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美 반도체 수출통제, 클라우드까지 번진다…韓 AI 기업도 영향권

미국이 클라우드를 통한 첨단 반도체 원격 이용까지 수출통제 범위를 확대하는 방안을 추진하면서 국내 인공지능(AI) 인프라 기업에도 영향이 미칠 것이라는 전망이 나왔다. 해외 데이터센터에 설치된 그래픽처리장치(GPU)를 인터넷으로 빌려 쓰는 방식까지 규제 대상에 포함될 수 있어 클라우드 사업자와 AI 개발 기업의 대응이 중요해지는 상황이다. 9일 법무법인 태평양이 발간한 '美 의회, 클라우드 원격접근도 수출통제 대상으로 추진' 기고에 따르면 미국 의회는 클라우드를 통한 첨단 반도체 이용을 규제하기 위해 '원격접근보안법(RASA)' 입법을 추진 중이다. 기존 미국 수출통제는 물품이나 소프트웨어, 기술의 해외 이전을 중심으로 적용됐다. 반도체를 직접 수출하지 않고 제3국 데이터센터에 설치된 GPU 연산 자원을 원격으로 임차하는 서비스형 GPU(GPUaaS)는 일반적으로 규제 대상에서 벗어나 있었다. 미국 의회는 이러한 구조를 중국 등 우려국이 AI 모델 학습에 필요한 연산 자원을 확보하는 이른바 '클라우드 허점'으로 보고 있다. 미국 상무부 산업안보국(BIS)은 지난 1월 엔비디아 H200급 반도체를 중국에 수출할 때 중국 등 우려국 이용자에게 클라우드 서비스를 제공하지 못하도록 제한했다. 다만 이 규제는 미국 정부의 허가를 받아 수출한 반도체에만 적용돼 다른 경로로 해외 데이터센터에 설치된 GPU를 원격으로 이용하는 경우까지 막기는 어렵다. 현재 미국 의회에는 규제 범위가 다른 두 법안이 계류 중이다. 지난 1월 하원을 찬성 369표, 반대 22표로 통과한 하원안은 미국 수출관리규정(EAR) 적용 대상 품목에 접근하는 외국인 전반을 규제할 수 있도록 했다. 반면 상원안은 중국·러시아·이란·북한 등 우려국 관련 이용자가 서비스형 인프라(IaaS)를 통해 통제품목목록(CCL)에 포함된 자원에 접근하는 경우로 범위를 좁혔다. 두 법안 모두 BIS에 원격 접근을 허가제로 관리할 권한을 부여하는 방식이다. 특히 클라우드 서비스를 이용하는 고객뿐 아니라 원격 접근을 제공하는 사업자도 규제 대상이 될 수 있다. 다만 구체적인 허가 요건과 심사 기준은 법 제정 이후 BIS가 마련할 후속 규정에 따라 결정될 예정이다. 이같은 흐름은 국내 클라우드·데이터센터 사업자에게 고객 신원 확인과 접속 관리가 핵심 과제가 될 전망이다. 상원안이 채택되면 중국 등 우려국 고객에게 GPU 클라우드를 제공하는 사업자는 최종 이용자와 최상위 모회사 소재지까지 확인해야 할 가능성이 제기된다. 제3국에 설립된 중국계 기업의 현지 법인도 규제 대상에 포함될 수 있어서다. 하원안이 채택될 경우 영향 범위는 더욱 넓어질 수 있다. 접근 주체를 특정 우려국이 아닌 외국인 전반으로 규정하고 있어 미국산 GPU가 설치된 해외 클라우드를 이용하는 한국 기업도 향후 BIS 규정에 따라 허가 대상에 포함될 가능성을 배제하기 어렵다. 이에 국내 AI 인프라 사업자는 고객 확인 체계와 함께 접속 지역·IP 주소 식별, 접근 권한 관리, 감사 로그 등 원격 이용 현황을 추적할 수 있는 시스템을 마련할 필요가 있다는 제언이 나온다. 고객 확인 기록과 접속 이력은 향후 규제 위반 여부를 판단하거나 사업자 책임을 소명하는 자료로 활용될 수 있기 때문이다. 해외 클라우드를 활용해 AI 모델을 개발하는 기업도 대비가 필요하다. 원격 GPU 접근이 제한되거나 차단될 가능성을 고려해 클라우드 계약 조건을 점검하고 서비스 중단에 대응할 업무 연속성 계획을 수립해야 한다는 분석이다. 특히 중국 등 우려국에 계열사나 고객을 둔 기업은 규제 영향을 우선 검토할 필요가 있다고 법무법인 태평양은 짚었다. 법안 시행 여부와 최종 규제 범위는 아직 확정되지 않았다. 두 법안 모두 상원 은행·주택·도시문제위원회에 계류 중이며 올해 국방수권법(NDAA)에 포함될지도 불투명하다. 의회 입법과 별개로 미국 상무부가 행정규제를 먼저 도입할 가능성도 제기된다. 법무법인 태평양은 "RASA는 아직 입법 단계이고 BIS 후속 규정도 마련되지 않았으므로 NDAA 최종 문안, 새 의회에서 재발의 여부, BIS 규정 동향을 지속적으로 확인하면서 단계별로 대응해 나가는 것이 바람직하다"고 제언했다.

2026.11.09 14:04한정호 기자

[AI 리더스] 네이버클라우드 "아시아 대표 AI 팩토리 기업 도약…글로벌 공략 박차"

"아시아에선 아직 인공지능(AI) 팩토리 시장을 대표하는 기업이 뚜렷하지 않습니다. 네이버클라우드가 아시아를 대표하는 AI 팩토리 사업자로 자리 잡고 이를 기반으로 글로벌 시장까지 확대해 나가겠습니다." 김병준 네이버클라우드 이사는 5일 경기 성남시 분당구 네이버 그린팩토리에서 지디넷코리아와 만나 이같이 강조했다. 네이버클라우드는 약 10년간 축적한 그래픽처리장치(GPU) 운영 경험과 데이터센터 설계·운영 기술을 앞세워 글로벌 AI 인프라 시장 공략에 나서고 있다. 엔비디아와 차세대 AI 팩토리 아키텍처 개발 협력을 강화하고 대규모 GPU 클러스터 운영 역량을 바탕으로 아시아 시장에서 입지를 확보한다는 전략이다. 김 이사는 "AI 팩토리는 기존 클라우드 GPU 서비스와 비교해 필요한 인프라 규모부터 완전히 다르다"며 "대규모 GPU를 고객이 원하는 시점에 안정적으로 공급하고 운영할 수 있는 풀스택 역량이 우리의 핵심 경쟁력"이라고 밝혔다. "GPU 운영만 10년…데이터센터부터 클라우드까지 자체 역량 확보" AI 팩토리는 대규모 GPU와 네트워크·스토리지·전력·냉각 설비 등을 통합해 AI 모델 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 공급하는 인프라를 뜻한다. 김 이사는 AI 팩토리 사업에서 GPU 확보 규모뿐 아니라 장기간 축적한 운영 경험이 중요하다고 짚었다. 기존 클라우드 GPU 서비스는 주로 수십~수백 장 규모였지만 AI 팩토리는 최소 1000장 이상, 현재는 수천~수만 장 규모 GPU를 동시에 운영해야 하는 상황이다. 네이버클라우드는 지난 2016년부터 엔비디아 P40·P4를 시작으로 V100, T4, A100, H100, H200 등 다양한 GPU를 운영해 왔다. AI 모델 학습과 추론뿐 아니라 미디어 인코딩·디코딩 등 여러 네이버 서비스에 GPU를 활용했으며 단일 클러스터 기준 최대 약 4000장을 운영한 경험을 확보했다. AI 팩토리 사업에선 장비와 전력, 데이터센터 입지를 사전에 확보하는 공급망 관리도 중요한 요소로 꼽힌다. 일부 네오클라우드 기업은 고객 계약 이후 데이터센터와 GPU를 확보하는 과정에서 납기를 맞추지 못하는 사례가 발생하지만, 네이버클라우드는 기존 인프라 운영 경험과 글로벌 공급사 협력 관계를 활용할 수 있다는 설명이다. 운영 안정성도 강점으로 내세웠다. 네이버클라우드는 장애 발생 시 담당 책임자가 대응을 총괄하는 체계를 갖추고 있으며 첫 응답을 5분 이내에 수행하도록 운영 중이다. 고객이 요구하는 높은 서비스 가용성과 장애 대응 수준을 충족하기 위해 자동화 체계도 활용하고 있다. 김 이사는 "데이터센터 설계부터 운영, 클라우드 서비스까지 전체 과정을 직접 수행할 수 있는 풀스택 역량을 갖췄다는 점이 다른 네오클라우드 기업과 차별화된다"고 말했다. 엔비디아와 차세대 AI 팩토리 기술 협력…전력·냉각 최적화 강화 네이버클라우드는 엔비디아의 10억 달러 규모 전략적 투자 추진과 브룩필드의 최대 90억 달러 규모 컴퓨팅 인프라 확보 계약을 바탕으로 AI 팩토리 구축에 속도를 내고 있다. 엔비디아와 차세대 GPU '베라 루빈'을 위한 AI 팩토리 아키텍처 개발도 논의 중이다. 기존 GPU와 네트워크 중심 설계를 넘어 전력 공급과 데이터센터 배치, 냉각 설비까지 통합 최적화하는 방향이다. 김 이사는 "엔비디아 DSX 아키텍처는 GPU 랙뿐 아니라 전력 공급 단계부터 데이터센터 전체를 함께 고려하는 구조"라며 "엔비디아가 여러 협력사와 함께 아키텍처를 만들어가는 과정에서 우리도 기술 연구를 긴밀히 진행 중"이라고 설명했다. 실제 네이버클라우드는 엔비디아와 400G 네트워크 구성, 전력 배분 최적화, 냉각 설비 설계 등을 검토해왔다. 엔비디아 AI 인프라 아키텍처와 자체 클라우드 서비스 기술을 결합해 여러 고객이 GPU 자원을 분리해 사용할 수 있는 멀티테넌시 환경도 연구 중이다. 전력 관리 측면에선 실제 GPU 운영 데이터를 활용한 설계 기술을 강조했다. GPU 클러스터가 동시에 작업을 시작하면 순간 전력 사용량이 장비 사양에 기재된 수치보다 1.5~2배까지 높아질 수 있어 정밀한 전력 측정과 설비 구성이 필요하다는 설명이다. 냉각 기술도 자체 연구를 이어가고 있다. 네이버클라우드는 약 3년 전부터 각 세종 데이터센터에 직접액체냉각(DLC) 연구 환경을 구축하고 냉각수 압력과 유량, 냉매 특성 등을 검증해 왔다. 향후 GPU 발열이 더욱 증가할 경우 DLC와 액침냉각을 함께 활용하는 방안도 준비 중이다. 김 이사는 "차세대 GPU가 등장할수록 발열이 커지는 만큼 냉각수 순환 속도와 압력도 높아져야 한다"며 "앞으로 DLC만으로 감당하기 어려운 칩이 나타날 가능성까지 고려해 액침냉각 기술도 준비하고 있다"고 밝혔다. "2028년 200MW 공급 역량 입증…1GW까지 확대 구상" 네이버클라우드는 AI 팩토리 사업을 국내와 공공 시장에 한정하지 않고 글로벌 민간 고객 중심으로 확대한다는 방침이다. 특히 수 메가와트(MW)에서 수십 MW 규모 GPU 인프라를 필요로 하는 기업을 주요 고객군으로 삼는다는 목표다. 해외 시장에선 소버린 AI 수요에도 대응할 계획이다. 보안이 중요한 작업은 고객 데이터센터에서 처리하고 나머지 작업은 프라이빗형 AI 팩토리에서 수행하는 하이브리드 아키텍처도 마련하고 있다. 이를 기반으로 각국 정부와 기업이 요구하는 데이터 통제와 AI 인프라 운영 환경을 지원한다는 구상이다. 네이버클라우드는 초기 55MW 규모에서 출발해 2028년까지 200MW 수준 AI 팩토리 공급 역량을 확보하고 이후 고객 수요에 따라 장기적으로 1GW까지 확대할 예정이다. 김 이사는 "우선 200MW 규모를 안정적으로 공급할 수 있다는 점을 고객에게 입증하는 것이 중요하다"며 "이러한 신뢰를 확보하면 향후 1GW 규모까지 사업을 안정적으로 확대할 수 있을 것"이라고 말했다. 끝으로 그는 "미국을 대표하는 네오클라우드 기업으로는 코어위브가 있고 유럽에는 네비우스가 있지만 아시아는 이제 AI 팩토리 시장이 시작되는 단계"라며 "네이버클라우드가 아시아에서 AI 팩토리 하면 가장 먼저 떠오르는 기업이 되고 이를 바탕으로 글로벌 시장에서도 경쟁하는 기업으로 성장하겠다"고 강조했다.

2026.11.05 11:10한정호 기자

[AI 고속도로] GPU 투자 부담 커지자 네오클라우드 회의론 확산…韓 기업도 시험대

인공지능(AI) 인프라 투자 열풍을 타고 급성장한 네오클라우드 산업을 둘러싸고 회의론이 확산하고 있다. 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보와 데이터센터 구축에 막대한 자금이 투입되고 있지만, 투자 규모에 걸맞은 수익을 창출할 수 있을지 의문이 커지는 모습이다. 국내에서도 AI 인프라 사업에 뛰어드는 기업들이 늘면서 안정적인 고객 확보와 투자금 회수가 핵심 과제로 떠올랐다. 3일 업계와 외신에 따르면 미국 코어위브와 네비우스 등 주요 네오클라우드 기업들은 대규모 부채와 자금 조달 부담에 대한 우려로 최근 주가 약세를 이어가고 있다. 국내에서도 엘리스그룹과 베슬AI 등 신흥 AI 인프라 기업들이 사업 확대에 나선 가운데 GPU 가동률과 수익성을 둘러싼 시장 관심이 높아지고 있다. 네오클라우드는 고성능 GPU를 대량 확보해 AI 모델 학습·추론에 필요한 연산 자원을 클라우드 방식으로 제공하는 전문 사업자를 뜻한다. 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS), 구글 등 기존 클라우드 사업자와 달리 AI 연산에 특화된 인프라를 중심으로 사업을 운영하는 구조다. 대표 기업으로는 미국 코어위브와 네비우스, 아이렌 등이 꼽힌다. GPU 확보 경쟁에 급성장했지만…부채·수익성 우려 확산 네오클라우드는 생성형 AI 확산과 함께 빠르게 성장했다. 빅테크와 AI 개발사들이 자체 데이터센터만으로 급증하는 연산 수요를 감당하기 어려워지면서 GPU 인프라를 전문으로 공급하는 기업들이 성장 기회를 확보했다. 그러나 최근에는 대규모 설비투자에 따른 차입금과 이자 부담, GPU 세대교체에 따른 자산가치 하락 가능성이 주요 위험 요인으로 지목되고 있다. 실제 주요 네오클라우드 기업의 주가 하락세가 이어지고 있다. 2일(현지시간) 미국 증시에선 코어위브와 네비우스 주가가 약 8% 하락하는 등 AI 인프라 관련주가 동반 약세를 보였다. 앞서 지난달 26일 로이터통신은 두 기업을 비롯한 주요 네오클라우드 종목이 한 달간 30% 넘게 하락했다고 보도했다. 투자자들이 AI 연산 수요보다 대규모 인프라 투자에 필요한 자금 조달 부담에 주목하고 있다는 분석이 나온다. 일론 머스크 테슬라·스페이스X 최고경영자(CEO)도 네오클라우드 업계 구조조정 가능성을 경고했다. 그는 지난달 25일 엑스(X)를 통해 AI 데이터센터 외에 안정적인 매출원이 없는 기업들이 자금 조달에 어려움을 겪고 있다고 지적했다. 특히 200곳이 넘는 네오클라우드 기업을 거론하며 "일부는 살아남겠지만 많지는 않을 것"이라고 전망했다. 이 같은 우려는 네오클라우드 사업 구조와 맞닿아 있다. GPU와 데이터센터를 확보하려면 막대한 초기 자금이 필요하지만 설비 구축 이후 실제 매출이 발생하기까지 상당한 시간이 걸려서다. 차세대 GPU 출시 주기가 짧아지면서 기존 장비의 수익 창출 기간이 예상보다 줄어들 수 있다는 지적도 제기된다. 반면 AI 인프라 수요가 여전히 강하다는 반론도 나온다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 최근 CNBC 인터뷰에서 네오클라우드 수요가 매우 강하다고 강조했다. 기업들이 AI 모델 개발과 서비스 운영에 필요한 연산 자원을 지속해서 확대하고 있는 만큼 자금 조달 문제도 해결될 수 있다는 입장이다. 국내도 GPU 투자 경쟁 가열…사업 확대 속 수익성 부담 국내에서도 AI 인프라 확보 경쟁이 본격화되고 있다. 엘리스그룹과 베슬AI 등 신흥 기업들이 GPU 클라우드 사업을 확대하는 가운데 네이버클라우드와 삼성SDS, NHN클라우드 등 기존 클라우드·IT서비스 기업들도 대규모 AI 인프라 투자에 속도를 내는 상황이다. 국내 AI 인프라 기업 엘리스그룹은 지난달 20일 코스닥 상장 첫날 공모가 9만 500원보다 32.04% 하락한 6만 1500원에 거래를 마쳤다. 당시 종가 기준 시가총액은 약 6844억원으로 공모가 기준 약 1조원에 달했던 기업가치를 크게 밑돌았다. 기업공개(IPO) 과정에서 10조원이 넘는 청약증거금을 끌어모았지만 상장 이후에는 주가 약세가 이어지고 있다. AI 인프라 사업에 대한 성장 기대와 별개로 향후 실적과 투자 성과를 확인하려는 시장 분위기가 반영됐다는 해석이 나온다. 베슬AI도 네오클라우드 사업 확대를 위한 중장기 청사진을 제시했다. 현재 GPU 약 7000장을 운영 중이며 2028년까지 전국 8개 AI 데이터센터 거점을 확보하고 2030년까지 GPU를 20만 장으로 늘릴 계획이다. 최근 한국투자증권과 GPU 인프라 확충을 위한 금융 협력 업무협약(MOU)을 체결했으며 SK바이오팜과 엔비디아 B200 GPU 128장 공급 계약도 맺었다. 다만 금융 협약의 구체적인 투자 규모와 구조는 아직 확정되지 않은 만큼 향후 자금 조달과 안정적인 고객 수요 확보가 사업 확대 관건으로 꼽힌다. 투자 규모보다 고객 확보 쟁점…수익성 검증 본격화 기존 클라우드 기업들도 AI 인프라 확충에 속도를 내고 있다. 네이버는 최근 글로벌 자산운용사 브룩필드와 최대 90억 달러 규모 AI 컴퓨팅 인프라 확보 계약을 체결했다. 브룩필드가 GPU와 데이터센터 등 자산을 확보하고 네이버클라우드가 이를 운영해 고객에게 서비스를 제공하는 구조다. 네이버는 내년 상반기 55메가와트(MW)를 시작으로 2028년까지 200MW 규모로 확대할 계획이다. 삼성SDS도 글로벌 투자회사 KKR과 전략적 협력을 맺고 AI 인프라 투자와 신사업 확대를 추진 중이며 NHN클라우드는 GPU 인프라를 확충해 공공과 기업 고객을 대상으로 서비스를 제공하고 있다. 이들 기업은 기존 IT서비스와 클라우드 사업에서 확보한 고객 기반과 수익을 활용할 수 있다는 점에서 GPU 임대 사업에 크게 의존하는 일부 해외 네오클라우드 기업과 차이가 있다. 다만 외부 자본을 활용하거나 기존 사업 기반을 갖췄더라도 투자 부담은 남아 있다는 지적이 나온다. GPU 임대 수요가 예상보다 적거나 장비 가동률이 떨어지면 인프라 사용료와 금융비용이 수익성을 압박할 수 있기 때문이다. 업계에선 GPU 확보 규모보다 장기 고객 계약과 실제 가동률, 투자금 회수 기간이 사업 경쟁력을 좌우할 것으로 보고 있다. GPU 임대 중심 사업 구조를 AI 모델 운영과 추론 최적화, 데이터 관리 등으로 다각화해야 한다는 제언도 나온다. 정부가 추진하는 GPU 공급 사업을 통한 초기 수요 확보와 함께 민간·해외 고객을 확대해 지속 가능한 매출 기반을 마련하는 전략이 필요하다는 분석이다. 시장조사업체 가트너는 지난달 발표한 보고서에서 비용 부담과 차별화된 사업 모델 부족으로 2030년까지 네오클라우드 기업 80% 이상이 독립 운영을 중단할 것으로 전망했다. 윌 소머 가트너 수석 애널리스트는 "AI에 특화된 클라우드 인프라 시장의 지출 증가세만으로는 AI 컴퓨팅 사업자 대부분이 현재 세대 AI 반도체가 교체되기 전에 투자금을 회수하기 어려울 것"이라고 분석했다.

2026.11.03 11:01한정호 기자

베슬AI, 한국투자증권과 GPU 인프라 금융 협력 추진

베슬AI가 한국투자증권과 손잡고 그래픽처리장치(GPU) 인프라 확충을 위한 금융 협력에 나선다. 베슬AI는 한국투자증권과 GPU 파이낸싱 업무협약(MOU)을 체결했다고 16일 밝혔다. 양사는 GPU 인프라 투자 확대와 자금 조달 방안을 공동으로 모색할 계획이다. 협약에 따라 한국투자증권은 GPU 인프라 사업에 필요한 투자 규모 확대와 자금 조달을 지원하고 베슬AI는 GPU 클라우드 플랫폼 운영 경험을 바탕으로 사업 추진에 필요한 업무를 맡는다. 다만 구체적인 투자 구조와 규모는 향후 프로젝트별 협의를 거쳐 결정할 예정이다. GPU 인프라는 구축 단계에서 대규모 자본이 필요한 분야다. AI 서비스 수요가 늘면서 GPU 자원을 확보하려는 기업들의 투자 부담도 커지고 있다. 베슬AI는 금융사의 자금 조달 역량과 자사 GPU 클라우드 운영 기술을 결합해 네오클라우드 사업을 확대한다는 구상이다. 방창진 한국투자증권 PF그룹장은 "GPU를 중심으로 한 AI 컴퓨팅 인프라는 글로벌 금융시장에서 새로운 핵심 투자 영역으로 부상하고 있다"며 "한국투자증권이 보유한 구조화금융 및 자본시장 역량을 바탕으로 베슬AI와 다양한 금융 협력 방안을 모색하고, 국내 AI 인프라 산업의 성장에 기여하겠다"고 말했다. 베슬AI는 GPU 인프라 사업 관련 협력을 확대하고 있다. SK텔레콤과 GPU 인프라 협력을 진행하고 있으며, SK바이오팜에는 엔비디아 B200 GPU 128장(16개 노드)을 공급하는 계약을 체결했다. 최근에는 네오에이아이클라우드와 포항 AI 데이터센터 GPU 플랫폼 사업 협력을 위한 업무협약도 맺었다. 2020년 설립된 베슬AI는 GPU 클라우드 플랫폼 '베슬 클라우드(VESSL Cloud)'를 운영한다. 전 세계에 분산된 GPU 자원을 통합 관리하는 '플루이드 컴퓨팅' 기술을 기반으로 서비스형 GPU(GPUaaS)를 제공한다. SK바이오팜을 비롯해 업스테이지, 모티프테크놀로지스 등 국내 기업과 서브쿼드래틱, 누앙스 랩스, 트래젝토리 등 해외 AI 기업을 고객사로 두고 있다. 안재만 베슬AI 대표는 "GPU 인프라 경쟁력은 자금 조달 기반과 운영 역량을 함께 갖추는 데서 나온다"며 "이번 한국투자증권과의 협력관계를 통해 글로벌 AI 고객의 수요에 더욱 신속하게 대응해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.10.16 14:34남혁우 기자

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

네이버클라우드, 베트남 FPT와 맞손…아태 AI 팩토리 시장 공략

네이버클라우드가 베트남 IT 기업 FPT와 손잡고 아시아태평양(APAC) 인공지능(AI) 인프라 시장 공략에 속도를 낸다. 양사가 보유한 그래픽처리장치(GPU) 인프라와 클라우드 기술을 결합해 AI 팩토리 사업을 확대하고 기업 고객의 AI 학습·추론 수요에 공동 대응한다는 구상이다. 네이버클라우드는 FPT와 AI 팩토리 및 서비스형 GPU(GPUaaS) 사업 확대를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 12일 밝혔다. 양사는 최근 경기 성남시 네이버 제2사옥 1784에서 협약을 맺고 AI 팩토리 사업의 기획부터 개발, 운영까지 협력하기로 했다. FPT는 베트남을 대표하는 글로벌 ICT 기업으로 엔비디아 클라우드 파트너이기도 하다. 이번 협력은 양사가 보유한 GPU 인프라와 클라우드 기술, 고객 네트워크를 연계해 한국과 일본, 베트남을 비롯한 아태 지역에서 새로운 AI 사업 기회를 발굴하는 데 중점을 뒀다. 특히 각사가 단독으로 대응하기 어려운 지역의 AI 수요를 공동으로 확보할 계획이다. 대규모 AI 모델 학습과 추론을 위한 GPU 컴퓨팅 자원이 필요한 기업과 AI 서비스 사업자를 대상으로 인프라와 AI 모델, 서비스를 함께 제공한다는 전략이다. 이를 통해 기업 고객이 대규모 GPU 인프라를 직접 구축하지 않고도 필요한 AI 연산 자원을 확보하고 AI 서비스를 도입할 수 있도록 지원할 방침이다. 실제 산업 현장에서 AI 기술을 적용하기 위한 엔지니어링 협력도 강화한다. 네이버클라우드의 베트남 개발센터와 본사 기술 인력, FPT 엔지니어들이 참여하는 정기적인 기술 교류 프로그램을 운영할 예정이다. 양사 기술진은 고객 현장에서 GPU 인프라 최적화와 AI 추론 성능 개선, AI 에이전트의 실제 서비스 환경 구축 등을 공동으로 추진한다. 단순한 인프라 공급을 넘어 고객의 AI 모델 활용과 서비스 운영까지 지원 범위를 확대한다는 방침이다. 네이버클라우드는 이번 협력을 통해 자체 AI 기술과 클라우드 운영 경험을 FPT의 AI 팩토리 및 기업 고객 사업 역량과 결합할 계획이다. 양사는 아태 지역에서 공동 고객을 발굴하고 AI 인프라와 서비스 사업을 확대해 나간다는 목표다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "FPT와 협력해 우리가 축적해온 AI 기술과 경험을 FPT의 AI 팩토리 및 엔터프라이즈 사업 역량과 결합할 수 있게 됐다"며 "양사 기술과 사업 역량을 기반으로 한국과 베트남을 넘어 APAC 시장에서 고객의 다양한 AI 수요에 대응하고 실제 비즈니스 성과로 연결하는 협력을 만들어 가겠다"고 밝혔다. 레 홍 비엣 FPT 코퍼레이션 스마트클라우드 대표는 "우리는 AI 팩토리를 중심으로 AI 클라우드 역량을 지속적으로 강화해 왔으며 여러 시장에서 축적한 엔지니어링 역량과 경험을 바탕으로 AI 기술을 실제 비즈니스에 적용할 수 있는 기반을 마련해왔다"며 "네이버클라우드와 협력해 고객의 AI 모델 활용을 확대하고 APAC을 비롯한 글로벌 기업들이 AI를 실질적 비즈니스 성과로 연결할 수 있는 새로운 방안을 함께 만들어가겠다"고 말했다.

2026.10.12 14:19한정호 기자

韓 공략 시동 건 코어위브…데이터센터 협력·추론 사업 키운다

글로벌 인공지능(AI) 인프라 기업 코어위브가 한국 시장 공략에 속도를 내고 있다. 국내 여러 데이터센터 사업자들과 협력 방안을 논의하는 가운데 고성능 그래픽처리장치(GPU) 공급뿐 아니라 AI 추론 시장으로 사업 영역을 넓히려는 움직임도 본격화하고 있다. 9일 업계에 따르면 코어위브는 한국 데이터센터 사업 진출 가능성을 열어두고 국내 여러 사업자들과 협의를 진행하고 있는 것으로 파악됐다. 구체적인 투자 규모와 데이터센터 위치, 협력 기업 등은 공개되지 않았다. 코어위브는 최근 아시아 지역으로 AI 인프라 사업을 빠르게 확대하고 있다. 지난 8월 인도네시아에 총 360메가와트(MW) 규모의 데이터센터 3곳을 확보한다고 발표한 데 이어 이달 6일에는 인도 아다니커넥스와 협력해 나비뭄바이에 240MW 규모 AI 데이터센터를 구축한다고 밝혔다. 인도 시설에는 엔비디아의 차세대 '베라 루빈' 플랫폼을 도입할 예정이다. 이런 가운데 코어위브는 지난 6일부터 8일까지 서울 강남구 코엑스 C홀에서 열린 'AI 페스타 26'에 회사 이름을 내건 부스를 마련했다. 코어위브가 국내 전시 행사에 자체 브랜드를 앞세워 참가한 것은 이번이 처음이다. 김현석 코어위브 한국·동남아시아 총괄대표는 행사장에서 지디넷코리아와 만나 한국을 비롯한 아시아 AI 인프라 시장의 현황과 코어위브의 사업 전략을 소개했다. 김 대표는 한국·동남아시아 지역 GTM(Go-To-Market)을 맡아 GPU 인프라와 추론 서비스 등의 사업을 담당하고 있다. 코어위브는 엔비디아 GPU를 기반으로 AI 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 제공하는 미국 네오클라우드 기업이다. 아마존웹서비스(AWS)와 마이크로소프트(MS) 애저, 구글클라우드 등 기존 하이퍼스케일러와 달리 대규모 AI 워크로드에 특화된 인프라를 제공하는 것이 특징이다. 김 대표는 "GPU를 필요로 하는 기업이나 기관의 수요는 국가 간 경계가 거의 무의미하다"며 "한국에서도 최신 GPU를 확보하려는 기업들의 문의가 상당히 많다"고 말했다. 현재 국내 기업들은 코어위브의 해외 데이터센터를 통해 GPU 서비스를 이용할 수 있다. AI 모델 학습과 추론은 일반적인 클라우드 서비스에 비해 네트워크 지연의 영향이 상대적으로 제한적이어서 데이터의 해외 이전에 제약이 없다면 국내 데이터센터가 없어도 서비스를 이용할 수 있다는 설명이다. 반대로 금융·공공·의료 등 개인정보나 민감정보를 다루는 분야에서는 국내 인프라 유무가 서비스 도입에 영향을 줄 수 있다. 데이터 국외 이전에 대한 규제와 기업 내부 정책 등을 고려해야 하기 때문이다. 김 대표는 "GPU를 빌려 쓰기로 결정한 기업 중에는 데이터센터가 한국에 있는지를 크게 신경 쓰지 않는 곳도 많다"며 "금융기관이나 공공기관처럼 개인정보와 민감정보를 활용하는 곳은 데이터의 해외 이전을 고려해야 하는 경우가 있다"고 설명했다. "韓 기업 GPU 수요 상당…수천~수만 장 문의도" 코어위브가 한국 시장에서 주목하는 분야 중 하나는 대규모 GPU 수요다. 국내 통신사와 전자·플랫폼 기업 등을 중심으로 엔비디아 최신 GPU에 대한 문의가 이어지고 있다. B300뿐 아니라 차세대 베라 루빈 시스템을 확보하려는 움직임도 나타나고 있다. 김 대표는 "국내 주요 기업들이 B300 등 최신 GPU를 수천 장에서 수만 장 규모로 요청하는 사례가 있다"며 "베라 루빈 같은 차세대 시스템에 대한 문의도 계속 들어오고 있다"고 말했다. 다만 국내 기업의 GPU 수요가 실제 대규모 공급 계약으로 연결되기까지는 넘어야 할 부분도 있다. 정부 지원 사업 등을 통해 GPU 사용 예산을 확보하는 기업이 많아 장기간 이용을 확약하기 어려운 사례가 있어서다. 김 대표는 "국내 대기업에서 B300을 수천 장에서 수만 장 규모로 요청하더라도 사용 기간을 물어보면 6개월이나 7개월이라고 답하는 경우가 있다"며 "정부 지원 사업을 통해 GPU를 확보하다 보니 프로젝트의 연속성을 몇 년 이상 보장하기 어려운 구조도 있다"고 말했다. 이는 대규모 GPU를 선제적으로 확보해 장기간 제공하는 네오클라우드의 사업 방식과 차이가 있다. 코어위브는 대규모 GPU 공급에서 사용 기간과 물량에 대한 고객의 확약을 중요하게 보고 있다. 최근에는 3~6개월 단기 계약도 체결하는 등 공급 방식을 다변화하고 있지만 대규모 물량을 안정적으로 제공하려면 장기적인 수요 예측이 필요하다. 김 대표는 한국에서 들어오는 대규모 GPU 공급 요청에서도 계약 기간과 수량, 선급금 등의 조건이 중요하다고 설명했다. 단순히 GPU가 필요하다는 요청만으로 대규모 물량을 확보해 제공하기 어려운 사업 구조라는 의미다. 특히 GPU 공급 능력이 네오클라우드 기업들의 경쟁력을 좌우한다고 봤다. 기존 클라우드 사업자와 네오클라우드는 서비스 구조와 기술 아키텍처에서 차이가 있지만 고객이 원하는 최신 GPU를 제때 확보하지 못하면 가격이나 소프트웨어 경쟁력을 앞세우기도 어렵다는 설명이다. 하이퍼스케일러와 네오클라우드의 차별점도 여기에 있다. AWS·애저·구글클라우드가 CPU와 GPU를 비롯한 다양한 컴퓨팅 자원을 범용 클라우드 아키텍처에서 제공한다면 네오클라우드는 대규모 GPU 클러스터와 네트워크, 소프트웨어를 AI 학습·추론에 맞춰 구성한다. 고객은 기존 클라우드 계약과 비용, AI 워크로드의 특성 등을 고려해 필요한 인프라를 선택할 수 있다. 김 대표는 "AI 인프라는 GPU만의 경쟁이 아니라 '자본의 전쟁(War of Capital)'"이라며 "고객이 원하는 GPU 모델이 없으면 경쟁 자체가 성립하기 어렵다"고 강조했다. W&B 고객 기반으로 韓 추론 시장 공략 코어위브가 한국에서 GPU 공급과 함께 힘을 싣는 분야는 AI 추론이다. AI 시장의 중심이 대규모 모델을 학습하는 단계에서 개발한 모델을 실제 서비스에 적용하는 단계로 확장되면서 추론용 컴퓨팅 수요가 빠르게 늘어날 것으로 보고 있다. 특히 지난해 인수한 AI 개발 플랫폼 기업 웨이츠앤바이어시스(Weights & Biases·W&B)를 활용해 기존 소프트웨어 고객과 코어위브의 GPU 인프라·추론 서비스를 연결하는 전략을 추진하고 있다. W&B는 AI 모델 개발 과정에서 실험 결과를 추적하고 성능을 평가·관리하는 소프트웨어를 제공한다. 코어위브는 W&B를 자체 GPU 인프라와 결합해 AI 모델 개발과 학습부터 추론, 평가·관측까지 이어지는 사업 구조를 구축하고 있다. 국내에서도 파운데이션 모델을 개발하는 주요 AI 기업들이 W&B를 사용하고 있다는 게 김 대표의 설명이다. 모델 개발 단계에서 확보한 고객 접점을 추론과 GPU 인프라까지 확대할 수 있다는 점에서 코어위브의 한국 사업에서도 W&B가 중요한 역할을 맡는다. 김 대표는 "국내 주요 파운데이션 모델 개발 기업들이 이미 W&B를 사용하고 있다"며 "이들 기업이 모델 개발을 넘어 실제 추론 서비스를 확대하려는 만큼 코어위브의 GPU 인프라와 소프트웨어를 함께 제공할 기회가 많을 것으로 본다"고 밝혔다. AI 에이전트와 피지컬 AI 확산도 추론 시장 성장을 촉진할 요인으로 꼽았다. 기존에는 모델을 학습하는 과정에 대규모 GPU가 집중적으로 사용됐다면 AI 서비스가 늘어날수록 실제 이용자의 요청을 처리하는 추론 단계에서 필요한 컴퓨팅 자원도 함께 증가하기 때문이다. AI 에이전트는 서비스를 출시한 이후에도 답변 품질과 성능을 지속적으로 확인하고 개선해야 한다. 모델과 애플리케이션의 성능을 관측하고 평가하는 과정도 중요해지면서 코어위브의 GPU 인프라와 W&B 소프트웨어를 결합할 수 있는 영역이 넓어지는 셈이다. 코어위브는 서버리스 추론과 전용 추론 인프라 등을 제공하고 있다. 국내에서도 추론 서비스를 유통하거나 공동 사업을 추진할 수 있는 기업들과 협력 가능성을 검토하고 있다. 김 대표는 아직 국내 추론 생태계가 충분히 형성된 단계는 아니라고 평가했다. 추론 서비스를 이용하려는 기업과 이를 공급하려는 사업자는 늘고 있지만 GPU 인프라와 여러 AI 모델을 연결해 사용량에 따라 서비스를 제공하는 사업 구조는 이제 만들어지고 있다는 설명이다. GPU 인프라 사업에서는 기존 IT 시장의 총판·리셀러 구조를 그대로 적용하기도 어렵다고 봤다. 대규모 GPU 계약은 장기간 공급과 사용량, 투자비 회수 등이 함께 고려돼야 해 최종 고객과 직접 계약하는 방식이 중요한 반면 추론 시장에서는 다양한 형태의 파트너 사업이 가능하다고 보고 있다. 김 대표는 "한국에는 추론 서비스를 이용하려는 기업도 많고 이를 공급하려는 기업들도 있지만 아직 생태계가 충분히 형성되지는 않았다"며 "현재 여러 국내 기업과 협력을 검토하고 있으며 앞으로 추론 시장을 중심으로 사업 기회를 확대해 나갈 계획"이라고 말했다.

2026.10.09 16:06장유미 기자

NHN클라우드, 국내 1위 슈퍼컴 전면에…'팩토리X'로 AI 인프라 공략

NHN클라우드가 대규모 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 기반으로 기업과 공공기관의 인공지능(AI) 도입 지원에 박차를 가한다. GPU 인프라 구축·운영부터 자원 관리, AI 에이전트 개발까지 아우르는 풀스택 환경을 앞세워 AI 인프라 사업을 확대한다는 목표다. NHN클라우드는 6일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타 2026'에서 AI 풀스택 브랜드 'NHN 팩토리X'를 중심으로 GPU 인프라와 GPU라이브, 에이전트 스튜디오 등을 선보였다. 팩토리X는 NHN클라우드가 지난 5월 선보인 AI 풀스택 브랜드다. 회사가 지난 7년간 쌓아온 GPU 운영 경험을 바탕으로 AI 인프라 구축부터 AI 서비스 개발·운영까지 지원하는 것이 특징이다. 이번 전시에선 서울 영등포구 양평동 AI 데이터센터 'NHN 팩토리X 서울'에 구축한 대규모 GPU 인프라를 소개했다. 이곳에는 엔비디아 B200 GPU 4080장으로 구성된 단일 클러스터가 구축돼 있으며 글로벌 슈퍼컴퓨터 성능 순위 '톱500'에서 국내 1위, 세계 20위에 올랐다. GPU 자원의 활용 현황을 관리할 수 있는 GPU라이브도 전면에 내세웠다. GPU라이브는 고객이 확보한 GPU 자원의 사용 현황을 확인하고 효율적으로 운영할 수 있도록 지원하는 자체 개발 솔루션이다. 현장에서 만난 NHN클라우드 관계자는 "GPU를 임대해 사용하는 고객 가운데 확보한 자원을 충분히 활용하지 못하는 경우가 많다"며 "GPU라이브를 통해 자원을 얼마나 효율적으로 사용하고 있는지 확인하고 관리할 수 있다"고 설명했다. AI 에이전트 개발·운영을 지원하는 에이전트 스튜디오와 필요한 만큼 GPU 자원을 활용할 수 있는 서비스형 GPU(GPUaaS)도 함께 전시했다. GPU 인프라 공급에 그치지 않고 자원 운영과 실제 AI 서비스 개발까지 지원 범위를 넓힌다는 전략이다. NHN클라우드는 GPU 컴퓨팅뿐 아니라 이를 뒷받침하는 데이터센터 전력과 냉각, 네트워크까지 직접 구축·운영해온 경험을 팩토리X에 집약했다. AI 인프라부터 서비스 개발·운영까지 하나의 체계에서 제공해 고객이 필요한 환경에 맞춰 AI를 도입할 수 있도록 지원한다. 기업과 금융뿐 아니라 공공기관도 주요 고객으로 보고 있다. NHN클라우드는 클라우드보안인증(CSAP)과 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P) 등을 기반으로 정부·공공기관에 필요한 AI 인프라 설계·구축 역량을 확대 중이다. 현장 부스에는 팩토리X의 주요 기술과 서비스를 직접 확인할 수 있는 체험 공간도 마련했다. GPU라이브 체험존에선 GPUaaS와 에이전트 스튜디오의 주요 기능을 소개했으며 별도 키오스크를 통해 팩토리X의 특징과 AI 인프라 관련 내용을 확인할 수 있도록 구성했다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "이번 AI페스타에서 글로벌 경쟁력을 갖춘 대규모 GPU 인프라를 비롯해 AI 서비스 개발·운영까지 지원하는 NHN 팩토리X의 기술과 서비스를 선보였다"며 "기업과 공공기관이 AI를 안정적으로 도입하고 활용할 수 있도록 지원해온 우리 AI 인프라 역량을 널리 알릴 수 있는 자리"라고 밝혔다.

2026.10.06 15:12한정호 기자

AI 승부, GPU만으론 안 된다…클라우드 빅테크 한자리에

인공지능(AI) 인프라 경쟁의 무게중심이 그래픽처리장치(GPU) 확보에서 AI 데이터센터(AIDC)와 클라우드·플랫폼을 결합한 서비스 경쟁으로 이동하고 있다는 분석이 나왔다. AI 활용이 학습에서 추론과 에이전트로 확대되는 만큼 전력·냉각·네트워크뿐 아니라 실제 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있는 소프트웨어 역량까지 갖춰야 한다는 제언이다. 공용준 KT클라우드 전무는 1일 서울 양재 엘타워에서 열린 'AI-클라우드 빅테크 2026'에서 "현재 AI 인프라의 가장 큰 병목은 데이터센터와 전력"이라며 "GPU를 확보하는 것만으론 AI 서비스를 구현하기 어려운 만큼 클라우드와 플랫폼까지 함께 갖춰야 한다"고 강조했다. 공 전무는 최근 AI 인프라 시장의 병목이 GPU에서 데이터센터로 이동하고 있다고 진단했다. GPU 공급 상황은 개선되고 있지만 데이터센터를 구축하는 데 최소 2~3년이 걸리는 만큼 GPU를 확보하기에 앞서 데이터센터 용량을 선점하려는 움직임이 나타나고 있다는 설명이다. AIDC의 경쟁 기준도 달라질 것으로 전망했다. 단순히 전력과 GPU를 확보하는 데 그치지 않고 AI 서비스를 위한 클라우드와 운영 플랫폼, 네트워크, 안정성 등을 함께 갖춰야 한다는 것이다. AI 서비스가 일상과 기업 업무에 깊숙이 들어오면서 장애 대응과 GPU 스케줄링, 서비스 모니터링 등 운영 역량의 중요성도 커지고 있다. 공 전무는 "AI 서비스가 우리 삶의 한 축으로 자리 잡으면서 기존 IT에서 중요했던 서비스 연속성도 중요해지고 있다"며 "GPU를 효율적으로 스케줄링하고 AI 서비스를 모니터링하는 것은 물론 장애에 대비한 복구 체계까지 마련해야 한다"고 말했다. 박운영 HPE 상무는 AI 시장이 학습 중심에서 추론과 실제 서비스 적용 단계로 이동하면서 기업의 인프라 구축 방식도 달라질 것으로 내다봤다. 기업들이 더 많은 GPU를 확보하는 것보다 AI를 실제 서비스에 적용하고 투자 대비 성과를 만드는 방안을 고민해야 할 시점이라는 설명이다. 특히 에이전틱 AI 확산에 따라 토큰 사용량과 비용 부담이 늘면서 퍼블릭 클라우드에서 시작한 AI 워크로드 일부를 온프레미스나 하이브리드 환경으로 옮기려는 수요가 늘어날 것으로 전망했다. 기업 데이터 보호와 AI 주권에 대한 요구 역시 프라이빗 AI 인프라 수요를 키우는 요인으로 꼽았다. 박 상무는 "이제는 더 많은 GPU를 사야 할지를 고민하기보다 AI를 어떻게 실제 양산에 적용할 수 있을지, 무엇이 문제인지 살펴봐야 할 시점"이라며 "AI에 투자한 비용을 실제 성과로 연결하는 것이 중요해지고 있다"고 말했다. 네이버클라우드도 추론 수요 확대가 AIDC와 AI 팩토리 시장의 성장을 이끌 것으로 전망했다. 김지훈 네이버클라우드 이사는 대규모 GPU 수요가 과거 AI 모델 학습을 중심으로 발생했다면, 최근에는 실제 서비스를 위한 추론 영역으로 빠르게 확대되고 있다고 밝혔다. AI 에이전트와 피지컬 AI 확산까지 더해지면서 AIDC 수요가 일시적인 흐름에 그치지 않을 것이라는 관측이다. 네이버클라우드는 이를 겨냥해 엔비디아와 AI 팩토리 사업을 확대할 계획이다. 대규모 GPU와 고속 네트워크를 제공하는 AI 클라우드 역량에 기존 클라우드의 인증·네트워크·스토리지와 AI 모델·서비스 운영 경험을 결합한다는 전략이다. 글로벌 AI 기업에는 대규모 전용 인프라를, 국방·금융 등 보안 요구가 높은 분야에는 폐쇄형 클라우드 환경을 제공하는 방식이다. 김 이사는 "AI 팩토리는 국가 전체의 AI 수요를 감당하고 경제·산업·사회 전반에 필요한 지능을 대규모로 생산하는 핵심 인프라"라며 "AI 팩토리를 확보했는지, 누가 그 주도권을 갖고 있는지가 한 나라의 경쟁력을 좌우할 것"이라고 강조했다.

2026.10.01 14:16한정호 기자

이노그리드, 중소벤처기업연구원 AI 분석환경 구축…가상화·GPU 통합

이노그리드가 기존 가상화 인프라와 그래픽처리장치(GPU)를 하나의 체계에서 운영할 수 있는 인공지능(AI) 분석 환경을 구축했다. 단순히 GPU를 추가하는 데 그치지 않고 기존 IT 인프라를 AI 워크로드까지 확장할 수 있는 구조를 구현해 기업·공공의 AI 인프라 전환 시장 공략에 나선다는 목표다. 이노그리드는 자체 프라이빗 클라우드 플랫폼 '오픈스택잇'과 클라우드 관리 플랫폼 '탭클라우드잇'을 기반으로 중소벤처기업연구원의 'GPU 기반 AI 빅데이터 분석 인프라 구축' 사업을 완료했다고 1일 밝혔다. 이번 사업을 통해 중소벤처기업연구원의 중소기업 빅데이터 플랫폼(SIMS) 분석 환경은 기존 폐쇄형 온프레미스와 물리 PC 중심 구조에서 클라우드 기반 자원 체계로 전환됐다. 고급 분석 모델 개발에 필요한 고성능 GPU 연산 환경도 함께 구축됐다. 핵심은 GPU를 가상화 자원으로 활용할 수 있도록 한 것이다. GPU를 장착한 가상머신(VM)에서 AI 빅데이터 분석을 수행하고 고성능 연산이 필요한 경우 여러 GPU를 결합한 개발용 VM을 활용할 수 있도록 설계했다. GPU 자원은 VM 단위로 할당한다. 분석 과제의 성격과 규모에 따라 필요한 자원을 유연하게 배분할 수 있도록 구성했다. 호스트와 가상서버 단위의 자원 상태를 실시간으로 확인하고 사용 추세를 바탕으로 증설 시점을 예측할 수 있는 모니터링 체계도 적용했다. 이노그리드는 이번 구축 구조를 기존 가상화 환경을 AI 인프라로 확장하는 기반으로 활용할 계획이다. VM웨어 등 외산 가상화 환경을 전환하려는 고객이 기존 VM 워크로드를 프라이빗 클라우드로 옮긴 뒤 멀티·하이브리드 클라우드와 GPU 기반 AI 워크로드까지 하나의 체계에서 운영하도록 지원한다는 구상이다. 최근 AI 인프라 시장의 관심이 GPU 확보에서 확보한 자원을 얼마나 효율적으로 활용하느냐로 확대되는 점도 겨냥했다. 업무용 가상화 환경과 AI 연산 환경을 별도로 운영하는 대신 하나의 관리 체계에서 자원을 배분·제어해 기존 IT 인프라와 AI 인프라 간 단절을 줄이는 방식이다. 이같은 전략은 이노그리드가 추진하는 '프롬 xPU 투 AI 플랫폼(From xPU to AI Platform)' 기술 비전과도 연결된다. GPU뿐 아니라 신경망처리장치(NPU), 중앙처리장치(CPU), 양자처리장치(QPU) 등 다양한 xPU 인프라를 AI 개발·학습·배포·운영 환경까지 단일 컨트롤 플레인으로 연결·제어하는 것이 핵심이다. 이노그리드는 이를 바탕으로 기존 가상화 인프라 현대화에서 멀티·하이브리드 클라우드, GPU 기반 AI 워크로드로 이어지는 확장 구조를 고도화할 계획이다. 고객이 기존 IT 인프라를 모두 교체하지 않고도 필요한 시점과 규모에 맞춰 AI 인프라를 단계적으로 확대할 수 있도록 지원한다는 목표다. 김명진 이노그리드 대표는 "가상화 전환과 GPU 도입을 별개의 과제가 아니라 하나의 체계 안에서 다뤄야 AI 인프라를 효율적으로 확장할 수 있다"며 "이번 사업은 가상화 인프라와 GPU 자원을 한 체계에서 운영하는 구조를 국산 클라우드 플랫폼으로 구현한 사례"라고 말했다. 이어 "기존 인프라 현대화부터 xPU 자원과 AI 개발·운영 환경까지 하나로 잇는 기술 체계를 고도화해 고객이 기존 인프라를 바탕으로 AI 인프라를 넓혀갈 수 있도록 하겠다"고 덧붙였다.

2026.10.01 13:39한정호 기자

김동훈 NHN클라우드 대표, NHN 주식 1.4억원 매수…AI 인프라 성장 자신감

김동훈 NHN클라우드 대표가 인공지능(AI) 인프라 사업의 성장세 속에서 모회사 NHN 주식을 추가 매입했다. 광주 국가AI데이터센터를 시작으로 대규모 그래픽처리장치(GPU) 운영 경험을 쌓아온 NHN클라우드가 최근 서울 양평 리전까지 사업을 확대하며 실적 성장세를 이어가는 가운데, 김 대표의 이번 주식 매입도 향후 사업 성장에 대한 자신감을 반영한 행보로 풀이된다. 22일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 김 대표의 NHN 보유 주식은 기존 7340주에서 1만주로 늘었다. 공시에는 지난 18일 보통주 2660주를 장내 매수한 것으로 반영됐다. NHN클라우드에 따르면 실제 주식 매입은 지난 16일 이뤄졌다. 취득 단가는 주당 5만 3000원으로 총 매입 금액은 약 1억 4000만원이다. 김 대표는 NHN클라우드가 AI 데이터센터 사업에 본격적으로 뛰어든 초기부터 관련 사업을 이끌어왔다. NHN클라우드는 광주 국가AI데이터센터 구축·운영을 통해 대규모 GPU 인프라 운영 경험을 확보했고 이후 AI 인프라 수요가 급증하면서 관련 사업을 확대해왔다. 시장 초기부터 AI 데이터센터에 선제적으로 투자하면서 대규모 GPU 구축·운영 역량을 축적했다. 최근 성장세를 이끄는 핵심은 서울 양평 리전이다. NHN클라우드는 지난 3월 말 양평 리전 가동을 시작했으며 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU(GPUaaS) 공급이 2분기부터 본격화됐다. 이에 힘입어 NHN클라우드의 2분기 매출은 전년 동기 대비 85.3%, 전분기 대비 49% 증가했다. NHN 전체 실적에서도 클라우드 사업의 기여도가 커졌다. 올해 2분기 NHN 기술 부문 매출은 전년 동기 대비 52.9% 증가한 1598억원을 기록했다. NHN 연결 기준 매출은 7579억원, 영업이익은 579억원으로 각각 전년 동기 대비 25.3%, 164.1% 증가하며 분기 기준 역대 최대치를 기록했다. AI 인프라 확장도 지속 추진 중이다. NHN클라우드는 증가하는 GPU 수요에 대응하기 위해 내년까지 최소 30메가와트(MW) 규모의 AI 데이터센터 용량을 추가 확보할 계획이다. 이 가운데 20MW는 외부 데이터센터 임차 방식으로 마련하고 나머지 10MW는 자체 데이터센터로 구축한다. 기존 리전에는 엔비디아 B300 이상 최신 GPU도 추가 도입한다는 목표다. GPU 인프라를 넘어 AI 개발과 운영 전반을 아우르는 사업 구조도 구축 중이다. 지난 5월 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'를 공개하고 GPU 인프라 확보와 운영 최적화부터 AI 에이전트 실행 환경까지 제공하는 체계를 마련했다. 해외 기업의 GPU 수요 증가에 대응해 일본 데이터센터 확보 등 글로벌 사업 확대도 추진 중이다. 이 같은 AI 인프라 사업 성장과 함께 모회사 NHN의 주가도 큰 폭으로 올랐다. 회사 주가는 최근 1년간 114.23% 상승했다. NHN클라우드가 그룹 기술 사업의 주요 성장축으로 자리 잡으면서 AI 인프라 사업의 실적 기여도에 대한 시장의 관심도 높아지는 모습이다. NHN클라우드 관계자는 "현재 진행 중인 AI 인프라 사업의 성장 모멘텀이 이어지고 있는 가운데 이번 주식 매입 건이 향후 우리의 실적 성장에 대한 기대감을 높이는 동시에, 모회사 NHN의 주주가치 제고에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다"고 밝혔다.

2026.09.22 16:58한정호 기자

정철 KACI ANP 위원장 "GPU·AI 모델만으론 부족…AI 정책에 플랫폼 넣어야"

"그래픽처리장치(GPU)와 데이터센터를 확충하고 훌륭한 인공지능(AI) 모델을 만드는 것만으로는 국가와 기업의 AI 경쟁력이 완성되지 않습니다. 인프라와 모델을 실제 산업 현장에서 쓸 수 있도록 연결하는 플랫폼이 반드시 필요합니다." 정철 한국인공지능클라우드산업협회(KACI) AI 네이티브 플랫폼(ANP) 분과위원회 위원장은 21일 서울 마곡 나무에이엑스 본사에서 지디넷코리아와 만나 이같이 강조했다. KACI는 최근 기존 서비스형 플랫폼(PaaS) 지원분과위원회 명칭을 ANP 분과위원회로 변경했다. 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 기업의 관심이 단순 클라우드 전환을 넘어 AI 모델·데이터·GPU를 실제 업무와 연결하는 단계로 이동하면서 기존 PaaS 역할도 AI 개발·배포·운영 전반으로 확대해야 한다는 판단에서다. 기존 산업이 축적한 기술과 경험을 계승하면서 AI 시대 플랫폼 산업의 범위와 역할을 새롭게 정립하겠다는 취지다. "발전소 지어놓고 배전망 빠진 셈"…AI 정책에 플랫폼 넣어야 정 위원장은 국가 AI 정책에서 플랫폼을 독립적인 영역으로 다뤄야 한다고 짚었다. 현재 정부 투자가 GPU·데이터센터 등 인프라 확보와 AI 모델 개발에 집중된 반면 이를 기업의 실제 서비스로 연결하는 플랫폼에 대한 정책적 정의는 상대적으로 부족하다는 지적이다. 그는 이를 전력망에 비유했다. GPU와 데이터센터가 발전소이고 AI 모델이 여기서 생산된 전기라면 플랫폼은 이를 기업과 산업 현장까지 전달하는 배전망이라는 설명이다. 정 위원장은 "발전소를 아무리 많이 짓고 좋은 전기를 생산해도 이를 기업까지 전달하는 배전망이 없으면 실제 산업에서 활용하기 어렵다"며 "플랫폼 기업을 위한 예산이 필요하다는 게 아니라 AI 정책을 설계할 때 인프라와 서비스 사이에 플랫폼이라는 영역을 명확하게 정의해 달라는 것"이라고 밝혔다. 특히 자체 인력과 자본으로 AI 운영 환경을 구축하기 어려운 중견·중소기업에는 플랫폼 역할이 더욱 중요하다고 봤다. AI 시대에는 기존 PaaS가 담당했던 CPU·메모리·애플리케이션 관리를 넘어 고가의 GPU부터 모델, 데이터, 추론, AI 서비스 품질까지 통합적으로 관리해야 하기 때문이다. GPU 활용 효율이 대표적인 사례다. 플랫폼을 통해 GPU를 분할·공유하고 작업을 스케줄링하면 한정된 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있다. 정 위원장은 "GPU를 한 장 더 사는 것보다 이미 확보한 GPU를 최대한 효율적으로 사용하는 것이 훨씬 빠르고 비용도 적게 든다"며 "GPU를 나누고 배분하고 운영·관리하면서 활용률을 높이는 것이 AI 네이티브 플랫폼의 핵심 역할 가운데 하나"라고 말했다. 생성형 AI 특성상 지속적인 운영·관리도 필요하다. 기존 애플리케이션과 달리 정상 작동 중에도 환각 현상이 발생할 수 있고 모델 업데이트 주기도 빨라 지속적인 품질 관측과 재학습·배포가 요구된다. 정 위원장은 "AI는 서비스를 한번 배포했다고 끝나는 것이 아니라 계속 관찰하고 문제가 생기면 다시 학습하고 배포하는 과정이 반복된다"며 "새로운 모델과 기술을 기업이 바로 활용할 수 있도록 연결하고 운영하는 역할도 플랫폼이 담당해야 한다"고 강조했다. 외산 쓰더라도 갈아탈 수 있어야…플랫폼 종속 경계 정 위원장은 국내 AI 플랫폼 산업을 육성해야 하는 또 다른 이유로 선택권을 꼽았다. 글로벌 AI 모델과 클라우드를 활용하더라도 특정 사업자에 종속되지 않고 필요에 따라 모델과 인프라를 바꿀 수 있는 환경이 필요하다는 주장이다. 특히 데이터와 모델뿐 아니라 이를 운영하는 플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 전환 비용이 더욱 커질 수 있다고 봤다. 그는 "오픈AI 챗GPT든 다른 해외 첨단 AI 모델이든 좋은 서비스를 사용하는 것은 문제가 아니다"라며 "중요한 것은 필요할 때 다른 모델이나 인프라로 쉽게 바꿀 수 있어야 한다는 것"이라고 말했다. 이어 "플랫폼까지 특정 기술에 종속되면 모델을 바꾸고 싶어도 운영 환경 전체를 다시 구축해야 할 수 있다"며 "쿠버네티스처럼 개방형 표준을 기반으로 이식성과 상호운용성을 확보해야 한다"고 덧붙였다. 국내 플랫폼 기업에도 기회가 있다고 짚었다. 미국 빅테크와 투자 규모나 생태계 자체로 경쟁하기는 어렵지만 국내 기업들은 지난 10여 년간 PaaS와 클라우드 네이티브 시장에서 기술과 구축 경험을 축적했다. 특히 공공·금융·의료처럼 규제와 보안 요구가 높고 온프레미스·프라이빗 클라우드 구축이 필요한 시장에선 강점을 발휘할 수 있다는 설명이다. 다만 GPU 자원을 분할·할당하는 관리 기술과 추론·데이터 최적화 등 AI 시대 새롭게 요구되는 일부 분야에서는 글로벌 기업과 격차가 있다고 인정했다. 정 위원장은 "미국은 관련 수요가 많아 기술 개발과 실증이 빠르게 이뤄졌지만 국내에는 그동안 수요 자체가 부족했다"며 "국내 기업도 실제 환경에서 기술을 검증하고 레퍼런스를 쌓을 수 있는 사업이 필요하다"고 밝혔다. 공공부터 플랫폼 별도 과업으로…금융·제조 등 산업별 확산 ANP 분과위원회는 플랫폼을 정부 AI 정책의 독립적인 영역으로 정립하는 데 우선적으로 나설 계획이다. 공공 AI 사업에서 플랫폼 구축을 별도 과업으로 명시하고 기술 중립적인 발주 체계를 마련하는 것도 주요 과제로 꼽았다. 현재 플랫폼 구축이 대형 시스템통합(SI) 사업에 포함되는 경우가 많아 전문기업이 직접 경쟁하거나 레퍼런스를 확보하기 어렵다는 이유에서다. 기존 수행 실적을 요구하는 발주 방식도 신기술 기업의 시장 진입을 어렵게 만드는 요인으로 지적했다. 정 위원장은 "공공사업을 발주할 때 플랫폼을 별도 과업으로 명시하고 특정 기업의 제품 사양이 아니라 필요한 기능과 성능을 중심으로 기술 중립적인 규격을 만들어야 한다"며 "여러 플랫폼 기업이 동일한 조건에서 기술력으로 경쟁할 수 있는 구조가 필요하다"고 강조했다. 산업별 특성을 반영한 플랫폼 구축도 필요하다고 봤다. 금융은 보안과 규제 준수, 제조는 축적된 산업 데이터 활용, 공공은 구축 속도와 비용 효율성, 의료는 민감한 데이터를 보호하기 위한 데이터 주권 등 요구사항이 서로 다르기 때문이다. 그는 국내 기업들이 PaaS와 클라우드 네이티브 분야에서 상당 기간 기술과 경험을 축적한 만큼, AI 네이티브 환경에 맞춰 기술을 고도화하고 충분한 레퍼런스를 확보하면 해외 시장 진출도 가능할 것으로 내다봤다. ANP 분과위원회도 정부·국회와 정책 협력을 확대하고 AI 네이티브 플랫폼의 산업·기술적 범위를 구체화할 계획이다. 공공사업의 기술중립성과 상호운용성·이식성을 강화하고 제조·금융·공공·의료 등 수요 산업과 플랫폼 기업을 연결해 실증과 사업화 기회를 확대한다는 방침이다. 정 위원장은 "국내 플랫폼 기업 몇 곳의 몸집을 키우는 것이 목표가 아니라 플랫폼을 통해 AI가 실제 기업의 업무 역량과 생산성을 높일 수 있도록 생태계를 만들 것"이라며 "정부 AI 정책에서 플랫폼의 역할이 명확하게 정의되고 국내에서 기술과 레퍼런스를 쌓는 선순환이 만들어진다면 향후 해외 시장에서도 경쟁할 수 있는 산업으로 성장할 수 있을 것"이라고 밝혔다.

2026.09.21 11:23한정호 기자

오케스트로 클라우드, KT와 AI 사업 키운다…AIDC·GPU 전방위 협력

오케스트로 클라우드가 KT와 손잡고 인공지능 전환(AX) 서비스부터 AI 데이터센터(AIDC), 그래픽처리장치(GPU) 인프라까지 AI 사업 전반으로 협력 범위를 넓힌다. 양사 인프라와 AI 플랫폼 역량을 결합해 공공·금융·기업 시장을 공동 공략한다는 구상이다. 오케스트로 클라우드는 KT와 AI 사업 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 이번 협약은 AI 서비스뿐 아니라 GPU와 데이터센터 인프라 수요가 확대되는 가운데 양사 기술·사업 역량을 결합해 새로운 사업 기회를 발굴하기 위해 마련됐다. 양사는 클라우드와 네트워크, 데이터센터 인프라와 AI 플랫폼 등 각사가 보유한 역량을 바탕으로 공공·금융·기업 시장에서 공동 사업을 확대할 계획이다. 협력 분야는 ▲AX ▲AIDC ▲매니지드 AI GPU ▲AI 플랫폼·클라우드 ▲공동 영업 및 사업 개발 등 5개 분야다. AX 분야에선 생성형 AI와 AI 에이전트, 검색증강생성(RAG), 업무혁신 플랫폼 등을 활용한 사업을 추진할 방침이다. 산업별 특성을 반영한 AI 서비스와 업무혁신 모델도 공동 개발한다. AIDC 분야에선 데이터센터 구축·운영을 비롯해 GPU·신경망처리장치(NPU) 클러스터와 AI 팩토리, 소버린 AI 인프라 관련 사업을 공동 개발할 계획이다. 엣지 데이터센터와 AI 전용 인프라의 기획·사업화에도 나선다. 특히 도심형 엣지 데이터센터와 KT클라우드의 통합형 AI 인프라 서비스를 연계해 소버린 AI 기반 프라이빗 클라우드 환경을 구축할 예정이다. 이를 바탕으로 금융권 등 높은 수준의 보안이 필요한 고객을 대상으로 관련 서비스를 확대할 계획이다. GPU 인프라 사업도 함께 추진한다. 양사는 서비스형 GPU(GPUaaS)를 포함한 매니지드 AI GPU 서비스와 GPU 자원 운영·관제·최적화 사업에서 협력한다. AI 모델 학습과 추론에 필요한 GPU 인프라를 통합 서비스 형태로 제공하고 기업 고객의 AI 인프라 구축·운영까지 연계한다는 구상이다. AI 플랫폼·클라우드 분야에선 KT의 클라우드 인프라와 오케스트로 클라우드의 AI 플랫폼·운영 기술을 결합할 예정이다. 머신러닝 운영(MLOps)과 AI 추론 플랫폼을 공동 사업화하고 프라이빗 AI 클라우드와 소버린 AI 환경 구축에도 협력한다. 양사는 주요 고객을 대상으로 공동 제안과 마케팅도 진행한다. 공공·금융·기업 시장에서 신규 AI 사업과 비즈니스 모델을 발굴해 중장기적으로 협력 사업을 확대한다는 목표다. 박소아 오케스트로 클라우드 대표는 "이번 협약은 AI 서비스부터 데이터센터·GPU 인프라까지 양사 역량을 연결해 AI 사업 전반에서 협력할 수 있는 기반을 마련했다는 데 의미가 있다"며 "KT와 함께 공공·금융·기업 고객의 AI 전환을 지원하는 실질적인 사업 성과를 창출하고 이를 바탕으로 AI 사업 영역을 지속 확대해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.09.18 13:36한정호 기자

[AI 고속도로] 공무원 AI도 국산 NPU로…범정부 인프라 다변화 속도

정부가 그래픽처리장치(GPU) 중심으로 구축해온 범정부 인공지능(AI) 인프라에 국산 신경망처리장치(NPU)를 본격 투입한다. 공무원이 사용하는 생성형 AI와 업무 특화 AI 에이전트를 NPU에서 구동하고 기존 GPU 환경과 성능·경제성을 비교해 향후 공공 AI 인프라를 다변화한다는 구상이다. 14일 업계에 따르면 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 최근 약 133억원 규모 'NPU 기반 범정부 AI 서비스 구현' 사업을 발주하고 사업자 선정에 착수했다. 사업 기간은 계약 체결일로부터 180일이며 오는 29일 입찰을 마감한다. 과학기술정보통신부가 사업을 총괄하고 행정안전부가 협업부처로 참여한다. GPU 중심 범정부 AI, 국산 NPU로 넓힌다 이번 사업은 정부가 지난해부터 구축·운영 중인 '범정부 AI 공통기반'의 연산 자원을 GPU에서 NPU까지 확대하는 것이 핵심이다. 범정부 AI 공통기반은 중앙부처와 지방정부 공무원이 행정망에서 민간 AI 모델과 생성형 AI 서비스를 안전하게 활용할 수 있도록 마련한 플랫폼이다. 정부는 현재 GPU 중심 인프라가 구축·운영 비용과 전력 소모가 크고 단일 공급망 의존도가 높다는 점을 중장기적인 확장 과제로 보고 있다. 이에 AI 모델 학습에는 기존 GPU 자원을 활용하고 실제 서비스를 제공하는 추론 단계에는 NPU를 적용하는 방안을 검증할 계획이다. 공공 업무에서 활용되는 생성형 AI가 대규모 모델 학습보다 질의응답과 문서 요약 등 반복적인 추론 작업에 집중되는 만큼 전력 효율과 동시 요청 처리에 강점이 있는 NPU의 활용 가능성이 높다는 판단이다. 도입되는 NPU 서버는 퓨리오사AI와 리벨리온 제품으로 총 25대 이상이다. NIA가 양사와 체결한 물품공급·기술지원협약에 따르면 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 탑재한 서버는 대당 2억8600만원으로 총 18대, 리벨리온 '리벨100' 기반 서버는 대당 7억원으로 총 7대가 제시됐다. 이를 기준으로 한 서버 도입 규모는 총 100억4800만원이며 최종 도입 대수는 사업 과정에서 일부 조정될 수 있다. NPU를 단순히 도입하는 데 그치지 않고 실제 공무원 업무에 활용할 서비스도 구현한다. 우선 NPU와 민간 AI 모델을 활용해 범정부 공무원이 공동으로 사용할 수 있는 생성형 AI '공통챗'을 연내 구축한다. 'K-엑사원'과 'A.X' 등 NPU에서 구동 가능한 국내 AI 모델을 우선 활용하고 기존 범정부 AI 공통기반의 검색증강생성(RAG) 체계와 연계해 답변 정확도와 최신성을 높일 계획이다. 공무원의 실제 업무를 단계적으로 수행하는 AI 에이전트도 5종 이상 개발한다. 단순 질의응답을 넘어 자료 수집·분석부터 내용 검토와 판단 지원, 최종 결과물 작성까지 일련의 업무를 수행하도록 설계할 예정이다. 기존 범정부 AI 공통기반에서 개발한 '법령비서'와 같은 서비스 유형을 우선 검토하고 지식 검색과 문서 분석·요약, HWP·HWPX 문서 생성·편집 등 공공업무에 필요한 기능도 구현할 방침이다. 클라우드·SI 업계도 수혜…새 공공시장 열린다 이같은 요건으로 이번 프로젝트는 국산 NPU 기업뿐 아니라 클라우드와 시스템통합(SI) 업계에도 새로운 공공 AI 사업 기회가 될 전망이다. 최종 선정 사업자는 서로 다른 NPU의 하드웨어·소프트웨어 구조와 네트워크, 자원관리 방식을 범정부 AI 공통기반과 통합하고 민간 AI 모델의 포팅·양자화와 서빙엔진 연계, API 호환성 확보 등 서비스 구현 전반을 담당하게 된다. 특히 행정망 내 NPU 인프라와 AI 서비스를 제공하기 위한 클라우드 시설 제공자의 참여도 필수 조건으로 제시됐다. 이에 대형 IT서비스·클라우드 기업을 중심으로 사업 참여를 위한 컨소시엄 구성과 협력 논의가 이어질 것으로 예상된다. 이번 입찰은 대기업 소프트웨어 사업자의 참여 제한이 적용되지 않는 예외 사업으로, 공동수급도 허용됐다. NPU 장비 구축뿐 아니라 클라우드 인프라와 행정망 연계, AI 플랫폼 구축, 서비스 개발까지 한 사업에 포함된 만큼 실제 수주 경쟁에선 대규모 공공 SI와 클라우드 운영 역량이 중요하게 작용할 전망이다. 국내 IT서비스 업계는 이미 국산 NPU를 상용 서비스에 적용하며 관련 경험을 쌓고 있다. KT클라우드는 리벨리온 NPU 기반 공공 전용 NPU 서비스를 선보였고 가비아 역시 리벨리온 기반 서비스형 NPU(NPUaaS)를 출시했다. 삼성SDS도 퓨리오사AI 레니게이드 기반 NPUaaS를 삼성클라우드플랫폼(SCP)에 올렸으며 LG CNS도 GPU와 NPU 등 다양한 AI 연산 자원을 구독형으로 제공하는 'XPU웍스'를 선보였다. 정부 역시 그간 'K-클라우드 프로젝트'와 'AI 반도체 팜 구축·실증' 등을 통해 국산 NPU의 성능 검증과 초기 시장 확보를 지원해왔다. 국내 클라우드 기업과 NPU 업체 간 협력으로 의료·번역·챗봇 등 AI 서비스를 실증하면서 운영 경험을 축적했다. 그동안 실증 중심이었던 정책이 이번에는 범정부 공통 AI 서비스라는 실제 행정 수요와 연결되는 모습이다. 정부 입장에서도 이번 사업은 단순한 국산 AI 반도체 구매 이상의 의미를 갖는다. 실제 행정업무에서 GPU와 NPU의 성능과 제약사항, 운영 안정성, 경제성을 비교해 향후 어떤 업무에 NPU를 적용할지 판단할 기준을 확보할 수 있어서다. NIA는 실제 운영 데이터를 바탕으로 GPU 대비 NPU 활용성을 분석하고 향후 NPU 인프라의 단계적 전환·확산 방향과 기술·경제성 판단 기준을 마련할 방침이다. 정부는 공공부문이 국산 NPU의 초기 수요처 역할을 맡아 GPU 중심의 단일 공급망 의존도를 낮추는 동시에 국내 AI 반도체 생태계와 공공 AI 인프라의 자립 기반을 함께 키우겠다는 구상이다. NIA 측은 "공공부문 AI 활용 일상화에 대비해 NPU 기반 추론형 AI 서비스의 적용 가능성을 확인할 것"이라며 "활용 사례와 초기 수요 창출을 통해 공공 AI 반도체 인프라 확산 기반을 마련할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.14 12:34한정호 기자

베슬AI, 제약·바이오로 AI 인프라 영토 넓힌다…SK바이오팜에 B200 공급

베슬AI가 대규모 인공지능(AI) 연산 인프라 공급을 바탕으로 제약·바이오 AI 전환(AX) 시장 공략에 박차를 가한다. 베슬AI는 SK바이오팜과 엔비디아 B200 그래픽처리장치(GPU) 128장 규모의 공급 계약을 체결했다고 3일 밝혔다. 이번 계약에 따라 베슬AI는 지난 8월부터 GPU 클라우드 플랫폼 '베슬 클라우드'를 통해 B200 16개 노드, 총 128장 규모 GPU 컴퓨팅 자원을 SK바이오팜에 제공한다. SK바이오팜은 공급받은 GPU 인프라를 화합물과 약물정보를 활용한 연구개발과 의료 데이터 기반 파운데이션 모델의 사전학습 등에 활용할 계획이다. 대규모 연산이 필요한 AI 연구 환경을 확보해 신약 연구개발 과정에서 AI 기술의 적용 가능성을 검증하고 실제 활용 사례를 구축한다는 목표다. 베슬AI는 이번 계약을 계기로 기존 AI 기업과 연구기관 중심이었던 고객 기반을 제약·바이오 산업으로 확장한다. 화합물 구조 탐색과 약물정보 분석 등 바이오 분야에서 증가하는 고성능 컴퓨팅 수요를 공략한다는 방침이다. 베슬 클라우드는 기업과 연구기관이 별도 인프라를 직접 구축하지 않고 AI 모델 학습과 추론에 필요한 고성능 GPU 자원을 이용할 수 있도록 지원하는 클라우드 서비스다. 베슬AI는 복수의 글로벌 데이터센터에서 확보한 GPU를 고객별 워크로드 특성에 맞춰 연결·제공하는 '네오클라우드' 모델을 운영 중이다. 이를 기반으로 GPU 자원 활용과 운영 효율을 높인다는 전략이다. 회사는 최근 SK텔레콤과 대규모 GPU 인프라 확보·운영 협력을 추진하는 등 GPU 공급 기반도 확대 중이다. 한국을 비롯해 미국·이스라엘·핀란드 등의 글로벌 데이터센터와 협력하고 있으며 서브쿼드래틱, 누앙스 랩스, 트래젝토리 등 글로벌 고객사도 확보했다. GPU 인프라 규모도 대폭 확대할 계획이다. 베슬AI는 연내 GPU 1만 장을 확보하고 내년에는 5만 장과 100메가와트(MW)급 인프라 구축을 목표로 하고 있으며 네오클라우드와 AI 팩토리 사업도 확대할 방침이다. 안재만 베슬AI 대표는 "신약 연구개발과 바이오 파운데이션 모델 구축에는 대규모 연산 자원과 이를 안정적으로 운영할 수 있는 인프라 역량이 필수적"이라며 "SK바이오팜의 AI 연구 및 AX 과제를 지원하고 제약·바이오를 비롯한 다양한 산업에서 AI 활용이 연구개발 과정에 기여할 수 있도록 GPU 인프라 공급을 확대하겠다"고 밝혔다.

2026.09.03 15:26한정호 기자

메가존클라우드, 프랑스 콴델라와 맞손…광자 양자컴퓨팅 시장 공략

메가존클라우드가 프랑스 광자 양자컴퓨팅 기업 콴델라(Quandela)와 협력해 국내 양자컴퓨팅 생태계 확대에 나선다. 클라우드 기반 양자컴퓨팅 서비스와 그래픽처리장치(GPU)·양자처리장치(QPU)를 결합한 하이브리드 컴퓨팅 환경을 구축해 기업과 연구기관의 양자 기술 활용을 지원한다는 계획이다. 메가존클라우드는 서울 역삼동 사무소에서 콴델라와 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 3일 밝혔다. 협약식에는 김동호 메가존클라우드 CQO와 김유석 콴델라 한국지사장을 비롯한 양사 관계자가 참석했다. 2017년 프랑스 국립과학연구센터(CNRS) 연구 성과를 바탕으로 설립된 콴델라는 광자 기반 양자프로세서와 개발 소프트웨어, 클라우드 서비스를 제공하는 광자 양자컴퓨팅 전문기업이다. 양사는 이번 협약을 통해 국내 고객이 실제 업무 환경에서 양자컴퓨팅 기술을 검증할 수 있는 기반을 마련하기로 했다. 광자 양자컴퓨팅은 빛의 입자인 광자를 활용해 정보를 처리하는 방식으로, 기존 광통신 기술과의 연계가 용이하고 초전도 방식 대비 극저온 냉각 부담이 적다는 장점이 있다. 협력의 핵심은 GPU와 광자 기반 QPU를 연계한 하이브리드 컴퓨팅 환경 구축이다. 양사는 클라우드 환경에서 관련 기술 검증(PoC)을 공동 수행하고, 국내 기업·대학·연구기관이 대규모 인프라 투자 없이 양자컴퓨팅을 시험할 수 있도록 지원할 예정이다. 이와 함께 산업별 활용 사례 발굴, 정부 연구개발(R&D) 및 실증사업 참여, 온프레미스 광자 양자컴퓨터 구축 등 시장 확대를 위한 협력도 추진한다. 공동 세미나와 기술 워크숍, 실습 교육, 개발자 프로그램, 해커톤 등을 통해 국내 양자컴퓨팅 인력 양성에도 힘을 모은다. 메가존클라우드는 국내 고객 발굴과 사업 개발, 클라우드 및 GPU 인프라 구성, AI·데이터 환경과 양자컴퓨팅 자원 간 연계, 프로젝트 운영을 담당한다. 콴델라는 광자 기반 QPU와 개발 환경, 양자 알고리즘 전문성을 제공하고 교육 및 기술 검증을 지원할 계획이다. 메가존클라우드는 앞서 지난 7월 중성원자 방식 양자컴퓨팅 기업 파스칼(Pasqal)과 협력한 데 이어 이번 콴델라와의 협약을 통해 다양한 양자 하드웨어 기술을 아우르는 협력 체계를 구축하게 됐다. 회사는 자체 양자컴퓨팅 브랜드 '웨이브(WAVE)'를 중심으로 양자 자원 접근부터 교육, 기술 검증, 산업별 활용 모델 발굴까지 지원 범위를 확대할 방침이다. 콴델라는 이번 협력의 일환으로 지난달 26일 메가존클라우드와 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 공동 개최한 양자컴퓨팅 해커톤 '퀀텀 리프레이밍 챌린지 2026'에도 후원사로 참여했다. 김동호 메가존클라우드 CQO는 "AI와 데이터 분석의 연산 복잡성이 높아지면서 기존 컴퓨팅을 보완할 차세대 기술에 대한 관심이 커지고 있다"며 "고객이 GPU·클라우드·AI 환경과 연계해 양자컴퓨팅의 실질적인 활용 가능성을 검증할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다. 김유석 콴델라 한국지사장은 "광자 기반 하드웨어부터 QPU, 양자 알고리즘 개발 환경까지 제공하는 풀스택 역량을 바탕으로 국내 기업과 연구기관이 실제 워크로드에서 광자 양자컴퓨팅을 검증할 수 있도록 지원할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.03 11:08남혁우 기자

NHN클라우드, 호남권 AI 인프라 수요 잡는다…'팩토리X' 역량 전면에

NHN클라우드가 대규모 그래픽처리장치(GPU) 클러스터와 고밀도 데이터센터 운영 경험을 앞세워 호남권 인공지능(AI) 인프라 시장 수요 공략에 나선다. NHN클라우드는 2일부터 5일까지 광주 김대중컨벤션센터에서 열리는 '2026 전남광주미래산업박람회'에 참가해 AI 풀스택 브랜드 'NHN 팩토리X'를 중심으로 AI 인프라 구축·운영 역량을 선보인다고 밝혔다. NHN클라우드는 이번 박람회에서 '대한민국 AI가 만들어지는 곳, NHN 팩토리X'를 콘셉트로 대형 부스를 마련했다. GPU 컴퓨팅부터 데이터센터 전력·냉각·네트워크, GPU 클러스터 구축·운영, AI 서비스까지 AI 도입에 필요한 인프라 전반을 소개할 계획이다. 회사는 대규모 GPU 인프라를 직접 구축·운영하며 관련 경험을 축적해왔다. 광주 국가 AI 데이터센터에서 엔비디아 H100 GPU를 운영했으며 AI 전용 데이터센터 '팩토리X 서울'에선 B200 GPU 7656장을 기반으로 대규모 AI 클러스터를 운영 중이다. 특히 4080장 규모의 단일 GPU 클러스터링 환경을 구축했다. 고성능 GPU에서 발생하는 발열에 대응하기 위해 랙당 75킬로와트(kW)급 고밀도 환경을 지원하는 수랭식 냉각 시스템도 적용했다. 데이터센터 설계부터 GPU 클러스터 구축·운영까지 전 과정을 자체적으로 수행할 수 있는 역량을 확보했다는 평가다. 이같은 경험을 바탕으로 NHN클라우드는 지난 5월 AI 풀스택 브랜드 NHN 팩토리X를 출시했다. GPU 확보와 인프라 구축부터 자원 운영, AI 에이전트 구동까지 기업의 AI 도입 전 과정을 지원하는 통합 실행 환경이다. 4080장 규모 단일 GPU 클러스터는 글로벌 슈퍼컴퓨터 성능 순위 '톱500'에서 국내 1위, 세계 20위를 기록했다. NHN클라우드는 이를 통해 대규모 AI 컴퓨팅 인프라 구축·운영 기술력을 입증했다는 설명이다. 공공 AI 인프라 시장 공략도 이어간다. 클라우드 보안인증(CSAP)과 정보보호 및 개인정보보호 관리체계(ISMS-P) 등 관련 인증을 기반으로 정부·공공기관의 보안과 운영 요건에 맞춘 클라우드 서비스를 제공 중이다. 공공 분야에서 증가하는 AI 컴퓨팅 인프라 수요에도 지속 대응할 방침이다. 이번 박람회에선 NHN 팩토리X의 주요 기술과 서비스를 직접 확인할 수 있는 프로그램도 운영한다. '팩토리X FAQ 카드존'을 통해 AI 인프라 관련 내용을 소개하고 GPU 자원의 활용 현황을 실시간으로 확인하고 최적화하는 'GPU 라이브' 서비스도 시연한다. NHN클라우드는 행사를 계기로 광주·전남 지역 AI·미래산업 관계자들과 접점을 확대할 방침이다. 제조와 공공 등 다양한 산업의 AI 전환을 지원하는 인프라 사업도 확대해 나갈 계획이다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "AI 경쟁력은 AI 모델과 GPU를 확보하는 데 그치지 않고 이를 안정적으로 뒷받침할 수 있는 인프라와 운영 역량에서 비롯된다"며 "그동안 축적해온 AI 인프라 구축·운영 경험을 바탕으로 기업과 공공기관이 AI를 안정적으로 도입하고 활용할 수 있도록 지원해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.02 14:59한정호 기자

NHN클라우드, 포항 AI 데이터센터 20MW 임차…GPU 사업 가속

NHN클라우드가 인공지능(AI) 그래픽처리장치(GPU) 사업 확대를 위해 경북 포항에 20메가와트(MW) 규모 데이터센터 인프라를 확보한다. GPU 수요 증가에 대응해 내년 말까지 총 30MW 규모 데이터센터 인프라를 추가 확보하고 국내외 AI 인프라 사업 확대에 속도를 낸다는 계획이다. 31일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 NHN은 자회사 NHN클라우드가 AI GPU 사업 확장을 위해 에이아이팩토리포항피에프브이와 포항 데이터센터 임대차확약서를 체결한다고 공시했다. 임차 대상은 데이터센터 내 20MW에 해당하는 공간과 부대시설이며 임대 기간은 임차 개시일로부터 60개월이다. 이번 계약은 NHN클라우드가 추진하는 AI 데이터센터 인프라 확충 계획의 일환이다. NHN클라우드는 AI·클라우드 인프라 경쟁력을 강화하기 위해 내년 말까지 총 30MW 규모의 데이터센터 인프라를 추가 확보할 계획이다. 포항에서 20MW를 확보하고 이 외의 10MW는 임대가 아닌 자체 구축할 예정으로, 현재 입지를 검토 중이다. NHN은 데이터센터 임차와 관련해 NHN클라우드가 부담하는 채무에 대한 보증도 제공한다. 보증금액은 1101억 1400만원으로, 회사 2025년 말 연결 기준 자기자본 1조 7708억원의 6.22%에 해당한다. 보증 기간은 지난 28일부터 2028년 2월 28일까지다. 다만 NHN클라우드가 임대차확약서에 따라 실제 부담할 채무액은 아직 확정되지 않았다. NHN은 임대 조건 등을 감안해 산정한 모회사 보증금액 1101억 1400만원을 채무금액으로 기재했다. 이번 보증을 포함한 NHN의 채무보증 잔액은 5184억여원이다. NHN은 NHN클라우드의 시설투자를 위한 금융 지원에도 나선다. NHN클라우드가 신한은행에서 차입하는 600억원에 대해 720억원 규모의 연대보증을 제공한다. 보증 기간은 다음 달 3일부터 2034년 9월 3일까지다. 앞서 NHN클라우드는 지난 3월 말 가동을 시작한 서울 양평 리전에서 엔비디아 B200 기반 서비스형 GPU(GPUaaS) 공급을 본격화했다. 이에 힘입어 올해 2분기 NHN클라우드 매출은 전년 동기 대비 85.3%, 전분기 대비 49% 증가했다. NHN클라우드는 데이터센터 인프라뿐 아니라 최신 GPU 확보와 AI 서비스 역량 강화도 병행 중이다. 지난 5월 AI 풀스택 브랜드 '팩토리X'를 공개하고 GPU 인프라 확보와 운영 최적화부터 AI 에이전트 실행 환경까지 아우르는 사업 체계를 구축하고 있다. 기존 데이터센터에는 엔비디아 B300 이상 최신 GPU 도입도 추진할 계획이다. NHN은 공시를 통해 "임대차 계약을 통해 NHN클라우드는 안정적인 데이터센터 인프라를 조기에 확보함으로써, 증가하는 GPUaaS 및 클라우드 서비스 수요에 대응할 수 있는 사업 기반을 강화하고 중장기 매출 성장에 기여할 것으로 기대된다"고 밝혔다. 장기적으로 해외 고객 AI 수요를 겨냥한 글로벌 사업 확대도 추진한다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 앞서 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "최근 해외 기업으로부터 GPU 수요가 증가하고 있으며 일부 고객은 조만간 계약할 예정"이라며 "일본 데이터센터 확보를 통해 글로벌 사업 확대를 준비 중"이라고 말했다.

2026.08.31 10:48한정호 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

LG CNS-네이버클라우드, 액체냉각 AI 인프라 구축한다…'베라 루빈' 고발열 대응

LG CNS가 인공지능(AI) 팩토리 인프라 시장 선점을 목표로 첨단 그래픽처리장치(GPU)의 고발열·고밀도 전력에 대응 가능한 액체냉각 적용에 앞장선다. LG CNS는 네이버클라우드와 손잡고 차세대 냉각 기술인 액체냉각 인프라 구축에 나선다고 26일 밝혔다. 생성형 AI 확산으로 고성능 GPU 전력소비와 발열이 늘어나는 가운데, 기존 공랭 방식을 보완하는 대규모 액체냉각 기술을 데이터센터에 선제적으로 적용한다는 방침이다. LG CNS는 네이버클라우드와 삼송 데이터센터에 액체냉각 기술 중 하나인 직접 칩 냉각(DTC)을 적용하고 고성능 AI 서비스 지원을 위한 기반을 마련할 계획이다. 앞서 LG CNS는 삼송 데이터센터의 위탁운영을 맡아 네이버클라우드와 삼송 데이터센터 코로케이션 계약을 체결했다. 이번 인프라는 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA) 소유의 엔비디아 차세대 초고성능 GPU '베라 루빈'을 네이버클라우드가 안정적으로 운영할 수 있도록 구축된다. 베라 루빈은 기존 '블랙웰 울트라' 대비 추론 성능이 약 3.3배 향상될 것으로 예상된다. 특히 베라 루빈이 액체냉각 인프라를 기반으로 국내 데이터센터에 본격 적용된다는 점에서 삼송 데이터센터는 AI 팩토리 구현을 위한 핵심 거점으로 평가된다. LG CNS는 총 수전 용량 80메가와트(MW)인 삼송 데이터센터가 국내 최대급 AI 팩토리로 자리매김할 것으로 내다봤다. 삼송 데이터센터에 적용하는 DTC는 냉각수가 흐르는 냉각판을 GPU 칩에 부착해 열을 흡수하는 액체냉각 방식이다. 공기 대비 열전달 효율이 높은 액체를 활용해 고집적 GPU 서버의 발열을 효율적으로 제어한다. 일반적으로 기존 공랭 방식으로 대응할 수 있는 냉각 용량의 한계는 랙당 20~30키로와트(kW) 수준이지만, 고성능 GPU 서버 랙은 전력 밀도가 200kW 이상으로 높아지고 있다. 이에 DTC와 같은 액체냉각은 AI 팩토리 구현을 위한 필수 기술로 주목받고 있다. 시장조사기관 마켓앤드마켓에 따르면 글로벌 데이터센터 액체냉각 시장은 올해 40억 7000만 달러(약 5조 6240억원)에서 2033년 276억 5000만 달러(약 38조원) 규모로 성장할 전망이다. 이에 대응해 LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량과 AI 인프라 기술을 결합해 ▲DTC 액체냉각 ▲GPU 서버 운영 환경 ▲전력 공급 체계 ▲AI 플랫폼 운영 기반까지 통합 구현한다는 목표다. 네이버클라우드는 AI 플랫폼 운영 역량과 대규모 GPU 서비스 경험을 바탕으로 국내 공공기관과 기업에 안정적인 고성능 AI 서비스를 제공할 계획이다. 양사는 내년까지 액체냉각 인프라 구축과 실증을 완료할 계획이다. 조헌혁 LG CNS 데이터센터사업담당 상무는 "데이터센터 냉각 기술이 AI 서비스 품질과 운영 효율의 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "네이버클라우드와 협력해 우리 강점인 데이터센터 DBO 역량과 차세대 냉각 기술을 기반으로 국내 AI 생태계 성장을 뒷받침하는 핵심 인프라를 지속 구축해 나가겠다"고 밝혔다.

2026.08.26 10:01한정호 기자

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