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title: "메가존클라우드, 정부 AI 경진대회 인프라 운영 2년 연속 맡는다"
published: 2026-05-28T05:05:04.777Z
canonical: https://jeff.news/article/3480
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# 메가존클라우드, 정부 AI 경진대회 인프라 운영 2년 연속 맡는다

메가존클라우드가 과기정통부 주최 ‘2026 전국민 AI 경진대회’의 주요 트랙인 ‘AI 챔피언 대회’ 운영사업자로 2년 연속 선정됐다. 참가팀에는 GPU, AI API, 개발 환경, 기술 워크숍 같은 인프라 지원이 제공되고, 챔피언 트랙 총상금은 26억원 규모다.

- 메가존클라우드가 ‘2026 인공지능(AI) 챔피언 대회’ 운영사업자로 선정됨
  - 지난해에 이어 두 번째 선정이라, 정부 AI 경진대회 인프라 운영을 연속으로 맡게 된 셈임
  - 이 대회는 과학기술정보통신부가 주최하는 ‘2026 전국민 AI 경진대회’의 주요 트랙 중 하나임

- 이번 대회는 생성형 AI 활용 경험과 개발 역량이 있는 팀을 대상으로 함
  - 목표는 우수한 AI 서비스나 시스템을 개발한 팀을 뽑아 시상하는 것
  - 정보통신산업진흥원(NIPA)과 한국정보통신기술협회(TTA)가 공동 주관함

- 트랙은 크게 두 갈래로 나뉨
  - ‘AI 챔피언’은 전문가와 개발자 중심 대회
  - ‘AI 루키’는 대학생 개발자 중심 대회
  - 둘 다 참가 접수와 예선 심사를 거쳐 각각 본선 진출 100개 팀을 선정함

- 상금 규모가 꽤 큼. 그냥 기념품 주는 해커톤 느낌은 아님
  - AI 챔피언 총상금은 26억원이고, 1위 상금은 5억원
  - AI 루키 총상금은 3억5000만원이고, 1위 상금은 5000만원
  - 국내 AI 개발자나 대학생 팀 입장에선 포트폴리오와 실전 자원, 상금을 동시에 노릴 수 있는 행사임

> [!IMPORTANT]
> AI 챔피언 트랙은 본선 100개 팀을 뽑고 총상금 26억원을 건다. 1위 5억원이면 국내 AI 경진대회 중에서도 꽤 공격적인 규모다.

- 메가존클라우드가 맡는 역할은 ‘대회 진행’보다 ‘AI 개발 인프라 운영’에 가까움
  - 참가팀별 사용 자원 컨설팅
  - 그래픽처리장치(GPU)와 AI 응용 프로그램 인터페이스(API) 제공
  - 개발 환경 구축과 운영
  - 기술 지원까지 포함됨

- 본선 과제 수행 과정에서도 인프라 지원이 붙음
  - 참가팀은 기술 워크숍과 연구 인프라 지원을 받은 뒤 본선 과제를 수행함
  - AI 챔피언 참가팀 대상 기술 워크숍은 이미 진행됐고, AI 루키 참가팀 워크숍은 6월 4일 예정임

- 메가존클라우드는 기존 정부 사업 경험을 전면에 내세우고 있음
  - 대규모 AI 경진대회와 GPU 지원사업을 수행해왔다는 점을 강조함
  - 참가팀별 GPU 사용 환경 설계, 컴퓨팅 자원 제공, 운영 안정화, 기술 지원 경험을 쌓았다는 설명임

- 개발자 관점에서 보면 포인트는 이거임. AI 대회가 점점 ‘모델 아이디어’만 보는 구조에서 ‘실제로 돌릴 수 있는 환경’까지 같이 평가되는 구조로 가고 있음
  - 생성형 AI 서비스는 GPU, API, 개발 환경, 운영 안정성이 없으면 데모에서 바로 막힘
  - 정부 주도 대회가 이런 인프라를 같이 제공하면, 참가팀은 자원 확보보다 구현과 실험에 더 집중할 수 있음
  - 특히 대학생 개발자 트랙까지 별도로 둔 건 국내 AI 인재 풀을 넓히려는 의도가 꽤 분명해 보임

## 핵심 포인트

- 메가존클라우드가 ‘2026 AI 챔피언 대회’ 운영사업자로 2년 연속 선정됨
- 대회는 전문가·개발자 대상 ‘AI 챔피언’과 대학생 개발자 대상 ‘AI 루키’로 나뉘어 진행됨
- 각 트랙은 예선을 거쳐 본선 진출 100개 팀을 뽑고, 기술 워크숍과 연구 인프라를 지원함
- AI 챔피언 총상금은 26억원, 1위 상금은 5억원이며 AI 루키 총상금은 3억5000만원 규모임
- 메가존클라우드는 GPU, AI API, 개발 환경 구축, 자원 컨설팅, 기술 지원을 맡음

## 인사이트

단순 공모전 운영 뉴스처럼 보이지만, 핵심은 정부 AI 경진대회가 이제 ‘아이디어 싸움’만이 아니라 GPU와 개발 환경까지 패키지로 깔아주는 인프라전이 됐다는 점임. 참가팀 입장에선 모델 성능보다 먼저 자원 확보에서 막히는 일이 줄어드는 게 꽤 현실적인 변화다.