“GPU 통합지원 본격화”…과기정통부, AI 인프라 확대에 시동

과학기술정보통신부가 인공지능 산업의 핵심 인프라인 그래픽처리장치(GPU) 확보와 분산 지원을 위한 실무협의체를 발족했다. AI 컴퓨팅 수요가 폭발적으로 늘면서 병목이 우려되는 국내 데이터센터·클라우드 기반 GPU 자원의 효율적 확보와 상생 배분이 산업 생태계 발전의 관건으로 부상하는 가운데, 정부가 산학연을 망라한 민관협력 구조를 본격 가동한다. 업계는 이를 국내 AI 인프라 경쟁력의 분기점으로 평가하고 있다.

이번 협의체는 정보통신산업진흥원, NHN클라우드, 카카오, 네이버클라우드 등 주요 사업자가 참여해, 사업자별 GPU 확보와 구축, 운용 방식, 향후 지원 체계를 집중적으로 논의했다. 특히 공급망 변동성, 미국 관세 등 해외 요인의 사업 영향이 크지 않은 것으로 파악돼, 국내외 리스크 모니터링 체계를 고도화하며 연내 GPU 통합지원 플랫폼 구축에 속도를 낼 계획이다.

기술적으로 GPU는 대용량 데이터 병렬처리를 통해 대화형 AI, 생성형 AI, 자율주행 등 첨단 산업 공정 및 빅데이터 기반 서비스에 필수적인 컴퓨팅 파워를 제공한다. 기존 CPU 기반 인프라 대비 AI 모델 훈련 시간이 대폭 줄고 효율성도 개선되는 점이 핵심 차별화로 꼽힌다. 실제로 GPU를 도입한 연구기관과 벤처기업에서는 AI 모델 학습 기간을 수 주에서 수 일로 단축하는 성과가 확인되고 있다.

시장 활용 맥락에서, 이번 사업이 본격화되면 스타트업, 산학연, 중소기업 등 AI 생태계 저변의 실수요자들도 고성능 GPU 자원을 접근성 높게 이용할 수 있게 된다. 대규모 AI 모델 개발부터 의료·제약·제조 등 특화 영역별 솔루션 실증까지 파급력이 높을 전망이다.

글로벌 시장에서는 이미 미국, 중국, 유럽 주요국가가 국가 주도 GPU 지원 프로그램과 슈퍼컴퓨터 구축을 통해 AI 주도권을 선점하고 있다. 엔비디아, AWS 등 글로벌 기업 역시 자사 GPU 인프라를 플랫폼화하며 데이터센터 경쟁에 집중하는 추세다. 이에 비해 국내는 산업·학계 수요 대비 인프라 확보가 늦었다는 지적이 있어 빠른 지원 정책이 요구돼 왔다.

정책적으로, 과기정통부는 10월까지 통합지원 플랫폼을 구축하고 11월 1차 GPU 지원 신청을 접수할 예정이다. 이후 전문가 평가를 거쳐 12월부터 순차적으로 자원을 배분한다는 구상이다. 데이터 주권, 공정 배분, 장기 운영체계 구축이 주요 과제로 부상할 가능성도 있다.

산업계는 정부의 선제적 실무협의체 가동에 기대감을 보이고 있다. “AI 산업의 근간은 계산 인프라에 있고, GPU 확보와 국가적 배분 체계가 국가 경쟁력의 승패를 가를 것”이라는 평가가 나온다. 산업계는 이번 기술 지원이 실제 시장에 안착할 수 있을지 주시하고 있다.