GPU는 같아도 승부는 소프트웨어…베슬AI가 GPU 7,000장을 운영하는 방식
핵심 요약
- VESSL AI(베슬AI)는 NHN클라우드에서 공급받는 GPU를 직접 소유·임차한 자원과 함께 운영해요. 구축과 검증을 마쳐 바로 서비스할 수 있는 GPU는 현재 7,000장이에요.
- NHN은 지난 5월 1분기 실적 컨퍼런스 콜에서 베슬AI와 GPU 공급 계약을 맺었다고 밝히며, 이 계약으로 200억원 이상 매출을 기대한다고 했어요.
- 베슬AI는 "같은 GPU를 사용하더라도 모델과 작업 특성에 따라 처리 속도와 비용이 달라진다"며 GPU 확보와 함께 소프트웨어 최적화와 운영 역량이 중요하다고 밝혔어요.
- 베슬AI는 올해 1만 장, 내년 5만 장 GPU 확보를 목표로 하고 있어요.
이 글은 GPU는 같아도 승부는 SW…네오클라우드·CSP 운영환경 경쟁 기사를 바탕으로 VESSL AI에서 정리했어요.
디지털데일리가 10월 4일 네오클라우드와 기존 클라우드 사업자(CSP)가 맞붙는 GPU 클라우드 시장을 짚었어요. GPU 공급 계약으로 묶인 회사들이 AI 고객을 두고는 같은 시장에서 만나고 있다는 내용이에요. 기사에 실린 베슬AI의 GPU 확보 방식과 운영 전략을 중심으로 정리했어요.
네오클라우드와 CSP는 왜 공급자이면서 경쟁자가 됐나요?
네오클라우드는 AI 학습과 추론에 특화한 클라우드를 말해요. 일부 네오클라우드는 CSP의 GPU를 계약해 들여온 뒤, 직접 만든 개발·운영 소프트웨어를 얹어 고객에게 제공해요. CSP도 GPU와 AI 운영환경을 함께 팔면서, 공급자와 고객으로 만난 회사들의 사업 영역이 겹치기 시작했어요.
해외에서도 같은 구도가 보여요. 코어위브는 2025년 매출의 약 67%를 마이크로소프트(MS)에서 올렸어요. 그러면서도 연차보고서에서 하이퍼스케일러를 주요 경쟁사로 꼽고, 그중 일부는 고객이자 파트너라고 적었어요.
베슬AI는 GPU를 어떻게 확보하나요?
NHN클라우드와 베슬AI의 거래는 CSP가 네오클라우드의 GPU 공급자가 된 사례예요. 베슬AI가 고객에게 판매할 GPU 자원을 NHN클라우드에서 확보하는 구조예요. NHN은 지난 5월 1분기 실적 컨퍼런스 콜에서 이 계약으로 200억원 이상 매출을 기대한다고 밝혔어요.
베슬AI는 이렇게 외부에서 공급받는 GPU를 직접 소유하거나 임차한 자원과 함께 운영해요. 회사에 따르면 구축과 검증을 마쳐 서비스를 제공할 수 있는 GPU는 현재 7,000장이에요. 직접 소유·임차·제휴 자원을 합친 규모로, 기존 고객이 쓰고 있는 물량도 포함해요. 목표는 올해 1만 장, 내년 5만 장이에요.
같은 GPU인데 왜 소프트웨어가 승부를 가르나요?
기사에 나온 네오클라우드들은 확보한 GPU에 개발·운영 소프트웨어를 결합해 고객을 찾고 있어요. GPU 배정부터 개발환경 구성, 모델 운영까지 함께 지원하는 방식이에요. 네이버클라우드 같은 CSP도 GPU 클러스터에 네트워크·스토리지와 모델 학습·서빙 플랫폼을 결합해 제공해요. 네이버클라우드는 2027년부터 AI 팩토리 사업을 확대해 글로벌 AI 기업에 데이터센터·클러스터 단위 전용 인프라를 공급할 계획이에요.
베슬AI는 머신러닝 개발·운영(MLOps) 사업에서 쌓은 경험을 GPU 클라우드로 넓혔어요. 그렇게 나온 서비스가 VESSL Cloud예요. VESSL Cloud는 Workspace·배치 Job·VM Cluster로 GPU를 쓰는 클라우드예요.
베슬AI는 "같은 GPU를 사용하더라도 모델과 작업 특성에 따라 처리 속도와 비용이 달라진다"며 "하드웨어 확보와 함께 소프트웨어 최적화 및 운영 역량이 중요하다"고 밝혔어요. GPU 물량만으로는 차이가 나지 않는다는 얘기예요.
GPU 장기 계약, 요즘은 어떻게 바뀌고 있나요?
데이터센터와 GPU 인프라를 키우는 공급자에게 장기 계약은 시설을 채울 수요를 확인하는 동시에 투자 재원을 마련하는 근거예요. 네비우스는 2025년 9월 MS에 미국 뉴저지 데이터센터의 전용 연산 용량을 공급하는 다년 계약을 발표하면서, 계약에서 나오는 현금흐름과 계약을 담보로 한 차입 등으로 설비투자를 조달하겠다고 밝혔어요.
고객 쪽 분위기는 조금 달라요. 일부 고객은 차세대 GPU 도입을 고려해 계약 기간을 짧게 잡으려 해요. 예를 들어 B200을 5년 계약하는 대신 2년 이용한 뒤 베라 루빈 같은 차세대 GPU 가격을 보고 다음 계약을 정하는 식이에요. 한 업계 관계자는 "최근 들어서는 계약의 분위기가 조금 짧은 걸로 바뀌고 있긴 하다"고 말했어요.
GPU 클라우드를 고를 때는 무엇을 봐야 하나요?
GPU 모델명과 장수만 비교하면 놓치는 게 많아요. 같은 GPU라도 모델과 작업 특성에 따라 처리 속도와 비용이 달라지기 때문이에요. 그래서 내 워크로드를 실제로 돌려봤을 때 학습이 얼마나 빨리 끝나는지, 추론 단가가 얼마인지를 먼저 확인하는 게 좋아요.
운영도 같이 봐야 해요. 개발환경을 누가 구성해 주는지, 작업 중 노드에 문제가 생기면 누가 대응하는지에 따라 실제로 쓰는 GPU 시간이 달라져요. 계약 기간도 따져볼 부분이에요. 차세대 GPU로 넘어갈 계획이 있다면 지금 GPU를 얼마 동안 쓸지부터 정해 두는 편이 나아요.
지금 쓸 GPU와 다음 세대 전환 시점을 함께 놓고 계약 조건을 고민하고 있다면 편하게 문의해 주세요. 정확한 사양이나 기간이 정해지지 않아도 괜찮아요. 돌리려는 워크로드와 예상 기간만 알려주시면 맞는 구성부터 같이 정리해 드릴게요.
자주 묻는 질문
VESSL AI(베슬AI)는 GPU를 어떻게 확보하나요?
베슬AI는 직접 소유하거나 임차한 GPU에 NHN클라우드 같은 파트너에게서 공급받는 GPU를 더해 운영해요. 구축과 검증을 마쳐 바로 서비스할 수 있는 GPU는 현재 7,000장이고, 올해 1만 장, 내년 5만 장 확보를 목표로 하고 있어요.
같은 GPU를 쓰는데 GPU 클라우드마다 처리 속도와 비용이 다른 이유는 무엇인가요?
모델과 작업 특성에 따라 같은 GPU에서도 처리 속도와 비용이 달라지기 때문이에요. 그래서 베슬AI는 GPU 확보와 함께 소프트웨어 최적화와 운영 역량을 중요하게 봐요.
네오클라우드는 기존 클라우드 사업자(CSP)와 무엇이 다른가요?
네오클라우드는 AI 학습과 추론에 특화한 클라우드예요. CSP의 GPU를 계약해 쓰기도 하지만, 그 위에 GPU 배정부터 개발환경 구성, 모델 운영까지 지원하는 자체 소프트웨어를 얹어 제공해요. 최근에는 CSP도 GPU와 AI 운영환경을 함께 팔면서 두 시장이 겹치고 있어요.
GPU 클라우드 계약 기간은 길게 잡는 게 유리한가요?
상황에 따라 달라요. 공급자에게 장기 계약은 수요와 투자 재원을 확보하는 근거지만, 일부 고객은 차세대 GPU 도입을 고려해 기간을 짧게 잡아요. 예를 들어 B200을 5년 계약하는 대신 2년 이용한 뒤 베라 루빈 같은 차세대 GPU 가격을 보고 다음 계약을 정하는 식이에요.
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