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정부는 주로 AI 플랫폼, 클라우드 형태로 인프라를 지원했다. 스타트업에 실제 GPU를 공급하는 것보다는 일정 기간 AI 개발 자원을 할당해주는 임차 방식이다. 과학기술정보통신부의 GPU 임차 지원 사업은 물론 국가 AI데이터센터 서비스 지원 공급 등 다양한 방식을 취했다.
음성 AI를 개발하는 한 스타트업 대표 A씨는 “성능이 같다고 가정하면 국가가 임대해주는 AI GPU 서버를 쓰면 상용 클라우드의 10분의 1 가격으로 자원을 확보할 수 있다”며 “자체 데이터센터를 구축할 정도의 기업 규모가 안 되기 때문에 정부 지원 사업을 많이 활용하고 있다”고 설명했다.
A씨 회사처럼 자체 AI 모델을 만드는 스타트업은 저비용 개발 인프라 확보가 필수적이다. 결국 정부가 확보하는 GPU가 늘어나면 스타트업의 자금난은 완화할 수밖에 없다는 게 업계 시각이다.
기술력 증진 기대감도 크다. 대기업 중심으로 엔비디아 GPU를 공급받아도 낙수 효과를 기대해서다.
AI 등 코딩 기반 정보기술(IT) 서비스는 서비스를 업그레이드 하거나 오류를 잡을 때 수정 후 시범 구동을 해야 한다. 수정된 코드가 무사히 기능하는지 확인해야 해서다. 문제는 AI의 경우 코드가 길고 방대해서 한번 시범 구동을 할 때 드는 클라우드나 전력 비용이 너무 크다. 저비용의 개발 인프라를 확보하거나 B씨 말처럼 대기업으로부터 낙수 효과를 누리는 게 스타트업에 호재인 이유다. 스타트업 관계자 B씨는 “GPU를 많이 확보한 대기업이 AI 모델을 많이 하면 스타트업계도 참고할 코드가 많아지는 것”이라고 했다.
AI 자체 모델을 개발하는 국내 스타트업은 그간 GPU 확보에 많은 공을 들여왔다. 엔비디아 GPU를 사용한다는 소식만으로도 기업의 홍보거리가 됐다. 지난 3월 엔비디아 최신 칩인 ‘블랙웰 DGX B200’을 도입한 광고기술 스타트업 파일러는 초기부터 엔비디아와 파트너십을 맺은 덕에 자사의 영상 이해 기술 수준을 높이게 됐다고 반색했다.
엔비디아로부터 확보한 GPU를 어떤 방식으로 민간에 나눠줄지는 앞으로 정부가 풀어야 할 숙제다.
하정우 대통령실 AI미래기획 수석은 “1만장의 GPU를 500장씩 스무 곳에 주는 것보다 한 곳에 줘야 강력한 성능의 모델이 나올 수 있다”며 집중 지원을 강조했다. 하 수석 말처럼 유망한 분야에 GPU를 집중적으로 지원하되 컨소시엄 형태 등으로 스타트업과의 상생 생태계를 구축하는 게 업계가 기대하는 방향이다.
A씨는 “정부는 소버린 AI에 집중하려고 하는 것 같다”며 “스타트업계에 직접적으로 GPU가 오지 않더라도 나비효과를 기대하는 상황”이라고 말했다.
