[주간 클라우드 동향/6월②] 네이버클라우드, 국방 AX 정조준…소버린...

[디지털데일리 이안나기자] 네이버클라우드가 국방 인공지능 전환, 이른바 국방 AX 시장을 정조준하고 나섰습니다. 단순히 클라우드 인프라를 제공하는 수준을 넘어 정찰 영상, 위성 이미지, 작전 교신 등 군 특화 데이터를 AI로 통합 분석하는 플랫폼 사업까지 보겠다는 것입니다.이번 움직임이 눈에 띄는 이유는 네이버클라우드가 별도 국방 AX 전담 태스크포스(TF)까지 꾸렸기 때문입니다. 김유원 네이버클라우드 대표가 직접 총괄을 맡고 AI 모델 개발과 사업 개발, 홍보마케팅 기능을 한데 묶었습니다. 국방 AI 사업을 일회성 프로젝트가 아니라 별도 성장축으로 보겠다는 의미로 읽힙니다.클라우드 업계 관점에서 보면 국방 AX는 꽤 상징적인 시장입니다. 국방 분야는 군사기밀과 안보 데이터를 다루는 만큼 외산 AI나 퍼블릭 클라우드에 전적으로 의존하기 어렵습니다. 데이터 주권, 보안, 폐쇄망 환경, 현장 맞춤형 구축 역량이 모두 필요합니다. 그래서 국방 AX는 소버린 AI 수요가 가장 뚜렷하게 드러나는 영역 중 하나입니다.네이버클라우드가 내세우는 무기는 자체 AI와 클라우드 인프라입니다. 이미지, 영상, 텍스트, 음성 등 여러 형태의 데이터를 동시에 처리하는 옴니모달 AI 기술을 국방 분야에 적용하겠다는 구상입니다. 전시 상황에서는 한 가지 데이터만 보고 판단하기 어렵습니다. 정찰 영상과 위성 이미지, 통신 정보가 함께 들어오고 이를 빠르게 해석해야 합니다. 네이버클라우드가 말하는 국방 AX도 이런 이종 데이터를 실시간으로 통합 처리하는 방향에 가깝습니다.최근 엔비디아와의 AI 팩토리 협력도 이 흐름과 무관하지 않습니다. 네이버클라우드는 엔비디아와 글로벌 AI 팩토리 구축, 하이퍼클로바X 고도화, 피지컬 AI 분야 협력을 추진하고 있습니다. GPU 인프라와 초거대 AI 모델, 소버린 AI 수요 공략이 맞물리면서 네이버클라우드의 사업 축이 단순 클라우드 서비스에서 AI 인프라 사업으로 넓어지는 모습입니다.네이버클라우드 국방 AX 진출은 클라우드 기업이 앞으로 어떤 방식으로 산업별 AI 시장에 들어갈 수 있는지를 보여주는 사례입니다. 기존 클라우드 시장 경쟁이 서버와 스토리지, 데이터센터 운영 역량 중심이었다면 이제는 그 위에 어떤 AI 모델을 얹고 어떤 산업 데이터를 처리할 수 있느냐가 경쟁력이 되고 있습니다.다음은 지난주 국내에 전해진 국내외 클라우드 관련 소식입니다. 개별 기사에 대한 자세한 내용을 원하시는 분은 기사 제목을 검색하면 전체 내용을 읽을 수 있습니다.◆정부 GPU 9704장 확보… 네이버클라우드·삼성SDS·엘리스그룹 낙점=과학기술정보통신부가 2조800억원 규모 ‘첨단 GPU 확보·구축·운용지원 사업’ 참여 기업으로 네이버클라우드, 삼성SDS, 엘리스그룹을 선정했다. 3사는 엔비디아 베라루빈 2016장과 B300 7688장 등 총 9704장을 구축한다. 당초 B200 1만5000장 확보 목표였지만 최신 모델 조합으로 바뀌며 B200 약 1만9000장 수준 연산 성능을 확보했다는 설명이다. 이 중 베라루빈 2016장과 B300 4360장은 정부 활용분으로, 나머지 B300 3328장은 CSP 자체 서비스와 AI 모델 개발에 쓰인다. 민간 자체 활용분은 전체의 약 34%로, 업계가 손익분기 기준으로 봐온 30%대를 간신히 넘긴 수준이다.◆한국 클라우드 업계 새 변수…SKT·엔비디아 손잡고 ‘AI 팩토리’ 추진=SK텔레콤이 엔비디아와 DSX 플랫폼 기반 ‘풀스택 AI 클라우드’ 협력을 추진하며 국내 클라우드 시장의 새 변수로 떠올랐다. 양사는 2027년 한국에서 AI 팩토리를 첫 가동하고 장기적으로 기가와트급 규모까지 확장한다는 계획이다. 업계는 이번 협력의 핵심을 안정적인 GPU 확보 구조로 보고 있다. SKT는 통신망과 데이터센터, SK하이닉스 HBM, 그룹 차원의 전력 조달 역량을 강점으로 내세울 수 있다. 다만 AI PaaS와 클라우드 운영 소프트웨어 역량은 아직 검증이 필요한 영역이다. GPU 확보 이후 전력·부지·냉각·운영 역량·고객 확보가 사업화 속도를 가를 전망이다.◆이노그리드, AI 클라우드 플랫폼 전환 선언…“GPU 확보보다 운영 경쟁”=이노그리드가 NHN인재아이엔씨와의 합병을 앞두고 AI 클라우드 플랫폼 기업 전환을 공식화했다. 핵심은 GPU 확보 경쟁에서 벗어나 확보한 GPU 자원을 얼마나 효율적으로 운영하느냐다. 이노그리드는 TAFA 아키텍처를 기반으로 xPU, IaaS, GPUaaS, AI PaaS, 데브옵스, AI CMP를 단일 컨트롤 플레인으로 연결한다는 구상이다. GPUaaS와 AI PaaS를 통해 GPU 스케줄링, 자원 분할·공유, 동적 재구성 등을 지원하고 공공·제조 고객을 우선 공략한다. 7월 NHN클라우드 자회사 편입 이후 오픈스택·쿠버네티스 운영 역량과 연계해 AI 인프라 운영 플랫폼 경쟁력을 키운다는 계획이다.◆환율 급등에 AI스타트업 허리 휜다…토큰·클라우드 비용↑ ‘이중고’=원·달러 환율이 급등하면서 해외 LLM API와 클라우드 GPU 인프라를 쓰는 국내 AI 기업들의 비용 부담이 커지고 있다. 생성형 AI 서비스는 입력·출력 토큰 수를 기준으로 달러 과금되는 경우가 많아 토큰 단가가 그대로여도 환율이 오르면 원화 기준 비용이 증가한다. 여기에 긴 문맥 처리, 문서 분석, RAG 등이 늘면서 토큰 사용량 자체도 확대되는 추세다. AWS 등 글로벌 CSP의 GPU 인스턴스 비용 역시 달러 기준이라 자체 모델 개발·추론 서비스를 운영하는 기업 부담도 커질 수 있다. 업계에서는 무료 체험 축소, 고성능 모델 호출 제한, 저가형 모델 전환, 캐시 활용, 자체 경량 모델 도입 등이 대응책으로 거론된다.