--- title: "정부 2조 GPU 사업, 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹이 가져감" published: 2026-06-08T08:05:06.134Z canonical: https://jeff.news/article/3865 --- # 정부 2조 GPU 사업, 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹이 가져감 과기정통부가 2조800억원 규모의 첨단 GPU 확보 사업자로 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹을 선정함. 엔비디아 베라루빈 2천16장과 B300 7천688장, 총 9천704장을 확보해 공공·민간 AI 개발에 투입할 계획임. - 정부가 2조800억원 규모의 첨단 GPU 확보 사업자를 확정함. 선택된 곳은 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹임 - 3사는 클라우드 서비스 기업(CSP) 자격으로 GPU를 확보·구축하고, 민간·공공 AI 프로젝트에 컴퓨팅 자원을 제공하게 됨 - 공모에는 KT클라우드와 쿠팡까지 총 5개사가 들어왔고, 서류 검토와 현장 실사까지 거쳐 최종 3개사가 남음 - 이번 사업의 핵심 숫자는 GPU 9천704장임. 그냥 서버 몇 대 늘리는 수준이 아니라, 국내 AI 인프라 판을 키우는 물량임 - 엔비디아 베라루빈 2천16장, B300 7천688장으로 구성됨 - 네이버클라우드는 베라루빈 1천8장과 B300 3천112장을 맡음 - 삼성SDS는 베라루빈 1천8장과 B300 2천16장을 구축함 - 엘리스그룹은 B300 2천560장을 확보함 > [!IMPORTANT] > 과기정통부 설명대로면 이번 구성은 당초 목표였던 B200 1만5천장보다 약 30% 높은 성능, 즉 B200 약 1만9천장 규모에 해당함. - 정부는 메모리·스토리지 가격이 오른 상황에서도 최신 GPU를 골라 성능 대비 효율을 끌어올렸다고 설명함 - 특히 베라루빈은 이번에 처음 도입되는 모델로, 대역폭과 연산 속도가 기존 모델보다 크게 올라간다는 게 포인트임 - AI 학습에서 자주 터지는 병목이 데이터 이동과 메모리 대역폭인데, 이 부분이 줄면 같은 시간에 더 많은 요청을 처리할 수 있음 - 결과적으로 모델 학습 시간과 비용을 낮추는 효과를 기대하는 구조임 - 확보한 GPU 전부가 정부 몫은 아님. 공공 목적과 CSP 자체 사업용이 나뉨 - 베라루빈 2천16장과 B300 4천360장은 정부 활용분으로 잡힘 - 이 물량은 독자 AI 파운데이션 모델, 국가 AI 프로젝트, 산·학·연 AI 모델·서비스 개발에 투입될 예정임 - 나머지 B300 3천328장은 CSP가 클라우드 GPU 서비스와 자체 AI 모델·서비스 고도화에 쓰게 됨 - 일정은 B300이 먼저, 베라루빈이 나중임 - 정부와 3사는 6월 중 GPU 구매 발주에 들어갈 계획임 - B300은 입고와 구축이 끝나는 순서대로 연내 서비스를 순차 개시할 예정임 - 베라루빈은 제품 출시 일정을 감안해 2027년 상반기 서비스 시작을 목표로 함 - 개발자 입장에서 중요한 건 “누가 뽑혔냐”보다 “이 GPU에 실제로 어떻게 접근하냐”임 - 국내 AI 스타트업이나 연구팀은 모델 아이디어보다 GPU 대기열, 비용, 할당 조건에서 자주 막힘 - 정부 활용분이 독자 모델과 국가 프로젝트에만 과하게 묶이면 체감 효과가 제한될 수 있음 - 반대로 API·클라우드 콘솔·크레딧 같은 방식으로 접근성이 좋아지면 작은 팀도 꽤 큰 실험을 돌릴 수 있음 --- ## 기술 맥락 - 이번 선택은 “GPU를 누가 소유하느냐”보다 “GPU를 어떤 클라우드 운영 체계 위에 올리느냐”가 더 중요해요. AI 학습 장비는 카드만 꽂는다고 끝나는 게 아니라 네트워크, 스토리지, 작업 스케줄링, 장애 대응까지 같이 굴러가야 하거든요. - 베라루빈과 B300을 섞은 것도 비용과 시점의 타협으로 볼 수 있어요. B300은 연내 서비스가 가능하고, 베라루빈은 더 높은 성능을 기대하지만 2027년 상반기까지 기다려야 해서 단기 수요와 장기 성능을 나눠 가져가는 구조예요. - 정부 활용분과 CSP 자체 활용분을 나눈 이유도 있어요. 공공 AI 프로젝트에는 안정적인 예약 물량이 필요하고, 클라우드 사업자는 남은 자원으로 GPUaaS 상품을 만들어야 실제 개발자들이 접근할 수 있거든요. - 결국 관전 포인트는 할당 정책이에요. GPU 총량이 늘어도 대기업·국책 과제 중심으로만 잠기면 체감은 작고, 스타트업·대학·개인 개발자가 짧은 기간이라도 고성능 GPU를 쓸 수 있으면 생태계 효과가 커져요. ## 핵심 포인트 - 정부가 총 9천704장의 첨단 GPU를 확보해 AI 학습·추론 인프라를 늘림 - 네이버클라우드와 삼성SDS는 베라루빈과 B300을 함께 구축하고, 엘리스그룹은 B300을 맡음 - 당초 B200 1만5천장 목표보다 약 30% 높은 성능, B200 약 1만9천장 규모라고 설명함 - B300 서비스는 연내 순차 시작, 베라루빈 서비스는 2027년 상반기 목표임 ## 인사이트 한국 AI 생태계에서 제일 큰 병목이 모델 아이디어가 아니라 GPU 접근성이라는 걸 정부도 정면으로 인정한 셈임. 다만 실제 개발자와 스타트업이 얼마나 낮은 마찰로 이 자원을 쓰게 될지가 관건임.