연합뉴스AI 개발을 위한 고성능 그래픽처리장치(GPU) 확보전에서 국내 이동통신사들이 관련 계획이나 검토 입장을 밝히면서 적극적인 경쟁을 벌이고 있다.
하지만 이들의 정확한 '현 위치 파악'은 쉽지 않다. 단적인 예로, 업계 전반적으로 보유한 GPU 칩 모델과 양, 나아가 구체적인 확보 목표 모델과 수량 등 '수치'에 관한 언급은 좀처럼 공식적으로 공개되지 않는다.
정부 차원에서 '2027년까지 3만 장 확보'를 목표로 내세울 정도로 국내 GPU 부족 문제는 심각하지만, IT, ICT 등 관련 민간 분야의 정확한 보유량은 깜깜이 상태인 것이다. 왜 그럴까?
경쟁력과 직결되는 'GPU 현황'…말 아끼는 업계
19일 관계자들에 따르면, 최근 정보통신업계를 비롯한 산업계의 공통된 화두는 AI다. 통신사들 입장에서도 GPU는 자체 AI 개발은 물론, 다른 사업자들을 대상으로 한 구독형 서비스인 GPUaaS(GPU as a Service) 사업 등 미래 먹거리 개척의 핵심 요소다.
다만, 각 사는 GPU 보유 현황에 관한 구체적인 정보를 공식화하고 있진 않다. 그 자체가 민감한 영업 기밀이란 이유다.
통신업계의 한 관계자는 "GPU 보유량, 모델 자체가 기업의 경쟁력과 직결된다"며 "거래 상대 입장에선 해당 업체의 보유 현황이 당장 서비스의 질은 물론, 앞으로 최신 GPU 확보 능력까지 가늠해 볼 잣대가 되기 때문"이라고 설명했다.
연합뉴스엔비디아는 일찌감치 블랙웰 아키텍처에 이어 베라 루빈, 파인만 등 후속작을 예고해 뒀는데, 이 같은 기술의 급속한 변화와 이에 따라올 수급난 문제도 언급을 조심스럽게 하는 요소다. 현재 SK텔레콤은 올해 2~3분기 블랙웰 도입을 공식화했고, KT 역시 블랙웰 도입을 검토 중이라고 밝혔지만, 전 세계가 엔비디아와 사업 협력에 달려드는 상황이다.
업계의 또 다른 관계자는 "구입하려고 계획해도, 구입할 자금이 있어도, 현재 시장에서 못 구하는 측면이 있다"며 "업종을 불문하고 전반적으로 보유량이 적다는 점도 언급이 부담스러운 이유가 아니겠나"라고 말했다.
수급난이 예민한 문제인 만큼, 공급사가 계약에서부터 기밀을 요구했을 수 있단 견해도 있다.
숫자 맹신은 무의미…"집적화 등 인프라, 구조적 이해부터"
다만, 이를 지나치게 수치적인 측면에서만 접근하기보다는 AI의 생태계를 만드는 것이 중요하다고 전문가들은 말한다. 특히 이 과정에서 통합된 인프라 형성이 중요하다는 지적이다.
카이스트 전기및전자공학부 김정호 교수는 "칩이 몇 개든 여러 곳에 조각조각 나뉘어져 있다면 별 의미가 없다"며 "하나의 데이터센터에 집적해 광통신으로 연결되고, 그 위에 소프트웨어가 얹어져 동시에 몇천, 몇만 대가 학습하고 서비스할 수 있는 하드웨어 인프라가 구축돼 있지 않다면 따로따로 있는 지표 자체는 아무 의미가 없다"고 지적했다.
이어 "데이터센터가 대형화되면 전력 사용량이 기가와트 규모가 되니, 원자력발전소 하나를 또 세워야 할 정도"라며 "AI를 국가적 사업으로 접근해야 하는 이유 중 하나"라고 설명했다.
고려대 인공지능연구소 최병호 교수 역시 "밸류체인 관점에서, 밑바탕에 GPU와 전력‧용수 문제에서부터 그에 맞는 클라우드 소프트웨어와 관련 인력 등 장치산업이 기본이 돼야 하고, 그 위에 데이터가 필요하고, 그 위에 앱과 서비스가 얹어지고, 그 위에 또 이를 응용하는 산업 생태계가 마련돼야 하는 것"이라고 말했다.
그러면서 "어떤 걸 육성하고 동시에 규제하는 것이 동시다발적으로 필요하다"며 구조적 관점에서 산업을 들여다보는 것을 강조했다.
한편 정부는 지난 18일 임시국무회의에서 심의한 추가경정예산안을 통해 1조 8천억 원 규모 AI 예산 편성 방침을 밝혔다. 지난해 말 감액 예산과 비상계엄, 탄핵 등 정치적 파고 속에서 우선 '급한 불 끄기'라도 하는 셈이다.
이 중 대다수인 1조 5천억 원은 엔비디아 호퍼(H200)‧블랙웰 1만 장 분 확보에 쓰일 계획이다. 이 밖에도 우리나라를 대표할 AI 모델·서비스 개발사를 뽑는 '월드 베스트 거대언어모델(WBL)' 프로젝트, AI와 과학기술을 융합한 분야의 국내외 우수 박사후연구원 처우 지원 등에 관한 예산도 편성됐다.