Video: AI의 다음 전쟁터는 데이터센터 | SKT 15GW와 국가 인프라의 미래
Channel: 안될공학 - IT 테크 신기술
Duration: 16m 42s
Source: subtitle (auto, ko)
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네, 여러분 안녕하세요. 패치입니다. 지금 전 세계는 AI 인프라를 두고 총력전을 버리고 있죠. 누가 더 좋은 AI 모델을 만드느냐를 넘어서 이제는 누가 그 모델을 돌릴 데이터 센터와 전력을 더 많이 확보하느냐가 국가 경쟁력을 가리기 시작했습니다. 미국도, 대만도, 유럽도 지금 여기에 사화를 걸고 있죠. 이런 흐름 속에서 지난 6월 29일 청와대에서 의미 있는 발표가 나왔는데요. 대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민 보고회입니다. 정부가 대한민국의 다음 2, 30년 먹거리로 반도체 AI 데이터 센터 그리고 피지ic컬 AI 이렇게 세 가지를 제시를 했고요. 이재용 삼성전자 회장이랑 최태원 SK 그룹 회장이 직접 나와서 역대 최대 규모의 투자 계획을 발표를 했습니다. 두 그룹이 이날 내놓은 국내 투자 규모만 합쳐서 수천 조원에 달하는데요. 발표는 크게 두 갈래로 나뉘었습니다. 삼성전자는 반도체, 그러니까 AI를 돌릴 칩을 만드는 쪽에 방점을 찍었고요. 그리고 SK 그룹은 그 칩으로 AI을 실제로 돌리는 데이터 센터의 승부를 걸었는데요.

2035년에 총 15GW 규모의 AI 데이터 센터를 짓고 SK텔레콤이 전체를 이끄는 AI 인프라 설계자를 맞는다는 계획입니다.이 발표를 두고 정치적으로 여러 논쟁이 오가고 있는 건 알고 있어요. 다만 오늘은 그 부분은 잠깐 접어두고요. 순수하게 AI 인프라 산업이랑 투자라는 관점에서만이 계획을 한번 들여다 보려고 합니다. 그런데 SK 그룹의 선택은 왜 AI 데이터 센터일까요? 한국이 반도체 분야에서 강하다는 건 이미 익숙한 이야기죠. 하지만 AI 데이터 센터는 조금 다릅니다. 세계의 축 가운데서 반도체와 피지컬 AI를 잇는 한 가운데에 있는 고리이자 지금 전 세계가 가장 치열하게 싸우고 있는 새로운 전장이 바로 AI 데이터 센터인데요. 무엇보다도 반도체 회사도 건설사도 아니고 우리에게는 국내 대표 통신 기업으로 익숙한 SK 텔레콤이 무려 1천조원에 가까운이 프로젝트를 이끈다는 점이 가장 의외이면서도 흥미로운 대목이죠. 그래서 오늘은이 SK 그룹의 15GW AI 데이터 센터 계획을 한번 따라가 보려고 합니다.

먼저 첫 번째로 왜 지금 SK 그룹은 이렇게 큰 자금과 역량을 AI 인프라 사업에 투입을 하려는 걸까요? 이거는 단순히 AI가 유행이라서는 아닙니다. 지금 글로벌 AI 경쟁에서는 데이터 센터를 확보하는 것 자체가 기업과 국가의 산업 주도권을 좌우하기 시작했기 때문이에요. 지금까지 AI 경쟁의 중심은 GPU였죠. 누가비디아 GPU를 더 많이 확보했는지, 누가 더 큰 모델을 만들었는지가 승부처였어요. 그런데 이제는 GPU를 사는 것만으로는 AI를 운영할 수 없게 되었습니다. GPU 수만 장을 24시간 돌리려면 전력이랑 냉각, 초고속 네트워크, 그리고 이거를 담을 데이터 센터가 함께 있어야 되기 때문인데요. AI가 텍스트를 넘어서 이미지와 영상, 음성, 로봇까지 다루기 시작을 하면서 연산량은 계속 불안하고 있죠. 이용자 한 명에게 답을 만들어 줄 때마다 데이터 센터 안에서는 GPU가 메모리가 돌아가고요. 이용자가 늘고가 복잡해질수록 학습만이 아니라 추론에 드는 컴퓨팅 자원도 빠르게 늘어나게 됩니다. 그래서 AI 데이터 센터는 정보를 쌓아두는 창고가 아니고요.

전기와 데이터를 넣어서 AI의 결과물을 뽑아내는 거대한 지식 공장에 가깝습니다. 문제는이 GPU들을 수용할 전력이랑 냉각, 네트워크, 데이터 센터 공급이 한정이 되어 있다는 건데요. 메킨즈는 글로벌 데이터 센터 수요가 매년 19에서 22%씩 커지는데 공급이이를 못 따라가서 2030년 미국에서만 약 15GW가 부족할 거라고 전망을 했습니다. 빅테크들이 미국에 몰려 있던 데이터 센터 투자를 세계 각지로 넓히기 시작하는 이유인데요. SK 그룹은이 공급 부족이 현실이 된 다음에 움직이는게 아니라 미리 대규모 인프라를 깔아서 글로벌 수요를 한국으로 끌어오겠다는 쪽을 택했습니다. 올해 엔비디아가 대만에서 던진 메시지가 상징적인데요. AI 경쟁의 축이 누가 더 좋은 모델을 만드느냐에서 누가 더 큰 인프라를 갖느냐로 옮겨 갔다는 겁니다. 미국은 오픈 AI가 주도를 하는 스타게이트 프로젝트를 밀고 있죠. 2029년까지 약 10GW 5천억 달러 규모를 짓겠다는 계획인데요. 이건 이미 텍사스에서 일부 가동을 시작을 했습니다.

그리고 대마는 아예 AI 섬을 내걸었어요. TSMC라는 세계 최대 파운드리를 가진 나라가 칩을 만들어 파는 데서 그치지 않고 직접 AI 데이터 센터랑 슈퍼 컴퓨터를 짓기 시작한 건데요. 거기에다가 프랑스는 원전을 앞세웠습니다. 프랑스 2030 계획으로 AI 인프라에 100조원이 넘는 돈을 썼고요. 데이터 센터를 국가 중요 사업으로 지정을 해서 인허가 기간까지 절반으로 줄이고 있다고 해요. 여기에 중동의 아랍 에미리에이트와 사우디는 국부 펀드를 동원을 해서 가장 빠르고 크게 움직이고 있기도 하죠. 여러분 공통점이 보이시나요? 거의 모든 나라가 전력, 부지, 인허가라는 똑같은 벽에 부딪히면서도 누구보다 먼저 대규모 컴퓨팅 인프라를 확보를 하려고 열심히 뛰고 있다는 건데요. 숫자만 놓고 보면 SK 그룹의 15GW는 미국의 스타게이트의 10GW보다도 더 큰 목표입니다. 미국이 한 발 먼저 착공에 들어갔다면 한국은 이번 발표로 인해서이 경쟁에 본격적으로 뛰어든 셈이죠.이 이 경쟁 구도를 보면 SK 그룹이 왜 서둘러서 15GW를 꺼내는지가 더 분명해지는데요.

지금 인프라를 확보하지 못하면 AI 시대에 남의 데이터 센터를 빌려서 써야만 하는 처지가 될 수도 있기 때문이에요. 그런데 여러분, 15GW면 얼마나 큰 규모일까요? 어, 숫자가 너무 커서 15GW는 오히려 감이 잘 안 오죠. 통상적으로 최신 원전 1기가 풀 가동할 때내는 출력이 약 1GW입니다. 그러니까 전력 규모로 단순히 비교를 해 보자면 우리나라 국민 약 70만 명 이상이 동시에 쓰는 전력이랑 비슷한 건데요. 그런데 지금 SK 그룹이 장기적으로 겨냥을 하는 규모가 최대 15GW입니다. 그러니까 설비의 최대 출력 기준으로 단순 비교를 하면 최신 원전 약 15기와 만먹는 규모이죠. 물론 원전 15기를 데이터 센터에 1대일로 붙인다는 뜻은 아니에요. 15GW라는 숫자가 건물 몇 동을 올리는 그런 단순한 사업이 아니라 나라 전체 전력이랑 산업 인프라를 함께 설계를 해야 하는 프로젝트라는 의미입니다. 사업비도 그만큼 큰데요. 최신 AI 컴퓨팅 인프라를 포함을 한 1GW급 데이터 센터에는 보통 약 70조원이 들어간다고 해요.

이거를 15GW 전체로 넓히면 약 1,000조원 규모가 되겠죠. 어 물론 이거는 SKT가 자기돈 1천 조원을 붙는다는 뜻은 아니고요. 데이터 센터를 쓸 글로벌 기업의 장기 계약 그리고 전략적 파트너 투자 프로젝트 파이낸싱을 묶어서 단계적으로 지어가는 구조입니다. 15GW는 GPU랑 HBM, 네트워크, 전력 설비, 냉각과 건설을 포함한 전체 프로젝트 규모에 가까운 돈이죠. 15GW는 데이터 센터의 건설 계획이자 SK 그룹이 구상을 하는 AI 인프라 사업의 전체 크기를 보여주는 상징적인 숫자인 셈입니다. 15GW라는 어마어마한 숫자만큼이나 대규모 AI 데이터 센터를 짓는 일은 간단하지가 않은데요. 크게네 가지가 필요해요. 안정적인 전력, 반도체 공급망, 통신 네트워크, 그리고 대형 산업 시설을 굴려본 경험입니다. 한국은 원전이랑 LNG 발전 기반을 갖추고 있고요. 반도치 앱 같은 대규모 산업 시설의 전력을 공급해 온 경험도 있죠. 세계 최고 수준의 HBM이랑 메모리 반도체 기업도 갖고 있고요. 그리고 초고속 통신망이랑 클라우드 환경도 잘 깔려 있어요.

무엇보다도 한국은 패을 오래 돌리면서 막대한 전력이랑 용수, 냉각을 안정적으로 관리를 해온 나라입니다. 데이터 센터와 반도체 공장은 물론 다른 시설이기는 하지만 엄청난 전력을 안정적으로 공급을 하고 고혈을 제어를 하면서 24시간 멈추지 않고 운영을 해야 한다는 점은 똑같아요. 한국에 HBM 공장이 있다고 해서 데이터 센터의 AI 성능이 저절로 좋아지는 건 아니겠지만 AI 서버에 들어갈 핵심 부품을 만들고 대규모 제조 인프라를 운영할 산업 생태계가 가까이 모여 있다는 거는 분명한 강점입니다. 물론 15GW를 현실로 만들려면 앞으로 대규모 전력 확보랑 송전만 확충이 함께 진행이 돼야 하긴 하겠죠. 이건 제가 그 계획을 깎아내리는 이야기가 아니라 왜이 사업이 국가 프로젝트가 될 수밖에 없는지 보여주는 그런 대목이기도 한데요. 빅테크 입장에서는 전력과 부지만이 아니라 반도체, 네트워크, 냉각, 유지 보수까지 한 지역에서 한꺼번에 풀 수 있는 곳이 필요하겠죠. SK 그룹은 한국의이 강점을 하나의 AI 인프라 사업으로 묶어서 글로벌 기업의 연산 수요를 국내로 이렇게 끌어오겠다는 거예요.

지금까지 한국이 HBM이랑 반도체 칩을 수출을 했다면 앞으로는 그 반도체가 만들어내는 AI 연산 능력까지 수출을 하겠다는 전략이죠. SK 그룹 최태호 회장이 이날 발표하면서 AI를 소비하는 나라에서 AI를 수출하는 나라로 전환을 하겠다라고 말한 것도 같은 맥락입니다. 그런데 우리가 여기서 궁금해지는 건 왜 SK 텔레콤일까요? 여기에서이 프로젝트가 좀 흥미로워지는데요. 15GW 규모의 데이터 센터를 이끄는 회사가 건설사도 발전사도 아닌 바로 SK 텔레콤이거든요. 좀 의야하실 수 있는데 SKT는 이걸 지금 말로만 꺼낸게 아닙니다. SKT는 이미 울산에서 지금 AWS랑 함께 하이퍼스케일급 AI 데이터 센터를 구축을 하고 있다고 해요. 2027년 하반기 가동이 목표이고 AWS의 높은 기술 수준에 맞춰서 AI 연산의 특화된 전력이랑 냉각을 설계를 하고 있죠. 글로벌 클라우드 사업자와 실제 프로젝트를 진행을 하면서 설계란 구축 경험을 쌓고 있고 가동 이후에는 운영 역량까지 확대하게 될 것으로 보이는데요. 엔비디아와는 차세대 데이터 센터인 AI 팩토리를 공동으로 운영을 하는 계획도 추진 중이라고 합니다.

2027년 운영을 시작을 해서 기가W급으로 키운다는 구상인데요. 그러니까 울산 데이터 센터는 단순한 첫 건물이 아니겠죠. 앞으로 영남권에 2GW 이상 클러스터를 짓기 위한 출발점이자 글로벌 고객을 한국으로 데려올 수 있는지 검증을 하는 첫 거점으로 봐야 할 것 같습니다. 이후 선남권의 1GW 등을 더해서 2029년부터 국내 5GW를 단계적으로 열고 수요와 투자 여건에 따라서 2035년까지 15GW로 넓혀갈 계획이라고 합니다. 울산에서 AWS와 쌓고 있는 경험을 전국 단위로 점차적으로 확장을 하는 순서인데요. 그럼 이걸 15GBW까지 키울 수 있는 힘은 어디서 나올까요? 여기에서 SK 그룹의 밸류 체인이 등장을 합니다. AI 데이터 센터에는 반도체랑 전력, 냉각, 네트워크, 건설과 운영이 전부 필요하다고 말씀을 드렸죠. 여러분 보세요. SK 하이닉스는 HBM이랑 메모리를 대고요. 에너지 계열사들은 데이터 센터에 필요한 전력이랑 에너지 솔루션을 제공을 할 테고요. 그리고 SKM무는 AI 서버의 높은 발열을 잡는 냉각 기술을 갖고 있습니다.

건설 계열사는 대규모 시설을 짓고 SK 브로드밴드랑 SKT는 통신망이랑 운영 경험 그리고 글로벌 고객가에 연결을 담당을 하게 되겠죠. 각 계열사가 기술을 따로 파는게 아니라 SKT가 고객 요구에 맞춰서 전력부터 반도체와 냉각, 네트워크 운영까지 쭉 이렇게 하나의 시스템으로 설계를 합니다. 쉽게 비유하자면 계열사가 저마다 다른 악기를 막고 SKT가 전체 연주를 이렇게 조율을 하는 지휘자 역할인 거죠. 이것이 오케스트라 SK 그룹이 이번 사업에서 내세우는 가장 큰 차별점입니다. 수익 모델은 크게 두축인데요. 글로벌 기업의 데이터 센터 공간이랑 전력 냉각 인프라를 통째로 제공을 하는 코어로케이션. 그리고 GPU 연산 자원을 필요한만큼 빌려주는 GPU 애저 서비스입니다. SKT는이를 기가W급으로 통합을 해서 전체 운영비를 낮추고 가격 경쟁력을 확보하겠다는 계획이라고 합니다. 이게 워낙 규모가 크다 보니까 AI 투자를 두고서 거품이 아니냐는 이야기는 계속 나오는데요. 실제로 모든 AI 사업이 성공을 하지는 않겠죠.

하지만 데이터 센터를 지을 것인가의 문제는 개별 AI 서비스 하나가 뜰 것인가랑은 조금 다르다고 보여져요. 앞으로 기업의 제품과 서비스, 공장과 로봇, 자동차와 의료 시스템의 AI가 들어갈수록 컴퓨팅 인프라의 무게는 커질 수밖에 없다고 보이는데요. 인프라를 충분히 확보하지 못한 기업이란 국가는 필요한 연산 자원을 해외 사업자에게 기대야만 하겠죠. 한국이 HBN과 메모리를 잘 만들고도 정작 그걸 돌리는 대규모 데이터 센터를 해외에만 의존을 하게 된다면 AI 산업에서 나올 부가 가치 상당 부분도 해외로 빠져나가게 될 거예요. 흔히 나오는 또 다른 걱정은 GPU가 금방 구형이 되는데 그렇게 큰 투자가 도대체 무슨 소용이냐라는 건데요. 이에 대해서 SKT는 특정 GPU 세대에 묶기지 않는 모듈형 설계 냉각 네트워크 교체가 가능한 구조를 내세웠습니다. GPU 세대 교체 때문에 데이터 센터 전체가 빠르게 날거나 대규모 매몰 비용이 생기는 위험을 낮추겠다는 건데요. 데이터 센터는 수요가 확인된 다음에 바로 뚝딱 이렇게 지을 수 있는 시설이 아니에요.

굳이 선정이랑 전력 확보, 인허가, 건설이랑 고객 유치까지 수년이 걸리게 되죠. 수요가 터진 다음에 준비를 하면 이미 늦게 되겠죠. 그래서 이번 계획에서 높게 볼 부분은 15GW라는 숫자 자체가 아니고요. AI 인프라 부족이 경쟁력을 좌우를 한다는 변화를 SKT가 비교적 빠르게 읽고 그룹 전체 역량을 끌어 모아서 먼저 움직이고 있다는 점에 주목을 해야 할 것 같습니다. SKT는 AI 데이터 센터를 경부 고속도로랑 초고속 인터넷에 이은 세 번째 국가 인프라고 표현을 했는데요. 이거는 꽤 큰 비유죠, 여러분. 그런데이 세 가지 인프라가 만들어낸 변화를 보면 모두 공통점이 있어요. 일단 경부 고속도로는 사람이랑 물자가 이동하는 비용을 낮췄죠. 그리고 초고속 인터넷은 정보가 이동하는 비용을 낮췄습니다. 그럼 AI 데이터 센터는요. 기업과 개인이 지능을 사용하는 비용을 낮추는 인프라가 될 수 있겠죠. 대기업만 대규모 GPU를 소유를 하는게 아니라 스타트업이랑 연구 기관, 지역들도 필요한만큼 AI 연산을 빌려 쓸 수 있게 될 겁니다.

지역 제조 업체는 자체 데이터 센터 없이도 제조 AI를 쓰고 로봇이랑 자동차 기업은 대규모 시뮬레이션이랑 학습을 국내에서 돌릴 수 있게 되는 거예요. 정부가 반도체 AI 데이터 센터 그리고 피지컬 AI를 하나로 묶은 이유도 바로 여기 있습니다. 반도체가 연산 장치를 만들고 AI 데이터 센터가 그 반도체로 지능을 생산하고 그리고 피지컬 AI가 그 지능을 공장이랑 로봇 자동차에 입히는 거죠. 이렇게 세축이 쭉 이어져야만 한국이 AI를 쓰는 나라를 넘어서서 AI 산업 전체를 굴리는 나라로 올라설 수 있겠습니다. 최태원 회장이 이날 강조한 표현을 빌리자면 AI로 지능을 생산을 하는 시장을 만들어서 사회의 비용을 낮추고 경제를 키우겠다는 그림이에요. 데이터 센터가 지역에 들어서면 수도권에 몰린 AI 산업을 분산시키는 계기도 되겠죠. 물론 건물만 들어온다고 지역 산업이 저절로 크지는 않을 거고 대학이랑 연구 기간, 기업이랑 전문 인력이 함께 붙어야 할 텐데요. 하지만 일단 대규모 컴퓨팅 인프라가 먼저 깔려야지만 그 주변에 AI 산업이 모일 출발점도 생기는 거겠죠.

SKT는 그간 통신망을 연결을 하고 대규모 인프라를 안정적으로 운영해 온 경험을 AI 데이터 센터 사업으로 확장을 하고 있습니다. 그룹이 가진 반도체와 에너지, 냉각이란 건설 역량을 하나의 사업으로 있는 시도인데요. 모델 자체를 만드는 경쟁도 중요하지만 전 세계 AI 기업이 쓸 인프라를 공급하는 사업 역시 거대한 시장이 될 수 있죠. 모든 기업이 최고의 모델을 만들 수는 없는 일이에요. 하지만 거의 모든 AI 기업은 데이터 센터와 GPU, 전력이랑 네트워크를 필요로 하니까 SKT는이 공통된 수요를 채우는 인프라 사업자가 되려는 겁니다. 정재현 SKT CEO는 이번 계획을 두고서 글로벌 AI 생태계가 필요로 하는 컴퓨팅 인프라를 선재적으로 준비하는 것이라고 밝혔는데요. 물론 15GW가 이미 완성된 건 아니죠. 전력과 부지를 확보를 하고 글로벌 고객이랑 투자를 끌어오는 과정이 앞으로 수년간 남아 있습니다. 다만 분명한 건 이제 질문이 바뀌었다는 거예요. AI 시대의 연산 기반을 계속 해외에 빌렸을 것인가?

아니면 우리가 국내에 직접 확보를 할 것인가? 이건 특정 기업 하나의 사업 계획을 넘어서서 한국이 AI 시대에 어떤 자리에 설 것인가에 대한 문제예요. AI 경쟁의 승부는 가장 좋은 모델을 만든 쪽만 가져가는게 아닙니다. 그 모델들을 안정적으로 돌릴 전력이랑 반도체, 데이터 센터를 갖춘 나라도 함께 영향력을 갖게 되는 거니까요. 반도체를 만들어 온 한국이 그 반도체로 AI를 돌리는 나라로도 올라설 수 있을지 그 첫 시험대가 지금 울산에서 시작되고 있습니다. 그럼 오늘은 여기까지 안들공학 패치였습니다. 입니다.