삼성SDS, KT클라우드, 엘리스클라우드가 공급 주도… AI 인프라 불균형 해소 기대
2025년 하반기, 대한민국 인공지능(AI) 산업의 지형을 근본적으로 바꿀 정책이 시작된다. 과학기술정보통신부는 ‘고성능컴퓨팅 지원사업’을 통해 총 1,000장의 최신 GPU 자원(H100·H200 등)을 중소기업·스타트업·연구기관·대학 등에 지원하며, 국내 AI 생태계의 연산 인프라 한계를 해소하려 한다.
이번 사업은 단순한 장비 지원을 넘어, 대한민국이 AI 글로벌 경쟁에서 살아남기 위한 국가적 인프라 전략의 일환으로 평가된다. 이 블로그 글에서는 이번 GPU 지원사업의 구체적 내용과 기대 효과, 그리고 이를 실현할 핵심 공급 기업들의 역할과 전망을 종합적으로 살펴본다.
✅ 사업 개요: 전례 없는 고성능 GPU 지원
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 사업명 | 고성능컴퓨팅 지원사업 (과학기술정보통신부 추경) |
| 총 지원 GPU 수량 | 1,000장 (H100, H200 등 엔비디아 최신 모델) |
| 지원 기간 | 최소 4개월 이상 (2025년 9월 1일 시작, ~12월까지) |
| 대상 | 국내 중소·중견·창업기업, 대학, 병원, 공공·출연연구기관 등 |
| 선정 방식 | 트랙1(1~4장), 트랙2(서버 단위로 8장 이상) – 총 85개 사용자 조직 선정 |
| 공급 기업 | 삼성SDS, KT클라우드, 엘리스클라우드 |
| 공급 GPU 내역 | 삼성SDS: H100 200장 / 엘리스클라우드: H100 400장 / KT클라우드: H200 약 400장 |
이번 지원은 단순히 GPU 자원을 분산하는 것이 아니라, 대규모 연산이 필요한 실제 프로젝트에 장기간 자원을 제공함으로써 실질적 성과를 유도한다는 점에서 기존의 단기·부분적 지원과 차별화된다.
🔍 GPU는 왜 중요한가?
– 대형 언어모델(LLM) 시대의 핵심 자원
AI 연구에 있어서 GPU는 단순한 연산 장비가 아닌 AI 산업의 ‘석유’와 같다. 특히 GPT, Claude, Gemini와 같은 초거대 언어모델은 수천억 개의 파라미터를 다루기 때문에, 대규모 연산이 가능한 고성능 GPU 없이는 개발 자체가 불가능하다.
또한, 최신 엔비디아 GPU는 학습 속도뿐 아니라 추론 효율과 멀티GPU 확장성까지 뛰어나, AI 제품 상용화의 속도와 품질을 좌우한다.
⚙️ H100 vs H200 vs B200 – 성능은 얼마나 다를까?
삼성SDS와 엘리스클라우드가 공급하는 H100, KT클라우드가 공급하는 H200은 모두 엔비디아 Hopper 아키텍처 기반으로 AI 학습과 추론에 최적화된 고성능 GPU다.
하지만 2024년 공개된 Blackwell 아키텍처 기반의 B200은 한 차원 높은 성능을 자랑하며 향후 트렌드를 선도할 모델로 부상하고 있다.
✅ 주요 사양 비교 (요약)
| 항목 | H100 | H200 | B200 |
|---|---|---|---|
| 아키텍처 | Hopper (5nm) | Hopper (최적화 버전) | Blackwell (4NP, 듀얼칩) |
| 메모리 | 최대 96GB HBM3 | 최대 141GB HBM3e | 192GB HBM3e |
| 대역폭 | 3.35TB/s | 4.8TB/s | 8.0TB/s |
| 추론 성능 | 최대 1,980 TFLOPS (FP16) | 약 2,500 TFLOPS (FP8) | 최대 4,500 TFLOPS (FP4) |
| NVLink | 4세대 (900GB/s) | 4세대+ | 5세대 (1,800GB/s) |
| TDP | 700W | 약 700~800W | 1,000W |
H100과 H200은 현재 AI 연구 및 상용 환경의 표준이며, 대다수 모델 훈련 및 인퍼런스에 적합하다. 반면, B200은 차세대 초거대 모델 및 장문 인퍼런스에 특화된 GPU로, 추후 국가 AI 슈퍼컴퓨팅 전략의 중심으로 자리 잡을 전망이다.
🧩 왜 지금, 왜 GPU인가? – 정부 사업의 전략적 의도
이번 GPU 지원은 단순한 기술 지원을 넘어, 다섯 가지 전략적 목표 아래 추진되고 있다.
1. 국산 초거대 AI 모델 개발 기반 마련
GPT 수준의 성능을 갖춘 LLM 개발은 막대한 연산 자원이 필요하다. GPU 지원을 통해 한국도 독자적인 파운데이션 모델을 구축할 수 있는 현실적 발판이 마련된다.
2. 국내 AI 연구기관의 ‘병목’ 해소
스타트업이나 대학은 GPU 자원이 부족해 실험 자체를 하지 못하는 경우가 많았다. 이번 사업은 ‘기회의 균등’을 통해 연구 활성화를 유도한다.
3. 디지털 주권 확보(소버린 AI)
외산 모델에 의존하지 않고, 국내 모델·데이터로 자립적인 AI 생태계를 구축하는 것이 목표다.
4. AI 인재 유출 방지 및 역량 강화
세계적인 GPU 인프라를 보유함으로써 우수 인재가 국내에서 연구를 지속할 수 있는 환경 제공.
5. AI 산업 전반의 혁신 파급
의료, 행정, 금융 등 다양한 분야에서 대형 AI 모델 적용이 현실화됨에 따라 산업 전체의 디지털 전환이 가속화될 것이다.
🏢 공급 기업들의 역할과 기대 효과
✔ 삼성SDS
- H100 GPU 200장을 공급하며, 하이퍼오토메이션, 생성형 AI, 보안 AI 솔루션 확대
- 엔비디아와 파트너십을 통해 DGX 기반 AI 서비스 플랫폼 강화
- 기업 고객 대상 AI 클라우드 사업 매출 확대 기대
✔ KT클라우드
- 약 400장의 H200 GPU를 통해 ‘엔터프라이즈형 AI 플랫폼’ 구축 주도
- 공공·산업 분야 클라우드 서비스 확장 및 GPU 기반 IaaS 플랫폼 경쟁력 강화
✔ 엘리스클라우드
- 국내 최초로 교육-연구-산업을 아우르는 GPU 클라우드 생태계 구축
- ‘AI 챔피언십’ 등 인재 양성과 연구 지원 병행
- 약 100개 연구조직에 GPU 400장 공급, 산학연 공동 연구 지원
세 기업 모두 GPU 중심 AI 클라우드 서비스를 강화하면서, 자체 기술력 확보, 글로벌 파트너십, 실전 프로젝트 레퍼런스 확대를 노린다.
📈 산업 전반에 미치는 긍정적 파급 효과
| 분야 | 기대 효과 |
|---|---|
| AI 스타트업 | 최신 GPU 직접 사용 가능 → 글로벌 경쟁력 강화 |
| 대학·연구기관 | 실험 및 논문 생산 속도 증가, AI 인재 육성 가속화 |
| 의료·제조·금융 | AI 기반 진단, 공정 최적화, 리스크 분석 시스템 확장 |
| 공공 행정 | AI 기반 민원·예측 시스템 도입 가능성 증가 |
| 데이터 산업 | GPU 활용을 통한 국산 AI 데이터 및 모델 생산 기반 확대 |
📝 결론: GPU가 만드는 ‘디지털 주권의 첫걸음’
이번 GPU 1,000장 지원사업은 한국 AI 산업이 글로벌 무대에서 자생적으로 경쟁할 수 있는 인프라 확보의 시작점이다. 단순한 장비 지원이 아닌, AI 생태계 전반의 구조를 혁신하는 시발점으로 기능할 수 있다.
앞으로 정부는 연간 1만 장 이상의 GPU 인프라를 추가 확보해 산업·공공 전반에 AI를 녹여내는 국가 전략을 이어갈 계획이다. 이 과정에서 삼성SDS, KT클라우드, 엘리스클라우드 같은 주요 기업은 AI 클라우드 인프라의 실질적 리더로 자리 잡을 수 있는 기회를 맞이하고 있다.
AI가 미래 산업의 ‘두뇌’라면, GPU는 그를 움직이는 ‘심장’이다.
2025년, 한국은 그 심장을 더 빠르게, 더 강하게 뛰게 하려는 준비를 하고 있다.