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정부, 2조800억 원 들여 GPU 9704장 확보한다

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과기정통부가 2조800억 원 규모 첨단 GPU 확보·구축·운용 지원 사업자로 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹을 선정했다. 총 9704장의 최신 GPU를 확보해 독자 AI 파운데이션 모델, 국가 AI 프로젝트, 산학연 연구개발, 클라우드 GPU 서비스에 투입할 계획이다.

  • 1

    정부는 베라루빈 2016장과 B300 7688장, 총 9704장을 확보한다

  • 2

    성능 기준으로는 기존 목표였던 B200 1만5000장보다 약 30% 높은 B200 약 1만9000장 규모를 확보한다고 설명했다

  • 3

    네이버클라우드와 삼성SDS는 각각 베라루빈 1008장을 맡고, 엘리스그룹은 B300 2560장을 구축한다

  • 4

    B300 서비스는 연내 순차 개시하고 베라루빈은 2027년 상반기부터 단계적으로 제공된다

  • 정부가 2조800억 원 규모로 국내 AI GPU 인프라 확충에 들어감

    • 과기정통부는 첨단 GPU 확보·구축·운용 지원 사업 참여 기업으로 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹을 선정함
    • 목표는 국내 AI 생태계 경쟁력 강화와 세계 수준의 AI 연구·서비스 기반 확보임
  • 확보할 GPU는 총 9704장임

    • 베라루빈 2016장, B300 7688장 구성임
    • 네이버클라우드는 베라루빈 1008장과 B300 3112장을 맡음
    • 삼성SDS는 베라루빈 1008장과 B300 2016장을 구축함
    • 엘리스그룹은 B300 2560장을 구축함

중요

> 정부 설명 기준으로는 B200 1만5000장 목표를 넘어서 B200 약 1만9000장 규모의 연산 성능을 확보하는 셈임. 장수만 보면 9704장이지만 성능 환산치가 핵심임.

  • 사업자 선정은 꽤 현실적인 인프라 검증을 거쳤음

    • 3월 공모에 총 5개 클라우드 기업이 참여함
    • 사업 이해도, 추진 역량, 인프라 구축 경쟁력, AI 생태계 기여도, 운영 역량 등을 평가함
    • 데이터센터 현장 실사로 전력, 냉각, 네트워크 환경까지 확인한 뒤 최종 선정함
  • 최신 GPU를 고른 이유는 구축 비용 상승을 성능으로 상쇄하려는 전략임

    • 최근 메모리와 스토리지 가격 상승으로 인프라 구축 비용이 오른 상황임
    • 정부는 성능 대비 효율이 높은 베라루빈과 B300을 도입해 당초 목표 이상의 연산 성능을 확보한다고 설명함
    • 베라루빈은 대역폭과 연산 속도 향상으로 데이터 병목을 줄이고 대규모 AI 학습 효율을 높일 것으로 기대됨
  • 확보한 GPU는 공공 목적과 사업자 자체 서비스로 나뉘어 쓰임

    • 베라루빈 2016장과 B300 4360장은 독자 AI 파운데이션 모델 개발, 국가 AI 프로젝트, 산학연 연구개발, AI 서비스 고도화 지원에 활용됨
    • 나머지 B300 3328장은 참여 기업들이 자체 운영과 클라우드 GPU 서비스 확대에 사용함
    • 정부 지원 자원이면서 동시에 국내 CSP들의 GPU 클라우드 경쟁력 강화 수단이 되는 구조임
  • 서비스 일정도 나왔음

    • 정부는 6월 중 GPU 구매 발주를 시작함
    • 구축이 끝나는 사업자부터 연내 B300 서비스를 순차적으로 개시할 계획임
    • 베라루빈은 제품 출시 일정에 맞춰 2027년 상반기부터 단계적으로 제공됨

기술 맥락

  • 이번 사업은 정부가 직접 GPU 자원을 확보해서 국내 AI 개발 병목을 줄이려는 시도예요. 대규모 모델 학습이나 추론 서비스는 결국 고성능 GPU를 얼마나 안정적으로 쓰느냐가 비용과 속도를 결정하거든요.

  • 베라루빈과 B300을 고른 이유는 단순히 최신 제품이라서가 아니에요. 메모리와 스토리지 비용이 오른 상황에서 같은 예산으로 더 높은 성능을 확보하려면 장수보다 성능 대비 효율이 중요해요.

  • GPU 일부를 정부 주도 프로젝트에 쓰고, 일부를 CSP 자체 클라우드 서비스에 쓰는 구조도 의미가 있어요. 공공 연구개발 수요를 지원하면서 동시에 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹이 실제 운영 경험을 쌓게 만들기 때문이에요.

  • 개발자 입장에서 체감 효과는 배정 정책과 서비스 가격에 달려 있어요. 장비가 들어와도 신청 절차가 복잡하거나 이용 단가가 높으면 스타트업과 연구팀이 바로 쓰기 어렵거든요.

국가 AI 경쟁력이 모델 논문이나 서비스 데모가 아니라 GPU 조달과 운영 능력으로 내려오는 장면이다. 한국 개발자와 연구팀에게는 공공·민간 GPU 접근성이 실제로 늘어날 수 있는 뉴스지만, 배정 방식과 가격, 사용 조건이 체감 효과를 가를 가능성이 크다.

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