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[IT뉴스]베슬AI, 2030년 GPU 20만장 확보…직접 구축 15만장 추진

온카뱅크관리자

2026-10-15 13:37:25

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 - 2027년 5만장 목표에 고객 수요 3만장 이상…해외 비중 70~80%
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 - GPU 파이낸싱 4000억원 추진·2028년 데이터센터 500MW 확보 계획
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 [디지털데일리 이안나기자] 베슬AI가 2030년까지 그래픽처리장치(GPU) 20만장을 확보하기 위해 직접 인프라 구축을 확대한다. 현재 구상하는 직접 구축 물량은 약 15만장으로, 전체 목표의 75%에 해당한다. 외부 사업자와 협력해 GPU 자원을 공급해온 데 이어 직접 구축 비중을 높여 글로벌 네오클라우드 시장 공략에 나선다.
 베슬AI는 15일 서울 드림플러스 강남에서 ‘2026 네오클라우드 전략 발표회’를 열고 중장기 사업 로드맵을 공개했다. 현재 약 7000장인 GPU 공급량을 연말 1만장, 2027년 5만장, 2030년 20만장으로 늘릴 계획이다.
 안재만 베슬AI 대표는 행사 이후 별도 질의에서 “현재는 GPU 15만장을 직접 구축하고 5만장은 파트너사와 협력해 확보할 계획”이라며 “다만 자본시장 평가와 파트너사 협력 규모에 따라 비중은 달라질 수 있다”고 말했다.
 베슬AI는 2020년 머신러닝 운영(MLOps) 소프트웨어 기업으로 출발했다. AI 모델 학습과 배포를 지원하면서 축적한 GPU 관리 기술을 바탕으로 여러 데이터센터 자원을 통합 운영하는 사업을 확대했다. 현재는 기업에 학습·추론용 컴퓨팅을 공급하는 네오클라우드 사업을 주력으로 하고 있다.
 ◆ GPU 수요 3만장 넘어…직접 구축·금융조달 확대
 베슬AI가 현재 파악한 GPU 고객 수요는 3만장 이상이다. 2027년 확보 목표인 5만장의 60%를 웃도는 수준이다. 실제 계약이 체결된 물량은 아니며 향후 GPU 공급 일정에 맞춰 계약으로 전환할 수 있는 잠재 수요다.
 GPU는 이용 계약이 통상 3~6개월 단위로 이뤄지는 만큼 고객들이 1년 전부터 미리 계약하지는 않는다. 안 대표는 “1~2주 안에 전부 다 판매할 수 있을 정도의 강한 수요를 보고 있다”고 말했다. GPU 공급 일정이 확정되면 단기간에 계약으로 연결할 수 있다는 전망이다.
 현재 수요 파이프라인의 70~80%는 해외 고객이 차지한다. 베슬AI는 업스테이지와 모티프테크놀로지스 등 국내 AI 모델 개발사뿐 아니라 미국 실리콘밸리의 AI 기업에도 컴퓨팅 자원을 공급하고 있다. 국내 데이터센터의 GPU를 활용해 해외 기업에 AI 연산 서비스를 판매하는 이른바 ‘AI 연산 수출’도 핵심 사업 전략으로 내세웠다.
 베슬AI는 SK텔레콤과 협력해 엔비디아 B200 GPU 1000장 이상 인프라를 확보했으며 NHN클라우드와 GPU 공급 계약을 체결했다. 삼성SDS의 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 활용한 AI 팩토리 구축에도 참여하고 있다.
 2027년부터는 GPU 직접 구매를 확대할 계획이다. 안 대표는 “파트너사와 협력해 확보할 수 있는 GPU 물량과 공급 속도보다 고객 수요가 더 빠르게 늘어나고 있어 직접 투자에 나서기로 했다”고 전했다.
 GPU 파이낸싱은 현재 4000억원 규모로 진행 중이다. GPU 장비나 고객과의 장기 이용계약 등을 기반으로 GPU 확보에 필요한 자금을 조달하는 방식이다. 베슬AI는 2027년 계약한 데이터센터를 기반으로 2조원 규모 금융조달을 추진할 계획이다. 이를 위해 미국·싱가포르·한국의 금융기관 8곳과 협의하며 구체적인 조달 구조를 검토하고 있다.
 시리즈C 투자 유치는 올해 말에서 내년 초까지 마무리하는 것을 목표로 한다. 내년 상반기를 겨냥한 시리즈D 투자도 준비 중이다.
 국내에서는 수도권과 비수도권을 포함한 전국 8개 지역에서 AI 데이터센터 거점 확보를 추진한다. 전력과 부지가 준비된 산업단지 등을 활용해 차세대 GPU를 수용할 시설을 마련하고 데이터센터 전력 용량을 2027년 100메가와트(MW), 2028년 500MW까지 확보할 계획이다.
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 안 대표는 올해 말 계약 매출 2500억원을 전망했다. 2027년 7000억원, 2028년 2조원 이상의 매출 목표도 제시했다.
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 ◆ GPU 운영 소프트웨어로 차별화…추론 서비스 확대
 베슬AI가 GPU 운영 효율을 높이기 위해 내세운 기술은 ‘플루이드 컴퓨팅(Fluid Computing)’이다. 전지환 베슬AI 최고기술책임자(CTO)는 “여러 데이터센터에 흩어져 있는 GPU를 하나의 GPU 풀처럼 운영한다”며 고객이 원하는 작업에 맞춰 적합한 GPU를 자동으로 배정할 수 있다고 소개했다.
 안재만 대표는 글로벌 네오클라우드 기업과 차별화되는 지점으로 사업 출발점을 꼽았다. 코어위브가 대규모 자본 조달과 데이터센터 투자를 기반으로 GPU 공급을 확대했다면 베슬AI는 소프트웨어에서 시작했다는 것이다.
 국내 클라우드 사업자와는 경쟁보다 협력과 역할 분담을 강조했다. 안 대표는 하드웨어와 데이터센터 운영은 CSP들과 협력하고, 베슬AI는 지난 5~6년간 축적한 대규모 GPU 운영 소프트웨어 역량을 바탕으로 고객별 AI 인프라 설계와 최적화를 담당한다고 밝혔다.
 고객에게 제공하는 GPU 수량과 이용 기간도 작업 특성에 맞춰 조정한다. AI 모델 사전학습에는 수천장 GPU가 필요하지만 이후 학습 단계에서는 GPU 수요가 줄고 중앙처리장치(CPU) 등 다른 자원 사용이 늘어날 수 있어서다.
 안 대표는 “글로벌 최저가를 지향하는 것은 아니다”라며 GPU 시간당 가격이 시장과 비슷하거나 다소 높더라도 고객이 전체 작업 수행에 드는 비용을 고려해 베슬AI를 선택하는 경우가 있다고 말했다.
 회사 측에 따르면 GPU 운영 과정에서 발생하는 장애 80% 이상을 선제적으로 감지하고 있으며 엔비디아 B200 GPU 1000장 이상으로 구성된 클러스터를 3주간 중단 없이 운영했다.
 향후 GPU 공급량이 수만 장으로 늘어나는 데 대비해 운영 자동화도 강화한다. 전지환 CTO는 “장애를 사람이 하나하나 대응하고 있으면 확장이 불가능하다”며 GPU 도입과 성능 검증부터 장애 감지·격리·복구, 작업 이전까지 에이전트 기반으로 자동화할 계획이라고 밝혔다.
 추론 분야에서는 업스테이지의 거대언어모델(LLM) ‘솔라 프로 4’ 운영 사례를 제시했다. 베슬AI에 따르면 하루 최대 1550억 토큰의 추론 요청을 처리했으며 캐시 적중률을 46%에서 94%로 높였다. 출력 토큰 하나를 생성하는 데 걸리는 시간도 35밀리초(ms)에서 14ms로 단축했다.
 GPU 임대 외에 추론 연산을 토큰 단위로 판매하는 사업도 확대한다. GPU 자원을 탄력적으로 배정하고 판매되지 않은 연산 자원을 추론 서비스에 활용해 가동률을 높이는 구상이다.
 2027년 상반기에는 엔비디아 DGX 베라 루빈 NVL72 기반 클러스터를 선보일 예정이다. 2028년에는 국산 신경망처리장치(NPU)와 GPU를 함께 활용하는 AI 팩토리 구축을 목표로 하고 있다. 리벨리온 NPU를 베슬AI 클라우드 환경에서 활용하기 위한 실증도 완료했다.
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