딥가젯 상반기 수주액 2.3배…AI·IT 기업부터 대학·병원까지

딥가젯은 매니코어소프트가 만드는 액체냉각 AI 서버입니다. 사무실과 연구실에 놓는 dg5W, 서버실과 데이터센터를 위한 dg5R을 기반으로 GPU·NPU와 운영체제, AI 소프트웨어를 목적에 맞춰 구성합니다.

2026년 상반기 딥가젯 수주액은 지난해 같은 기간의 2.31배에 이르렀습니다. 주문 건수는 45%, 주문서에 담긴 GPU와 NPU는 97% 늘었습니다. 한 대의 서버에 들어간 GPU나 NPU와 같은 가속기도 평균 2.9개에서 3.9개로 많아졌습니다.

숫자보다 흥미로운 변화는 주문 내용에 있습니다. 최근 발주에는 서버와 함께 스토리지, 네트워크, 냉각, 모델 서빙 환경의 디테일한 구성 요청이 포함되었습니다. 여러 사용자가 장비를 공유할 수 있도록 Slurm이나 k8s 구성 및 계정과 작업 대기열까지 구성해 달라는 요청도 이어졌습니다. 실험용 GPU 장비에 더해 조직 전체가 계속 운영할 온프레미스 AI 환경을 찾는 고객이 많아졌습니다.

전년의 두 배를 넘긴 수주액

성장은 한 분기에 몰리지 않았습니다. 1분기 수주액은 전년 동기의 2.6배, 2분기는 2.18배였습니다.

1분기에는 주문 건수보다 발주된 GPU·NPU가 더 빠르게 늘어 대형 구성이 성장을 이끌었습니다. 2분기에는 주문 건수가 80% 증가하면서 수요가 더 넓게 퍼졌습니다. 1분기는 대형 구성이, 2분기는 늘어난 주문이 성장을 이끌었습니다.

세계 서버 시장에서도 비슷한 움직임이 나타납니다. IDC에 따르면 2026년 1분기 세계 서버 시장은 출하량이 3.3% 늘어나는 동안 지출액이 30.7% 증가했습니다. 대규모 GPU 서버 도입이 시장을 키웠습니다. 딥가젯 판매 기록에서도 주문 건수보다 가속기 수와 수주액이 훨씬 빠르게 늘었습니다.

연구실에서 시작된 수요, 산업·공공 현장으로

AI·IT 기업과 대학·교육기관은 여전히 딥가젯의 가장 큰 고객층입니다. 최근에는 제조·산업과 공공·출연연의 주문이 눈에 띄게 늘었습니다. 2018–2023년 3.2%였던 제조·산업 고객 비중은 2024–2026년 13.4%로 커졌고, 공공·출연연도 12.7%에서 17.9%로 높아졌습니다.

딥가젯을 쓰는 목적도 다양해졌습니다. 최근 판매 기록에서 AI 연구·교육·인프라는 28.4%로 가장 큰 비중을 차지했습니다. 과학·공학 계산은 26.9%, 비전·로봇·산업 AI는 19.4%로 뒤를 이었습니다. 문서·언어·업무 AI도 13.4%를 차지했습니다. 생성형 AI 연구뿐 아니라 시뮬레이션, 영상 분석, 로봇과 사내 업무까지 GPU 서버를 직접 쓰는 조직이 많아졌습니다. 의료·바이오 분야에서는 의료 영상과 생명정보 분석을 위한 자체 GPU 환경을 찾았습니다.

실제 구축 사례를 보면 연구 주제와 업무도 제각각입니다. 서울대학교 초거대 AI 모델 및 플랫폼 최적화 센터는 모델과 플랫폼 연구에 딥가젯을 도입했습니다. 중앙대학교 연구실은 영상 AI를 연구하고, 이화여자대학교 연구실은 CT·X-ray 영상과 단백질 서열을 분석합니다. IBK시스템은 금융 OCR과 업무 자동화에 활용했습니다.

GPU 서버 한 대에서 조직용 AI 환경으로

대형 모델을 실행하려면 더 많은 GPU 메모리가 필요합니다. 여러 사람이 장비를 공유하면 동시에 처리할 작업도 많아집니다. GPU가 두 장, 네 장으로 늘어날수록 PCIe 대역폭과 전원, 스토리지, 네트워크, 냉각도 함께 맞춰야 합니다.

여러 사람이 쓰는 서버에는 계정과 작업 대기열, 접근 권한, 모니터링이 필요합니다. 사내 문서를 다루는 AI 서비스라면 모델 서빙 엔진과 RAG용 데이터베이스, 파일 스토리지까지 연결해야 합니다. 최근 딥가젯 발주에서 하드웨어와 운영 환경을 함께 요청하는 사례가 늘어난 이유입니다.

매니코어소프트는 GPU·NPU 선정부터 운영체제와 드라이버, AI 프레임워크까지 한 구성으로 준비합니다. Ubuntu나 RHEL과 같은 리눅스 환경에는 용도에 따라 CUDA, PyTorch, Docker, vLLM과 SGLang을 설치하고, 시각화나 특정 프로그램이 필요하면 Windows 환경도 구성합니다. 여러 사용자가 자원을 나눠 쓰는 조직에는 스토리지와 네트워크, Kubernetes나 Slurm을 포함한 운영 환경도 함께 설계합니다.

딥가젯은 NVIDIA와 AMD GPU뿐 아니라 Tenstorrent와 FuriosaAI NPU를 활용한 구성도 지원합니다. 실행할 모델과 소프트웨어, 사용자 수에 맞춰 가속기와 서버를 고르면 도입 이후의 시행착오를 줄일 수 있습니다.

사무실에는 dg5W, 서버실에는 dg5R

2026년 6월에는 dg5W SKU-2와 dg5R이 정식 출시됐습니다. dg5W는 타워와 랙 형태로 설치할 수 있어 사무실과 연구실에 어울립니다. 6U 랙마운트형 dg5R은 높은 GPU 밀도와 듀얼 CPU가 필요한 서버실과 데이터센터를 겨냥합니다.

두 제품은 PCIe 5.0과 DDR5 플랫폼을 사용합니다. 고밀도 시스템인 dg5R은 GPU와 CPU에 더해 메모리, NIC, PCIe 스위치(PEX)까지 액체로 식힙니다. 장비 상태는 웹 화면에서 확인할 수 있고, 전면 LCD에서도 냉각수와 주요 부품의 상태를 보여줍니다.

상반기 성장에는 기존 dg5W SKU-1가 먼저 힘을 보탰습니다. 신제품은 6월에 출시돼 상반기 판매 기록에는 한 달만 반영됐습니다. 사무실용 워크스테이션부터 고밀도 랙 서버까지 선택지가 넓어진 만큼 하반기에는 더 다양한 구성이 현장에 들어갈 전망입니다.

매니코어소프트 액체냉각 기술의 출발점은 2012년 이종 슈퍼컴퓨터 천둥이었습니다. 매니코어소프트는 그해부터 액체냉각 솔루션을 공급했고, 2017년 완성품 액체냉각 서버 개발을 마쳐 2018년부터 본격적으로 판매했습니다. 고발열 GPU를 좁은 공간에서 오래 운용해 온 경험이 지금의 dg5W와 dg5R로 이어졌습니다.

8-GPU 랙 서버도 실제 부하로 확인

GPU 수가 늘수록 확인할 항목도 많아집니다. 모든 GPU의 인식과 다중 GPU 통신, 동시 부하 상태에서의 CPU·GPU 온도를 한 번에 확인합니다.

최근 출고한 dg5W 에는 CPU·GPU·메모리·디스크에 동시에 풀부하를 걸었습니다. 실내 온도는 25–26.5°C였고 GPU 최고 온도는 46–58°C였습니다. 세 장비 모두 검수를 통과했습니다. 2026년 7월에는 CAD-IT Korea에 RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 8장을 탑재한 dg5R을 공급했습니다. 고객 장비와 별도로 같은 모델의 GPU 8장을 탑재한 dg5R에도 CPU와 GPU에 모두 풀부하를 걸었습니다. 일반 사무실 공간에서 GPU 최고 온도는 67°C, CPU는 68°C였습니다.

설치 장소에 따라 냉각 설정도 달라집니다. 사무실에서는 고객과 허용 소음을 정한 뒤 팬과 펌프를 조정해 온도를 맞춥니다. 서버실에서는 소음보다 냉각 여유와 장시간 부하의 안정성을 우선합니다. 실제로 사용할 공간까지 고려해 온도와 소음 설정을 마친 뒤 출고합니다.

GPU를 기다리는 시간이 길어졌다면

GPU 한두 장을 여러 사람이 나눠 쓰면 작업 대기 시간이 길어집니다. 모델이 GPU 메모리에 들어가지 않아 정밀도를 낮추거나, 앞선 작업이 끝날 때까지 다음 실험을 미루는 일도 생깁니다. 사무실의 열과 소음 때문에 장시간 작업을 돌리기 어렵다면 서버와 냉각을 함께 다시 설계할 시점입니다.

돌릴 모델과 프로그램, 동시 사용자 수, 설치 장소를 알려 주면 필요한 GPU 메모리와 수량부터 정할 수 있습니다. 사무실과 연구실에는 dg5W, 고밀도 랙 환경에는 dg5R을 기준으로 서버와 냉각, 운영 소프트웨어를 구성합니다.

사무실용 워크스테이션 한 대부터 서버실의 고밀도 랙까지, 매니코어소프트는 실제 공간과 업무에 맞춰 서버·액체냉각·소프트웨어를 설계합니다. 장시간 부하 시험과 온도·소음 설정도 출고 전에 마칩니다. 현재 워크로드에 맞는 딥가젯 구성을 상담해 보세요.