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"AI 서버 얼마죠?"…코엑스 달군 GPU·인프라 확보전
[경제일보] 생성형 AI(인공지능) 경쟁이 서비스 개발 단계를 넘어 실제 GPU(그래픽처리장치)·AI 서버 확보전으로 이동하고 있다. 8일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '국제인공지능대전 (AI EXPO KOREA 2026)' 현장에서는 기술 시연보다 서버 가격과 재고를 묻는 관람객들의 질문이 더 자주 오갔다. AI 산업이 개념 검증 단계를 지나 실제 인프라 구축 경쟁 국면에 진입했다는 분위기다. 이날 전시장 내 ASUS(에이수스) 부스는 엔비디아(NVIDIA) 기반 AI 서버와 산업용 AI 솔루션을 둘러보려는 관람객들로 붐볐다. 부스 중앙에는 엔비디아 HGX B300 기반 AI 서버가 전면 배치됐고 관람객들은 제품 사양보다 실제 도입 가능성과 가격, 공급 시점 등을 먼저 문의하는 모습이었다. 현장에서 만난 ASUS 관계자는 "이번 전시에서는 AI 관련 문의가 압도적으로 많다"며 "특히 AI 서버 장비 가격이나 재고 관련 질문이 가장 많이 들어온다"고 말했다. 이어 "대부분 개발자나 공공기관 관계자, 산업 분야 실무자들이 방문하고 있으며 국방부 관계자도 부스를 찾아 AI 서버 구축 관련 문의를 했다"고 설명했다. 실제 현장 분위기는 단순 체험형 전시와는 거리가 있었다. 관람객 상당수는 제품을 둘러본 뒤 바로 서버 사양과 구축 방식, 납기 일정 등을 구체적으로 확인했다. AI 기술 자체에 대한 호기심보다 실제 업무 환경에 적용 가능한지 여부를 검토하는 분위기가 강했다. ASUS는 이번 전시에서 엔비디아 HGX B300 기반 AI 서버 'XA-NB3I-E12'를 비롯해 MGX 아키텍처 기반 GPU 서버 'ESC8000A-E13P', 산업용 엣지 컴퓨터와 팬리스 산업용 PC 등을 공개했다. 생성형 AI와 거대언어모델(LLM) 확산으로 데이터센터와 산업 현장에서 고성능 병렬 연산 수요가 급증하자 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 특히 부스 한편에 전시된 AI 서버 장비는 수억원에서 최대 10억원대 가격대로 알려지며 관람객들의 관심을 끌었다. ASUS 관계자는 "최근에는 로컬 서버 구축 문의가 크게 늘고 있다"며 "기업들이 외부 클라우드 의존도를 줄이고 자체 AI 인프라를 구축하려는 움직임이 확대되는 분위기"라고 말했다. AI 산업 경쟁 구도 역시 빠르게 재편되고 있다는 분석이 나온다. 과거에는 생성형 AI 서비스 구현 자체가 경쟁력으로 평가됐다면 최근에는 AI 모델 구동에 필요한 GPU와 서버 인프라 확보 역량이 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있기 때문이다. 특히 엔비디아 GPU 공급 부족 현상이 이어지는 가운데 ASUS·슈퍼마이크로 등 엔비디아 주요 OEM(주문자상표부착생산) 파트너 기업들의 존재감도 커지고 있다. ASUS는 엔비디아의 주요 OEM 파트너사 중 하나로 GPU 기반 AI 서버와 산업용 시스템을 공급하고 있다. 업계에서는 이번 AI EXPO 현장이 국내 AI 산업 흐름 변화를 보여주는 상징적 장면이라는 평가도 나온다. AI 경쟁이 더 이상 서비스 시연 단계에 머무르지 않고 실제 서버·전력·발열·데이터센터 구축 역량까지 포함한 'AI 인프라 경쟁'으로 확장되고 있다는 분석이다. 강우석 ASUS KOREA 상무는 "ASUS는 마더보드와 PC를 넘어 서버·스토리지·산업용 솔루션까지 아우르는 종합 IT 기업"이라며 "AI 시대에는 단순 디바이스보다 실제 연산 인프라 구축 역량이 중요해지고 있다"고 했다.
2026-05-08 16:23:04
AI 추론 수요 폭증…삼성SDS, 'B300' 기반 구독형 서비스 출격
[경제일보] AI 모델이 실제 서비스에 적용되는 '추론' 단계로 빠르게 이동하면서 이를 뒷받침할 고성능 GPU 인프라 확보 경쟁이 본격화되고 있다. 삼성SDS가 최신 GPU 기반 구독형 서비스를 선보이며 기업용 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내고 있다. 23일 삼성SDS는 자사의 클라우드 '삼성 클라우드 플랫폼(SCP)'을 통해 엔비디아의 최신 GPU인 'B300(블랙웰 울트라)' 기반 GPUaaS(GPU 구독형 서비스)를 출시했다고 밝혔다. 이번 서비스는 기업들이 AI 모델 개발을 넘어 실제 서비스에 적용하는 단계로 진입하면서 급증하는 연산 수요에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. 최근 AI 활용이 확산되면서 다수의 기업들은 단순 모델 학습을 넘어 실시간 응답과 대규모 처리 성능이 요구되는 추론 환경 구축에 집중하고 있다. 특히 대규모 언어모델(LLM) 운영 과정에서는 연산 성능뿐 아니라 메모리 처리 속도가 전체 성능을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 이번에 적용된 B300 GPU는 해당 흐름에 맞춰 메모리 성능을 대폭 강화한 것이 특징이다. 고대역폭 메모리를 기반으로 데이터 전송 속도를 높여 기존 환경에서 발생하던 병목 현상을 줄이고 보다 안정적인 AI 서비스 운영을 지원하도록 설계됐다. 이에 삼성SDS는 대규모 AI 모델을 기반으로 한 서비스에서도 지연 시간을 최소화하고 처리 효율을 높일 수 있을 것이라고 설명했다. 삼성SDS는 그동안 A100, H100 등 최신 GPU 기반 서비스를 선제적으로 도입하며 클라우드 환경에서 GPU 인프라를 활용할 수 있는 기반을 구축해 왔다. 이번 B300 GPUaaS 출시를 통해 보다 고성능 연산 환경을 제공하고 AI 인프라 서비스 경쟁력을 강화한다는 계획이다. 고객 입장에서는 초기 투자 부담 없이 필요한 만큼 GPU 자원을 사용하는 구독형 모델을 통해 비용 효율성을 높일 수 있다. 또한 GPU 수급이 제한적인 상황에서도 최신 아키텍처를 빠르게 도입할 수 있다는 점에서 활용도가 높을 전망이다. 또한 클라우드 환경에서의 보안 기능을 결합해 민감한 데이터를 안정적으로 처리할 수 있는 점도 주요 요소로 꼽힌다. 삼성SDS는 향후 AI 인프라 서비스 고도화를 진행할 방침이다. AI 모델 적용 시 별도의 인프라 관리 없이 사용한 만큼만 비용을 지불하는 '서버리스 추론 서비스'와 개발자가 코드와 데이터를 입력하면 자동으로 분산 학습을 수행하는 'AI 학습 서비스'를 올해 3분기 중 선보일 계획이다. AI 활용이 확산되며 인프라 경쟁이 심화되는 가운데 GPU를 중심으로 한 클라우드 서비스 시장의 경쟁 구도도 한층 치열해질 전망이다. 특히 학습 중심에서 추론 중심으로 무게가 이동하는 흐름 속에서 고성능 GPU와 이를 효율적으로 활용할 수 있는 서비스 모델이 기업 경쟁력의 핵심 요소로 부상하고 있다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "SCP가 보유한 자원 최적화·에너지 절감 등 GPU 효율화 역량을 바탕으로 대기업, 중견·중소, 공공 등 AI를 업무에 적용하려는 고객에게 국내 최초 B300 GPU 서비스를 제공해 AX 전환을 적극 지원하겠다"고 말했다.
2026-03-23 08:59:23
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