“GPU(H200, B200) 1만3000개 확보”… 정부 - 3社 실무협 발족

작성일 08-21

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">NHN클라우드·카카오·네이버클라우드 참여<br>AI 연구 널리 사용 고성능 기기<br>메타는 35만장… 국내 1961장<br>과기부, 플랫폼 구축 계획 논의</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="BfFcZdqyWf">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="124d8e263ec3f111db611514d2121f11c4c48262d90102a1462959cd64e495fa" dmcf-pid="b43k5JBWlV" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/21/munhwa/20250821115437901timd.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="qmbC7A6FW4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/21/munhwa/20250821115437901timd.jpg" width="658"></p>
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          <p contents-hash="0e2e9d8a27cafb5eac8d235df6df3f6ff32d45b5ec438c82efa12d657840cacf" dmcf-pid="K80E1ibYl2" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 연산에 필요한 컴퓨팅 인프라가 글로벌 빅테크에 비해 크게 부족하다는 지적이 쏟아지자 정부가 뒤늦게 첨단 그래픽처리장치(GPU) 확보에 나섰다. 다만 GPU 확보가 계획대로 이뤄지더라도 여전히 해외에 비해 경쟁력을 갖기 어려운 상황이라 더 공격적인 투자와 규제 완화가 필요하다는 지적도 함께 나온다.</p>
          <p contents-hash="d677706558b96192b60585f2a8b97aa0ac70723598c5f832f00e98235bcb73e9" dmcf-pid="9Qur3o2XC9" dmcf-ptype="general">과학기술정보통신부는 21일 서울 양재동 엘타워에서 정보통신산업진흥원(NIPA)과 NHN클라우드·카카오·네이버클라우드 등 3개 사업자 간 실무협의체를 발족하고 GPU 확보 방안을 논의했다고 밝혔다. 회의에서 참석자들은 사업자별 GPU 확보·구축·운용 계획, 애로사항, 국내 AI 생태계에 GPU 배분·지원을 위한 GPU 통합지원 플랫폼 구축 계획 등을 폭넓게 논의했다. 1조4600억여 원을 들여 GPU 1만3000여 장을 확보하겠다는 것이 사업의 골자다. 참석자들은 올해 10월까지 GPU 통합지원 플랫폼을 구축하고, 11월까지 국내 산·학·연 등을 대상으로 1차 GPU 지원 신청을 받는 한편 전문가 평가를 진행하기로 했다. GPU의 순차적 지원은 12월부터 이뤄질 예정이다.</p>
          <p contents-hash="2083986f64f27ea2f170c9fcefa5a5240748b31a2594bffd7ac29e0591b26154" dmcf-pid="2x7m0gVZCK" dmcf-ptype="general">현재 한국이 확보한 AI용 GPU 규모는 글로벌 빅테크들에 비해 큰 격차로 뒤떨어져 있다. 에어스트리트캐피털 보고서에 따르면 현재 전 세계에서 엔비디아의 H100을 가장 많이 보유한 기업은 35만여 장을 가진 메타로, 그 뒤를 xAI(10만여 장), 테슬라(3만5000여 장) 등 주요 빅테크들이 잇는다. 반면 2023년 말 기준 국내에 확보된 H100은 1961장(과기정통부 기준)으로 현재도 크게 늘지 않은 것으로 알려졌다. 미국 엔비디아가 2022년 10월 개발한 고성능 컴퓨팅용 GPU인 H100은 최신 B200, H200 등이 나오기 이전까지 AI 학습에 가장 널리 사용돼 온 GPU다.</p>
          <p contents-hash="6a103d078b2e121db919664c3a4b2e5068fb01c2776a523c5ed150276d2b6d9e" dmcf-pid="VMzspaf5Sb" dmcf-ptype="general">그러나 계획대로 1만3000여 장을 도입하더라도 여전히 해외 빅테크들과의 경쟁은 불가능할 것이라는 전망도 나온다. 최대 2조5000억 원 규모로 민관이 공동투자해 2027년까지 AI전용 데이터센터를 마련하는 국가AI컴퓨팅센터 구축사업 역시 인센티브 부족으로 지난 5·6월 유찰된 바 있다.</p>
          <p contents-hash="f461091756d261532887c2413e776397f56fcf26a1e2e2d3ec0b56895d1e6cb4" dmcf-pid="fRqOUN41hB" dmcf-ptype="general">이날 대전 한국표준과학연구원을 방문한 배경훈 과기정통부 장관은 “AI를 급하게 따라가다 보니 좋은 모델과 시장이 만들어져야 하는데 AI 컴퓨팅 인프라 투자 쪽에 더 많이 신경 쓰고 있다”며 “우리가 늦었기 때문에 기본에 더 많은 투자를 하고 있는 상황”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="a4207a42bc3b9da6f0b39360ec5f3b1ea163cf2d07082a819ef56ab1c5def61f" dmcf-pid="4eBIuj8tlq" dmcf-ptype="general">구혁 기자</p>
         </section> 
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