베슬AI, 2030년 GPU 20만 장 확보 추진…글로벌 네오클라우드 도약
- ‘2026 네오클라우드 전략 발표회’ 개최… 상반기 매출 1300억원, 올해 2500억원 예상
- 국내 거점 8곳 AI 데이터센터 추진… 연내 1만 장, 2027년 5만 장으로 GPU 단계적 확보
- 자체 소프트웨어 기술에 데이터센터·금융 협력 결합…인퍼런스 서비스로 토큰 단위 공급까지 확장
네오클라우드 기업 베슬AI(베슬에이아이·VESSL AI, 대표 안재만)는 15일 ‘베슬AI 2026 네오클라우드 전략 발표회’를 열고 글로벌 톱티어 네오클라우드 기업으로의 도약을 위한 중장기 로드맵을 발표했다. 2028년까지 전국 8곳의 AI 데이터센터 거점을 확보하고, 2030년까지 GPU 20만 장을 단계적으로 도입한다는 계획이다.
베슬AI는 이날 주요 사업 실적과 투자 현황도 공개했다. 올해 상반기 매출은 1,300억 원이며, 연간 매출 전망은 2,500억 원이다. 시리즈B 투자 유치 성과와 시리즈C 추진 현황도 공유했다. 이와 함께 GPU 확보를 위한 4,000억 원 규모의 글로벌 GPU 금융을 추진해 중장기 인프라 확장에 필요한 자금을 조달한다고 밝혔다.
GPU 확보 목표는 연내 1만 장, 2027년 5만 장, 2030년 20만 장이다. 베슬AI는 데이터센터 파트너와 협력해 GPU 운영 기반을 넓히고, 금융 협력을 병행해 공급 규모를 단계적으로 확대할 방침이다. 국내에서는 수도권과 비수도권의 전력과 부지를 고려해 8개 지역 내 AI 데이터센터 거점을 마련하고, 차세대 GPU를 수용할 수 있는 데이터센터를 구축한다는 전략이다.
베슬AI의 인프라 확장은 AI 개발·운영 소프트웨어 역량을 기반으로 한다. 2020년 설립된 베슬AI는 AI 모델의 개발·학습·배포·운영을 지원하는 플랫폼을 기반으로 성장해 왔다. 이 과정에서 축적한 GPU 자원 관리와 AI 워크로드 최적화 기술을 활용해 컴퓨팅 자원 공급부터 AI 모델의 실제 서비스 운영까지 사업 범위를 넓히고 있다.
핵심 기술인 ‘플루이드 컴퓨팅(Fluid Computing)’은 여러 데이터센터에 분산된 GPU 자원을 고객의 요구와 작업 특성에 맞춰 활용하도록 지원한다. 베슬AI는 글로벌 데이터센터 협력망과 자체 운영 기술을 결합해 고객의 컴퓨팅 비용 부담을 낮추고 GPU 활용 효율을 높이는 데 주력하고 있다. 이날 기술 발표에서는 전지환 베슬AI 최고기술책임자(CTO)가 A100부터 GB300까지의 GPU 라인업과 AI 워크로드 최적화 기술을 소개했다.
베슬AI는 GPU 공급을 넘어 AI 모델 운영 수요에 대응하기 위한 인퍼런스 서비스도 공개했다. 고객은 GPU 자원을 직접 이용하는 방식에 더해 토큰 단위로 컴퓨팅을 공급받는 방식을 선택할 수 있다. 전 CTO는 고객 사례를 통해 서비스 활용 방식과 기술적 특징을 설명했다.
베슬AI는 업스테이지의 거대언어모델(LLM) ‘솔라 프로 4(Solar Pro 4)’에 글로벌 인퍼런스 인프라를 제공하는 등 모델 제공자와 협력해 왔다. 이러한 운영 경험을 바탕으로 모델 제공자가 연구와 제품 개발에 집중하고, 기업이 AI 모델을 실제 서비스에 안정적으로 도입할 수 있도록 지원할 계획이다.
안재만 베슬AI 대표는 “AI 개발 현장에서 출발한 베슬AI는 필요한 컴퓨팅 자원을 확보하고 효율적으로 운영하는 문제를 해결하며 네오클라우드로 사업을 확장해 왔다”며 “전국 8개 거점 AI 데이터센터를 토대로 한국 인프라와 글로벌 AI 수요를 잇는 글로벌 톱티어 네오클라우드 기업으로 성장하겠다”고 말했다.
현장 질의응답
발표 후 이어진 질의응답 중 일부를 정리했다.
코어위브, 네비우스 같은 글로벌 네오클라우드 사업자와 비교하면 베슬AI의 차별점은 무엇인가?
출발점이 다르다. 해외 대형 사업자는 대규모 자본을 투입해 데이터센터와 GPU를 먼저 확보하고, 이를 바탕으로 고객에게 서비스를 제공해 왔다. 베슬AI는 소프트웨어에서 출발했다.
고객의 학습·추론 수요는 상황에 따라 크게 달라진다. 그래서 베슬AI는 고객이 하려는 작업을 먼저 이해하고, 그에 맞춰 GPU를 유연하게 공급한다. 워크로드를 효율적으로 스케줄링해 GPU를 빈틈없이 가동하는 것도 소프트웨어 역량이 있기에 가능하다. 시간당 GPU 가격은 경쟁사와 비슷하거나 조금 높을 수 있지만, 효율이 높아진 만큼 고객이 부담하는 전체 비용은 더 낮다.
파트너사의 데이터센터 인프라를 함께 활용하는 구조라 자산 부담을 줄이고, 부채가 적은 형태로 사업을 키울 수 있었다는 점도 다르다.
SemiAnalysis(세미애널리시스)의 GPU 클라우드 평가 ‘클러스터맥스 3.0’에 이름을 올렸다. 어떤 점이 평가로 이어졌다고 보나?
업체별 세부 점수가 모두 공개되지는 않았다. 다만 국내 기업으로는 유일하게 클러스터맥스 3.0 평가 대상에 올랐다는 점에 의미가 있다고 본다. 이런 평가에서는 운영 안정성과 기술 차별성뿐 아니라 실제 고객의 피드백도 중요하다. 대규모 학습·추론 환경에서는 GPU나 네트워크 장애에 어떻게 대응하느냐가 관건이다. 학습과 추론이 끊기지 않게 하는 것이 곧 GPU에 투자하는 기업의 ROI이기 때문이다.
운영 안정성에 대해서는 이렇게 덧붙였다. 고객 인터뷰를 해 보면 GPU가 고장 난 뒤에야 대응하거나 그마저 늦어져 불만이 생기는 경우가 많았다. 베슬AI는 장애와 이슈의 80% 이상을 선제적으로 감지해 대응하고, 고객에게 먼저 알려 작업이 중단되지 않도록 돕는다. 고객들은 이런 대응이 비용 측면에서도 훨씬 이득이라고 평가한다.
국내 클라우드 사업자(CSP)도 GPU 서비스를 제공한다. 고객이 베슬AI를 선택하는 이유는 무엇인가?
국내 CSP와는 협력하는 부분이 많다. 하드웨어와 데이터센터 운영은 CSP와 함께 진행하고, 베슬AI는 GPU 운영 소프트웨어를 바탕으로 고객별 AI 인프라 설계와 최적화를 맡는다. 고객이 AI 워크로드를 어디에 쓰려는지 이해하고 그에 맞춰 인프라 설계부터 소프트웨어까지 함께 제공하는 방식은, 소프트웨어 기업으로서 쌓아 온 경험에서 나온다.
내년 GPU 수요는 어느 정도이고, GPU를 직접 보유하기로 한 배경은 무엇인가?
내년 계획 기준으로 고객에게서 들어온 수요는 3만 장이 넘는다. 아직 실제 계약은 아니고, GPU 도입 일정에 맞춰 수주 잔고로 전환되는 파이프라인이다. 수요는 이미 보유 물량보다 훨씬 많다. GPU 공급 일정이 확정되면 1~2주 안에 전부 판매할 수 있을 정도다.
그동안은 데이터센터 파트너와 함께 GPU를 구축하거나 장기 계약으로 가져오는 방식으로 확장해 왔다. 고객 수요가 파트너사와의 협력 물량을 크게 넘어서면서, 수요 규모와 확보 속도를 종합적으로 판단해 직접 투자도 병행하기로 했다.
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