정부가 내년 2월을 기점으로 인공지능(AI) 3강국 도약을 위한 본격적인 행보에 나섰습니다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 최근 “2030년 이후 AI 경쟁력을 확보하려면 GPU 100만 장 이상의 인프라가 필요하다”며 적극적인 투자 의지를 밝혔는데요. 이에 따라 올해 확보한 엔비디아의 첨단 GPU 약 1만 장을 내년 2월부터 산업계·학계·연구계에 순차적으로 배분하는 한편, ‘K-엔비디아’ 프로젝트를 통해 국산 AI 반도체 생태계를 조성하고, 6G 상용화를 앞당기기 위한 네트워크 인프라 고도화 전략도 함께 내놨습니다. 이는 글로벌 AI 패권 경쟁에서 한국이 독자적인 포지션을 확보하기 위한 다각적인 전략이 본격 가동된다는 의미입니다.
GPU 확보부터 배분까지, 인프라 투자 가속화
정부는 국가 AI 경쟁력의 핵심 기반으로 고성능 컴퓨팅 인프라 구축에 박차를 가하고 있습니다. 1조 4600억 원의 추경 예산으로 확보한 엔비디아 H200 및 B200 GPU 1만 장은 오는 2월부터 ‘AI인프라허브’ 온라인 플랫폼을 통해 신청을 받아 배분될 예정입니다. 과제당 최대 256장(H200 기준)을 최대 1년간 지원하며, 학계와 연구계는 무상, 중소기업과 스타트업은 시장 가격의 5~10%를 부담하는 방식으로 운영됩니다. 이는 단순한 하드웨어 지원을 넘어 산·학·연이 대규모 AI 모델을 학습하고 검증할 수 있는 실질적인 환경을 제공하려는 목적이 담겨 있습니다. 더 나아가 2028년까지 총 5만 2천 장 이상의 GPU를 확보해 범국가적 AI 인프라를 구축하겠다는 장기 로드맵도 제시되었죠.
GPU 의존 탈피, ‘K-엔비디아’로 국산 생태계 구축
한편, 해외 기술에 대한 의존도를 낮추고 자체 생태계를 키우기 위한 움직임도 활발합니다. 정부는 ‘K-엔비디아’ 프로젝트를 통해 AI 연산에 특화된 국산 NPU(신경망처리장치) 기술을 집중 육성하겠다고 밝혔습니다. 핵심은 2027년까지 155PF(페타플롭스) 규모의 NPU 테스트베드를 구축하고, 객관적 성능 검증 지표 ‘K-Perf’를 도입해 국산 칩의 신뢰성을 높이는 것입니다. 특히 자율주행, 로봇 등 ‘피지컬 AI’ 분야에서 디바이스 자체에서 대형 AI 모델을 돌릴 수 있는 특화 NPU 개발에 주력할 계획입니다. 이를 지원하기 위해 산업통상자원부는 학계·연구계 전문가들과 ‘AI반도체 M.AX 얼라이언스 워크숍’을 열어 내년 R&D 정책 방향을 논의했으며, 국내 기업의 AI 모델 최적화·경량화 기술을 국가전략기술로 지정하는 등 제도적 뒷받침도 강화하고 있습니다.
6G·AI-RAN 선점으로 네트워크 인프라 혁신
AI 시대의 성패는 데이터 처리 속도와 네트워크 효율성에도 달려 있습니다. 정부는 2030년 6G 상용화 개시를 목표로 ‘하이퍼 AI네트워크 전략’을 발표했는데요. 2026년까지 5G를 단독모드(SA)로 전면 전환하고, AI 기반 무선접속망인 ‘지능형 기지국(AI-RAN)’을 전국적으로 확산해 네트워크의 자동화와 지능화를 추진합니다. AI-RAN은 기지국에 AI 연산 기능을 심어 트래픽과 에너지를 실시간으로 최적화하는 기술로, 글로벌 통신사들이 앞다퉈 도입을 서두르고 있는 미래 핵심 인프라입니다. 이를 위해 내년부터 네트워크 기술 개발 및 실증에 2900억 원을 투자하고, 백본망 용량을 2030년까지 4배 확대하는 등 유·무선 인프라 전반의 고도화를 동시에 진행할 방침입니다.
이러한 일련의 정책은 각각 독립된 것이 아니라 서로 연계되어 있습니다. GPU 인프라는 대규모 AI 모델 개발의 기반이 되고, 국산 NPU는 이를 다양한 산업 현장과 디바이스에 효율적으로 적용하게 하며, 고도화된 네트워크는 모든 데이터 흐름을 원활하게 만드는 혈관 역할을 하게 됩니다. 정부의 종합 전략이 실질적인 성과로 이어질지, 그리고 이를 통해 한국이 AI 3강국의 반열에 안정적으로 올라설 수 있을지가 주목됩니다.