KT는 향후 6조 원을 투입해 AIDC 용량을 확대하고 GPUaaS(GPU 클라우드) 등 고부가 AI 인프라 사업으로 수익모델을 확장해 나갈 방침이다.
20일 전자공시시스템에 따르면 KT의 상반기 AIDC 매출은 5155억 원으로 전년 동기 대비 9.5% 증가했다. 통신 3사 중 매출 규모가 가장 크다. SK텔레콤은 2676억 원, LG유플러스는 2385억 원이다.
KT의 AIDC 매출은 KT 클라우드 법인을 분사한 2022년부터 지속해서 늘고 있다. 첫해 매출은 4300억 원인데 지난해 9975억 원으로 3년 만에 두 배가량 늘었다. 이 기간 연평균 매출 증가율은 40% 이상이다. 올해는 1조 원 이상을 기록할 전망이다.
AX 확산으로 AIDC 코로케이션(임대) 수요가 급증하며 매출이 우상향 그래프를 그리고 있다. 전체 매출에서 차지하는 비중도 2023년 2%대에서 올해는 4%에 육박하는 수준으로 커졌다.
NH투자증권은 KT AIDC 매출이 2026년 1조1510억 원, 2027년 1조3920억 원을 기록할 것으로 전망했다.
KT는 AIDC 부문 성장세를 이어가기 위해 지난달 6조 원 수준의 공격적인 투자를 단행하겠다고 밝혔다. 5년 간 5조 원을 투자해 20여개의 AIDC를 신설한다. 구축이 완료되면 KT는 25개·1GW(기가와트)의 인프라를 확보하게 된다.
신규 AIDC는 '실수요'를 중심으로 구축된다. 비수도권은 입주사 유무에 따라 공급하고 수도권은 인허가 등 개발 문제가 해결되면 공격적으로 투자하는 이원화 방식으로 진행된다.
전국 3500여개 국사(인터넷센터) 활용으로 속도도 높인다. 대규모 학습·추론에 쓰이는 중앙 AIDC와 국사 등 산업 현장 인근에 건설하는 AI 에지를 연결해 피지컬 AI·자율주행 분야의 필수 요소로 꼽히는 '초저지연 실시간 추론 환경'을 구축할 예정이다.
KT는 AI 인프라 사업의 부가가치를 높이는 데도 주력한다. AI 모델을 학습시키는 데이터센터에 대한 수요가 급증하고 있는 점을 감안 해당 시장을 선점해 새로운 먹거리를 발굴하겠다는 복안이다.
특히 GPUaaS(GPU클라우드) 사업이 핵심 성장축 중 하나다. GPUaaS는 고성능 GPU 자원을 클라우드 형태로 제공하는 서비스다.
일반적인 클라우드 인프라보다 고가의 GPU 확보와 대규모 전력 공급, 고밀도 장비의 발열을 제어하기 위한 냉각 설비 등이 필요해 초기 투자 부담이 크다. 여기에 고속 네트워크와 전문 운영 역량까지 요구되는 만큼 자본력과 인프라 경쟁력을 갖춘 사업자가 아니면 시장 진입이 쉽지 않다.
KT는 대규모 통신·클라우드 인프라 등을 보유하고 있어 경쟁력을 발휘할 수 있는 영역이라는 평가를 받는다.
네오클라우드는 대규모 GPU 자원을 하나의 풀로 구성한 뒤 소프트웨어를 통해 세밀하게 분할하고 연결하는 GPUaaS 플랫폼이다. GPU 가상화와 고속 네트워크 기술을 활용해 자원 활용률을 높일 수 있는 것이 특징이다.
AIDC 사업 효율성을 높이기 위해 신기술도 활용한다.
KT는 이미 가산 AIDC에 D2C(Direct-to-Chip) 방식의 액체 기술을 도입했다. 이 기술은 GPU 칩에 콜드플레이트를 직접 부착하고 냉수를 순환시켜 열이 발생하는 지점을 바로 식히는 정밀 냉각 구조다. 기존 공랭식 대비 냉각 효율을 40% 이상 향상시키고 데이터센터 전체 전력 소비를 약 15% 절감할 수 있다.
랙에 고전압을 직접 공급하는 800V DC(고전압 직류) 기반 차세대 전력 구조도 준비 중이다. 전력 공급 과정에서 발생하는 대기전력 손실을 줄이고 에너지 효율을 높이겠다는 목표다. GPU 간 데이터 병목을 최소화하기 위해 광통신 기반 고속 네트워크를 활용할 방침이다.
KT는 AIDC 사업 강화를 위해 KT와 KT클라우드 합병도 검토 중인 것으로 전해진다. 다만 현 상황에서는 구체적으로 결정된 사항이 없다는 것이 KT의 입장이다.
KT 관계자는 “ AX 사업 경쟁력 강화를 위해 다양한 방안을 검토중이나 현재까지 구체적으로 결정된 사항은 없다”라며 “이와 관련해 구체적인 내용이 결정되는 시점에 재공시할 것”이라고 말했다.
업계 관계자는 "기존 클라우드는 금융·공공 등 민감한 데이터를 다루는 산업을 중심으로 보안 수요가 컸지만 GPUaaS는 AI 학습·추론을 위한 인프라를 제공하는 방식인 만큼 고객층이 달라질 것"이라며 "내부 AX를 추진하는 대기업부터 자체 GPU 구축에 부담을 느끼는 AI 스타트업까지 전 산업에서 수요가 확대될 수 있다"라고 말했다.
[소비자가만드는신문=이승규 기자]
