--- title: "정부, 2조800억 원 들여 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스에 GPU 9,704장 맡김" published: 2026-06-09T00:05:05.007Z canonical: https://jeff.news/article/3919 --- # 정부, 2조800억 원 들여 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스에 GPU 9,704장 맡김 정부가 2026년 2조800억 원 규모의 첨단 GPU 확보·구축 사업자로 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹을 선정했다. 총 9,704장의 베라루빈과 B300을 들여와 국내 AI 모델 개발, 국가 AI 프로젝트, 산학연 연구개발에 투입하고 일부는 CSP 자체 클라우드 서비스에 활용할 계획이다. - 정부가 2026년 2조800억 원짜리 첨단 GPU 확보 사업의 파트너로 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹을 골랐음 - 과학기술정보통신부가 추진하는 이 사업은 이른바 ‘AI 고속도로’의 핵심 인프라로 잡혀 있음 - 국내 기업, 연구기관, 공공 부문이 AI 모델과 서비스를 만들 때 필요한 고성능 컴퓨팅 자원을 확보하는 게 목적임 - 총 확보 물량은 첨단 GPU 9,704장임 - 베라루빈 2,016장, B300 7,688장 구성임 - 네이버클라우드는 베라루빈 1,008장과 B300 3,112장을 맡음 - 삼성SDS는 베라루빈 1,008장과 B300 2,016장을 맡음 - 엘리스그룹은 B300 2,560장을 구축함 > [!IMPORTANT] > 정부는 원래 B200 1만5천장급 컴퓨팅 성능을 목표로 했는데, 최종 구성은 B200 기준 약 1만9천장 성능이라고 설명함. 숫자만 보면 목표보다 약 30% 더 큰 연산 성능을 확보했다는 얘기임. - 계획이 바뀐 이유는 비용임 - 정부는 당초 B200 1만5천장 규모를 목표로 잡았음 - 그런데 메모리와 스토리지 가격 상승으로 GPU 구축 비용이 올라가면서 가격 대비 성능이 더 나은 베라루빈과 B300 조합을 택했다고 설명함 - 결국 같은 예산 안에서 더 많은 실효 성능을 얻겠다는 계산임 - 확보한 GPU가 전부 공공용으로만 묶이는 건 아님 - 베라루빈 2,016장과 B300 4,360장은 독자 AI 파운데이션 모델 개발, 국가 AI 프로젝트, 산학연 AI 모델·서비스 개발과 고도화에 들어감 - 나머지 B300 3,328장은 각 CSP가 자체적으로 활용함 - 이 물량은 클라우드 기반 GPU 서비스나 자체 AI 모델·서비스 고도화에 쓰일 예정임 - 서비스 일정은 GPU 종류별로 갈림 - 정부는 선정된 3개 CSP와 이달 중 GPU 구매 발주를 추진할 계획임 - 입고와 구축이 끝난 사업자부터 연내 B300 서비스를 순차적으로 시작함 - 베라루빈은 출시 일정을 감안해 2027년 상반기 안에 순차 서비스할 예정임 - 국내 개발자 입장에서는 “국가가 GPU를 산다”보다 “누가, 언제, 어떤 조건으로 쓸 수 있느냐”가 더 중요함 - 이번 물량이 실제로 스타트업, 연구실, 기업 개발팀에게 얼마나 접근 가능한 가격과 형태로 열릴지가 관건임 - CSP 자체 활용 물량도 꽤 크기 때문에, 공공 AI 프로젝트뿐 아니라 상용 GPU 클라우드 시장에도 영향이 갈 수 있음 --- ## 기술 맥락 - 이번 선택의 핵심은 GPU를 단순 구매하는 게 아니라, 국내 클라우드서비스제공사들이 운영까지 맡는 구조라는 점이에요. AI 인프라는 장비만 있다고 끝나는 게 아니라 네트워크, 스토리지, 스케줄링, 장애 대응까지 같이 굴러가야 하거든요. - B200 목표에서 베라루빈과 B300 조합으로 바뀐 건 비용 대비 성능을 맞추려는 선택으로 보여요. 메모리와 스토리지 가격이 오르면 GPU 카드 가격만 보고 예산을 짤 수 없고, 랙 단위 구축 비용 전체를 다시 계산해야 해요. - 물량을 공공 프로젝트용과 CSP 자체 활용용으로 나눈 것도 중요해요. 정부 과제만 돌리는 폐쇄형 슈퍼컴퓨터가 아니라, 클라우드 GPU 서비스 형태로 시장에 일부 풀리면 민간 개발팀도 간접적으로 혜택을 볼 수 있기 때문이에요. - 일정상 B300은 연내, 베라루빈은 2027년 상반기로 나뉘어요. 그래서 단기적으로는 B300 기반 서비스가 먼저 국내 AI 워크로드를 받게 되고, 베라루빈은 차세대 모델 학습이나 더 큰 추론 수요에 맞춰 들어올 가능성이 커요. ## 핵심 포인트 - 정부가 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹과 함께 첨단 GPU 9,704장을 확보할 계획 - 기존 B200 1만5천장 목표에서 베라루빈 2,016장과 B300 7,688장 조합으로 바뀌며 B200 기준 약 1만9천장 성능을 기대 - 확보 물량 일부는 독자 AI 파운데이션 모델, 국가 AI 프로젝트, 산학연 AI 서비스 개발에 쓰이고 나머지는 CSP의 GPU 클라우드 서비스에 투입 ## 인사이트 한국 AI 생태계에서 GPU 병목은 단순한 장비 부족 문제가 아니라 누가 먼저 계산 자원을 확보하고 서비스화하느냐의 문제로 넘어가는 중임. 이번 사업은 공공 연구개발 지원이면서 동시에 국내 클라우드 사업자들의 AI 인프라 경쟁력을 키우는 성격도 큼.