정부 GPU 1만3000장 공급사 ‘네이버・NHN・카카오’
과학기술정보통신부(과기정통부)는 1차 추경 예산으로 1조4600억원을 투입하는 GPU 확보 사업 참여 사업자로 네이버클라우드, NHN클라우드, 카카오 등을 선정했다고 28일 밝혔다.
정부는 선정된 사업자를 통해 GPU 1만3천장을 확보한다. 이를 통해 국내 AI 컴퓨팅 인프라를 신속 확충하고 필요한 산학연 등에 적기 지원한다는 방침이다.
정부는 지난 5월 약 1조4600억원 규모의 첨단 GPU 확보 사업 추경 예산을 편성하고, 5월부터 6월까지 참여사 공모 후 제안서 평가, 데이터센터 현장실사, 사업비 심의·조정 등의 절차를 진행했다.
국내 AI 생태계에 최대한 많은 GPU 자원을 제공하고, 경험과 역량있는 기업의 안정적 서비스를 제공할 사업자를 선정했다.
확보된 GPU는 총 1만3000장 규모로, 엔비디아 B200 1만80장, H200 3056장이다.
일부는 참여 사업자(CSP)의 자체 활용을 지원하며(운영비 성격 고려), 정부 몫의 GPU는 총 1만장을 상회하는, B200 8160장, H200 2296장이다.
정부 GPU는 1개의 B200 510노드(4080장)와, 2개의 B200 255노드(2040장), 1개의 H200 255노드(2040장) 등으로 클러스터링해 대규모 요건에 활용한다.
참여 사업자별로 네이버클라우드는 총 3056장의 H200을 확보·구축한다. 전체를 현재 시장의 주력 기종인 H200으로 구성하고, 전체 GPU 서비스를 연내 안정적으로 제공할 계획이다. 네이버클라우드의 확보·구축분 중 정부 활용 GPU는 H200 2296장이며, 255노드(2040장) 및 32노드(256장)로 클러스터링될 예정이다. 해당 전체 GPU 자원은 연내부터 산학연 등에 지원·배분된다.
NHN클라우드는 총 7656장의 B200을 확보·구축한다. 전체를 B200으로 구성해 수냉식으로 가동할 계획이다. NHN클라우드의 확보·구축분 중 정부활용 GPU는 B200 6120장으로, B200 510노드(4080장) 및 B200 255노드(2040장)로 클러스터링돼 활용된다. 510노드의 경우 내년 1분기 중 절반인 255노드부터 순차 클라스터링한다. 일부는 연내 베타서비스를 추진할 방침이다.
카카오는 총 2424장의 B200을 확보·구축한다. 전체를 B200으로 구성하고 효율적 인프라를 구동하는 데에 중점을 뒀다. 카카오의 확보·구축분 중 정부가 활용할 GPU는 B200 2040장으로, B200 255노드(2040장)로 클러스터링된다. 이 역시 일부 연내 베타서비스를 추진할 방침이다.
모든 참여사는 국내 소버린 AI 생태계 확장에 적극적인 의지를 밝히고, 정부의 GPU 활용 물량 극대화에 적극 동참했다. 아울러, GPU 자체 활용분을 이용하여 자체 AI 개발·고도화, 산학연 GPU 저렴 공급 등을 추진하고, 일부 참여사는 국내 AI 인프라 투자를 강화하는 등 국내 AI 생태계에 다각도로 기여할 계획이다.
또한, 가칭 ‘GPU 통합 지원 플랫폼’ 구축에 협력하기로 했으며, 향후 필요한 산학연 관계자 등이 온라인으로 자유롭게 GPU 자원을 신청하고, 평가 등을 거쳐 GPU 자원을 지원·배분 받을 수 있는 기반을 마련할 계획이라고 정부 측은 밝혔다.
정부는 향후 일련의 절차를 거쳐 이르면 8월초부터 사업자 협약과 GPU 구매 발주 등을 추진할 예정이다. 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 등 국가 유관 사업에서 산학연 등에 GPU 지원을 순차 개시할 계획이다.
과기부 측은 “이를 통해 국내 AI 연구, 서비스 개발 역량 강화와 AI 스타트업·중소기업, 대학 등의 AI 컴퓨팅 인프라 접근성 증진, 대규모 AI 모델 개발 가속화 등에 적극 기여할 수 있을 것으로 기대된다”고 강조했다.
과기정통부 배경훈 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 확충, 대한민국의 AI 강국 도약에 정책적 총력을 다하겠다”고 밝혔다.
글. 바이라인네트워크
<김우용 기자>yong2@byline.network
