[AI 인사이트] 엔비디아 GPU 26만 장의 의미
김선호 USC 컴퓨터 과학자
정부와 산업계의 구체적 계획을 들여다보면, 이 움직임이 단순한 과장이 아님을 알 수 있다. 정부는 약 5만 개의 GPU를 국가 AI 컴퓨팅 허브로 삼아 대학·연구기관·스타트업이 고성능 컴퓨팅 자원을 손쉽게 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 삼성전자와 SK는 반도체 설계 자동화 등 제조 원천 기술 혁신을 목표로 하고, 현대차는 자율주행·로봇·스마트팩토리 중심의 물리세계 AI 개발에 집중하고 있다. 네이버는 6만 개 GPU를 기반으로 아시아권 AI 클라우드 허브가 되는 것을 목표로 한다. 이 모든 움직임은 각 산업 현장에서 즉각적인 성과를 낼 수 있는 ‘산업 AI’에 초점을 맞춘 것에 가깝다.
이 전략의 성공 가능성을 크게 평가하는 이유는 단순하다. AI 도입 효과가 가장 큰 산업들을 한국은 이미 갖추고 있으며, 이들 기업의 실행력은 세계적 수준이다. 결정이 내려지면 조직 전체가 빠르게 움직이고, 필요한 자금과 인력, 설비가 순식간에 투입되는 한국 대기업의 속도는 큰 장점이다. 엔비디아와의 협력도 다른 나라와 비교해 상당히 밀접하다. 엔비디아는 한국을 단순한 고객이 아니라 전략적 파트너로 보고 있으며, GPU 클러스터 설계부터 데이터센터 운영, 패브릭 최적화, 기업 맞춤형 AI 모델 개발까지 적극적으로 지원한다. AI 전문 인력이 부족한 국가라도 엔비디아의 기술 지원을 통해 상당 부분을 보완할 수 있다는 점에서, 한국은 상당한 경쟁 우위를 가진다. 여기에 한국 제조업 전반에 쌓여 있는 방대한 공정 데이터와 품질 데이터는, 미국 빅테크조차 쉽게 흉내 낼 수 없는 자산이다.
두 번째 문제는 고급 AI 인력 부족이다. 특히 초대형 GPU 클러스터를 효율적으로 관리할 고성능 컴퓨팅 전문가나 시스템 아키텍트는 세계적으로도 부족하며, 한국은 그 중에서도 경쟁력이 약하다. 일반 AI 고급 인력도 부족하고, 대규모 GPU 클러스터를 운영할 수 있는 인력도 부족하다. 정부와 기업이 해외 인재 영입과 국내 엔지니어 재교육에 나서고 있지만, 임금 경쟁력 등 한국적 상황에서는 고급 인력 확보가 쉽지 않아 GPU 도입 속도를 따라가기엔 여전히 턱없이 느리다. 더구나 한국의 데이터 규제는 지나치게 엄격해 산업 AI 모델 개발에 불리한 측면이 많고, 에너지 정책과 규제 역시 장기적 일관성이 부족하다는 지적이 끊이지 않는다.
이 모든 요소를 고려하면, 엔비디아 GPU 확보를 활용한 한국의 AI 전략은 성공 가능성이 존재하지만, ‘절반은 기회, 절반은 위험’에 가까운 상태라고 보는 것이 정확하다. 산업 AI-특히 제조, 반도체, 자동차 분야-에서는 한국이 높은 수준의 성과를 낼 확률이 높다. 그러나 국가 전체 AI 인프라 구축이나 초대형 모델 개발 분야에서는 성공을 보장할 수 없다.
성공 가능성이 높은 분야와 낮은 분야가 극명하게 갈리는 구도다.
결국 한국이 AI 전략에서 성공할지 여부는 앞으로 2~3년 동안 전개될 ‘속도전’에 달려 있다. 전력 인프라 확충, 데이터센터 건립, 해외 인재 영입, 데이터 규제 개혁 같은 핵심 과제를 얼마나 빨리 해결하느냐가 GPU 투자 규모보다 훨씬 중요하다. 이 중 한두 가지라도 해결되지 않는다면 전체적인 실패로 이어질 수 있다. 지금 한국이 서 있는 지점은 거대한 기회와 위험이 공존하는 갈림길이며, 어느 방향으로 나아갈지는 앞으로 한국이 얼마나 빠르게 혁신할 수 있는지에 달려 있다.
김선호 / USC 컴퓨터 과학자