AI데이터센터에는 GPU가 몇만장 필요한가요?

AI 데이터센터에 필요한 GPU 수량은 데이터센터의 규모, 목적, 처리할 AI 모델의 종류에 따라 크게 달라지지만, 최근 트렌드를 기준으로 수천~수만 장 수준이 일반적입니다. 다음은 구체적인 기준별로 정리한 내용입니다. ━━━━━━━━━━━━━━━ 🔸 1. 초대형 AI 데이터센터 (예: GPT·Claude·Gemini 훈련용) • GPU 수량: 2만~10만 장 이상 • 활용 목적: 대형 언어모델(LLM) 학습, 멀티모달 AI, 범용 AI 훈련 • 사용 GPU: NVIDIA H100, B200, GH200 등 최신형 고성능 GPU • 예시:  - 오픈AI는 GPT-4 훈련에 약 2만~3만 장의 A100 GPU를 사용했다고 알려짐  - 구글, 메타, 마이크로소프트 등은 수만 장 규모의 H100/B100을 보유 🔸 2. 중대형 AI 인퍼런스·서비스형 데이터센터 • GPU 수량: 수천 장~2만 장 내외 • 활용 목적: ChatGPT, 검색 추천 시스템, 음성/이미지/영상 AI 서비스 운영 • 예시:  - 네이버 클로바X 인퍼런스 센터는 수천~1만 장 규모로 추정  - LG CNS, KT AI 팩토리 등은 1~2천 장 수준으로 AI 클러스터 구성 🔸 3. 중소형 AI 연구기관·기업형 센터 • GPU 수량: 수백~수천 장 수준 • 용도: 사내 AI 모델 개발, 파인튜닝, R&D 목적의 AI 클러스터 • 대상: 스타트업, 대학 연구소, 지방자치단체 AI센터 등 🔸 4. 국책 AI 클라우드·데이터센터 사례 (대한민국) • 2024년 기준 과학기술정보통신부는  ‘국가 AI 클라우드 데이터센터’에 GPU 약 2만 장 이상 확보 계획 • K-클라우드, K-네이버 AI 클러스터 등도 수천~수만 장 확보 중 ━━━━━━━━━━━━━━━ 📌 GPU 장수 환산 팁 • NVIDIA H100 1장은 약 3만5천만 원) 수준 • 10,000장 규모면 하드웨어만 4천억~5천억 원 이상 투자 ━━━━━━━━━━━━━━━ 🎯 정리하면 • 초거대 AI 모델 학습용 센터는 2만~10만 장 이상 • 운영·인퍼런스 중심 센터는 수천~2만 장 • 중소형 R&D·기업용 센터는 수백~수천 장 필요 GPU 수량은 전력·냉각·랙 수용 한계 등 인프라 제약도 함께 고려해야 하며, CPU-RAM-NIC 구성과 병렬 처리 최적화 여부도 영향을 미칩니다.