엔비디아가 한국 정부와 삼성전자, SK그룹, 현대자동차그룹, 네이버클라우드 등과 손잡고 25만개 이상의 그래픽처리장치(GPU)를 활용한 대규모 인공지능(AI) 인프라 구축에 나선다. 반도체 공급을 넘어 산업 전반의 구조를 바꾸는 국가 단위의 AI 전환 프로젝트다.
엔비디아는 31일 "한국 정부와 주요 기업이 함께 25만개 이상의 GPU를 도입해 AI 인프라를 확충한다"며 "이 인프라는 자동차, 제조, 반도체, 통신 등 핵심 산업에서 AI 개발과 혁신을 가속할 것"이라고 밝혔다.
이번 협력에서 핵심은 'AI 팩토리'다. AI 팩토리는 기존 데이터센터보다 한 단계 진화한 개념으로, 대규모 GPU 연산을 통해 산업 데이터를 학습하고 이를 제조·서비스 현장에 직접 연결하는 지능형 공장을 뜻한다.
삼성전자는 5만개 이상의 GPU를 도입해 반도체 제조공정에 인공지능을 적용하는 AI 팩토리를 구축한다. 엔비디아의 쿠다엑스(CUDA-X), 쿨리소(CuLitho), 오므니버스(Omniverse) 등 AI 플랫폼을 활용해 공정 속도와 수율을 높이는 동시에 가정용 로봇 개발에도 인공지능 기술을 접목한다.
SK그룹도 5만개 GPU를 활용해 반도체 연구개발과 생산 효율을 높이고 로봇과 디지털트윈 기술에 특화된 산업용 AI 클라우드를 조성한다. SK텔레콤은 RTX 6000 블랙웰 서버를 기반으로 국내 기업들이 활용할 수 있는 산업 클라우드 환경을 구축해 AI 생태계 확장을 지원한다.
현대자동차그룹은 5만개의 블랙웰 GPU로 자율주행과 스마트팩토리용 AI 모델을 학습시켜 제조 전 과정을 고도화한다. 정부와 약 30억달러를 공동 투자해 피지컬 AI 생태계 조성에도 나선다.
네이버클라우드는 6만개 이상의 GPU를 추가 도입해 대규모 언어모델과 산업별 맞춤형 AI를 개발한다. 과학기술정보통신부는 엔비디아 GPU 5만개를 투입해 국가 AI 컴퓨팅센터를 구축하고 NHN클라우드와 카카오 등과 협력해 한국어와 산업 데이터를 기반으로 한 주권형 AI 개발을 추진한다.
배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 "AI가 단순한 혁신을 넘어 미래 산업의 기반이 된 지금, 대한민국은 변혁의 문턱에 서 있다"며 "엔비디아와 함께 국가 AI 인프라를 확장하고 기술을 개발하는 것은 한국의 제조 역량을 포함한 강점을 더욱 강화할 투자"라고 말했다. 그러면서 "이는 대한민국이 글로벌 3대 AI 강국으로 도약하기 위해 노력하는 가운데 대한민국의 번영을 뒷받침할 것"이라고 덧붙였다.
			
			이재용 삼성전자 회장이 30일 오후 서울 강남구 코엑스 K-POP 광장에서 열린 지포스 게이머 페스티벌에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자와 포웅하고 있다. 2025.10.30 조용준 기자
원본보기 아이콘이번 협력에서 가장 주목되는 부분은 엔비디아와 삼성전자의 관계다. 단순한 반도체 공급을 넘어 인공지능(AI) 산업 생태계의 기반을 함께 만드는 장기적 기술 동맹으로 자리 잡았기 때문이다. 엔비디아는 한국 내 파트너사 중에서도 삼성전자를 가장 핵심적인 기술 협력 축으로 지목했다.
엔비디아는 이번 발표에서 삼성전자와의 고대역폭메모리(HBM) 협력 관계도 공식화했다. 엔비디아는 보도자료에서 "삼성과의 협력은 첫 그래픽카드 NV1에 D램을 공급했던 시점에서 시작돼 세계 최초 상용 HBM을 거쳐 오늘날 HBM3E와 HBM4 공급 협력으로 발전했다"며 "25년 넘게 이어진 두 회사의 파트너십이 오늘날 AI 혁신의 기반이 됐다"고 밝혔다.
엔비디아는 삼성전자와의 협력 관계가 HBM(고대역폭메모리)에 국한되지 않는다고 밝혔다. 양사는 HBM 외에도 그래픽용 메모리(GDDR), 고집적 메모리 모듈, 차세대 저전력 메모리(SOCAMM), 맞춤형 반도체 솔루션, 파운드리(위탁생산) 서비스 등 반도체 전반에서 협력 범위를 넓히고 있다.
이 같은 협력 확대는 단순한 부품 거래가 아닌, AI 반도체와 첨단 제조 기술을 함께 발전시키는 전략적 동맹으로 풀이된다. 업계는 이번 공식화가 AI 연산 효율을 높이는 차세대 반도체 기술 공동 개발로 이어질 것으로 보고 있다.
즉, 엔비디아의 GPU와 삼성의 반도체 기술이 결합해 AI 산업의 핵심 인프라를 구축하는 구조로, 양사는 기술 협력을 통해 고성능 메모리·로직 통합 공정과 생산 효율 개선, 그리고 AI 기반 제조 시스템 고도화 등에서 시너지를 확대할 것으로 예상된다.
<ⓒ투자가를 위한 경제콘텐츠 플랫폼, 아시아경제(www.asiae.co.kr) 무단전재 배포금지>