AI 데이터센터 투자 확대 속 네오클라우드 부상…국내도 초기 경쟁 작성일 05-26 36 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="7DAWW4u5S1"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="65c07aa9a7ac26cd9aa32a1e4131303b5ab8a82007c75cafe11d148f1e3d7748" dmcf-pid="zwcYY871S5" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552796-pzfp7fF/20260526134646016fuag.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="0ANtte2uWc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552796-pzfp7fF/20260526134646016fuag.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="ed66b17423b1dc00166572cbac4ab3e84589acc287f602dba8da8967a1db0eeb" dmcf-pid="qmEHHPqFCZ" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 이안나기자] 생성형 AI 확산 이후 AI 인프라 시장 경쟁 기준이 바뀌고 있다. GPU를 얼마나 많이 확보했는가보다 이를 얼마나 효율적으로 운영할 수 있는지가 더 중요한 경쟁력이 되고 있다.</p> <p contents-hash="f23facd0085b355afe438a096d3d373c374ae95834a2e139d8c9b7962ae2fc6a" dmcf-pid="BsDXXQB3yX" dmcf-ptype="general">이 변화 중심에는 최근 빠르게 부상하고 있는 ‘네오클라우드’가 있다. 네오클라우드는 AI 모델 학습과 추론에 필요한 GPU 자원을 중심으로 설계된 AI 특화형 클라우드다. 기존 범용 클라우드와는 구조가 다르다.</p> <p contents-hash="39ec43af1da80ae54e93e4316e17f134272fd34af102fc6bfc2e501ab4adef90" dmcf-pid="bOwZZxb0CH" dmcf-ptype="general"><strong>◆ GPU 확보보다 운영 효율…하이퍼스케일러의 한계=</strong>AI 인프라 시장이 네오클라우드에 주목하기 시작한 배경에는 GPU 수급 불균형이 있다. 글로벌 GPU 공급은 엔비디아 블랙웰 시리즈 양산과 공정 확대에도 불구하고 빅테크 기업들 AI 데이터센터 투자 확대와 소버린 AI 프로젝트 증가로 수요를 따라가지 못하고 있다.</p> <p contents-hash="188ad543a1a432e390021a851bc06b8032c76d72ceceeb2507e2424bd8982b4c" dmcf-pid="KIr55MKpWG" dmcf-ptype="general">세미애널리시스(SemiAnalysis)에 따르면 H100 GPU 1년 렌탈 가격은 지난해 10월 대비 올해 3월 기준 약 40% 상승했다.</p> <div contents-hash="b4dbdfcd0c71e4b79dcf979325992873f9901406f9f6a37b960a68cb60fc09e7" dmcf-pid="9Cm11R9USY" dmcf-ptype="general"> 문제는 단순한 GPU 부족만이 아니다. 이미 확보한 GPU조차 효율적으로 사용하지 못하고 있다는 점이다. 캐스트AI에 따르면 클라우드 환경에서 AI·ML 워크로드의 평균 GPU 활용률은 5% 수준에 불과하다. 데이터센터 역시 평균 60~70% 수준에 머문다. GPU가 부족한 동시에 실제 활용되지 않는 자원도 많다는 의미다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="abb7d7ae50f27cc38eab37dba5339575626e26615c4e95a13f7dc5337a1eb7f0" dmcf-pid="2hstte2uCW" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552796-pzfp7fF/20260526134647303fnwg.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="1zMvv20HTE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552796-pzfp7fF/20260526134647303fnwg.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="7d79885f558b7dad8ce69684c3977885e0169471b06fc623268d71107ddc9996" dmcf-pid="VlOFFdV7Sy" dmcf-ptype="general">이러한 현상은 기존 하이퍼스케일러 구조와도 연결된다. 기존 클라우드는 웹서비스, 스트리밍, 기업 IT 시스템 등 다양한 업무를 동시에 처리하기 위한 범용 인프라로 설계됐다. 반면 AI는 GPU 중심 대규모 병렬 연산 환경을 필요로 한다. 기존 클라우드가 다양한 업무를 폭넓게 처리하는 데 최적화됐다면 AI는 특정 연산을 대규모 GPU로 동시에 처리하는 구조에 가깝다.</p> <p contents-hash="4e70632fa817e0acfef97c5c41ae9cddd7f96f0f143013b37d2a6f12075020b7" dmcf-pid="fSI33JfzTT" dmcf-ptype="general">이 차이 때문에 범용 클라우드에서는 AI에 불필요한 구성 요소가 함께 작동하게 되고 비용과 성능 양쪽에서 비효율이 발생한다. 여기에 장기 계약과 데이터 이동 비용 등 이른바 ‘록인(lock-in)’ 구조까지 더해지면서 AI 워크로드를 유연하게 운영하기 어렵다는 지적이 나온다.</p> <p contents-hash="cd669f124bc6ad30ceed647d4df8cf38739f4d7c7b1df80c2fd589062f3b4b56" dmcf-pid="4vC00i4qhv" dmcf-ptype="general">가격 차이도 있다. 업타임 인스티튜트(Uptime Institute) 지난해 분석에 의하면 H100급 GPU 온디맨드 기준 하이퍼스케일러 평균 시간당 비용은 98달러인 반면 네오클라우드는 34달러로 66% 저렴한 것으로 나타났다.</p> <p contents-hash="c27a309ab2461142715a5fab8671d45c0b535dc81da8b59cc41a0c2cfd0a8174" dmcf-pid="8Thppn8BCS" dmcf-ptype="general">네오클라우드는 AI 워크로드를 전제로 GPU 중심 아키텍처, 고속 인터커넥트 기반 클러스터, 워크로드 맞춤형 운영 구조를 갖춘 AI 특화형 인프라다. 범용 클라우드 위에 GPU 서비스를 추가하는 방식이 아니라, 처음부터 AI 연산에 맞춰 설계된 구조라는 점이 핵심 차이다.</p> <p contents-hash="8d493e4f29b99d527408e177b89c58426551890d26fbd59180fbeb8fbca975e6" dmcf-pid="6rkGG6ztTl" dmcf-ptype="general">마이크로소프트·구글 등 하이퍼스케일러도 자체 인프라만으로 감당하기 어려운 AI 연산 일부를 네오클라우드 사업자와 함께 처리하고 있다.</p> <p contents-hash="f52ac920c5c804016231e5a182beedac501000dcba9302fb76005b187781dfd6" dmcf-pid="PmEHHPqFCh" dmcf-ptype="general">AI 수요 증가 속도를 기존 구조만으로는 따라가기 어렵기 때문이다. 코어위브는 엔비디아 투자와 오픈AI·메타 등 대형 고객사를 기반으로 빠르게 성장하며 글로벌 대표 사업자로 자리잡았다. 블랙스톤·칼라일 등 미국 주요 사모펀드는 네오클라우드 기업이 보유한 GPU를 담보로 약 16조 원 규모의 자산 유동화 대출을 실행했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c46255ee9129b2a6423da1ca65d8cc51ccf9ce2e14a3459b13cfcfdfb113d919" dmcf-pid="QsDXXQB3lC" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552796-pzfp7fF/20260526134648565ofzu.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="uPH99kJ6Wt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552796-pzfp7fF/20260526134648565ofzu.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="635e3b2945c3dde1e126d2ca090e07bdd8f202da206b129b2e9e6439af967647" dmcf-pid="xOwZZxb0vI" dmcf-ptype="general"><strong>◆국내 시장도 초기 경쟁 구도 형성=</strong>국내에서도 네오클라우드 모델을 내세운 사업자들이 등장하며 초기 경쟁 구도가 형성되고 있다.</p> <p contents-hash="416d17c72e30d61983ae1d7dd6e88b8e61e62f46fcdd1f629ccd7e0086c91665" dmcf-pid="y2BiiyrNTO" dmcf-ptype="general">베슬AI는 A100·H100·B200·GB200·B300까지 GPU 라인업을 확보한 네오클라우드 사업자다. 차별점은 하드웨어가 아닌 소프트웨어에 있다.</p> <p contents-hash="04061cff0a5b16f3ebe32e389c8902e8ded1c52bab1de24b894c11b65f33882a" dmcf-pid="WVbnnWmjSs" dmcf-ptype="general">이스라엘, 미국, 핀란드, 한국 등 전 세계에 분산된 GPU 자원을 하나의 플랫폼에서 통합 관리하는 기술을 자체 개발했다. 작업을 중단하더라도 데이터와 개발 환경을 유지한 채 GPU를 일시 중지할 수 있는 ‘스마트 퍼징’ 기능으로 유휴 자원 비용을 최소화한다.</p> <p contents-hash="5338c3704275eedff9d86777d8d0011ee4a581433b2c5b4869fe6754bca9d4d9" dmcf-pid="YfKLLYsAym" dmcf-ptype="general">엘리스그룹은 국내 최초 이동형 모듈러 데이터센터(PMDC)를 도입해 구축 기간을 약 3개월로 단축하고 GPU 스팟 요금제를 출시하며 가격 경쟁력을 강화하고 있다.</p> <p contents-hash="9de377ba0e6f1200b29b055796e97a32902eab87971780f5aa2244996624e28e" dmcf-pid="G49ooGOcTr" dmcf-ptype="general">네이버클라우드·NHN클라우드·카카오 등 기존 CSP들도 정부의 1조4600억원 규모 사업에 참여해 GPU 인프라를 확대하고 있으나 범용 클라우드 위에 GPU 서비스를 확장하는 방식으로 네오클라우드 전문 사업자와는 접근 방식에 차이가 있다.</p> <p contents-hash="265bd474a47e725ce3a30447be7aef78e243294aafc39dff81d19d3f4e549c47" dmcf-pid="H82ggHIkSw" dmcf-ptype="general">시장조사기관 ABI리서치는 올해 3월 기준 네오클라우드 GPUaaS 시장 규모가 2030년까지 2500억 달러(약 360조원)에 이를 것으로 전망했다. 호스팅어드바이스 설문조사에선 기업 10곳 중 9곳이 네오클라우드를 이미 사용 중이거나 도입을 검토하고 있다고 답했다.</p> <p contents-hash="7faa7c215d5dae8579d378754842caac8e510a92734812bfcc468dfbbcf64e59" dmcf-pid="X6VaaXCEWD" dmcf-ptype="general">안재만 베슬AI 대표는 “AI 인프라 경쟁은 GPU 수량 확보를 넘어 분산된 자원을 얼마나 효율적으로 활용할 수 있느냐가 핵심”이라고 전했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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