1. “GPU 임대업체가 아니라 AI 하이퍼스케일러”
CEO 아르카디 볼로즈는 Nebius가 2024년 여름 출범 당시 수백 명의 숙련 엔지니어, 10MW 데이터센터, 현금 $2.5B에서 시작했다고 설명. 과거 하이퍼스케일 인프라 구축 경험을 바탕으로 AI 시대에 필요한 대규모 인프라를 직접 만들 수 있다는 판단에서 출발.
현재 목표는 부지→전력→데이터센터→랙/GPU→네트워크→클라우드→추론·애플리케이션까지 전부 직접 구축하는 ‘풀스택 AI 인프라’. AWS·Azure·GCP와 구조적으로 유사한, 규모는 작지만 독립적인 AI 하이퍼스케일러를 지향. CEO는 현재 5GW 규모의 구축 용량을 계약했다고 언급.
2. AI 컴퓨팅 수요는 공급보다 훨씬 빠르게 증가
AI가 코딩·보안·제약·리테일 등 실제 산업에서 가치를 만들면서 수요가 기하급수적으로 증가하지만, 데이터센터·전력·GPU 등 물리적 인프라는 소프트웨어처럼 연간 10배씩 늘릴 수 없음. CEO는 “수요>공급” 격차가 완화되는 것이 아니라 오히려 더 커지고 있다고 진단.
이 불균형은 가격에 그대로 반영. Nebius가 경험한 bare-metal 가격은 과거 MW당 약 $10~15M에서, 소비자/리테일 성격 계약은 $20~25M, 2027~28년까지 기다릴 수 없는 고객의 단기 용량은 $40~50M/MW까지 지불 의사가 나타났다고 설명.
3. ‘경매형 가격결정 시스템’ 도입
수요가 공급을 압도하는 상황에서 고정가격보다 경매가 효율적이라고 판단. 과거 검색광고·모빌리티 사업에서 대규모 경매 시스템을 운영한 경험을 활용해 AI 컴퓨팅 용량도 금융·원자재 시장처럼 지속적으로 가격을 발견하는 시스템으로 발전할 수 있다고 봄.
즉 Nebius는 단순 용량 판매를 넘어 “희소한 GPU/전력 자원을 가장 높은 가치의 수요자에게 배분하는 시장” 자체를 만들려는 구상.
4. 핵심 고객은 Meta·Microsoft보다 ‘중간 규모 AI 기업’
핵심 시장은 수천~수만 개 GPU를 1~3년 사용하는 기업들. 수십~수백 개 고객이 존재하며 이것이 Nebius의 ‘sweet spot’.
Meta·Microsoft 같은 초대형 계약은 규모와 수익성은 좋지만 주로 bare-metal을 제공하기 때문에 Nebius 소프트웨어를 거의 사용하지 않음. 따라서 최종 핵심사업이라기보다 대규모 인프라 건설의 자금조달·리스크 완화 역할. Meta 관련 두 번째 계약 용량은 내년 1~2분기 들어올 예정이라고 언급.
올해 독자 클라우드 용량을 약 1GW까지 구축하고, 이후 연 1GW, 장기적으로 1.5~2GW씩 추가하는 방향을 제시.
5. 시장 자체가 매우 큼
CEO는 GPU 클라우드가 장기적으로 약 $1T 매출 산업이 될 수 있다고 전망. 글로벌 신규 AI 인프라 건설이 향후 연 15~20GW 수준까지 확대될 가능성을 거론하며, Nebius가 세계 시장의 약 5~10%를 차지해도 매우 큰 회사가 될 수 있다는 논리.
6. Palantir 협업 핵심 = “기업 데이터 주권”
Palantir의 주 고객인 대기업들은 폐쇄형 AI 모델에 민감한 사내 데이터를 넘길 경우 데이터·모델 통제권을 잃는 것을 우려.
Palantir는 데이터센터·랙·소프트웨어까지 추적 가능한 ‘검증된 풀스택’이 필요했고, 이 때문에 Nebius를 선택했다는 설명. Nebius Token Factory가 Qwen·Nemotron 등 다양한 오픈모델을 제공하고 Palantir가 이를 기업 데이터와 결합해 반복 학습·적용하는 구조.
CEO는 특정 기업의 독자 데이터로 오픈모델을 반복 최적화하면 특정 업무 영역에서는 최고급 범용모델보다 더 높은 성능을 낼 수 있다고 강조. 사례로 Shopify가 Qwen 기반 오픈모델을 자체 데이터로 반복 개선해 특정 영역에서 GPT-5.6보다 높은 품질에 도달했다는 최근 공개 사례를 언급.
→ Nebius에는 Palantir가 강력한 엔터프라이즈 판매채널이 됨.
7. 오픈모델 확산은 Nebius 마진에 매우 유리
단순 NeoCloud처럼 GPU bare-metal만 팔면 가치사슬 하단에 머물고 마진이 낮음. 반면 클라우드→추론→Token Factory→에이전틱 계층까지 올라가면 동일 인프라를 훨씬 높은 가격에 판매 가능.
CEO는 상위 계층 서비스 가격이 bare-metal 대비 2~4배 높을 수 있고, 현재 가격에서는 CapEx를 22개월 미만에 회수할 수 있다고 언급.
핵심은 중간 사업자에게 마진을 넘기지 않고 인프라부터 소프트웨어까지 직접 통제해 더 높은 ASP·마진·ROI를 확보하는 것.
8. 지금은 “용량만 있으면 다 팔리는 시장”
현재 공급 부족이 워낙 심해 제품 품질이 완벽하지 않아도 용량만 확보하면 판매 가능하다고 인정. 그러나 이 상황은 영원하지 않으며 1년, 18개월, 2년 등 어느 시점에는 수급이 균형을 찾을 것으로 봄.
그때부터 고객이 가격뿐 아니라 품질·속도·신뢰성·소프트웨어를 비교하기 때문에, 지금부터 풀스택 제품 경쟁력을 만들어 공급 정상화 이후에도 살아남는 것이 목표.
9. AI 컴퓨팅 가격이 반드시 내려간다고 보지 않음
궁극적 가격은 AI가 현실 산업에서 얼마나 큰 경제적 가치를 만들어내느냐에 달려 있음. 법률·코딩·과학 등에서 최종 사용자가 훨씬 큰 가치를 창출한다면 모델 사업자는 높은 인프라 가격을 충분히 감당 가능.
따라서 AI 생산성이 계속 높아지면 컴퓨팅 가격이 유지되거나 오히려 상승할 수도 있고, 그 경우 인프라 증설은 지금보다 더 커질 수 있다는 시각.
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