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[IT뉴스]한국 클라우드 업계 새 변수…SKT·엔비디아 손잡고 ‘AI 팩토리’ 추진

온카뱅크관리자

2026-06-09 07:47:29

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 [디지털데일리 이안나기자] SK텔레콤이 엔비디아와 손잡고 ‘AI 팩토리’ 구축에 나서면서 국내 클라우드 시장 새 변수로 부상했다. SKT가 제시한 구상은 서버와 스토리지 중심의 범용 클라우드보다 AI 학습·추론 인프라에 초점을 맞춘 모델에 가깝다. GPU, 전력, 네트워크, 데이터센터 운영 역량이 클라우드 경쟁 핵심 요소로 떠오르는 가운데 통신사의 AI 인프라 사업 진입을 두고 업계 관심이 커지고 있다.
 9일 IT업계에 따르면 SKT는 전날(8일) 엔비디아와 DSX 플랫폼 기반 ‘풀스택 AI 클라우드’ 협력을 추진한다고 밝혔다. 양사는 AI 작업에 특화된 데이터센터인 AI 팩토리를 2027년 한국에서 첫 가동하고 이를 기가와트(GW)급 규모로 키운다는 계획이다. AI 팩토리는 전력과 데이터를 투입해 AI 연산 핵심 단위인 토큰을 생산하는 인프라로 설명된다.
 이번 발표는 지난 1일 대만에서 열린 최태원 SK그룹 회장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 회동에서 AI 인프라 로드맵 협력에 합의한 지 일주일 만에 나왔다. 업계가 주목하는 지점은 이 구상이 기존 클라우드 시장과 어떻게 맞물릴지다. 직접 경쟁 영역이 생기는지, 어떤 고객을 겨냥하는지에 따라 기존 사업자들 셈법도 달라질 수 있어서다.
 ◆ GPU 확보가 첫 단추…엔비디아 파트너십에 쏠린 이유
 업계에서는 이번 협력의 핵심을 안정적인 GPU 확보 구조로 읽는다. SKT가 합류하는 ‘엔비디아 클라우드 파트너(NCP)’ 프로그램은 코어위브, 람다 등 글로벌 AI 인프라 사업자들이 참여하는 파트너 생태계다. 엔비디아는 NCP를 최신 AI 워크로드에 맞춘 GPU 기반 클라우드 인프라 제공자로 설명하고 있다. 클라우드 서비스 제공사업자(CSP) 업계 관계자는 “NCP는 사실상 고객 파트너십”이라며 “GPU를 더 저렴하게, 더 안정적으로 대량 구매하겠다는 의미로 이해된다”고 말했다.
 이번 협력의 기술 기반인 엔비디아 DSX 플랫폼은 AI 팩토리 설계·구축·운영을 위한 인프라 아키텍처다. 엔비디아는 DSX를 칩, 시스템, 소프트웨어, 시설, 파트너 기술을 결합해 AI 팩토리의 구축 시간과 메가와트(MW)당 토큰 성능을 개선하는 프레임워크로 설명한다. 델 테크놀로지스, 휴렛팩커드 엔터프라이즈(HPE) 등 주요 서버 제조사들도 DSX 기반 시스템 구축에 나서고 있다. SKT는 엔비디아 블랙웰 GPU를 시작으로 차세대 베라 루빈 플랫폼까지 순차 활용할 계획이다.
 SKT가 AI 클라우드 사업자로 내세울 수 있는 자산은 명확하다. 전국 통신망과 데이터센터 인프라를 이미 보유하고 있고 SK하이닉스의 고대역폭메모리(HBM)라는 핵심 반도체 자산도 그룹 안에 있다. 여기에 엔비디아와의 GPU 협력까지 더해지면 AI 인프라 구축에 필요한 하드웨어 기반에서 상당한 경쟁력을 확보할 수 있다는 평가다.
 특히 전력 수급 전략은 주요 차별점으로 꼽힌다. 전력 확보와 부지가 AI 데이터센터 핵심 병목으로 떠오른 상황에서 SK그룹은 에너지 계열사를 보유하고 있어 전력 조달 전략을 그룹 차원에서 설계할 수 있는 기반이 있다. 이 같은 강점은 단기간에 복제하기 어렵다는 게 업계의 시각이다.
 반면 소프트웨어 역량은 검증이 필요한 영역으로 꼽힌다. CSP 업계 관계자는 “AI 개발 도구, 즉 AI PaaS 영역이 아직 채워져 있지 않다”며 “이번 파트너십을 통해 엔비디아 쿠다(CUDA)를 비롯한 개발 생태계까지 끌어안으려는 의도가 있을 것”이라고 분석했다. 네이버클라우드가 소프트웨어와 하드웨어를 함께 쌓아온 플레이어라면 SK는 인프라와 전력 기반에서 강점을 가진 사업자라는 비교도 나온다.
 소프트웨어 생태계가 아직 충분히 검증되지 않은 만큼 SKT가 아마존웹서비스(AWS)나 네이버클라우드 같은 기존 CSP를 대체하는 구조가 되기는 현 단계에서 어렵다는 평가가 나온다. AI 개발에는 GPU 외에도 가상머신(VM), 네트워크, 스토리지, 오케스트레이션이 맞물린 생태계가 필요한데, 이를 수년에 걸쳐 쌓아온 기존 사업자와 동일한 범위에서 경쟁하기에는 격차가 크다는 것이다.
 ◆ 생태계엔 운영 수요 기회…GW 목표는 장기 로드맵
 AI 팩토리 모델 확산은 관련 생태계 사업자에게 새로운 사업 기회로 읽힌다. 대규모 GPU 인프라는 구축보다 운영이 더 복잡하다. 수백 개 GPU 클러스터를 효율적으로 배분하고 유휴 자원을 최소화하며 워크로드에 따라 동적으로 조정하는 일은 인프라 보유 사업자가 직접 감당하기 어려운 영역이다.
 클라우드 관리 서비스(MSP) 업계 관계자는 “AI 인프라 규모가 커질수록 GPU 리소스 관리·운영 수요가 함께 증가한다”며 “이미 공공기관들이 GPU 도입 규모를 늘리면서 리소스 관리 솔루션 발주를 시작하고 있는 것도 같은 맥락”이라고 전했다.
 SK그룹은 이미 AWS와 울산에 하이퍼스케일 AI 전용 데이터센터를 조성하는 프로젝트를 추진하고 있다. 이에 따라 업계에서는 이번 엔비디아 기반 AI 팩토리 구상이 기존 SK-AWS 울산 데이터센터와 어떤 관계를 맺을지도 주목한다. 다만 SKT와 엔비디아가 발표한 첫 AI 팩토리의 구체적인 입지와 기존 프로젝트와의 연계 여부는 아직 공개되지 않았다.
 GW급 확장 목표에 대해서는 단계적 로드맵으로 봐야 한다는 시각이 나온다. 데이터센터 업계 관계자는 “2027년부터 일부 가동을 시작으로 1GW를 목표로 협력한다는 의미로 이해된다”며 “단일 거점에서 1GW를 실현할 가능성은 높지 않아 보인다”고 말했다.
 SKT AI 팩토리가 실제 AI 클라우드 사업으로 자리 잡기 위해서는 GPU 확보 이후의 과제가 더 중요해질 전망이다. 전력계통과 부지, 냉각, 소프트웨어 운영 역량, 고객 확보가 사업화 속도를 가를 핵심 변수로 꼽힌다.
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