검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'GPU 컴퓨팅'통합검색 결과 입니다. (58건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

베슬AI "2030년 GPU 20만 장 확보…글로벌 톱티어 네오클라우드 도약"

베슬AI가 오는 2030년까지 그래픽처리장치(GPU) 20만 장을 확보하고 글로벌 네오클라우드 시장 공략에 나선다. 국내 인공지능(AI) 데이터센터를 거점으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 확충하고 자체 소프트웨어(SW) 기술을 결합해 AI 모델 학습부터 추론 서비스까지 사업 영역을 확대한다는 전략이다. 안재만 베슬AI 대표는 15일 드림플러스 강남에서 열린 '2026 네오클라우드 전략 발표회'에서 "전국 8개 거점 AI 데이터센터를 토대로 한국 인프라와 글로벌 AI 수요를 연결하겠다"며 "2030년까지 GPU 20만 장을 확보해 글로벌 톱티어 네오클라우드 기업으로 성장하겠다"고 밝혔다. 안 대표는 AI 컴퓨팅 수요가 빠르게 증가하는 배경으로 에이전틱 AI 확산과 피지컬 AI·멀티모달 AI 시장 성장, 각국의 소버린 AI 투자 확대를 꼽았다. 베슬AI는 이러한 시장 변화에 대응해 기존 AI 개발·운영 플랫폼 기업에서 GPU 컴퓨팅 자원을 직접 공급하는 네오클라우드 기업으로 사업을 확장 중이다. 지난 2020년 설립 이후 GPU 관리와 AI 워크로드 최적화 기술을 축적했으며 여러 데이터센터에 분산된 GPU를 통합 운영하는 방식으로 서비스 영역을 넓혔다. 안 대표는 "고객이 실제로 구매하는 것은 데이터센터나 GPU 자체가 아니라 자신이 원하는 학습과 추론을 안정적이고 효율적으로 실행할 수 있는 컴퓨팅"이라며 "GPU 간 통신과 장애 복구, 데이터 입출력, 추론 최적화 등 운영 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 역량이 중요하다"고 말했다. 2030년 GPU 20만장 확보…국내 AI 인프라 확충 베슬AI는 현재 약 7000장의 GPU를 운영 중이다. 올해 말까지 1만 장, 내년 5만 장, 2030년 최소 20만 장으로 확보 규모를 확대할 계획이다. 직접 확보하는 GPU뿐 아니라 데이터센터 및 클라우드 파트너와 협력해 공급하는 물량도 포함하는 방식이다. 회사 측은 내년 공급을 목표로 고객들이 요청한 GPU 수요가 3만 장이 넘는다고 설명했다. 다만 이는 확정 계약 물량이 아닌 잠재 고객 수요다. 국내 AI 데이터센터 인프라도 확충한다. 베슬AI는 2028년까지 전국 8개 거점을 확보하고 약 500메가와트(MW) 규모 데이터센터 인프라를 마련한다는 목표다. 수도권과 비수도권의 전력 공급 여건과 부지를 고려해 거점을 확보하고 차세대 GPU를 수용할 수 있는 환경을 구축할 방침이다. 인프라 확장에 필요한 자금 조달도 추진 중이다. 베슬AI는 4000억원 규모 글로벌 GPU 금융을 추진 중이며 미국·싱가포르·한국 등의 금융기관과 협의를 진행하고 있다. 시리즈B 투자 유치에 이어 시리즈C 투자도 추진 중이다. 올해 상반기 매출은 1300억원으로 연매출 2500억원을 전망하고 있으며 내년 7000억원과 2028년 2조원 이상의 매출을 목표로 제시했다. 국내 기업과의 협력도 확대 중이다. SK텔레콤과는 엔비디아 B200 기반 고성능 GPU 인프라 1000장 이상을 확보했으며 NHN클라우드와 GPU 공급, 삼성SDS와 AI 팩토리 관련 협력을 추진하고 있다. 또 리벨리온과 퓨리오사AI 등 국내 신경망처리장치(NPU) 기업과 협의해 2028년에는 국산 NPU 기반 AI 팩토리로 사업을 확대할 계획이다. 국내 AI 기업뿐 아니라 미국 실리콘밸리에서도 고객사를 확보하며 해외 사업을 확대하고 있다. 실리콘밸리의 AI 모델 개발 기업들이 베슬AI의 GPU 컴퓨팅 플랫폼을 활용해 모델 학습과 추론을 수행 중이며 회사 측은 해외에서 발생한 매출도 500억원을 넘어섰다고 밝혔다. GPU 운영 자동화·추론 최적화로 기술 차별화 베슬AI는 대규모 GPU 인프라의 활용 효율을 높이기 위한 핵심 기술로 '플루이드 컴퓨팅'을 내세웠다. 여러 데이터센터와 클러스터에 분산된 GPU를 단일 컴퓨팅 자원처럼 활용하고 고객의 작업 특성에 따라 적합한 GPU를 자동 배치하는 기술이다. 이를 통해 학습과 추론 수요에 맞춰 자원을 재배치하고 GPU 가동률을 높인다는 구상이다. 전지환 베슬AI 최고기술책임자(CTO)는 "수십만 장의 GPU를 하나의 데이터센터에 배치하기는 어렵다"며 "여러 곳에 흩어진 GPU를 하나의 컴퓨팅 자원처럼 활용하고 작업에 적합한 GPU를 자동으로 선택할 수 있도록 하는 것이 플루이드 컴퓨팅의 핵심"이라고 설명했다. 베슬AI는 AI 에이전트를 활용한 GPU 운영 자동화도 추진한다. GPU·네트워크·스토리지 상태를 실시간으로 관리하고 장애 발생 가능성을 사전에 감지해 작업 중단을 최소화하는 방식이다. 전체 장애의 80% 이상을 선제적으로 대응해 고객 워크로드가 중단되지 않도록 지원한다는 게 회사 측 설명이다. 추론 서비스도 새로운 성장동력으로 제시했다. 기존 GPU 자원을 직접 사용하는 방식뿐 아니라 AI 모델이 처리하는 토큰 단위로 컴퓨팅 서비스를 공급해 고객 선택지를 확대한다는 방침이다. 실제 베슬AI는 업스테이지의 거대언어모델(LLM) '솔라 프로 4'에 글로벌 추론 인프라를 제공 중이며 장문 문맥 캐싱과 추론 최적화 기술을 통해 GPU 활용 효율을 높이고 있다. 차세대 GPU 도입도 준비 중이다. 베슬AI는 엔비디아의 'DGX 베라 루빈 NVL72' 기반 클러스터를 내년 상반기에 가동한다는 목표다. 이를 국내 AI 모델 개발 기업들의 대규모 학습과 추론에 활용하고, 기존 GPU 인프라와 연계해 다양한 고객 수요에 대응할 계획이다. 안 대표는 "앞으로 AI 산업에선 GPU를 얼마나 많이 확보하느냐뿐 아니라 이를 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영하느냐가 중요해질 것"이라며 "그동안 축적한 SW 기술과 운영 경험을 바탕으로 글로벌 AI 컴퓨팅 시장에서 경쟁력을 확보하겠다"고 강조했다.

2026.10.15 12:25한정호 기자

콴델라 "양자컴퓨팅, 기존 AI 처리 장애물 넘을 새 연산 자원"

"현재 컴퓨터는 0과 1을 기반으로 한 결정론적 방식으로 동작해 왔다. 반면 2000년대 들어 주목받는 양자컴퓨터는 확률과 관측을 기반으로 세상을 이해하는 전혀 다른 구조의 컴퓨터다." 8일 오후 서울 코엑스 'AI 페스타 26' 행사장 내 'AIR 쇼케이스' 무대에서 김유석 콴델라코리아 대표가 이렇게 강조했다. 'AI 페스타 26'은 과학기술정보통신부가 주관하는 '인공지능주간(AI WEEK)'의 일환으로 6일부터 8일까지 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 B2B AI 전시회다. 'AIR 쇼케이스'는 AI가 현실세계에 적용되는 데 필요한 도전과제와 한계를 조명하기 위해 마련됐다. 이날 김유석 대표는 "양자처리장치(QPU)를 기반으로 한 양자 컴퓨터가 기존 컴퓨터를 대체한다거나, 혹은 현행 암호체계를 모두 무너뜨릴 것이라는 인식도 있다. 그러나 실제로는 두 컴퓨터가 협동하는 방향으로 나아갈 것"이라고 설명했다. "QPU, CPU·GPU 대체 아닌 협력하는 연산 자원" 김 대표는 "CPU는 다양한 작업을 순차 처리하는 데 적합하며, GPU는 많은 데이터를 한 번에 처리할 때 강점을 드러낸다. 양자처리장치(QPU)의 처리 속도는 CPU나 GPU 대비 느릴 수 있지만 특정 영역에서는 엄청난 성능을 발휘한다"고 밝혔다. 이어 "양자컴퓨터 역시 기존 컴퓨팅 환경을 완전히 대체하기보다 AI 알고리즘을 GPU에서 먼저 시뮬레이션하고 유용하다고 판단되면 이를 QPU에서 수 초에서 수 분에 이르는 짧은 시간동안 처리하는 형태로 활용될 가능성이 크다"고 내다봤다. 김 대표는 이를 "기존 솔루션이나 알고리듬에 양자 층을 하나 더 씌우는 것"이라며 "콴델라는 이미지 처리와 분류, 머신러닝 등에 적용할 수 있는 다양한 양자 알고리듬을 실증하고 있으며 연말까지 약 100개의 알고리즘을 공개할 계획"이라고 밝혔다. 이미지 분석·악성코드 탐지에 양자컴퓨팅 적용 이날 세션에서는 산업 현장에서의 적용 사례도 소개했다. BMW와 에어버스가 참여한 연구에서는 낮에 촬영한 이미지를 야간 이미지로 변환하는 과정에서 양자 레이어를 적용했다. 김유석 대표는 "야간에는 자동차와 가로등, 건물 등 다양한 광원이 이미지에 간섭을 일으키면서 연산이 복잡해지는데, 기존 방식에서 나타난 이미지 속 허상 현상을 양자 연산을 통해 줄이는 결과를 확인할 수 있었다"고 말했다. 프랑스 오랑주텔레콤은 네트워크 상 악성코드를 탐지하는 과정에 양자컴퓨팅을 적용했다. 네트워크 트래픽을 이미지 형태로 변환한 뒤 양자 레이어를 적용한 결과 악성코드뿐 아니라 해당 악성코드의 아종까지 식별하는 결과를 얻었다. 김유석 대표는 "신약과 신소재 개발 등 분자 단위 연산과 시뮬레이션은 슈퍼컴퓨터와 GPU 자원을 총동원해도 처리하기 까다로운 작업이다. 양자컴퓨팅은 기존에 정복하지 못했던 분야에서 두드러지는 활약을 보일 것"이라고 강조했다. "양자컴퓨팅, 보안 분야에 위협이자 기회" 양자컴퓨터의 작동 방식이 기존 암호화 표준이나 보안 체계를 쉽게 무력화할 것이라는 우려도 있다. 그러나 김유석 대표는 "양자컴퓨터는 보안 분야에 위협인 동시에 방어 기술이 될 수 있다"고 반론했다. 소인수분해에 기반한 기존 암호 알고리즘은 양자컴퓨터에 의해 위협받을 수 있지만, 반대로 양자난수 등을 활용해 보안을 강화하는 연구도 진행되고 있다는 것이다. 김 대표는 "콴델라는 광자를 큐비트로 활용하는 랙 단위 양자컴퓨터를 개발중이며 이를 GPU와 결합해 산업 현장에 적용하기 위해 다양한 시도중"이라고 말했다. 이어 "양자컴퓨팅의 미래는 세상을 한 번에 완전히 바꾸는 것보다 기업이 이미 가지고 있는 솔루션과 알고리듬을 한 단계 진화시키는 형태로 먼저 나타날 것"이라고 내다봤다.

2026.10.08 16:01권봉석 기자

엠키스코어, AI·HPC 통합 모니터링 플랫폼 'M-OWL' 시연

AI·고성능컴퓨팅(HPC) 인프라와 데이터센터 전문기업 엠키스코어가 AI 인프라 운영의 복잡성을 낮추는 통합 모니터링 플랫폼 'M-OWL'을 'AI 페스타 26'에서 선보였다. 'AI 페스타 26'은 과학기술정보통신부가 주관하는 '인공지능주간(AI WEEK)'의 일환으로 6일부터 8일까지 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 B2B AI 전시회다. 6일 오후 행사장 내 전시부스에서 만난 엠키스코어 관계자는 "AI·HPC 운영에서는 GPU부터 쿠버네티스, 스케줄러, 스토리지, 인피니밴드까지 다양한 요소를 모니터링해야 한다"며 "이를 개별적으로 확인하는 데는 한계가 있다"고 설명했다. 이어 "M-OWL은 GPU와 쿠버네티스, 스케줄러, 스토리지, 인피니밴드 네트워크, 냉각 설비를 하나의 화면에서 관리할 수 있는 운영 환경이 필요하다는 문제 의식에서 개발됐다"고 덧붙였다. M-OWL은 엠키스코어가 대규모 AI·HPC 클러스터 구축·운영 경험과 고객 요구사항을 바탕으로 2년간 자체 개발한 솔루션이다. AI·HPC 및 수랭 데이터센터에 최적화된 대시보드와 리포트 기능을 제공한다. 엠키스코어 관계자는 "작업별 CPU/GPU 등 연산자원 활용도와 실행 노드 확인, 전체 자원 요약을 제공한다. 쿠버네티스 환경에서는 워커 노드의 리소스와 버전, 파드(Pod)와 컨테이너, 디플로이먼트 정보를 확인할 수 있도록 했다"고 설명했다. GPU 성능을 극대화하기 위해 주로 쓰이는 AMD 서버용 에픽 프로세서 기반 인피니밴드 네트워크의 연결 구조와 장애 추적도 M-OWL의 주요 기능 중 하나다. 엠키스코어 관계자는 "구축 후 시간이 지나면 어떤 장비가 어떤 스위치에 연결돼 있는지 쉽게 파악하기 어렵다. GPU와 스위치, 워크로드 간 연결 관계를 시각화해 장애가 발생한 장비와 영향을 받을 수 있는 노드를 파악할 수 있도록 했다"고 말했다. 엠키스코어는 GPU 서버의 고집적·고발열 환경에 대응하기 위한 수랭식 시스템 '아쿠아엣지(AQUAEdge)'도 공급하고 있다. M-OWL은 냉수 공급·환수 온도와 냉각수 분배장치(CDU) 상태, GPU 서버 온도도 대시보드에 표시한다. 엠키스코어 관계자는 "HPC 클러스터와 데이터센터를 운영한 노하우를 살려 실무자들이 반드시 참조해야 하는 데이터를 대시보드에 집약했다"며 "GPU·서버·스토리지·네트워크·냉각 설비를 통합 관리해 인프라 운영의 복잡성을 덜어주는 것이 가장 큰 의의"라고 강조했다.

2026.10.07 09:14권봉석 기자

에스넷시스템, 델과 AI 인프라 사업 키운다…포트폴리오 강화

에스넷시스템이 델 테크놀로지스의 그래픽처리장치(GPU) 서버와 소프트웨어 정의 스토리지를 앞세워 인공지능(AI) 인프라 사업 확대에 나선다. 에스넷시스템은 고성능 GPU 서버와 '델 파워플렉스(PowerFlex)'를 중심으로 컴퓨팅·스토리지 사업을 확대한다고 6일 밝혔다. 회사 측에 따르면 올해 상반기 별도 기준 매출이 전년 동기 대비 약 2배 증가한 가운데, 델 관련 사업의 성장세가 실적 확대를 견인했다. 생성형 AI가 실제 업무와 서비스에 적용되면서 최근 기업 인프라 수요도 변화하고 있다. AI 활용에는 GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원뿐 아니라 데이터베이스(DB), 가상화·컨테이너, 기존 업무 애플리케이션 등 다양한 워크로드를 안정적으로 운영하고 수요에 따라 자원을 확장할 수 있는 인프라가 필요한 상황이다. 에스넷시스템은 이에 맞춰 델 서버와 스토리지를 아우르는 인프라 사업을 강화 중이다. 고성능 GPU 서버를 통해 AI 컴퓨팅 사업 기반을 넓히고 스토리지 영역에선 파워플렉스를 중심으로 소프트웨어 정의 인프라(SDI) 사업을 확대한다. 파워플렉스는 소프트웨어 기반으로 스토리지 자원을 구성하고 컴퓨팅과 스토리지를 독립적으로 확장할 수 있는 솔루션이다. DB와 가상화, 컨테이너 등 다양한 엔터프라이즈 워크로드를 지원해 기존 IT 환경을 유지하면서 필요한 인프라를 유연하게 확장하도록 지원한다, 에스넷시스템은 주요 엔터프라이즈 고객의 파워플렉스 증설과 인프라 고도화 수요가 이어지면서 관련 사업도 성장세를 보이고 있다고 설명했다. 회사는 초기 델 브이엑스레일(VxRail) 사업부터 쌓은 가상화 인프라 경험과 파워플렉스 전문인력을 기반으로 사업 범위를 넓히고 있다. 고객의 기존 인프라와 워크로드 분석부터 기술검증(PoC)·벤치마크테스트(BMT), 아키텍처 설계·구축, 운영과 기술지원까지 전 과정을 지원한다. 에스넷시스템 관계자는 "단순 제품 공급을 넘어 고객 환경에 최적화된 컴퓨팅·스토리지 인프라를 설계하고 구축하는 것이 우리 경쟁력"이라며 "GPU 서버와 파워플렉스를 중심으로 델 사업 확대에 속도를 내겠다"고 밝혔다.

2026.10.06 16:05한정호 기자

"정부 지원 GPU 70%, 가동률 50% 미만…AI 자원 관리 공백"

정부 고성능컴퓨팅 지원사업을 통해 배정된 그래픽처리장치(GPU) 상당수가 가동률 50% 미만에 머문 것으로 나타났다. 인공지능(AI) 컴퓨팅 자원 확보 경쟁이 이어지는 가운데 배정한 GPU의 실제 활용 현황과 저가동 원인을 살펴보고 국산 신경망처리장치(NPU)와의 연계 가능성도 점검해야 한다는 지적이 나온다. 1일 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 김우영 의원은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)으로부터 제출받은 관련 자료를 공개하며 국정감사에서 이를 살펴보겠다고 밝혔다. 임차 GPU 70% 이상 가동률 50% 미만…활용 관리 점검 필요 자료에 따르면 2025년 고성능컴퓨팅 지원사업에서 배정된 GPU 620장 가운데 443장(71.5%)의 가동률이 50% 미만이었다. 가동률 50~80%는 141장, 80% 이상은 36장이었다. 2026년에도 비슷한 흐름이 이어졌다. 배정된 GPU 478장 가운데 350장(73.2%)이 가동률 50% 미만이었고, 84장은 50~80%, 44장은 80% 이상으로 집계됐다. 고성능컴퓨팅 지원사업은 민간 클라우드 서비스 제공업체(CSP)가 보유한 GPU를 정부가 임차해 산업계 등에 지원하는 사업이다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 등 정부 사업과 산학연에 배분하는 정부 확보 GPU와는 별도 체계로 운영된다. 정부는 AI 인프라 확충을 위해 관련 예산도 늘리고 있다. 과기정통부의 2027년도 예산안에서 GPU 확충 등을 포함한 'AI 컴퓨팅 자원 활용 기반 강화' 예산은 올해 2조841억원에서 3조8500억원으로 증액 편성됐다. 해당 예산에는 고성능컴퓨팅 지원사업과 같은 GPU 임차 비용도 포함된다. 김 의원은 GPU를 확보하는 데 그치지 않고 배정한 자원이 실제로 얼마나 활용되는지도 관리해야 한다고 지적했다. 저가동 GPU의 구체적 사유와 회수·재배정 실적, 실제 이용목적을 국정감사에서 확인하겠다는 계획이다. 과기정통부 "원인 확인 중…가동률 변동성 커 단순 판단 어려워" 과기정통부 측은 관련 세부 사항을 확인·정리하고 있어 저가동의 구체적인 원인이나 입장을 밝히기 어렵다고 설명했다. GPU 가동률은 이용자의 사용 환경과 상황에 따라 변동성이 커 단순 수치만으로 판단하기 어렵다는 취지다. 가동률 산정 기준에 대해서는 구체적인 답변을 내놓지 않았다. 과기정통부 관계자는 정부가 직접 확보한 GPU는 기본적으로 모두 이용자에게 배분해 사용 중이며, 사실상 남는 물량은 없다고 밝혔다. 연구 특성에 따라 GPU가 필요한 시점이 달라 배정된 자원이 일시적으로 가동되지 않을 수 있지만, 이는 배정되지 않은 유휴 GPU가 남아 있는 것과는 구분해야 한다고 설명했다. 국산 NPU 지원사업의 활용 단계도 함께 살펴볼 대목이다. NPU 사업은 GPU 사업과 별도로 공모·운영되며, 모델 선정·분석·변환·최적화·추론서비스의 5단계로 진행 상황을 관리한다. 2025년 배정된 NPU 201장 가운데 추론서비스 단계로 집계된 물량은 26장(약 13%)이었다. 모델 변환 단계는 89장으로 가장 많았고, 모델 최적화 단계는 37장이었다. 2026년 배정분 105장은 모델 선정 23장, 모델 분석 69장, 모델 변환 13장으로 집계됐으며, 최적화·추론서비스 단계 실적은 표시되지 않았다. 다만 단계별 수치만으로 NPU 활용이 더딘 원인이나 기술적 장애 요인을 단정하기는 어렵다. 과기정통부와 NIPA는 GPU와 NPU를 각각 공모해 사용자 수요를 지원하고 있어 GPU 수요의 NPU 전환 사례나 물량은 별도로 관리하지 않는다고 의원실에 답했다. 이에 따라 GPU의 실제 이용 목적과 NPU로 대체할 수 있는 업무가 무엇인지, 모델 변환 이후 서비스 적용까지 어떤 지원이 필요한지는 국정감사에서 확인이 필요한 부분이다. 저가동 원인으로는 연구 일정에 따른 일시적인 미사용, 과제 규모와 배정 물량의 차이, 가동률 산정 방식 등이 있을 수 있다. GPU 운용에 필요한 인력이나 기술 지원이 충분한지도 살펴볼 필요가 있지만 현재 공개된 자료만으로 이를 저가동의 원인으로 단정할 수는 없다. 부처 관리만의 문제 아냐…산학연 GPU 운용 역량도 과제 다만 저가동 문제를 부처 관리 체계만으로 설명하기는 어렵다는 시각도 있다. 배정받은 GPU를 효율적으로 돌리려면 분산 학습 설계, 작업 스케줄링, 모델 최적화 등을 맡을 전문 인력과 기술력이 필요하다. 하지만 중소기업과 스타트업, 대학 연구실 등 국내 산학연 현장에서는 이런 역량을 자체적으로 갖추기 쉽지 않다는 것이다. GPU 확보 못지않게 이를 운용할 인력이 부족하다는 지적은 꾸준히 제기돼 왔다. 엔비디아가 2030년까지 한국에 GPU 26만장을 우선 공급하겠다고 밝혔을 때도 이를 국내 AI 기술력과 산업 발전으로 잇기까지는 인재 확보와 전력 수급 등 선결과제가 적지 않다는 지적이 나왔다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)의 2023 인공지능산업 실태조사에서는 AI 관련 사업을 하는 국내 기업 2354곳 가운데 81.9%가 인력 부족에 동의했고, 사업 애로사항 중 'AI 인력 부족'이 5점 척도 4.25점으로 가장 높았다. 'AI 인프라·컴퓨팅 부족'은 3.62점으로 이보다 낮았다. 국정감사에서는 저가동 사유와 이용기관의 운영 여건, 회수·재배정 실적 등을 확인해 자원 재배분과 운용 지원 가운데 어떤 조치가 필요한지 살펴 볼 전망이다. 김우영 의원은 "AI 경쟁력을 위해서 GPU를 충분히 확보하는 것은 중요하지만, 확보한 자원이 실제 얼마나 활용되고 있는지까지도 관리해야 한다"며 "특히 추론 등 국산 NPU로 대체하거나 보완할 수 있는 영역은 GPU와 NPU를 따로 떼어 운영하기보다 성능·비용·전력효율에 따라 적재적소에 배분할 수 있는 체계를 검토할 필요가 있다"고 말했다. 이어 "국정감사에서 가동률이 낮은 GPU의 구체적 사유와 회수·재배정 실적, 실제 이용목적을 추가로 확인해 AI 컴퓨팅 자원이 필요한 곳에 보다 효율적으로 배분될 방안을 살펴보겠다"고 밝혔다.

2026.10.01 10:29남혁우 기자

콴델라 "한국, 아시아 양자컴퓨팅 허브로"… K-반도체 손잡고 생태계 구축

프랑스 광양자컴퓨팅 기업 콴델라가 한국을 양자컴퓨팅 분야의 아시아 지역 협력 거점으로 발전시키겠다는 전략을 밝혔다. 국내 반도체·광자·첨단 제조 역량을 자사의 광자 기반 양자컴퓨팅 기술과 결합해 하드웨어 제조부터 시스템 통합과 산업 적용까지 이어지는 협력 생태계를 구축한다는 계획이다. 니콜로 소마스키 콴델라 최고경영자(CEO)는 28일 서울 종로구 센트로폴리스에서 기자간담회를 열고 향후 2년간 국내 전략 파트너를 발굴해 공동개발을 추진한다고 밝혔다. 협력 분야는 ▲광양자 하드웨어 제조 ▲극저온 제어 및 시스템 통합 ▲AI, 그래픽처리장치(GPU), 고성능컴퓨팅(HPC) 기반 양자 시스템 운영 등 3개 부문이다. 양자칩 제조 분야에서는 집적광자회로(PIC), 전자집적회로(EIC), 단일광자원, 초전도 나노와이어 검출기의 이종 집적 기술을 중심으로 협력한다. 국내 반도체 산업의 첨단 패키징, 웨이퍼 수준 테스트, 정밀 광정렬 역량을 활용해 양산에 적합한 광자 모듈을 개발하고 공동 제조 로드맵을 마련할 예정이다. 콴델라는 국내 기업과 연구기관이 참여하는 양자 제조 컨소시엄 구성도 추진한다. 콴델라는 기술·시스템 로드맵과 유럽 내 양자처리장치(QPU) 운영 경험을 공유하고 국내 파트너는 반도체·광자·첨단 제조·시스템 통합 역량을 맡는 구조다. 기존 지식재산권(IP)은 각 기관이 보유하고, 공동개발 과정에서 새롭게 창출되는 IP는 역할과 기여도에 따라 공유한다는 원칙을 제시했다. 오류정정 양자컴퓨팅(FTQC) 구현을 위한 중장기 로드맵도 공개했다. 콴델라는 물리 큐비트 수를 단순히 늘리는 것보다 연산 오류를 감지하고 보정하는 논리 큐비트 구현에 초점을 맞추고 있다. 광자 기반 QPU에 반도체 스핀 기술과 오류정정 기능을 결합한 뒤, 광 네트워킹을 활용해 시스템을 모듈형으로 확장한다는 구상이다. 이를 위해 현재 6개 물리 큐비트 기반의 아셀라(Ascella)에서 12큐비트 벨레노스(Belenos), 24큐비트 카노푸스(Canopus)로 시스템을 확대하고 있다. 장기적으로는 100개 이상의 물리 큐비트와 논리 큐비트 기반의 디아뎀·안드로메다(Diadem/Andromeda) 단계로 발전시킬 계획이다. AI, GPU, HPC 연계도 주요 협력 과제다. 콴델라는 오류정정 디코딩, GPU 가속, HPC·클라우드 통합 기술을 국내 파트너와 공동 개발하고 QPU-HPC 통합 개념검증(PoC)을 추진할 예정이다. 2025년 프랑스 TGCC에 광자 QPU 루시(Lucy)를 배치하고 졸리오퀴리 슈퍼컴퓨터와 연계한 경험도 국내 협력에 활용한다. 콴델라는 광양자컴퓨팅 하드웨어와 클라우드 서비스, 프로그래밍 프레임워크를 함께 개발하는 풀스택 기업이다. 탈레스, BMW, 에어버스 등과 양자 알고리즘 및 생성형 AI 관련 프로젝트도 진행하고 있다. 니콜로 소마스키 콴델라 CEO는 "광양자컴퓨터의 성능 확장은 결국 반도체 수준의 정밀 제조와 검사 역량에 달려 있다"며 "앞으로 2년간 국내 파트너를 발굴해 광자 모듈의 양산 적합성을 검토하고, 한국 기업 및 연구기관과 실질적인 협력 사례를 만들어 장기적으로 한국을 아시아 지역 협력의 주요 거점으로 발전시키겠다"고 말했다.

2026.09.28 14:10남혁우 기자

[인터뷰] 델 "韓도 베라 루빈 벌써 찾는다…엔드투엔드 지원 앞장설 것"

"인공지능(AI) 서버를 구매하는 국내 고객은 매 분기 늘고 있습니다. 이제는 대기업과 클라우드서비스제공사(CSP)를 넘어 소규모라도 자체 AI 인프라를 확보하려는 기업들이 계속 증가하는 추세입니다. 엔비디아의 차세대 베라 루빈 기반 제품도 정식 출시 전부터 국내 주요 고객들이 상담과 발주를 준비하고 있습니다." 양원석 한국 델 테크놀로지스 전무는 28일 서울 강남구 본사에서 지디넷코리아와 만나 국내 AI 인프라 시장 동향에 대해 이같이 밝혔다. 그는 기업의 AI 활용이 개념검증(PoC)을 넘어 실제 업무와 운영 단계로 진입하면서 그래픽처리장치(GPU)뿐 아니라 서버·스토리지·네트워크·냉각을 함께 고려하는 인프라 투자가 본격화되고 있다고 진단했다. 韓 AI 서버 고객 매분기 증가…베라 루빈도 출시 전부터 찾는다 국내 AI 인프라 수요는 지속 증가하고 있다. 초기에는 대규모 투자가 가능한 기업을 중심으로 시장이 형성됐지만 최근에는 도입 규모가 작은 스타트업까지 자체 AI 서버 구매에 나서는 분위기다. 양 전무는 "AI 서버를 구매하는 고객 수는 매 분기 늘어나는 추세"라며 "정부의 GPU 투자와 국가 AI 컴퓨팅 인프라 구축도 국내 시장에서 큰 수요처가 되고 있다"고 말했다. 네오클라우드 시장의 성장도 새로운 사업 기회로 꼽았다. 코어위브를 비롯해 대규모 GPU 인프라를 기반으로 컴퓨팅 서비스를 제공하는 사업자가 글로벌 시장에서 빠르게 성장한 데 이어, 국내에서도 대규모 AI 팩토리와 GPU 서비스 구축을 추진하는 기업이 등장하고 있어서다. 델은 해외 네오클라우드 사업자의 국내 진출 가능성도 주시하고 있다. 특히 시장 관심은 엔비디아 블랙웰에서 차세대 베라 루빈 아키텍처로 빠르게 이동 중이다. 양 전무는 "호퍼 세대에서 블랙웰로 넘어갈 때보다 훨씬 빠른 속도로 다음 아키텍처로 전환되고 있다"며 "베라 루빈 기반 제품이 아직 정식 출시되지 않았지만 글로벌뿐 아니라 한국에서도 주요 고객들이 이미 델과 상담하고 발주를 준비 중"이라고 밝혔다. 이에 맞춰 델은 베라 루빈 NVL4 아키텍처를 탑재한 파워엣지(PowerEdge) XE8812를 공개하는 등 차세대 제품군을 확대하고 있다. AI 서버 주문 609억 달러…에이전틱 AI에 CPU도 다시 부상 AI 인프라 수요 증가는 델의 글로벌 실적 성장으로 이어지고 있다. 델은 2027 회계연도 2분기 AI 서버 신규 주문이 609억 달러, AI 특화 서버 매출은 164억 달러를 기록했다. 7월 말 기준 AI 서버 수주잔고는 950억 달러에 달했다. 같은 기간 전통 서버·네트워킹 매출도 전년 동기 대비 122% 증가했다. 국내에서도 델의 서버 사업은 성장세를 이어가고 있다. IDC가 집계한 올해 2분기 국내 시장에서 델은 메인스트림 서버 판매대수와 매출 모두 1위를 기록했다. 매출 기준으로는 19분기 연속 1위다. 메인스트림 서버 가운데 GPU 서버와 코어 서버 부문에서도 1위를 기록했다. 양 전무는 앞으로 AI 인프라에서 GPU만큼 중앙처리장치(CPU)의 역할도 다시 커질 것으로 내다봤다. 에이전틱 AI 확산과 모델 경량화로 모든 AI 작업을 대규모 GPU에서 처리할 필요가 없어지면서 워크로드 특성에 맞춰 CPU와 GPU를 적절히 배치하는 구조가 중요해진다는 전망이다. 그는 "GPU의 토큰 처리 성능이 월등한 것은 맞지만 이제 거대한 AI 모델만 필요한 시대는 지나가고 있다"며 "작은 모델로 효율적으로 서비스를 제공할 수 있는 영역이 생기면서 시장이 세분화되고 있다"고 말했다. 이어 "델의 차세대 파워엣지 서버 라인업에도 엔비디아 베라 CPU를 기반으로 한 ARM 서버가 포함될 예정"이라고 덧붙였다. 이 과정에서 양 전무가 강조한 개념은 '토큰 라우팅'과 '토크노믹스'다. 단순한 작업은 상대적으로 작은 모델과 저비용 인프라에서 처리하고 복잡한 추론은 대형 모델과 GPU로 보내는 식으로 AI 연산을 배분해야 비용과 전력 소비를 줄일 수 있다는 것이다. 델은 퍼블릭 클라우드에만 의존하기보다 온프레미스와 클라우드를 함께 사용하는 하이브리드 AI 환경의 중요성이 커질 것으로 보고 있다. GPU 넘어 랙 전체가 하나의 시스템…수랭·랙스케일 공략 AI 서버의 성능과 전력밀도가 높아지면서 데이터센터 구축 방식도 바뀌고 있다. 개별 서버를 설치하는 방식에서 벗어나 컴퓨팅·스토리지·네트워크·전력·냉각을 랙 단위에서 통합하는 '랙스케일' 구조가 확산되는 모습이다. 국내에서도 직접수랭(DLC)을 비롯한 수랭식 AI 인프라 적용 사례가 늘고 있다는 설명이다. 델은 이에 대응해 '파워랙(PowerRack)'과 '파워쿨(PowerCool)'을 중심으로 AI 인프라 포트폴리오를 확대해왔다. 랙 내부에는 통합 랙 컨트롤러(IRC)를 적용해 시스템 상태를 관리하고 수랭 환경에서 누수가 발생하면 이를 감지해 대응할 수 있도록 했다. 파워랙은 컴퓨팅·네트워킹·스토리지와 전력·냉각을 하나의 시스템으로 통합하는 구조다. 델은 공장에서 사전 통합·검증한 랙을 현장에 공급해 6시간여 만에 실제 워크로드를 가동할 수 있다고 밝혔다. 델은 이미 코어위브 등 글로벌 네오클라우드 기업에 랙스케일 인프라를 공급하는 중이다. 미국 에너지부 산하 국립에너지연구과학컴퓨팅센터(NERSC)의 차세대 슈퍼컴퓨터 다우드나에도 베라 루빈 NVL4와 퀀텀-X800 인피니밴드 네트워킹 기반 파워엣지 XE8812를 공급할 예정이다. 델의 주요 국내 고객으로는 삼성전자와 네이버클라우드 등이 있다. 양 전무는 향후 국내 AI 인프라 시장에서 단순 서버 공급보다 설계부터 구축·운영까지 아우르는 역량이 중요해질 것으로 전망했다. 고밀도 GPU 시스템이 늘수록 서버만 설치해서는 해결하기 어려운 전력과 냉각, 네트워크 문제가 동시에 발생하기 때문이다. 델은 서버·스토리지·네트워크·데이터 관리·서비스·컨설팅까지 아우르는 엔드투엔드 포트폴리오를 앞세워 국내 시장을 공략한다는 계획이다. 양 전무는 "한국에서도 앞으로 2~3년 동안 AI 데이터센터 투자가 크게 확대되면서 시장 기회가 계속 커질 것으로 보고 있다"며 "AI 서버 한 제품만 공급하는 것이 아니라 고객이 필요로 하는 컴퓨팅·스토리지·네트워크·냉각까지 전체 인프라를 안정적으로 구축할 수 있는 역량을 바탕으로 지속 지원할 것"이라고 강조했다.

2026.09.28 11:00한정호 기자

이노그리드, AI 데이터센터 기술 기업 도약…인프라 통합 제어 승부수

이노그리드가 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU)·중앙처리장치(CPU) 등 이기종 자원부터 클라우드와 인공지능(AI) 플랫폼까지 단일 운영체계로 관리하는 기술을 앞세워 AI 데이터센터 기술 기업 도약에 박차를 가한다. 이노그리드는 오는 9일부터 11일까지 부산 벡스코에서 열리는 '2026 K-ICT 위크 인 부산'에 참가해 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)'을 중심으로 AI 인프라 기술 전략을 선보인다고 8일 밝혔다. 핵심은 GPU·NPU·CPU 등 다양한 xPU 자원부터 클라우드와 AI 워크로드까지 하나의 '컨트롤 플레인'으로 연결·제어하는 기술이다. 인프라와 플랫폼, AI 운영 도구가 각각 분리된 기존 구조에서 벗어나 자원 배치와 운영 정책, 워크로드 실행 환경을 일관된 체계에서 관리하는 방식이다. 이를 통해 AI 인프라의 자원 활용률을 높이는 동시에 복잡해지는 멀티·하이브리드 클라우드 환경의 운영 효율성을 개선한다는 구상이다. 특히 이노그리드는 자체 xPU 기반 AI 인프라 기술과 NHN클라우드의 대규모 리전형 인프라 구축 기술을 결합하는 기술 통합을 준비 중이다. 개별 GPU·NPU 등 컴퓨팅 자원을 제어하는 수준을 넘어 대규모 리전 단위의 AI 인프라 구축과 운영까지 지원할 수 있는 기술 체계를 확보한다는 목표다. 향후에는 xPU 자원 관리와 AI 플랫폼 기술, 대규모 클라우드 인프라 구축·운영 역량을 연계한다. AI 워크로드에 최적화된 컴퓨팅 인프라를 안정적으로 제공하고 AI 데이터센터 구축·운영 전반을 지원할 수 있도록 관련 기술을 고도화할 계획이다. 기존 가상화 환경의 현대화도 이같은 기술 로드맵과 연계한다. VM웨어 환경 전환을 검토하는 고객에게 기존 가상머신(VM) 워크로드의 안정적인 이전과 업무 연속성을 고려한 마이그레이션 방안을 제공한다. 전환된 인프라가 향후 멀티·하이브리드 클라우드와 AI 워크로드까지 확장될 수 있도록 지원해 기존 가상화 인프라의 현대화와 AI 인프라 전환을 함께 추진한다는 방침이다. 이노그리드는 GPU·NPU·CPU뿐 아니라 양자처리장치(QPU)까지 다양한 xPU 인프라를 AI 개발·학습·배포·운영 환경과 연결하는 기술 전략을 추진하고 있다. 서비스형 인프라(IaaS), 서비스형 플랫폼(PaaS), 클라우드관리플랫폼(CMP), 데브옵스(DevOps) 등 기존 클라우드 기술을 기반으로 AI 인프라와 서비스형 GPU(GPUaaS), AI CMP, AI PaaS 등으로 사업 영역도 확대하고 있다. 김명진 이노그리드 대표는 “AI 인프라 경쟁력은 단순히 GPU를 확보하는 데서 끝나는 것이 아니라 다양한 컴퓨팅 자원과 플랫폼, AI 서비스를 얼마나 효율적으로 연결하고 제어하느냐에 달려 있다"며 "프롬 xPU 투 AI 플랫폼 방향 아래 자체 xPU 기술과 대규모 리전형 인프라 구축 역량을 결합해 AI 인프라의 전체 라이프사이클을 제어할 수 있는 기술 체계를 만들어가겠다"고 밝혔다. 이어 "AI 서비스에 필요한 컴퓨팅 환경을 안정적으로 제공하는 AI 데이터센터 기술 기업으로 역할을 확대해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.09.08 13:36한정호 기자

정부, 독자 AI에 5조6천억원 쏟는다…GPU 1만장 확충해 '프론티어' 도전

정부가 독자 인공지능(AI) 모델과 차세대 AI 기술 확보에 내년 약 5조 6000억원에 달하는 예산을 투입한다. 지난해부터 속도를 높여온 그래픽처리장치(GPU) 확충과 독자 AI 파운데이션 모델 개발을 발판으로 내년에는 첨단 GPU 1만 장과 대규모 학습 데이터를 추가 투입해 글로벌 최상위급 프론티어 AI 모델 개발에 도전한다는 목표다. 과학기술정보통신부는 2027년도 예산안 중 '최상위 AI모델·기술 확보' 분야에 5조 5937억원을 편성했다고 1일 발표했다. 올해 2조 6146억원보다 2조 9791억원 늘어난 규모로 1년 만에 두 배 이상으로 확대됐다. 가장 큰 비중을 차지하는 부문은 AI 컴퓨팅 인프라 확충이다. 정부는 독자 AI 모델 개발 등에 활용할 대규모 GPU 1만 장을 추가 확보하기 위해 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화' 사업 내 GPU 확충 예산을 올해 2조 841억원에서 내년 3조 8500억원으로 늘릴 예정이다. 모델 성능을 좌우하는 데이터 투자도 크게 확대한다. 프론티어급 AI 개발을 위한 데이터 경쟁력 강화 지원 예산은 올해 300억원에서 내년 8000억원으로 약 27배 늘어난다. 글로벌 수준의 생성형 AI 연구를 이끌 인재를 확보하기 위한 '생성AI 프론티어 인재' 사업에도 신규로 250억원을 투입한다. GPU·데이터·인재를 묶어 독자 AI 모델 경쟁력을 끌어올리는 전략으로 풀이된다. 정부는 지난해부터 대규모 AI 컴퓨팅 인프라 확충 속도를 높여왔다. 지난해 약 1조 4600억원을 투입한 GPU 확보 사업을 통해 네이버클라우드와 NHN클라우드, 카카오가 총 1만 3136장의 고성능 GPU를 구축했다. 사업자 자체 활용분과 정부 활용분 GPU를 통해 국가 AI 프로젝트와 산학연을 지원하고 있다. 특히 올해 사업에선 2조 805억원을 투입해 엔비디아 차세대 AI 플랫폼 '베라루빈'을 포함한 최신 GPU 9704장 확보에 나섰다. 수행 사업자로는 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹을 선정했고 B300 서비스를 우선 개시한 후 내년 상반기부터 베라루빈 기반 컴퓨팅 자원을 공급할 예정이다. 확충한 GPU는 독자 AI 모델 개발에 투입되고 있다. 정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 프로젝트에선 최근 2차 단계 평가를 거쳐 업스테이지·SK텔레콤·LG AI연구원 등 3개 팀이 다음 단계에 진출했다. 정부는 이들 팀에 엔비디아 B200 GPU를 각각 1000장씩 총 3000장을 지원해 모델 고도화를 뒷받침할 계획이다. 독파모 사업은 해외 AI 모델 의존도를 낮추고 국내에서 독자적으로 개발·고도화할 수 있는 AI 모델을 확보하기 위해 지난해 시작됐다. 정부는 국내 모델 성능이 아직 중국의 주요 개방형 AI 모델에 다소 못 미치는 것으로 보고 올 하반기 추가 학습과 고도화를 통해 격차를 좁힌 뒤 내년에는 글로벌 최상위 프론티어 모델 개발 단계로 올라선다는 목표다. 내년 예산은 모델 개발뿐 아니라 현재 AI 기술의 한계를 넘어설 차세대 기술에도 투입된다. 경량·저전력 AI 기술 개발 예산을 90억원에서 120억원으로 늘리고 자율행동체 온디바이스 핵심기술 개발에는 100억원을 투입한다. 시계열 파운데이션 모델 개발 사업도 신규 추진하며 AI 안전 기술 개발에는 올해 79억원보다 약 두 배 많은 152억원을 배정했다. AI를 활용한 사이버보안 기술 투자도 확대한다. 사이버보안 AI 학습 기반 구축에 500억원을 신규 투입하고 AI가 해킹을 탐지·방어하는 'AI 사이버 쉴드 돔' 기술 개발에 550억원, 중소기업 AI 위협 대응 서비스 지원에 새롭게 700억원을 편성했다. 최상위 AI 모델 확보와 함께 이를 안전하게 활용할 수 있는 기술 기반까지 구축한다는 구상이다. 업계 관계자는 "글로벌 AI 경쟁에선 GPU와 고품질 데이터에 얼마나 지속 투자할 수 있느냐가 중요한 만큼 정부가 관련 예산을 대폭 확대한 것은 긍정적"이라며 "확보한 컴퓨팅 자원을 실제 AI 모델 성능 향상으로 연결할 수 있도록 장기적인 지원과 효율적인 자원 배분이 함께 이뤄지길 기대한다"고 말했다. 정부는 내년 대규모 GPU와 데이터, 인재 투자를 바탕으로 독자 AI 모델의 글로벌 경쟁력을 끌어올린다는 방침이다. 그간 기업들이 독파모 프로젝트를 통해 축적한 모델 개발 경험에 정부의 컴퓨팅 인프라 지원을 더해 글로벌 최상위급 프론티어 모델 개발에 도전한다는 목표다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 지난달 25일 이재명 대통령 주재 국무회의에서 "현재는 중국의 개방형 AI 모델에 다소 못 미치는 상황이지만 올 하반기에는 이를 추격해 달성할 것"이라며 "내년에도 보다 많은 GPU와 데이터를 투입해 최상위급 프론티어 모델 개발에 도전하겠다"고 강조했다.

2026.09.01 12:20한정호 기자

[AI 고속도로] 엔비디아, AI 클라우드 금융지원 일부 중단…고객사 통제 논란

엔비디아가 인공지능(AI) 클라우드 기업의 인프라 투자를 지원하고 매출 일부를 공유받는 금융지원 사업의 일부 거래를 잠정 중단했다. AI 인프라 생태계 확대를 목표로 고객사 그래픽처리장치(GPU) 투자를 직접 뒷받침해온 가운데, 고객사 사업에 대한 과도한 개입과 반독점 규제 가능성을 둘러싼 우려가 제기된 영향으로 풀이된다. 27일(현지시간) 월스트리트저널에 따르면 엔비디아는 최근 'AI 컴퓨팅 파트너십'을 통해 추진하던 일부 신규 거래를 중단했다. 지난 7월 해당 사업을 공개한 지 두 달도 지나지 않은 시점이다. 정확한 중단 이유는 밝혀지지 않았다. AI 컴퓨팅 파트너십은 상대적으로 자금력이 부족한 AI 클라우드 업체(네오클라우드)가 대규모 GPU 인프라를 구축할 수 있도록 엔비디아가 신용을 지원하는 사업이다. 통상 네오클라우드 기업은 충분한 고객 계약을 확보하기 전부터 GPU와 데이터센터 등에 수십억 달러를 투자해야 해 자금 조달에 어려움을 겪는 경우가 많다. 엔비디아는 이들 업체가 GPU를 임대할 고객을 확보하지 못할 경우 남는 컴퓨팅 용량을 직접 빌리겠다고 약속하는 방식으로 신용을 보강했다. 이를 통해 클라우드 기업은 일정 수준 수익을 보장받고 금융기관에서 인프라 구축에 필요한 자금을 보다 쉽게 조달할 수 있었다. 엔비디아 입장에선 GPU 판매와 클라우드 매출 공유라는 두 가지 수익원을 동시에 확보하는 구조다. 엔비디아는 클라우드 업체에 GPU를 판매한 뒤 해당 GPU를 다른 고객에게 임대해 발생하는 매출 일부를 추가로 받도록 사업을 설계했다. 일부 거래에선 엔비디아가 가져가는 수익 비중도 상당했던 것으로 전해졌다. 엔비디아와 클라우드 업체가 GPU 운영비와 데이터센터 비용, 인건비 등을 고려해 기본 시간당 요금을 정하고 이를 초과해 발생한 매출의 50%를 엔비디아가 가져가는 방식이다. 하지만 사업 초기부터 엔비디아가 클라우드 업체의 영업 방식에 지나치게 관여한다는 지적이 제기됐다. 엔비디아는 일부 업체에 사전에 승인된 고객에게만 GPU를 임대하도록 요구한 것으로 알려졌다. GPU 용량 역시 단일 대형 고객에게 공급하기보다 여러 중소 AI 기업에 분산하도록 선호한다는 입장을 전달했다는 보도도 나왔다. 이에 일부 기업들은 고객을 자유롭게 선택할 수 있어야 한다며 반발한 것으로 알려졌다. 엔비디아 내부에서도 AI 가속기 시장을 주도하는 회사가 고객사 사업 방식까지 통제하는 것으로 비칠 경우 반독점 당국의 조사로 이어질 가능성을 우려한 것으로 전해졌다. AI 컴퓨팅 파트너십의 첫 번째 참여 업체는 호주 AI 클라우드 기업 샤론AI와 퍼머스테크놀로지스다. 샤론AI는 최대 4만 개, 퍼머스테크놀로지스는 최대 17만 개의 엔비디아 GPU를 배치할 계획으로 알려졌다. 이번 일부 거래 중단이 이들 업체와 이미 체결한 계약에 영향을 미치는지는 확인되지 않았다. 사업 규모도 상당하다. 엔비디아는 최근 분기 보고서를 통해 관련 계약에 따른 약정 규모가 360억 달러(약 49조원)에 달한다고 처음 공개했다. 계약 기간은 통상 6년이며 클라우드 업체가 다른 고객에게 GPU 용량을 판매할수록 엔비디아가 부담하는 약정 규모는 줄어드는 구조다. 엔비디아는 해당 사업을 완전히 폐기하기보다 구조를 개편하거나 다른 지원 프로그램에 통합하는 방안도 검토하는 것으로 알려졌다. 콜레트 크레스 엔비디아 최고재무책임자(CFO)는 최근 투자자 대상 컨퍼런스콜에서 수익 공유 사업이 중장기적으로 수십억 달러 규모의 새로운 매출을 창출할 수 있다고 설명했다. 이번 조치는 엔비디아가 자사 GPU 수요를 늘리기 위해 고객사 AI 인프라 투자까지 금융적으로 지원하는 이른바 '순환금융' 구조를 둘러싼 시장 우려가 커지는 가운데 나왔다. 회사는 최근 투자자들의 잠재적 재무 부담 우려에 따라 오픈AI의 미국 오하이오 데이터센터 프로젝트에 제공하려던 금융 보증 규모도 축소한 것으로 전해졌다. 엔비디아 대변인은 "빠르게 성장하는 AI 생태계의 컴퓨팅 접근성을 확대하기 위해 지난 7월 도입한 새로운 사업 모델은 여전히 유지되고 있다"며 "높은 수요에 힘입어 계속 발전하고 있다"고 밝혔다.

2026.08.28 16:06한정호 기자

GPU 천하 AI 시장에 '추론 강점' 국산 NPU 파고든다

글로벌 AI 시장이 학습에서 추론 중심으로 전환하면서 AI 반도체 경쟁도 개별 칩 성능을 넘어 하드웨어와 소프트웨어를 결합한 플랫폼 경쟁으로 확대되고 있다. 이에 정부는 국산 NPU를 중심으로 다양한 연산 자원을 결합하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계 구축에 나선다. 과학기술정보통신부는 20일 서울 광화문 HJ비즈니스센터에서 국내 AI 반도체 업계 관계자들과 '개방형 AI 컴퓨팅 인프라 생태계 구축을 위한 간담회'를 열어 국산 NPU 시장 확산과 글로벌 컴퓨팅 생태계 참여 방안을 논의했다. 이는 지난 7월 과기정통부와 AMD가 체결한 업무협약 후속 조치다. 최근 생성형 AI 서비스가 확산하면서 AI 컴퓨팅 시장의 무게중심은 대규모 모델을 만드는 학습에서 실제 서비스를 구동하는 추론으로 이동하고 있다. 이에 따라 연산 성능뿐 아니라 전력 효율과 비용 경쟁력이 AI 인프라의 주요 경쟁 요소로 부상하고 있다. AI 서비스마다 요구하는 연산 환경도 달라지면서 특정 반도체에 의존하기보다 CPU와 GPU, NPU를 메모리 네트워크 소프트웨어와 조합하는 개방형 컴퓨팅 구조의 중요성도 커지고 있다. 특히 정부와 업계는 글로벌 AI 반도체 경쟁이 개별 칩의 성능 경쟁에서 전체 시스템을 얼마나 효율적으로 구성하느냐를 겨루는 방향으로 바뀌고 있다고 봤다. 이날 퓨리오사AI는 개방형 AI 컴퓨팅 인프라의 글로벌 동향과 국내 AI 반도체 업계 대응 방향을 발표했다. AMD코리아는 과기정통부와 체결한 MoU의 주요 내용과 실행 계획을 공유했으며, 망고부스트와 모레는 AMD와 추진 중인 AI 컴퓨팅 최적화와 소프트웨어 협력 현황을 소개했다. 참석 기업들은 GPU 중심의 단일 구조에서 벗어나 AI 반도체와 메모리, 네트워크, 소프트웨어를 유기적으로 연결하는 생태계를 구축해야 한다는 데 의견을 모았다. 이를 위해 CPU, GPU 등 가속기와 메모리를 고속으로 연결하는 CXL과 네트워크 저장장치 등의 데이터 처리를 전담하는 DPU 등 차세대 인프라 기술 활용을 확대할 필요성이 제기됐다. 메모리 내부에서 연산을 수행하는 PIM과 인간의 뇌 구조를 모방한 뉴로모픽 반도체 등 미래 AI 반도체 원천기술에 대한 투자도 강화해야 한다는 의견이 나왔다. 하드웨어뿐 아니라 소프트웨어와 플랫폼을 아우르는 풀스택 경쟁력 확보도 과제로 꼽혔다. 개방형 인터페이스와 국제표준, 오픈소스를 기반으로 서로 다른 기업의 AI 반도체와 소프트웨어를 연결하고 이를 실제 환경에서 검증할 국가 차원의 실증 기반이 필요하다는 설명이다. AMD와의 협력을 실제 사업 성과로 연결해야 한다는 주문도 나왔다. 참석 기업들은 과기정통부와 AMD의 MoU가 국내 AI 반도체 기업의 글로벌 생태계 진입 기회를 넓혔다고 평가하면서도 구체적인 공동 과제 발굴과 후속 실행이 필요하다고 강조했다. 과기정통부는 국산 NPU가 실제 데이터센터와 AI 서비스에서 활용될 수 있도록 풀스택 실증 지원을 강화할 방침이다. 추론 시장 확대를 국산 AI 반도체의 시장 진입 기회로 활용하겠다는 전략이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “글로벌 AI 시장이 학습에서 추론 중심으로 전환되면서 AI 경쟁의 무대도 개별 칩 성능을 넘어 전력 비용 효율성을 갖춘 개방형 AI 컴퓨팅 생태계 경쟁으로 확대되고 있다”며 “이는 추론 효율성에 강점을 가진 국내 NPU 기업에 새로운 기회가 될 것”이라고 말했다. 이어 “국산 NPU가 실제 데이터센터와 AI 서비스 현장에서 활용되는 성공 사례를 조속히 확보할 수 있도록 풀스택 실증 지원을 강화하고 관련 생태계 구축에 노력하겠다”고 밝혔다.

2026.08.20 17:01박수형 기자

삼성SDS·엘리스그룹, 국가 AI 연구 인프라 책임진다…고성능 GPU 공급

삼성SDS와 엘리스그룹이 정부의 인공지능(AI) 연구용 컴퓨팅 지원 사업에 나란히 참여해 국내 산학연 연구자들에게 고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 공급한다. 엔비디아 최신 GPU부터 대규모 클러스터, AI 개발·운영 환경까지 제공해 연구자들이 인프라 구축 부담 없이 초거대 AI 모델과 생성형 AI 연구에 집중할 수 있는 환경을 조성한다는 목표다. 삼성SDS와 엘리스그룹은 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'의 GPU 자원 공급사로 선정됐다고 11일 밝혔다. 이번 사업은 대학과 정부출연연구기관 등 자체적으로 대규모 컴퓨팅 인프라를 확보하기 어려운 연구자에게 AI 연구용 GPU 자원을 제공하는 국가 연구 지원 사업이다. 초거대 AI 모델과 대규모언어모델(LLM), 생성형 AI 연구·개발에 필요한 클라우드 기반 고성능 GPU 인프라와 연구 환경을 지원한다. 전체 사업 규모는 약 153억원으로 서비스는 지난달부터 내년 3월까지 제공된다. 공급사 선정 과정에선 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등이 주요 평가 항목으로 반영됐다. 복수 사업자가 선정된 가운데 삼성SDS는 입찰에서 1순위로 선정됐다. 삼성SDS는 이번 사업을 통해 엔비디아 H100뿐 아니라 최신 B300 '블랙웰 울트라' 기반 GPU 클러스터를 공급한다. B300은 사업 제안요청서(RFP)가 요구한 호퍼급 이상 사양을 웃도는 최신 아키텍처 기반 GPU로, 대규모 파라미터 모델의 학습과 추론을 지원한다. 특히 다수 GPU를 하나의 자원 풀로 구성하고 고속 인터커넥트 네트워크를 함께 제공할 예정이다. 이를 통해 장기간 대규모 연산이 필요한 연구부터 단기 실험 과제까지 연구 수요에 따라 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. GPU뿐 아니라 CPU·메모리·스토리지·네트워크·개발 환경도 사전에 구성해 제공한다. 연구자가 직접 복잡한 인프라를 구축하는 데 투입하는 시간을 줄이고 AI 연구와 모델 개발에 집중할 수 있도록 한다는 목표다. 삼성SDS는 자체 클라우드인 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 중심으로 AI 컴퓨팅 서비스를 지속 확대 중이다. 지난 3월 국내 최초로 엔비디아 B300 기반 서비스형 GPU(GPUaaS)를 출시한 데 이어 지난달에는 퓨리오사AI의 2세대 신경망처리장치(NPU) '레니게이드(RNGD)' 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 SCP에 탑재했다. 엘리스그룹도 이번 사업의 복수 공급사 가운데 하나로 선정됐다. 대규모 국가 GPU 임차사업 등 기존 AI 인프라 사업 수행 경험을 바탕으로 고성능 컴퓨팅 자원부터 AI 학습·개발 환경, 운영·기술 지원까지 연구 전 과정을 지원하는 통합 체계를 제시했다. 엘리스그룹은 자체 기술로 구축한 엔드투엔드 AI 클라우드를 연구 환경에 활용할 계획이다. 모듈형 AI 데이터센터 'AI PMDC'를 시작으로 클라우드 인프라 가상화 솔루션 'ECI', AI 개발환경 '런박스', 데이터 관리 '데이터허브', 모델 배포 'ML API'까지 연결해 제공할 방침이다. 이를 통해 연구자들이 인프라 설정이나 시스템 간 호환성 문제를 직접 해결하지 않고 GPU 자원을 활용할 수 있도록 지원한다는 목표다. 다수 GPU를 고속 네트워크로 연결한 클러스터 환경도 제공해 초거대 AI 모델 등 대규모 연산이 필요한 연구를 뒷받침할 계획이다. 삼성SDS 이호준 클라우드서비스사업부장은 "이번 사업을 통해 국내 연구자들이 세계 최고 수준의 AI 인프라를 바탕으로 혁신적인 성과를 낼 수 있도록 안정적인 서비스를 제공할 것"이라며 "앞으로도 국가 AI 연구 인프라의 저변을 확대하고 대한민국의 AI 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다"고 말했다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "이번 수주는 대규모 AI 인프라 운영 경험과 하드웨어부터 소프트웨어 플랫폼까지 아우르는 엔드투엔드 AI 클라우드 기술력이 경쟁력을 인정받은 결과"라며 "앞으로도 국내 산학연 연구자들이 AI 인프라 구축에 시간을 쓰지 않고 연구와 모델 개발에 집중할 수 있도록 안정적인 서비스를 제공하겠다"고 밝혔다.

2026.08.11 11:08한정호 기자

베슬AI, 엔비디아 B200 GPU 1천장 이상 확보…"AI 팩토리 확장"

베슬AI가 엔비디아 블랙웰 B200 그래픽처리장치(GPU) 1000장 이상을 확보하며 인공지능(AI) 클라우드와 AI 팩토리 사업 확대에 나선다. 대규모 학습·추론 수요에 대응할 수 있는 고성능 컴퓨팅 자원을 안정적으로 공급하고 고객별 워크로드에 최적화된 AI 인프라까지 사업 영역을 넓힌다는 전략이다. 베슬AI는 엔비디아 B200 GPU 1000장 이상을 확보했다고 7일 밝혔다. 이번에 확보한 GPU 자원은 자사 GPU 클라우드 서비스인 '베슬 클라우드'를 통해 고객에게 공급할 예정이다. 회사는 SK텔레콤과의 협력을 통해 고성능 GPU 인프라를 확보했으며 이를 바탕으로 베슬 클라우드의 컴퓨팅 자원 공급 역량을 강화할 계획이다. 베슬 클라우드는 복수의 글로벌 데이터센터를 기반으로 A100과 H100, B200 등 고성능 GPU를 온디맨드·스팟·예약형으로 제공하는 서비스다. 기업과 연구자가 직접 인프라를 구축하지 않고도 대규모 AI 모델 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 지원한다. 베슬AI는 이번 B200 확보를 계기로 글로벌 AI 기업을 대상으로 한 사업도 확대할 방침이다. AI 모델 경쟁이 자체 기술력뿐 아니라 안정적인 컴퓨팅 자원 확보 경쟁으로 확산하는 만큼 GPU 공급 역량을 차별화 요소로 삼겠다는 구상이다. 확보한 GPU 자원을 기반으로 베슬 클라우드 서비스도 고도화한다. 고객별 AI 워크로드에 맞춰 컴퓨팅 자원과 개발·운영 환경, 인프라 관리 체계를 통합 제공하는 AI 팩토리 서비스 구축을 추진할 방침이다. AI 팩토리는 대규모 AI 모델 개발과 서비스 운영에 필요한 GPU와 네트워크, 스토리지, 개발·운영 환경을 통합 제공하는 인프라 체계다. 베슬AI는 이번 B200 자원 확보를 대규모 학습과 추론을 동시에 지원하는 AI 팩토리 인프라 확장의 기반으로 활용할 계획이다. 회사는 연내 GPU 1만장, 내년에는 5만장을 수용할 수 있는 100메가와트(MW)급 인프라를 확보한다는 목표도 제시했다. 현재 베슬AI는 업스테이지와 모티프테크놀로지스 등 국내 독자 파운데이션 모델 개발 기업을 비롯해 서브쿼드래틱, 누앙스 랩스, 트래젝토리 등 미국 AI 프론티어랩 스타트업을 고객으로 확보해 서비스 이용량과 매출을 확대 중이다. 안재만 베슬AI 대표는 "AI 기업이 경쟁력을 확보하려면 모델 개발 역량에 더해 고성능 컴퓨팅 자원을 필요한 시점에 안정적으로 활용할 수 있는 기반이 갖춰져야 한다"며 "대규모 블랙웰 GPU 자원을 베슬 클라우드에 반영하고 고객별 AI 워크로드에 최적화된 AI 팩토리 인프라까지 확장해 국내외 AI 기업이 대규모 학습·추론을 빠르게 수행할 수 있는 환경을 만들어 나가겠다"고 말했다.

2026.08.07 13:24한정호 기자

'AI 국가대표' 뒷받침하는 NHN클라우드…'팩토리X 서울' 가동

NHN클라우드가 대형 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 바탕으로 국내 산·학·연 인공지능(AI) 생태계 활성화와 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델(독파모)' 개발을 뒷받침한다. 서울 도심에 구축한 AI 데이터센터 'NHN 팩토리X 서울'을 기반으로 4개 독파모 정예팀에 고성능 컴퓨팅 자원을 공급하는 한편, 국가 AI 데이터센터 운영 경험을 토대로 자체 AI 인프라 사업 확대에도 속도를 낸다는 목표다. 이일준 NHN클라우드 기술사업부장은 지난 6일 서울 영등포구 팩토리X 서울 데이터센터 투어에서 "현재 단일 데이터센터 안에 구축된 GPU 자원으로는 이곳이 국내 최대 규모"라며 "대규모 수랭식 냉각 기반으로 자원을 안정적으로 운영 중"이라고 밝혔다. 팩토리X 서울은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 지난해 추진한 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화 사업'을 통해 조성된 AI 인프라로 올해 4월 개소했다. NHN클라우드는 글로벌 자산운용사 액티스의 양평 데이터센터 일부를 임차해 GPU 인프라를 구축했다. 정부 사업을 통해 엔비디아 엔비디아 AI 가속기 B200 GPU 총 7656장을 구축했으며 향후 5년간 해당 인프라 운영을 맡는다. 이 가운데 정부 AI 컴퓨팅 자원은 팩토리X 서울 3~5층에서 운영된다. 3~4층에는 B200 GPU 4080장을 통합 단일 클러스터로 묶은 대규모 연산 환경이 구축됐다. 대규모 AI 모델을 학습할 때 수천 개의 GPU가 하나의 시스템처럼 동시에 연산할 수 있도록 구성한 것이 특징이다. 데이터센터 6층에선 NHN클라우드 자체 AI 클라우드 서비스와 GPU 인프라를 운영 중이다. 정부가 진행 중인 독파모 프로젝트 선정 4개 정예팀도 조만간 이곳의 GPU 자원을 활용할 예정이다. 독파모에 공급되는 자원은 팩토리X 서울 4~5층을 중심으로 배정될 예정으로, NHN클라우드는 정부가 정한 자원 배분 계획에 따라 인프라 운영과 공급을 지원한다. 구체적인 팀별 GPU 배정 규모는 공개되지 않았다. 이 사업부장은 "정부가 산업체와 학교, 연구소 등에 자원을 배정하면 우리는 이에 맞춰 GPU를 공급·운영하는 역할"며 "실제 자원이 어떤 연구나 업무에 사용되는지는 이용 기관이 결정하고 우리는 안정적으로 자원을 사용할 수 있도록 운영을 지원한다"고 설명했다. 독파모에 투입되는 GPU 역시 특정 팀이 계속 점유하는 구조는 아니다. 정부가 이용 기간을 정해 자원을 배분하고 해당 기간이 끝나면 다시 다른 기업이나 대학, 연구기관 등에 공급하는 방식이다. 기존 산·학·연에 공급되는 GPU 자원 역시 일정 기간을 정해 배정되고 있다. 대규모 GPU를 하나로 묶는 클러스터 구축 역량도 팩토리X 서울의 핵심이다. NHN클라우드는 3~4층에 구축한 4080장의 B200 GPU를 510개 노드로 연결해 하나의 클러스터를 구성했다. 회사는 해당 클러스터를 대상으로 고성능 컴퓨팅 성능 측정인 HPL 테스트를 진행했으며 이를 기반으로 글로벌 슈퍼컴퓨터 성능 순위 '톱500'에서도 20위에 등재됐다. NHN클라우드는 앞서 광주 국가 AI 데이터센터도 구축해 H100·A100 등 약 1000장의 GPU를 기반으로 AI 연구개발을 지원해 왔다. 광주 센터에서 확보한 GPU 운영 경험과 자사 판교 데이터센터의 고밀도 인프라 설계 경험을 팩토리X 서울 구축에 반영했다. 정부 프로젝트를 넘어 민간 영역으로도 사업을 확대 중이다. 올해 크래프톤을 대상으로 엔비디아 블랙웰 울트라 1000개 규모 인프라를 공급하며 현재 판교 데이터센터를 기반으로 서비스를 제공 중이다. 향후 추가 GPU 인프라 구축에도 나설 계획이다. 특히 팩토리X 서울에는 대규모 B200 운영을 위해 수랭식 냉각 시스템이 적용됐다. 고집적 GPU에서 발생하는 열을 냉각수를 이용해 직접 처리하는 방식으로, 기존 공랭식 대비 냉각에 필요한 에너지를 줄이면서 GPU를 안정적인 온도로 유지할 수 있다. NHN클라우드에 따르면 수랭식 시스템 도입으로 공랭식 대비 약 15~20%의 에너지 절감 효과를 확보했다. 이 사업부장은 "기존 광주 센터는 100% 공랭 방식인데 이를 운영한 경험과 이곳에서 수랭식을 몇 달간 운영한 경험을 비교하면 수랭식에서 장비 장애가 발생하는 비율이 매우 적다"며 "운영 사업자 입장에선 비용도 고려해야 하지만 고객이 사용하는 서비스의 장애를 줄이는 것이 더 중요하다"고 말했다. 최근 AI 컴퓨팅 수요가 빠르게 늘면서 NHN클라우드는 추가 인프라 확보 방안도 검토하고 있다. 팩토리X 서울에서 회사에 배정된 자체 활용 자원은 현재 대부분 고객에게 공급된 상태다. 광주 국가 AI 데이터센터 역시 사실상 모두 가동되고 있어 외부 데이터센터 활용과 자체 데이터센터 투자 가능성을 함께 살펴보는 상황이다. 다만 구체적인 투자 규모와 시기는 아직 정해지지 않았다. 이 사업부장은 "AI 인프라 수요는 앞으로도 늘어날 것으로 보고 있다"며 "현재 자체 자원의 장기계약을 추진하는 등 보유한 GPU 인프라를 안정적으로 운영하고 지속적인 수요에 대응할 계획"이라고 밝혔다. 이어 "외부에서 활용할 수 있는 데이터센터를 계속 알아보는 한편 자체적인 데이터센터 투자도 검토 중"이라고 덧붙였다.

2026.08.07 10:22한정호 기자

엘리스그룹, B300 최적화 AI 데이터센터 구축한다…국내 첫 '온수 냉각' 적용

엘리스그룹이 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) B300에 최적화한 모듈형 인공지능(AI) 데이터센터 구축에 박차를 가한다. 국내 최초로 온수 냉각 방식을 적용해 전력 효율을 높이고 국가 AI 컴퓨팅 인프라 확충에도 적극 나선다는 목표다. 엘리스그룹은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 'AI컴퓨팅자원활용기반강화(GPU 서버확충 및 GPU 통합운영환경구축) 사업' 참여 기업으로 선정돼 B300 최적화 모듈형 AI 데이터센터를 구축·운영한다고 4일 밝혔다. 이번 사업은 국가 AI 컴퓨팅 인프라를 확충하고 국내 기업과 연구기관의 AI 연구개발을 지원하기 위해 추진된다. 엘리스그룹은 총 2560장의 B300 GPU를 4개 동의 모듈형 AI 데이터센터에 각 640장씩 배치해 구축할 예정이다. 회사는 초고전력·고집적 환경에 맞춰 데이터센터 설계를 완료했으며 B300 특성에 맞게 GPU 클러스터 구조와 냉각, 네트워크, 전력 효율 등을 최적화했다고 설명했다. 데이터센터 전력사용효율(PUE)은 1.1 수준을 목표로 하며 직접수랭식(DLC) 냉각 방식과 대규모 GPU 클러스터에 적합한 초고속 네트워크 구조도 함께 적용할 방침이다. 특히 냉각 시스템에는 40도 이상의 냉각수를 활용하는 온수 냉각과 외기 냉각 방식을 적용한다. 이를 통해 냉각에 필요한 전력 소비를 줄이고 운영 효율을 높이는 한편, 특허 기술 기반의 배관 분리 설계로 수랭식 데이터센터의 누수 위험에도 대응한다는 방침이다. 차세대 AI 반도체 환경에서 요구되는 수랭식 냉각에 따른 하중 문제는 고하중·고단열 성능을 갖춘 모듈러 컨테이너 방식으로 해결하도록 설계했다. 일반 데이터센터와 달리 별도의 대규모 구조 보강 없이 자체 설계한 모듈형 구조를 활용해 대규모 GPU 인프라를 구축할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 엘리스그룹은 이번 사업을 계기로 국가 AI 컴퓨팅 인프라 확충에 기여하는 동시에 B300뿐 아니라 향후 엔비디아 베라루빈 등 차세대 고전력·고집적 GPU 환경에 대응할 수 있는 냉각 기술과 PMDC 설계·구축 역량도 강화할 계획이다. 이를 토대로 대규모 GPU 클러스터링과 냉각·전력 효율화, AI 클라우드 서비스 운영 등 AI 인프라 전반의 기술 경쟁력을 고도화한다는 방침이다. 김재원 엘리스그룹 대표는 "이번 사업으로 고성능 GPU 환경에 최적화된 모듈형 AI 데이터센터를 구축해 안정적이고 효율적인 AI 컴퓨팅 인프라를 제공할 것"이라며 "GPU부터 네트워크와 스토리지까지 최적화한 AI 인프라를 구축하고 국산 기술을 기반으로 완성한 K-PMDC를 통해 국내 AI 컴퓨팅 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다.

2026.08.04 14:21한정호 기자

"국가AI컴퓨팅센터 GPU, B200 확정 아냐…최신 AI 반도체 도입"

국가인공지능(AI)컴퓨팅센터 구축을 총괄하는 정부와 사업 추진 기관이 첨단 그래픽처리장치(GPU) 도입 계획과 공공 활용 방식, 냉각 기술 등 주요 운영 방향을 공개했다. 정부는 당초 사업 제안 당시 제시된 엔비디아 B200 기준을 고정하지 않고 시장 상황에 맞춰 최신 AI 반도체를 도입한다는 방침이다. 공공 활용 비중과 내년 조기 서비스 물량은 향후 민관 특수목적법인 한국에이아이컴퓨팅센터(코아크·KOACC) 이사회와 정부 협의를 거쳐 확정하기로 했다. 과학기술정보통신부는 3일 전남 해남군 솔라시도 데이터센터 파크 부지에서 국가AI컴퓨팅센터 착공식을 열고 본격적인 건설에 착수했다. 이날 착공식 이후 진행된 질의응답에는 김광년 과기정통부 인공지능컴퓨팅인프라팀장과 오태원 코아크 AI컴퓨팅서비스본부장, 최희주 데이터센터건립총괄이 참석해 GPU 확보 계획과 공공 활용 방안, 전력·용수 공급, 향후 운영 계획 등에 대한 질문에 답했다. "GPU 도입, B200 고정 안한다…최신 제품 검토" -GPU 1만5천장 규모를 확대할 계획이 있는지, 국산 NPU 활용 계획은 (김광년 과기정통부 인공지능컴퓨팅인프라팀장) "1만 5000장은 당초 사업 계획을 세울 당시 기준이다. 아직 센터 구축이 완료되지 않은 만큼 확대 여부를 지금 확정적으로 말하기는 어렵다. 국가AI컴퓨팅센터를 설립하는 이유 자체가 수요 변화에 유연하게 대응하기 위한 것이다. 국산 신경망처리장치(NPU) 활용 역시 현재로선 참여 기업들과 함께 검토하고 있는 단계다." -GPU 1만5천장은 엔비디아 B200만이 기준인가. AMD와의 협업 가능성도 있나. (김광년 팀장) "최초 제안은 B200 기준으로 1만 5000장 규모를 제시한 것이 맞다. 다만 앞으로 신제품이 계속 출시되는 만큼 B200을 그대로 도입한다고 확정한 것은 아니다. 그 시점에 가장 적합한 최신 GPU와 AI 반도체를 도입하는 것이 기본 원칙이다. AMD 협업 여부도 현재로선 확정된 사항이 없다." -향후 GPU 용량을 추가로 확대할 가능성도 있나. (김광년 팀장) "추가 수요가 있다면 확대 가능성을 배제하고 있진 않다. 다만 정부가 일방적으로 결정하는 사안은 아니며 실제 수요와 코아크 운영 상황 등을 함께 협의해 결정하게 될 것이다." 공공 활용·조기 서비스…"정부 수요 우선" -국가AI컴퓨팅센터 GPU 가운데 공공 활용 비중은 어느 정도인가. (김광년 팀장) "정부가 추진 중인 GPU 5만 장 확보 계획에는 지난해 추가경정예산으로 확보한 물량과 올해 추진 사업, 슈퍼컴퓨터 6호기 등이 모두 포함된다. 이중 국가AI컴퓨팅센터의 1만 5000장은 SPC가 운영하는 구조인 만큼, 현재 공공에 어느 정도를 배정하겠다고 확정된 것은 없다. 센터가 구축되면 정부와 코아크가 협의해 결정할 것이다." (오태원 코아크 AI컴퓨팅서비스본부장) "코아크가 민간 기업이지만 설립 취지에 맞게 정부와 공공 수요를 최우선으로 대응할 계획이다. 최근 공공부문의 AI 컴퓨팅 수요가 상당히 큰 만큼, 이를 우선적으로 지원하는 방향을 고려하고 있다." -내년 삼성SDS 데이터센터에서 제공하는 조기 서비스 물량은 어느 정도인가. (김광년 팀장) "아직 확정되지 않았다. 다만 일부 물량이라도 최대한 빨리 구축해 조기 서비스를 시작하자는 방향으로 추진하고 있다." -코아크 내부 의사결정은 어떻게 이뤄지나. (오태원 본부장) "주주와 이사회 의사결정 절차를 거쳐 계획이 최종 확정된다. 기존 설립 취지에 맞춰 사업을 추진할 방침이다." 전력·용수 확보…"95% 수냉식 적용" -전력과 용수는 충분히 확보됐나. (최희주 코아크 데이터센터건립총괄) "지자체와 한국전력이 40메가와트(MW) 전력 공급을 확정했고 용수도 문제가 없도록 협의를 마쳤다. 국가AI컴퓨팅센터는 물 사용량을 줄이는 방향으로 설계하고 있으며 95% 수냉식 기반 냉각 방식을 적용할 계획이다. 폐쇄형 순환 구조를 활용해 친환경적으로 물 사용량을 최소화하겠다."

2026.08.03 17:10한정호 기자

[AI 고속도로] 엔비디아·AMD 손잡은 韓…AI 인프라 생태계 다변화

정부가 엔비디아에 이어 AMD와도 인공지능(AI) 컴퓨팅 협력을 확대하면서 국내 AI 인프라 생태계가 다변화하고 있다. 특정 그래픽처리장치(GPU) 중심 구조에서 벗어나 중앙처리장치(CPU)·GPU·신경망처리장치(NPU)를 함께 활용하는 개방형 인프라 구축이 본격화되면서 데이터센터와 클라우드, AI 반도체, 시스템 소프트웨어(SW) 기업까지 참여하는 생태계 확장이 빨라질 것이란 전망이 나온다. 2일 업계에 따르면 최근 정부는 엔비디아와 GPU 협력에 이어 AMD와 AI 반도체 생태계 구축을 위한 협력을 본격화하고 있다. AI 컴퓨팅 경쟁의 중심이 단일 GPU 확보를 넘어 다양한 연산 자원을 효율적으로 조합하는 구조로 이동하면서 국내 AI 인프라 전략 역시 생태계 중심으로 확대되는 모습이다. 최근 정부가 AMD와 체결한 양해각서(MOU)의 핵심도 개방형 AI 컴퓨팅 생태계 구축이다. AMD CPU·GPU와 국산 NPU를 연계한 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 메모리와 데이터처리장치(DPU), 컴퓨트익스프레스링크(CXL), 네트워크, 서버, 오케스트레이션 SW 등 국내 기업이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성하는 데 초점을 맞췄다. 이는 최근 AI 인프라 경쟁 양상이 달라지고 있어서다. 대규모 AI 모델 학습 중심에서 AI 에이전트와 기업용 생성형 AI 서비스 확산으로 추론 수요가 빠르게 증가하면서 GPU 하나만으로 모든 연산을 처리하기보다 CPU와 GPU, NPU를 워크로드에 맞게 조합하는 방식이 효율성과 비용 측면에서 주목받고 있다. 실제 정부 역시 올해 AI 컴퓨팅 자원 확충 사업을 통해 엔비디아 차세대 GPU를 대규모 확보하는 동시에 국가AI컴퓨팅센터와 국산 NPU 생태계 육성을 병행 중이다. GPU 확보와 함께 다양한 AI 반도체가 함께 활용되는 환경을 구축해 국내 AI 인프라 경쟁력을 높인다는 구상이다. 민간 기업들의 움직임도 비슷하다. 최근 네이버는 엔비디아와 브룩필드로부터 대규모 투자를 유치해 글로벌 AI 팩토리 구축과 GPU 공급망 확보에 나섰다. 엔비디아와 긴밀한 파트너십을 기반으로 국내 데이터센터 확장을 추진하는 가운데, 올해 초 AMD와도 협력해 하이퍼클로바X 운영 환경에 AMD GPU를 적용하는 방안을 추진하는 등 AI 인프라 선택지를 확대한 모습이다. AI 스타트업들도 같은 흐름을 보이고 있다. 대표적으로 업스테이지는 국가대표 AI 모델 개발 과정에서 AMD GPU와 ROCm 생태계를 활용하기로 했으며 정부의 독자 AI 모델 프로젝트와도 연계해 개방형 AI 플랫폼 기반을 확대하고 있다. IT서비스·클라우드 업계 역시 변화 속도를 높이고 있다. 삼성SDS, LG CNS, KT클라우드 등은 국산 NPU를 활용한 서비스형 NPU(NPUaaS)와 관련 플랫폼을 잇달아 출시해왔다. GPU 중심 인프라에서 벗어나 고객이 AI 서비스 특성에 맞춰 GPU와 NPU를 선택할 수 있도록 하면서 AI 인프라 사업 영역을 확대한다는 방침이다. 이같은 변화는 AI 인프라 경쟁의 범위도 넓히고 있다. 과거에는 GPU 확보 자체가 경쟁력이었다면 최근에는 데이터센터와 전력, 냉각, 네트워크, 서버, 클라우드 플랫폼, AI 운영 SW까지 통합 제공할 수 있는 역량이 새로운 경쟁 요소로 부상 중이다. 정부 역시 AI 경쟁력을 반도체 공급에만 국한하지 않고 데이터센터와 AI 컴퓨팅 자원, 테스트베드, 산업 생태계를 모두 연결하는 종합 AI 인프라 전략으로 확대하고 있다. AI 생산기지와 데이터센터 허브를 구축하고 국내외 기업이 함께 참여하는 협력 구조를 강화하겠다는 목표다. 글로벌 빅테크들의 움직임도 이러한 흐름을 뒷받침한다. 엔비디아와 AMD는 최근 잇따라 국내 AI 연구센터 설립 계획을 발표하며 한국을 아시아 AI 거점으로 육성하겠다는 전략을 내놨다. 단순한 반도체 판매를 넘어 연구개발과 인재 양성, 생태계 확대까지 경쟁 환경이 넓어지고 있다는 평가다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다"며 "AMD와의 협력을 통해 국내 AI 반도체 생태계 경쟁력을 높이고 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.08.02 10:25한정호 기자

AMD, 국산 NPU 생태계 힘 보탠다...한국에 R&D센터 설립

정부가 AMD와 AI반도체 분야에 맞손을 잡기로 했다. GPU 중심의 AI 컴퓨팅을 넘어 CPU, NPU 등 다양한 방식을 결합하는 이기종 컴퓨팅에 대비하기 위한 것이다. 27일 과학기술정보통신부에 따르면 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관이 리사 수 AMD 회장을 만나 AI 반도체와 컴퓨팅 분야 협력을 위한 양해각서를 체결했다. AMD는 CPU와 GPU를 아우르는 글로벌 반도체 기업으로 2025년 기준 연매출 346억 달러를 기록했으며, 특히 서버용 CPU와 GPU의 수요 증가에 힘입어 데이터센터 사업 매출도 166억 달러에 달하는 등 AI 컴퓨팅 시장의 주요 기업으로 자리매김하고 있다. 특히 오픈소스 소프트웨어 플랫폼인 ROCm과 개방형 표준을 기반으로 AI 컴퓨팅 생태계 확대를 추진하고 있다. 이를 통해 구글, 애플, 마이크로소프트 등 여러 글로벌 기업들과 함께 개방형 초고속 AI 반도체 연결 표준인 UALink 창립 멤버로 참여하는 등 개방형 AI 인프라 생태계 조성에도 적극 나서고 있다. 이기종 AI 컴퓨팅 대비...국산 NPU, AMD와 협력 최근 글로벌 AI 반도체 시장은 생성형 AI와 에이전틱 AI 확산에 따른 추론 수요 증가로, 단일 GPU 중심의 컴퓨팅 구조에서 벗어나 이기종 컴퓨팅 아키텍처로 빠르게 전환되고 있다. AI 서비스 제공 비용을 낮추고 성능과 전력 효율을 최적화하기 위해 워크로드별 최적의 연산자원을 활용하는 방향으로 AI 인프라 경쟁의 중심이 이동하고 있다는 뜻이다. 양해각서는 AI 컴퓨팅 아키텍처 변화에 대응해 AMD의 CPU, GPU와 추론 분야에 강점을 가진 국산 NPU를 연계하는 이기종 AI 컴퓨팅 인프라를 구축하고 국내 AI반도체 생태계의 글로벌 협력 기반을 확대하기 위해 체결됐다. 구체적으로 AMD CPU, GPU와 국산 NPU를 연계한 이기종 AI 컴퓨팅 인프라 구축과 실증을 추진한다. 이를 통해 AI 서비스별 특성에 맞춰 다양한 연산자원을 효율적으로 조합 활용하는 통합 컴퓨팅 환경을 구현하고 AI반도체 기업뿐 아니라 메모리, DPU, CXL, 네트워크, 서버, 오케스트레이션 소프트웨어 등 관련 국내 기업들이 함께 참여하는 개방형 AI 컴퓨팅 생태계를 조성한다. 이를 기반으로 국산 AI반도체가 글로벌 AI 컴퓨팅 공급망에 참여할 수 있도록 실질적인 레퍼런스 모델을 확보해 나갈 계획이다. AMD, 한국에 AI 연구센터 설립 양측은 국가과학AI연구센터(NAIS)를 중심으로 'AI for Science' 연구 협력을 추진한다. 첨단 과학기술 분야의 AI 기반 연구와 도전적 연구개발을 뒷받침하기 위해 AMD는 CPU와 GPU 등 고성능 컴퓨팅 자원과 AI 소프트웨어, 전문 인력 등을 제공할 계획이다. AMD는 국내에 인공지능 우수 연구센터(AI Center of Excellence) 설립을 추진한다. 인공지능 우수 연구센터는 AMD의 AI 컴퓨팅 자원과 소프트웨어 역량을 기반으로 국내 기업, 대학, 연구기관의 기술 협력을 비롯해 AI 반도체 소프트웨어 개발, 컴퓨팅 기술 검증 및 공동연구를 지원하는 협력 거점 역할을 수행할 예정이다. 이를 통해 AMD의 글로벌 네트워크와 국내 산학연 역량을 유기적으로 연계해 개방형 AI 생태계를 기반으로 한 다양한 협력 기회를 확대해 나갈 계획이다. AI 분야 우수 인재 양성을 위해서도 협력한다. AMD는 국내 주요 대학교와 대학원에 AI 컴퓨팅 플랫폼 기반의 교육 연구 프로그램과 컴퓨팅 자원을 지원하고, 국내 학생과 교수, 연구자들이 최신 AI 기술과 글로벌 개발 환경을 경험할 수 있는 기회를 확대해 나갈 예정이다. 이밖에 피지컬 AI 등 차세대 AI 분야의 공동연구와 기술 협력을 추진해 미래 AI 기술 경쟁력 확보를 위한 산학연 협력 기반을 확대해 나갈 예정이다. 과기정통부와 AMD 간 협력은 지난 3월 AMD 리사 수 회장의 방한으로 논의가 본격화됐으며, 이후 양측 간 긴밀한 협의를 거쳐 협력 분야와 실행 방안을 구체화해 왔다. 양해각서 체결식은 리사 수 회장의 초청으로 추진돼 글로벌 AI 생태계 변화에 대응하기 위한 양측의 전략적 협력 의지를 다시 한번 확인하는 계기가 됐다. 배경훈 부총리는 “글로벌 AI 경쟁은 CPU, GPU, NPU 등 다양한 연산자원을 결합하는 이기종 컴퓨팅과 개방형 생태계 중심으로 변화하고 있다”며 “대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 자립적이면서도 개방적인 AI 컴퓨팅 인프라 기반 확보가 중요하다”고 밝혔다. 이어 “AMD와의 협력을 통해 국내 AI반도체 생태계의 경쟁력을 높이고, 글로벌 AI 컴퓨팅 인프라 변화에 대응하는 새로운 협력 모델을 만들어 갈 수 있을 것”이라고 말했다. 한편, AMD의 리사 수 CEO는 "한국은 반도체와 AI, 첨단 연구, 피지컬 AI 분야에서 세계적인 경쟁력을 갖춘 AMD의 핵심 전략 시장"이라며, "AMD는 과학기술정보통신부와 협력해 고성능 컴퓨팅 기술과 개방형 소프트웨어 역량, 글로벌 생태계 파트너십을 결합함으로써 대한민국이 개방형·이기종 AI 인프라를 구축할 수 있도록 적극 지원할 것"이라고 말했다. 이어 "이번 협력은 단순한 하드웨어 지원을 넘어 기술 협력과 인재 양성, 긴밀한 공동 연구개발을 통해 대한민국의 AI 혁신과 경제 성장에 기여하겠다는 AMD의 장기적인 의지를 보여주는 것"이라고 밝혔다. 양 기관은 이번 협약의 실질적인 이행을 위해 공동 협의체를 구성하고, 분기별 실무회의를 통해 세부 협력 과제와 추진 방안을 지속적으로 협의해 나갈 예정이다.

2026.07.27 12:00박수형 기자

[AI 고속도로] 인프라 고객서 경쟁사된 메타…네오클라우드 업계 '긴장'

메타가 인공지능(AI) 인프라를 외부에 제공하는 자체 클라우드 사업을 추진하면서 AI 특화 클라우드(네오클라우드) 업계 긴장감이 커지고 있다. 그동안 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 임대해온 핵심 고객 메타가 직접 인프라 공급자로 나설 가능성이 커지면서 향후 시장 경쟁 구도에도 변화가 예상된다. 17일 업계에 따르면 메타는 자체 데이터센터와 AI 연산 인프라를 활용해 외부 기업에 컴퓨팅 자원을 제공하는 '메타 컴퓨트' 프로젝트를 추진 중이다. 자체 AI 모델을 API 형태로 제공하는 것은 물론, 남는 GPU 연산 자원을 서비스형 인프라(IaaS) 방식으로 판매하는 방안도 함께 검토 중인 것으로 알려졌다. 메타의 움직임은 AI 인프라 투자에 투입한 자본을 새로운 수익원으로 연결하기 위한 전략으로 풀이된다. 회사는 올해 AI 인프라 투자 규모를 최대 1450억 달러까지 확대할 계획으로, 미국과 캐나다를 중심으로 초대형 데이터센터 구축도 잇달아 발표하고 있다. 최근 루이지애나주 '하이페리온' 데이터센터를 최소 5기가와트(GW) 규모로 확대하고 캐나다에도 1GW급 AI 데이터센터 건설 계획을 공개하는 등 자체 컴퓨팅 역량 확보에 속도를 내고 있다. 더불어 자체 AI 칩 개발과 데이터센터 확충도 병행하며 AI 인프라 자립을 추진 중이다. 여기에 남는 컴퓨팅 자원까지 외부에 공급할 경우 기존 AI 클라우드 시장에도 적지 않은 영향을 미칠 것이란 전망이 나온다. 업계가 주목하는 이유는 메타가 얼마 전까지 네오클라우드 기업들의 최대 고객 가운데 하나였기 때문이다. 메타는 생성형 AI 개발 과정에서 자체 데이터센터 구축 속도가 GPU 수요를 따라가지 못하자 네비우스와 코어위브 등 네오클라우드 기업으로부터 대규모 AI 컴퓨팅 자원을 임대해왔다. 특히 네비우스와는 최대 270억 달러 규모까지 확대 가능한 장기 인프라 계약을 체결했고 코어위브와도 수십억 달러 규모 계약을 맺으며 AI 연산 자원을 확보했다. 네오클라우드 기업들은 이같은 빅테크의 AI 투자 확대를 발판으로 빠르게 성장했다. 자체 데이터센터를 짓는 데 수년이 걸리는 빅테크 대신, 최신 GPU를 즉시 제공하는 역할을 맡으며 AI 인프라 시장의 새로운 사업 모델을 구축했다. 하지만 메타가 직접 AI 컴퓨팅 서비스 제공에 나서면서 시장 변화가 예상된다. 기존 네오클라우드 고객이 경쟁사로 바뀌는 것은 물론, 메타가 대규모 GPU 자원을 시장에 공급할 경우 AI 인프라 임대 가격에도 영향을 줄 수 있다는 우려가 제기된다. 실제 최근 시장에선 이런 우려가 주가에도 반영됐다. 메타의 클라우드 사업 확대 가능성이 알려진 이후 네비우스를 비롯한 주요 네오클라우드 기업들의 주가가 동반 약세를 보였다. 투자자들은 아마존웹서비스(AWS)·마이크로소프트(MS)·구글 등 3대 글로벌 클라우드 기업에 더해 메타까지 인프라 사업을 추진하면서 AI 시장 경쟁이 더 치열해질 것이라는 전망을 내놓고 있다. 다만 업계에선 메타가 당장 네오클라우드 기업들을 대체하기는 쉽지 않을 것이라는 분석도 나온다. 자체 AI 모델 개발과 서비스 운영에도 막대한 GPU가 필요한 만큼 상당 기간 외부 AI 컴퓨팅 자원을 병행 활용할 가능성이 높다는 이유에서다. 여전히 네비우스, 코어위브 등과 AI 인프라 계약이 유지되고 있으며 자체 AI 데이터센터 확장에도 수년이 소요될 전망이다. 업계 관계자는 "메타는 지금도 네오클라우드 기업들의 핵심 고객이지만 동시에 미래에는 가장 강력한 경쟁자가 될 가능성이 있다"고 말했다. 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 지난 5월 실적 발표에서 "외부 기업들이 API 서비스 구축이나 컴퓨팅 구매를 거의 매주 문의하고 있다"며 "인프라 자원이 과잉 투자 상태라고 판단되는 시점이 오면 외부 판매도 충분히 가능한 선택지"라고 밝힌 바 있다.

2026.07.17 10:30한정호 기자

삼성SDS·엘리스, 정부 AI 연구용 컴퓨팅 공급 맡는다…AWS 제쳐

삼성SDS와 엘리스그룹이 정부의 인공지능(AI) 연구용 컴퓨팅 인프라 사업을 수주하며 지난해 해당 사업을 맡았던 아마존웹서비스(AWS)에 이어 올해 공급사로 선정됐다. 국내 산학연에 AI 연구 환경을 제공하는 사업으로, 공공 AI 인프라 시장 경쟁에서 레퍼런스를 확대하게 됐다. 9일 조달청 나라장터에 따르면 한국정보통신진흥협회(KAIT)가 발주한 '2026년 AI연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트 그래픽처리장치(GPU) 자원 공급 및 유지보수' 사업 협상대상자로 삼성SDS와 엘리스그룹이 복수 선정됐다. 경쟁에는 AWS코리아까지 3개사가 참여했다. 이번 사업은 계약일부터 오는 12월 31일까지 클라우드 기반 GPU 자원을 공급·운영하는 프로젝트다. 연구기관이 초거대 AI 모델과 대규모언어모델(LLM) 등을 개발할 수 있도록 GPU 인프라와 운영 환경을 제공할 예정이다. 사업 예산은 153억원 규모다. 제안요청서(RFP)에 따르면 선정 사업자는 엔비디아 H100급 이상 GPU를 포함한 AI 컴퓨팅 자원을 확보해 연구자에게 제공하게 된다. 특히 다수 GPU를 하나로 묶어 활용할 수 있도록 클러스터 구성과 고속 네트워크 구축이 요건으로 제시됐다. GPU 운영 방식은 연구 목적에 따라 고정할당과 동적할당을 모두 지원하도록 했다. GPU뿐 아니라 중앙처리장치(CPU)·메모리·스토리지·네트워크를 포함한 연구 환경을 지원해 연구자가 컴퓨팅 자원을 즉시 사용할 수 있도록 하는 것이 핵심이다. 입찰은 기술평가 100% 방식으로 진행됐다. 평가엔 GPU 제공 계획과 보유 자원 규모, 연구환경 수준, 운영 지원 체계, 보안 역량 등이 중점적으로 반영됐다. 아울러 RFP상 기술평가 결과를 바탕으로 1·2순위인 삼성SDS와 엘리스그룹이 사업 협상대상자로 선정됐다. 이번 사업은 지난해 AWS가 처음으로 정부 AI 연구용 GPU 공급 사업을 수주한 이후 1년 만에 추진된 것으로, 공급사가 다시 국내 클라우드 기업으로 바뀌었다. 당시 AWS는 클라우드 보안인증(CSAP)을 획득한 글로벌 클라우드 기업 가운데 처음으로 정부 AI 연구 프로젝트에 GPU 인프라를 공급했다. 삼성SDS와 엘리스그룹은 향후 현장실사와 협상을 거쳐 최종 계약을 체결할 예정이다.

2026.07.09 18:37한정호 기자

Prev 1 2 3 Next