[경제일보] 글로벌 기업들이 인공지능(AI) 전환에 속도를 내면서 GPU 등 고성능 인프라 투자가 빠르게 확대되고 있지만, 이를 실제 수익으로 연결하는 문제는 여전히 과제로 남아 있다. 이 가운데 통신사들의 AI 인프라 전략이 새로운 대안으로 부상하는 모습이다.
24일 SK텔레콤은 최근 글로벌 시장조사업체 옴디아가 보고서를 통해 SK텔레콤의 GPU 효율화와 수익화를 통한 소버린 AI 인프라 구축 전략을 글로벌 대표 사례로 소개했다고 밝혔다.
현재 AI 인프라 시장에서는 고가의 GPU 자원이 충분히 활용되지 못하는 문제와, 다수 이용자가 자원을 공유하는 환경에서의 보안 이슈가 대표적인 과제로 지목된다. 대규모 투자가 이어지고 있음에도 실제 활용도와 수익성 확보는 별개의 문제라는 지적이다.
SK텔레콤은 GPU 클러스터 '해인'과 가상화 솔루션 '페타서스 AI 클라우드'를 통해 자원 활용도를 높이는 방식을 택했다. 대규모 GPU를 하나의 클러스터로 구성하고 이를 수요에 맞춰 나눠 쓰는 구조를 적용해 가동률을 끌어올리는 데 초점을 맞췄다.
옴디아는 SK텔레콤의 AI DC 사업의 재무적 성과를 통해 수익화 모델의 가능성을 설명했다. SK텔레콤의 AI 데이터센터 사업은 주요 거점의 가동률 상승을 기반으로 매출이 전년 대비 약 35% 증가한 것으로 나타났다. 회사는 향후 AI 데이터센터를 핵심 수익원으로 육성해 매출 비중을 확대한다는 계획으로 단순한 인프라 구축을 넘어 실제 수익 창출로 이어지고 있는 것이다.
또한 인프라와 모델, 서비스를 통합한 엔드투엔드 전략도 특징으로 꼽힌다. 자체 거대언어모델(LLM)과 AI 인프라를 결합해 단순 자원 제공을 넘어 서비스까지 아우르는 구조를 구축함으로써 AI 사업을 독립적인 수익 모델로 전환한다는 구상이다.
이러한 흐름은 통신사가 기존 네트워크 중심 사업에서 벗어나 AI 인프라 사업자로 역할을 확장하는 과정으로 해석된다. AI 데이터센터를 기반으로 한 인프라 사업과 플랫폼 전략이 결합되면서 통신사의 사업 포트폴리오 재편이 본격화되는 모습이다.
다만 이러한 구조가 실제 수익성으로 이어지는지는 아직 검증이 필요한 단계다. SK텔레콤은 AI 데이터센터 가동률 상승에 따라 관련 매출이 증가했다고 설명하고 있지만 전체 사업에서 차지하는 비중은 다소 제한적인 수준이다. 향후 투자 확대에 따른 비용 부담과 수익 회수 속도 간 균형이 관건이 될 전망이다.
인프라와 모델, 서비스를 결합한 사업 구조 역시 시도되고 있다. 자체 모델과 데이터센터를 연계해 통합 서비스를 제공하는 방식이지만 이 역시 글로벌 클라우드 사업자들과의 경쟁 속에서 차별성을 확보할 수 있을지가 변수로 꼽힌다.
이번 SK텔레콤의 AI 인프라 전략은 기존 네트워크 중심 사업을 넘어 새로운 성장 동력을 찾기 위한 시도로 풀이된다. 기술적 구현에서 안정적인 수익으로 이어지는 구조를 만들어낼 지가 향후 전략의 성패를 가를 핵심 변수로 작용할 전망이다.
인더프리트 카우르 옴디아 수석 애널리스트는 "SKT의 전략은 한국의 소버린 AI 목표를 충족하면서 AI 인프라 최적화 과제를 해결함으로써 장기적으로 수익화에 대한 명확한 경로를 제시하는 도전적이고 미래 지향적인 전략"이라며 "이러한 전략은 SKT가 글로벌 AI 생태계에서 선도적 입지를 확보하고 있음을 보여준다"고 평가했다.
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