[딜사이트 최령 기자] 네이버클라우드가 고밀도 그래픽처리장치(GPU) 운영기술과 세종 데이터센터를 앞세워 '운영 기술 중심'의 AI 인프라 전략을 구축하고 있다. 국내 주요 클라우드 서비스 제공사(CSP)가 GPU 확보 경쟁에 집중하는 가운데 네이버는 설계부터 운영 자동화까지 직접 내재화하며 산업 특화 AI 생태계를 확장하고 있다.

다만 데이터와 GPU 인프라 규모가 작아 소버린 AI나 산업 특화 모델로 도약하기에는 다소 부족하다는 지적도 나온다. GPU 확보가 제한적인 만큼 운영기술과 산업 특화 모델 중심 전략을 통해 타 클라우드업체와의 경쟁에서 우위를 점하겠다는 전략이다. 

네이버클라우드 전략의 핵심은 GPU 확보 경쟁보다 운영기술 내재화에 있다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "AI 경쟁력은 GPU 보유량이 아니라 운영 안정성에 달려 있다"며 "고밀도 환경 설계와 자동화 기술이 핵심 경쟁력"이라고 강조했다. 네이버는 2019년 엔비디아 슈퍼팟을 빠르게 상용화한 경험을 바탕으로 세종 데이터센터 전력·냉각·네트워크 인프라를 자체 설계해 고집적 GPU 환경에 최적화했다.

세종 데이터센터인 '각 세종'은 단순 서버 집합이 아닌 AI 학습부터 추론, 배포까지 통합 지원하는 구조로 설계됐다. 최대 270MW 전력 인프라, 랙당 30kW 전력 공급, 800G 네트워크 대역폭을 갖추고 있으며 직접외기·간접외기·냉수를 자동 전환하는 하이브리드 냉각 시스템과 NAMU-Ⅲ 기반의 에너지 절감 기술이 적용됐다. 글로벌 기준 최고 등급인 LEED 플래티넘 인증도 획득했다.

운영 자동화도 중요한 차별점이다. 세종에는 자산관리 로봇 '세로', 고중량 운송 로봇 '가로', 자율주행 셔틀 '알트비'가 도입돼 설비 점검과 자산 이동을 최소 인력으로 처리한다. 네이버가 자체 개발한 로봇 OS 'ARC'와 통합제어시스템 'ARM-System'을 통해 데이터센터와 로봇을 유기적으로 제어하고, 무중단 운영과 운영비 절감을 동시에 추구하고 있다.

네이버클라우드는 AI 인프라 고도화와 함께 '소버린 AI 2.0'을 기반으로 산업별 버티컬 AI 전략도 강화하고 있다. 김 대표는 "산업별 데이터와 업무 구조를 반영한 버티컬 AI가 실제 현장에서 가치를 만든다"고 설명했다. 네이버는 태국, 모로코 등에서 현지 정부와 함께 소버린 LLM을 개발하고 있으며 국내에서는 한국은행과 한국수력원자력 등과 협력해 금융·에너지·제조 특화 AI 모델을 구축 중이다.

네이버클라우드는 최근 엔비디아의 차세대 AI 칩 '블랙웰' GPU 6만개를 확보하며 산업용 AI 확장 속도를 높이고 있다. 네이버는 엔비디아와 협력해 반도체 조선 에너지 등 국가 주력 산업을 중심으로 피지컬 AI 기반의 산업용 플랫폼을 공동 개발할 계획이다. 김유원 대표는 "엔비디아 GPU 6만장은 하이퍼클로바X 온서비스 AI 피지컬 AI 버티컬 AI 케어콜 등 다양한 서비스 운영에 모두 필요한 만큼 절대적으로 충분한 수준은 아니다"라고 말한 바 있다.

네이버는 정부의 AI 정책 기조에 맞춰 '국가대표 독자 파운데이션 모델' 개발에도 참여하고 있다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "국가 주권형 AI인 '소버린 AI'는 기술 독립이 아니라 우리의 데이터와 가치체계를 바탕으로 성장하는 자기주도형 AI"라며 "네이버는 한국형 AI의 정체성을 만들어가고 있다"고 강조한 바 있다. 김남수 네이버 CFO 또한 최근 실적 발표에서 "AI 기술 개발은 한국의 산업과 사회 발전을 위한 필수 요소이며 네이버는 공공 협력과 산업 현장 적용 모두에서 역할을 강화해나갈 것"이라고 밝혔다.

네이버클라우드 전략은 최근 실적에도 반영되고 있다. 실제 올해 3분기 네이버의 엔터프라이즈(클라우드) 부문 매출은 1500억원으로 전년 대비 3.8% 늘고 전분기 대비 13.9% 증가했다. 상반기 수주한 GPUaaS 매출이 반영되며 성장세를 보인 것으로 분석된다.

이러한 산업 전략은 디지털트윈, 로봇 OS 'ARC', 정밀 내비게이션 'ALIKE' 등 피지컬 AI 기술을 자체 내재화한 데 기반한다. 네이버 제 2 사옥 1784를 테스트베드로 활용하며 제조·조선·방산·농업 현장에 맞춤형 AI 에이전트를 적용하고 사우디 주택부와는 디지털트윈 기반 데이터센터 사업을 공동 추진 중이다.

다만 글로벌 하이퍼스케일러 대비 데이터와 GPU 인프라 규모가 작아 소버린 AI나 산업 특화 모델 확대 속도는 수요보다 느려질 수 있다는 한계도 지적된다. 네이버는 이에 대응해 운영 효율성과 정밀화된 버티컬 모델 설계를 통해 크기보다 적합성을 강화하는 전략을 택한 것으로 분석된다. 김희철 CFO는 올 3분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 "GPU 투자는 투입 대비 가치가 나오는 구조가 중요하다"며 "고밀도 환경에 맞춘 자동화 기술이 중장기 수익성과 직결된다"고 강조했다.

네이버클라우드는 국가 AI컴퓨팅센터 사업에도 삼성SDS와 컨소시엄을 구성해 참여했다. 공공 영역에서는 GPU 수량, 전력·대역폭 확보 등 물리 인프라 요소가 주요 변수가 되지만 네이버는 프라이빗 모델 구축 경험과 운영 기술력을 내세워 민간 수요 대응에 집중하고 있다. 내년에는 내부망 통제와 데이터 거버넌스를 강화한 '뉴로클라우드' 업그레이드 버전을 출시해 공공·금융·제조 중심의 프라이빗 클라우드 수요를 적극 공략할 계획이다.

업계 한 관계자는 "국내에서는 GPU 확보가 구조적으로 제한적이기 때문에 네이버클라우드가 운영기술과 산업 특화 모델 중심 전략을 선택한 것은 현실적 대응"이라며 "특히 데이터센터 효율과 버티컬 모델 정밀도가 쌓이면 인프라 규모를 앞세우는 글로벌 사업자와는 다른 경쟁축을 만들 수 있다"고 말했다. 그는 "장기적으로는 GPU 보유량보다 실제 산업 현장에서 어떤 성능과 가치를 입증하느냐가 경쟁력의 핵심이 될 것"이라고 덧붙였다.