베슬AI, 블랙웰 B200 1,000장 확보...연내 1만장 목표로 'AI 팩토리' 구축 가속

핵심 요약

• 베슬AI(VESSL AI)가 SK텔레콤과 협력해 엔비디아 블랙웰(Blackwell) B200 GPU 1,000장 이상을 확보했어요.
• 이번 물량은 베슬 클라우드(VESSL Cloud)를 통해 온디맨드·스팟·예약형으로 공급돼요.
• 현재 운용 중인 5,000장을 더하면 누적 7,500장이고, 연내 1만 장·내년 5만 장·100MW급 인프라가 목표예요.
• 확보한 자원은 고객 공급과 동시에, 컴퓨팅·개발 환경·인프라를 하나로 묶는 'AI 팩토리 서비스' 고도화에도 쓰여요.

이 글은 베슬AI, 블랙웰 'B200' 1000장 확보...연내 1만장 목표로 'AI 팩토리' 구축 가속 기사를 바탕으로 작성했어요.

블랙웰 B200 1,000장, 베슬 클라우드로 들어와요

베슬AI는 SK텔레콤과 협력해 엔비디아 블랙웰 아키텍처 기반 B200 GPU 1,000장 이상을 확보했어요. 이번에 들어온 물량은 베슬 클라우드를 통해 공급돼요.

베슬AI는 이미 여러 글로벌 데이터센터에서 A100, H100, B200 같은 고성능 GPU를 확보해 운영하고 있어요. 제공 형태는 세 가지예요.

• 온디맨드: 필요할 때 바로 켜고, 쓴 만큼만 내는 방식이에요. 실험이나 짧은 파인튜닝에 잘 맞아요.
• 스팟: 가격을 낮추는 대신 자원 회수 가능성을 감수하는 방식이에요. 체크포인트를 자주 남기는 워크로드라면 비용을 크게 줄일 수 있어요.
• 예약형 (RI): 기간을 정해 물량을 잡아두는 방식이에요. 대규모 사전학습처럼 일정이 확정된 프로젝트에 적합해요.

워크로드 성격에 따라 최적의 계약 형태가 달라져요.

GPU 공급을 넘어 'AI 팩토리'로

확보한 자원은 고객에게 공급되는 동시에 베슬 클라우드 서비스 고도화에도 쓰여요. 여기서 베슬AI가 말하는 AI 팩토리 서비스는, 고객별 AI 워크로드에 맞춰 컴퓨팅 자원과 개발·운영 환경, 인프라 체계를 통합해 제공하는 형태를 뜻해요.

GPU를 사거나 빌리는 것만으로 학습이 시작되지는 않아요. 스케줄링, 스토리지와 네트워크 구성, 장애 대응, 유휴 자원 회수까지 붙어야 카드가 실제 계산 시간으로 바뀌거든요. 이 구조를 조금 더 자세히 풀어둔 글인 AI 팩토리, 왜 GPU를 사는 것만으론 안 될까요?을 함께 살펴보세요.

어떤 팀들이 쓰고 있나요

고객 기반도 국내외로 넓어지고 있어요. 국내에서는 업스테이지, 모티프테크놀로지스 같은 파운데이션 모델 개발사가, 해외에서는 서브쿼드래틱·누앙스 랩스·트래젝토리 같은 미국 AI 프론티어랩 스타트업이 베슬 클라우드(VESSL Cloud)를 쓰고 있어요.

파운데이션 모델을 만드는 팀은 GPU 사용 패턴이 뾰족한 편이에요. 사전학습 구간에는 대규모 물량을 길게 붙잡고, 평가나 추론 실험 구간에는 짧고 잦게 쓰거든요. 이런 팀들이 한 플랫폼 안에 머문다는 건, 서로 다른 사용 패턴을 같은 자원 풀에서 소화할 수 있다는 뜻이기도 해요.

다음 목표는 1만 장, 그리고 100MW

베슬AI는 현재 5,000장의 GPU를 운용 중이고, 이번 도입분을 포함하면 총 7,500장을 확보한 상태예요. 다음 단계는 연내 1만 장, 내년까지 5만 장이에요. 최종적으로는 100메가와트(MW)급 인프라 구축을 목표로 파트너사와의 협력을 넓혀갈 계획이에요.

안재만 베슬AI 대표는 AI 기업이 경쟁력을 확보하려면 고성능 컴퓨팅 자원을 필요한 시점에 안정적으로 활용해야 한다고 말했어요. 블랙웰을 AI 팩토리 인프라에 적용해, 국내외 기업이 대규모 학습과 추론을 빠르게 수행하는 환경을 만들겠다는 계획이에요.

지금 필요한 물량이 있다면

필요한 GPU 수와 사용 기간이 아직 정확하지 않아도 괜찮아요. 어떤 모델을 언제까지 학습해야 하는지만 알려주시면, 온디맨드·스팟·예약형 중 어느 조합이 맞는지부터 같이 정리해드릴게요.

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