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종료 앞둔 정부 AI 사업 1막...이제 '국가AI컴퓨팅센터'가 승부처

정부가 수천억 원을 투입하는 국가 인공지능(AI) 사업이 반환점을 돌고 있다. 그래픽처리장치(GPU) 확보와 독자 AI 파운데이션 모델 개발 등 굵직한 사업들이 차례로 마무리되면서 정부의 1단계 AI 전략이 끝나가는 양상이다. 이제 관심은 두 차례 유찰되며 유일하게 정체된 2조5천억원 규모의 '국가AI컴퓨팅센터' 구축 사업으로 쏠리고 있다. 특히 최근 삼성SDS가 긍정적인 참여 의사를 밝히면서 정부의 민간 의견 수렴과 재공모 준비 작업도 속도를 낼 것으로 전망된다. 3일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 오는 4일 독자 AI 파운데이션 모델 사업의 최종 5개 팀을 발표한다. 국가 AI 주권을 확보한다는 취지의 대형 프로젝트로, SKT·네이버클라우드·LG AI연구원·카카오 등 국내 주요 기업 컨소시엄이 치열한 경쟁을 펼쳐 최종 결과에 업계 관심이 집중되고 있다. 이에 앞서 국가 AI 인프라 영역을 책임질 GPU 확보 사업과 임차 사업도 완료됐다. 정부는 추경 예산 1조4천600억원을 투입해 총 1만3천 장의 고성능 GPU를 확보하고 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오를 사업자로 선정했다. 이들 자원은 클러스터링을 통해 산학연과 스타트업에 연내 순차 제공된다. GPU 임차 사업도 SK텔레콤과 네이버클라우드가 우선협상대상자로 지정돼 향후 11개월간 파운데이션 모델 개발 기업에 자원을 공급할 계획이다. 현재 가장 큰 과제로 남은 사업은 국가AI컴퓨팅센터다. 2027년까지 2조5천억원을 들여 비수도권에 1엑사플롭스(EF)급 AI 데이터센터를 구축하는 초대형 프로젝트지만 두 차례 공모 모두 업계의 외면을 받아 유찰됐다. 특히 특수목적법인(SPC) 출자 구조상 정부가 과반 이상 지분을 갖는 구조가 문제로 지목됐다. SPC 청산 시 정부 지분을 민간이 이자를 붙여 매입해야 하는 조항도 부담 요인으로 작용했다. 민간 입장에서는 투자 대비 수익 예측이 어렵고 사업 운영의 자율성도 제한돼 있다 보니 이익 없는 출자라는 지적까지 나왔다. 정부는 공모 실패의 원인을 인식하고 지난 6월 업계와 간담회를 열어 의견을 수렴했고 현재 SPC 비율 변경, 초기 투자 완화, GPU 바우처 등 개선책을 검토 중인 것으로 알려졌다. 과기정통부는 "모든 가능성을 열어두고 있다"고 밝히며 SPC 외 구조도 배제하지 않겠다는 입장을 내놨다. 이와 함께 기재부·금융위·산업부 등 유관 부처와 논의도 진행 중이다. 이같은 상황 속 삼성SDS가 최근 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 "재공모 시 긍정적 참여를 검토하겠다"고 밝히며 사업 재개에 힘이 실리고 있다. 삼성SDS는 올해 초부터 참여 의지를 보여왔지만 기존 공모 조건의 부담으로 참여를 유보한 바 있다. 업계는 삼성SDS의 응찰 의사 표명이 국가AI컴퓨팅센터의 공모 조건 변화와 맞물릴 경우 민간 참여 확대와 사업 가속화의 전환점이 될 것으로 기대하고 있다. 정보통신산업진흥원(NIPA)도 SPC 출범이 두 달 이상 지연될 수밖에 없다는 점을 인정하며 공모 요건이 현실화될 경우 여러 기업이 재참여를 검토할 가능성이 크다고 내다봤다. 정부가 민간 지분을 확대하거나 GPU를 직접 확보해 민간에 운영을 맡기는 방안도 병행 검토 중이다. 다만 행정 절차와 기술 심사 일정을 고려하면 전체 사업 착수는 당초 계획보다 최소 두 달 이상 늦춰질 것으로 보인다. 국가AI컴퓨팅센터는 GPU 인프라 확보, 파운데이션 모델 개발, 국산 AI 반도체 실증 등 주요 국가 AI 전략과 맞물린 핵심 인프라로 평가된다. 더 이상의 사업 지연은 단순한 데이터센터 건립을 넘어 국내 AI 생태계의 체력 확충에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 게 업계 시각이다. 업계는 대부분의 주요 AI 사업 결과가 발표된 만큼 정부가 이르면 이달 중 국가AI컴퓨팅센터의 공모 조건을 재정비하고 3차 공모에 나설 것으로 전망하고 있다. 사업자 구성 방식, 요구 요건의 현실화 여부, 참여 기업 간 컨소시엄 구성 방식이 이번 공모의 성패를 가를 주요 변수로 떠오르고 있다. 클라우드 업계 관계자는 "민간 주도의 AI 인프라를 만들겠다는 취지라면 민간이 감당 가능한 수준의 리스크와 자율성 보장이 선행돼야 한다"며 "대형 사업자인 삼성SDS가 움직이기 시작한 만큼 정부도 전략적 명분이 아닌 실행 가능한 조건을 제시해야 민간 참여가 본격화될 것"이라고 말했다.

2025.08.03 16:00한정호

"VM웨어 대체"…오케스트로, 日 시장 공략 시동

오케스트로가 인공지능(AI) 인프라 구축과 VM웨어 대체를 추진하는 일본 기업 시장을 공략한다. 오케스트로는 일본 IT 인프라 통합 기업 투모로우넷을 현지 파트너로 선정하고 클라우드 솔루션 판매 계약을 체결했다고 1일 밝혔다. 두 기업은 지난해 전략적 업무협약(MOU)을 맺은 후 일본 기업들과의 기술검증(PoC)을 통해 기술 안정성과 시장 반응을 검증해 왔다. PoC에 이어 실사용 환경에서도 기술력을 인정받으며 이번 계약으로 이어졌다. 최근 일본 시장에서는 VM웨어의 라이선스 정책 변화로 운영 비용 부담이 커지면서 이를 대체하려는 기업들의 전환 수요가 빠르게 늘고 있다. 이와 맞물려 AI 인프라 전환을 모색하는 흐름도 뚜렷해지고 있다. 아울러 생성형 AI 확산을 계기로 제조·헬스케어 등 주요 산업에서 AI 인프라 도입이 본격화되고 있으며 GPU 리소스 관리 전반에 대한 인프라 운영 전략도 보다 구체화되는 추세다. 오케스트로는 이러한 흐름에 발맞춰 일본 B2B 인프라 시장 공략에 박차를 가하고 있다. 이번 계약을 통해 투모로우넷은 오케스트로의 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스'와 클라우드 네이티브 운영관리 플랫폼 '비올라'의 일본 내 판매 권한을 확보했다. 제품 공급을 넘어 기술 지원·현지 마케팅·고객 대응까지 아우르는 협력 체계를 구축하고 GPU 인프라 최적화와 AI 인프라 구축, VM웨어 대체를 추진 중인 일본 기업들을 중심으로 공동 영업을 확대할 방침이다. 현재 양사는 일본의 복수 기업과 함께 비올라 API 기반의 PoC 및 구축 협의를 진행 중이다. 콘트라베이스와 비올라를 기반으로 GPU 자원 관리에 그치지 않고 생성형 AI 구현에 최적화된 AI 인프라의 실환경 적용 가능성과 운영 효율성을 함께 검증하고 있다. 이를 위해 GPU 서버 기반 테스트 환경을 공동 구축했으며 일본어 매뉴얼과 사용자 인터페이스 현지화도 마쳤다. 오케스트로는 이번 계약을 발판으로 일본 내 파트너십을 강화하고 PoC 및 고객 공동 프로젝트를 통해 기술력과 시장 신뢰도를 높여갈 계획이다. 일본을 사업 확장의 핵심 거점으로 삼고 VM웨어 대체 수요와 클라우드 전환 흐름에 선제적으로 대응하는 글로벌 전략도 함께 추진한다. 이창진 투모로우넷 대표는 "오케스트로는 기술 역량과 유연한 지원 체계를 갖춘 신뢰할 수 있는 파트너"라며 "AI 인프라 최적화와 VM웨어 대체 등 일본 기업들이 직면한 과제에 실질적으로 대응할 수 있도록 긴밀히 협력하겠다"고 말했다. 김범재 오케스트로 대표는 "투모로우넷은 단순한 솔루션 공급을 넘어 고객 운영 환경에 최적화된 PoC를 직접 수행하며 일본 시장 수요에 밀착 대응하고 있다"며 "생성형 AI 확산 흐름에 발맞춰 AI 인프라 기술을 고도화하고 글로벌 경쟁력도 지속 강화해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.08.01 15:40한정호

"GPU는 많은데 쿠다는 하나"...AI 주권 위협하는 시스템 SW 종속

인공지능(AI) 시대 그래픽처리장치(GPU) 확보가 필수 요소로 떠오르면서 이를 실제 작동하게 하는 소프트웨어(SW) 생태계 구축이 핵심 경쟁력으로 부각되고 있다. 다만 국내를 비롯한 글로벌 AI 산업은 엔비디아의 병렬 컴퓨팅 플랫폼 '쿠다(CUDA)' 의존도가 높아 새로운 AI 가속기가 실효성을 갖기 어려운 구조라는 우려도 나온다. 1일 업계에 따르면 국내 주요 AI·클라우드 기업은 대부분 엔비디아 GPU 기반의 연산 인프라를 도입하고 있으며 모델 학습과 추론도 쿠다 기반 SW 스택 위에서 수행 중이다. 일부 기업이 AMD의 'ROCm'이나 국산 AI 반도체를 실증하고 있지만 생태계 호환성과 개발자 도구 부족으로 인해 상용 환경에서의 확장은 제한적인 것으로 알려졌다. 엔비디아는 자사 GPU용 병렬 컴퓨팅 플랫폼 쿠다를 통해 사실상 GPU 업계의 운영체제(OS) 역할을 수행하고 있다. AI 프레임워크 대부분이 쿠다 기반으로 최적화돼 있으며 '파이토치'나 '텐서플로우'와 같은 주요 AI 개발 도구도 쿠다 없이는 성능 구현이 어렵다. 이에 전 세계 개발자 생태계가 자연스럽게 쿠다에 락인된 상태다. 클라우드 업계 관계자는 "GPU는 많지만 쿠다는 하나라는 말이 괜히 나온 게 아니다"라며 "AI 개발자에게 쿠다는 선택이 아닌 전제 조건"이라고 말했다. 국내 기업이 설계한 AI 반도체 역시 같은 문제에 봉착해 있다. 자체 하드웨어(HW)를 개발해도 아직 파이토치나 허깅페이스 등 주요 AI 프레임워크와 바로 연결되지 않아 코드가 없는 반도체라는 현실적 벽에 직면했다는 게 업계의 시각이다. ONNX 변환, 트라이톤 서버 호환 등을 통해 다양한 호환 경로를 모색 중이지만 쿠다 기반 환경 대비 모델 구동 속도나 디버깅 편의성이 크게 떨어진다는 지적이 나온다. 공공 AI 개발 사업도 비슷한 양상이다. 대부분의 사업 제안요청서(RFP)에서 쿠다 기반 모델 구현을 전제로 하고 있어 대체 생태계가 실질적으로 배제되고 있다는 목소리가 나온다. 이같은 종속 구조 속에서 글로벌 오픈소스 진영은 '탈(脫) 쿠다'를 위한 기술적 시도를 이어가고 있다. 인텔은 CPU·GPU·FPGA를 아우르는 병렬 컴퓨팅 플랫폼 '원API'를 통해 쿠다 대항마 생태계 구축에 나섰다. C++ 기반 병렬 언어인 SYCL도 산업계에서 점차 채택이 늘고 있다. 구글이 주도하는 MLIR, 오픈AI의 트라이톤도 쿠다 없이 GPU 커널을 작성할 수 있는 대안 기술로 주목받고 있다. 다만 이들 기술은 아직 파이토치나 텐서플로우와의 완전한 통합, 성능 최적화, 디버깅 기능에서 초기 단계에 머무르고 있어, 대규모 AI 모델을 효율적으로 돌리는 데에는 부족하다는 평가가 많다. 이 가운데 정부는 독자적인 AI 모델과 인프라 구축을 담은 '소버린 AI' 핵심 국가 전략으로 추진 중이다. 그러나 대규모 GPU 투자 대비 이를 운용·활용할 수 있는 범용 SW 스택에 대한 전략은 아직 미비하다는 평가다. 이에 정부는 최근 산학연과 함께 국산 시스템 SW 경쟁력 강화와 생태계 조성을 위한 인재 양성에 힘쓰고 있다. AI 업계 관계자는 "진정한 소버린 AI란 단순히 GPU를 국산화하거나 반도체만 확보하는 것이 아니라 그 위에서 AI를 개발하고 서비스로 연결할 수 있는 생태계 전체의 자립"이라며 "장기적으로 정부와 민간이 함께 쿠다에 대응할 수 있는 오픈소스 기반 범용 SW 생태계 육성 전략을 세워야 한다"고 강조했다.

2025.08.01 13:35한정호

SPC 출범 늦어지는 '국가AI컴퓨팅센터'…"기존 일정 맞추기 어렵다"

국가인공지능(AI)컴퓨팅센터 운영을 맡을 민관합작 특수목적법인(SPC)의 출범이 두 번의 사업 유찰로 당초 계획보다 수개월 늦어질 전망이다. 박윤규 정보통신산업진흥원(NIPA) 원장은 31일 서울 광화문에서 열린 기자간담회에서 "현재 국가AI컴퓨팅센터 사업이 약 두 달 정도 지연된 상황"이라며 "기존 계획된 일정대로 맞추기는 어려울 것"이라고 밝혔다. 정부는 앞서 오는 11월부터 사업에 착수할 수 있도록 10월까지 SPC 설립을 완료한다는 로드맵을 세운 바 있다. 하지만 SPC 참여 기업 공모가 두 차례나 유찰되면서 일정 전반에 차질이 불가피해졌다. 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업은 2027년까지 총 2조5천억원을 투입해 1엑사플롭스(EF) 이상 성능을 갖춘 AI 인프라를 구축하는 것이 목표다. 정부는 민관 공동 출자로 SPC를 설립해 센터 운영을 맡기고 NIPA는 사업 집행 주관 기관으로 참여한다. 그러나 민간 기업들이 잇달아 참여를 포기하면서 SPC 출범이 난항을 겪고 있다. 박 원장은 "조건이 완화되면 대부분 기업들이 다시 관심을 가질 것이란 얘기를 들었다"며 "현재 업계 의견을 수렴했고 부담스러운 조항들에 대해 금융위원회, 기획재정부 등과 협의 중"이라고 설명했다. 업계는 정부가 SPC 지분의 과반인 51%를 보유하면서 민간의 운영 자율성이 떨어질 수 있다는 점과 센터의 공공적 목적상 수익모델이 뚜렷하지 않아 사업성이 낮다는 점을 우려해 왔다. 또 정부가 원할 경우 민간이 공공 지분을 사들여야 하는 바이백 조항도 부담으로 작용하고 있다. 이에 NIPA와 업계는 SPC 구조를 유지하되 민간 지분율을 높이는 방안과 정부가 GPU를 직접 구매해 민간에 임대·운영을 맡기는 방안을 병행 검토 중이다. 현재 SPC 출범이 미뤄지면서 전체 사업 일정의 재조정이 불가피해졌다. 정부는 원래 6~7월 기술·금융 심사를 거쳐 8월 말 민간 사업자를 최종 선정하고, 9~10월 SPC 설립 협약을 체결한 뒤 11월부터 본격 착수할 계획이었다. 그러나 입찰 준비와 행정 절차상 수주가 미뤄지면서 두 달 이상의 지연 감안해야 할 것이라는 게 박 원장의 관측이다. 다만 SPC 출범 지연에도 불구하고 NIPA는 AI 인프라 조기 확보의 중요성을 더욱 강조하고 있다. 박 원장은 "대통령 공약인 GPU 5만 장 확보는 최소 수준이고 향후 기술 발전과 수요 확산을 고려하면 더 많은 물량이 필요할 것"이라며 "GPU는 이제 국가 전략 자산으로 인식할 필요가 있다"고 말했다. 이어 "정부가 인프라를 마련하고 민간이 서비스와 비즈니스 모델을 만들어 나가는 방향이 바람직하다"고 덧붙였다. 또 박 원장은 국가AI컴퓨팅센터 내 국산 AI 반도체가 일정 비율 이상 탑재돼야 한다는 입장도 밝혔다. 박 원장은 "퓨리오사AI나 리벨리온 등의 사례를 보면 실증을 넘어 구매 단계로 진입한 것으로 판단된다"며 "정부가 한 번 더 힘을 써 공공 수요를 만들어야 한다"고 강조했다. 이어 "정부와 민간이 신뢰를 바탕으로 효율적인 협력 구조를 만들 수 있도록 조속한 해결책을 마련하겠다"고 강조했다.

2025.07.31 17:49한정호

ISC, 2분기 매출 517억원…전분기 대비 63% 증가

글로벌 반도체 테스트 솔루션 전문기업 아이에스시(ISC)는 2025년 2분기 연결기준 매출 517억원, 영업이익 137억원을 기록했다고 30일 밝혔다. 매출은 전년동기 대비 4%, 전분기 대비 63% 증가했다. 영업이익은 전년동기 대비 8% 하락했으나, 전분기 대비로는 96% 증가했다. 아이에스시는 "2분기 실적 호조는 ▲AI 데이터센터향 고속·고신뢰성 테스트 소켓 수요 급증, ▲비메모리 고객 대상 양산 수요 확대에 따른 주문 증가에 기인한다"며 "특히 고속 인터페이스와 열 신뢰성이 요구되는 하이엔드 테스트 소켓의 평균판매단가(ASP)와 출하 물량이 모두 동반 성장하며 실적 성장을 견인했다"고 설명했다. 3분기에는 사상 최대 실적 경신이 유력하다고 내다봤다. AI 가속기 및 고성능 GPU 수요 확산과 더불어 자회사 아이세미가 공급하는 하이스피드 번인 테스터 및 모듈 테스터의 본격 출하가 예정돼 있기 때문이다. 또한 국내 주요 파운드리 고객사와의 견고한 협력 관계를 바탕으로 자율주행 및 차량용, 휴머노이드 칩 테스트 영역에서도 수혜가 기대된다. 또한 아이에스시는 기존 테스트 소켓 중심에서 벗어나, 장비·소켓을 아우르는 수직 통합형 테스트 플랫폼 기업으로의 전환을 본격화하고 있다. 자회사 아이세미는 글로벌 메모리 고객사와 공동 개발한 차세대 메모리용 하이스피드 번인테스터를 3분기 중 첫 출하할 예정이며, AI 반도체 실장 테스트용 장비 공급도 동시에 진행된다. 이를 통해 고객사는 테스트 효율성과 부품 호환성, 장비 전환 속도 등의 측면에서 최적화된 운영이 가능해지며, 아이에스시는 가격경쟁에서 벗어난 고수익 구조로의 전환 기반을 마련하게 될 전망이다. 아이에스시 관계자는 “AI 반도체, 고대역폭 메모리(HBM), 고성능 GPU 등 고부가 테스트 시장이 빠르게 확대되는 가운데, 아이에스시는 장비-소켓 간 통합 솔루션을 통해 고객 밀착도를 강화하고 있다”며 “3분기에는 장비 및 소켓 동시 출하가 본격화되며, 창사 이래 최대 분기 실적 달성이 기대된다”고 밝혔다. 관계자는 이어 “최근 글로벌 고객사의 자율주행 칩 수주와 같은 글로벌 공급망 변화는 아이에스시에 새로운 기회를 제공하고 있다”며 “엔드-투-엔드(End-to-End) 테스트 플랫폼 전략과 기술우위를 바탕으로, 차세대 반도체 테스트 시장의 주도권을 강화해 나가겠다”고 덧붙였다.

2025.07.30 11:21장경윤

NHN클라우드, 정부 GPU 1.3만장 중 7천장 확보…국가 AI 인프라 '주도'

NHN클라우드가 정부에서 추진하는 그래픽처리장치(GPU) 확보 사업에서 최다 규모인 7천656장을 확보·구축하며 국가 인공지능(AI) 인프라 생태계를 이끌 주역으로 부상했다. NHN클라우드는 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 'AI컴퓨팅자원 활용기반 강화(GPU 확보·구축·운용지원)사업'의 최다 구축 사업자로 최종 선정됐다고 29일 밝혔다. 이번 사업은 과기정통부와 NIPA가 국내 AI컴퓨팅 인프라를 신속하게 확충하고 활용 기반을 강화하기 위해 대규모 첨단 GPU를 확보·구축·운용할 수 있는 사업자를 선정 진행하는 사업으로, 민관이 협력해 국가 차원의 글로벌 AI 경쟁 기반을 확대하고자 추진됐다. NHN클라우드는 지난 28일 사업 참여자로 최종 발표된 3개 기업 가운데 전체 예산 1조4천600억원 중 1조원 이상을 활용해 GPU를 공급 서비스하는 최다 GPU 구축 사업자로 선정됐다. 해당 사업에 확보된 전체 GPU 1만3천 장 가운데 최다 규모인 7천656장을 B200으로 확보·구축하며 이는 최신 기종 B200 기준 전체 규모의 75% 수준에 달한다. 또 NHN클라우드는 대표 사업자로서 3사가 공동으로 이용할 수 있는 'GPU 인프라 통합 포털'을 구축하고 서비스를 제공한다. NHN클라우드가 제안한 사업은 발열이 많은 고성능 GPU 냉각에 효과적인 수냉식 냉각 방식을 도입해 가동할 계획이다. 특히 국내 최초로 4천 장 이상의 GPU를 단일 클러스터로 구성하고 이를 수냉식으로 구축함으로써 대규모GPU 인프라 구축에 필요한 종합적인 기술 역량을 입증했다는 게 회사 측 설명이다. 상면 데이터센터의 경우 글로벌 스탠다드 기반으로 구축된 데이터센터를 확보해 글로벌 업타임 운영 요구 수준에 준하는 서비스 수준 협약(SLA) 설계를 반영할 예정이다. 랙당 75키로와트(kW)의 고집적 전력 기반을 구축함으로써 안정적이고 효율적인 GPU 인프라를 마련하는 데 중점을 둔다. 데이터센터는 올해 말 시스템 구축을 완료하고 1월 1일 베타서비스를 개시할 예정이다. NHN클라우드는 정부가 속도감 있게 추진하는 사업 기조에 발맞춰 내년 1월 시범운영을 시작하고 과제 요건을 맞춰 3월 중순 정식 서비스를 오픈할 계획이다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 "이번 선정은 우리가 아시아 최초로 최신 GPU를 도입해 광주 국가AI데이터센터를 구축하고 서비스형 GPU(GPUaaS) 사업을 운영한 경험을 인정받은 결과"라며 "향후 대규모 GPU 인프라 구축 사업의 우위를 점하는 계기가 될 것"이라고 말했다. 이어 "국내 대표 CSP로서 과기부와 NIPA가 국가적 미래를 위해 추진하는 AI 컴퓨팅 인프라를 신속하게 확충할 수 있도록 역할을 다할 것"이라고 덧붙였다.

2025.07.29 14:33한정호

'AI 고속도로' 주역된 네이버·카카오·NHN…민관 GPU 1.3만장 가동

정부가 1조4천600억원을 투입해 첨단 그래픽처리장치(GPU) 1만3천장을 확보하는 초대형 인공지능(AI) 인프라 사업을 본격 추진한다. 이번 사업은 국내 AI 컴퓨팅 자원의 부족 문제를 해소하고 소버린 AI 생태계 구축을 본격화하는 첫 단추로 평가된다. 과학기술정보통신부는 'AI 컴퓨팅자원 활용기반 강화사업'의 일환으로 추진한 'GPU 확보·운용지원' 사업의 최종 사업자로 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오 등 3개사를 선정했다. 총 4개 기업이 신청서를 제출했지만 쿠팡은 최종 탈락했다. 최종 사업자로 선정돼 클라우드 3사는 대규모 GPU 클러스터를 구축하고 연내부터 산학연과 스타트업 등에 순차적으로 지원에 나선다. 이번 사업은 정부가 지난 5월 국회에서 확보한 1조4590억원 규모의 1차 추경 예산을 바탕으로 기획됐다. 엔비디아의 최신 GPU를 신속히 확보해 국내 AI 스타트업, 학계, 연구기관 등이 사용할 수 있도록 지원하는 것이 핵심이다. 당초 정부는 '국가AI컴퓨팅센터' 구축 사업과 연계해 이 사업을 진행하려 했으나, 해당 사업이 두 차례 유찰되면서 별도로 추진됐다. 그 결과 GPU 구매·운영 경험과 인프라 역량을 모두 갖춘 클라우드 3사가 낙점됐다. "실행력과 경험이 갈랐다"…클라우드 3사, 평가 앞선 이유는 정부는 사업자 선정에 있어 단순한 GPU 구매 가격만이 아니라, 실행 역량과 기술 내재화를 중점적으로 평가한 것으로 알려졌다. 평가 항목은 크게 ▲사업 이해도 및 추진역량 ▲구축계획의 우수성 ▲운영역량 및 사업관리 ▲AI 생태계 기여 계획 등이다. 가장 많은 점수를 차지한 것은 '구축계획의 우수성'이었다. 대규모 클러스터를 직접 구성할 수 있는 기술 내재화, 최신 GPU 확보 속도, 연내 서비스 가능성 등이 주요 관건으로 작용했다. 최종 선정된 클라우드 3사는 이미 자체 데이터센터를 보유하고 있으며 GPU 클러스터링 운영 경험도 충분해 안정적인 인프라 운용 능력을 인정받았다. 특히 서비스형 GPU(GPUaaS) 상용 서비스 경험이 있어 정부가 요구하는 빠른 실행력과 기술력 확보에서 앞섰다는 평가다. 네이버클라우드는 '각 춘천'과 '각 세종' 등 자체 데이터센터뿐만 아니라 올 초부터 LG CNS 죽전 데이터센터, LG유플러스 가산 데이터센터 등 외부 데이터센터 임차를 진행 중이다. NHN클라우드는 '광주 AI 데이터센터'를 운용해 왔으며 이번 사업에는 영등포 양평 데이터센터와 일산 삼송 데이터센터를 제시한 것으로 알려졌다. 카카오 역시 자체 데이터센터인 '카카오 데이터센터 안산'을 지난해부터 운영 중이다. 반면 쿠팡은 싱가포르계 엠피리온 디지털 데이터센터를 임차해 사업에 참여할 계획이었으나 클라우드 인프라 자체 운영 경험이 사업에 선정된 3사 대비 부족하다는 점에서 낮은 평가를 받은 것으로 알려졌다. 업계 한 관계자는 "이번 사업은 단순히 장비를 들여오는 것이 아니라 그것을 어떻게 안정적으로 운영하고 서비스로 전환하느냐에 방점이 찍힌 평가였다"며 "데이터센터 기반부터 클러스터링 운용 능력, GPUaaS 사업 경험까지 총체적 실행 역량을 검증한 것"이라고 설명했다. 엔비디아 B200·H200 1.3만장 확보…대형 클러스터 본격 가동 이번 사업으로 정부와 민간이 확보하는 GPU는 총 1만3천장으로, 엔비디아 B200 1만80장과 H200 3천56장을 확보할 계획이다. 이 중 정부가 직접 활용하는 GPU는 B200 8160장, H200 2296장 규모다. 구축될 GPU는 대규모 AI 워크로드에 대응할 수 있도록 클러스터 형태로 구성된다. 대표적으로 정부는 ▲B200 510노드(4천80장) ▲255노드 2세트(2천40장) ▲H200 255노드(2천40장)를 각각 클러스터링해 초대형 AI 연산 작업에 활용할 계획이다. 세 사업자가 확보한 GPU 물량을 살펴보면 먼저 NHN클라우드는 B200 총 7천656장 확보하며 가장 많은 물량을 담당할 예정이다. 이 중 6천120장은 정부 활용분이며 510노드·255노드 형태로 구성해 고밀도 수냉식 클러스터로 운용할 계획이다. 네이버클라우드는 H200 총 3천56장을 확보한다. 이 중 2천296장이 정부 활용분이다. H200 기반 255노드와 32노드 클러스터를 구성해 연내부터 본격 가동할 계획이다. 카카오는 B200 총 2천424장을 확보하고 정부 활용분인 2천40장은 255노드 단일 클러스터로 구성될 예정이다. GPU 활용은 어떻게? '통합지원 플랫폼'으로 접근성↑ 정부와 사업자들은 연내부터 확보한 GPU 자원을 필요로 하는 산학연과 스타트업 등에 순차적으로 배분한다. 이를 위해 온라인 기반의 'GPU 통합지원 플랫폼(가칭)'도 함께 구축하기로 합의했다. 해당 플랫폼이 구축되면 사용자는 GPU 자원을 자유롭게 신청하고 평가를 거쳐 적정 자원을 배정받게 된다. 유휴 자원이 발생할 경우 대기 수요자에게 자동으로 재분배하는 체계도 마련될 전망이다. 이번 사업의 운영 기간은 2030년까지로, 향후 국가AI컴퓨팅센터나 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 등 국가 단위 AI 사업과도 연계될 가능성이 크다. 업계 관계자는 "지금까지는 GPU가 있어도 정작 필요한 곳에 닿지 못해 활용률이 낮은 경우가 많았다"며 "GPU 통합지원 플랫폼이 제대로 작동하면 컴퓨팅 자원이 특정 기업이나 연구기관에 편중되지 않고 스타트업이나 대학도 실질적으로 활용할 수 있는 생태계가 마련될 수 있을 것"이라고 말했다. 배경훈 장관 "AI 고속도로 바탕으로 소버린 생태계 본격 확장" 이번 GPU 확보 사업은 고성능 AI 연산 자원이 부족한 국내 현실에서 커다란 전환점을 마련했다는 게 업계 평가다. 그동안 AI 스타트업이나 대학, 중소기업은 대규모 모델 학습이나 추론 환경을 제대로 갖추지 못한 채 글로벌 클라우드 서비스에 의존한 사례가 많았다. 이제 정부 주도의 대규모 GPU 클러스터가 공공 형태로 공급되면 ▲초거대 AI 모델 학습 ▲멀티모달 AI 개발 ▲AI 응용 서비스 고도화 등이 보다 넓은 생태계 안에서 가능해질 전망이다. 업계 관계자는 "GPU 1만장 이상을 정부와 민간이 공동으로 확보하고 오픈된 구조로 운영하는 모델은 긍정적인 방향"이라며 "한국형 AI 생태계를 본격적으로 시작할 수 있는 자산이 될 것"이라고 강조했다. 이번 사업으로 정부는 다음 달 초부터 사업자 협약 체결과 GPU 발주를 본격화한다. 4분기부터는 베타 서비스를 시작하고 빠르면 연내 정식 서비스로 전환할 방침이다. 배경훈 과기정통부 장관은 "이번 첨단 GPU 확보는 대한민국이 AI 강국으로 도약하는 출발점"이라며 "AI 고속도로를 바탕으로 소버린 AI 생태계를 본격 확장해 나가겠다"고 밝혔다.

2025.07.29 11:01한정호

'GPU 1.3만장 확보' 1차 사업자, 네이버·NHN·카카오 선정

정부가 1조4천600억원 규모의 추경 예산을 투입한 '첨단 GPU 확보 사업' 1차 참여 사업자로 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오 등 3곳을 선정했다. 과학기술정보통신부는 이들 사업자와 협력해 총 1만3천136장의 최신형 GPU를 확보해 국내 인공지능(AI) 생태계의 기반을 강화하고 연말부터 산학연 등을 대상으로 GPU 자원을 순차 지원하겠다고 28일 밝혔다. 정부는 지난 5월 첨단 GPU 확보 사업 추경 예산을 편성한 데 이어 ▲참여사 공모(5.23~6.23) ▲제안서 평가 ▲데이터센터 현장 실사 ▲사업비 심의·조정 등의 절차를 진행해 왔다. 이후 최대한 많은 GPU 자원 제공과 이용자 측면에서 경험·역량을 갖춘 안정적 서비스 제공을 고려해 네이버클라우드·NHN클라우드·카카오를 최종 사업자로 선정했다. 민관 협력을 통해 확보할 GPU는 총 1.3만장 규모로, 구체적으로는 NVIDIA B200 1만80장과 H200 3천56장 규모다. 이 중 일부는 참여 사업자들의 자체 활용도 지원하며 정부가 활용할 GPU는 총 1만장을 상회하는 B200 8천160장과 H200 2천296장 규모다. 특히 정부가 활용할 GPU는 1개의 B200 510노드(4천80장)와 2개의 B200 255노드(2천40장), 1개의 H200 255노드(2천40장) 등으로 클러스터링 함으로써 대규모 클러스터링 기반의 AI 워크로드에 대응 가능할 것으로 전망된다. 참여 사업자별로 확보·구축할 GPU를 살펴보면 먼저 네이버클라우드는 총 3천56장의 H200을 확보·구축한다. 현재 시장의 주력 기종인 H200으로 구성함으로써 전체 GPU 서비스를 연내 안정적으로 제공할 계획이다. 네이버클라우드의 확보·구축분 중 정부가 활용할 GPU는 H200 2천296장으로, 255노드(2천40장)와 32노드(256장)으로 클러스터링돼 활용될 계획이다. 해당 전체 GPU 자원은 연내부터 산학연 등에 지원·배분할 방침이다. 다음으로 NHN클라우드는 총 7천656장의 B200을 확보·구축한다. 전체를 B200으로 구성해 수냉식으로 가동할 계획으로, 최신 GPU 클러스터를 친환경·고효율·고성능 방식으로 운용할 예정이다. NHN클라우드의 확보·구축분 중 정부가 활용할 GPU는 B200 6천120장으로, B200 510노드(4천80장)와 B200 255노드(2천40장)으로 클러스터링돼 활용될 계획이며 일부는 연내 베타서비스를 추진할 방침이다. 마지막으로 카카오는 총 2천424장의 B200을 확보·구축한다. 전체를 B200으로 구성하고 보다 효율적인 인프라를 구동하는 데에 중점을 뒀다. 카카오의 확보·구축분 중 정부가 활용할 GPU는 B200 2천40장으로, B200 255노드(2천40장)로 클러스터링돼 활용될 계획이며 이 역시 일부는 연내 베타서비스를 추진할 방침이다. 과기정통부에 따르면 모든 참여사들은 국내 소버린 AI 생태계 확장에 적극적인 의지를 밝히고 정부의 GPU 활용 물량 극대화에 적극 동참했다. 아울러 GPU 자체 활용분을 이용해 자체 AI 개발·고도화, 산학연 GPU 저렴 공급 등을 추진하고 일부 참여사는 국내 AI 인프라 투자를 강화하는 등 국내 AI 생태계에 다각도로 기여할 계획이다. 또 가칭 'GPU 통합 지원 플랫폼' 구축에 협력키로 합의해 향후 필요한 산학연 관계자 등이 온라인으로 자유롭게 GPU 자원을 신청하고 평가 등을 거쳐 GPU 자원을 지원·배분 받을 수 있는 기반을 마련할 계획이다. 향후 정부는 일련의 절차를 거쳐 이르면 다음 달 초부터 사업자 협약과 GPU 구매 발주 등을 속도감 있게 추진할 예정이며 국가 프로젝트와 필요한 산학연 등에 GPU 지원을 순차 개시할 예정이다. 이를 통해 ▲국내 AI 연구·서비스 개발 역량 강화 ▲AI 스타트업·중소기업, 대학 등의 AI 컴퓨팅 인프라 접근성 증진 ▲대규모 AI 모델 개발 가속화 등에 적극 기여할 방침이다. 배경훈 과기정통부 장관은 "이번 첨단 GPU 확보는 국내에 부족한 AI 컴퓨팅 인프라의 마중물이자 국내 AI 생태계 전반의 혁신을 가속화하는 새 정부 소버린 AI 생태계 확장과 AI 고속도로 구축의 출발점"이라며 "이를 기점으로 더욱 강력한 AI 컴퓨팅 인프라 확충과 대한민국의 AI 강국 도약에 정책적 총력을 다하겠다"고 강조했다.

2025.07.28 18:50한정호

1.46조 'GPU 전쟁' 이번 주 윤곽 나온다…국가 AI 인프라 5년 책임질 사업자는?

정부가 총 1조4590억원을 투입하는 대규모 인공지능(AI) 인프라 사업의 최종 사업자 발표가 이번 주 안에 이뤄질 전망이다. 공공 기여도와 최신 그래픽처리장치(GPU) 도입 역량, 연내 구축 가능 여부가 승패를 좌우할 핵심 변수로 떠오르고 있다. 28일 업계에 따르면 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 최근 'AI컴퓨팅자원 활용기반 강화사업(GPU 확보·구축·운용지원)'에 대한 서류·발표 평가 및 데이터센터 현장 실사를 마치고 선정된 후보들과 최종 협상 중이다. 사업에는 네이버클라우드·카카오엔터프라이즈·NHN클라우드·쿠팡 등 4개 기업이 뛰어들었으며 최종 선정 기업 발표 시점은 이번 주 중으로 예상된다. 이번 사업은 정부 예산으로 확보한 최신 엔비디아 GPU 서버와 부대장비를 민간 클라우드 기업이 위탁 운영하는 방식으로, 5년간 국내 AI 스타트업·기업·연구기관에 GPU 자원을 제공하는 대형 프로젝트다. 사업자는 연내 GPU 인프라를 완비하고 내년부터 2030년까지 본격적인 서비스에 나서게 된다. 정부는 사업자에게 전체 GPU 자원 중 공공 제공 비중을 자율적으로 제안하게 했으며 해당 비중이 클수록 평가 점수가 높게 반영되는 구조다. 이에 업계에 따르면 네이버클라우드와 NHN클라우드는 공공 제공 비중을 80% 수준으로 제시하며 공공 기여를 강조했고 카카오엔터프라이즈와 쿠팡도 각각의 기술 강점을 내세운 것으로 알려졌다. 특히 정부는 ▲최신 GPU 기종 도입 여부 ▲256 노드 이상 대규모 클러스터 구축 ▲직접 클러스터링 역량 ▲올해 내 서비스 가능성 등을 중점적으로 평가했다. 이 중 '구축계획 우수성'은 35점 배점으로 전체 평가 항목 중 가장 비중이 크다. 사업 추진 구조상 GPU 구매비는 민간이 먼저 집행한 뒤 정부에 증빙을 통해 보전받는 방식이기에 단기간에 수천억 원의 자금을 조달할 수 있는 능력이 관건으로 꼽힌다. 또 GPU 자원을 클라우드 기반 서비스로 제공해 온 역량도 판가름 요소다. 이에 네이버·카카오·NHN 간 경쟁이 치열하다는 평가가 지배적이지만, 쿠팡 또한 자금력과 양재동 데이터센터 임차 계획을 앞세워 '다크호스'로 부상했다는 분석이 나온다. 특히 정부는 단독 혹은 복수 사업자 선정 방식을 모두 열어둔 상태이며 협약 체결 이후 즉시 장비 발주 및 구축에 착수해야 한다. 12월 내 인프라 구축이 완료돼야 예산 집행이 마무리될 수 있기에 연내 물리적 구축 가능 여부가 사업자 선정의 또 다른 요점으로 작용할 전망이다. 업계 관계자는 "이번 사업은 단순히 GPU를 많이 확보하는 경쟁이 아니라 누가 더 빠르게 더 최신 자원을 더 많은 공공에 안정적으로 제공할 수 있느냐가 관건"이라며 "수익성보다 국가의 AI 인프라 전략에 얼마나 기여할 수 있느냐를 보는 평가라는 점에서 각 기업의 전략적 선택이 결과를 가를 것"이라고 말했다.

2025.07.28 11:08한정호

조성익 텔레픽스 대표 "위성제작· AI 영상 분석으로 세계시장 도전"

우주 인공지능(AI) 종합 솔루션 스타트업 텔레픽스(TelePIX, 대표 조성익)가 폭발적인 성장세로 주목받고 있다. 지난 2019년 설립이후 위성 프로젝트만 11건에 누적 수주액이 405억 원에 이른다. 성장세 기저에는 10년 이상 위성 개발에 참여해온 전문 연구진과 최근 주목받는 AI 연구진이 포진해 있다. 6명의 직원으로 시작한 인력이 5년새 13배, 80여 명으로 늘었다. 최근 서울 텔레픽스 본사에서 조성익 대표를 만났다. 조 대표는 편한 청바지에 후드티 복장으로 나타났다. 작업하다 나왔다고 했다. '일밖에 모르는' 장인정신 같은 고집스러움과 '단단한' 자신감이 느껴졌다. 오는 2040년 3천 547조 원에 이를 것으로 예측되는 '우주경제'에 당당하게 도전장을 내민 대한민국 대표 스타트업이기에 더 그랬다. 텔레픽스는 뉴스페이스 시대를 선도하는 대표 기업으로 성장하는 것이 목표다. 인공위성 눈에 해당하는 광학 탑재체 및 AI기반 위성 데이터 분석 솔루션이 비즈니스 기반이다. 최근엔 국방, 농업, 자원, 해양 등 다방면에서 '우주 경제(Space Economy)'라는 새로운 가치를 창출하고 있다. 조 대표가 위성 정보에 관심을 갖게 된 계기는 지난 2013년으로 거슬러 올라간다. 프랑스 에어버스 파견 때 위성분석 창업 "꿈" "2013년께 KIOST(한국해양과학기술원)에서 근무하며 프랑스 에어버스로 파견 근무를 2년정도 나간 적이 있습니다. 당시 미국과 유럽 중심으로 위성관련 민간 업체들이 생기기 시작했어요. 몇 년 뒤엔 한국에도 이런 업체가 생길 것 같았습니다. 기회가 올 것으로 판단했지요." 조 대표는 "본래 대학원을 마치고, 개인적으로 위성 만들고 데이터 분석하는 일을 하고 싶었다. 하지만, 그 시절에는 공공기관 외에는 그런 일을 하기 어려웠다"고 당시를 회상했다. 프랑스로 파견간 것이 결국 그에겐 천재일우의 기회가 됐다. "천리안 위성을 개발해야 하는데, 당시 우리나라 기술력으로는 어려웠습니다. 국제협력이 불가피했습니다. 프랑스 에어버스와 한국항공우주연구원이 중심이 돼 위성을 개발하고, 우리는 천리안 위성에 들어가는 해양 탑재체를 개발했어요. 해양 관측 카메라입니다. 이 부분은 당시 해상수산부가 예산을 지원했습니다." 텔레픽스가 주력하는 분야는 크게 2개다. 위성 영상 분석과 위성 개발이다. 비즈니스 관점에서 봤을 때 고객이 원하는 데이터를 얻기 위해 위성을 쏘아 올려 촬영을 해야 한다. 또 이 촬영 데이터를 분석하는 것이 기본이다. 텔레픽스는 위성 하드웨어 개발부터 부품까지 직접 제작한다. 직접 만들면 단가를 낮출 수 있다. 또 다른 이유는 위성 관련 부품 대부분이 전략 품목으로 분류돼 부품 수입이 어렵기 때문이다. "최근 국방분야에서도 중국산 논란이 있었는데, 텔레픽스는 카메라 경우 이미지 센서를 제외한 광기계부와 텔레스코프부, 전자부 등을 모두 직접 설계합니다. 중국산이 싼 부품도 있으나 위성은 전략 물자로 분류돼 있습니다. 중국산 부품이 들어가면 위성 카메라 자체도 수출이 안 되고 거기서 나온 데이터도 사실은 수출하기 힘든 면이 있습니다. 특히, 미국 비즈니스가 어렵습니다." 텔레픽스가 데이터를 생산하는 탑재체 카메라 중심으로 직접 설계 및 제작하고, 위성 탑재체 카메라에서 촬영한 데이터를 분석 및 가공하는 역량을 자체적으로 갖춘 배경 가운데 하나다. 심우주 탐사용 자율항행 내비게이션 시스템으로 승부 텔레픽스 주력 제품은 테트라플렉스다. 국내 최초로 엔비디아 GPU을 탑재했다. 이는 우주탐사선 두뇌에 해당하는 제품이다. 텔레픽스는 또 눈에 해당하는 솔루션을 개발 중이다. 이 두 제품을 합쳐 놓은 것이 심우주 탐사용 자율 항행 내비게이션 시스템이다. 조 대표는 "엔비디아가 산업용으로 만든 걸, 우주 환경에서 운영될 수 있도록 위성용 AI 엣지컴퓨터로 개발해 우주용으로 활용 중"이라며 "지난 2024년 8월 16일 발사해서 대략 10개월 정도 성공적으로 운용 중"이라고 언급했다. 텔레픽스는 지난 달에도 테트라플렉스와 심우주항법용 차세대 AI 별추적기를 스페이스X 팰콘9으로 우주궤도에 올려 보내 성공적으로 운용하고 있다. "사실 1970년대엔 달탐사선 등을 사람이 조종했어요. 무게와 에너지 소모량 등에 비춰봤을 때 사람이 더 경제적이었으니까요. 우주 탐사선 가운데 하나는 얼마 전까지 88세 할머니가 혼자 몇십 년 동안 운영했어요. 어쩌다 한 대니까 가능한 일이지요." 지금은 턱도 없다. 1970년대 발사된 보이저호만 해도 딥스페이스 네트워크라고 해서, 미항공우주국(NASA) 운영팀들이 조정 중이다. 특히, 스페이스 엑스 계획에 따라 화성으로 이주 탐사선을 많이 보내게 될 경우만 해도 사람이 발사와 운항 등을 모두 제어한다는 것은 불가능하다. "딥스페이스 네트워크 자체도 포화 상태에 이르렀기 때문에 앞으로 우주탐사를 제대로 하려면 테슬라의 자율주행차처럼 우주 탐사선도 자율주행을 해야 할 것입니다. 이를 위해선 반드시 영상을 확보해야 하고, 영상을 자율 처리할 수 있는 텔레픽스의 테트라플렉스가 바로 그런 한계에 도전 중인 제품이라 할 수 있습니다." 조 대표는 심우주항법용 차세대 AI 별추적기에 대해서도 설명했다. 이 추적기는 심우주 환경에서 정확한 위치 추정 및 궤도 결정을 위해 설계된 고정밀 영상항법 시스템이다. 광시야 카메라와 고성능 영상처리 알고리즘을 결합해 별과 행성 위치를 실시간 추적하고 이를 기반으로 위성 위치와 속도를 정확하게 파악한다. 지상국과 통신없이 자체적으로 우주를 항행할 수 있어 향후 지상 기반 시설이 포화상태에 이를 경우와 심우주 탐사에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 조 대표는 기대했다. 텔레픽스는 현재 위성용 온보드 AI 프로세서인 '테트라플렉스'와 별추적기를 결합해 우주 공간에서 실시간 AI 영상처리가 가능한 '심우주탐사용 자율항법 AI솔루션'으로 고도화를 진행중이다. LLM·위성영상 결합해 서비스 진행 텔레픽스는 지난 지난 1월 큐브 위성 '블루본(BlueBON)'도 우주궤도에 진입시켜 정상 운용 중이다. 무게가 15kg 정도인 6U(가로, 세로, 높이가 각각 10cm 짜리 6개) 큐브 위성이다. '블루본'은 워낙 넓어 드론이나 비행으로 관찰이 어려운 해조류 양식장 같은 해역의 이산화탄소 흡수량 등을 계산하는데 유용하게 활용할 수 있다. 카본 크래딧(탄소거래)을 위해 마이크로소프트나 아마존 같은 글로벌 대기업들이 요즘 구매하는 해조류 양식장 이산화탄소 분석용으로 안성맞춤인 셈이다. "위성이 작다보니, 내재된 카메라도 작습니다. 초점 맞추는 것이 어렵지요. 특히, 우주 공간은 진공이어서 온도 예측 및 조절이 어렵습니다. 구조체 수축과 팽창 때문에 초점이 틀어집니다. 텔레픽스는 이러한 악조건에서도 선명한 영상을 얻을 수 있는 방법을 솔루션에서 찾았습니다.사실 큐브위성엔 초점 조절 메카니즘을 넣을 공간이나 전력 확보가 어렵습니다. 난이도가 좀 있습니다." 비즈니스 차별화 전략에 대해서도 들어봤다. 최근 우주 스타트업에 관심을 갖는 기업들이 증가하고 있다. 조 대표는 "고객이 원하는 성능까지 끌어 올리기 위해 인공지능(AI) 기반 하드웨어로 제작한다. 위성 영상 분석도 AI 모델을 만들어 활용한다"며 "여기서 한 발 더 나아가 '샛챗(SatCHAT)'이라는 챗gpt 같은 LLM(대형 언어 모델)과 위성 영상을 결합해 서비스 하고 있다"고 말했다. 초등학생도 자기가 원하는 위성 영상을 바로 찾아 분석하고 결과를 얻을 수 있는 범용성이 강화된 솔루션을 서비스 중이다. "텔레픽스는 위성 안에서 AI 프로세싱이 가능한 하드웨어를 국내 최초로 만들었습니다. 실제 지난해 위성에 탑재해 성능 검증도 마쳤습니다." 텔레픽스는 현재 미국과 유럽으로 민간 우주 기업과의 협력을 통해 수출을 진행 중이다. 동남아와 POC(개념증명) 계약을 마무리했다. 중동과는 수출 협의를 진행 중이다. 텔레픽스는 5년 내 마이크로 위성(100~200kg급)으로 세계 시장 점유율 1위를 달성하는 것이 목표다. "아프리카나 중남미, 동남아 등을 자주 다니는데, 특히 중국과 경쟁하려면 성능 차별화도 차별화지만, 가격 경쟁력 확보가 매우 중요합니다. 또 중국 부품을 쓰지 않으면서 어떻게 가격 경쟁력을 확보할 것인가 그런 부분도 많이 고민합니다." ◆ 코스닥 상장 언제하나 텔레픽스는 내년 상반기 코스닥 상장을 목표로 세웠다. 현재 순조롭게 진행 중이다. 주관사는 지난해 11월 미래에셋증권을 선정했다. 지난 주엔 일본 투자회사 엘리펀트 디자인 홀딩스로부터 전략적 투자도 받았다. 서울 본사는 영등포구 농협재단빌딩 18층이다. 이 곳에서는 주로 위성 관련 소프트웨어를 개발한다. 2022년 지은 대전 공장에서는 위성 하드웨어 제조 및 테스트, 설계가 이루어지고 있다. 규모는 200평 정도다. 자체 위성제작 클린룸 시설을 갖췄다. 연간 무게 200kg급 위성 20대 정도 제작 가능하다. 이 위성에 탑재되는 카메라 해상도는 0.5m급이다. 현재 슈에뜨(Chouette)라는 0.5m급 탑재체를 제작 중이다. 2026년 하반기 코스닥 상장…2027년 '슈에뜨' 카메라 발사 슈에뜨는 프랑스 말로 '올빼미'와 '멋지다(cool)'의 두 가지 의미를 담은 조합어다. 광학 미러를 비축 3반사 구조로 설계해 광시야로 촬영이 가능한 초소형 위성용 고해상도 광학 탑재 체다. 인공위성 관측 폭은 일반적으로 10km 내외로, 폭이 20km인 서울을 촬영하기 위해서는 서 울 상공 두번을 지나야 하지만 슈에뜨는 한 번에 촬영 가능하다. 슈에뜨 관측폭은 24km나 되기 때문이다. 슈에뜨는 지난해 10월 이탈리아 밀라노에서 열린 국제우주대회에서 관심을 끌기도 했다. 발사시기 목표는 오는 2027년 하반기다. 텔레픽스는 한국항공우주연구원과 KAIST 인공위성연구센터 등과 공동 연구도 하고, 기술 등도 이전 받는 등 탄탄한 협력 관계를 구축했다.

2025.07.27 10:54박희범

中 수출 막힌 엔비디아 AI칩...수리 업체는 '호황'

중국에서 미국의 수출 규제로 금지된 엔비디아의 고성능 AI 반도체 수요가 여전히 높은 가운데, 이들 칩셋을 전문적으로 수리하는 '비공식 시장'이 빠르게 확산하고 있다. 로이터통신은 중국 선전 지역을 중심으로 엔비디아 H100과 A100 GPU(그래픽처리장치)를 수리하는 소규모 업체들이 성업 중이라고 현지시간 25일 보도했다. 일부 수리업체는 월 500개에 달하는 칩을 수리할 정도이며, 기술 진단과 부품 교체를 포함한 복구 비용은 개당 1만위안(약 192만원)에 이른다. 문제는 이들 칩 대부분이 미국 수출 통제 품목으로, 중국 내 유입 자체가 불법이라는 점이다. 실제로 현지 업계에서는 해당 칩이 밀수 또는 중고 시장을 통해 지속적으로 유입되고 있으며, 일부는 국영 기업이나 군 관련 기관으로 흘러들어갔다는 주장도 나온다. 엔비디아는 유입된 칩에 대해 공식적인 서비스나 수리 지원은 제공하지 않고 있으며, 이로 인해 민간 업체를 통한 비공식 수리 시장이 자연스럽게 형성된 것으로 분석된다. 앞서 미국은 2022년부터 엔비디아의 고성능 AI 칩셋에 대해 대중국 수출을 제한해왔다. 이에 엔비디아는 중국 시장을 겨냥해 성능을 낮춘 'H20' 칩을 따로 개발해 판매 중이지만, 여전히 고성능 모델인 H100 수요가 압도적이라는 것이 현지 업계의 전언이다. H20은 서버 1대 구성 기준 가격이 100만위안(약 1억9천만원)이 넘고, AI 학습보다는 추론에 초점을 맞춰 성능 면에서도 한계가 있다는 평가를 받고 있다.

2025.07.27 10:06전화평

과기정통부 '장·차관 원팀'…이틀간 '인프라·데이터' 족쇄 풀기 총력전

과학기술정보통신부 새 지도부가 인공지능(AI) 산업 육성을 위해 규제 혁신에 집중하고 있다. AI 3대 강국(G3) 도약을 위해 핵심 기반인 인프라와 데이터 분야의 해묵은 과제를 해결하겠다는 목표를 분명히 한 것이다. 25일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 이틀간 장관과 차관이 연이어 현장을 찾아 업계 의견을 수렴했다. 배경훈 장관은 지난 24일 AI 데이터센터(AIDC) 관련 기업들과, 류제명 제2차관은 이날 데이터 규제 관련 기업 및 전문가들과 각각 간담회를 가졌다. 배경훈 장관은 세종시 네이버 데이터센터에서 열린 간담회에서 AIDC를 '든든한 토양'으로 규정했다. 그는 정부가 '마중물' 역할을 해 가격 경쟁력 확보를 지원하겠다고 밝혔다. 업계는 이 자리에서 전력 공급난, 과도한 건축 규제, 높은 초기 투자 비용 등 현실적 어려움을 건의했다. 류제명 차관은 데이터 규제 혁신 간담회에서 AI 발전의 '원유'가 데이터라고 강조했다. 그는 과거 정부부터 이어진 데이터 규제 문제를 더 이상 미루지 않겠다고 선언하며 규제 샌드박스 활성화 등 구체적인 해결 의지를 보였다. 배경훈 장관, AIDC 현장 직접 찾아…'전력·규제' 문제 해결 약속 배경훈 장관은 'AIDC 현장 간담회'를 주재하며 AIDC 활성화를 가로막는 현실적 과제에 대한 업계의 목소리를 직접 들었다. 참석자들은 AIDC가 국가 경쟁력의 핵심 기반이라는 데 동의하며 전력, 규제, 비용 문제가 시급히 해결돼야 한다고 입을 모았다. 특히 안정적인 전력 공급과 비현실적 규제가 최우선 과제로 꼽혔다. 이준희 삼성SDS 사장은 현장과 맞지 않는 건축 규정과 전력 공급 문제를, 하민용 SK텔레콤 부사장은 전력구매계약(PPA) 허용을 포함한 인허가·세제 혜택 종합 정책 패키지를 요청했다. 막대한 초기 투자 비용과 사업 지연 문제도 도마에 올랐다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 정부가 선제적으로 부지와 전력을 확보해 제공하는 모델을 제안했고 최지웅 KT클라우드 대표는 3년 이상 소요되는 구축 기간을 단축할 인허가 간소화와 설비 투자 세제 혜택이 절실하다고 밝혔다. 학계와 협회에서는 더 근본적인 해법이 제시됐다. 박윤규 정보통신산업진흥원장은 AIDC를 사회간접자본(SOC)으로 보고 관련 규제를 일괄 해결할 '특별법' 제정을, 이경무 서울대 교수는 산업계와 학계의 단절 문제 해결을 촉구했다. 이에 배경훈 과기정통부 장관은 현장 건의를 정책에 신속히 반영하겠다고 화답했다. 배 장관은 "취임 후 매일 양복을 입었지만 오늘 운동화를 신고 편하게 왔다"며 "초심을 잃지 않고 AI 문제만큼은 형식에 얽매이지 않고 유연하고 신속하게 접근하겠다는 의지를 보여드리고 싶었다"고 말했다. 류제명 차관, '데이터 족쇄' 직접 푼다…'해묵은 규제' 정면돌파 선언 류제명 제2차관은 AI 발전에 필수적인 데이터 문제를 해결하기 위해 기업 및 법률 전문가들과 머리를 맞댔다. 류 차관은 AI 발전의 '원유'가 데이터라고 강조하며 과거 정부부터 이어진 데이터 규제 문제를 더 이상 미루지 않겠다는 뜻을 분명히 했다. 그는 "이 문제를 계속 끌고 시간을 낭비할 시간이 없다"며 "데이터 규제 분야의 날카로운 비평가로 꼽히는 구태언 변호사에게 발제를 맡긴 것 역시 문제를 회피하지 않고 제대로 부딪쳐 해결하겠다는 의지였다"고 설명했다. 이어 간담회에 참석한 업스테이지, 루닛 등 AI 기업들은 현실적인 어려움을 설명했다. 업계는 혁신적인 아이디어를 사업화하는 과정에서 여전히 데이터 관련 규제가 제약 요인이 되고 있다고 밝히며 공공 데이터 활용을 위한 규제 샌드박스 활성화 등을 제언했다. 이에 류 차관은 이번 간담회가 일회성 행사가 아님을 분명히 했다. 류제명 과기정통부 제2차관은 "데이터 문제는 한두 번의 간담회로 끝낼 문제가 아니고 장애물 제거 작업을 끝낼 때까지 해야 하는 이슈"라며 "국가AI위원회를 중심으로 데이터 규제 혁신이 차질 없이 추진되도록 최선을 다하겠다"고 강조했다.

2025.07.25 11:34조이환

1.46조원 정부 'GPU 확보 사업' 최종 발표 임박…공공 비중이 승부 가른다

정부가 1조4천590억 원을 투입하는 'AI컴퓨팅자원 활용기반 강화(GPU 확보·구축·운용지원)' 사업의 최종 선정 기업 발표가 임박했다. GPU 인프라를 국가 소유로 확보하면서 민간 클라우드 기업이 이를 위탁 운영하는 방식으로, 공공에 제공될 GPU 자원의 규모와 품질이 사업자 선정의 핵심 변수로 떠올랐다. 22일 업계에 따르면 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 공모에 참여한 네이버클라우드·카카오엔터프라이즈·NHN클라우드·쿠팡 등 4개 기업을 대상으로 서류 및 발표 평가, 데이터센터 현장 실사를 마쳤으며 이르면 이달 마지막 주 중 최종 사업자를 발표할 예정이다. 이번 사업은 정부가 추경을 통해 확보한 예산으로 민간 기업이 최신 GPU를 구매·구축하고 이를 올해 말까지 완비해 내년부터 국내 산학연과 스타트업 등에 컴퓨팅 자원으로 제공하는 것이 골자다. GPU 서버와 부대장비는 정부 예산으로 조달되며 자산 소유권은 NIPA에 귀속된다. 사업자는 이를 5년간 위탁 운영하면서 일부 자원을 자체 활용할 수 있다. 정부는 이번 평가에서 전체 GPU 자원 중 공공에 제공할 비중을 제안사가 자율 제시하게 했으며 이 비중이 높을수록 높은 점수를 부여할 방침이다. 선정 기업은 이 사업을 통해 대규모 GPU를 확보할 수 있지만 운영비는 정부가 지원하지 않기에 자체 활용 자원이 일정 수준 필요하다는 입장이다. 업계에 따르면 주요 참여사 가운데 네이버클라우드와 NHN클라우드는 비교적 큰 규모의 GPU 확보 계획을 제시하면서 공공 활용 비중을 높이기 위해 자체 활용을 20% 선으로 조정한 것으로 전해졌다. 업계 관계자는 "정부 입장에서는 GPU를 얼마나 공공에 안정적으로 제공할 수 있느냐가 핵심"이라며 "사업자 입장에선 운영비 부담이 큰 상황에서 수익성보다 시장 내 존재감을 우선하는 분위기"라고 말했다. 또 다른 변수는 연내 구축 가능 여부다. 정부는 추경 예산을 집행하는 구조인 만큼 올해 안에 GPU 인프라가 가동돼야 하며 각 기업이 제시한 데이터센터 확보 상황이 이를 뒷받침해야 한다는 입장이다. 정부는 구축 장비의 최신성도 평가에 반영한다. 특히 엔비디아 블랙웰 아키텍처 기반의 B200, GB200~300 계열이 주요 기준으로 활용되며 대형 클러스터 구성이 가능한 기술력과 서비스 일정도 중점 평가 항목이다. 정부는 단독 또는 복수의 최종 사업자 선정 이후 협약을 체결하고 올해 내 GPU 구축을 완료한 뒤 내년부터 본격적인 공공 대상 서비스에 들어간다는 계획이다. 업계 관계자는 "이번 사업은 단순 조달 사업이 아니라 민관 협력형 국가 GPU 인프라 구축 사업"이라며 "누가 최신 GPU를 더 빠르고 더 효율적으로 공공에 공급할 수 있느냐가 사업자 선정 결과에 영향을 미칠 것"이라고 분석했다.

2025.07.22 14:58한정호

'국가대표 AI' 노린 네이버, GPU 임차 사업자 선정에 발목?…컨소시엄 구성 '난항'

글로벌 톱 수준의 거대언어모델(LLM)을 만들 '인공지능(AI) 국가대표 정예팀' 선발전 마감이 코 앞으로 다가온 가운데 네이버클라우드가 컨소시엄 구성에 난항을 겪는 분위기다. 최근 정부의 'AI 컴퓨팅 자원 활용 기반 강화(GPU 임차 지원)' 사업에서 2트랙 우선협상대상자로 선정된 것이 부정적인 영향을 준 것이다. 21일 업계에 따르면 네이버클라우드는 이날 오후 4시에 마감하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 개발 사업 관련 컨소시엄에서 기업 중 단독으로 참여할 것으로 알려졌다. 당초 네이버가 지난 달 해외 투자법인인 네이버벤처스를 통해 투자를 진행한 영상 AI 스타트업 트웰브랩스가 함께할 것으로 전해졌지만, 그래픽처리장치(GPU) 문제로 결국 함께 하지 않는 것으로 방향을 틀었다. 이는 네이버클라우드가 지난 8일 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관한 'GPU 임차 지원 사업'에서 우선협상대상자로 선정된 것이 큰 영향을 미쳤다. 이 사업은 민간 기업이 설치하는 GPU를 국가가 빌려서 생성형AI 기업이 쓸 수 있도록 연결해주는 사업으로 GPU 임차 비용은 1차 추경 예산 1천500억원이다. 과기부는 최신 GPU인 엔비디아 B200 1천 장을 설치하는 부문에서 1순위 사업자로 SK텔레콤을 선정했다. 2트랙 사업자로 선정된 네이버클라우드는 엔비디아 H100·H200 GPU 1천 장 또는 B200 500장을 공급할 수 있다. 다만 GPU 임차사업자는 '독자 AI 프로젝트' 정예팀으로 선발되더라도 정부가 직접 제공하는 1차 GPU 지원을 받을 수 없다. 이 탓에 네이버클라우드는 자체 인프라와 사업 구조로 상쇄하며 개발과 공급 전략을 동시에 추진한다는 방침이지만, GPU 공급이 필요한 다른 기업 입장에선 상당한 아킬레스건으로 작용하게 됐다. 이에 트웰브랩스 등 네이버클라우드와 손 잡으려 했던 기업들은 결국 컨소시엄에 참여하지 않는 것으로 방향을 틀었다. 네이버클라우드는 자체 모델 역량과 실증 경험, GPU 조달 능력을 결집해 최소 구성의 컨소시엄 전략으로 이번 독자 AI 프로젝트에 도전한다는 계획이다. 이에 대해 네이버클라우드 관계자는 "아직 확정적으로 말할 수 있는 부분은 현재 없다"며 "프로젝트의 성공적 추진을 위해 다양한 플레이어들과 논의를 진행하고 있다"고 말했다.

2025.07.21 11:31장유미

정부 AI 인프라 정책에 외면받는 '국산 서버'…"NPU와 함께 풀스택 고려해야"

정부가 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위한 국가 인프라 확충 정책을 본격 추진하는 가운데 국산 AI 서버 업계에선 그래픽처리장치(GPU)나 신경망처리장치(NPU)뿐 아니라 서버·스토리지 등 AI 인프라 전반을 아우르는 풀스택 관점의 전략이 필요하다는 목소리가 거세지고 있다. 정부가 국산 AI 반도체 실증에 집중하고 있지만 정작 이를 담아 구동할 서버 인프라 산업은 외산 일색이라는 현실이 재조명되며 정책 사각지대라는 지적도 잇따른다. 21일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 두 차례 유찰됐던 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업의 재공모를 준비하며 기업 및 부처 간 협의를 통해 GPU 자원에 대한 대규모 구매와 클라우드 위탁 운영 방안 등을 검토 중이다. AI 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 자원을 대규모로 제공하겠다는 취지는 긍정적이나 업계 일각에선 이번 기회에 국산 서버 생태계도 함께 육성해야 한다는 주장이 제기되고 있다. 현재 국내 AI 서버 시장은 델·HPE·레노버 등 외산 기업들이 과점한 상황이다. 국내 기업들은 대부분 외산 서버를 리브랜딩해 공급하거나 제한된 모델만을 자체 설계·제조하는 수준에 머물고 있다. 기술적으로는 글로벌 수준과의 격차를 상당 부분 좁혔지만 여전한 공공 조달 관행, 낮은 인지도, 외산 선호 등의 이유로 실질적인 공급 기회를 확보하지 못하고 있다는 게 업계의 토로다. 특히 GPU 기반 AI 인프라 확산이 본격화되면서 서버는 외산, 반도체만 국산이라는 구조가 고착화될 수 있다는 우려도 나온다. 국내 서버 업체 한 대표는 "국산 서버 제조사들은 이미 공공 조달 시장에 x86 아키텍처 기반 제품을 다수 등록해 놓고 있지만, 시스템 통합(SI) 업체 중심의 총액계약이 일반화되면서 직접 공급 기회는 제한적"이라며 "여기에 공공 발주자들의 외산 선호까지 겹치면서 국산 제품의 입지가 더욱 좁아지고 있다"고 말했다. 실제 행정안전부의 '2024년도 공공부문 정보자원 현황 통계보고서'에 따르면 국산 서버의 공공기관 점유율은 28.15%에 그쳤다. 이외의 스토리지는 4.34%, 백업 장비는 4.01% 등으로 조사되며 대부분의 하드웨어(HW) 유형에서 외산 비율이 높게 나타났다. 국산 기술력이 일정 수준 이상 올라섰음에도 불구하고 인지도와 신뢰도를 넘는 벽은 여전히 높다는 게 공통된 시각이다. 이 가운데 정부는 최근 국산 AI 반도체인 NPU를 중심으로 민간 클라우드 기업과 컨소시엄을 구성하는 실증 사업을 추진하고 앞으로 구축될 국가AI컴퓨팅센터 내 NPU 점유율 확대 등 정책 지원을 집중 중이다. 이에 정부가 AI 기술 자립을 목표로 '소버린 AI' 전략을 실행하나 국산 AI 반도체가 실질적으로 탑재될 서버 인프라에 대한 정책 지원은 뒷전이라는 지적이 나온다. 업계 관계자는 "AI 생태계가 GPU나 NPU로만 구성되는 것이 아니다"라며 "이를 구동하고 관리하는 서버· 스토리지·운영 소프트웨어(SW)가 함께 고려돼야 풀스택 관점의 AI 기술 자립이 가능하다"고 강조했다. 아울러 국내 HW 업계는 AI 정책 수혜가 SW와 클라우드 위주로 쏠리는 현 구조도 개선해야 한다고 주장한다. 정부가 현재 서비스형 소프트웨어(SaaS), 클라우드 서비스 확산, 국가 AI 모델 육성에 정책 역량을 집중하며 민간 SW 수요만을 부각시키고 있다는 비판이다. 업계에 따르면 국산 서버 제조사는 메인보드와 펌웨어를 자체 설계하고 글로벌 수준의 인증을 확보하는 등 기술 경쟁력을 끌어올렸지만 정부 차원의 연구개발(R&D) 사업 지원은 사실상 2010년대 중반 이후 끊긴 상태다. 일각에선 정부의 '중소 기업자 간 경쟁 제품 제도' 등 일부 제도적 지원 기반이 존재하긴 하나 실질적으로는 외산 중심의 조달 관행을 깨기 어렵다는 회의론도 나온다. 실제 일부 기관은 조달 예외조항을 근거로 외산 제품을 구매하거나 입찰 조건을 통해 국산 제품을 사실상 배제하고 있는 것으로 알려졌다. 국산 HW 업계는 이에 대응하기 위해 기업 간 공동 기술지원 체계를 논의하고 있지만 정책적 뒷받침 없이는 자생이 어렵다는 견해다. 국내 서버 업체 한 대표는 "AI 경쟁력의 핵심은 GPU도, 서버도 아닌 전체 인프라의 균형 있는 발전"이라며 "정부가 AI 반도체에만 시선을 둘 게 아니라 이들을 실제 운용할 기반 인프라 생태계에도 관심을 가져야 한다"고 강조했다. 또 다른 관계자는 "잘 만든 SW 하나가 매력적인 서비스로 이어질 수 있지만 그것도 안정적인 HW가 뒷받침될 때 가능하다"며 "이제는 국산 AI·SW만큼이나 HW도 국가 전략산업으로 키워야 할 시점"이라고 말했다.

2025.07.21 11:17한정호

오케스트로 "AI 도입 최대 장벽은 GPU 비용"

인공지능(AI) 수요가 빠르게 증가하는 가운데 기업들이 도입을 주저하는 가장 큰 이유로 그래픽처리장치(GPU) 등 인프라 구축 비용이 꼽혔다. 17일 오케스트로는 이같은 내용을 담은 '클라우드 환경에서의 AI 활용방안' 설문 결과를 발표했다. 지난달 진행된 이번 설문에는 클라우드 서비스를 사용하는 기업·공공기관 종사자 6천615명이 참여했다. 설문 결과에 따르면 AI 도입 시 가장 큰 제약 요인은 GPU 등 기술 도입 비용(23.5%)이었다. 이어 전문 인력 부족(22.6%), 데이터 보안 우려(14.4%)가 뒤를 이었다. AI 도입은 초기 구축비도 크지만 사용량 기반의 과금 구조로 인해 장기적인 총소유비용(TCO) 부담이 크다. 여기에 AI 학습과 운영에 활용되는 핵심 데이터가 외부 클라우드에 저장되면서 보안 우려도 높아지고 있다. 비용과 보안이라는 이중 부담 속에서 퍼블릭 클라우드 기반 AI 환경의 한계가 분명해지면서 내부 데이터를 활용한 프라이빗 AI 환경이 대세로 자리잡고 있다는 게 오케스트로 측 설명이다. AI에 대한 기대 역시 현실적인 해법에 집중됐다. 비용 최적화와 실시간 보안 대응이 각각 20.7%로 가장 높았고 장애 원인 분석(17.1%)과 성능 병목 해소'(15.9%)가 뒤를 이었다. 이러한 기대는 기업이 실제 겪고 있는 클라우드 운영 과제와도 맞닿아 있는 것으로 나타났다. 응답 기업들은 ▲비용 최적화(22.7%) ▲보안 관리(19.1%) ▲장애 대응(15.2%)을 주요 과제로 꼽았으며 가장 많은 시간을 투입하는 작업 역시 ▲비용 분석 및 최적화(22.7%) ▲모니터링 및 장애 대응(19.5%) 순으로 나타났다. 운영상의 과제는 기업 규모에 따라 뚜렷한 차이를 보였다. 대기업은 보안 관리와 비용 분석에 중견기업은 인프라 구성과 모니터링에 중소기업은 비용 최적화에 집중하는 것으로 조사됐다. GPU 투자 여력에서도 격차가 컸다. 중견기업은 월 500만~2천만원대(33.3%)에 몰렸고 대기업은 월 1억원 이상(34.5%)에 집중됐다. 클라우드 인프라 구조도 점점 더 복잡해지고 있는 것으로 확인됐다. 이번 설문에서 전체 응답 기업의 49.1%가 멀티 또는 하이브리드 클라우드를 사용 중이라고 답했다. 이들 중 60.2%는 3개 이상의 클라우드를 동시에 운영 중인 것으로 조사됐다. 이처럼 점점 복잡해진 환경 속에서 오케스트로는 퍼블릭과 프라이빗은 물론 멀티‧하이브리드까지 아우르는 통합 관리 솔루션 '오케스트로 CMP'를 앞세워 사업 확장에 나서고 있다. GPU 인프라 비용과 AI 도입 장벽을 낮추기 위한 '클라우드 포 AI' 전략도 추진 중이다. 기업들이 AI 도입에서 가장 큰 부담으로 느끼는 GPU 인프라 문제에 대해 오케스트로는 서버 가상화 솔루션 '콘트라베이스'를 해법으로 제시하고 있다. 고성능 연산이 요구되는 AI 환경에서는 GPU 자원을 효율적이고 안정적으로 활용하는 것이 핵심이다. 아울러 생성형 AI 챗봇 '클라리넷'과 지식 검색 플랫폼 '오보에(G-AIDSP)'를 통해 인프라 운영 자동화부터 정보 탐색까지 아우르는 AI 환경을 제공하고 있다. 김범재 오케스트로 대표는 "GPU 인프라 도입에 대한 부담과 데이터 보안에 대한 우려가 여전한 상황에서 운영 효율성과 자동화를 중심으로 한 실질적인 AI 도입 전략이 중요해지고 있다"며 "복잡한 클라우드 환경에서도 고객이 비용과 보안 걱정 없이 AI를 안정적으로 도입할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.

2025.07.17 16:06한정호

국산 AI 인프라 확보 '첫 단추'…정부, 민간 GPU 임차 사업자 선발

정부가 국내 인공지능(AI) 생태계의 근간이 될 그래픽처리장치(GPU) 연산 인프라를 민간과 함께 마련하며 '한국형 AI' 육성을 위한 본격적인 첫발을 뗐다. 17일 업계에 따르면 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원은 'AI컴퓨팅 자원 활용 기반 강화(GPU 임차 지원)' 사업의 우선협상대상자로 SKT와 네이버클라우드를 선정했다. 2개의 트랙으로 구성된 이 사업은 국내 민간이 보유한 첨단 GPU 자원을 일정 기간 임차해 AI 모델 개발 기업에 안정적으로 제공하는 것을 골자로, 총 1천500억원 규모의 예산이 투입된다. SKT와 네이버클라우드는 협상을 통해 최종 GPU 공급 규모와 단가, 자원 제공 조건 등을 확정한 뒤 다음 달부터 실제 자원 공급을 시작할 예정이다. GPU 임차 지원 사업은 정부가 추진 중인 '독자 AI 파운데이션 모델 개발 프로젝트'와 직접 연결돼 있다. 해당 프로젝트는 최대 5개 정예팀을 선발해 3년간 연구개발(R&D) 자금을 지원하고 각 팀은 필요한 GPU·데이터·인재를 자유롭게 선택해 신청할 수 있다. 이 중 GPU 자원은 이번 임차 사업을 통해 제공된다. 공급 기간은 올 하반기부터 내년 상반기까지 총 11개월간이다. 트랙별로 SKT는 엔비디아 최신 GPU인 B200을 최소 1천장 공급하며 H100·H200 2천장으로 제안도 가능하다. 네이버클라우드는 H100·H200 GPU 1천장 또는 B200 500장을 공급할 수 있다. 이번 GPU 임차 사업은 정부의 3대 AI 인프라 확보 사업 중 하나로, 국가AI컴퓨팅센터 구축 사업과 GPU 1만장 확보·운용 지원 사업과 함께 주목받았다. 특히 국내 민간 클라우드 인프라를 활용한 공공 GPU 서비스 공급 모델이라는 점에서 업계의 큰 관심을 받았다. 정부는 오는 21일까지 파운데이션 모델 개발 정예팀을 최종 선정하고 이들의 GPU 수요를 파악해 SK텔레콤과 네이버클라우드와의 세부 자원 배분을 조율할 계획이다. 공급사들은 GPU 제공뿐 아니라 클러스터링·장애 대응·백업·기술지원·모니터링 등 운영 전반을 책임져야 하며 사용자의 자원 활용 내역을 월 단위로 보고해야 한다. 업계 관계자는 "이번 사업은 단순한 GPU 임대를 넘어 민간 AI 기업들이 본격적으로 글로벌 수준의 모델 개발에 나설 수 있도록 하는 기반 역할을 하게 될 것"이라고 말했다.

2025.07.17 14:16한정호

와탭랩스 "폭증하는 AI 워크로드, GPU 가시성이 기업 성패 가른다"

"인공지능(AI) 시대, 그래픽처리장치(GPU)는 이제 단순한 컴퓨팅 자원이 아닌 기업 경쟁력의 핵심입니다. AI 워크로드가 폭증하는 지금 GPU 상태를 파악하지 못하면 운영 손실로 직결됩니다." 이동인 와탭랩스 대표는 17일 서울 서초구 블록77에서 열린 미디어 간담회에서 이와 같이 말하며, AI 인프라 최적화를 위한 GPU 모니터링 기능을 공개했다. 이 대표는 "GPU는 더 이상 단순한 컴퓨팅 자원이 아니라 기업 경쟁력의 핵심 자산"이라며 "AI 워크로드가 폭증하는 상황에서 GPU의 상태를 제대로 파악하지 못하면 운영 손실로 직결된다"고 강조했다. 이어 "와탭랩스는 GPU 사용률, 메모리 점유율, 전력 소비, 온도 등 주요 지표를 통합 모니터링할 수 있는 기능을 자체 SaaS 플랫폼으로 구현했다"며 "이를 통해 복잡한 쿠버네티스 환경, 온프레미스, SaaS를 아우르는 하이브리드 인프라 환경에서도 실시간 통합 가시성을 제공한다"고 밝혔다. GPU는 고가의 인프라 자산임에도 불구하고 클라우드에서 가상화돼 활용되면 자원 사용 현황을 정확히 파악하기 어렵다는 점이 문제로 지적됐다. 이동인 대표는 "올해 기준 국내 공공 분야 GPU 인프라 투자 규모만 약 1조8천억 원, 민간 포함 2조 원이 넘는다"며 "기존 서버보다 40배 이상 비싼 GPU 인프라는 반드시 자원 최적화와 낭비 방지 체계를 전제로 운용돼야 한다"고 강조했다. 이번에 출시된 GPU 모니터링 솔루션은 멀티 인스턴스 GPU(MIG)기술과 쿠버네티스 환경을 통합적으로 분석할 수 있도록 설계됐다. 파드(Pod), 노드(Node), GPU의 관계를 시각화해 자원 흐름을 추적하고 실시간 장애 알림은 물론 근본 원인 분석까지 지원한다. 와탭랩스는 이날 행사에서 'AI 네이티브 옵저버빌리티'라는 비전을 공개했다. 이는 AI 시대에 맞춰 수집, 해석, 자동화, 사용자 경험 전반을 AI 중심으로 재설계하는 운영 패러다임이다. 이동인 대표는 이 전략을 구성하는 세 가지 핵심 축으로 ▲AI 인프라(GPU 등 리소스 관측) ▲AI Ops(AI 기반 운영 자동화) ▲AI 데이터 플랫폼(LLM 학습용 구조화 데이터 제공)을 제시했다. 그는 "와탭랩스는 단순히 AI 기능을 제품에 접목하는 수준이 아닌 AI가 직접 데이터를 읽고 분석할 수 있는 SaaS 데이터 플랫폼을 구축하고 있다"며 "이를 통해 기업 고객이 자사 데이터를 기반으로 LLM과 AI 분석 에이전트를 직접 활용할 수 있는 기반을 제공할 것"이라고 밝혔다. 이를 기반으로 공공기관 및 대기업들과 기술검증를 진행하는 중이다. 최진식 개발 총괄은 "현재 여러 공공기관과 대기업들과 협업하고 있다"며 "최근 정부에서 적극적으로 GPU를 확보하는 등 대규모 AI인프라 확보를 위한 행보를 보이고 있는 만큼 관련 사업 기회가 앞으로 늘어날 것으로 기대한다"고 말했다. 더불어 와탭랩스는 현재 일본, 인도네시아, 태국 등 아시아 지역으로 리전을 확장하며 해외 사업을 적극 추진 중이다. 이동인 대표는 "AI 워크로드와 운영 수요가 폭증하는 시대에, 운영 플랫폼에 대한 재정의가 필요하다"며 "와탭랩스는 AI 시대의 운영 파트너로서 이번 GPU 모니터링을 시작으로 AI 기술이 내재된 다양한 제품군을 선보이며 새로운 운영 환경의 표준을 제시하고, 고객의 비즈니스 성장을 더욱 강력히 지원하겠다"고 밝혔다.

2025.07.17 11:41남혁우

'AI 전용 인프라' 전면에 내건 아이티센씨티에스…엔비디아 'H200' 무장

아이티센씨티에스가 고성능 인공지능(AI) 인프라를 구축하며 그룹 역량 강화와 대고객 서비스 품질 향상에 나선다. 아이티센씨티에스 'AI 이노베이션 데이터센터'를 공식 개소했다고 16일 밝혔다. AI 센터는 엔비디아의 최신 H200 GPU와 시스코의 400G 이상 고성능 네트워크 장비를 기반으로 초고속·초저지연의 AI 전용 인프라를 구현한 것이 핵심이다. 아이티센씨티에스는 이번 AI 센터에 CPU를 거치지 않고 GPU 간 직접 메모리 접근을 가능하게 하는 'RoCE' 기술을 도입했다. 이를 통해 AI 워크로드 수행 시 발생하는 네트워크 병목을 최소화하고 대규모 분산 훈련과 실시간 추론 환경에서 최소 40% 이상의 네트워크 성능 향상을 이뤄냈다. GPU 간 통신 효율도 비약적으로 개선돼 AI 모델이 수백 테라바이트(TB) 규모의 데이터셋을 지연 없이 처리할 수 있는 기반을 마련했다. 여기에 시스코의 차세대 AI 네트워크 아키텍처인 '넥서스 하이퍼패브릭'을 함께 적용해 GPU 클러스터와 스토리지, 컴퓨팅 노드 간 데이터 흐름을 최적화함으로써 AI 모델 학습 속도는 최대 60% 향상됐고 데이터 전송 지연은 2μs 이하로 단축됐다. 또 수천 개 노드 간 선형 확장이 가능한 네트워크 구조를 구현해 초지능형 AI 인프라 기반을 구성했다. AI 센터는 데모 센터 형태로 운영되며 AI 기술·인프라를 실증하고 고객 맞춤형 아키텍처를 테스트하는 공간으로 활용된다. 아이티센씨티에스는 이를 통해 아이티센그룹 전반의 AI 역량을 강화할 계획이다. 나아가 공공기관·금융권·제조업 등 데이터 처리 속도가 핵심인 산업군을 대상으로 고도화된 AI 인프라 서비스를 제공함으로써 대고객 서비스 품질 향상도 기대하고 있다. 아이티센씨티에스 관계자는 "시스코의 넥서스 하이퍼패브릭 아키텍처는 RoCE 네트워크 기반 AI 인프라가 느리다는 고정관념을 깨뜨렸다"며 "진정한 AI 성능을 실현할 수 있는 인프라를 제공함으로써 고객에게 실질적인 가치를 전하겠다"고 밝혔다.

2025.07.16 14:41한정호

엔비디아 젠슨 황, 트럼프 설득해 H20 GPU 대중 수출 규제 풀어

젠슨 황 엔비디아 CEO가 4월 중순 이후 3개월간 지속된 중국 시장 특화용 H20 GPU의 수출 규제를 풀어냈다. 중국 시장에서 엔비디아를 비롯한 미국 기업의 경쟁력 악화를 내세워 도널드 트럼프 미국 대통령을 설득한 결과로 해석된다. 엔비디아는 중국 AI 시장에서 2021년 당시 95% 이상의 점유율을 확보했다. 그러나 미국 정부의 규제가 이어지며 화웨이 등 중국 기업이 이를 잠식했고 현재는 점유율이 절반 가량으로 떨어졌다. 여기에 올해 4월 트럼프 2기 행정부가 중국 특화용 H20 GPU마저 수출 금지하면서 엔비디아는 최대 55억 달러(약 7조 8천억원)의 막대한 손실을 입었다. 그러나 젠슨 황 엔비디아 CEO는 미국 내 일자리 창출과 AI 인프라 투자 확대 등을 내세워 도널드 트럼프 행정부를 설득했고 3개월만에 H20 GPU 수출 재개에 성공했다. 주요 GPU 제조사, 美 규제 따라 중국용 GPU 별도 개발 미국 조 바이든 행정부는 지난 2022년 10월부터 엔비디아 A100, H100 등 GPU를 포함해 AMD 제품까지 중국 수출 규제 대상에 포함했다. 단 기존 제품 대비 연산 성능이나 대역폭을 낮춘 제품은 GPU 수출을 허용해 왔다. 엔비디아도 미국 정부가 2023년 10월 규제 범위를 확대하자 중국 시장용으로 H20, L20, L2 등 3종을 추가 개발해 이를 공급해왔다. 이중 H20은 대 중국용 제품 중 가장 고성능 제품이다. HBM3 메모리 용량을 96GB로 제한하고 메모리 대역폭은 4TB/s, AI 연산 성능은 FP16(부동소수점 16비트) 기준 148 테라플롭스, FP32(부동소수점 32비트) 기준 44 테라플롭스로 제한됐다. 트럼프 2기 행정부, 4월 중순경 GPU 수출 규제 강화 올해 출범한 도널드 트럼프 2기 행정부는 지난 4월 15일(이하 현지시각) 이마저도 허용하지 않기로 방침을 정했다. 엔비디아는 15일 중국 시장용으로 설계된 H20 GPU 수출 제한 조치를 공시하며 "H20의 재고와 구매 약정, 관련 충당금 등으로 최대 55억 달러(약 7조 8천556억원) 추가 비용이 들 것"이라고 밝혔다. 당시 미국 정부가 H20 GPU의 중국 수출 규제를 강화한 이유로 지난 1월 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 공개한 추론 특화 AI 모델 'R1'이 꼽혔다. 일정 부분 성능을 제한한 엔비디아 H800 등 GPU로도 기존 모델 대비 더 나은 성능을 냈기 때문이다. "中 AI 시장서 엔비디아 점유율 4년만에 반토막" 미국 정부는 거대언어모델(LLM) 등에서 중국의 성장 속도를 지연시키기 위해 GPU 수출 규제를 활용하고 있다. 그러나 이런 규제는 오히려 중국 내 엔비디아 최대 경쟁자로 꼽히는 화웨이 성장을 돕는 결과를 낳을 수 있다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 도널드 트럼프 행정부의 수출 규제 강화 이후 공개석상에서 지속적으로 시장 축소와 경쟁력 약화에 대한 우려를 드러냈다. 그는 5월 중순 '컴퓨텍스 타이베이 2025' 기간 중 진행된 간담회에서 "전체 시장 규모가 500억 달러(약 69조원)인 중국 AI 시장에서 2021년 엔비디아의 점유율은 거의 95%였지만 오늘날은 50%에 불과하고 나머지는 중국 기업 몫"이라고 지적했다. 이어 같은 달 하순 실적발표 후 진행된 컨퍼런스 콜에서도 "중국이 AI 인프라를 갖출 수 없다는 전제에서 출발한 수출 규제 정책은 잘못됐다"며 "H20 GPU는 다른 곳에 판매하거나 용도 변경할 수 없는 재고가 됐고 수십억 달러의 손실을 봤다"고 말했다. 젠슨 황 "美 정부, H20 수출 허가 약속" 엔비디아는 14일(이하 현지시간) "젠슨 황 CEO가 도널드 트럼프 미국 대통령과 정치권 인사를 만나 미국 내 일자리 창출과 AI 인프라, 제조업 부흥과 AI 선도를 돕겠다고 재확인했다"고 밝혔다. 이어 "젠슨 황 CEO는 중국 베이징 방문 중 주요 고객사를 대상으로 H20 GPU를 판매하기 위한 허가를 신청할 것이며 미국 정부 역시 이를 허가할 것"이라고 확언했다. 젠슨 황 CEO는 14일 워싱턴에서 "범용·오픈소스 기반 연구용 모델은 AI 혁신의 근간이며 모든 민간 AI 모델은 미국 기술 기반으로 가장 잘 실행돼야 하며 이를 통해 전세계 국가가 미국(산 제품)을 선택하도록 해야 한다"고 설명했다. 55억 달러 손실 만회... 韓 HBM 수출도 증가 전망 엔비디아는 지난 5월 말 1분기 실적 발표 당시 H20 관련 매몰비용으로 55억 달러 손실을 계상했다. 그러나 이번 수출 재개로 이를 상쇄하고 향후 추가 물량 수출로 추가 매출 확대도 가능해졌다. 엔비디아가 중국 시장 수출 재개를 위해 도널드 트럼프 2기 행정부에 무엇을 제시했는지는 명확하지 않다. 그러나 일자리 창출과 AI 인프라 확대 등 언급으로 볼 때 향후 미국 시장 내 각종 제조 시설이나 R&D 허브 신설 등이 추정된다. 엔비디아 H20과 비슷하거나 더 낮은 성능으로 작동하는 AMD 인스팅트 MI309 등 타사 GPU 수출도 재개될 가능성이 있다. 또 HBM 메모리를 공급하는 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론 등 국내외 기업의 수요도 늘어날 것으로 보인다.

2025.07.15 15:47권봉석

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