정부가 '인공지능(AI) 고속도로' 구축을 위해 차세대 그래픽처리장치(GPU) 확보에 속도를 내는 가운데, 엔비디아의 최신 아키텍처 '베라루빈' 도입이 핵심 과제로 떠오르고 있다. 기존 시스템과 다른 구조와 높은 인프라 요구 조건 등으로 인해 업계에선 국내 안착 가능성을 두고 신중론이 확산되는 분위기다.
29일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 약 2조원 규모의 AI 컴퓨팅 인프라 구축 사업을 추진하며 최신 GPU 확보에 나섰다. 특히 '블랙웰'급 이상 차세대 GPU 아키텍처인 베라루빈을 제안할 경우 평가에서 우대하는 방안을 검토하면서 업계 관심이 집중되고 있다.
이번 사업은 단순 GPU 물량 확보를 넘어 최신 아키텍처 기반 대규모 클러스터 구축을 목표로 한다. 최소 256노드, 2048장 이상 GPU를 하나의 클러스터로 구성하는 조건이 제시되며 전력·냉각·네트워크 등 데이터센터 전반의 인프라 역량이 핵심 평가 요소로 반영된다.
정부가 베라루빈 도입까지 열어둔 것은 글로벌 AI 경쟁이 물량에서 세대 경쟁으로 전환됐다는 판단이 작용한 것으로 풀이된다. 실제 최신 GPU 확보 시점이 AI 서비스 경쟁력으로 직결되는 상황에서 차세대 칩 선점이 중요해졌다는 분석이다.
다만 업계 시각은 다소 엇갈린다. 베라루빈은 기존 x86 기반 중앙처리장치(CPU)와 GPU 조합이 아닌 'Arm' 아키텍처 기반 CPU와 GPU를 결합한 슈퍼칩 구조로 설계돼 기존 인프라와 호환성이 보장되지 않는 새로운 플랫폼이기 때문이다.
이같은 구조적 차이는 장비 도입을 넘어 운영 방식 자체의 변화를 요구할 전망이다. 기존 GPU 서버가 서버 단위로 확장되는 구조였다면 베라루빈은 랙 단위에서 수십 개 GPU를 하나의 시스템처럼 묶어 사용하는 형태로 설계돼 인프라 설계와 운영 난도가 크게 높아질 수 있다는 예상이다.
문제는 국내 환경에서 이러한 초대형 시스템을 수용할 준비가 충분하지 않다는 점이다. 현재 국내 GPU 인프라는 대부분 일반적인 서버 중심 GPU 구조인 NVL8 기반으로 운영되고 있으며 슈퍼칩 시스템 도입 사례는 사실상 전무한 것으로 평가된다.
비용 부담도 가장 큰 장벽으로 꼽힌다. 베라루빈은 수십억~수백억 원 단위의 장비 투자와 함께 고밀도 전력 공급, 액체 냉각 설비 등 별도 인프라 구축이 필수적이다. 업계에선 상징적 도입은 가능하겠지만 대규모 확산은 쉽지 않을 것이라는 전망이 나온다.
전력과 냉각 문제도 핵심 변수다. 베라루빈과 같은 차세대 GPU는 기존 공랭 방식으로는 감당이 어려운 수준의 발열을 발생시키며 다이렉트 리퀴드 쿨링(DLC) 등 액체 냉각 기술이 필수로 요구된다. 이는 국내 데이터센터 설계 자체를 바꾸는 수준의 변화로 이어질 수 있다.
이 과정에서 인프라 구축뿐 아니라 운영 역량도 중요한 요소로 부각된다. AI 인프라는 단순 장비 도입이 아니라 데이터센터, GPU 클러스터, AI 플랫폼이 유기적으로 결합된 형태로 운영돼야 하며 이를 안정적으로 관리할 수 있는 경험과 노하우가 요구된다.
또 다른 변수는 활용성이다. 베라루빈은 단순 연산 성능을 넘어 추론 중심 AI 시대를 겨냥한 플랫폼으로 평가되지만, 이를 실제 서비스에 적용하기 위해서는 소프트웨어 최적화와 운영 체계 구축이 필수적이다.
정부 역시 이러한 현실을 인지하고 있는 분위기다. 베라루빈 도입을 강제 조건이 아닌 우대 요소로 설정하고 블랙웰 등 기존 GPU와 병행 도입을 허용하는 등 유연한 접근을 취하고 있다. 이번 사업은 단순한 GPU 확보를 넘어 국내 AI 인프라 구조 전환의 시험대가 될 전망이다. 최신 아키텍처 도입을 통한 경쟁력 확보와 현실적인 인프라 제약 사이에서 균형을 찾는 것이 관건으로 꼽힌다.
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데이터센터 업계 관계자는 "베라루빈은 기술적으로 매력적이지만 전력·냉각·비용 등 현실적인 허들이 높아 국내에서 빠르게 확산되기는 쉽지 않을 것"이라며 "결국 일부 선도 사업자를 중심으로 제한적 도입이 이뤄질 가능성이 크다"고 말했다.
과기정통부 관계자는 "차세대 GPU 도입은 국내 AI 경쟁력 확보를 위한 중요한 선택지"라며 "공급 상황과 인프라 여건을 고려해 민간과 협력하면서 현실적인 방식으로 도입을 추진해 나가겠다"고 밝혔다.
