2조 GPU 사업, 또 대기업?…“혁신 막는 구조, 기술기업에도 기회 줘야”
대기업 중심 재편 가능성이 불거진 2조원 GPU 사업을 계기로 정부 AI 인프라 정책의 방향 전환 필요성이 커지고 있다. 16일 정부와 업계에 따르면 지난 13일 진행된 2조원 규모 GPU 확보 사업 공모에 네이버클라우드, KT클라우드, 삼성SDS, 쿠팡, 엘리스그룹 등 5개 사업자가 참여했다. 업계에서는 이번에도 대기업 중심으로 흐를 가능성이 크다는 관측과 함께 정책 방향 전환 필요성을 지적한다. 해당 사업은 정부가 추진하는 AI 고속도로 구축의 핵심 사업으로, 대규모 GPU를 확보해 산학연에 공급하는 구조다. 향후 국내 AI 연산 인프라와 시장 경쟁 구도를 좌우할 수 있는 만큼 의미가 크다. 이에 업계는 정부가 안정성을 이유로 대기업을 선호하는 구조가 이번에도 반영될 것으로 보고 있다. ◆"가격 경쟁력도 의문"…구조 재검토 필요 다만 이러한 선택이 반복될 경우 기술 혁신과 가격 경쟁 측면에서 한계가 나타날 수 있다는 우려도 함께 제기된다. 한 업계 관계자는 <메트로경제신문>과의 인터뷰에서 "정부 입장에서는 안정성을 고려해 대기업을 선택하는 것이 자연스러운 흐름일 수 있다"면서도 "이 같은 구조가 반복되면 기술 혁신 속도가 시장 요구를 따라가지 못할 것"이라고 지적했다. 이어 "대기업은 자체 기술 개발보다는 해외 장비를 도입해 외주 형태로 인프라를 구축하는 경우가 많다"며 "결국 비용 중심 구조에 머물 수밖에 없어 가격 경쟁력과 기술 혁신을 동시에 확보하기 어려운 한계가 있다"고 덧붙였다. 그러면서 "이 같은 방식은 단순히 비용을 투입하는 수준에 그칠 가능성이 크고, 가격 효율성 측면에서도 최적의 선택이라고 보기 어렵다"고 덧붙였다. 실제 업계에서는 과거 정부 주도로 추진된 공공 클라우드 사업이 기대만큼의 성과를 내지 못했다는 평가도 나온다. 대기업 중심 구조가 오히려 비용 측면에서 비효율로 이어질 수 있다는 시각도 있다. 이 관계자는 "대기업이 참여한다고 해서 반드시 가격 경쟁력이 확보되는 것은 아니다"라며 "비용 구조 자체가 높게 형성될 가능성도 있다"고 말했다. ◆해외는 스타트업 중심…기술 기업에 기회 열어야 반면 해외에서는 기술력을 앞세운 스타트업들이 AI 인프라 시장을 빠르게 주도하고 있다. 실제 코어위브(CoreWeave), 크루소(Crusoe), 엔스케일(Nscale), 네비우스(Nebius) 등은 설립 10년이 채 되지 않았지만 GPU 기반 데이터센터를 구축하며 글로벌 시장에서 영향력을 확대하고 있다. 이들 기업은 AI 연산에 특화된 클라우드 구조를 빠르게 구축하며 기존 빅테크 중심 시장에 도전하고 있으며, 미국과 유럽, 호주 등에서는 이러한 신생 기업을 중심으로 데이터센터 생태계가 재편되는 흐름이 나타난다. 업계는 국내 역시 기술 기반 기업들이 경쟁할 수 있는 환경을 마련해야 한다는 목소리가 나온다. 한 IT 업계 관계자는 "국내에도 자체 기술력을 기반으로 AI 인프라를 구축하려는 스타트업들이 존재한다"며 "이들 기업이 시장에 참여할 수 있도록 정책적 문을 열어주는 것이 필요하다"고 말했다. 이어 "지금은 단순히 안정적인 사업자를 선택하는 시점이 아니라, 미래 AI 시장 구조를 설계하는 시점"이라며 "정부가 보다 과감한 정책적 도전을 통해 혁신 기업에 기회를 확대해야 한다"고 강조했다. 김재원 엘리스그룹 대표는 <메트로경제신문>과의 인터뷰에서 "지금은 누가 사업을 맡느냐의 문제가 아니라, 어떤 기업이 미래 AI 인프라를 주도할 것인지 결정하는 시점"이라며 "안정성에 머물지, 혁신으로 갈지에 대한 정책적 선택이 필요한 순간"이라고 말했다. 이어 "AI 인프라는 단순한 장비 구축이 아니라 기술 경쟁력이 축적되는 영역인 만큼, 특정 기업 중심이 아닌 다양한 기술 기업들이 참여할 수 있는 구조가 만들어져야 한다"며 "그래야 가격 경쟁력과 기술 혁신이 동시에 가능해진다"고 강조했다. 한편, 최종 사업자 선정은 5월 중으로 예정돼 있다. 선정된 사업자들은 올해 안에 GPU 서버를 구매하고 인프라를 구축해야 한다. 장비 소유권은 정보통신산업진흥원(NIPA)에 귀속되고, 선정된 기업들이 2027년부터 2031년까지 5년간 운용을 맡는 방식이다. 구축된 GPU는 국내 산·학·연에 배분돼 AI 스타트업, 대학 연구실, 중소기업들이 이용할 수 있다.
