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"AI(인공지능) 인프라와 관련해 고객이 구매하는 것은 데이터센터나 GPU(그래픽처리장치) 자체가 아니다. 자신이 돌리고자 하는 대규모 학습과 추론을 안정적이고 효율적으로 실행할 수 있게 하는 '완성된 컴퓨팅'을 구매하는 것이다."
안재만 베슬AI 대표는 15일 서울 강남구 드림플러스에서 열린 '2026 네오클라우드 전략 발표회'에서 "GPU간 통신과 장애 복구, 데이터 입출력, 추론 최적화 등 대규모 컴퓨팅 인프라의 병목을 해결하는 운영 역량이 네오클라우드 사업의 본질"이라며 이같이 말했다.
네오클라우드는 AI 연산에 특화한 GPU 자원을 빌려주는 사업자를 말한다. 범용 서버 중심의 기존 클라우드와 달리 고성능 GPU와 이를 구동할 개발·운영 환경을 묶어 제공한다. 미국의 코어위브(CoreWeave)와 네비우스(Nebius)가 대표적인 기업이다.
베슬AI는 국내 데이터센터와 자체 소프트웨어(SW)를 결합해 실리콘밸리의 AI 연산 수요를 흡수하는 'AI 연산 수출'에 나설 계획이다. 현재 약 7000장인 GPU 운영 규모를 연내 1만장, 2027년 5만장, 2030년 20만장으로 확대한다는 목표치를 제시했다.
아울러 2028년까지 전국 8개 지역에서 총 500MW(메가와트) 규모의 전력 용량을 갖춘 AI 데이터센터 거점을 확보하고, 이를 기반으로 글로벌 톱티어 네오클라우드 기업으로 도약한다는 구상이다.
2028년 매출 2조원 목표…"GPU 공급 확정되면 1~2주 내 판매"
2020년 설립된 베슬AI는 AI 모델의 개발·학습·배포·운영을 지원하는 MLOps(머신러닝 운영관리) 플랫폼으로 출발했다. 이후 여러 GPU 클러스터를 하나의 플랫폼에서 운영하는 기술을 축적하며 GPU 연산을 직접 공급하는 네오클라우드로 사업 영역을 확장했다.
올해 상반기까지 계약 기준 매출은 1300억원이다. 연간 매출을 2500억원으로 예상했으며, 2027년 7000억원, 2028년 2조원 이상을 목표로 제시했다. 해외에서 발생한 매출도 500억원을 넘어섰다.
GPU 확보와 관련해선 직접 보유뿐만 아니라 데이터센터·클라우드 파트너와의 공동 구축 및 장기공급 방식도 병행한다. 베슬AI가 현재 고객들로부터 받은 잠재 GPU 수요는 3만장 이상이다. 이 가운데 70~80%가 해외에서 발생하고 있다.
안 대표는 "미국의 AI 컴퓨팅 수요는 한국보다 많게는 100배까지 클 수 있다"며 "국내 대규모 AI 팩토리(AI 개발·학습·배포·운영을 위한 통합 인프라)를 기반으로 실리콘밸리 기업에 AI 컴퓨팅을 공급하고 외화를 벌어오는 기업이 되는 것이 우리의 사업 전략"이라고 말했다.
국내에선 SK텔레콤과 엔비디아 'B200' GPU 1000장 이상을 확보했으며 NHN클라우드·삼성SDS 등과 GPU 공급 및 AI 팩토리 구축을 추진 중이다. 또 리벨리온·퓨리오사AI 등과 협력해 NPU(신경망처리장치)와 GPU를 함께 운영하는 AI 팩토리로 사업을 확대한다는 구상이다.
경쟁력은 '플루이드 컴퓨팅'…"여러 데이터센터 GPU를 하나처럼"
베슬AI가 내세우는 기술적 차별점은 '플루이드 컴퓨팅'(Fluid Computing)이다. 이는 지역과 데이터센터, 종류가 서로 다른 GPU를 하나의 대규모 컴퓨팅 자원처럼 통합해 운영하는 기술이다.
전지환 베슬AI CTO(최고기술책임자)는 "전력과 공간, 냉각 문제 때문에 수십만장의 GPU를 데이터센터 하나에 모두 배치하기는 어렵다"며 "흩어진 GPU를 하나의 컴퓨팅 자원처럼 활용하고 작업에 적합한 GPU를 자동 선택하도록 하는 것이 플루이드 컴퓨팅의 핵심"이라고 했다.
사용자는 각 데이터센터나 개별 GPU를 직접 선택할 필요 없이 필요한 작업과 GPU 규모만 지정하면 된다. 시스템이 학습·추론 작업의 특성과 GPU 종류, 네트워크·스토리지 환경을 분석해 적합한 자원을 자동으로 배치한다.
베슬AI는 AI 에이전트가 인프라를 직접 운영하고 워크로드를 배치할 수 있는 CLI(명령줄 인터페이스) 기반 인터페이스도 제공한다. 이를 통해 AI 에이전트가 GPU 작업을 직접 생성하고 배치하도록 해 사람의 수작업을 약 30% 줄였다는 설명이다.
GPU 장애 대응도 자동화하고 있다. GPU와 서버, 네트워크, 스토리지 상태를 사전에 관측해 이상이 감지된 노드를 격리·교체하고, 실행 중인 워크로드는 정상 자원으로 옮긴다. 이를 통해 전체 장애의 80% 이상을 선제적으로 감지·대응하고 있다.
전 CTO는 "GPU는 규모가 커질수록 장애가 일상적으로 발생하는 장비"라며 "GPU 인수 테스트부터 운영 상태 관측, 장애 판정과 격리, 워크로드 마이그레이션까지 모든 과정을 자동화해야 사람을 계속 늘리지 않고도 수십만장 규모의 플릿을 운영할 수 있다"고 말했다.
4000억 'GPU 금융' 추진…직접 구매로 확장 주도권 확보
베슬AI는 대규모 GPU 확보를 위한 자금 조달도 본격화한다. 현재 4000억원 규모의 GPU 금융을 추진하고 있으며 미국·싱가포르·한국의 투자은행 및 금융기관들과 협의 중이다. 내년에는 이미 계약한 데이터센터를 기반으로 GPU 금융 규모를 약 2조원까지 확대할 계획이다.
시리즈C 투자유치는 올해 말이나 내년 초 마무리를 목표로 진행 중이다. 성장에 필요한 자본을 연속적으로 확충하기 위해 내년 상반기를 목표로 시리즈D도 병행한다.
베슬AI는 파트너사와의 공동 구축에 더해 내년부터 자체 자본을 활용한 GPU 직접 구매도 시작한다. 고객 수요가 협력사를 통해 확보할 수 있는 GPU의 물량과 공급 속도를 넘어섰다는 판단에서다.
안 대표는 글로벌 네오클라우드 기업과의 차이에 대해 "코어위브 등이 대규모 자본과 데이터센터 투자에서 출발했다면 베슬AI는 소프트웨어에서 출발한 기업"이라며 "고객이 어떤 학습과 추론을 하려는지 이해하고 그에 맞춰 GPU를 유연하게 공급하는 것이 차별점"이라고 했다.
그러면서 "시간당 GPU 가격은 경쟁사와 비슷하거나 조금 높을 수 있지만 고객이 부담하는 전체 비용은 더 낮아질 수 있다"며 "한국의 HBM 공급망과 데이터센터, 베슬AI의 운영 기술을 결합해 글로벌 AI 컴퓨팅 시장에서 경쟁력을 확보하겠다"고 강조했다.
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