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23일 정보통신산업진흥원(NIPA)에 따르면 올해 추진되는 ‘첨단 AI반도체 서버확충 및 통합운영환경 구축’ 사업 공고는 빠르면 1월 말, 늦어도 2월 중 나올 예정이다.
사업 규모와 정책적 파급력이 큰 만큼 세부 설계에 대한 내부 검토와 정책 라인 및 관계 기관 협의가 남아 있어 최종 일정은 조율 과정에서 확정된다. 공고 시점이 지나치게 늦어질 경우 사업자들의 실제 수행 기간이 짧아질 수 있다는 점을 감안해 가능한 한 신속한 추진 기조를 유지하고 있다.
NIPA가 공개한 사업 설명 자료에 따르면 이번 사업은 1만5000장 이상 규모 AI 반도체를 확보·구축하는 내용으로 설계돼 있다. 총 지원 예산은 2조831억원(출연금)으로 단일 AI 인프라 사업 기준으로도 이례적인 규모다.
이번 사업에서 쟁점 중 하나는 사업자 선정 구조다. 지난해 GPU 확보 사업은 3개 사업자로 분산 선정해 추진됐지만 올해는 물량이 확대되면서 사업자 선정 구조를 복수 사업자 분산 방식으로 유지할지, 단일 사업 구조로 통합할지, 또는 컨소시엄 형태로 구성할지를 놓고 검토가 이어지고 있다.
변상익 NIPA AI인프라본부장은 “단일 사업자가 전체 물량을 감당하기 어려운 만큼 사업 구조 자체를 어떻게 설계할지가 중요한 판단 요소”라며 “선정 방식에 따라 경쟁 구도와 운영 효율성도 달라질 수 있다”고 설명했다.
도입될 GPU 모델과 사양은 정부가 사전에 특정하지 않고 사업자가 시장 상황과 수요에 맞춰 최적 구성을 제안하는 방식이 유지될 전망이다.
지원 대상은 국내에 주 사업장을 두고 AI 반도체 기반 컴퓨팅 서비스를 제공하는 사업자로, 단독 또는 컨소시엄 형태로 참여할 수 있다. 단순 장비 도입을 넘어 통합 운영 체계 구축과 국가 프로젝트·산학연 대상 자원 배분까지 포함돼 국가 차원 AI 인프라 운영 모델을 동시에 실험하는 성격을 갖는다.
사업 일정 역시 공고 후 과제 선정(4월), 본격 구축(5~12월)으로 설계돼 있어 공고 시점과 세부 조건 확정이 사업자 전략에 직접적인 영향을 미칠 수밖에 없는 구조다.
이 같은 대형 사업이 공고를 앞두고 있자 업계 전반의 관심도 확대되는 분위기다. 지난해엔 NHN클라우드, 네이버클라우드, 카카오 등이 사업자로 선정돼 대규모 GPU 구축과 운영을 수행한 바 있다. 기존 사업자들 가운데 일부는 올해 공고문에 제시될 세부 조건과 사업 구조를 확인한 뒤 참여 여부를 검토하겠다는 입장을 보이고 있다.
업계에서는 데이터센터 상면 확보 여부가 올해 사업 참여를 가르는 현실적 변수로 작용할 수 있다는 지적도 나온다. 고밀도 GPU 클러스터를 수용하려면 수 메가와트(MW)급 전력과 동일 층 대규모 상면이 동시에 확보돼야 한다. 다만 국내 데이터센터 시장에서 이러한 조건을 충족하는 공간은 제한적이라는 평가다.
한 업계 관계자는 “GPU 수백~수천 장 규모 클러스터를 한 층에 수용할 수 있는 상면은 생각보다 매우 드물다”며 “임차 데이터센터를 활용하는 사업자 입장에서는 물리적으로 들어갈 수 있는 공간을 먼저 확보하는 것이 가장 큰 과제”라고 말했다.
업계에서는 이번 사업이 작년과는 다른 성격을 띠고 있다는 분석도 나온다. 지난해 사업이 국가 차원의 첫 대규모 GPU 인프라 구축이라는 상징성이 컸다면 올해는 사업자 입장에서 수익성과 운영 효율성을 보다 현실적으로 따져볼 수밖에 없는 환경이라는 것이다.
또 다른 업계 관계자는 “이제는 ‘최초’라는 명분보다는 실제 서비스 운영을 통해 비용을 회수할 수 있는 구조인지가 중요해졌다”며 “GPU를 확보하는 것 자체보다 이를 안정적으로 운영하면서 민간 수요를 만들어낼 수 있는지가 참여 여부를 결정짓는 기준이 될 가능성이 크다”고 말했다.
업계에선 기존 사업자들을 비롯해 삼성SDS 등 대형 IT서비스 기업과 통신사 계열 인프라 사업자까지 이번 사업의 잠재적 참여 주체로 거론되고 있다. 동시에 엘리스그룹, 가비아 등 중견·중소 CSP와 지난해 사업에 참여했던 쿠팡 역시 참여 가능성이 언급되는 등 참여 후보군이 폭넓게 거론되는 분위기다.
다만 실제 참여로 이어질 수 있을지는 재무 부담, 데이터센터 인프라 확보, 대규모 GPU 운영 경험 등 현실적 제약을 넘어설 수 있는지가 관건이라는 평가다.
업계에서는 GPU 수천 장 규모의 클러스터를 안정적으로 운영하기 위해 대규모 병렬 컴퓨팅 운용 경험과 고밀도 전력·냉각 설계를 갖춘 데이터센터 인프라, 글로벌 GPU 공급망과의 장기 구매 협상력까지 동시에 요구된다고 보고 있다.
GPU 1000장 이상만 확보하더라도 서버 투자에 수백억원대 자금이 필요하고, 금융 조달 능력과 신용도 역시 주요 변수로 작용한다는 분석이다. 장비를 확보하더라도 이를 수용할 수 있는 AI 특화 상면이 충분하지 않으면 실제 서비스로 연결되기 어렵다는 점 역시 진입 장벽으로 거론된다.
업계 관계자는 “이번 사업은 단순 장비 납품이 아니라 국가 차원의 AI 인프라 운영 사업에 가깝다”며 “기술·자본·운영 역량을 동시에 갖춘 사업자가 아니면 실제 수행까지 이어지기 쉽지 않다”고 말했다.
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