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카카오, 데이터센터 냉방비 23% 절감…"설비 대신 운영 바꿨다" [경제일보] 인공지능(AI) 확산으로 데이터센터의 전력과 냉각 비용이 커지는 가운데 카카오가 데이터센터를 새로 짓거나 냉각설비를 교체하는 대신 기존 시설의 운영 방식을 바꿔 에너지 효율을 높이고 있다. 자체 데이터센터에서 축적한 열관리 경험을 임차 데이터센터까지 확대하고, 일부 전산실에는 AI를 활용한 냉방설비 자율운전을 적용하는 등 신규 시설 구축에서 기존 시설의 운영 효율을 높이는 방향으로도 데이터센터 경쟁이 확대되는 것으로 분석된다. 22일 카카오는 경기도 하남시 소재 임차 데이터센터에서 냉방설비 운영 방식을 개선해 전년 동기 대비 냉방 전력비를 약 23% 줄였다고 밝혔다. 카카오 데이터센터 안산에서 축적한 에너지 관리 경험을 다른 데이터센터에 적용한 사례다. 카카오는 데이터센터의 냉방설비를 새로 교체하거나 증설하지 않고 실제 운영 데이터와 현장 상황을 분석해 전산실 냉방 온도와 냉동기의 냉수 온도를 최적화했다. 이에 서버 사용량과 외기 조건을 함께 고려해 비교한 결과 지난해 같은 기간보다 냉방 전력비를 약 23% 절감했다고 설명했다. 이번 사례를 통해 카카오는 자체 보유 데이터센터뿐 아니라 임차 데이터센터에도 운영 효율화 방식을 확대한 것으로 평가된다. 데이터센터를 직접 건설해 설비를 처음부터 최적화하는 방식과 달리 이미 구축된 시설의 냉각설비와 운영 조건을 조정해 효율을 개선한 것이다. AI 데이터센터 확대와 함께 기존 데이터센터의 에너지 효율을 높이는 작업도 중요해지고 있다. AI 연산을 위해 고성능 서버가 늘어나면 전력 사용량뿐 아니라 서버에서 발생하는 열을 식히기 위한 냉각 에너지 수요도 함께 커지기 때문이다. 데이터센터 사업자 입장에서는 신규 시설과 전력 인프라를 확보하는 것뿐 아니라 현재 운영 중인 시설에서 얼마나 적은 에너지로 안정적인 서비스를 유지할 수 있는지도 비용 경쟁력과 연결될 수 있다. 카카오는 앞서 데이터센터 안산에서 냉각설비 최적화와 공조 운영 개선, 전력설비 효율화, 태양광 자가소비 등 다양한 에너지 절감 기술을 적용해왔다. 지난해에는 해당 방식들을 통해 총 4753tCO₂eq(이산화탄소 상당량 톤)의 온실가스 감축 효과를 거뒀다고 강조했다. 하남 데이터센터에서는 이 같은 경험을 설비 자체를 바꾸는 방식보다 운영 데이터에 기반한 최적화에 적용했다. 기록적인 폭염과 서버 사용량 변화에도 서비스 안정성을 유지하면서 냉방 에너지를 줄이는 것을 목표로 진행됐다. AI를 활용한 자동화도 일부 전산실에서 적용됐다. LG CNS가 개발한 AI 에이전트는 전산실 환경과 냉방설비 운영 데이터를 실시간으로 분석하고 냉방설비를 자율적으로 제어한다. 기존 운영 데이터를 기반으로 냉방 조건을 조정해 서버 운영 안정성을 유지하면서 에너지 사용량을 줄이는 방식이다. 카카오와 LG CNS의 역할도 나뉘었다. 카카오는 안산 데이터센터에서 축적한 데이터 기반 열관리 노하우를 바탕으로 에너지 절감 방안을 제시했고, LG CNS는 데이터센터 운영 경험과 현장 설비 운전 노하우를 활용해 항온항습기(FWU)와 냉동기 등 주요 냉방설비의 운전 방식을 조정했다. 각 단계에서 운영 안정성을 검증하면서 최적의 운전 조건을 찾은 것으로 분석된다. 이번 사례는 데이터센터 에너지 효율화가 반드시 대규모 설비 투자로만 이뤄지는 것은 아니라는 점에서도 주목된다. 기존 데이터센터의 냉각설비를 그대로 활용하면서 서버 부하와 외기 조건, 설비 데이터를 분석해 운전 조건을 바꾸는 방식은 이미 구축된 시설의 효율을 높이는 방법이 될 수 있다. 특히 AI 데이터센터 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 기존 데이터센터를 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는지는 사업자들의 과제로 꼽힌다. 신규 데이터센터를 구축할 경우 부지와 전력, 냉각 인프라를 확보하는 데 상당한 시간과 비용이 필요한 만큼 기존 시설의 전력·냉각 효율을 높이는 방식이 함께 요구될 수 있기 때문이다. 카카오는 향후에도 자체 데이터센터에서 축적한 운영 경험을 바탕으로 에너지 효율 개선을 이어간다는 방침이다. 임차 데이터센터에서 확인한 운영 최적화 경험을 다른 시설에도 적용할 수 있을지와 AI 기반 자율운전 기술을 어느 범위까지 확대할지가 향후 과제가 될 전망이다. LG CNS 관계자는 "이번 프로젝트는 카카오와 LG CNS가 데이터센터 운영 안정성을 최우선으로 하면서 기존 설비의 운영 효율화와 AI 기반 냉방 자율운전 기술을 함께 적용한 사례"라며 "앞으로도 데이터센터 운영 전문성과 AI 기술을 기반으로 고객의 에너지 효율 향상을 지원해 나갈 것"이라고 말했다. 카카오 관계자는 "카카오 데이터센터 안산에서 축적한 데이터 기반 열관리 노하우를 임차 데이터센터 환경에도 적용해 냉방 전력비를 약 23% 줄인 것은 의미 있는 성과"라며 "설비 교체가 제한적인 환경에서도 운영 데이터를 기반으로 에너지 효율을 높일 수 있음을 확인한 만큼, 앞으로도 카카오의 기술 역량과 현장 협업을 바탕으로 친환경 데이터센터 운영을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.
2026-09-22 14:18:01
반도체·전력·통신 한데 묶는 SK…AIDC 경쟁력은 '조립 능력' [경제일보] AI 데이터센터(AIDC)는 반도체만으로 돌아가지 않는다. GPU(그래픽처리장치)가 도착할 때 전력과 냉각설비, 통신망도 준비돼 있어야 한다. SK그룹이 이 사업에서 가진 자산은 각 분야의 계열사다. 이 역량을 묶어 고객이 원하는 시점에 컴퓨팅 인프라를 공급하겠다는 전략이다. 울산에서는 기존 산업 기반이 데이터센터의 토대가 됐다. SK가스가 참여한 코리아에너지터미널(KET)은 LNG(액화천연가스) 도입·저장 인프라를 갖췄다. SK케미칼 자회사 SK멀티유틸리티는 300MW(메가와트)급 LNG·LPG(액화석유가스) 열병합발전소를 운영한다. SK브로드밴드는 SK케미칼 부지를 인수해 센터 건립에 활용했다. 부지와 에너지를 함께 확보할 수 있는 입지다. CBRE코리아에 따르면 올해 3월 누적 기준 수도권 데이터센터 전력계통영향평가 1차 기술검토 신청 522건 가운데 최종 공급 가능 승인을 받은 것은 10건, 1.9%였다. 나머지가 모두 탈락했다는 뜻은 아니지만 공급 제약을 보여준다. SKT는 울산 센터에 SK멀티유틸리티 전력을 공급할 계획이라고 밝혔다. 다만 발전소 용량 전체가 데이터센터 몫은 아니다. 기존 산업단지 수요도 있어 실제 공급량과 가격은 계약 조건에 따라 달라진다. 건설은 SK에코플랜트, 기계·전기·배관설비인 MEP 분야는 SK AX의 역량을 활용한다. 울산 센터는 공랭과 수랭을 결합해 AI 서버의 열을 처리하도록 설계됐다. 슈나이더 일렉트릭과는 배전반·무정전전원장치·변압기 등 장비의 통합 구매 계약도 맺었다. 계열사의 설계·시공에 외부 전문업체의 장비를 결합하는 방식이다. 반도체에서는 SK하이닉스가 연결고리다. SK그룹과 엔비디아의 협력에는 SKT가 국내에 최대 2GW(기가와트) 규모 AI 팩토리를 구축하고, SK하이닉스 HBM4를 탑재한 차세대 베라 루빈 시스템을 도입하는 계획이 담겼다. HBM은 GPU에 대량의 데이터를 빠르게 전달하는 고대역폭메모리다. 메모리 공급과 컴퓨팅 인프라 구축을 함께 논의할 수 있다는 점이 SK의 특징이다. 다만 의향서(LOI) 단계로 확정 구매물량과는 구분해야 한다. 통신망은 지역의 입지 이점을 고객 접근성으로 연결한다. SKT는 울산 센터를 전국망과 복수 경로 전용회선으로 수도권에 연결하고, 부산 해저케이블을 통해 해외로 잇는다는 구상이다. 회사 설명에 따르면 부산 육양국과의 거리는 약 40㎞다. 육양국은 해저케이블이 육상 통신망과 만나는 시설로, 해외 고객에게 연산 서비스를 제공하는 통로가 된다. 고객과 자본도 이 구조에 들어간다. 아마존웹서비스(AWS)는 SK그룹과 15년 전략협력으로 울산에 AI 존(AI 연산용 클라우드 인프라)을 구축한다. SKT는 데이터센터·해저케이블 사업을 분리해 세울 SK호라이즌에 대해 KKR·IMM인베스트먼트-스톤브릿지 컨소시엄과 3조800억원 규모 투자 본계약을 체결했다. 단계적 투자 완료 후 SKT 지분은 51%다. SK호라이즌은 내년 1분기 설립을 목표로 분할 절차를 밟는다. 운영 중인 8개 데이터센터와 울산·구로 등 건설 중 시설을 포함해 318MW 규모 인프라 확장을 맡을 예정이다. 운영과 국제 연결망을 한 회사에 묶고 외부 자본을 보태 증설하는 구조다. SK의 기회는 계열사별 자산을 반복해서 활용할 수 있다는 데 있다. 울산에서 전력 공급과 시공, 냉각·통신망을 조율한 경험이 쌓이면 후속 센터의 설계와 조달에도 적용할 수 있다. 공사기간과 단위 용량당 구축비가 줄고 고객 입주가 빨라질수록 그룹의 자산은 AIDC의 수익성으로 이어진다. 울산은 SK가 이 사업 방식을 다음 거점으로 넓힐 수 있는지 보여줄 첫 사례다.
2026-09-09 08:49:51
LG유플러스, AIDC '공장 제작'으로 앞당긴다…100MW 표준모델 개발 [경제일보] LG유플러스가 인공지능 데이터센터(AIDC)의 전력·냉각설비와 건축 구조물을 공장에서 미리 제작해 현장에서 조립하는 표준모델 개발에 나섰다. 고객이 원하는 연산 용량을 제때 공급할 수 있도록 설계와 시공 시간을 줄이려는 것이다. 통신사가 데이터센터 운영을 넘어 설계·구축·운영(DBO)을 묶어 제공하는 사업자로 영역을 넓히는 과정이기도 하다. LG유플러스는 지난 4일 경기 안양 평촌메가센터에서 GS건설, 자이C&A, 간삼건축, D&O CM과 ‘PMDC 얼라이언스’ 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 6일 밝혔다. 참여사들은 지난 4월부터 공동 개발해 온 PMDC 표준모델의 설계와 사업 수행체계를 구체화할 계획이다. PMDC(사전제작형 모듈러 데이터센터)는 전력·냉각장치와 건축 구조물 등을 공장에서 제작·시험한 뒤 현장으로 옮겨 설치하는 방식이다. 토목공사와 설비 제작을 동시에 진행할 수 있어 현장에서 설비를 차례로 설치하는 기존 공법보다 일정을 줄일 수 있다. 같은 규격의 모듈을 반복 생산하면 현장별 품질 편차를 낮추고 고객 수요에 따라 용량을 나눠 증설하기도 쉽다. LG유플러스가 구축 속도에 주목한 배경에는 AI 반도체와 데이터센터 건설 주기의 차이가 있다. GPU(그래픽처리장치)는 수개월 안에 조달할 수 있지만 대형 데이터센터는 전력 인허가와 설계·시공에 수년이 걸린다. AI 모델과 반도체 세대가 빠르게 바뀌는 상황에서 센터 완공이 늦어질수록 고객을 놓치거나 완공 시점의 설비가 수요와 맞지 않을 가능성이 커진다. 얼라이언스는 100MW(메가와트) 규모의 하이퍼스케일 표준모델을 중심으로 신규 건축형과 레트로핏형을 함께 검토한다. 레트로핏은 기존 건물을 고밀도 AI 서버에 맞는 데이터센터로 바꾸는 방식이다. 역할은 전 주기에 걸쳐 나눴다. LG유플러스는 데이터센터 운영 기준과 기술 요건을 정하고 모델을 검증한다. 회사는 27년간 데이터센터를 운영하며 유지해 왔다고 밝힌 99.999% 수준의 가용성 기준을 설계에 반영할 방침이다. GS건설은 신규 건축형 모델의 시공성과 공정, 조달을 포함한 EPC(설계·조달·시공)를 맡는다. 자이C&A는 기존 건물의 전력·냉각설비를 바꾸는 레트로핏 모델을, 간삼건축은 표준 설계를 담당한다. D&O CM은 비용과 일정·품질을 관리하는 건설사업관리 역할을 수행한다. 이번 협력은 LG유플러스가 AIDC를 통신 이후의 기업시장 성장축으로 키우는 전략과 맞물린다. 올해 2분기 AIDC 매출은 코로케이션(서버 입주 공간·설비 임대) 성장에 힘입어 1241억원으로 전년 동기보다 28.9% 늘었다. 회사는 2030년까지 AIDC 누적 수주 5조원을 목표로 하고 있으며, 200MW급 파주 AIDC의 첫 전산동은 2027년 6월 준공할 예정이다. PMDC 표준모델이 완성되면 자체 센터뿐 아니라 고객 부지에 데이터센터를 설계·구축하고 운영하는 DBO 사업에도 활용할 수 있다. 신규 부지가 부족한 곳에서는 기존 건물의 전환 수요를 공략할 여지도 생긴다. 여러 프로젝트에 같은 설계와 조달 체계를 반복 적용할수록 공사기간과 비용을 예측하기 쉬워지는 구조다. 홍범식 LG유플러스 대표는 “빠르게 변화하는 고객 수요에 맞춰 필요한 인프라를 적기에 구축하는 역량이 핵심 경쟁력”이라며 “실제 사업 적용을 목표로 글로벌 수준의 PMDC 모델을 만들겠다”고 말했다. 한편 성과는 협약 참여사 수보다 첫 적용 현장에서 드러난다. 표준모델의 설계 완료 시점과 실제 단축한 공사기간, MW당 구축비, 전력사용효율(PUE)이 기존 방식과 비교돼야 한다. 이 수치가 확인되면 LG유플러스는 데이터센터 공간을 임대하는 사업에서 구축 방식까지 표준화해 공급하는 AIDC 사업자로 수익원을 넓힐 수 있다.
2026-09-06 10:43:19
AI가 밀어올린 데이터센터 투자…2030년까지 18조 필요 [경제일보] 인공지능(AI)과 클라우드 확산으로 국내 데이터센터 시장이 다시 투자 확대 국면에 들어섰다. 수요는 빠르게 늘고 있지만 수도권 전력망과 부지 확보가 한계에 가까워지면서 앞으로는 얼마나 크게 짓느냐보다 전력과 고객을 먼저 확보한 사업자가 시장을 주도할 가능성이 커지고 있다. 5일 쿠시먼앤드웨이크필드가 발표한 ‘2026 아시아 태평양 데이터 센터 투자 현황’에 따르면 한국의 코로케이션 데이터센터 개발 파이프라인을 뒷받침하려면 2030년까지 약 136억달러, 한화 약 18조4000억원의 자본 지출이 필요한 것으로 전망됐다. 같은 시점 연간 코로케이션 임대수익은 약 41억달러에 이를 것으로 예상됐다. 코로케이션은 사업자가 서버 공간과 전력·냉각·통신 인프라를 갖춘 뒤 여러 기업에 임대하는 방식이다. 최근에는 클라우드 업체뿐 아니라 생성형 AI 서비스를 운영하는 기업들이 대규모 GPU와 전력을 필요로 하면서 데이터센터가 완공되기도 전에 용량을 확보하는 사전 임대가 늘고 있다. 국내 사전 임대 물량은 올해 상반기 255MW로 집계됐다. 아시아·태평양 전체 사전 임대도 1년 전보다 115% 증가했다. 국내 시장의 수요 강도는 공실률에서도 드러난다. 올해 상반기 서울 데이터센터 공실률은 1.1%까지 떨어졌다. CBRE 조사에서는 수도권 코로케이션 평균 임대료가 2019년 kW당 약 14만원에서 지난해 25만원 수준으로 70% 넘게 올랐다. 새 공급이 나와도 수요가 빠르게 흡수되고 있다는 의미다. 문제는 전력이다. 올해 3월 기준 수도권 데이터센터 전력계통영향평가 기술검토 신청은 522건, 3만3592MW에 달했지만 최종 전력공급 승인을 받은 사례는 10건에 그쳤다. 승인률은 1.9%다. 수도권에서 대규모 전력을 확보하기 어려워지면서 신규 데이터센터가 전력 여유가 있는 비수도권으로 이동하는 흐름도 빨라지고 있다. AI용 데이터센터는 비용도 더 들어간다. 한국의 데이터센터 개발비는 토지를 포함해 MW당 약 1300만달러로 아시아·태평양에서도 높은 편이다. 여기에 고밀도 GPU 서버를 식히기 위한 액체냉각 등 고사양 설비가 들어가면 AI 대응 데이터센터의 자본 지출은 기존 시설보다 25~35% 늘어날 수 있다. 그럼에도 투자 매력은 유지되고 있다. 한국 데이터센터의 투자비 대비 수익률(YoC)은 약 9~10%로 전망됐다. 전체 개발비에 비해 완공 후 얼마의 수익을 낼 수 있는지를 보여주는 지표로, 높은 건설비에도 낮은 공실률과 임대료 상승, AI·클라우드 수요가 수익성을 받치고 있다는 분석이다. 한편 국내 데이터센터 시장의 경쟁 기준도 바뀌고 있다. 과거에는 수도권 입지와 건물 규모가 중요했다면 AI 시대에는 안정적인 전력과 고밀도 냉각설비, 장기간 시설을 사용할 고객을 함께 확보하는 능력이 더 중요해지고 있다. 18조원대 투자 수요가 실제 사업으로 이어질수록 전력망 확충과 비수도권 분산, AI 전용 인프라 확보가 국내 데이터센터 시장의 성장 속도를 좌우할 전망이다.
2026-09-05 17:35:33
KT클라우드, LS일렉트릭과 손잡고 AI 데이터센터 전력 인프라 강화 [경제일보] 인공지능(AI) 데이터센터 시장이 커지면서 데이터센터 사업자들의 경쟁 축이 GPU 확보에서 전력·냉각 등 인프라 확보로 확대되고 있다. 대규모 AI 연산을 위해 막대한 전력과 안정적인 전력 공급망이 핵심 경쟁력으로 떠오르면서 KT 클라우드는 LS일렉트릭과 손잡고 모듈형 데이터센터 기술과 전력설비 공급 체계를 강화하며 AI 데이터센터 시장 확대에 대응한다는 구상이다. 3일 KT 클라우드는 LS일렉트릭과 'AI 데이터센터 전략 파트너십 구축을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 밝혔다. 양사는 AI 데이터센터에 최적화된 모듈형 데이터센터 구축 기술을 공동 개발하고 핵심 전력설비의 안정적인 공급 체계를 구축할 계획이다. 이번 협력은 AI 데이터센터 구축 과정에서 전력 인프라를 선제적으로 확보하는 것을 중점으로 진행된다. AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 높은 전력 밀도를 요구하는 만큼 데이터센터 규모를 확대할수록 전력 공급과 관련 설비의 중요성도 커진다. 데이터센터를 확보하더라도 필요한 전력을 적기에 공급하지 못하면 AI 인프라 확장이 지연될 수 있어 전력망과 변전·배전 설비 확보가 주요 과제로 꼽힌다. KT 클라우드는 이번 협력을 통해 LS일렉트릭을 데이터센터 설계 단계부터 참여시키고 전력 수요와 구축 환경에 맞는 핵심 전력 솔루션을 함께 검토한다. 데이터센터에 필요한 전력설비를 구축 일정에 맞춰 안정적으로 공급할 수 있는 협업 체계도 마련한다. 특히 양사는 모듈형 데이터센터(MDC) 구축 역량을 강화한다. 모듈형 데이터센터는 전력·냉각 등 주요 설비를 모듈 단위로 사전 제작한 뒤 현장에서 조립하는 방식이다. 기존 데이터센터보다 구축 기간을 단축할 수 있고, AI 연산 수요가 증가할 경우 필요한 만큼 설비를 추가해 확장하기에도 유리한 것으로 평가된다. AI 데이터센터 시장에서는 빠르게 증가하는 고객 수요에 대응해 얼마나 신속하게 데이터센터를 구축하고 확장할 수 있는지가 중요해지고 있다. 데이터센터 구축에는 부지 확보부터 전력 인입, 건축, 냉각설비, 서버 인프라 구축 등 다양한 절차가 필요해 전체 구축 기간을 줄이는 것이 사업 경쟁력과 직결된다. LS일렉트릭은 KT 클라우드가 추진하는 모듈형 데이터센터의 설계 단계부터 참여해 데이터센터별 전력 수요를 분석하고 최적화된 전력설비 적용 방안을 검토한다. KT 클라우드는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업과 연계해 설계부터 실제 구축과 운영까지 이어지는 협력 구조를 마련한다는 계획이다. KT 클라우드는 수도권과 비수도권을 아우르는 1GW 규모의 인프라 확충도 추진하고 있다. 대규모 AI 데이터센터를 단계적으로 확보하는 동시에 모듈형 구축 방식을 적용해 고객 수요에 따라 인프라를 확장할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다. 김봉균 KT 클라우드 대표는 "AI 데이터센터 경쟁력의 핵심은 급증하는 전력 수요에 대응할 수 있는 인프라를 안정적으로 확보하고 이를 적기에 구축할 수 있는 역량에 있다"며 "LS일렉트릭과의 협력을 통해 모듈형 데이터센터 구축 역량과 전력 인프라 경쟁력을 높이고, 대규모 AI 데이터센터 구축·운영 기반을 한층 강화하겠다"고 말했다.
2026-09-03 16:26:23
100일의 국회, '국가의 시간' 아껴야 [경제일보] 국회의 시간과 산업의 시간은 다르게 흐른다. 국회에서 법안 한 건이 한 회기 미뤄지는 것은 단지 다음 회의에서 다시 논의하면 될 일처럼 치부되지만, 기업 입장에서는 변전소 하나, 산업용수 관로 하나, 공장 인허가 하나가 늦어지는 사이 경쟁국에서는 생산라인이 돌아가고 고객사의 공급망이 굳어진다. 정치에는 다음 회기가 있지만 산업에는 놓치면 돌아오지 않는 시간이 있다. 22대 국회 후반기 첫 정기국회가 지난 1일 막을 올렸다. 12월 9일까지 꼭 100일이다. 8·30 개각에 따른 장관 인사청문회, 부동산 정책과 사법개혁 법안, 세제 개편에 역대 최대 규모인 821조원짜리 2027년도 예산안까지 한꺼번에 국회 문턱을 넘는다. 여당은 국정과제 입법과 확장재정을 뒷받침하겠다고 하고, 야당은 ‘입법 독주’와 ‘포퓰리즘 예산’을 막겠다며 벼르고 있다. 충돌할 사안이 적지 않다. 다툴 것은 다퉈야 한다. 세금과 부동산, 형사사법 체계를 바꾸는 법에는 서로 다른 철학과 이해관계가 걸려 있다. 821조원의 나랏돈을 어디에 얼마나 쓸지도 야당이 매섭게 따져야 한다. 다수당이 숫자로 밀어붙이는 것도, 야당이 반대를 위한 반대로 시간을 끄는 것도 모두 경계할 일이다. 하지만 모든 법안을 같은 정치의 시계 위에 올려놓아야 하는지는 별개의 문제다. 조정식 국회의장은 개회사에서 ‘1년을 미룬 법이 10년의 격차를 만든다’며 반도체·AI·첨단바이오 같은 국가전략기술 관련 입법을 서둘러 달라고 했다. 통상과 대외경제 입법에서는 여야가 ‘원팀’으로 움직이자는 주문도 내놨다. 표현이 다소 과장돼 보일 수 있지만 문제의식은 정확하다. 세계의 기술경쟁은 국회의 의사일정을 기다리지 않는다. 더구나 정부는 내년 예산부터 산업의 속도를 크게 높이겠다고 돈을 걸었다. 2027년도 정부 예산안은 올해보다 12.8% 늘어난 821조원이다. 이 가운데 반도체·피지컬AI·AI 데이터센터 등 3대 메가프로젝트와 관련 인프라·기술개발에 21조3000억원을 투입할 계획이다. 정부 연구개발 예산안도 39조5000억원으로 올해보다 11.2% 늘렸다. 돈만 놓고 보면 한국이 AI와 첨단산업 경쟁에서 뒤처지지 않겠다는 의지는 분명하다. 문제는 예산의 속도와 법의 속도가 다르면 돈도 기다린다는 것이다. 정부가 추진하는 3대 메가프로젝트만 해도 전력과 용수, 산업단지와 건축 문제를 풀기 위해 전기사업법·수도법·물관리기본법·산업입지 및 개발에 관한 법률·건축법 등의 손질이 주요 과제로 거론되고 있다. 반도체 공장에 수십조원을 투자하겠다는 기업이 있어도 전력과 물을 공급할 제도와 시설이 제때 따라오지 못하면 장부 위 투자는 공장이 되지 못한다. AI 데이터센터 역시 GPU를 사놓는다고 만들어지는 산업이 아니다. 전력망과 부지, 냉각설비와 인허가가 동시에 움직여야 한다. 여기에 한국 정치의 오래된 습관이 끼어든다. 여야가 크게 충돌하는 법안 하나가 상임위를 붙잡으면 그와 직접 관계없는 법안까지 함께 기다린다. 원내 협상이 틀어지면 본회의 일정 전체가 흔들리고, 서로 상대 당 법안에 조건을 붙이기 시작하면 민생·산업법안도 협상카드가 된다. 정치에는 모든 것을 한 묶음으로 흥정하려는 유혹이 있다. 그 비용은 국회가 아니라 국민과 기업이 낸다. 공장 착공이 늦어지고, 신규 채용이 밀리고, 기업의 투자금은 해외로 옮겨갈 수 있다. 스타트업은 규제가 정리될 때까지 사업모델을 바꾸고, 지역에서는 산업단지 지정만 기다리다 토지가 묶인다. 법안이 국회 서랍에서 보낸 시간은 통계에 잘 잡히지 않는다. 그래서 더 위험하다. ‘국가의 대기시간’도 비용이다. 이번 정기국회가 해야 할 일은 법안을 많이 통과시키는 것이 아니다. 어떤 법은 충분히 싸우고, 어떤 법은 싸움과 분리해 빨리 처리할지를 구분하는 것이다. 여야가 국가전략산업과 민생 인프라에 대해서는 별도의 ‘초당적 신속처리 트랙’을 만드는 방안을 검토할 필요가 있다. 국회법상 신속처리안건, 이른바 패스트트랙을 남발하자는 얘기가 아니다. 여야 원내지도부가 정기국회 초기에 합의 가능한 법안을 추려 상임위 심사와 공청회, 법사위 검토, 본회의 처리 시한을 미리 정하자는 것이다. 기준도 까다롭게 세우면 된다. 첫째, 특정 기업이나 계층에 특혜를 주기보다 국가 전체의 산업 기반과 직결되는 법이어야 한다. 둘째, 여야가 정책목표 자체에는 큰 이견이 없고 방법론만 조정하면 되는 법이어야 한다. 셋째, 처리 지연에 따른 경제적 비용과 해외 경쟁 상황을 객관적으로 설명할 수 있어야 한다. 넷째, 안전·환경·노동권을 속도라는 이름으로 우회하지 않아야 한다. 신속한 입법은 졸속 입법과 같은 말이 아니다. 전력망 건설을 서두른다고 주민의 재산권과 환경 검토를 생략해서는 안 된다. 반도체 경쟁력을 이유로 노동기준을 백지수표처럼 풀어주는 것도 곤란하다. 필요한 것은 심사를 없애는 것이 아니라 심사의 끝을 알 수 있게 하는 것이다. 기업과 국민에게 가장 큰 부담은 엄격한 규제 자체보다 결론이 언제 날지 모르는 불확실성일 때가 많다. 여당의 책임이 먼저 무겁다. 다수 의석을 갖고 있는 만큼 ‘속도’를 ‘독주’로 착각해서는 안 된다. 정부가 내놓은 법이라고 원안 그대로 밀어붙이는 것이 국가의 시간을 줄이는 방법은 아니다. 이재명 대통령도 1일 국무회의에서 ‘정부안이 언제나 옳거나 완벽할 수 없다’며 국회의 지적과 대안을 검토해 필요하면 입법과 예산에 반영하라고 주문했다. 여당이 새겨들을 말이다. 야당도 달라야 한다. 정부 정책을 검증하는 것과 정책을 멈춰 세우는 것은 다르다. 반도체 공장에 필요한 송전망이나 AI 데이터센터의 기반시설까지 정권의 성패와 연결해 지연시키면 정권이 아니라 한국 기업이 경쟁국에 뒤처진다. 잘못된 조항을 고치되 필요한 법은 통과시키고, 그 결과를 다음 선거에서 평가받는 것이 책임 있는 야당의 모습이다. 국회는 벌써 대비되는 두 장면을 보여주고 있다. 정기국회 첫날 행정안전위원회에서는 지방자치법·소방기본법 등 여러 법안이 여야 논의를 거쳐 처리된 반면, 중대범죄수사청 관련 법안에서는 여야가 충돌했다. 정치적 이해가 첨예한 법과 합의 가능한 법을 분리하는 것이 불가능하지 않다는 뜻이기도 하다. ‘한비자’ 심도편에는 ‘법여시전즉치 치여세의즉유공(法與時轉則治治與世宜則有功)’이라는 구절이 있다. ‘법이 시대와 함께 변하면 다스려지고, 제도가 세상 형편에 맞으면 성과가 난다’는 뜻이다. 2000년도 더 된 문장이지만 기술이 몇 달 단위로 바뀌는 지금의 국회에 오히려 더 절실하다. 법은 산업보다 앞서기 어렵다. 적어도 산업의 발목을 붙잡을 만큼 뒤처져서는 안 된다. 이번 정기국회에는 821조원이라는 사상 최대 예산보다 더 귀한 자원이 하나 있다. 100일이라는 시간이다. 그 시간을 정쟁의 밀도를 높이는 데 쓸 것인지, 대한민국이 기다리는 시간을 줄이는 데 쓸 것인지가 국회의 성적표가 될 것이다. 여야가 모두 합의하는 법만 처리하라는 얘기가 아니다. 민주주의에는 갈등이 필요하고, 때로는 오래 토론해야 할 문제도 있다. 다만 반도체와 AI가 세계시장에서 하루를 다투고 있는데 국회가 정치적으로 결론 내지 못한 다른 문제 때문에 전력망과 산업용수 법안까지 세워두는 것은 민주적 숙의가 아니라 행정적 낭비에 가깝다. 법안 처리 건수 몇 백 건을 자랑하는 국회보다 대한민국이 기다리는 시간을 몇 달 줄인 국회가 더 유능하다. 12월 9일 정기국회가 문을 닫을 때 국민이 보고 싶은 것도 그것이다. 여야가 몇 번 이겼는지가 아니라 공장과 기업, 청년과 지역이 얼마나 덜 기다리게 됐는가. 정기국회 100일의 진짜 경쟁은 법안 숫자가 아니다. 국가의 시간을 누가 더 아껴줬느냐의 경쟁이어야 한다.
2026-09-02 12:56:01
KT, 18조원 투자보다 중요한 것…'AI로 얼마나 벌 것인가' [경제일보] KT가 향후 5년간 18조원을 투입해 통신 중심 사업구조를 인공지능(AI) 중심으로 바꾼다. 정보보안·IT·네트워크 등에 12조원, AI 데이터센터(AIDC)와 해저케이블 등 AX 인프라에 6조원을 투자한다. AIDC 용량도 2031년까지 1GW를 추가 확보한다. 이제 시장이 주목하는 것은 투자액이 아니다. 이 돈을 투입해 얼마나 많은 고객을 확보하고 얼마의 이익을 만들어낼지가 핵심이다. KT는 최근 2028년 AX 매출을 2025년 대비 2배 이상으로 확대하고 연결 영업이익률 9%, 자기자본이익률(ROE) 9~10%를 달성하겠다는 목표를 제시했다. 비핵심·저효율 자산을 유동화하고 누적 1조원 규모의 자사주 매입·소각도 추진한다. 성장 투자와 수익성 개선, 주주환원을 동시에 달성하겠다는 전략이다. ◆ AX, 일단 ‘말’에서 ‘수주’로 넘어갔다 2분기 실적만 보면 KT의 전환 전략을 평가하기는 쉽지 않다. 연결 매출은 6조6799억원, 영업이익은 6483억원으로 전년 동기 대비 각각 10.1%, 36.1% 감소했다. 지난해 대규모 분양이익에 따른 높은 기저와 고객 보답 프로그램, 개인정보 침해사고 관련 비용 등이 영향을 미쳤다. 다만 1분기와 비교하면 영업이익은 34.3% 증가했다. 눈여겨볼 대목은 AX다. 2분기 AX 매출은 금융권의 AI 도입 확대와 KT클라우드 성장에 힘입어 22.3% 증가했다. 상반기에만 금융권 AX 사업 22건을 수주했고, 국내 5대 시중은행 가운데 4곳의 AI 챗봇·상담봇 구축·운영에도 참여하고 있다. AI 기반 개발·운영체계(AIDLC)까지 사업 영역을 넓히면서 기업 고객의 실제 지출을 끌어내고 있다는 의미다. 다만 매출 증가율만으로는 부족하다. AX 사업이 기존 시스템통합(SI) 사업에 AI를 덧붙이는 수준에 머문다면 높은 성장률이 지속되기 어렵다. 금융권에서 확보한 레퍼런스를 공공·제조 등으로 확대하고 AI 모델, 클라우드, 보안, 데이터센터를 묶어 공급하는 구조를 만들어야 한다. 그래야 일회성 구축 매출을 반복적인 운영·서비스 매출로 전환할 수 있다. ◆ 1GW보다 중요한 건 ‘가동률’이다 AIDC는 KT 전략의 또 다른 승부처다. KT는 2031년까지 AIDC 용량 1GW와 해저케이블 용량 90Tbps를 추가 확보할 계획이다. 데이터센터를 AI 인프라의 핵심 축으로 삼고 클라우드와 네트워크를 결합해 기업 고객을 끌어들이겠다는 구상이다. 문제는 데이터센터가 대표적인 선투자 사업이라는 점이다. 전력과 냉각설비, GPU, 네트워크 등에 막대한 자본이 들어가지만 고객이 실제 용량을 사용하지 않으면 투자 회수는 늦어진다. 따라서 시장이 앞으로 확인해야 할 숫자는 ‘1GW’라는 총량보다 가동률과 장기 계약 고객, 매출 대비 이익률이다. 특히 KT는 통신망이라는 기존 인프라를 보유하고 있다는 점에서 경쟁사와 차별화할 여지가 있다. AIDC와 클라우드, 네트워크, 보안을 하나의 기업용 패키지로 제공하면 데이터센터 단독 사업보다 고객당 매출을 키울 수 있다. 반대로 데이터센터 증설 속도가 고객 확보보다 앞서면 감가상각과 운영비 부담이 커져 18조원 투자가 오히려 수익성을 압박할 가능성도 있다. ◆ 결국 18조원의 성패는 ‘현금’이다 주주환원 역시 AI 사업의 수익성과 떼어놓고 볼 수 없다. KT는 2028년 영업이익률 9%와 ROE 9~10%를 목표로 하면서 누적 1조원 규모의 자사주 매입·소각을 추진한다. 결국 대규모 투자와 주주환원을 동시에 지속하려면 본업과 AX에서 안정적인 현금창출력을 확보해야 한다. 하반기부터 KT를 평가하는 기준도 달라질 가능성이 높다. 지금까지는 통신 가입자와 배당을 중심으로 기업가치를 바라봤다면 앞으로는 AX 수주가 실제 매출로 얼마나 전환되는지, AIDC 고객이 얼마나 확보되는지, 그리고 AI 사업이 영업이익을 얼마나 끌어올리는지를 함께 봐야 한다. 18조원은 KT의 변화를 설명하는 숫자일 뿐이다. 1GW의 데이터센터를 짓는 것보다 중요한 것은 그 시설을 채울 고객이고, AX 매출을 두 배로 만드는 것보다 중요한 것은 그 매출이 실제 이익과 현금으로 남는 구조를 만드는 것이다. KT의 하반기는 AI에 얼마나 투자했는지를 설명하는 시간이 아니라, AI로 얼마나 벌 수 있는지를 증명하는 시간이 될 전망이다. [아주경제 2026년 08월 25일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-08-25 09:55:19
현대제철, AI 데이터센터 '뼈대' 잡는다…철강 새 수요처 공략 [경제일보] 현대제철이 인공지능(AI) 데이터센터를 철강의 새로운 수요처로 선점해 시장 공략에 속도를 낼 전망이다. 초고하중을 견디는 건물 뼈대부터 서버의 발열을 잡는 냉각설비, 서버 등 내부 설비에 필요한 철강재까지 한꺼번에 공급하는 '통합 패키지' 전략을 앞세운다. 건설경기 침체로 전통적인 철강 수요가 위축된 가운데 AI·에너지 인프라 시장에서 새로운 먹거리를 확보한다는 구상이다. 20일 업계에 따르면 현대제철은 AI 데이터센터용 철강재 판매를 담당하는 전담조직을 운영하며 수요처 확대에 나서고 있다. 올해 들어 전력 인프라 관련 전담조직을 구성한 뒤 신규 데이터센터 7곳에 철강재를 수주하는 성과도 냈다. 현대제철은 향후 대규모 데이터센터와 전력 인프라 구축 사업에서 철강재 일괄 수주를 확대한다는 방침이다. 강점은 판재류와 봉형강류를 모두 생산할 수 있는 제품 포트폴리오다. 데이터센터 건물의 골조를 이루는 형강부터 대규모 서버에서 발생하는 열을 제어하기 위한 냉각시스템용 판재까지 다양한 강재를 하나의 프로젝트에 묶어 공급할 수 있다. 현대제철은 개별 제품 판매에서 벗어나 고객사가 요구하는 철강재 전반에 대응하는 통합 패키지 수주를 확대하고 있다. 특히 AI 데이터센터의 고하중 환경을 겨냥한 고성능 강재 판매에 힘을 싣는다. 현대제철의 프리미엄 조립 H형강인 '엑스트라 H'는 회사에 따르면 범용 H형강보다 최대 5배 이상의 하중을 견딜 수 있다. 고집적 서버와 대규모 냉각설비 등 무거운 장비가 들어가는 AI 데이터센터에 적합한 제품으로 꼽힌다. 철강재가 적용될 수 있는 영역 자체도 넓히고 있다. 기존 데이터센터는 프리캐스트 콘크리트나 포스트텐션 등 콘크리트 구조를 중심으로 지어졌지만 최근 공사기간 단축과 경제성 등의 장점이 부각되면서 강구조 방식에 대한 관심이 커지고 있다. 이를 위해 현대제철은 한미글로벌과 손잡고 데이터센터 설계 단계부터 내화강재와 고강도 형강 등을 적용하는 방안을 추진한다. 이미 설계가 끝난 프로젝트에 강재를 공급하는 것을 넘어 초기 설계부터 철강재 적용을 확대해 강구조 수요 자체를 키우겠다는 전략이다. 양사는 데이터센터와 반도체 생산시설 등에 최적화된 강구조 모델을 고객사에 제공할 계획이다. 현대제철의 데이터센터 시장 공략은 지난해부터 구체화됐다. 지난해 아마존웹서비스(AWS)와 전략적 협력 체계를 구축하고 국내 첫 AWS 데이터센터 건설에 저탄소 인증 H형강을 공급했다. 아시아·태평양 지역 AWS 데이터센터 건설 프로젝트에 탄소저감 철강재를 적용하는 방안도 검토하고 있다. 올해 1분기에는 데이터센터 규모별 표준·맞춤형 모델을 구축하고 판재와 봉형강을 묶은 토털 패키지 공급 전략을 공식화했다. 현대제철 관계자는 "판재류와 봉형강류를 모두 생산할 수 있어 고객사가 요청하는 철강재 전 제품에 즉시 대응할 수 있는 역량을 갖추고 있다"며 "AI 데이터센터의 뼈대부터 냉각시스템과 서버 관련 철강재까지 공급할 수 있는 포트폴리오를 바탕으로 시장을 확대할 것"이라고 했다. 이어 "국내 철강 경기가 어려운 상황에서 AI·에너지 시장용 철강재와 자동차강판 등 고부가가치 제품 판매를 확대해 수익성을 개선해 나갈 계획"이라고 했다.
2026-08-20 14:22:26
통신보다 AI가 더 큰다…이통3사, 데이터센터에 미래 건다 [경제일보] 이동통신 3사의 실적을 읽는 공식이 달라지고 있다. 과거 가입자 수와 5G 보급률, 가입자당평균매출(ARPU)이 핵심 지표였다면 이제는 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)와 AI 전환(AX) 사업이 새로운 성장 지표로 등장했다. 통신 본업의 성장성이 둔화하는 가운데 AI 연산 인프라를 새로운 먹거리로 키우는 모습이다. 18일 통신업계에 따르면 SK텔레콤의 2분기 AI 데이터센터 매출은 1362억원으로 전년 동기 대비 92.5% 증가했다. KT와 KT클라우드의 AX 매출은 3678억원으로 22.3% 늘었고, KT클라우드 매출도 2654억원으로 19.8% 성장했다. LG유플러스의 AIDC 매출은 1241억원으로 28.9% 증가했다. 반면 기존 통신사업의 성장 속도는 상대적으로 더뎠다. 같은 기간 KT 무선서비스 매출은 1.8% 감소했고 LG유플러스 모바일 수익은 0.9% 증가하는 데 그쳤다. AI 사업이 아직 통신 본업을 대체할 수준은 아니지만, 성장률만 보면 통신사가 어디에 다음 승부를 걸고 있는지는 분명해진다. ◆ 데이터 저장소에서 AI 연산 인프라로 AIDC 시장이 커지는 배경에는 생성형 AI 확산이 있다. AI는 모델을 학습할 때뿐 아니라 이용자가 질문하고 답변을 받는 추론 과정에서도 막대한 연산 자원을 필요로 한다. AI 서비스가 일상화될수록 GPU 연산과 전력 수요도 함께 증가할 수밖에 없다. 기존 데이터센터보다 AIDC의 설비 부담이 큰 이유다. 고성능 GPU를 밀집해 운용하려면 더 많은 전력과 고도화된 냉각설비가 필요하다. 대신 통신사 입장에서는 기존 데이터센터 운영 경험에 통신망, 클라우드, 보안, 기업 고객을 결합해 단순 상면 임대 이상의 사업으로 확장할 수 있다. 통신 3사의 투자 방식은 서로 다르다. SK텔레콤은 대규모 용량 선점에 나섰다. 2029년부터 5GW 규모의 AIDC를 단계적으로 확보하고 2035년까지 15GW로 확대한다는 목표다. AIDC 사업개발을 전담할 SK하이퍼도 출범시켜 2030년까지 최대 7500억원을 출자할 계획이다. 다만 대규모 프로젝트마다 고객을 먼저 확보하고 전략적·재무적 투자자와 프로젝트파이낸싱(PF)을 활용해 자본 부담을 낮춘다는 전략이다. KT는 AIDC를 플랫폼으로 확장한다. 향후 5년간 5조원을 투입해 1GW 규모의 AIDC 용량을 확보하고 기존 데이터센터와 지역 거점, 전국 국사를 AI 인프라로 연결한다. 특히 ‘토큰 팩토리’를 통해 AI 연산량을 측정하고 과금하는 구조를 구축해 데이터센터에서 발생하는 연산을 직접 매출로 연결한다는 구상이다. LG유플러스는 파주를 중심으로 자체 투자와 자산경량화를 병행한다. 200MW급 하이퍼스케일 AIDC를 구축하는 가운데 최근 1조3489억원을 추가 투자해 2·3단계 시설 확대에 나섰다. 동시에 임차와 DBO 방식을 활용해 자본 부담을 관리한다. ◆ 결국 승부는 ‘전력’과 ‘고객’ AIDC 경쟁의 핵심은 단순한 규모가 아니다. 부지와 전력, GPU, 냉각설비를 확보하는 동시에 데이터센터를 채울 장기 고객을 확보해야 한다. 특히 AI 데이터센터는 전력 소모가 큰 만큼 전력망 확보가 사업의 병목으로 떠오르고 있다. 통신 3사가 최근 정부에 AIDC 투자세액공제 확대와 전력·인허가 제도 개선 등을 요구한 것도 같은 이유다. 한편 앞으로의 경쟁은 ‘누가 가장 큰 데이터센터를 짓느냐’보다 ‘누가 AI 연산을 안정적인 수익으로 바꾸느냐’에 달렸다. 막대한 투자비를 투입한 AIDC가 실제 고객과 매출, 이익으로 이어질 수 있을지가 통신 3사의 AI 베팅 성패를 가를 전망이다. [아주경제 2026년 08월 18일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-08-18 09:42:20
삼성전자, 인도에 HVAC 생산라인…AI 데이터센터 냉각시장 공략 [경제일보] 삼성전자가 인도에 냉난방공조(HVAC) 신규 생산거점을 구축하고 인도와 아시아·태평양 지역의 인공지능(AI) 데이터센터 냉각 시장 공략에 속도를 낸다. 13일 삼성전자는 인도 마하라슈트라주 푸네에서 플랙트그룹 신규 HVAC 생산라인 준공식을 개최했다. 신규 생산라인은 기존 노이다 생산시설과 함께 인도와 아시아·태평양 지역에 HVAC 제품을 공급하는 핵심 생산기지로 활용된다. 시설은 생산라인과 사무실, 부대시설 등을 포함해 1만3826㎡(약 4190평) 규모다. 올해 초 설비와 장비 구축에 착수해 약 6개월 만에 양산 체제를 갖췄다. 완전 가동에 들어가면 연간 최대 6500대의 HVAC 장비를 생산할 수 있게 된다. 주요 생산 제품은 공기조화기(AHU)와 팬 월 유닛(FWU), 컴퓨터룸 공기 처리 장치(CRAH) 등이다. AHU는 냉각수를 이용해 데이터센터와 대형 건물 내부 공기를 냉각하고, FWU와 CRAH는 서버실의 온도와 공기 흐름을 정밀하게 관리한다. AI 데이터센터 확대에 따라 냉각설비의 중요성도 커지고 있다. 고성능 그래픽처리장치(GPU)와 서버를 대규모로 가동하면서 발생하는 열을 안정적으로 식히는 것이 데이터센터 운영의 핵심 요소로 떠오르고 있어서다. 이번 생산기지 확대는 삼성전자가 지난해부터 본격화한 HVAC 사업 확장 전략의 연장선이다. 삼성전자는 2025년 5월 유럽 투자회사 트리톤으로부터 독일 플랙트그룹 지분 전량을 15억 유로에 인수하는 계약을 체결했고 같은 해 11월 인수를 마쳤다. 이는 2017년 하만 인수 이후 삼성전자의 8년 만의 최대 규모 인수합병(M&A)이었다. 플랙트그룹은 100년 이상의 공조 기술력을 갖춘 유럽계 HVAC 기업으로 데이터센터와 대형 상업시설, 병원 등에 중앙공조 및 정밀 냉각 솔루션을 공급하고 있다. 글로벌 10여 개 생산거점과 유럽·미주·중동·아시아에 판매·서비스망을 보유하고 있으며 공기냉각과 액체냉각을 포함한 데이터센터용 솔루션도 공급한다. 삼성전자는 플랙트 인수를 계기로 기존 주거·상업시설 중심의 개별공조 사업을 데이터센터와 대형 산업시설에 적용되는 중앙공조 영역까지 넓히고 있다. 삼성의 AI·빌딩 통합 제어 기술과 플랙트의 정밀 냉각 기술을 결합해 HVAC를 DX부문의 새로운 성장동력으로 육성한다는 구상이다. 푸네는 데이터센터와 산업 인프라 투자가 확대되고 있는 데다 뭄바이 항구와 인접해 아시아·태평양 지역으로 제품을 공급하기에도 유리한 입지로 평가된다. 김철기 삼성전자 DA사업부장 부사장은 "이번 인도 푸네 생산라인 준공은 인도를 넘어 아시아·태평양 지역으로 HVAC 공급을 확대하는 중요한 이정표"라며 "삼성의 AI·플랫폼 기술력과 플랙트그룹의 HVAC 역량을 결합해 AI 데이터센터를 비롯한 다양한 고객에게 최상의 가치를 제공하겠다"고 했다.
2026-08-13 09:19:27
"AI 부동산을 선점하라"…SK·GS·네이버, 550조 데이터센터 대전 [경제일보] 인공지능(AI) 시대의 핵심 부동산은 그래픽처리장치(GPU)가 연산하는 AI 데이터센터다. 생성형 AI 확산으로 데이터센터는 서버 보관시설을 넘어 전력과 데이터를 지능으로 바꾸는 ‘AI 공장’으로 진화하고 있다. 정부가 공개한 1단계 구상은 SK 5기가와트(GW), GS 2.4GW, 네이버 1GW 등 총 8.4GW다. 투자 유치를 포함한 사업 규모는 약 550조원이다. 다만 이는 확정 투자액이라기보다 자체 자금과 외부 투자, 금융조달, 장비 구입비를 합친 장기 사업 규모에 가깝다. 실제 사업화에는 전력과 GPU, 장기 고객 확보가 뒤따라야 한다. 세 기업의 출발점은 뚜렷하게 갈린다. SK는 반도체·통신·에너지를 연결하고, GS는 발전·건설 역량과 산업부지를 활용한다. 네이버는 자체 AI와 클라우드, 데이터센터 운영 경험을 앞세운다. 결국 승부는 누가 전력과 반도체, 고객, 소프트웨어를 하나의 수익모델로 묶어내느냐에 달렸다. SK, 전담법인 세우고 ‘AI 수직계열’ SK의 강점은 AI 데이터센터의 핵심 요소를 그룹 안에 갖추고 있다는 점이다. SK하이닉스는 AI 서버용 고대역폭메모리(HBM)를 공급하고, SK텔레콤은 통신망과 기업 고객, 데이터센터 운영 경험을 보유했다. 여기에 에너지 계열사의 발전·재생에너지 역량까지 더하면 반도체와 전력, 네트워크, 운영을 아우르는 수직계열 구성이 가능하다. SK텔레콤은 최근 AI 데이터센터 사업개발 전문회사 ‘SK하이퍼’를 100% 자회사로 설립했다. SK하이퍼는 부지 확보와 변전소 구축·운영, 고객 유치, 사업화를 전담한다. SK텔레콤은 2030년까지 7500억원을 분할 출자해 사업 기반을 마련할 계획이다. 울산에서는 아마존웹서비스(AWS)와 함께 2027년 하반기 가동을 목표로 하이퍼스케일급 데이터센터를 건설 중이다. 장기적으로는 1GW 이상 규모로 확대한다는 구상이지만, 구체적인 시기와 규모는 수요와 투자 여건에 따라 달라질 전망이다. SK텔레콤 관계자는 “2029년부터 5GW를 단계적으로 열고 2035년 15GW까지 확대할 계획”이라며 “울산을 시작으로 영남권 2GW 이상, 충청권과 서남권에 각각 1GW 구축을 목표로 하되 세부 부지와 용량은 전력 수급과 앵커 테넌트 확보 여부를 따져 확정할 것”이라고 했다. 이어 “시설은 고객 수요에 맞춰 용량을 높이는 램프업 방식으로 운영할 예정”이라며 “단기적으로는 확보 가능한 전력을 활용하고, 중장기적으로는 재생에너지와 배터리에너지저장장치(BESS), 액화천연가스(LNG), 소형모듈원자로(SMR) 등으로 공급 기반을 확대할 방침”이라고 했다. AI 서비스가 확산될수록 추론 수요가 커지는 만큼 GPU와 NPU를 용도에 맞게 활용하는 이기종 구성의 중요성이 커질 것으로 분석된다. 실제로 SK텔레콤은 리벨리온의 신경망처리장치(NPU) ‘아톰’을 자체 서비스에 시험 적용했고, Arm·리벨리온과 NPU·중앙처리장치(CPU) 결합 인프라도 추진 중이다. 그룹 안의 반도체·통신·에너지 자산을 묶어 글로벌 AI 수요를 선점하겠다는 전략이다. GS, 동해 보유 부지로 2.4GW 개발 GS는 발전과 건설, 산업부지 개발 역량을 앞세운다. 강원 동해시 북평제2일반산업단지 내 GS동해전력 보유 자산을 활용해 2028년 1.2GW, 2029년 추가 1.2GW를 구축하는 단계적 개발 계획을 세웠다. 그룹 안에는 발전사업을 운영하는 GS EPS와 GS E&R, LNG·재생에너지 사업을 맡는 GS에너지, 대형 인프라 시공 경험을 가진 GS건설이 있다. GS칼텍스도 액침냉각유 사업을 추진 중이다. 이미 확보한 산업단지 자산을 활용할 수 있다는 점은 신규 부지를 처음부터 개발하는 사업자보다 초기 준비 기간을 줄일 수 있는 강점으로 꼽힌다. GS 관계자는 “강원 동해시 북평제2일반산업단지 내 GS동해전력 보유 자산을 활용해 2028년 1.2GW, 2029년 추가 1.2GW를 구축할 예정”이며 “현재 사업 추진을 위한 검토와 준비를 단계적으로 진행하고 있다”고 했다. GS의 강점이 보유 자산과 인프라 역량이라면, 과제는 고객과 전력 구조의 구체화다. 발전소와 부지가 가깝다고 해서 데이터센터에 전력이 자동으로 공급되는 것은 아니다. 송전망 접속과 전력거래 구조를 세밀하게 설계해야 한다. 자체 AI 모델이나 클라우드 고객 기반이 상대적으로 약한 만큼, 2.4GW를 장기간 사용할 핵심 고객을 확보하는 일도 중요하다. 네이버, ‘각 세종’서 연산을 매출로 네이버는 세 기업 가운데 계획 규모는 가장 작지만, 데이터센터에서 생산한 연산을 직접 활용할 서비스와 이를 외부로 판매할 플랫폼을 함께 갖췄다는 점이 차별화 요소다. 검색과 광고, 쇼핑, 클라우드, 하이퍼클로바X 등 자체 서비스가 모두 대규모 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 네이버는 2027년 상반기 55메가와트(MW) 규모의 글로벌 AI 팩토리를 가동하고, 2028년에는 200MW까지 확대할 계획이다. 이후 ‘각 세종’을 거점으로 1GW급으로 확장하는 구상을 세웠다. 엔비디아는 네이버에 10억 달러를 투자해 지분 4.5%를 취득하기로 했다. 네이버는 90억 달러 규모 GPU 인프라와 데이터센터 확보를 위해 브룩필드를 독점적 우선협상대상자로 선정했다. 다만 브룩필드 자금은 사전계약 단계여서 최종 조건은 더 지켜봐야 한다. 네이버클라우드 관계자는 “‘각 세종’을 거점으로 1GW급까지 빠르게 확장하고, 확보한 컴퓨팅 자원은 네이버 서비스뿐 아니라 외부 고객사에도 활용할 것”이라며 “AI 팩토리는 GPU 임대와 클라우드, 기업용 AI, 자체 서비스 고도화까지 포괄하는 비즈니스 플랫폼”이라고 했다. 소버린 AI의 핵심은 AI 모델과 데이터에 대한 온전한 통제권이다, 고객이 인프라와 데이터를 독립적으로 관리할 수 있도록 지원하고 있는 이유다. 네이버는 전국 20여곳에 GPU 상면을 확보하고 약 10만장 수준의 GPU를 운영하고 있다. 엔비디아와 오픈 모델 기술을 공유하면서도 하이퍼클로바X는 자체 데이터와 인프라로 학습해 직접 소유·통제한다는 점도 강조한다. 다만 핵심 연산장비에 대한 엔비디아 의존과 국산 AI 반도체 도입은 여전히 과제로 남는다. 전력·고객 없으면 ‘AI 공장’도 멈춘다 세 기업의 공통 병목은 전력이다. 데이터센터와 GPU를 확보해도 변전소와 송전망에 연결하지 못하면 가동할 수 없다. 대형 전력기기의 긴 납기, 송전선 건설에 필요한 인허가와 주민 동의 역시 사업 속도를 좌우하는 변수다. 550조원 투자가 국내 산업 성장으로 이어질지도 따져봐야 한다. HBM과 변압기, 냉각설비, 네트워크 장비 시장은 커질 수 있지만, 투자금이 해외 GPU와 서버·소프트웨어 구매에 집중되면 국내에 남는 부가가치는 줄어들 수밖에 없다. 국산 NPU와 전력·냉각장비가 실제 발주에 얼마나 반영되는지가 중요한 이유다. 세 기업의 전략은 분명히 갈린다. SK는 반도체와 통신, 에너지를 묶고 전담 개발법인까지 세웠다. GS는 동해의 기존 산업부지를 활용해 단계적 개발에 나섰다. 네이버는 GPU와 클라우드, AI 모델을 연결해 연산을 매출로 바꾸는 구조를 구축하고 있다. 결국 경쟁력은 시설 크기 자체가 아니라 안정적인 전력과 GPU, 장기 고객, 운영 소프트웨어, 금융비용을 얼마나 효율적으로 결합하느냐에 달려 있다. 이 가운데 하나라도 빠지면 초대형 데이터센터는 ‘AI 공장’이 아니라 값비싼 서버 창고에 머물 수 있다.
2026-07-28 16:07:34
SKT, 15GW AI 데이터센터 승부수…'SK하이퍼'에 7500억 투입 [경제일보] SK텔레콤이 총 15GW 규모의 인공지능 데이터센터(AIDC) 구축 계획을 실행할 전문회사 ‘SK하이퍼’를 설립한다. 통신사가 직접 모든 데이터센터를 짓는 방식이 아니라 부지와 전력망, 글로벌 고객을 먼저 확보해 여러 AIDC 사업을 개발하는 역할을 맡긴다. SK텔레콤은 23일 이사회를 열고 AIDC 사업개발 전문법인 SK하이퍼 설립과 7500억원의 출자 한도를 의결했다고 밝혔다. SK하이퍼는 SK텔레콤이 지분 100%를 보유하는 자회사로 출범한다. 7500억원을 한꺼번에 투입하는 것은 아니다. SK텔레콤은 사업 진행 상황에 맞춰 2030년까지 필요한 자금을 나눠 출자한다. 투자금은 AIDC 부지 인수와 변전소 구축·운영, 고객 유치 등 사업 기반을 마련하는 데 사용한다. SK하이퍼라는 이름에는 하이퍼스케일급 AIDC 사업을 빠르게 확장한다는 의미를 담았다. 신설 법인은 데이터센터를 운영하는 데 앞서 입지와 전력 공급 가능성을 검토하고, 토지를 확보한 뒤 인허가와 전력계통 연계, 입주 고객 계약을 추진한다. AIDC는 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 사용한다. 대규모 그래픽처리장치(GPU)를 안정적으로 가동하려면 변전소와 송전망, 냉각설비를 함께 설계해야 한다. 부지부터 전력 공급까지 준비하는 데 수년이 걸릴 수 있어 초기 사업개발을 전담할 조직이 필요하다는 게 SK텔레콤의 판단이다. SK텔레콤은 2029년부터 총 5GW 규모의 AIDC를 단계적으로 여는 것을 1차 목표로 제시했다. 이후 실제 AI 연산 수요와 글로벌 고객 유치 상황을 반영해 2035년까지 총 15GW 규모로 확대할 계획이다. 15GW는 하나의 데이터센터 용량이 아니라 여러 지역에 구축할 AIDC의 전체 설비용량을 합산한 장기 목표다. SK텔레콤은 울산을 시작으로 충청권과 서남권 등에 GW급 AIDC를 조성해 권역별 AI 인프라를 구축한다는 구상이다. 첫 사업은 울산에서 진행 중이다. SK그룹은 아마존웹서비스(AWS)와 함께 울산에 GPU 약 6만장을 수용하는 하이퍼스케일급 AIDC를 건설하고 있다. 2027년 하반기 가동을 목표로 하며, SK텔레콤은 이를 향후 GW급 클러스터로 확장하기 위한 출발점으로 삼고 있다. SK텔레콤은 최근 최고경영자 직속으로 ‘AI DC 통합추진단’도 신설했다. SK하이퍼는 개별 사업의 부지·전력·고객 확보를 담당하고, 통합추진단은 SK그룹 계열사의 반도체와 에너지, 통신, 데이터센터 운영 역량을 조율한다. SK하이퍼 초대 대표에는 정석근 SK텔레콤 AI CIC장이 선임됐다. 정 대표는 AI DC 통합추진단장을 겸임하며 그룹 내 AIDC 관련 조직과 사업을 연결한다. 정석근 대표는 “SK하이퍼는 SK그룹의 ‘아시아 AI 인프라 허브’ 청사진을 실제 사업으로 구체화하는 역할을 맡는다”며 “핵심 인프라와 고객을 신속하게 확보해 한국의 AI 3대 강국 도약에 기여하겠다”고 말했다.
2026-07-23 17:38:22
KT 하반기 반등, 비용 정상화보다 'AI 매출'에 달렸다 [경제일보] KT가 하반기 실적 반등의 분기점에 섰다. 상반기 수익성을 눌렀던 고객보상과 번호이동 경쟁 비용은 점차 줄어들 전망이다. 다만 비용 감소만으로는 기업가치의 지속적인 상승을 기대하기 어렵다. 박윤영 대표가 제시한 인공지능(AI) 인프라 전략을 실제 고객 계약과 매출로 연결하는 것이 하반기 이후 KT의 핵심 과제다. 2분기에는 고객보상 프로그램이 무선 가입자당평균매출(ARPU)을 떨어뜨리고 번호이동 경쟁에 따른 판매비가 늘면서 통신 본업의 수익성이 약화했을 것으로 추정된다. 가입자 수는 순증으로 돌아섰지만 보상 혜택과 마케팅비가 동시에 반영돼 가입자 회복 효과가 이익으로 이어지기 어려웠다. 하반기에는 이 같은 부담이 완화될 가능성이 크다. 고객보상 프로그램의 영향이 축소되고 가입자 기반이 안정되면 무선 매출도 정상화할 수 있다. 일부 5G 장비의 감가상각 종료에 따른 비용 감소도 이익률 개선에 힘을 보탤 전망이다. 추가적인 보조금 경쟁만 발생하지 않는다면 통신 본업은 2분기를 저점으로 회복 흐름에 진입할 여지가 있다. 관건은 이를 일회성 반등 이상으로 끌어올릴 성장동력이다. KT는 앞으로 5년간 네트워크와 정보보안, AI 인프라에 총 18조원을 투자하고 이 가운데 5조원을 AI 데이터센터에 투입할 계획이다. 현재 약 160MW인 데이터센터 용량에 1GW를 추가해 1.16GW 규모의 인프라를 확보한다는 구상이다. 이는 통신회사의 사업 영역을 회선과 가입자 중심에서 AI 연산 인프라로 확장하려는 시도다. KT는 전국 통신망과 기업 고객 기반, KT클라우드의 데이터센터 운영 경험을 보유하고 있다. 여기에 GPU와 클라우드, 보안 서비스를 묶으면 기업의 AI 전환을 지원하는 종합 인프라 사업자로 자리 잡을 수 있다. KT클라우드는 생성형 AI 확산으로 고밀도 전력과 냉각설비를 갖춘 데이터센터 수요가 늘면서 그룹의 핵심 성장축으로 부상하고 있다. 통신 사업보다 성장률이 높고 장기 계약을 통해 안정적인 매출을 확보할 수 있다는 점도 강점이다. KT에스테이트의 개발·분양 매출은 단기적으로 연결 실적을 보완하는 역할을 할 전망이다. 그러나 데이터센터 용량 확대가 곧바로 수익 증가를 의미하지는 않는다. 전력과 부지 확보, 냉각설비 구축, GPU 조달에 대규모 자금이 필요하고 고객을 확보하지 못하면 가동률과 투자수익률이 떨어질 수 있다. 글로벌 클라우드 사업자와 국내 플랫폼·통신사까지 투자를 확대하고 있어 가격 경쟁이 심화할 가능성도 있다. KT는 자체 투자 비중을 20∼30% 수준으로 관리하고 외부 자본과 파트너십을 활용해 재무 부담을 조절할 방침이다. 시장이 확인하려는 것은 투자 규모보다 고객사와 계약 기간, 가동률, 자본수익률이다. AI 데이터센터를 얼마나 크게 짓느냐보다 확보한 전력을 얼마나 빠르게 매출로 바꾸느냐가 중요하다는 의미다. 정보보안 투자의 성과도 변수다. 보안 체계 강화는 당장 비용으로 반영되지만 사고 위험을 낮추고 공공·금융 등 규제 산업의 AI 사업을 수주하는 기반이 될 수 있다. 신뢰 회복과 기업용 매출 확대까지 이어져야 투자 효과를 인정받을 수 있다. KT의 하반기 반등은 두 단계로 평가될 전망이다. 먼저 보상·마케팅 비용 감소와 감가상각 종료로 통신 본업의 이익을 회복해야 한다. 이후 AI 데이터센터에서 구체적인 고객 계약과 매출을 제시해야 한다. 비용 정상화가 주가의 하단을 지지한다면 AI 인프라의 사업성이 기업가치의 상단을 결정할 가능성이 크다. 한편 유진투자증권은 KT의 2분기 연결 매출을 6조6536억원, 영업이익을 5541억원으로 추정했다. 투자의견 ‘매수’와 목표주가 7만3000원은 유지했다. [아주경제 2026년 07월 23일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-23 09:34:05
LG유플러스·LS일렉트릭, "전기 먹는 AI센터 효율 높인다"…차세대 AIDC 전력 혁신 [경제일보] LG유플러스와 LS일렉트릭이 인공지능 데이터센터(AIDC)의 전력 효율을 높이기 위해 800V 직류(DC) 배전 기술을 공동 개발·검증한다. 생성형 AI와 AI 에이전트 확산으로 GPU 서버의 전력 사용량이 급증하면서 데이터센터 경쟁력이 GPU 확보뿐 아니라 전력을 얼마나 안정적이고 효율적으로 공급하느냐에 따라 갈리고 있기 때문이다. 양사는 지난 21일 서울 용산구 LS용산타워에서 ‘AIDC 전력 인프라 고도화 및 차세대 직류 전력 솔루션 공동 개발·실증’을 위한 업무협약을 체결했다고 22일 밝혔다. 협약식에는 홍범식 LG유플러스 대표와 구자균 LS일렉트릭 회장, 권용현 LG유플러스 엔터프라이즈부문장, 채대석 LS일렉트릭 대표 등이 참석했다. 현재 데이터센터는 외부에서 공급받은 교류(AC) 전력을 여러 단계에 걸쳐 변환한 뒤 서버 내부에서 다시 낮은 전압의 직류로 바꾼다. 변환 과정이 반복될수록 전력 손실과 발열이 커지고 전력공급장치와 구리 케이블이 차지하는 공간도 늘어난다. 문제는 GPU가 밀집된 AI 서버 랙의 소비전력이 수백㎾에서 1㎿ 이상으로 높아지고 있다는 점이다. 전압이 낮은 상태에서 같은 전력을 공급하려면 더 많은 전류가 필요해 케이블이 굵어지고 구리 사용량과 열 손실도 증가한다. 순간적으로 GPU 사용량이 변하면 전력계통의 안정성에도 부담을 줄 수 있다. 800V 직류 배전은 데이터센터 입구에서 교류를 고전압 직류로 변환한 뒤 서버 랙 가까이까지 전달하는 방식이다. 전력 변환 단계를 줄여 손실과 발열을 낮추고, 같은 전력을 더 적은 전류로 보내 케이블과 전력설비의 부피를 줄일 수 있다. 랙 내부의 전력장치를 덜어내 GPU와 냉각설비가 사용할 공간을 넓히는 효과도 기대된다. 엔비디아도 2027년부터 1㎿급 이상 AI 서버 랙을 지원하기 위해 800V 직류 전력 구조 도입을 추진하고 있다. 아직 업계 전체의 확정 표준은 아니지만 차세대 고밀도 AIDC를 위한 유력한 전력 체계로 관련 기술 경쟁이 시작된 셈이다. 이번 협력에서 LG유플러스는 27년간 데이터센터를 운영하며 축적한 전력 사용과 장애 대응 데이터를 토대로 전력계통 설계안을 제공한다. LS일렉트릭은 이를 활용해 AIDC용 배전·변환·보호 장치와 전력 데이터 분석·진단 기술을 개발한다. 양사는 초고밀도 GPU 환경에서 800V 직류 시스템의 안정성과 효율성, 순간 부하 대응 능력을 검증할 계획이다. LG유플러스는 이를 통해 데이터센터 운영을 넘어 설계·구축·운영(DBO)을 묶어 제공할 기반을 넓힌다. LG전자의 액체냉각 기술과 LG에너지솔루션의 무정전전원장치(UPS)용 배터리에 LS일렉트릭의 전력 기술을 결합해 전력 공급부터 냉각까지 통합한 AIDC 사업 모델을 구축한다는 구상이다. LS일렉트릭은 변압기와 배전반 중심의 전력기기 사업을 글로벌 AIDC 전력 솔루션으로 확장할 수 있다. 관건은 실증 이후 상용화다. 고전압 직류에는 교류와 다른 차단·보호 기술과 안전 규정이 필요하다. 기존 데이터센터를 한꺼번에 바꾸기 어려워 교류와 직류가 함께 작동하는 전환 구조도 마련해야 한다. 양사는 실증 장소와 투자 규모, 상용화 일정은 공개하지 않았다. 채대석 LS일렉트릭 대표는 “직류 배전 기술을 선점해 글로벌 AIDC 전력 인프라 시장을 공략하겠다”고 말했다. 권용현 LG유플러스 엔터프라이즈부문장(부사장)은 "AI 데이터센터 경쟁력의 핵심은 전력을 얼마나 안정적이고 효율적으로 공급할 수 있는지에 달려 있다"며 "이번 협력을 통해 AI 시대에 필요한 차세대 전력 인프라를 선제적으로 검증하고 고객에게 가장 신뢰할 수 있는 AI 인프라를 제공할 수 있도록 하겠다"고 밝혔다.
2026-07-22 07:53:15
AI 시대의 전력 대란, 이념이 아닌 현실로 답해야 한다 [경제일보] 인공지능(AI)이 국가 경쟁력을 좌우하는 시대가 도래했다. 세계 각국은 반도체와 데이터센터, 첨단 산업 생태계 구축을 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 그러나 화려한 AI 혁명의 이면에는 우리가 외면할 수 없는 현실이 존재한다. 바로 전력 문제다. 최근 국내외 빅테크 기업들의 데이터센터 건설과 증설 계획이 잇따르면서 전력 수요가 정부의 기존 예측치를 크게 웃돌고 있다. AI 데이터센터는 24시간 내내 가동되며 막대한 전력을 소비한다. 생성형 AI 서비스가 확대될수록 서버와 저장장치, 냉각설비가 사용하는 전력도 기하급수적으로 늘어난다. 데이터센터가 곧 국가 경쟁력의 상징이 된 시대에 전력은 산업의 혈액이자 경제의 동맥이 된 셈이다. 문제는 우리의 전력 인프라가 이런 변화를 충분히 감당할 준비가 되어 있느냐는 점이다. 현재 수도권과 주요 산업단지의 전력망은 이미 포화 상태에 근접해 있다. 송전선로 건설은 주민 반발과 각종 규제로 지연되고 있으며 신규 발전 설비 확충 역시 속도를 내지 못하고 있다. 전력 공급 능력이 산업 성장 속도를 따라가지 못한다면 첨단 산업 유치는 공염불에 그칠 수밖에 없다. 더 큰 고민은 글로벌 기업들이 요구하는 RE100 기준이다. RE100은 기업이 사용하는 전력의 100%를 재생에너지로 조달하겠다는 국제 캠페인이다. 그러나 현실을 직시해야 한다. 우리나라의 지리적 여건과 계통 여건을 고려할 때 단기간 내 RE100을 충족할 만큼 재생에너지 공급 능력을 확보하기는 쉽지 않다. 그렇다고 석탄과 가스 발전을 무작정 늘릴 수도 없다. 탄소중립이라는 시대적 과제가 있기 때문이다. 결국 답은 이념이 아닌 현실에 있다. 지금 필요한 것은 특정 에너지원에 대한 찬반 논쟁이 아니라 국가 생존을 위한 합리적인 에너지 믹스 전략이다. 태양광과 풍력 같은 재생에너지를 지속적으로 확대하되, 안정적인 전력 공급을 위해 원전을 포함한 무탄소 전원을 적극 활용해야 한다. 국제사회가 주목하는 CFE(Carbon Free Energy·무탄소에너지) 개념도 이러한 현실적 접근에서 출발한다. 탄소를 배출하지 않는 모든 에너지원의 활용을 인정하자는 것이다. 우리나라는 세계 최고 수준의 원전 기술력을 보유하고 있다. 원전은 대규모 전력을 안정적으로 공급할 수 있는 대표적인 무탄소 에너지원이다. AI 데이터센터와 첨단 제조업이 요구하는 막대한 전력을 감당하기 위해서는 신규 원전 건설과 기존 원전의 효율적 활용을 더 이상 미룰 수 없다. 아울러 송전선로 확충 역시 국가적 과제로 추진해야 한다. 발전소를 지어도 전기를 보내지 못하면 무용지물이다. 국가 기간시설인 전력망 구축을 지원하는 특별법 제정과 인허가 절차 간소화도 시급하다. 정치권 역시 지역 이해관계나 이념적 논쟁에 매몰될 것이 아니라 국가 미래를 위한 결단에 나서야 한다. 전기가 부족한 나라는 결코 AI 강국이 될 수 없다. 데이터센터 유치 경쟁에서 뒤처지면 첨단 산업의 주도권도 잃게 된다. 지금은 에너지 정책의 방향을 둘러싼 소모적 논쟁을 멈추고 현실을 직시해야 할 때다. 국가 경쟁력의 근간인 전력을 안정적으로 공급하는 것, 그것이 AI 시대 대한민국이 선택해야 할 가장 상식적이고 책임 있는 길이다.
2026-06-22 10:04:41

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