GPU 직접 보유? 네이버 vs NHN

SKT와 KT 같은 통신사는 코로케이션 방식으로 인프라를 제공하는 데 집중하는 반면, 네이버와 NHN 같은 IT 기업들은 GPU를 직접 확보하고 소프트웨어까지 제공하는 풀스택 사업자 모델을 지향합니다. 이처럼 GPU 확보 여부가 사업자 간의 역할 분화를 가속화하는 핵심 요소로 작용하고 있습니다.

코로케이션 사업은 전력 공급, 냉각 시스템 등 데이터센터의 물리적 인프라를 고객사에게 제공하는 모델입니다. 고객사는 자체 GPU를 구매하여 이 인프라에 들여와 운영하게 됩니다. 이는 마치 메리어트 호텔이 부지와 건물을 소유하고 운영하는 것과 달리, 이지스 자산운용이 건물을 소유하고 메리어트가 운영하는 방식에 비유할 수 있습니다. 즉, 코로케이션 사업자는 땅과 인프라를 확보한 후 GPU를 들고 들어올 사업자들을 모집하는 역할을 수행합니다.

LG CNS는 데이터센터 사업에서 독특한 중간 단계 모델을 채택하고 있습니다. 이지스 자산운용이 부지와 인프라를 확보하면, LG CNS는 데이터센터의 설계 및 운영을 담당하는 방식입니다. 이 모델에서는 GPU 역시 외부 사업자가 조달하게 됩니다. LG CNS는 데이터센터 구축과 운영 컨설팅에 특화하여 역량을 집중하는 전략을 펼치고 있습니다.

동일한 GPU라도 운영 역량에 따라 매출 규모가 크게 달라질 수 있기 때문입니다. 그러나 GPU는 약 4~6년의 비교적 짧은 사이클을 가지고 있어, 재고 관리와 지속적인 교체 투자가 필요합니다. 이는 감가상각 및 노후화로 인한 리스크를 동반하며, 네이버와 같은 기업들은 이러한 직접 투자 리스크를 줄이기 위해 외부 파트너십을 적극적으로 활용하고 있습니다.

특히 AI 데이터센터는 수많은 서버 노드가 유기적으로 연결되어 작동하므로, 노드 장애 발생 시 이를 얼마나 신속하게 복구하여 GPU가 다시 가동될 수 있도록 하는지가 중요합니다. 대규모 데이터센터 운영 경험이 풍부한 사업자는 이러한 관리 역량에서 우위를 가지며, 이는 고객사들의 신뢰 확보와 직결되어 결국 수익성에도 큰 영향을 미칩니다.

1GW 규모의 데이터센터가 완전히 가동될 경우 연간 15조에서 20조 원에 달하는 매출이 추정되며, 네이버는 이를 통해 20%의 영업이익률 달성을 목표로 하고 있습니다. 이는 초대규모 AI 모델 운영을 위한 핵심 인프라 구축의 일환입니다.

네이버는 AI 팩토리 구축을 위해 브룩필드와 독특한 딜 구조를 맺었습니다. 네이버는 100% 자회사를 설립하여 AI 팩토리 운영을 담당하고, 브룩필드는 특수목적법인을 통해 GPU와 부지를 소유하게 됩니다. 이 구조에서 네이버 자회사인 운영사는 큰 자산을 직접 보유하지 않고, 브룩필드로부터 인프라를 임차하여 사용하는 방식입니다. 네이버는 임차료를 지불하면서 운영을 통해 수익을 창출하는 모델을 선택했습니다.

네이버와 브룩필드의 AI 팩토리 딜 구조는 각각의 리스크와 수익을 분담하는 형태로 설계되었습니다. 네이버는 운영을 통해 AI 서비스로부터 발생하는 수익의 레버리지를 취득하며, 성공적인 운영 시 높은 이익을 기대할 수 있습니다. 반면, 운영 비용에 대한 리스크는 네이버가 부담하게 됩니다. 브룩필드는 부동산 펀드로서 안정적인 임대 수익을 확보하며, 설사 토큰 가격 하락과 같은 다운사이드 발생 시에도 상대적으로 유리한 위치를 점할 수 있는 구조입니다. 이처럼 각자의 역할에 따라 수익과 리스크를 나누는 전략을 취하고 있습니다.

NHN은 국내 기업 중 AI 데이터센터 사업으로 가장 먼저 뚜렷한 실적을 보여준 회사입니다. 2026년 2분기 실적 발표에서 NHN은 영업이익 500억 원을 달성하며 전년 대비 두 배 가까이 성장했습니다. 이러한 성과는 상당 부분 클라우드 사업 기술 부문에서 창출되었으며, 양평 데이터센터를 기반으로 한 AI 서비스 제공이 주효했습니다. NHN은 수십 MW 단위의 부지를 빠르게 확보하고 이를 통해 즉각적으로 매출을 창출하는 전략을 성공적으로 실행하며, AI 데이터센터 시장에서의 경쟁력을 입증했습니다.