삼성SDS, AI 인프라 110MW에서 2031년 800MW 이상으로 키운다

110MW에서 800MW로, 삼성SDS가 AI 인프라 판을 키움

• 삼성SDS가 2031년까지 AI 인프라를 800MW 이상으로 확대하겠다고 밝힘

  • 현재 규모는 110MW
  • 2029년까지 230MW로 2배 이상 키우고, 2031년에는 800MW 이상으로 늘린다는 계획
  • 회사 표현대로면 5년 안에 7배 이상 증설하는 셈이라, 꽤 센 숫자임

• 데이터센터 로드맵도 이미 잡혀 있음

  • 올해 동탄 데이터센터 서관을 개관
  • 2028년 해남 한국AI컴퓨팅센터 가동 예정
  • 2029년 구미A 데이터센터를 순차 가동할 계획

• 사업모델은 하나로 밀지 않고 세 갈래로 나눔

  • 구미AI데이터센터는 삼성SDS가 직접 구축·소유하는 CAPEX형 모델
  • 해남 한국AI컴퓨팅센터는 정부와 지분을 나눠 투자하는 모델
  • 고객사의 AI 인프라를 설계·구축·운영하는 DBO 모델도 병행

GPU 수요는 이미 빡빡하고, B300은 풀가동 분위기

• 삼성SDS는 AI 인프라 공급 부족을 성장 기회로 보고 있음

  • 지난 3월 국내 최초로 도입한 엔비디아 B300은 도입 직후부터 수요가 폭발했다고 밝힘
  • 공급이 제한적인 상황이고, 3분기에는 풀 가동이 예상된다고 함

• 하반기에는 최신 GPU 확보도 이어갈 계획임

  • 과학기술정보통신부의 GPU 확보·구축·운용 사업자로 6월 선정됨
  • 하반기 중 베라루빈, B300 등 최신 GPU를 추가 확보해 하이엔드 GPU 시장 입지를 강화하겠다는 입장

• GPU만으로 끝내지 않고 NPU도 붙임

  • 퓨리오사AI의 2세대 NPU ‘레니게이드’를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재해 출시
  • GPU와 NPU 자원을 효율적으로 배분하는 지능형 추론 라우팅 기술로 인프라 효율과 비용 경쟁력을 동시에 잡겠다는 전략

금융권 AI 에이전트와 멀티 LLM도 같이 밀고 있음

• AI 서비스 쪽에서는 금융권 수주가 눈에 띔

  • 5월 우리은행 AI 에이전트 뱅킹 사업을 수주
  • 7월 한국수출입은행 생성형 AI 시스템 구축 사업도 수주
  • 국내 4대 시중은행 중 3곳의 데이터 플랫폼 구축 사업을 따냈다고 밝힘

• 글로벌 AI 기업과의 협력도 전면에 세움

  • 오픈AI, 구글클라우드, 앤트로픽과 모두 협력 체계를 구축했다고 설명
  • 삼성그룹 계열사 20여 곳에는 앤트로픽 서비스를 제공 중이고, 이를 외부 고객으로 넓힐 계획
  • 앤트로픽과 어플라이드 AI 엔지니어 공동 양성도 추진

• 삼성SDS가 강조하는 건 멀티 LLM 체계임

  • 모델 성능 우위가 빠르게 바뀌는 상황에서 고객 환경에 맞는 모델을 제공하는 게 차별점이라는 논리
  • 특정 모델 하나에 베팅하기보다, 인프라와 운영 레이어에서 선택권을 제공하겠다는 방향으로 보임

로봇 오케스트레이션까지 확장하려는 그림

• 신사업 쪽에서는 두나무와 로봇 투자가 같이 나옴

  • 5월 삼성증권, 삼성카드와 함께 두나무 지분 4%를 확보
  • 지난달 삼성벤처투자를 통해 미국 로봇 기업 월든로보틱스에 투자
  • 월든로보틱스는 2026년 2월부터 토요타 북미 생산 라인에서 로봇을 실제 운용해온 기업

• 로봇 쪽 키워드는 오케스트레이션임

  • 여러 로봇을 통합·제어하고 제조실행시스템(MES)과 연계하는 사업을 추진하겠다고 밝힘
  • 단순 로봇 판매보다, 제조 현장에서 로봇 운영 레이어를 잡겠다는 쪽에 가까움

실적은 클라우드가 밀고, 물류도 버팀

• 2분기 잠정 실적도 같이 공개됨

  • 매출은 3조7178억원으로 전분기 대비 11%, 전년 동기 대비 5.9% 증가
  • 영업이익은 2318억원으로 전년 동기 대비 0.7% 증가

• IT서비스 안에서는 클라우드 성장률이 큼

  • IT서비스 매출은 1조7625억원으로 전년 동기 대비 5% 증가
  • 클라우드 매출은 7794억원으로 17% 증가
  • 대외 매출은 금융·공공·조선 고객 확보 영향으로 75% 증가

• 수익성은 투자와 성장 사이에서 움직이는 중

  • IT서비스 영업이익률은 11.5%로 전분기 대비 7.6%포인트 개선
  • 다만 대외 사업 확대를 위한 선제 투자로 전년 동기 대비로는 0.6%포인트 낮아짐

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기술 맥락

• 삼성SDS의 선택은 단순히 GPU를 더 사는 게 아니라, AI 인프라를 전력 단위 사업으로 키우는 쪽이에요. 110MW에서 800MW로 늘린다는 건 서버 구매보다 데이터센터 부지, 전력 공급, 냉각, 운영 자동화까지 같이 풀어야 하는 문제거든요.

• CAPEX형, 지분 투자형, DBO형을 나눈 이유도 고객과 시장이 다르기 때문이에요. 직접 소유하는 구미 모델은 장기 매출을 노릴 수 있지만 초기 투자 부담이 크고, DBO는 고객 인프라 수요를 빠르게 잡는 대신 계약 구조와 운영 역량이 중요해져요.

• GPU와 NPU를 같이 쓰려는 것도 비용 때문이에요. 최신 GPU는 학습과 고성능 추론에 강하지만 비싸고 공급이 빡빡해요. 특정 추론 작업은 NPU로 보내면 비용과 전력 효율을 높일 여지가 있어서 라우팅 기술이 중요해져요.

• 멀티 LLM 전략은 모델 경쟁이 너무 빨리 바뀌기 때문에 나온 선택이에요. 고객 입장에서는 성능, 가격, 보안, 데이터 위치 조건이 다 다른데, 인프라 사업자는 특정 모델 하나보다 여러 선택지를 안정적으로 운영해주는 쪽에서 가치가 생겨요.