GPU 1조원 사업자에 네이버클라우드· NHN클라우드·카카오 선정

GPU 1조원 사업자에 네이버클라우드· NHN클라우드·카카오 선정
[이미지: AI Generated by TheTechEdge]
💡
Editor Pick
- 과기정통부, 선정 3사와 첨단 GPU 1.3만장 확보
- 8월초부터 사업자 협약과 GPU 구매 발주 등 추진

과학기술정보통신부 GPU 확보 사업 1차추경, 1.46조원 참여 사업자로 네이버클라우드, NHN클라우드, 카카오가 선정됐다.

정부는, 지난 5월 약 1.46조원 규모의 첨단 GPU 확보 사업 추경 예산을 편성한 데 이어, 참여사 공모(5.23~6.23), 제안서 평가, 데이터센터 현장 실사, 사업비 심의·조정 등의 절차를 진행해 왔다. 정부와 협상 대상 사업자들 간 협상과 협력을 통해, 최종 사업자로네이버클라우드, NHN클라우드, 카카오가 선정됐다.

민관 긴밀한 협력을 통해 확보할 GPU는 총 1.3만장 규모로, 엔비디아 B200 10,080장, H200 3,056장 규모다. 이 중 일부는 참여 사업자 CSP의 자체 활용도 지원하며 운영비 성격 고려, 정부가 활용할 GPU는 총 1만장을 상회하는, B200 8,160장, H200 2,296장 규모다.

정부가 활용할 GPU는 1개의 B200 510노드(4,080장)와, 2개의 B200 255노드(2,040장), 1개의 H200 255노드(2,040장) 등으로 클러스터링 해 대규모 클러스터링 기반의 AI 워크로드에 대응 가능할 것으로 전망된다. GPU 클러스터링은 여러 개의 GPU를 연결하여 통합된 컴퓨팅 시스템처럼 작동토록 구성한다.

사업자별 GPU 확보 규모
참여 사업자별로 확보·구축할 GPU 규모는 네이버클라우드가 총 3,056장의 H200을 확보·구축 한다. 전체를 현재 시장의 주력 기종인 H200(Hopper 기반 아키텍쳐)으로 구성, 전체 GPU 서비스를 연내 안정적으로 제공할 계획이다.

네이버클라우드의 확보·구축분 중 정부가 활용할 GPU는 H200 2,296장으로, 255노드(2,040장), 32노드(256장)로 클러스터링돼 활용될 계획이다. 해당 전체 GPU 자원은 연내부터 산학연 등에 지원·배분할 방침이다.

NHN클라우드는, 총 7,656장의 B200을 확보·구축한다. 전체를 B200(BlackWell 기반 아키텍쳐)으로 구성, 수냉식으로 가동할 계획이다. 최신 GPU 클러스터를 친환경·고효율·고성능 방식으로 운용할 것으로 기대된다.

NHN클라우드의 확보·구축분 중 정부가 활용할 GPU는 B200 6,120장으로, B200 510노드 4,080장, B200 255노드 2,040장으로 클러스터링되어 활용될 계획이며, 일부는 연내 베타서비스를 추진할 방침이다.

카카오는 총 2,424장의 B200을 확보·구축한다. 전체를 B200으로 구성, 효율적 인프라구동에 중점을 뒀다.

카카오 확보·구축분 중 정부가 활용할 GPU는 B200 2,040장으로, B200 255노드2,040장으로 클러스터링되어 활용될 계획이다. 이 역시 일부는 연내 베타서비스를 추진할 방침이다.

참여사는 국내 소버린 AI 생태계 확장에 의지를 밝히고, 정부 GPU 활용 물량 극대화에 동참했다. GPU 자체 활용분을 이용해 자체 AI 개발·고도화, 산학연 GPU 저렴 공급 등을 추진, 일부 참여사는 국내 AI 인프라 투자 강화 등 국내 AI 생태계에 다각도로 기여할 계획이다.

또한, ‘GPU 통합 지원 플랫폼’ 구축에 협력키로 합의, 향후 필요한 산학연 관계자 등이 온라인으로 GPU 자원을 신청, 평가 등을 거쳐 GPU 자원을 지원·배분 받을 수 있는 기반을 마련할 계획이다.

향후 정부는, 이르면 8월초부터 사업자 협약과 GPU 구매 발주 등을 추진할 예정이다. 국가 프로젝트와 필요한 산학연 등에 GPU 지원을 순차 개시할 계획이다.

이를 통해, 국내 AI 연구, 서비스 개발 역량 강화 AI 스타트업·중소기업, 대학 등의 AI 컴퓨팅 인프라 접근성 증진, 대규모 AI 모델 개발 가속화 등에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

배경훈 과기정통부 장관은 “이번 첨단 GPU 확보는 국내에 부족한 AI 컴퓨팅 인프라 마중물이자, 새 정부 소버린 AI 생태계 확장과 AI 고속도로 구축의 출발점”이라며, “이를 기점으로 AI 컴퓨팅 인프라 확충, 대한민국 AI 강국 도약에 정책적 총력을 다하겠다”고 강조했다.


GPU 확보 1차 추경 1.46조원 사업자 공모, 4개 사업자 접수
과학기술정보통신부(장관 유상임, 이하 과기정통부)가 그래픽 처리 장치(GPU) 확보 사업 1차 추경, 1.46조원 규모 참여 사업자 공모 결과, 총 4개의 사업자가 접수됐다. 향후 과기정통부는, 제출서류의 적합성 검토, 발표평가(필요시 서면평가 사전 진행), 데이터센터 현장실사, 사업비 심의·조정 등의 절차를 거쳐 사업자 최종 선정 및 협약 체결 등을
AI 모델 오작동 유발하는 ‘GPUHammer’ 공격…엔비디아 GPU 보안 허점
💡Editor Pick - GPU 메모리의 BitFlip 일으켜 AI 시스템에 영향 미칠 수 있음 - NVIDA 취약점 확인 후, ECC 활성화로 대했지만 GPU 성능 저하 이슈 존재 엔비디아 A6000 GPU의 메모리에서 AI 모델의 정확도를 무력화할 수 있는 하드웨어 취약점이 발견됐다. 캐나다 토론토대학교 연구진이 공개한 이른바 ‘GPUHammer’는 GPU 메모리에 반복 접근해
GPU 가속 도구인 엔비디아 툴킷에서 ‘탈출’ 취약점 발견돼
💡Editor’s Pick - 엔비디아컨테이너툴킷에서 초고위험도 취약점 나와 - 이를 악용하면 컨테이너를 탈출해 호스트 장악 가능 - 인공지능 생태계 전체의 신뢰도 하락시킬 수 있어 엔비디아에서 만든 GPU들을 가속시킬 때 사용되는 도구인 엔비디아컨테이너툴킷(NVIDIA Container Toolkit)에서 초고위험도 취약점이 발견됐다. 이를 익스플로잇 하는 데 성공할 경우, 공격자는 컨테이너 상태에서 탈출할 수 있게

Read more

당신은 해킹당하지 않았다. 그러나 이미 표적이 되었다

당신은 해킹당하지 않았다. 그러나 이미 표적이 되었다

데이터 브로커가 국가안보 문제가 된 이유 개인정보에 대한 보호는 개인의 권리에 관한 문제로 여겨져 왔다. 기업이 과도한 정보를 수집하거나, 해킹으로 인해 개인정보가 유출되거나, 사용자의 동의 없이 정보가 활용되는 사건이 발생할 때마다 사회는 프라이버시 침해를 이야기했다. 그래서 개인정보 보호 역시 개인의 사생활을 지키기 위한 장치로 이해하는 경우가 많다. 그러나 데이터 브로커(

By Donghwi Shin, Jin Kwak
교통은 멈추지 않았지만 복구는 공격당했다

교통은 멈추지 않았지만 복구는 공격당했다

💡Editor Pick - LA 메트로 사건의 핵심은 복구 계층이 공격 대상이 되었다는 점 - 공격자는 백업, 가상화 관리 환경, 운영 화면의 신뢰를 흔드는 방식으로 인프라의 회복력 겨냥 - 핵심 인프라 보안은 침입 차단을 넘어, 스스로 다시 일어설 수 있는 구조를 갖추어야 함 도시의 교통망이 사이버 공격을 받았을 때, 사람들은 가장

By Donghwi Shin
사이버보안 ETF는 보안 산업을 사는 상품인가, 디지털 리스크를 사는 상품인가

사이버보안 ETF는 보안 산업을 사는 상품인가, 디지털 리스크를 사는 상품인가

💡Editor Pick - 사이버보안 ETF는 해킹 사고 증가에 단순히 베팅하는 상품인가? - 같은 사이버보안 ETF라도 CIBR은 인프라를, BUG는 순수 보안 소프트웨어를, IHAK은 기술 생태계에 초점을 맞춤 - 보안은 필수 지출이 되었지만, 사이버보안 ETF는 디지털 리스크를 자본시장이 가격화한 상품 사이버보안은 더 이상 기업이 선택적으로 집행하는 IT 프로젝트가 아니다. 클라우드 전환, 생성형

By Donghwi Shin
SD-WAN의 심장이 열린 순간 : Cisco CVE-2026-20182가 보여준 ‘신뢰된 네트워크’의 붕괴

SD-WAN의 심장이 열린 순간 : Cisco CVE-2026-20182가 보여준 ‘신뢰된 네트워크’의 붕괴

💡Editor Pick - CVE-2026-20182 취약점의 핵심은 SD-WAN Control Plane의 신뢰 붕괴 - 공격자는 네트워크가 스스로를 신뢰하는 ‘피어(Peer)’로 전환 - 중앙집중형 네트워크 운영은 효율을 높였지만, 동시에 제어권도 한곳에 집중시켰다. 기업 네트워크는 지난 수년간 급격히 바뀌었다. 과거 기업들은 본사와 지점을 MPLS 같은 전용 회선으로 연결했고, 각 지점마다 개별 라우터와 방화벽

By Donghwi Shin