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삼성SDS, 국가 AI 연구용 GPU 공급…B300 앞세워 AI 인프라 사업 확대 [경제일보] 삼성SDS가 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업에 엔비디아 최신 B300 기반 GPU 클러스터를 공급한다. 대학과 정부출연연구기관 등 자체적으로 대규모 AI 인프라를 확보하기 어려운 연구기관에 최신 GPU를 제공해 국내 AI 연구 인프라 고도화를 지원하는 동시에 GPU와 국산 NPU를 아우르는 클라우드 사업 확대에도 속도를 낸다. 11일 삼성SDS는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'의 GPU 자원 공급사로 선정돼 지난달 20일부터 서비스를 시작했다고 밝혔다. 이번 사업은 국내 학계와 연구기관에 AI 연구에 필요한 GPU 컴퓨팅 자원을 지원하는 국가 AI 연구 지원 사업이다. 초거대 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM) 연구가 확대되고 있지만 대학과 정부출연연구기관 등이 최신 GPU를 직접 대규모로 확보하기에는 비용과 운영 부담이 큰 만큼 민간 인프라를 활용해 연구자들의 접근성을 높이는 것이 목적이다. 사업 규모는 약 153억원이며 서비스는 지난 7월부터 내년 3월까지 제공된다. 삼성SDS를 포함한 복수 사업자가 공급사로 선정됐으며 삼성SDS는 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등을 평가하는 입찰에서 1순위 사업자로 선정됐다. 삼성SDS는 이번 사업에 엔비디아 H100뿐 아니라 최신 B300(블랙웰 울트라) 기반 GPU 클러스터를 투입한다. B300은 엔비디아의 최신 블랙웰 울트라 아키텍처 기반 GPU로, 이번 사업에서 요구한 호퍼급 이상의 사양을 충족하는 동시에 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 성능과 메모리를 제공한다. AI 모델이 대형화하면서 최신 GPU 확보 여부가 AI 연구의 속도와 규모를 좌우하는 요소로 떠오르고 있다. 특히 대규모 모델을 학습하려면 여러 GPU를 동시에 연결해야 하는 만큼 GPU 자체의 성능뿐 아니라 GPU 간 데이터를 빠르게 주고받을 수 있는 네트워크와 스토리지 등 전체 인프라 구성이 중요하다. 삼성SDS는 다수의 GPU를 하나의 자원 풀로 묶는 대규모 클러스터 구성과 고속 인터커넥트 네트워크를 함께 제공한다. CPU와 메모리, 스토리지, 네트워크, 개발 환경 등도 사전 구성해 연구자가 별도의 인프라 구축 과정 없이 AI 연구에 필요한 컴퓨팅 환경을 사용할 수 있도록 지원한다. 최신 GPU는 단순히 장비를 구매하는 것뿐 아니라 데이터센터 공간과 전력, 냉각, 네트워크, 운영 인력 등이 함께 필요해 연구기관이 독자적으로 대규모 클러스터를 구축하기 어려운 것으로 평가된다. 이를 민간 클라우드 방식으로 보완해 국내 AI 연구 현장에서 제기되던 최신 GPU 접근성 문제를 해결한다는 구상이다. 정부 역시 이러한 인프라 격차를 줄이기 위해 국가 AI 연구용 컴퓨팅 지원 사업을 추진하고 있다. 연구자가 직접 고가의 GPU와 서버 인프라를 확보하지 않아도 클라우드를 통해 필요한 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있도록 해 연구기관의 AI 개발 접근성을 높이는 방식이다. 앞서 삼성SDS는 지난 3월에 국내 최초로 SCP를 통해 엔비디아 B300 기반 GPUaaS를 출시했다. 고객이 고가의 GPU를 직접 구매하지 않고도 클라우드를 통해 AI 학습과 추론에 필요한 GPU 자원을 사용할 수 있도록 한 서비스다. 이번 사업을 통해 삼성SDS는 단순한 공공 사업을 넘어 AI 클라우드 사업의 적용 범위를 확대하는 것으로 분석된다. 또한 지난달에는 국산 AI 반도체 기업 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)' 기반 NPUaaS도 SCP에 탑재했다. 엔비디아 GPU 중심의 AI 인프라뿐 아니라 AI 추론에 특화된 국산 NPU까지 클라우드에서 제공하면서 AI 가속기 선택지를 넓히고 있다. AI 인프라 시장이 GPU 중심에서 다양한 가속기를 활용하는 방향으로 확대될 가능성도 삼성SDS가 GPU와 NPU를 함께 제공하는 배경으로 꼽힌다. AI 서비스가 학습 중심에서 실제 서비스 운영과 추론 단계로 확대되면서 모든 작업에 고성능 GPU를 사용하는 것보다 작업 특성에 맞춰 GPU와 NPU 등 가속기를 선택하는 것이 비용과 효율 측면에서 중요해질 수 있기 때문이다. 삼성SDS가 GPU와 NPU를 모두 클라우드 서비스 형태로 제공할 경우 기업과 연구기관은 직접 하드웨어를 구매하지 않고 필요한 가속기를 선택해 사용할 수 있다. AI 인프라 구축에 필요한 초기 투자 부담을 줄이는 동시에 기술 변화에 따라 새로운 가속기로 전환하기도 상대적으로 용이하다. 이번 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업에서 B300을 실제 연구 현장에 공급하는 것도 삼성SDS의 AI 인프라 사업을 확대하는 데 레퍼런스로 활용될 수 있다. 대학과 출연연 등 연구기관을 대상으로 최신 GPU 클러스터를 운영하면서 대규모 AI 연구에 필요한 인프라 구축과 운영 역량을 확보할 수 있기 때문이다. 삼성SDS는 이번 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업을 통해 연구기관의 최신 GPU 접근성을 높이는 동시에 GPUaaS와 NPUaaS 등 AI 인프라 서비스의 적용 분야를 확대한다는 계획이다. 향후 공공·연구 분야를 넘어 기업의 AI 모델 개발과 서비스 운영 수요까지 AI 가속기 클라우드 사업을 확대할 수 있을지 주목된다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "이번 사업을 통해 국내 연구자들이 세계 최고 수준의 AI 인프라를 바탕으로 혁신적인 성과를 낼 수 있도록 안정적인 서비스를 제공할 것"이라며 "앞으로도 국가 AI 연구 인프라의 저변을 확대하고 대한민국의 AI 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다"고 말했다.2026-08-11 08:27:46
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삼성SDS, 2분기 매출 3.7조…클라우드·물류 동반 성장 [경제일보] 삼성SDS가 클라우드와 물류 사업의 동반 성장에 힘입어 올해 2분기 매출 3조7000억원대를 기록했다. 공공·금융 분야의 인공지능 전환(AX) 수요를 흡수하며 계열사 중심의 사업 구조를 대외 시장으로 확장하는 모습이다. 삼성SDS는 연결 기준 2분기 매출 3조7178억원, 영업이익 2318억원의 잠정실적을 기록했다고 30일 밝혔다. 전년 동기보다 매출은 5.9%, 영업이익은 0.7% 증가했다. 2분기 영업이익률은 6.2%다. 매출 증가율보다 영업이익 증가율이 낮아 전년 동기와 비교하면 수익성은 다소 낮아졌다. 상대적으로 이익률이 낮은 물류 사업의 매출 확대와 AI 인프라·서비스 관련 투자가 영향을 미친 것으로 풀이된다. 다만 퇴직금 산정 기준 변경에 따른 일회성 비용 1120억원이 반영됐던 1분기와 비교하면 영업이익은 약 3배로 회복됐다. IT서비스 사업 매출은 1조7625억원으로 전년 동기보다 5% 증가했다. 이 가운데 클라우드 매출은 7794억원으로 17% 늘었다. 클라우드가 IT서비스 매출에서 차지하는 비중은 약 44%까지 높아졌다. 특히 외부 고객을 대상으로 한 클라우드 매출이 75% 증가하며 계열사 의존도를 낮추는 데 기여했다. 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 기반으로 하는 클라우드서비스제공사(CSP) 사업은 공공 분야와 GPUaaS 수요 확대로 24% 성장했다. 클라우드 관리서비스제공사(MSP) 사업은 금융권 AX 프로젝트와 조선업 전사적자원관리(ERP) 사업 확대에 힘입어 17% 증가했다. 향후 클라우드 사업의 성장성을 평가할 지표는 대외 고객 증가세가 장기 계약과 반복 매출로 이어지는지다. 물류 사업 매출은 1조9553억원으로 6.6% 늘었다. 항공 포워딩과 내륙 운송·창고를 중심으로 계약 물류가 증가했고, 디지털 물류 플랫폼 ‘첼로스퀘어’의 외부 고객 사업도 성장했다. 삼성SDS는 AI 인프라와 AX·AI 서비스, AI 플랫폼·솔루션을 묶은 ‘AI 풀스택’ 전략도 구체화하고 있다. 과학기술정보통신부의 GPU 확보·구축·운용 지원사업에 참여해 국가 AI 인프라를 구축하고 있으며 엔비디아 B300 기반 GPUaaS도 제공하고 있다. 7월에는 퓨리오사AI의 국산 신경망처리장치(NPU) ‘레니게이드’를 활용한 NPUaaS 상품을 출시했다. GPU뿐 아니라 국산 AI 반도체까지 인프라 선택지를 넓혀 고객의 비용과 워크로드 특성에 맞는 연산 환경을 제공한다는 구상이다. AX 사업에서는 우리은행 핵심 업무에 175개 이상의 AI 에이전트를 적용하는 프로젝트와 한국수출입은행 생성형 AI 시스템 구축 사업을 확보했다. 생성형 AI 솔루션 ‘브리티웍스’를 확산하는 한편 오픈AI, 앤트로픽, 구글클라우드와 협력해 고객이 여러 AI 모델을 선택할 수 있는 구조도 마련하고 있다. 신사업 투자도 병행한다. 삼성SDS는 삼성증권·삼성카드와 함께 두나무 지분 총 4%를 확보해 디지털자산 인프라 사업 진출 기반을 마련했다. 삼성벤처투자를 통해 미국 피지컬 AI 기업 월든 로보틱스에도 투자하고 제조실행시스템과 로봇을 연결하는 ‘로봇 오케스트레이션’ 사업을 준비하고 있다. AI 인프라 규모는 현재 110MW에서 2029년 230MW로 확대할 계획이다. 2031년에는 데이터센터 설계·구축·운영을 맡는 DBO 사업을 포함해 800MW 이상으로 사업 규모를 키운다. 앞서 삼성SDS는 AI 인프라와 서비스, 인수합병 등에 2031년까지 총 10조원을 투자하겠다는 계획을 발표했다. 향후 실적은 대규모 인프라의 가동률과 외부 고객 확보 속도에 좌우될 전망이다. AI 데이터센터는 초기 투자 부담이 큰 만큼 GPU·NPU 사용률을 높이고 금융·공공 분야에서 확보한 AX 사업을 장기 운영 매출로 전환해야 한다. 매출 성장과 함께 영업이익률을 다시 끌어올리는 것도 남은 과제다.2026-07-30 13:42:09
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삼성SDS, 퓨리오사AI 손잡고 NPUaaS 출시…"AI 인프라 선택권 넓힌다" [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산과 함께 AI 인프라 시장이 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 재편되면서 엔비디아 GPU 일변도 시장에 변화의 조짐이 나타나고 있다. AI 서비스 운영 과정에서 비용과 전력 효율성이 새로운 화두로 떠오르자 삼성SDS는 GPU의 대안으로 추론에 특화된 NPU(신경망 처리 장치)를 주목하고 있다. 20일 삼성SDS는 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)'를 기반으로 한 NPUaaS(NPU as a Service)를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 탑재해 출시했다고 밝혔다. 기존 GPUaaS에 이어 NPU 기반 AI 연산 자원까지 확보하면서 기업들의 AI 인프라 선택지를 넓힌 것으로 평가된다. 레니게이드는 AI 추론에 특화된 국산 NPU다. 이미 학습된 AI 모델을 실제 서비스에 적용해 답변을 생성하거나 문서를 분석하고 이미지를 판별하는 추론 과정에서 높은 전력 효율성과 비용 경쟁력을 갖춘 것이 특징이다. 최근 AI 시장의 관심은 대규모 모델 학습에서 추론으로 이동하고 있다. AI 모델 개발 초기에는 막대한 연산 능력을 갖춘 GPU가 필수적이었다면, AI 서비스가 본격화되면서 얼마나 효율적으로 추론을 수행할 수 있는지가 기업들의 새로운 과제로 떠올랐다. 생성형 AI 서비스가 늘어날수록 추론 비용 역시 함께 증가하기 때문이다. IT 업계에서는 모든 AI 서비스를 고성능 GPU로 운영할 필요는 없다는 분석도 나온다. AI 모델을 학습하는 단계와 서비스를 제공하는 단계에 필요한 연산 자원이 다른 만큼 활용 목적에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 하이브리드 AI 인프라 수요가 확대될 것이라는 전망이다. 삼성SDS는 해당 수요에 맞춰 고객이 직접 NPU 서버를 구매하거나 자체 데이터센터를 구축하지 않고도 SCP를 통해 구독형 서비스로 활용할 수 있도록 구성했다. 삼성SDS는 기업들이 서비스 규모와 데이터 처리량에 따라 NPU를 1장부터 2장, 4장, 8장 등 필요한 만큼 선택해 사용할 수 있어 스타트업부터 대기업까지 AI 서비스 규모에 맞춰 유연하게 인프라를 구성할 수 있다고 설명했다. 특히 삼성SDS가 퓨리오사AI와 협력한 배경에는 AI 추론 시장 확대에 따른 비용 효율성과 국산 AI 반도체 생태계 확보가 자리하고 있다. 퓨리오사AI는 국내 대표 AI 반도체 스타트업으로 LG AI연구원과 LG유플러스, LG CNS를 비롯해 메가존클라우드 등 국내 IT 기업들과 협력하며 NPU 상용화를 확대하고 있다. 최근에는 에이전틱 AI와 소버린 AI 수요가 늘어나면서 전력 효율성이 높은 추론용 NPU가 주목받고 있는 만큼 삼성SDS 역시 기업용 AI 인프라 경쟁력 강화를 위해 퓨리오사AI를 선택한 것으로 풀이된다. 또한 대규모 AI 모델 학습에는 GPU가 필수적이지만, 서비스 운영 단계에서는 비용과 전력 소모를 줄일 수 있는 NPU의 역할이 커지고 있다. 퓨리오사AI의 레니게이드는 추론 성능과 전력 효율성을 앞세워 글로벌 빅테크와 국내 기업들로부터 기술력을 인정받고 있으며, 자체 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 삼성SDS는 GPUaaS에 이어 NPUaaS까지 확보하면서 향후 공공과 금융, 제조 등 기업 고객을 대상으로 다양한 AI 인프라 선택지를 제공할 수 있게 됐다. 고성능 스토리지와 컴퓨트, 고속 네트워크 등 SCP의 다양한 클라우드 서비스와 연계해 사용할 수 있는 것도 특징이다. 삼성SDS는 이번 서비스를 소버린 클라우드 환경으로 제공해 엄격한 보안 규제를 적용받는 공공 분야에서도 활용성을 높인다는 계획이다. 정부가 독자 AI 파운데이션 모델 구축과 소버린 AI 전략을 추진하는 가운데 AI 모델뿐 아니라 이를 뒷받침할 AI 반도체와 클라우드 인프라 확보가 중요해지고 있다. 이에 삼성SDS는 GPU와 NPU를 모두 제공하는 AI 인프라 사업자로서 기업들의 다양한 수요에 대응할 수 있는 기반을 마련하게 된 것으로 평가된다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "이번 NPUaaS 출시는 단순히 새로운 클라우드 상품을 선보이는 것을 넘어 고객이 고성능 AI 기술을 더 유연하고 가성비 높게 사용할 수 있다는 데 의의가 있다"며 "삼성SDS는 앞으로도 고객 니즈 해결을 위해 SCP 기반 상품을 다양화하고, 클라우드 AI 기술 생태계를 지속적으로 선도해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-20 08:32:37
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KT클라우드, 리벨리온 NPU 적용한 공공 AI 인프라 구축 [경제일보] 공공 클라우드 시장에서 인공지능(AI) 인프라 패러다임이 GPU 중심에서 신경망처리장치(NPU) 기반으로 이동하고 있다. 정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 정책과 맞물리면서 KT 클라우드는 NPU 서비스를 확대하고 있다. 4일 KT 클라우드는 공공기관 전용 클라우드에 리벨리온의 차세대 NPU를 적용한 'NPU 서버' 상품을 출시하고 공공 AI 인프라 시장 확대에 나선다고 밝혔다. 이번 서비스는 공공 전용 데이터센터 환경에서 가상머신(VM) 방식으로 NPU 인프라를 제공하는 것이 특징이다. 또한 국내 NPUaaS(서비스형 NPU) 중 최초로 클라우드 보안 인증(CSAP)을 획득해 공공기관 도입 요건을 충족한 것으로 알려졌다. 공공 클라우드 시장은 보안 규제와 함께 국산 기술 활용 비중 확대가 중요한 평가 요소로 자리 잡고 있다. 이에 AI 모델 학습과 추론 과정에서 발생하는 데이터 보안성과 비용 효율성을 동시에 충족할 수 있는 인프라 확보가 핵심 과제로 떠오르고 있다. KT 클라우드의 NPU 서버는 리벨리온의 데이터센터용 AI 반도체 'ATOM 플러스'를 기반으로 구축됐다. 최근 AI 워크로드가 모델 학습 중심에서 추론 중심으로 빠르게 이동하면서, 추론에 특화된 NPU는 GPU 대비 비용 효율성과 전력 효율성을 동시에 개선할 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 이를 통해 공공기관 및 공공 AX 사업 참여 기업들은 보안 규제를 준수하면서도 AI 서비스 구축에 필요한 연산 인프라를 활용할 수 있게 될 전망이다. 특히 민원 상담, 행정 업무 지원, 문서 검색 및 분석 등 공공 서비스 영역에서 AI 에이전트 적용 범위가 확대될 것으로 예상된다. 클라우드 업계에서는 향후 공공 AI 인프라 시장에서 GPU 중심 구조가 점차 변화할 가능성에 주목하고 있다. 그동안 AI 인프라는 엔비디아 GPU 중심으로 구축돼 왔으나, 국산 AI 반도체 생태계 확대 정책과 맞물리면서 NPU 기반 인프라 도입이 본격화되는 흐름이라는 분석이다. 앞서 KT 클라우드는 지난 4월 AI 통합 플랫폼 'AI 넥서스'를 출시하며 AI 인프라 사업을 확장한 바 있다. AI 넥서스는 학습 전용 인프라 'AI 트레인'과 추론 전용 인프라 'AI SERV'를 통합한 서비스로, AI 모델 개발부터 배포, 운영까지 전 과정을 단일 플랫폼에서 지원한다. 특히 모델 서빙(Model Serving) 기능을 통해 복잡한 배포 과정 없이 AI 모델을 실행 환경에 적용할 수 있도록 설계했고, 모델 스토어 기능을 통해 오픈소스 모델 기반 AI 서비스 구축도 지원한다. 또한 'A100', 'H100', 'H200' 등 다양한 GPU 라인업을 제공하고 있으며, 향후 차세대 GPU인 '엔비디아 B300' 기반 서비스로 확장할 계획이다. KT 클라우드는 공공 보안 요건을 충족하는 AI 인프라 제공을 기반으로 공공기관과 지자체의 디지털 전환(AX) 수요에 대응하고, 국내 AI 반도체 생태계 확산에도 기여한다는 방침이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "정부의 국산 AI 반도체 활용 확대 기조에 맞춰 공공 전용 NPU 상품을 출시하게 됐다"며 "KT 클라우드는 최적의 AI 인프라 플랫폼 사업자로서 공공기관과 기업의 AX 혁신을 지원하고, 국가 AI 산업 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 말했다.2026-06-04 09:59:00
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