[파이낸셜 와이드 = 최영주 대학생 기자]

최근 AI 산업의 급속한 성장과 함께 주목받는 기업들이 있다. 바로 GPU 기반 클라우드 인프라를 제공하는 이른바 ‘네오클라우드’ 기업들이다. 기존 클라우드 업체들이 CPU 기반의 범용 연산 자원을 제공했다면 이들은 AI 모델 학습에 최적화된 고성능 GPU를 상대적으로 저렴한 가격과 맞춤형 형태로 임대한다. 이러한 네오클라우드 기업들의 급부상의 중심에는 GPU가 있다.

GPU(Graphics Processing Unit)는 본래 컴퓨터에서 이미지나 영상 등 시각 정보를 빠르게 처리하기 위해 개발된 장치다. 주로 게임 그래픽, 영화 CG, 3D 모델링처럼 고성능 그래픽 처리에 사용돼 왔지만 최근에는 그 활용 영역이 급속히 확장되고 있다. 특히 GPU가 수천 개의 연산 코어를 통해 방대한 데이터를 동시에 처리할 수 있는 병렬 연산 구조를 갖췄다는 점에서 인공지능(AI) 기술의 핵심 자원으로 부상하고 있다.

AI 모델, 특히 딥러닝 기반 모델은 수백만에서 수십억 개에 이르는 파라미터를 학습하기 위해 대규모의 행렬 연산을 끊임없이 반복해야 한다. 이때 GPU는 다수의 연산 유닛을 동시에 가동시켜 복잡한 계산을 병렬로 처리함으로써 학습 속도를 획기적으로 높인다. CPU만으로는 수일 이상 걸릴 연산도 GPU를 활용하면 몇 시간 만에 마칠 수 있다.

이러한 성능적 특성 덕분에 GPU는 AI 산업 전반에서 없어서는 안 될 핵심 자원이 되었다. 대표적으로 오픈AI의 챗GPT와 같은 생성형 AI 모델, 자율주행차의 실시간 센서 데이터 분석, 메타버스 그래픽 구현, 초고화질 실시간 스트리밍, 그리고 의료 영상 진단에 이르기까지 GPU의 쓰임새는 갈수록 넓어지고 있다.

정부도 AI 경쟁력 강화를 위한 핵심 인프라로 GPU 확보에 본격적으로 나섰다. 과학기술정보통신부는 27일 열린 ‘2025 AI 세이프티 컴퍼스(ASC)’ 컨퍼런스에서 연내 엔비디아 H100 GPU 1만 장 이상을 확보해 국가 AI 데이터센터와 민간에 임대 공급하고 전국 단위의 연산 인프라를 구축하겠다는 계획을 밝혔다. 이를 위한 재정적 뒷받침으로 정부는 총 1조 9천억 원 규모의 AI 추경 예산을 편성했으며 이 중 GPU 확보에만 1조 6천억 원을 투입할 예정이다.

19세기 골드러시 당시 금을 캐러 간 이들보다 청바지와 곡괭이를 판 기업들이 더 큰 성공을 거뒀다는 말이 있다. AI 시대 역시 마찬가지다. 생성형 AI, 자율주행, 메타버스 같은 ‘금광’을 둘러싼 경쟁이 치열하지만 그 기반이 되는 연산 인프라를 공급하는 쪽이 진정한 승자가 될 수 있다. 이 시대의 곡괭이 역할을 하는 것이 GPU인 셈이다. 지금의 AI 경쟁은 단지 기술 개발을 넘어 그 기술을 가능케 하는 자원을 누가 먼저 확보하느냐의 싸움이다. 그리고 그 전선의 한가운데에 GPU가 있다.