정부가 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹을 국가 AI 컴퓨팅센터 구축 사업자로 선정하고 엔비디아 최신 AI 반도체 약 1만장을 확보하기로 하면서 국내 AI 산업이 새로운 전환점을 맞고 있다. 다만 업계에서는 GPU 확보 자체보다 실제 활용 비용과 접근성이 더 중요한 과제로 남아 있다는 목소리가 나온다.

9일 관련 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 국가 AI 컴퓨팅센터 구축 사업의 일환으로 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹을 사업자로 선정했다. 정부는 엔비디아 최신 GPU를 순차 도입해 국내 AI 기업과 연구기관에 제공할 계획이다. 이번 사업은 최근 미국과 중국을 중심으로 치열하게 전개되고 있는 AI 인프라 경쟁에 대응하기 위한 국가 차원의 전략 사업으로 평가받고 있다.

생성형 AI 경쟁이 본격화하면서 GPU는 AI 산업의 핵심 인프라로 떠올랐다. 초거대 언어모델 개발부터 AI 서비스 운영까지 막대한 연산 자원이 필요해지면서 GPU 확보 능력이 곧 기업 경쟁력으로 연결되는 시대가 됐다. 실제 미국 빅테크 기업들은 수십만 장 규모의 GPU를 확보하며 AI 개발 경쟁을 벌이고 있다.

반면 국내 AI 기업들은 상대적으로 부족한 인프라 환경에 놓여 있었다. 특히 스타트업들은 GPU 확보 비용 부담으로 해외 클라우드 서비스를 이용하거나 모델 학습 일정을 조정하는 사례가 적지 않았다. 업계에서는 국내 AI 생태계가 성장하기 위해서는 기술력뿐 아니라 안정적인 연산 자원 확보가 필수적이라는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다.

이번 정부 사업 역시 이러한 문제를 해결하기 위한 시도라는 평가를 받는다. 하지만 업계에서는 GPU 확보가 끝이 아니라 시작이라고 입을 모은다. 실제 기업들이 얼마나 쉽게 활용할 수 있는지, 비용 부담을 얼마나 줄일 수 있는지가 사업 성패를 좌우할 것이라는 분석이다.

김재원 엘리스그룹 대표는 <메트로경제신문> 에 "GPU 확보 자체도 중요하지만 전체 인프라 비용이 높은 것은 여전히 AI 기업들에게 큰 허들"이라며 "AI 산업은 고부가가치 서비스 개발과 연구를 지속하면서 동시에 인프라 활용 효율성도 높여야 한다"고 말했다.

실제로 AI 기업들의 고민은 단순히 GPU 부족에만 있지 않다. 최신 GPU를 확보하더라도 전력 비용과 운영 비용, 데이터 저장 비용 등이 함께 발생한다. AI 모델 규모가 커질수록 관련 비용 역시 급증하는 구조다. 이 때문에 업계에서는 GPU를 얼마나 확보했는지보다 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는지가 더 중요하다고 보고 있다.

업계 관계자들은 앞으로 AI 인프라 경쟁이 '확보 경쟁'에서 '활용 경쟁'으로 이동할 것으로 전망한다. 기업마다 필요한 연산 자원 규모와 활용 목적이 다르기 때문에 획일적인 공급 체계보다 유연한 운영 구조가 필요하다는 설명이다.

김재원 대표는 "GPU는 스팟 인스턴스와 온디맨드, 약정형 등 다양한 방식으로 제공할 수 있다"며 "기업들이 개발 단계와 사업 환경에 따라 적절한 방식을 선택할 수 있는 유연성이 중요하다"고 설명했다.

스팟 인스턴스는 유휴 자원을 상대적으로 저렴하게 활용하는 방식이며 온디맨드는 필요한 시점에 즉시 사용하는 형태다. 약정형은 일정 기간 GPU 자원을 안정적으로 확보할 수 있는 구조다. AI 기업마다 개발 단계와 자금 상황이 다른 만큼 다양한 선택지가 필요하다는 설명이다.

이번 사업은 젠슨 황 엔비디아 최고경영자의 방한 직후 발표됐다는 점에서도 주목받고 있다. 최근 엔비디아가 네이버를 비롯한 국내 주요 기업들과 AI 협력을 확대하고 정부 역시 국가 차원의 AI 인프라 투자에 속도를 내면서 한국형 AI 생태계 구축 논의도 본격화하고 있다.

업계에서는 결국 이번 사업의 성공 여부가 GPU 확보 규모가 아닌 활용 성과로 결정될 것으로 보고 있다. 국가가 확보한 AI 인프라가 대기업뿐 아니라 스타트업과 연구기관까지 폭넓게 활용될 수 있는 환경을 구축할 수 있을지 관심이 모인다. AI 경쟁력이 단순한 장비 확보를 넘어 실제 산업 현장에서 얼마나 많은 혁신을 만들어내느냐에 달려 있기 때문이다.