요즘 AI 프로젝트를 시작하려는 기업들이 가장 먼저 부딪히는 벽은 바로 ‘GPU가 부족하다’는 현실입니다. 모델은 많고, 실험은 늘어나는데 GPU는 언제나 대기 중이거나 고정된 몇몇 사용자에게만 할당된 상황, 낯설지 않으시죠? GPU는 고가의 자원이기 때문에 무조건 늘릴 수도 없고, 효율적으로 나눠 쓰는 것이 관건이 되었습니다.

이번 Cover Story에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법으로 ‘GPU 가상화(Virtual GPU, vGPU)’ 기술에 대해 알아봅니다. GPU 가상화는 하나의 물리 GPU를 논리적으로 분할해 여러 사용자와 작업에 유연하게 할당할 수 있는 기술입니다. 이를 통해 자원의 활용도를 극대화하고, 운영 비용은 낮추며, AI 개발 환경의 민첩성과 확장성을 동시에 확보할 수 있죠.

GPU 가상화는 단지 기술 도입만으로는 효과를 내기 어렵습니다. GPU를 어떻게 운영하고 관리할지에 대한 전략이 함께 뒷받침되어야 합니다. 본 콘텐츠에서는 GPU 가상화의 개념부터 도입 시 고려사항까지 자세히 설명해 드렸습니다. AI 인프라 운영이 더 효율적으로 바뀔 수 있는 기회를, 지금 확인해보세요!

'소버린 AI'를 강조하고 나선 정부 기조에 발맞춰 국내 주요 테크 기업들이 자체 모델 개발과 관련 인프라 내재화에 속도를 내고 있어요. 대통령의 1호 공약인 'AI(인공지능) 3대 강국' 실현을 목표로 투자 재원을 집중 지원하겠다는 정부의 의지가 강한 터라 글로벌 빅테크와의 파트너십에 주력해왔던 기업들까지도 최근에는 다시 소버린 AI 경쟁력을 확보하려는 행보가 나타나고 있어요.

과학기술정보통신부가 주도하는 '독자 AI 파운데이션 모델' 사업은 6개월 이내 출시된 최신 글로벌 AI 모델 대비 95% 이상의 성능을 내는 것을 조건으로 한국만의 독자적인 AI 모델을 개발하는 데 필요한 자원(GPU, 데이터, 인재)을 적극 투입하겠다고 밝힌 바 있어요. 해당 사업에서 대표 AI 모델로 선정되면 'K-AI 모델', 개발사는 'K-AI 기업'등의 명칭을 쓸 수 있게 돼요. 이러한 가운데 통신 3사는 스타트업과 동맹을 맺고 소버린 AI와 AX 사업으로의 확대를 꾀하고 있어요.

▶ 국산에 국산 더했다... 우리 기술로 만들어진 '소버린 AI' 시동

▶ [소버린AI] 국산 AI 누가 쓰나... 네카오·대기업의 AI 전략은

▶ 스타트업과 'AI 혈맹'... 통신 3사, 소버린AI·AX 생태계 넓힌다

AWS, 韓 정부 AI 연구 사업에 GPU 공급✅

아마존웹서비스(AWS)가 과학기술정보통신부의 '인공지능(AI) 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'에 그래픽처리장치 (GPU) 인프라 공급사로 선정됐어요. 정부 주도 국가 AI 연구 사업에 인프라를 공급한 첫 글로벌 클라우드 기업이 된 것인데요.

AWS는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 추진하는 '2025년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'에서 국내 주요 연구기관의 인공지능(AI) 연구·개발(R&D)을 위한 GPU 클라우드 인프라를 제공한다고 밝혔어요.

AWS는 23일부터 8개월간 고성능 AI 특화 서버를 국내 연구기관에 제공한다. 연구자들은 AWS 웹 콘솔을 통해 직접 서버 인스턴스를 생성하고 운영할 수 있으며, 개발 환경 구성과 데이터 관리도 자율적으로 수행할 수 있어요. AWS는 이와 함께 ▲오프라인 교육 ▲개발 프레임워크 및 오픈소스 설치 지원 ▲데이터 백업 및 결과물 이관 등 전반적인 연구 환경 운영을 지원할 계획이에요.

▶ 글로벌 클라우드 최초... AWS, 정부 AI 연구용 GPU 인프라 공급

MCP, AI 시대의 새로운 '게임체인저'👁️‍🗨️

MCP(Model Context Protocol)는 간단히 말해 AI 모델과 외부 데이터 및 도구를 연결해주는 오픈 프로토콜이에요. 기존 LLM이 마치 폐쇄된 도서관에서 학습된 지식만 활용했다면, MCP는 AI에게 외부 인터넷을 검색하고 다양한 도구를 사용하는 능력을 부여해요. 이는 AI가 실시간 정보에 접근하고, 이전 대화의 맥락을 유지하며, 특정 작업을 위해 필요한 외부 애플리케이션을 호출하는 등 훨씬 더 복잡하고 유기적인 상호작용을 가능하게 해요.

MCP를 통해 클로드(Claude)나 챗GPT 같은 생성형 AI가 데이터베이스, 다른 AI 도구, 파일 시스템 등 다양한 시스템과 실시간으로 연동되어 정확하고 맥락에 맞는 결과물을 생성할 수 있어요. LLM의 성능만으로는 해결하기 어려웠던 '연결성의 한계'를 구조적으로 보완하여, 모델과 데이터베이스를 오가며 맥락을 유지하는 진정한 지능형 AI 시스템 구축을 가능하게 해요.

▶ "인공지능의 새로운 커넥티드"... MCP, 지능형 에이전트 시대의 서막을 열다