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!
가트너는 미국을 제외한 전 세계 정부 CIO의 52%가 2026년 IT 예산을 AI와 주요 기술 분야 중심으로 확대할 계획이라고 밝혔어요. 예산 압박이 지속되지만 공공 서비스 현대화와 디지털 전환의 필요성이 더 큰 동력으로 작용하고 있다는 분석인데요. 정부 CIO들은 내년 사이버보안, AI·생성형 AI, 클라우드 플랫폼 등 주요 분야에서 투자 확대 의향을 강하게 나타냈어요. 이는 기술 혁신이 공공 부문 운용 효율성과 국민 서비스 품질을 높이는 핵심 수단으로 자리 잡았음을 보여줘요.
AI 도입도 빠르게 증가하고 있는데요. 조사에 따르면 정부 CIO의 74%는 향후 1년 내 AI를 도입했거나 도입 예정이며 생성형 AI는 78%로 더 높게 나타났어요. 에이전틱 AI에 대한 관심 역시 높아 응답자의 49%가 이미 도입 중이거나 1년 이내 도입할 계획이라고 답했어요.
오픈K클라우드 커뮤니티가 첫 공식 행사를 개최하고 국산 AI 반도체와 클라우드 융합 전략을 공유했어요. 오픈K클라우드 커뮤니티에는 한국전자통신연구원(ETRI), 한국전자기술연구원(KETI), 이노그리드, 오케스트로, 경희대학교, 연세대학교, 한국클라우드산업협회(KACI), 퓨리오사AI 등 산·학·연 주요 기관이 공동 참여해요.
이번 행사는 국산 AI 반도체를 중심으로 한 클라우드·소프트웨어(SW) 전주기 기술을 한자리에서 조망하며 국가 AI 인프라 경쟁력 제고 방안을 논의했어요. ETRI 최현화 박사는 "이제 AI 서비스의 경쟁력은 모델을 누가 더 잘 만드느냐보다 누가 더 나은 인프라로 지속적으로 운영하느냐가 핵심"이라고 강조하며 클라우드의 대전환기를 진단했어요.
그는 이러한 추세 속에서 국내 클라우드 산업이 ▲AI 가속기 이질성의 심화 ▲메모리 병목 문제 ▲추론 비용의 급증 ▲에이전트 폭증에 따른 관리 복잡도 증가 등 여러 난제를 동시에 마주하고 있다고 짚었어요. 또 LLM·에이전트·데이터소스가 동적으로 연결되는 시대가 되면서 모니터링 복잡성이 기하급수적으로 커지고 있다는 점도 지적한 바 있어요.
정부가 글로벌 경쟁 속에서 한국의 자체 범용 AI 모델을 확보하기 위해 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트'를 추진하는 가운데, 이를 산업·도메인별로 확장하는 'AI 특화 파운데이션' 사업이 두 번째 전략축으로 가동되고 있어요. 독자 파운데이션 프로젝트가 국가 주도의 대형언어모델(LLM) 개발을 통해 독립적 AI 생태계를 구축하는 '소버린 AI'의 의미가 있다면, 특화 파운데이션 사업은 우리나라가 강점을 가진 산업 분야에 맞춤형 모델과 응용 서비스를 확보해 산업 경쟁력을 강화하고 AI 전환(AX)을 촉진하는 데 초점이 맞춰져 있어요.
과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 'AI 특화 파운데이션' 사업의 수행기관으로 루닛 컨소엄(전주기 의과학 AI 파운데이션 모델 개발)과 KASIT 컨소시엄(바이오 AI 파운데이션 모델 개발)을 선정해 사업이 순조롭게 추진되고 있다고 밝혔어요.
마이크로소프트 CEO는 "향후 2~3년 안에 GPU 공급 과잉이 발생할 수 있느냐"라는 질문에 "지금 우리가 겪고 있는 가장 큰 문제는 컴퓨팅 과잉이 아니라 전력입니다. 전력과 가까운 곳에 충분히 빠르게 시설을 건설할 수 있는 능력이 부족하죠. 그것이 안 되면 창고에 칩을 잔뜩 쌓아두고도 실제로 꽂아서 사용할 수 없습니다."라고 답했어요.
AI의 급속한 확대에 따라 국내에서도 전력 인프라가 시급한 과제로 떠올랐는데요. 발전소에서 생산한 전기를 AI데이터센터 등 수요처까지 빠르게 연결하기 위해서는 대규모 송전 인프라를 신속하게 구축해야 해요. 송전 인프라는 일종의 AI 대동맥인 셈이에요. 국내에서는 송전망 건설을 위해 향후 15년간 72조 8000억원이 투입될 예정이며, 한국전력은 2038년까지 변전소 1297개를 확충한다는 등의 계획을 발표했어요.
