현황: 전력 병목에 대응하는 국산 AI 인프라
AI 데이터센터 확장의 제약으로 전력 확보가 부각되면서, 국내 기업들이 컴퓨팅 자원을 필요에 따라 배분하는 ‘K-컴포저블 클러스터’를 구축하고 있다. 2026년 10월 27일 공개된 사업 현황에 따르면, 이 국책과제는 2025년 4월부터 2030년 12월까지 진행되며 총 458억 원이 투입된다. 정부 지원금은 348억 원, 기관 부담금은 110억 원이다.
컴포저블 클러스터는 NPU·메모리·CPU를 각각 자원 풀로 구성하고 워크로드에 맞춰 동적으로 할당하는 구조다. 기존 서버의 정적 할당에서는 자원 활용률이 31%에 머물렀다는 것이 사업 발표의 문제의식이다.
원인: 전력과 자원 활용률이 비용을 좌우한다
하이퍼엑셀 김주영 대표는 데이터센터 개발의 핵심이 토지나 자본에서 전력 확보로 옮겨가고 있으며, 전력 인프라 업그레이드에 수년이 걸리는 점이 확장의 병목이라고 설명했다. 뉴스에 따르면 AI 반도체는 데이터센터 전체 구축비용의 40%를 차지한다. 따라서 연산 효율뿐 아니라 메모리와 서버 자원을 얼마나 오래, 효과적으로 활용하는지도 초기 비용 부담에 영향을 준다.
사업은 하이퍼엑셀의 추론용 NPU와 리벨리온의 학습용 NPU, 파네시아의 CXL 메모리, 망고부스트의 DPU 통신, 래블업의 동적 할당 스케줄러를 결합한다. CXL은 장치 간 메모리 연결을 지원하는 인터페이스이며, DPU는 데이터 이동과 통신 처리를 맡는 프로세서다.
하이퍼엑셀의 LPU ‘베르사’는 단일 거대 코어 기반 데이터플로 설계를 내세운다. 회사가 제시한 제원은 메모리 대역폭 활용률 최대 90%, LPDDR5X 메모리 192GB, 카드당 전력 250W 수준이다. 뉴스의 제목에 담긴 ‘초기 구축비 10배 절감’은 이 사업의 전체 실증 결과로 확정된 수치가 아니라, 베르사와 인프라 효율화 구상에 관한 주장으로 읽어야 한다.
전망: 실증에서 확인할 지표
과제는 2030년 12월까지 이어지며, 네이버클라우드와 SKT가 통합 시스템 실증과 사업화를 맡는다. 따라서 전망을 판단할 때는 발표된 제원만으로 비용 절감 효과를 단정하기보다 실제 워크로드에서 자원 활용률과 전력 소모가 어떻게 나타나는지 확인할 필요가 있다.
실무자는 후속 발표에서 세 가지를 살펴볼 수 있다.
- 정적 할당 대비 자원 활용률이 개선되는지
- 베르사의 90% 대역폭 활용률과 250W 전력 수치가 실증에서도 확인되는지
- 여러 기업의 NPU·메모리·통신 자원을 묶었을 때 통합 운영이 가능한지
결론
이 사업의 핵심은 국산 반도체 한 제품의 성능보다, 분리된 자원을 동적으로 배분해 전력과 설비의 활용도를 높이는 데 있다. 초기 구축비 절감 주장은 실증 결과와 구분해 읽어야 한다. 후속 발표에서는 자원 활용률, 카드당 전력, 통합 시스템의 실증 결과를 우선 확인하는 것이 시사점이다.
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