18,000대의 GB200과 1.4GW AI 캠퍼스 구축

전 세계 빅테크 기업들이 엔비디아 칩 확보에 집중하는 이유는 컴퓨팅 자원 통제권이 곧 AI 주권으로 이어지기 때문이다. 프랑스는 이를 위해 1.4GW 규모의 AI 캠퍼스 계획을 수립하고 18,000대의 NVIDIA GB200 시스템을 배치했다. 단순한 모델 개발을 넘어 국가적 규모의 AI 팩토리 인프라를 구축해 자원 독립성을 확보하려는 전략이다.

Mistral은 프랑스 북부 브뤼예르 르 샤텔(Bruyères-le-Châtel) 지역에 44MW 규모의 데이터센터를 구축하고 18,000대의 NVIDIA GB200 시스템을 실전 배치해 운영 중이다. 이는 2027년까지 유럽 전역에서 200MW의 컴퓨팅 용량을 확보하겠다는 로드맵의 기초가 된다.

더 큰 규모의 확장을 위해 프랑스 공공투자은행 Bpifrance, 투자사 MGX, NVIDIA가 협력하여 'Campus AI'를 추진한다. 이 프로젝트의 핵심은 1.4GW 규모의 AI 팩토리 시설을 조성하는 것이다. 국가가 컴퓨팅 자원을 대규모로 확보해 제공함으로써, 개별 기업이 고가의 칩을 직접 구매하거나 전력망을 구축해야 하는 비용 부담과 진입 장벽을 낮춘다.

기술이 실제로 작동하는 방식

전력 공급량과 냉각 효율이 물리적 한계에 도달하면 칩 성능이 제한된다. Scaleway는 이 병목 현상을 해결하기 위해 NVIDIA Blackwell `B300-SXM` 인스턴스를 도입했다. B300-SXM은 와트당 성능을 높여 단위 시간당 데이터 처리량을 극대화하도록 설계되어, 전력 공급이 제한된 환경에서도 하드웨어 성능을 최대로 활용한다.

Bull과 Foxconn은 NVIDIA Vera Rubin `NVL72`의 유럽 내 생산 체계를 구축했다. NVL72는 수십 개의 GPU를 고속 인터커넥트로 연결해 하나의 거대한 가속기로 작동시키는 랙 단위 서버 시스템이다. 체코 Foxconn 시설에서 부품 제조와 초기 테스트를 수행하고, 프랑스 앙제 Bull 공장에서 시스템 조립, 통합, 최종 성능 검증을 완료하는 분업 구조로 유럽 내 하드웨어 공급망을 완결했다.

Schneider Electric은 NVIDIA와 함께 기가와트(GW)급 AI 팩토리 설계를 위한 청사진을 개발했다. 이 가이드라인은 전력망 설계부터 정밀 냉각 시스템 배치까지 거대 전력 인프라를 효율적으로 관리하는 기술적 내용을 담고 있다. 이를 통해 조직이 AI 인프라 구축 시 겪는 전력 설계 시간을 단축하고 배포 속도를 높인다.

10만 명의 사용자부터 산업별 AI 에이전트 실전 도입

구축된 인프라를 바탕으로 프랑스 기업들은 AI를 실제 업무 프로세스에 적용하고 있다. 오렌지 비즈니스(Orange Business)는 내부 사용자를 대상으로 Live Intelligence GenAI 플랫폼을 검증해 활성 사용자 100,000명을 확보했다. 이 시스템은 현재 유럽 내 기업과 공공기관이 데이터를 지역 내에 유지하며 사용할 수 있는 에이전트형 AI 솔루션으로 제공되어 보안 요구사항이 높은 조직의 도입을 돕고 있다.

사노피(Sanofi)는 연구, 제조, 조달, IT 등 가치 사슬 전 과정에 AI 에이전트를 배치했다. 특히 신약 개발 효율을 높이기 위해 오킨(Owkin) 및 바이오레베이트(Biolevate)와 협력하여 자율 에이전트를 구축했다. 토탈에너지스(TotalEnergies)는 델(Dell) 및 엔비디아와 함께 슈퍼컴퓨터 Pangea 5를 구축해 지진파 영상 처리와 에너지 섹터 AI 연구의 데이터 처리 속도를 높였다.

제조 현장에서는 디지털 트윈 도입이 활발하다. 스텔란티스(Stellantis)는 가상 세계에 실물 모델을 구현해 실시간 데이터와 AI로 운영 의사결정을 최적화했다. 다쏘시스템(Dassault Systèmes)은 agentic 3DEXPERIENCE 플랫폼에 오픈 모델과 가상 트윈을 결합해 산업 세계 모델을 구현했으며, 로레알(L'Oréal)은 CreAltech 플랫폼으로 생성형 AI와 3D 디지털 트윈을 결합해 글로벌 콘텐츠 생산 규모를 확장했다.

Nemotron과 오픈 모델 기반의 유럽형 AI 거버넌스

프랑스는 기업의 미세 조정 및 운영 비용 부담을 줄이기 위해 국가 주도의 오픈 모델 인프라 체계로 전환하고 있다. 엔비디아 네모트론(Nemotron)은 모델 훈련부터 배포까지의 워크플로우를 가속하는 표준 도구로 활용되어 개발자의 시행착오를 줄인다.

AI 개발 전략은 모델이 스스로 데이터를 큐레이션(Curation)하고 합성 환경을 생성하며 강화 학습을 검증하는 '지속적 모델 인프라(Continuous model infrastructure)' 구조로 이동하고 있다. 이러한 개방형 인프라는 특정 벤더 종속성을 제거하고 최신 모델 구현 기법을 산업 전반에 빠르게 확산시킨다.

실질적인 자원 공급은 젠시(GENCI)가 주도하는 AI 팩토리 프랑스(AI2F)가 담당한다. AI2F는 엔비디아 인셉션 및 커넥트 프로그램과 연계해 플레이아스(Pleias), 네뷸라(Nebula), 라이액스 테크놀로지스(Ryax Technologies) 같은 스타트업에 장 제이(Jean Zay) 슈퍼컴퓨팅 자원을 제공하여 서비스 배포가 가능한 수준의 애플리케이션 개발을 지원한다.

유럽의 엄격한 데이터 주권 및 법규 준수(Compliance) 요구사항은 오픈 모델과 에너지 효율적 인프라의 결합으로 해결한다. 기업이 AI의 내부 작동 방식을 직접 검사하고 수정할 수 있는 통제권을 확보함으로써, 폐쇄형 API 의존도를 낮추고 보안성과 신뢰성을 높이는 유럽형 AI 거버넌스를 구현한다.

1.4GW의 전력망과 18,000대의 GB200 시스템이라는 물리적 규모는 AI 주권의 실체적 기반이 된다. 이러한 국가 주도 인프라는 개별 기업이 AI 에이전트를 도입할 때 직면하는 막대한 초기 비용과 기술적 진입 장벽을 낮추는 결정적 변수로 작용한다.

결국 AI 경쟁력은 개별 모델의 성능보다 그 모델을 지탱하는 전력과 칩의 규모를 얼마나 효율적으로 활용하느냐에 따라 결정된다. 본문에서 제시한 인프라 규모와 비용 구조를 기준으로 기업 내 AI 에이전트 도입의 경제적 타당성을 판단해야 한다.