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[IT뉴스]‘GPU 부족’에 발 묶인 AI 연구 [AI 성장의 벽]

온카뱅크관리자

2026-04-10 06:07:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [AI 성장의 벽] GPU, AI 학습시키는 중요한 자원 연구원 3명이서 서버 1대 공유 중 장비 도입 지연… 복잡한 심의 발목 스타트업 클라우드 비용 부담 높아 
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 GPU 관련 이미지. 클립아트코리아
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 [충청투데이 함성곤 기자] 정부가 인공지능(AI) 강국 도약을 위해 대규모 예산을 쏟아붓고 있지만, 정작 현장에서는 체감도가 낮다는 지적이 나온다.
 공공 지원 특성상 실제 연구실과 기업에 자원이 닿기까지 여러 단계를 거치며 시간이 지체되고, 그 사이 AI 연구와 기술 전환은 늦어지고 있어서다.
 9일 카이스트에서 AI를 연구 중인 박사과정생 최모(25) 씨는 본보와의 인터뷰에서 "GPU는 AI 모델을 학습시키고 실제로 돌리는 데 가장 중요한 자원"이라며 "같은 실험도 GPU를 몇 개 쓰느냐, 어떤 종류를 쓰느냐에 따라 처리 속도 차이가 크게 난다"고 말했다.
 그가 속한 연구실은 A100 GPU 8개를 연구원 10명이 함께 쓰고 있다.
 최 씨는 "보통 한 사람이 GPU 4개 정도는 써야 효율이 나오는데, 지금은 서버 한 대를 3명이 나눠 쓰는 상황"이라며 "장비가 부족하면 실험 기간이 길어지고, 결국 연구 일정 전체가 밀릴 수밖에 없다"고 했다.
 문제는 정책 취지에는 공감하지만, 속도와 절차 측면에서 실효성을 체감하기 어렵다는 점이다.
 최 씨는 "연구실에서도 작년부터 새로운 GPU가 들어올 거라고 했는데, 정부 심의와 학교 품의 등 중간 단계가 많아 아직까지 적용되지 못했다"며 "지원이 아예 없는 건 아니지만 집행 과정이 느려 현장에서는 실효성을 체감하기 어렵다"고 설명했다.
 AI를 기반으로 사업 모델을 구축 중인 기업들의 사정도 비슷하다.
 자체 서버를 갖추기 어려운 초기 기업은 민간 클라우드에 의존할 수밖에 없는데, 모델 학습과 추론 비용이 누적되면 작은 조직이 감당하기 어려운 수준으로 불어난다.
 대전 서구의 한 AI 기업 대표 A씨는 "처음 AI 관련 창업을 시작하면 GPU나 클라우드 비용 부담이 클 수밖에 없다"며 "매출이 나오기 전까지 인건비와 인프라 비용을 함께 감당해야 하는 구조가 초기 기업에는 가장 큰 압박"이라고 말했다.
 AI 업계 안팎에서는 지원 총액 확대만으로는 한계가 있다고 본다. 실제로 필요한 시점에 고성능 자원을 곧바로 쓸 수 있도록 접근성을 높이고, 실증 기회와 장기 지원 구조까지 함께 넓혀야 정책 체감도가 커질 수 있다는 것이다.
 A씨는 "AI 관련 지원 규모는 분명 늘었지만 일부 스타트업이나 특정 기업에 쏠리는 경향이 있고, 기존 기업의 전환과 성장을 뒷받침하기보다 보여주기식 성과 중심으로 설계된 측면이 아쉽다"며 "신생 스타트업 지원도 중요하지만 기존 기업의 AI 전환과 성장을 함께 지원하는 정책이 필요하다"고 강조했다.
 그러면서 "이미 인력과 기반을 갖춘 기업을 키우는 것이 산업 전체 확산 측면에서 더 효과적일 것"이라고 덧붙였다.
 함성곤 기자 sgh0816@cctoday.co.kr
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