베슬에이아이, 2030년 GPU 20만 장 확보 추진…글로벌 네오클라우드 공략

베슬에이아이가 2030년까지 GPU 20만 장 확보를 추진하며 글로벌 네오클라우드 시장 공략에 나섰다. 회사는 국내 AI 데이터센터(AIDC) 확충을 전략으로 삼고, 자체 GPU 운영 기술을 기반으로 대규모 AI 학습·추론 서비스 확대를 추진하고 있다.

VESSL AI는 15일 서울 드림플러스 강남에서 '2026 네오클라우드 전략 발표회'를 개최했다. 회사는 행사에서 중장기 사업 계획과 기술 로드맵을 공개했다. 안재만 대표는 사업 확대 전략과 투자 전략을 발표했고, 전지환 최고기술책임자(CTO)는 GPU 운영 기술과 추론 서비스 성과를 발표했다.

안재만 대표는 네오클라우드 시장 성장 배경으로 에이전틱 AI 확산을 지목했다. 그는 AI 에이전트의 장시간 작업 수행이 확대되면서 컴퓨팅 수요가 급증하고 있다고 설명했다. 또한 HBM 생산과 데이터센터 전력 공급을 제약 요인으로 제시하면서 AI 연산 특화 인프라의 중요성이 확대되고 있다고 분석했다.

베슬에이아이는 2020년 MLOps 플랫폼 기업으로 출발했다. 이후 고객이 보유한 GPU의 학습·배포 환경을 관리하는 소프트웨어를 개발했고, 여러 데이터센터의 GPU를 통합 운영하는 기술도 확보했다. 회사는 이 기술을 바탕으로 AI 컴퓨팅 자원을 직접 공급하는 네오클라우드 사업으로 확장했다.

안 대표는 네오클라우드가 대규모 학습·추론에 특화한 클라우드 서비스라고 밝혔다. 또 네오클라우드는 데이터센터 내 GPU를 탑재하는 것만으로 가능한 사업이 아니라고 설명했다. 그는 대규모 학습·추론을 안정적이고 효율적으로 실행하는 기술이 필요하다고 강조했다.

안 대표는 AI와 함께 일하는 인구가 증가하면 컴퓨팅 수요가 수십 배에서 수백 배로 확대될 것으로 전망했다. 회사는 이런 수요 증가를 전제로 네오클라우드 사업을 추진하고 있다고 설명했다.

베슬에이아이는 GPU 20만 장 확보를 추진하고 있다. 또 2028년 매출 2조 원을 목표로 제시했다.

베슬에이아이는 올해 상반기 기준 계약 매출 1300억 원을 발표하고, 연말 계약 매출 2500억 원을 전망했다. 이어 2027년 계약 매출 목표 7000억 원을 제시했으며, 2028년 계약 매출 목표로는 2조 원 이상을 제시했다. 이와 함께 연도별 계약 매출 목표를 바탕으로 중장기 성장 계획을 밝혔다.

이에 맞춰 GPU 확보 물량도 단계적으로 확대할 계획이다. 베슬에이아이는 GPU 확보 규모를 올해 말 1만 장으로 계획했고, 2027년에는 5만 장으로 확대할 계획이며, 2030년에는 20만 장으로 확대할 계획이다. GPU 확보 재원 추진과 관련해서는 미국·싱가포르·한국 금융기관 8곳과 4000억 원 규모 GPU 금융을 협의 중이며, GPU 금융 규모는 내년 2조 원으로 확대할 계획이다.

국내 AI 데이터센터 거점과 전력, 시설 확충 구상도 내놨다. 베슬에이아이는 2028년까지 전국 8개 지역에 국내 AI 데이터센터 거점을 확보할 계획이다. 데이터센터 전력 확보 계획은 2027년 100MW, 2028년 500MW이며, 차세대 GPU를 수용할 수 있는 시설을 구축할 방침이다.

또한 베슬에이아이는 GPU 공급망 확대를 위해 SK텔레콤(SKT)·NHN클라우드·삼성SDS와 협력하고 있다. SKT와는 엔비디아 B200 GPU 1000장 이상 인프라를 확보했고, NHN클라우드와는 GPU 공급계약을 체결했다. 삼성SDS와는 삼성 클라우드 플랫폼(SCP) 기반 AI 팩토리 구축을 추진하고 있다.

회사는 확보한 GPU 자원을 국내외 AI 개발기업에 공급한다. 특히 미국 실리콘밸리의 학습·추론 수요를 국내 데이터센터로 연결하는 전략을 통해 해외 매출 확대를 목표로 한다.

이 같은 전략의 기반에는 베슬에이아이의 핵심 기술인 '플루이드 컴퓨팅(Fluid Computing)'이 있다. 플루이드 컴퓨팅은 여러 데이터센터에 분산된 GPU를 하나의 자원 풀처럼 관리하는 기술이다.

이 기술은 학습·추론 작업에 적합한 GPU를 자동 배치한다. 전지환 CTO는 이를 전국·전 세계에 흩어진 데이터센터를 하나의 GPU처럼 운영하는 개념이라고 설명했다.

또한 플루이드 컴퓨팅은 사용자 작업에 맞는 최적 GPU 선택 기술을 바탕으로 GPU 종류와 가용 자원을 고려한 작업 배치를 수행한다. 학습에 사용한 GPU의 추론 재할당도 가능해 유휴 시간 감소 효과를 낸다.

아울러 플루이드 컴퓨팅에는 GPU·네트워크 이상 징후 감지 기능도 포함된다. 회사는 이 기술을 통해 수동 작업이 약 30% 감소했고, 장애의 80% 이상을 선제 감지했다고 밝혔다.

전 CTO는 GPU 인프라의 잦은 장애와 관련해 사람이 모든 문제를 수동으로 대응하는 것은 불가능하다고 밝혔다. 이에 따라 장애를 선제 감지하고 문제 발생 가능 GPU를 교체하는 과정을 자동화하는 작업을 진행하고 있다고 설명했다.

이어 회사는 고객 AI 작업 맞춤 인프라 최적화 전략인 '다이렉트 투 엑스퍼트(Direct-to-Expert, D2E)'를 소개했다. D2E 방식은 AI 모델·인프라 전문가가 고객의 학습·추론 환경을 공동 분석하고, 네트워크 통신과 GPU 배치를 조정하는 방식이라고 설명했다. 회사는 D2E를 통해 GPU당 토큰 처리 효율이 최대 2.7배 개선됐다고 밝혔다.

실제 적용 사례로는 업스테이지 LLM '솔라 프로 4(Solar Pro 4)'가 제시됐다. 베슬에이아이는 '솔라 프로 4'의 학습·추론 서비스 운영에 참여하고 있으며, 하루 최대 1550억 개 토큰을 처리한다고 발표했다. 또 추론 최적화 이후 캐시 적중률은 46%에서 94%로 높아졌고, 출력 토큰당 생성 시간은 35밀리초(ms)에서 14ms로 단축됐다고 밝혔다.

베슬에이아이는 운영 경험을 기반으로 사업을 확대하고 있다. 확대 방향은 GPU 사용 시간 공급 방식에서 토큰 단위 추론 서비스로 넓히는 것이다.

회사는 2027년 상반기에 엔비디아 'DGX 베라 루빈(Vera Rubin) NVL72' 기반 클러스터를 개설할 계획이다. 이어 2028년에는 국산 신경망처리장치(NPU)·GPU를 병행 운영하는 AI 팩토리를 구축할 계획이다.

베슬에이아이는 글로벌 네오클라우드 기업과 경쟁하는 가운데 차별점으로 자체 소프트웨어 역량과 파트너 중심 인프라 운영을 내세웠다. 안 대표는 글로벌 네오클라우드 기업들이 대규모 부채 기반 자본 조달과 설비투자로 고속 성장해 왔다고 설명했다.

안 대표는 베슬에이아이가 파트너사 데이터센터를 공동 활용하고 있으며, 외부 인프라 활용으로 자산·부채 부담을 상대적으로 줄이고 있다고 밝혔다. 또 파트너사 데이터센터 활용에 따라 자산 경량화형 사업을 진행할 수 있다고 설명했다.

베슬에이아이는 고객 AI 작업별로 유연한 컴퓨팅 자원을 공급하는 방식을 경쟁력으로 내세우고 있다. 사전 학습·사후 학습·추론 단계별로 필요한 GPU 규모가 서로 다른 만큼, 장기 고정계약보다 실제 작업에 맞춤형으로 자원을 배분하는 방식이 비용 절감에 유리하다는 설명이다.

안 대표는 시간당 GPU 단가가 경쟁사와 비슷하거나 조금 높더라도 총비용이 낮아 고객들이 이 방식을 선택하는 경향이 있다고 밝혔다. 이는 GPU 자원을 고정적으로 묶기보다 AI 작업 단계에 맞춰 탄력적으로 배분하는 운영 방식이 비용 측면의 강점으로 제시되는 대목이다.

베슬에이아이는 기존에 AI 개발·운영 소프트웨어와 GPU 인프라 사업을 병행해 왔으며, 안 대표는 AI 인프라·소프트웨어를 포괄하는 풀스택 사업으로 확장하겠다는 입장을 표명했다. 베슬에이아이는 향후 AI 팩토리·추론 서비스 등으로 사업 범위를 확대할 계획이며, 네오클라우드 사업 확대 방침도 세웠다.

베슬에이아이는 국내 GPU 인프라 확충과 해외 고객 확보를 병행할 계획이다. 다만 향후 과제로는 대규모 자금 조달, 데이터센터 확보 계획의 실행, GPU 운영 효율을 안정적 매출과 수익성 개선으로 연결하는 일이 제시됐다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=408261

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