"H100 절반 값에 쓴다"…유휴 GPU 재임대 시장이 뜬다 작성일 07-28 18 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">대학 연구실이 먼저 찾았다…계약 관계 검증은 과제</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="VEYwwmwayq"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="434ac883cda7f1ac75762cdd4ff8fe21e0f8753208c71b5866b3cbcd2019c1d9" dmcf-pid="fDGrrsrNWz" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/28/552796-pzfp7fF/20260728162053997zlwm.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="2lpTTWTsWB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/28/552796-pzfp7fF/20260728162053997zlwm.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="60bcb7cd352e151ad398cea97eb479576418bc5235196044cf14fcd60ba37e7a" dmcf-pid="4wHmmOmjC7" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 박재현기자] 유휴 GPU(그래픽처리장치) 재임대 시장이 확대되고 있다. AI 서비스 수익화가 늦어지면서 인프라 고정비 부담을 안은 기업이 늘어난 영향이다. 몬드리안에이아이의 '런유어 AI', 베슬에이아이(VESSL AI)의 '베슬 클라우드'가 대표적이다.</p> <p contents-hash="9d51fc96e9caa549d6143fb004f8d10a152061575309b2f874213a575fc0ea23" dmcf-pid="8rXssIsAyu" dmcf-ptype="general">두 서비스는 자체 GPU를 파는 방식이 아니다. 기업이나 기관에서 보유했지만 사용하지 않는 유휴 GPU를 수요자에게 판매할 수 있도록 중개하는 방식이다. 런유어 AI는 GPU 소유자와 수요자를 연결하는 중개형 플랫폼이다. 온디맨드와 장기계약을 함께 제공하며, 역경매 방식의 '리서브 클라우드'로 중소 데이터센터의 유휴 자원을 수익화한다. 베슬에이아이는 자체 데이터센터 없이 6개국 GPU를 연결하는 구조를 택했다. 현재 5000장 규모를 운용 중이며 연내 1만장까지 확대한다는 계획이다.</p> <p contents-hash="e886dbcb45d4124904bf2a68f74aae8d62aa933c607e9039010fe5aba2ae4bba" dmcf-pid="6mZOOCOcWU" dmcf-ptype="general">가격은 하이퍼스케일러보다 낮다. 런유어 AI는 H100 SXM 80GB를 시간당 3615원(3615C), B200을 9351원으로 책정했다. 베슬에이아이는 H100 온디맨드 요금이 시간당 3.28달러(약 4500원)로 하이퍼스케일러 절반 수준이라고 자사 블로그를 통해 밝혔다.</p> <p contents-hash="33a4188e0525bc3fcae1706270377e31523f9a57ef64d729ba5cfd886fcd2fac" dmcf-pid="Ps5IIhIkyp" dmcf-ptype="general">대학 연구실과 스타트업이 주요 고객이다. 국내 한 대학 연구실 관계자는 "상용 퍼블릭 클라우드는 예산 한계가 명확했다"며 "재임대 플랫폼으로 같은 비용에 훨씬 큰 GPU 자원을 장기 확보했다"고 말했다.</p> <p contents-hash="653644ad23acdf8f5db1a2da8f1e0e396e343c5bb0b7e06a639a892600b6fc02" dmcf-pid="QO1CClCEy0" dmcf-ptype="general">수요 성격도 달라지는 추세다. 단기·소규모 대여보다 장기·대규모 대여 비중이 커지고 있다. 비용 절감보다 연구 확대를 위한 수요가 늘어난 결과다. 유휴 자원을 등록하는 공급 기업도 서서히 증가하고 있다.</p> <p contents-hash="4349e479faf3d0f1980e609f3e891856c6c86cd56d92d73a885ad7c602e067c2" dmcf-pid="xIthhShDC3" dmcf-ptype="general">자원 분할 방식에도 변화가 있다. GPU 한 대를 MIG(Multi-Instance GPU)로 쪼개 여러 사용자가 나눠 쓰는 방식은 줄었다. 여러 대를 묶어 성능을 확보하려는 수요가 늘면서 서버를 통째로 빌리는 베어메탈 방식 이용이 많아졌다.</p> <p contents-hash="44baad0f0eb7adb7c51b063fe3821494c13112fccb154d5b1a5d03728bae126a" dmcf-pid="yVo4464qWF" dmcf-ptype="general">시장 확대와 별개로 계약 리스크는 남아 있다. CSP 이용약관은 서비스 재판매와 전대를 금지한다. 네이버클라우드는 회사 동의 없이 제3자에게 서비스를 재판매·재임대할 수 없다고 규정했다. KT클라우드와 AWS도 동일한 취지의 조항을 두고 있다.</p> <p contents-hash="2c4115c9347aef3b66536d09d4eb6dad7adb6d8c69c8d3001188f603f5143875" dmcf-pid="Wqebb9b0ht" dmcf-ptype="general">정식 플랫폼은 이 조항에 저촉되지 않는다는 입장이다. 홍대의 몬드리안에이아이 대표는 "자사는 CSP 임차 장비를 재임대하지 않는다"며 "CSP가 직접 공급하거나 기업이 자체 보유한 GPU를 재임대하는 형태"라고 말했다.</p> <p contents-hash="2ba54a4ce100cdb4aeda28525068a24f7bd39f200e581f6641e2fed41cb0188d" dmcf-pid="YBdKK2KpS1" dmcf-ptype="general">CSP 임차 장비를 재임대할 경우 최종 고객이 실제 사용하기 전까지 공급비를 받지 못해 수익 구조가 성립하지 않는다는 설명이다. 몬드리안에이아이는 최근 원소유주 확인과 실제 보관 장소 검증 절차를 강화했다.</p> <p contents-hash="52f4541f3a1b314d48b9208380cdcf73a54f694b8527358eed115fd4b9c47b75" dmcf-pid="GbJ99V9UC5" dmcf-ptype="general">정산 시점을 늦추는 방식도 안전장치로 쓰인다. 리스나 채권 담보, 순수 소유 여부까지는 확인하지 않지만 현물 존재와 가동 상태는 점검한다. 고객이 사용을 마친 뒤에야 공급자에게 대금을 지급하는 일부 에스크로 방식이다.</p> <p contents-hash="4f74fb9a69d4da146ee6d3d62ec886330dd9eff564848e094c918265dc2aa316" dmcf-pid="HKi22f2uhZ" dmcf-ptype="general">문제는 정식 플랫폼을 거치지 않는 개별 거래다. GPU 품귀 당시 서버를 대거 확보했다가 프로젝트가 지연·무산된 기업들이 이에 해당된다. 정식 등록 없이 장비를 넘기면 재판매·임대 금지 조항에 저촉된다.</p> <p contents-hash="d1b24811ded10495b012e88f7bb83ee0a047cc7c8fb63d5107ce67ecd0f9d126" dmcf-pid="X9nVV4V7vX" dmcf-ptype="general">한 SW 기업 관계자는 "2년 전까지만 해도 해외 GPU 자원 공유 플랫폼에 한국 주소로 올라온 재임대 자원이 있었다"고 전했다. 현재도 같은 거래가 이뤄지는지, 규모가 얼마나 되는지는 확인되지 않았다.</p> <p contents-hash="36bfb575ad47e157c1dd103a497cf82c3f05281856deec52e1709a55bef7e73d" dmcf-pid="Z2Lff8fzvH" dmcf-ptype="general">AI 인프라 고정비를 감당하기 어려운 기업이 유휴 GPU를 내놓고, 예산이 빠듯한 연구 현장이 이를 빌려 쓰는 구조다. 플랫폼은 현물 확인과 정산 시점 조정으로 위험을 관리한다. 공급 장비의 리스·담보 관계를 어디까지 확인할지는 시장이 커질수록 부담이 될 수밖에 없다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 VM웨어 대체 다음은 AI 인프라…오케스트로, 고객 확장 시험대 07-28 다음 재활용되는 항공기 부품 만든다…5년 303억, 18개 기관 착수 07-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
