을 줄 수 있다는 설명이다. 실제 연내 서비스 지연에 따른 페널티 부담을 우려해 사업 참여를 포기한 기업도 있었던 것으로 전해졌다. 정부는 현장실사 이후 사업비 조정과 협약 체결 절차를 거쳐 최종 수행기관을 확정할 예정이다. 이후 선정 사업자는 GPU 발주와 데이터센터 구축, 장비 설치 등에 착수하게 된다. 업계에선 선정 시점이 늦어질수록 GPU 가격 상승 부담과 공급 불확실성도 함께 커질 것으로 보고 있다. 과기정통부 관계자는 "현재 선정 절차를 진행 중이며 현장실사와 후속 검토를 거쳐 이달 중 사업자 선정을 목표로 하고 있다"고 밝혔다.

2026.05.13 17:29한정호 기자

"인텔 코어 울트라 200S 플러스, 코어 수 늘리고 가성비 강화"

"코어 울트라 200S 플러스 프로세서는 코어 수를 늘리고 작동 클록을 높여 게임과 다중작업 성능을 개선했다. 제한된 예산으로 보다 쉽게 선택할 수 있도록 가격 대비 성능에 중점을 둔 제품이다." 13일 오전 서울 여의도 FKI타워에서 진행된 '인텔 데스크톱 퍼포먼스 워크샵' 행사에서 주민규 인텔코리아 한국 채널영업본부장(전무)이 이렇게 강조했다. 인텔은 지난 3월 데스크톱 PC용 프로세서인 코어 울트라7 270K 플러스, 코어 울트라5 250K 플러스와 워크스테이션용 GPU인 아크 프로 B70/B65를 출시한 바 있다. 인텔코리아는 이날 행사에서 국내 IT·게임 전문기자 대상으로 이들 제품의 특징을 소개하고 실제 시연도 진행했다. "코어 울트라 200S 플러스, 가성비 강화" 코어 울트라 200S 플러스는 고성능 P(퍼포먼스) 코어 대신 저전력·고효율 E코어 4개를 확대했다. 게임 이외에 스트리밍, 영상 제작, 소셜미디어 업로드 등 다양한 작업을 수행할 때 성능을 향상시키는 데 주안점을 뒀다. 주민규 전무는 "현재 메모리와 SSD, 그래픽카드 등 PC를 구성하는 주요 부품 가격이 크게 상승해 데스크톱 PC 구매가 쉽지 않다. 이런 상황 속에서 현실적인 예산으로 최고의 성능을 제공하는 것이 바람직하다는 것이 인텔의 판단"이라고 설명했다. 코어 울트라7 270K 플러스는 P코어 작동 클록을, 코어 울트라5 250K 플러스는 E코어 작동 클록을 각각 100MHz씩 향상시켰다. 내부 다이 사이 통신 속도를 최대 900MHz 높여 지연시간을 줄이고 DDR5 메모리 지원 속도도 7200MHz까지 높였다. 주 전무는 "과거에는 기존 제품 대비 개선점이 있는 제품에 대해 '리프레시'라는 명칭을 적용했다. 그러나 이번에는 '플러스'라는 명칭을 썼는데 각종 최적화 기술 등이 추가된 것을 감안했다"고 밝혔다. "전 세대 대비 최대 39% 가량 성능 향상" 코어 울트라 200S 플러스는 E코어를 늘려 멀티코어(다중작업) 성능과 반응 속도 개선에 중점을 뒀다. 전 세대 대비 게임 성능 향상 폭은 코어 울트라7 270K 플러스가 최대 39%, 코어 울트라5 250K 플러스는 최대 24% 수준이다. 주 전무는 "인텔 자체 테스트 결과 시네벤치, 블렌더 등 다중작업 환경에서 코어 울트라7 270K 플러스는 AMD 라이젠 7 9700X 대비 80% 이상, 코어 울트라5 250K 플러스는 라이젠 5 9600X 대비 90% 이상 성능이 향상된다"고 설명했다. 인텔코리아가 코어 울트라7 270K 플러스와 라이젠 9 9900X 프로세서 대상으로 수행한 벤치마크에서는 다중작업과 게임 등에서 적게는 8%, 많게는 32% 가량 우위를 보였다는 설명이다. 주 전무는 "CPU 성능은 클록 당 명령어 처리 수(IPC)에 좌우된다. 새로 도입된 '인텔 바이너리 최적화 기술(IBOT)'을 이용하면 명령어 실행 방식을 최적화해 더 많은 명령어를 실행할 수 있다"고 밝혔다. "아크 프로 B70, 32GB 메모리 탑재 가성비 GPU" 인텔은 올해 워크스테이션용 GPU 시장에 아크 프로 B390과 아크 프로 B70/B65를 투입하고 있다. 아크 프로 B390은 Xe3 GPU 12코어로 구성된 제품이며 1월 출시된 코어 울트라 시리즈3(팬서레이크)에 내장된다. 아크 프로 B70/B65는 각각 Xe2 GPU 32/24코어, GDDR6 32/24GB 메모리를 탑재해 중소규모 기업과 개발자가 대형 언어모델(LLM)을 로컬 환경에서 직접 구동할 수 있다. 아크 프로 B70 기준 AI 연산 성능은 최대 367 INT8 TOPS(초당 1조 회 연산) 수준이다. 주 전무는 "현재 워크스테이션 비중은 노트북 형태(모바일) 제품이 60%, 전통적인 데스크톱 형태가 40% 가량이다. 노트북용 CPU/GPU의 성능이 높아지고 휴대성을 개선하면서 모바일 워크스테이션의 수요도 늘고 있다"고 설명했다. 이어 "32GB 메모리를 탑재한 워크스테이션용 GPU 중 1천달러(약 149만원) 이하에서 도입할 수 있는 제품은 현재 아크 프로 B70이 유일하다. GDDR7 24GB 메모리를 탑재한 엔비디아 RTX 프로 4000 GPU와 비교할 때 응답 속도와 달러 당 토큰 등에서 우위"라고 설명했다. 시네벤치 R23 성능비교 시연도 현장 진행 인텔코리아는 이날 코어 울트라7 270K 플러스와 AMD 라이젠 9 9900X를 이용한 벤치마크도 진행했다. CPU 코어만으로 3D 화면을 구성하며 속도와 소요 시간을 측정하는 벤치마크 프로그램인 '시네벤치 R23'이 활용됐다. 시네벤치는 코어 수가 많을 수록 더 높은 점수를 받을 수 있다는 특성을 지녔다. 현장 벤치마크에서 AMD 라이젠 9 9900X(12코어)는 30826점, 코어 울트라7 270K(P8+E16)는 39865점을 기록했다. 시연을 진행한 조민성 인텔코리아 상무는 "코어 울트라7 270K 플러스는 P코어 기본 성능이 높아 한 체급 높은 라이젠 9 9900X와도 충분히 비교 가능한 수준이다. 3D 화면을 구성하는 '블렌더' 역시 최대 23% 더 높은 성능을 낸다"고 설명했다.

2026.05.13 15:12권봉석 기자

[종합] AI 인프라가 키운 한국 클라우드…GPU·데이터센터에 '올인'

국내 클라우드 서비스 제공사(CSP)들이 올해 인공지능(AI) 시대 핵심 경쟁력으로 떠오른 그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터 확대 경쟁에 박차를 가한다. AI 인프라 투자와 공공·기업 AI 전환(AX) 시장 공략 전략을 일제히 내놓으며 시장 주도권 선점에 나선 모습이다. 13일 네이버·KT·NHN이 공시한 2026년 1분기 실적에 따르면 국내 CSP들은 AI 인프라 사업 확대를 중심으로 성장세를 이어갔다. 서비스형 GPU(GPUaaS)와 데이터센터 사업, 공공 AX 수요가 확대되는 가운데 정부의 공공 클라우드 전환 정책과 GPU 확보 사업까지 맞물리며 시장 경쟁도 한층 치열해지는 양상이다. 업계에선 국내 CSP 시장이 단순 클라우드 서비스 경쟁을 넘어 GPU·데이터센터·보안·AX 플랫폼을 결합한 AI 인프라 경쟁 단계로 재편될 것으로 전망하고 있다. 여기에 정부가 추진하는 2조원 규모 GPU 확보·구축·운용지원 사업과 공공 클라우드 전환 정책이 시장 판도를 좌우할 핵심 변수로 떠오르고 있다. AX 올라탄 한국 클라우드, GPU·데이터센터로 승부수 국내 CSP들은 민간·공공 AI 투자 확대 흐름에 맞춰 올해 1분기 성장을 지속해왔다. 먼저 네이버클라우드를 포함한 네이버 엔터프라이즈 부문은 1분기 전년 동기 대비 18.8% 증가한 1505억원의 매출을 기록했다. GPUaaS 기반 AI 인프라 사업과 협업툴, 디지털 트윈 사업 확대가 실적 성장을 견인했다. 특히 지난해 하반기 수주한 GPUaaS 기반 B2B 사업 매출이 본격 반영된 것으로 나타났다. 최근 네이버클라우드는 LG CNS 데이터센터 상면 추가 임차와 자체 데이터센터 증축을 병행하며 GPU 클러스터 확대에도 속도를 내고 있다. 정부 GPU 사업과 공공 AX 시장 확대를 동시에 겨냥하며 공격적인 인프라 투자에 나선 것으로 풀이된다. 아울러 사우디아라비아 디지털 트윈·슈퍼앱 사업을 본궤도에 올리며 글로벌 사업 확대를 차세대 성장 동력으로 상정했다. 최수연 네이버 대표는 "GPUaaS 기반 B2B 사업 확대와 글로벌 소버린 AI 프로젝트가 엔터프라이즈 부문 성장을 이끌고 있다"며 "AI·클라우드 중심 B2B 사업 경쟁력을 지속 강화하겠다"고 밝혔다. KT클라우드는 올해 1분기 2501억원의 매출을 기록하며 전년 동기와 유사한 수준을 유지했다. 전 분기 대비로는 10.0% 감소했으나 공공사업 수주 확대와 지난해 개소한 가산 데이터센터 가동률 증가가 실적을 방어했다는 평가다. 올해 취임 후 첫 실적발표 컨퍼런스콜에 등장한 김봉균 KT 엔터프라이즈부문장 겸 KT클라우드 대표는 데이터센터 중심 성장 전략을 전면에 내세웠다. 그는 "올해 예정된 다양한 대형 사업 수주를 확대하고 데이터센터 등 빠르게 성장하는 AX 인프라 시장을 선점하겠다"고 말했다. KT클라우드는 가산 데이터센터를 중심으로 AI 데이터센터 경쟁력을 강화하고 있다. 액체 냉각 기반 수냉식 테스트를 진행 중이며 향후 5년 내 전체 데이터센터 용량을 500메가와트(MW) 규모로 확대한다는 목표도 제시했다. 또 올해 데이터센터 사업에서 전년과 동일하게 두 자릿수 성장을 이어간다는 방침이다. 또 김 대표가 엔터프라이즈 부문을 겸직하고 있는 만큼 조직 간 연계를 통해 공공·금융·국방 AX 시장 공략을 본격화할 것이라는 분석도 나온다. NHN클라우드는 기술 부문 매출이 전년 동기 대비 19.0% 증가한 1257억원을 기록했다. NHN클라우드 매출 역시 전년 동기 대비 20.2% 성장하며 AI 인프라 사업 확대 효과가 본격 반영됐다. 다만 지난해 4분기 공공사업 매출 집중에 따른 역기저 영향으로 전 분기 대비로는 감소했다. NHN클라우드는 올해 1분기 정부 GPU 확보·구축·운용지원 사업 밸류체인을 완성하며 AI 인프라 사업 확대 기반을 마련했다. 서울 양평 데이터센터 리전에 구축한 수냉식 기반 엔비디아 GPU B200을 본격 가동했으며 광주 국가 AI 데이터센터에는 B300 기반 인프라도 구축했다. 향후 공략할 시장으로는 국방 AX 분야를 꼽았다. 정우진 NHN 대표는 "현재 폭발적인 GPU 수요에 대응해 고성능 컴퓨팅 자원을 풀가동 중"이라며 "AI CSP 시장 지배력을 확대하고 재무적 목표를 달성하는 결정적 요인이 될 것"이라고 설명했다. 이어 "공공 부문에서 축적한 입지와 결합해 앞으로 국방 AX 사업 확장의 기반으로 삼겠다"고 덧붙였다. 판 키운 정부 GPU 사업…AI 인프라 확충 총력전 이같은 CSP들의 전략·방향성에는 정부가 추진하는 'AI 고속도로' 구축 핵심인 GPU 확보·구축·운용지원 사업이 영향을 미친 것으로 풀이된다. 정부는 지난해 약 1조 4000억원 규모 GPU 확보 사업에 이어 올해도 2조 805억원 규모 GPU 구축 사업을 추진 중이다. 첨단 AI 반도체 확보를 넘어 대규모 클러스터링과 데이터센터 전력·냉각·운영 역량까지 요구되면서 AI 인프라 역량 경쟁으로 확대되는 분위기다. 지난해 사업에는 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 선정됐으며 올해 사업에는 네이버클라우드·KT클라우드·삼성SDS·쿠팡·엘리스그룹 등이 참여했다. 네이버클라우드는 지난해 GPU 구축 경험과 대규모 데이터센터 상면 확보 전략을 앞세워 올해 사업에도 나선 상태다. NHN클라우드는 올해 사업 대신 지난해 수주 사업 완성도와 GPUaaS 사업 확대에 집중하는 방향을 선택했다. KT클라우드는 올해 처음으로 정부 GPU 사업에 도전하며 AI 인프라 시장 확대를 노리고 있다. GPU 확보는 데이터센터 구축·설계 역량 경쟁으로 이어질 전망이다. 차세대 엔비디아 GPU 아키텍처 '베라 루빈' 등장과 함께 전력·냉각·하중 설계 역량까지 중요해지면서 AI 데이터센터 투자 부담도 빠르게 커진 상황이다. 효율적인 GPU 운용 기술력, 공공사업 수주, 자체 AI 서비스 운영까지 동시에 가능한 CSP가 시장 주도권을 가져갈 가능성이 높다는 전망이 나온다. 실제 1분기 실적 발표에서도 각 사 대표들은 AI 인프라 역량 강화를 최우선 목표로 제시했다. 김봉균 대표는 "데이터센터와 클라우드를 AX 플랫폼 전략 핵심 인프라로 육성하겠다"고 밝혔으며, 최수연 대표도 "AI 컴퓨팅 자산 확보와 GPU 활용 효율 개선을 통해 엔터프라이즈 사업 경쟁력을 강화하고 있다"고 말했다. 정우진 대표 역시 "양평 리전 GPU 인프라를 기반으로 AI 인프라 시장 내 입지를 더욱 확대해 나갈 것"이라고 강조했다. 공공 클라우드 시장 열리지만…정책 혼선에 촉각 국내 CSP의 사업 버팀목인 공공 클라우드 시장 확대도 앞으로 성장을 가름할 핵심 요인으로 꼽힌다. 국가AI전략위원회와 과학기술정보통신부는 2030년까지 약 1만 5000개 공공 정보시스템을 클라우드 기반으로 전환하고 민간 클라우드 활용을 확대하는 계획을 추진 중이다. 지난해 국가정보자원관리원 화재 이후 재해복구(DR) 체계 재설계와 하이브리드 인프라 확대가 추진되면서 공공·국방 시장에서 CSP 역할도 커질 전망이다. 다만 업계에선 최근 공공 클라우드 보안인증(CSAP) 체계 개편과 국가망보안체계(N2SF), 행정안전부 정보시스템 등급제 등이 동시에 추진되며 시장 불확실성이 커지고 있다는 우려도 나온다. 정부는 과기정통부 클라우드보안인증(CSAP)과 국정원 보안검증 체계를 단일화해 오는 2027년 하반기부터 시행한다는 방침이지만 세부 기준이 아직 정리되지 않아 공공기관들의 클라우드 전환 시점이 지연될 수 있다는 분석도 제기된다. 특히 CSP들은 공공·국방·금융 분야에서 데이터 등급 체계와 보안 기준 변화가 실제 사업 구조에 직접 영향을 줄 가능성이 높은 만큼 대응 전략 마련에 집중하고 있다. 클라우드 업계 관계자는 "정부 AI 인프라 정책과 공공 클라우드 전환이 동시에 진행되면서 국내 CSP들에게 많은 기회가 열릴 것"이라며 "다만 데이터센터 투자 부담, 보안 인증 체계 개편, 해외 CSP의 공공 진출 등 변수도 커지고 있어 다양한 기술·사업 역량이 요구될 것"이라고 밝혔다.

2026.05.13 14:53한정호 기자

NHN클라우드, 양평 AI 데이터센터 가동…공공·산학연 GPU 공급

NHN클라우드가 서울 양평동 인공지능(AI) 전용 데이터센터 가동을 시작하며 공공·산학연 대상 고성능 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 인프라 공급에 본격 나선다. 총 7656장 규모 엔비디아 B200 GPU와 수랭식 냉각 기반 고밀도 설계를 앞세워 국가 AI 인프라 확충과 서비스형 GPU(GPUaaS) 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. NHN클라우드는 서울 영등포구 양평동 소재 AI 전용 데이터센터 구축을 완료하고 공공과 산학연을 대상으로 GPUaaS 기반 자원 공급을 시작했다고 13일 밝혔다. 이번 인프라는 지난해 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진한 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'을 통해 마련됐다. 국가 중장기 AI 인프라 확충 전략 일환으로 구축됐으며 정부 정책 기반으로 자원이 배분·활용된다. NHN클라우드는 해당 사업에서 가장 큰 규모 GPU 인프라를 담당하는 사업자로 선정됐다. 전체 예산 1조 4600억원 가운데 1조원 이상이 투입된 사업을 수행했으며 총 7656장 엔비디아 B200 GPU를 중심으로 대규모 연산 환경을 구성했다. 약 4000장 규모 GPU를 단일 클러스터로 묶고 수랭식 냉각 방식을 적용해 초고성능 AI 연산 환경을 구현했다. 회사 측에 따르면 양평데이터센터는 초고성능 GPU 가동에 적합한 고밀도 환경 중심으로 설계됐다. NHN클라우드는 과거 판교 데이터센터 'NCC1' 구축 당시 적용했던 랙당 8킬로와트(kW) 수준 고밀도 설계와 외기 냉방 운영 경험을 기반으로 전력 효율 구조를 한 단계 발전시켰다고 설명했다. 특히 최근 3년간 광주 국가 AI 데이터센터를 운영하며 확보한 운영 데이터를 실제 설계 과정에 반영했다. 대규모 GPU 환경에서 발생할 수 있는 전력 부하와 발열 변수 등을 사전에 분석해 설계 단계부터 안정성을 확보했다는 설명이다. 이번 데이터센터에는 대규모 GPU 운영 과정에서 발생하는 발열을 효율적으로 제어하기 위해 수랭식 냉각 시스템이 전면 도입됐다. 냉각수를 순환시켜 열을 낮추는 구조로 기존 공랭식 대비 에너지 사용량을 약 15~20% 절감할 수 있다. NHN클라우드는 냉각수 압력과 유량, 온도 등을 실시간 모니터링하고 이상 발생 시 자동 차단하는 시스템과 결로 방지 단열 설계도 함께 적용했다. 이번 인프라 구축에는 약 500명 전문 인력이 투입됐다. NHN클라우드는 전력·냉각·네트워크를 포함한 복합 고성능 인프라를 안정적으로 구축하며 대규모 AI 데이터센터 운영 역량을 입증했다고 강조했다. 양평데이터센터에 구축된 7656장 GPU 가운데 6120장은 과기정통부 주관 사업 등 국가 AI 프로젝트에 활용될 예정이다. NHN클라우드는 센터 가동과 함께 지난달 1일부터 일부 GPU 자원을 산업계·학계·연구소에 우선 공급하고 있다. 이를 통해 자체 AI 인프라 구축이 어려운 대학과 연구기관, 스타트업도 클라우드 기반 초고성능 연산 환경을 활용해 대규모 AI 모델 개발과 실험을 수행할 수 있게 됐다. NHN클라우드는 향후 정부 부처별 AI 프로젝트에도 GPU 자원 공급을 확대할 계획이다. NHN클라우드 관계자는 "양평데이터센터 가동으로 대규모 AI 연산 수요에 대응할 수 있는 실질적인 기반을 마련했다"며 "향후 산업별 특성에 맞춘 맞춤형 GPU 환경을 고도화해 국내 AI 서비스 확산과 생태계 성장을 주도하는 핵심 인프라 역할을 수행할 계획"이라고 밝혔다.

2026.05.13 09:50한정호 기자

NHN클라우드, 양평 리전·국방 AX '드라이브'…1분기 매출 20.2%↑

NHN클라우드가 서울 양평 리전 그래픽처리장치(GPU) 인프라 가동을 시작으로 공공·국방 시장 공략에 박차를 가한다. 동시에 이노그리드와의 합병을 추진하며 풀스택 인공지능(AI) 클라우드 경쟁력 강화을 강화하고 국내 클라우드 서비스 제공사(CSP) 시장 주도권에 확보에 나선다. NHN은 12일 진행한 2026년 1분기 실적발표 컨퍼런스콜을 통해 기술 부문이 전년 동기 대비 19.0% 증가하고 전 분기 대비 9.6% 감소한 1257억원의 매출을 기록했다고 발표했다. NHN클라우드 매출은 전년 동기 대비 20.2% 성장했으나 지난해 4분기 공공 사업 매출 집중에 따른 역기저 영향으로 전 분기 대비 감소한 것으로 나타났다. NHN클라우드는 올해 1분기 정부 'GPU 확보·구축·운용지원' 사업 밸류체인을 완성하며 AI 인프라 사업 확대 기반을 마련했다. 회사는 지난 3월 말 서울 양평 리전에 구축한 수냉식 기반 엔비디아 GPU B200을 본격 가동했으며 지난달부터 관련 매출 인식도 시작했다. 또 광주 국가 AI데이터센터에 초고사양 GPU B300 인프라를 구축하며 '2026년 국가 AI데이터센터 고도화 사업' 공급사로도 선정됐다. 정우진 NHN 대표는 "현재 폭발적인 GPU 수요에 대응해 고성능 컴퓨팅 자원을 풀가동 중"이라며 "이는 NHN클라우드가 국내 넘버원 AI CSP로서 시장 지배력을 확대하고 재무적 목표를 달성하는 결정적 요인이 될 것"이라고 말했다. NHN클라우드는 최근 AI 인프라 전문기업 베슬AI와도 GPU 공급 계약을 체결하며 200억원 이상 규모 매출을 기대하고 있다. 이를 기반으로 서비스형 GPU(GPUaaS) 사업 확대와 함께 AI 인프라 시장 내 입지를 강화한다는 방침이다. 특히 양평 리전은 올해 NHN클라우드의 실적 개선을 이끌 핵심 축으로 꼽힌다. 안현식 NHN 최고재무책임자(CFO)는 "양평 데이터센터 리전의 매출 증가분이 큰 규모가 될 것"이라며 "CSP 매출 기준으로는 대략 30% 이상 성장을 예상하고 있다"고 설명했다. 이어 "최근 GPU 수요 폭증으로 기존 예상 대비 상향 여지도 있다"고 덧붙였다. 다만 이번 1분기 GPU 사업 확대 과정에서 선제적 인프라 투자 비용도 함께 반영됐다. NHN은 1분기 감가상각비가 전 분기 대비 21.9% 증가한 327억원을 기록했다고 밝혔다. 이 가운데 NHN클라우드의 정부 AI 사업 관련 사용권자산 상각비와 유형자산 상각비가 약 73억원 반영됐다. NHN클라우드는 공공·금융 시장 경쟁력 강화에도 속도를 내고 있다. 회사는 최근 이노그리드와 자회사 NHN인재아이엔씨의 합병을 결정했다. 이노그리드 클라우드 플랫폼 기술과 NHN클라우드 운영 역량을 결합해 구축부터 운영까지 아우르는 풀스택 서비스 체계를 강화하겠다는 전략이다. 정 대표는 "이노그리드 클라우드 플랫폼 기술과 NHN클라우드 운영 역량을 통해 풀스택 클라우드 서비스 체계를 구축할 것"이라며 "엔터프라이즈는 물론 보안 요구 수준이 높은 공공 및 금융 시장 경쟁력이 한층 강화될 것으로 기대한다"고 밝혔다. 아울러 국방 AI 전환(AX) 시장 공략도 본격화한다. NHN은 국방 분야를 전략적 타깃 시장으로 설정하고 프라이빗 클라우드와 GPU 인프라 구축·운용 역량을 기반으로 사업 확대에 나설 계획이다. 회사 측에 따르면 이미 NHN두레이 협업 플랫폼은 국방부에 '국방이음'이라는 명칭으로 도입됐으며 올해 하반기에는 육·해·공군을 포함한 전군 약 30만명 규모로 확대 적용될 예정이다. 더불어 NHN클라우드는 방위사업청이 추진하고 한화시스템이 주관하는 '연합지휘통제체계 성능개량 체계개발 사업'에도 참여 중이다. 회사는 공공 시장에서 축적한 보안·운영 경험을 기반으로 국방 클라우드 시장 내 입지를 확대한다는 목표다. 정 대표는 "국방 환경에서도 보안성과 안정성을 검증받은 레퍼런스를 확보했다"며 "공공 부문에서 축적한 입지와 결합해 국방 AX 사업 확장의 기반으로 삼겠다"고 강조했다.

2026.05.12 15:21한정호 기자

GPU 국책과제 '그랜드슬램' 이노그리드, AI 인프라 풀스택 기업 도약

이노그리드가 정부 그래픽처리장치(GPU) 원천 기술 개발을 주도하며 클라우드 기업을 넘어 '인공지능(AI) 인프라 풀스택 사업자'로의 도약에 박차를 가한다. 단순 GPU 인프라 공급을 넘어 자원 공유와 클러스터 운영, 멀티 클라우드 기반 AI 반도체 통합 관리, GPU 서비스 표준화까지 AI 인프라 전 영역 기술 확보한다는 목표다. 이노그리드는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 GPU 관련 원천 기술 과제 4건을 수행한다고 12일 밝혔다. AI 인프라 핵심 기술 전 영역을 아우르는 연구개발 역량을 확보했다는 평가다. 이번 사업은 AI·클라우드 원천기술 확보를 목표로 추진되는 총 256억원 규모 연구개발(R&D) 프로젝트다. 이노그리드는 ▲GPU 자원 공유 ▲GPU 클러스터 오케스트레이션 ▲이기종 AI 반도체 기반 AI 클라우드 관리 플랫폼(CMP) ▲서비스형 GPU(GPUaaS) 표준 기술 등 GPU 인프라를 구성하는 핵심 4대 기술 스택 전반을 확보하며 이른바 'GPU 그랜드슬램'을 달성했다고 강조했다. 특히 이번 과제 수행은 이노그리드가 올해 제시한 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)' 기술 로드맵을 본격 실행하는 행보로 풀이된다. 기존 클라우드 인프라 사업 중심 구조에서 벗어나 중앙처리장치(CPU)·GPU·신경망처리장치(NPU) 등 이기종 컴퓨팅 자원을 통합 제어하는 AI 인프라 플랫폼 기업으로 사업 영역을 확장하는 전략이다. 이노그리드는 이번 과제를 통해 GPU 단위 자원 관리부터 클러스터 운영, 멀티 클라우드 기반 AI 반도체 통합 관리, GPU 서비스 표준화까지 이어지는 AI 인프라 전주기 기술 포트폴리오를 확보하게 됐다. 회사는 오는 2030년까지 누적 기준 총 100억원 규모 정부 R&D 재원도 확보하게 된다. 첫 번째 과제는 단일 노드 환경에서 GPU 자원을 분할·재구성하고 자원 간 간섭을 최소화하는 'GRIM-GPU' 기술 개발이다. 고가 GPU 활용률을 극대화하고 AI 인프라 운영 비용을 절감할 수 있는 핵심 기술로 평가된다. 두 번째는 대규모 GPU 클러스터 환경에서 자원을 자동 배치·확장·최적화하는 GPU 오케스트레이션 기술이다. 생성형 AI와 초거대언어모델(LLM) 확산으로 증가하는 AI 워크로드 수요에 대응하기 위한 기반 기술 개발에 나선다. 아울러 GPU뿐 아니라 NPU·데이터처리장치(DPU) 등 다양한 AI 반도체 자원을 멀티 클라우드 환경에서 통합 운영하기 위한 AI CMP 기술도 개발한다. 기존 CMP 기술을 AI 인프라 환경에 맞게 고도화해 이기종 AI 반도체를 단일 관점에서 제어·관리할 수 있는 체계를 구축한다는 목표다. 마지막으로 GPU 자원을 안정적인 서비스 형태로 제공하기 위한 GPUaaS 표준 기술 개발을 수행한다. 이는 향후 공공과 민간 시장에서 GPU 서비스 확산을 위한 기반 기술로 활용 범위가 확대될 전망이다. 이노그리드는 이번 과제를 통해 확보한 기술을 자사 AI 클라우드 생태계 '클라우디버스'와 연계해 AI 인프라 사업 경쟁력을 강화할 계획이다. 특히 합병을 앞둔 NHN클라우드의 GPUaaS 및 GPU 라이브 서비스와의 연계도 추진해 GPU 기반 AI 클라우드 서비스 확산 시너지를 창출한다는 방침이다. 김명진 이노그리드 대표는 "이번 GPU 원천 기술 과제 수행은 GPU 자원 레벨에서부터 클러스터 운영, 멀티 클라우드 관리, GPU 서비스 표준화까지 AI 인프라 전 영역 기술을 확보할 수 있는 중요한 계기"라며 "기술개발 과제 수행 결과가 회사의 실질적인 기술 자산으로 축적되고 현장에서 바로 활용 가능한 성과로 이어질 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.

2026.05.12 11:14한정호 기자

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