[뉴스스페이스=조일섭 기자] 네이버가 엔비디아로부터 2030년까지 가장 많은 6만장의 GPU를 공급받기로 하면서 그 배경에 관심이 모아진다. 단순한 물량 확보를 넘어, 양사의 오랜 협력과 네이버의 AI 인프라·기술 내재화 역량, 그리고 글로벌 AI 경쟁력 확보 전략이 맞물린 결과로 해석된다.
국내외 주요 매체와 업계 분석을 종합하면, 네이버는 엔비디아와의 사업적 인연, 초고성능 AI 인프라 구축, 그리고 풀스택 AI 기술력 등에서 독보적인 위치를 차지하고 있다.
네이버·엔비디아, 2019년부터의 협력 역사
네이버는 2019년 엔비디아의 A100 GPU를 활용해 슈퍼컴퓨터를 구축한 최초의 기업 중 하나다. 당시 네이버는 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 인프라 ‘슈퍼팟(SuperPod)’을 상용화하며, 전 세계에서 가장 빠르게 고성능 GPU 클러스터를 직접 설계·운영하는 경험을 쌓았다. 실제로 네이버의 데이터센터 ‘각 세종’에는 A100 GPU 2,240개가 활용되고 있으며, 이는 국내 최대 규모의 AI 연산 환경 중 하나로 평가된다.
이러한 기술적 선도성은 엔비디아와의 신뢰를 쌓는 데 결정적 역할을 했다. 엔비디아는 네이버가 AI 인프라를 직접 설계·운영하는 능력을 보유하고 있다는 점을 높이 평가하며, GPU 공급 시 우선순위를 높인 것으로 알려졌다.
LLM 개발과 AI 풀스택 역량
네이버는 2021년 3월, 오픈AI와 화웨이에 이어 세계에서 세 번째로 초거대 언어모델(LLM)인 ‘하이퍼클로바X’ 개발에 착수했다. 이는 오픈AI의 챗GPT 출시 1년 전이었으며, 네이버가 AI 기술 선도에 적극적으로 나선 사례로 꼽힌다. 하이퍼클로바X는 한국어와 한국 문화에 특화된 모델로, 이미지·영상 이해, 텍스트 생성 등 다양한 멀티모달 기능을 갖추고 있다. 네이버는 경량화 기술(Pruning, Knowledge Distillation)을 활용해 효율적으로 모델을 학습시키며, GPU 자원을 극대화해 활용하고 있다.
특히 네이버는 AI 인프라부터 모델, 서비스까지 ‘풀스택 AI’를 구축했다. 데이터센터, GPU, AI 플랫폼, 운영 자동화 등 모든 요소를 내재화해, AI 워크로드를 통합적으로 관리할 수 있는 시스템을 갖췄다. 이는 국내외에서도 손꼽히는 기술력으로, 엔비디아가 네이버를 단순한 고객이 아닌 ‘핵심 파트너’로 인식하게 된 배경이다.
GPU 공급 배경과 산업적 파급 효과
엔비디아가 2030년까지 한국에 공급하기로 한 GPU 26만장 중, 정부에 5만장, 삼성·SK·현대차그룹에 각각 5만장, 네이버에 6만장이 배분된다. 네이버가 가장 많은 물량을 확보한 것은, 엔비디아가 네이버의 AI 인프라·기술력, 그리고 산업 전반에 걸친 파급 효과를 높게 평가했기 때문이다.
네이버는 확보한 GPU를 활용해 하이퍼클로바X 2.0 등 차세대 생성형 AI를 고도화하고, 조선·보안·공공 등 산업별 AI 모델을 개발할 계획이다. 또한, 네이버클라우드는 GPUaaS(GPU as a Service) 모델을 통해 국내 주요 기업에 AI 인프라 서비스를 제공하며, AI 생태계 확장에 기여할 예정이다.
엔비디아의 전략적 선택
엔비디아는 네이버를 단순한 IT 기업이 아닌, AI 풀스택을 갖춘 글로벌 경쟁력 기업으로 인식하고 있다. 네이버는 AI 인프라를 직접 설계·운영하며, 장애 상황에서도 안정적인 서비스 연속성을 유지할 수 있는 표준화된 인프라 구조와 자동화된 운영 체계를 구축했다. 이는 엔비디아가 네이버를 ‘신뢰할 수 있는 파트너’로 인식하게 만든 결정적 요소다.
또한, 네이버는 국내외 AI 생태계 확장에 기여하며, 엔비디아의 GPU가 산업 전반에 걸쳐 활용될 수 있는 기반을 마련하고 있다. 이는 엔비디아가 네이버에 더 많은 GPU를 공급하는 데 긍정적인 영향을 미쳤다.
네이버가 엔비디아로부터 가장 많은 GPU를 공급받는 것은, 양사의 오랜 협력과 네이버의 AI 인프라·기술 내재화 역량, 그리고 글로벌 AI 경쟁력 확보 전략이 맞물린 결과다. 네이버는 AI 인프라부터 모델, 서비스까지 풀스택을 구축하며, 국내외 AI 생태계 확장에 기여하고 있다. 엔비디아는 네이버를 단순한 고객이 아닌 ‘핵심 파트너’로 인식하며, GPU 공급 시 우선순위를 높인 것으로 보인다.
