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전력 없는 부지는 자산이 아니다…KT, '수요 따라 짓는' AIDC [경제일보] KT의 1GW AIDC 계획에서 눈여겨볼 대목은 데이터센터를 한 곳에 몰아 짓지 않는다는 점이다. KT클라우드는 2031년까지 전국 20여개 부지에 인프라를 분산하고 수도권과 비수도권에 서로 다른 공급 방식을 적용하기로 했다. 수도권은 기존 데이터센터를 거점으로 권역별 클러스터를 조성한다. 서울 여의도는 금융권 고객을 위한 초저지연 시설로 활용하고 안산·용인 등 경기 남부에는 AI용 GPU를 수용할 수 있는 인프라를 구축한다. 전력과 통신망, 고객이 밀집한 수도권에서는 부지를 먼저 확보해 공급 속도를 높이겠다는 계산이다. 비수도권은 순서가 반대다. 글로벌 빅테크나 AI 연산에 특화된 네오클라우드 등 고객을 먼저 확보한 뒤 부지를 개발한다. 초기에는 수십메가와트(MW) 규모로 시작해 수요가 확인되면 수백MW로 확대한다. 대규모 시설을 먼저 지어놓고 가동률을 걱정하는 방식에서 벗어나겠다는 뜻이다. 공급 일정도 제시됐다. 2027년 부천을 시작으로 2028년 대구·군산·용인, 2029년 안산 데이터센터를 순차적으로 공급한다. 일정이 계획대로 진행되려면 전력계통 접속, 인허가, 토지 개발, GPU 조달이 동시에 맞물려야 한다. 한 단계라도 지연되면 목표 용량과 투자 시점이 함께 늦어질 수 있다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 전력 밀도가 높다. GPU 서버가 늘어날수록 기존 공조 방식만으로는 열을 처리하기 어려워 액체 냉각과 고밀도 전력 공급이 필요하다. KT클라우드는 25년 이상 데이터센터를 운영한 경험을 바탕으로 액체 냉각과 자동화, AI 기반 운영 기술을 고도화하겠다고 밝혔다. KT의 차별화 전략은 데이터센터를 통신망으로 묶는 데 있다. 지역별 AIDC를 초저지연 네트워크로 연결해 하나의 인프라처럼 운영하고 전국 3500여개 국사를 AI 엣지 거점으로 활용한다는 구상이다. 해저케이블에 1조원을 투입해 국내 AI 데이터센터와 해외 클라우드·빅테크를 잇는 연결 용량도 확충할 계획이다. 다만 네트워크 강점이 전력 문제를 해결해주는 것은 아니다. 데이터센터 부지를 확보해도 전력계통영향평가와 변전소 건설이 늦어지면 서버를 들여놓을 수 없다. 글로벌 고객이 요구하는 2년 안팎의 구축 기간을 맞추려면 변압기와 냉각장치, GPU 서버 조달까지 미리 계약해야 한다. KT클라우드가 공개한 로드맵은 구축 순서와 지역을 보여주지만 각 부지의 확보 전력, 고객 규모, 투자금액은 구체적으로 제시되지 않았다. 향후 사업의 실체를 확인하려면 부지별 착공 시점과 수전 용량, 테넌트 계약, 실제 GPU 가동률을 따져봐야 한다. 1GW는 총량의 목표이고 사업 성패는 각각의 센터가 얼마나 빨리 채워지는지에 달려 있다.
2026-09-21 09:51:41
S-OIL, 정유 넘어 AI 열관리로…액침냉각유 사업 보폭 확대 [경제일보] S-OIL이 인공지능(AI) 데이터센터용 액침냉각유의 상용 현장 적용을 위한 운영 검증에 나섰다. 단순한 냉각 성능 확인을 넘어 전기 절연성과 소재 호환성, 장기 안정성 등을 종합적으로 검증하며 데이터센터 열관리 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 4일 S-OIL에 따르면 국산 서버 전문 기업 KTNF, 액침냉각 장비 전문 기업 글로벌스탠더드 테크놀로지(GST)와 함께 AI 데이터센터용 액침냉각 기술 실증을 추진한다. 3사는 KTNF 본사 내 마이크로 데이터센터에서 서버와 액침냉각유, 냉각장비를 연계한 통합 실증을 진행할 예정이다. S-OIL은 자체 액침냉각유 'S-OIL e-쿨링 설루션'을 공급하고 성능 분석과 기술 자문을 담당한다. KTNF는 서버와 실증 환경을 제공하고 GST는 액침냉각 장비 운영과 성능 검증을 맡는다. S-OIL은 올해 들어 데이터센터용 액침냉각 기술의 적용 가능성을 확인하기 위한 실증을 이어가고 있다. 지난 5월 GST·어니언소프트웨어·웰메이드컴퓨터와 AI 데이터센터 환경에서 실증에 나선 데 이어 6월에는 성균관대 슈퍼컴퓨팅센터·GST와 고발열 GPU 서버 환경에서 통합 실증을 추진하기로 했다. 이번 KTNF·GST와의 실증은 상용 데이터센터 적용 가능성을 확인하는 데 초점이 맞춰졌다. 액침냉각은 서버를 전기가 통하지 않는 냉각유에 직접 담가 서버에서 발생하는 열을 식히는 방식이다. 냉각유가 서버 주요 부품과 직접 접촉해 열을 분산시키는 만큼 고성능 AI 서버의 발열을 관리할 수 있는 차세대 냉각 방식으로 꼽힌다. 특히 액침냉각유는 열을 빠르게 식히는 냉각 성능만으로는 실제 서버에 적용하기 어렵다. 서버 부품이 냉각유와 직접 접촉하는 구조인 만큼 전기 절연성을 갖춰야 하며, 장기간 사용해도 부품 소재와 문제가 발생하지 않는 호환성과 안정성도 확보해야 한다. S-OIL은 이번 실증을 통해 냉각유 자체 성능뿐 아니라 실제 데이터센터 운영 과정에서 요구되는 안전성과 유지관리 편의성까지 확인한다는 방침이다. 향후 서버와 냉각유, 장비를 연계한 국내 액침냉각 밸류체인을 기반으로 데이터센터 분야에서 협력을 확대할 계획이다. 다만 데이터센터용 제품의 구체적인 상용화 시점과 이번 실증에 적용되는 서버·랙 수, 전력 규모, 냉각유 투입량 등은 공개하지 않았다. 현재로서는 실제 현장 도입에 필요한 성능과 운영 편의성을 확보하는 데 무게를 두고 있다. S-OIL 관계자는 "이번 실증은 실제 상용 데이터센터 적용을 목표로 한 운영 검증 성격이 강하다"라며 "액침냉각유는 단순히 냉각 성능만 우수해서 되는 것이 아니라 전기 절연성, 소재 호환성, 장기 안정성, 안전성 등을 동시에 만족해야 하므로 해당 부분들을 실증할 계획"이라고 했다. 이어 "현재 액침냉각 시장이 본격적으로 성장하는 시점인 만큼 고객이 실제 현장에서 필요로 하는 성능과 운영 편의성을 구현하는 데 집중하고 있다"라며 "냉각 성능은 물론 안전성과 유지관리 측면을 종합적으로 개선해 액침냉각 도입 장벽을 낮추는 것이 현재 개발의 핵심 방향"이라고 했다.
2026-09-04 11:41:06
"공랭만으론 한계"…LG CNS·네이버클라우드, 차세대 AI 데이터센터 액체냉각 실증 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 고성능 그래픽처리장치(GPU) 수요가 늘면서 데이터센터의 발열과 전력 문제가 새로운 과제로 떠오르고 있다. 기존 공랭식 냉각만으로는 고집적 GPU 서버의 발열을 감당하기 어려워지면서 액체냉각이 차세대 AI 데이터센터의 핵심 인프라로 부상하는 가운데 LG CNS와 네이버클라우드가 국내 데이터센터에 관련 기술을 적용한다. 26일 LG CNS는 네이버클라우드와 협력해 삼송 데이터센터에 액체냉각 기술 중 하나인 직접 칩 냉각(DTC)을 적용한다고 밝혔다. 양사는 차세대 고성능 GPU를 안정적으로 운영할 수 있는 AI 인프라를 구축하고 내년까지 액체냉각 인프라 구축과 실증을 완료할 계획이다. 이번 인프라는 과학기술정보통신부 산하 정보통신산업진흥원(NIPA) 소유의 엔비디아 차세대 초고성능 GPU '베라 루빈'을 네이버클라우드가 운영할 수 있도록 구축된다. 베라 루빈은 기존 '블랙웰 울트라' 대비 추론 성능이 약 3.3배 향상될 것으로 예상되는 차세대 GPU다. AI 모델의 규모가 커지고 추론 작업이 확대되면서 데이터센터에 요구되는 GPU 성능과 전력 밀도도 높아지고 있다. GPU 성능이 높아질수록 전력 소비와 발열이 증가하기 때문에 단순히 GPU를 확보하는 것만으로는 대규모 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 어려워지고 있다. 기존 데이터센터에서 널리 활용되는 공랭 방식은 냉각 용량으로 인해 한계가 나타나고 있다. 일반적으로 공랭 방식으로 대응할 수 있는 냉각 용량은 랙당 20~30kW 수준인 반면 고성능 AI GPU 서버의 랙 전력 밀도는 200kW 이상으로 높아지고 있다. AI 데이터센터의 고집적화가 진행될수록 기존 냉각 방식만으로는 발열을 처리하기 어려워지는 것이다. 이에 액체를 활용해 서버의 열을 직접 제거하는 액체냉각 기술이 AI 데이터센터의 대안으로 주목받고 있다. 공기보다 열전달 효율이 높은 액체를 활용하기 때문에 동일한 공간에서 더 높은 전력 밀도의 서버를 운영할 수 있고 냉각에 필요한 전력도 줄일 수 있는 것이다. 삼송 데이터센터에 적용되는 DTC는 GPU 칩에 냉각수가 흐르는 냉각판을 직접 부착하는 방식이다. GPU에서 발생한 열을 냉각판을 통해 흡수하고 순환하는 냉각수를 통해 외부로 배출하는 구조다. 서버 전체를 냉각하는 방식보다 발열이 집중되는 GPU 칩을 직접 관리할 수 있어 고성능 AI 서버에 적합한 방식으로 평가된다. 삼송 데이터센터는 총 수전 용량 80MW 규모로 대규모 AI 인프라를 수용할 수 있는 시설이다. LG CNS는 해당 데이터센터의 위탁운영을 맡고 있으며 앞서 네이버클라우드와 삼송 데이터센터 코로케이션 계약을 체결했다. 양사는 각자의 강점을 결합해 AI 데이터센터 경쟁력을 높인다는 계획이다. LG CNS는 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 역량을 바탕으로 액체냉각과 GPU 서버 운영환경, 전력 공급체계 등 인프라 전반을 구축한다. 네이버클라우드는 대규모 GPU와 AI 플랫폼 운영 경험을 활용해 고성능 AI 서비스를 제공한다. 액체냉각 시장은 빠르게 성장할 것으로 전망된다. 시장조사업체 마켓앤드마켓에 따르면 글로벌 데이터센터 액체냉각 시장은 올해 40억7000만 달러(약 5조6000억원)에서 오는 2033년 276억5000만 달러(약 38조2000억원) 규모로 성장할 것으로 분석된다. 국내에서도 대규모 AI 데이터센터가 확대되면서 액체냉각 기술을 둘러싼 경쟁이 본격화되고 있다. 특히 AI 추론 서비스가 확산되면서 GPU가 지속적으로 가동되는 환경이 늘어나고 있어 발열 관리와 전력 효율을 동시에 확보할 수 있는 냉각 기술의 중요성이 커질 전망이다. LG CNS 역시 액체냉각을 단순한 데이터센터 설비가 아닌 AI 인프라 사업의 경쟁력으로 확대할 계획이다. 데이터센터의 설계부터 구축, 운영까지 담당하는 DBO 역량에 차세대 냉각 기술을 결합해 AI 데이터센터 구축과 운영 사업을 확대한다는 구상이다. 조헌혁 LG CNS 데이터센터사업담당 상무는 "데이터센터 냉각 기술이 AI 서비스 품질과 운영 효율의 핵심 경쟁력이 되고 있다"며 "네이버클라우드와 협력해 LG CNS의 강점인 데이터센터 DBO 역량과 차세대 냉각 기술을 기반으로 국내 AI 생태계의 성장을 뒷받침하는 핵심 인프라를 지속 구축해 나가겠다"고 말했다.
2026-08-26 10:00:00
LS일렉트릭, 美 AI 데이터센터에 486억 규모 배전 솔루션 공급 [경제일보] LS일렉트릭이 차세대 배전 솔루션을 앞세워 글로벌 전력기업 블룸에너지(Bloom Energy)와 협력을 확대했다. 급증하는 인공지능(AI) 데이터센터 전력 수요에 대응해 북미 데이터센터 전력 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 18일 LS일렉트릭은 글로벌 전력기업 블룸에너지와 3425만8500 달러(약 486억원) 규모의 배전 솔루션 공급 계약을 체결했다고 밝혔다. LS일렉트릭은 내년 1월부터 6월까지 블룸에너지가 미국 와이오밍주에서 추진하는 현지 대형 에너지 인프라 기업의 하이퍼스케일 데이터센터 전력 인프라 구축 사업에 저압 배전반을 포함한 주요 배전 시스템을 공급할 예정이다. 이번 계약은 기존 고객사인 블룸에너지로부터 추가로 수주한 건이다. LS일렉트릭은 배전 기술력과 품질, 납기 대응력을 바탕으로 블룸에너지와 협력을 확대하고 미국 내 거점 인프라를 활용해 현지 배전 시장 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 그동안 LS일렉트릭은 국내외에서 배전 경쟁력을 강화해왔다. 미국 유타주에 위치한 'LS일렉트릭 유타'와 텍사스주의 '배스트럽 캠퍼스'를 거점으로 영업과 설계, 생산, 서비스를 아우르는 현지 밸류체인을 구축했다. 국내에서는 천안사업장에 직류(DC) 배전을 도입한 제조공장 'DC 팩토리'를 구축해 관련 기술을 실증하고 있다. 직류 배전은 전력을 직류 형태로 공급해 전력 변환 과정에서 발생하는 손실을 줄이는 방식이다. LS일렉트릭은 DC 팩토리를 통해 에너지 효율을 높이고 직류 배전 기술을 고도화하고 있다. 특히 직류 배전은 기존 교류(AC) 중심 시스템에서 GPU와 서버 등이 사용하는 직류 전력으로 변환하는 단계를 줄일 수 있다는 점에서 AI 데이터센터의 차세대 전력 공급 방식으로 주목받고 있다. 전력 변환 단계를 줄여 전력 손실과 발열을 낮추는 것이 핵심이다. LS일렉트릭도 차세대 데이터센터 시장을 겨냥해 저압직류배전(LVDC) 사업을 확대하고 있다. LS일렉트릭 관계자는 "이번 계약은 글로벌 데이터센터 전력 시장에서 LS일렉트릭의 고품질 배전 솔루션 기술력을 다시 한번 입증한 성과"라며 "블룸에너지와의 전략적 협력 관계를 더욱 강화하고 현지 거점 인프라를 적극 활용해 북미 데이터센터 시장 점유율을 더욱 확대해 나갈 것"이라고 했다. 북미 데이터센터 사업 확대는 실적 성장으로도 이어지고 있다. LS일렉트릭은 지난 2분기 매출 1조5770억원, 영업이익 1785억원으로 사상 최대 분기 실적을 기록했다. 북미 매출 역시 약 4000억원으로 분기 최대치를 경신했다. 2분기 신규 수주는 약 2조1000억원이며 수주잔고는 7조원 규모를 기록하고 있다.
2026-08-18 09:37:34
삼성SDS, 국가 AI 연구용 GPU 공급…B300 앞세워 AI 인프라 사업 확대 [경제일보] 삼성SDS가 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업에 엔비디아 최신 B300 기반 GPU 클러스터를 공급한다. 대학과 정부출연연구기관 등 자체적으로 대규모 AI 인프라를 확보하기 어려운 연구기관에 최신 GPU를 제공해 국내 AI 연구 인프라 고도화를 지원하는 동시에 GPU와 국산 NPU를 아우르는 클라우드 사업 확대에도 속도를 낸다. 11일 삼성SDS는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 '2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트'의 GPU 자원 공급사로 선정돼 지난달 20일부터 서비스를 시작했다고 밝혔다. 이번 사업은 국내 학계와 연구기관에 AI 연구에 필요한 GPU 컴퓨팅 자원을 지원하는 국가 AI 연구 지원 사업이다. 초거대 AI 모델과 대규모 언어 모델(LLM) 연구가 확대되고 있지만 대학과 정부출연연구기관 등이 최신 GPU를 직접 대규모로 확보하기에는 비용과 운영 부담이 큰 만큼 민간 인프라를 활용해 연구자들의 접근성을 높이는 것이 목적이다. 사업 규모는 약 153억원이며 서비스는 지난 7월부터 내년 3월까지 제공된다. 삼성SDS를 포함한 복수 사업자가 공급사로 선정됐으며 삼성SDS는 GPU 공급 계획과 보유 자원 규모, 연구 환경, 운영 지원 체계, 보안 역량 등을 평가하는 입찰에서 1순위 사업자로 선정됐다. 삼성SDS는 이번 사업에 엔비디아 H100뿐 아니라 최신 B300(블랙웰 울트라) 기반 GPU 클러스터를 투입한다. B300은 엔비디아의 최신 블랙웰 울트라 아키텍처 기반 GPU로, 이번 사업에서 요구한 호퍼급 이상의 사양을 충족하는 동시에 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 성능과 메모리를 제공한다. AI 모델이 대형화하면서 최신 GPU 확보 여부가 AI 연구의 속도와 규모를 좌우하는 요소로 떠오르고 있다. 특히 대규모 모델을 학습하려면 여러 GPU를 동시에 연결해야 하는 만큼 GPU 자체의 성능뿐 아니라 GPU 간 데이터를 빠르게 주고받을 수 있는 네트워크와 스토리지 등 전체 인프라 구성이 중요하다. 삼성SDS는 다수의 GPU를 하나의 자원 풀로 묶는 대규모 클러스터 구성과 고속 인터커넥트 네트워크를 함께 제공한다. CPU와 메모리, 스토리지, 네트워크, 개발 환경 등도 사전 구성해 연구자가 별도의 인프라 구축 과정 없이 AI 연구에 필요한 컴퓨팅 환경을 사용할 수 있도록 지원한다. 최신 GPU는 단순히 장비를 구매하는 것뿐 아니라 데이터센터 공간과 전력, 냉각, 네트워크, 운영 인력 등이 함께 필요해 연구기관이 독자적으로 대규모 클러스터를 구축하기 어려운 것으로 평가된다. 이를 민간 클라우드 방식으로 보완해 국내 AI 연구 현장에서 제기되던 최신 GPU 접근성 문제를 해결한다는 구상이다. 정부 역시 이러한 인프라 격차를 줄이기 위해 국가 AI 연구용 컴퓨팅 지원 사업을 추진하고 있다. 연구자가 직접 고가의 GPU와 서버 인프라를 확보하지 않아도 클라우드를 통해 필요한 컴퓨팅 자원을 사용할 수 있도록 해 연구기관의 AI 개발 접근성을 높이는 방식이다. 앞서 삼성SDS는 지난 3월에 국내 최초로 SCP를 통해 엔비디아 B300 기반 GPUaaS를 출시했다. 고객이 고가의 GPU를 직접 구매하지 않고도 클라우드를 통해 AI 학습과 추론에 필요한 GPU 자원을 사용할 수 있도록 한 서비스다. 이번 사업을 통해 삼성SDS는 단순한 공공 사업을 넘어 AI 클라우드 사업의 적용 범위를 확대하는 것으로 분석된다. 또한 지난달에는 국산 AI 반도체 기업 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드(RNGD)' 기반 NPUaaS도 SCP에 탑재했다. 엔비디아 GPU 중심의 AI 인프라뿐 아니라 AI 추론에 특화된 국산 NPU까지 클라우드에서 제공하면서 AI 가속기 선택지를 넓히고 있다. AI 인프라 시장이 GPU 중심에서 다양한 가속기를 활용하는 방향으로 확대될 가능성도 삼성SDS가 GPU와 NPU를 함께 제공하는 배경으로 꼽힌다. AI 서비스가 학습 중심에서 실제 서비스 운영과 추론 단계로 확대되면서 모든 작업에 고성능 GPU를 사용하는 것보다 작업 특성에 맞춰 GPU와 NPU 등 가속기를 선택하는 것이 비용과 효율 측면에서 중요해질 수 있기 때문이다. 삼성SDS가 GPU와 NPU를 모두 클라우드 서비스 형태로 제공할 경우 기업과 연구기관은 직접 하드웨어를 구매하지 않고 필요한 가속기를 선택해 사용할 수 있다. AI 인프라 구축에 필요한 초기 투자 부담을 줄이는 동시에 기술 변화에 따라 새로운 가속기로 전환하기도 상대적으로 용이하다. 이번 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업에서 B300을 실제 연구 현장에 공급하는 것도 삼성SDS의 AI 인프라 사업을 확대하는 데 레퍼런스로 활용될 수 있다. 대학과 출연연 등 연구기관을 대상으로 최신 GPU 클러스터를 운영하면서 대규모 AI 연구에 필요한 인프라 구축과 운영 역량을 확보할 수 있기 때문이다. 삼성SDS는 이번 국가 AI 연구용 컴퓨팅 사업을 통해 연구기관의 최신 GPU 접근성을 높이는 동시에 GPUaaS와 NPUaaS 등 AI 인프라 서비스의 적용 분야를 확대한다는 계획이다. 향후 공공·연구 분야를 넘어 기업의 AI 모델 개발과 서비스 운영 수요까지 AI 가속기 클라우드 사업을 확대할 수 있을지 주목된다. 이호준 삼성SDS 클라우드서비스사업부장 부사장은 "이번 사업을 통해 국내 연구자들이 세계 최고 수준의 AI 인프라를 바탕으로 혁신적인 성과를 낼 수 있도록 안정적인 서비스를 제공할 것"이라며 "앞으로도 국가 AI 연구 인프라의 저변을 확대하고 대한민국의 AI 경쟁력을 높이는 데 기여하겠다"고 말했다.
2026-08-11 08:27:46
통신사 넘어 AI 인프라 기업으로…SKT, SK하이퍼 앞세워 데이터센터 주도권 경쟁 [경제일보] SK텔레콤이 대규모 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC) 사업 확대를 위한 투자 전략을 구체화했다. 15GW 규모 AI 인프라 구축을 추진하는 가운데, 직접 투자 부담을 줄이고 고객 확보와 외부 투자 유치를 병행하는 방식으로 사업 확장에 나선다는 계획이다. 5일 SK텔레콤은 2분기 실적 컨퍼런스콜을 통해 대규모 AI 데이터센터 투자 계획에 따른 재무 부담과 사업 추진 방식을 공개했다. SK텔레콤은 시장의 투자 부담 우려를 고려해 고객 수요를 기반으로 단계적인 데이터센터 구축에 나서고, 외부 투자 활용을 통해 재무 부담을 낮추겠다는 계획이다. 앞서 SK텔레콤은 지난달 AI 데이터센터 사업 개발을 전담하는 자회사 'SK하이퍼'를 설립하고, 오는 2029년까지 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축을 추진한다고 발표했다. 생성형 AI 확산으로 글로벌 빅테크 기업들의 AI 인프라 수요가 확대되는 가운데, 데이터센터 사업을 통신 이후 새로운 성장축으로 육성한다는 전략이다. SK하이퍼는 AI 데이터센터 사업 개발을 전담하는 역할을 맡는다. 데이터센터 구축에 필요한 부지와 전력을 선제적으로 확보하고 글로벌 고객을 유치해 개별 프로젝트를 구체화하는 것이 핵심이다. SK텔레콤은 SK하이퍼에 총 7500억원 규모의 출자를 약정했다. 이 자금은 울산 등 사업 부지 확보와 기가와트(GW)급 AI 데이터센터 운영에 필요한 변전 설비 구축 등 초기 사업 개발에 활용될 예정이다. 다만 시장에서는 5GW 규모 AI 데이터센터 구축에 필요한 막대한 투자 비용과 재무 부담에 대한 우려가 제기돼 왔다. 데이터센터는 부지 확보부터 전력 인프라 구축, GPU 서버 운영까지 대규모 투자가 필요한 사업인 만큼 통신기업인 SK텔레콤이 직접 감당하기에는 부담이 크다는 지적이다. 이에 SK텔레콤은 직접 투자 중심의 사업 확대가 아닌 외부 자금을 활용하는 방식으로 사업을 추진한다는 계획을 강조했다. 이재신 SK텔레콤 AI사업개발담당 부사장은 "SK 하이퍼는 SK 브로드밴드가 추진 중인 기존 데이터센터 사업과는 별개로 15GW AI 데이터센터 사업 추진을 위해 신설한 공익 법인으로서 이미 별도의 인력과 조직을 갖추고 있다"며 "향후 사업 추진 과정에서 SK텔레콤의 글로벌 빅테크 고객 네트워크와 사업개발 역량, SK 브로드밴드의 데이터센터 구축 운영 전문성을 적극 활용하는 등 그룹 차원의 역량을 결합해 사업 시너지를 만들어 갈 계획"이라고 설명했다. 이어 "AI 데이터센터 사업은 상당한 규모의 투자가 수반되는 사업으로, 계획하고 있는 규모 전부를 당사가 직접 투자하는 것은 현실적으로 한계가 있다"며 "사업 추진에 소요되는 투자 자금은 전략적 파트너 투자, 프로젝트 파이낸싱 등 다양한 방식의 외부 투자를 최대한 활용해 조달할 계획"이라고 말했다. 올해 SK하이퍼에 투입되는 투자 규모는 약 3300억원 수준으로, 잔여 출자금은 내년 이후 분할 집행할 예정이다. SK텔레콤은 안정적인 현금흐름을 기반으로 주주환원 정책에도 영향을 주지 않는 수준에서 AI 인프라 투자를 진행한다는 방침이다. AI 데이터센터 시장 확대 배경에는 생성형 AI에서 추론 중심으로 AI 활용 영역이 확대되는 흐름이 자리 잡고 있다. AI 서비스가 실제 산업 현장에 적용되면서 고성능 컴퓨팅 자원과 안정적인 인프라 확보가 중요해지고 있기 때문이다. SK텔레콤은 글로벌 빅테크 기업들의 AI 인프라 투자 수요가 지속 확대될 것으로 전망하고 있다. 전력, 부지, 네트워크 등 AI 데이터센터 구축에 필요한 핵심 요소를 동시에 확보한 입지가 제한적인 만큼 국내 AI 인프라 시장 경쟁력이 높아질 수 있다는 판단이다. SK텔레콤은 SK하이퍼를 중심으로 글로벌 고객 유치에도 속도를 낸다. 울산 사업을 시작으로 글로벌 빅테크 기업들과 협의를 진행하고 고객 요구 조건에 맞춰 단계적으로 AI 데이터센터 용량을 확대한다는 계획이다. 특히 SK텔레콤은 SK그룹 차원의 AI 인프라 역량 결집을 통해 경쟁력을 확보한다는 전략이다. SK브로드밴드가 보유한 데이터센터 구축·운영 경험과 SK텔레콤의 글로벌 고객 네트워크, SK그룹 내 반도체 및 AI 투자 역량을 결합해 AI 인프라 밸류체인을 구축한다는 구상이다. SK텔레콤은 최근 SK하이닉스의 AI 투자 법인에도 출자를 결정하며 AI 인프라 생태계 확대에 나서고 있다. AI 투자 법인을 통해 AI 관련 핵심 기술과 글로벌 파트너십을 확보하고 이를 AI 데이터센터 사업 경쟁력 강화로 연결한다는 방침이다. SK텔레콤은 통신 사업의 안정적인 수익 기반을 유지하면서 AI 인프라 기업으로의 전환을 가속한다는 계획이다. AI 데이터센터, 네트워크, 클라우드 역량을 결합해 국내를 넘어 아시아 AI 인프라 허브 구축에 나선다는 전략이다. 최동희 SK텔레콤 AI전략기획실장 상무는 "당사는 그동안 AI 사업을 확대하는 과정에서 핵심 기술과 신규 사업 기회를 확보하기 위해 다양한 전략적 투자를 실행해 왔다"며 "향후 AI 투자 법인을 통해 AI 데이터센터 핵심 기술과 글로벌 파트너십을 적시 확보할 계획"이라고 말했다. 이어 "현재 AI 투자 법인은 경영진을 구상하고 있으며 당사는 이사회의 참여를 통해 AI 사업 경쟁력 변화에 필요한 역량과 네트워킹을 지속 확보하는 등 시너지를 만들어 갈 계획"이라고 강조했다.
2026-08-05 17:09:18
"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
GPU 최적화부터 모델 개발까지…메가존클라우드·아크릴, AI 인프라 협력 본격화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 도입이 확산되면서 AI 인프라 경쟁도 새로운 국면에 접어들고 있다. 과거 GPU를 얼마나 많이 확보하느냐가 경쟁력이었다면 최근에는 이를 얼마나 효율적으로 활용하고 최적화할 수 있는지가 핵심 요소로 떠오르고 있다. AI 모델의 규모가 커지고 기업들의 AI 전환(AX)이 본격화되면서 메가존클라우드는 아크릴과 손을 잡고 GPU 인프라 구축부터 운영과 최적화, 모델 개발까지 아우르는 통합 AI 인프라 수요에 대응한다는 구상이다. 24일 메가존클라우드는 AX 인프라 전문기업 아크릴과 'AI 인프라 사업 확대 및 글로벌 시장 진출을 위한 전략적 파트너십'을 체결했다고 밝혔다. 양사는 경기 과천 메가존산학연센터에서 최근 협약식을 열고 대규모 GPU 인프라가 필요한 기업과 공공기관을 대상으로 양사의 기술력과 사업 역량을 결합한 AX 환경을 제공하기로 했다. 메가존클라우드의 AI·클라우드 인프라 구축 역량과 아크릴의 AI 개발 및 인프라 최적화 기술을 결합해 고객별 수요에 맞는 공동 사업 모델을 발굴한다는 계획이다. 최근 AI 시장은 초거대언어모델(LLM)을 넘어 AI 에이전트와 피지컬 AI 등으로 빠르게 확대되고 있다. 이에 AI 서비스를 실제 산업 현장에 적용하기 위한 인프라 경쟁도 치열해지고 있으며, 특히 기업들이 AI를 도입하는 과정에서 GPU 확보뿐 아니라 운영 비용과 자원 활용 효율성을 높이는 것이 중요한 과제로 떠오르고 있다. GPU는 AI 모델 학습과 추론을 위한 핵심 자원이지만 높은 비용과 전력 소비, 운영 복잡성 등으로 인해 효율적인 자원 관리가 필수적이다. AI 모델의 성능이 높아질수록 필요한 GPU 자원 역시 증가하는 만큼 GPU 활용률을 높이고 고객 환경에 맞는 인프라를 구축하는 기술 경쟁도 본격화되고 있다. 메가존클라우드는 엔비디아 기반 GPU 서버와 클라우드 인프라를 공급·구축하고 고객 환경에 적합한 시스템 설계와 비용 효율화 방안을 제공하는 것으로 알려졌다. AI와 클라우드 인프라 구축 노하우를 바탕으로 기업들의 AX 환경 구축을 지원해 왔으며, 이번 협력을 통해 AI 인프라 사업 확대에도 속도를 낸다는 방침이다. 아크릴은 AI 풀스택 플랫폼 '조나단'과 AI 인프라 운영·최적화 플랫폼 'GPUBASE'를 기반으로 모델 개발부터 GPU 자원 관리까지 지원한다. 조나단은 데이터 준비와 AI 모델 학습·검증, 배포와 서비스 적용에 이르는 전 과정을 하나의 환경에서 수행할 수 있도록 지원하는 엔드투엔드 풀스택 플랫폼이다. GPUBASE는 GPU와 서버, 스토리지, 네트워크 자원을 통합 관리해 대규모 컴퓨팅 환경의 성능과 효율성을 높이는 솔루션이다. GPU 자원 할당과 가상화, 작업 스케줄링, 데이터 통신 최적화, 인프라 모니터링 등을 통해 자원 활용도를 개선하고 안정적인 시스템 운영을 지원한다. 양사는 우선 대규모 GPU 환경에서 성능 테스트를 진행한 뒤 기업과 공공기관을 대상으로 AX 환경 공급 등 공동 프로젝트를 단계적으로 추진할 계획이다. 향후에는 헬스케어와 공공, 보험 분야를 중심으로 산업별 특화 서비스를 발굴하고 각사가 보유한 파트너 및 고객 네트워크를 활용해 글로벌 시장 진출 기회도 함께 모색한다는 구상이다. 박외진 아크릴 대표는 "이번 협력을 통해 고성능 AI 인프라 아키텍팅부터 자원 최적화, 모델 개발과 서비스 적용까지 연결되는 통합 사업 체계를 마련할 수 있게 됐다"며 "헬스케어와 공공 분야에서 성공 사례를 확보하고 국내외 시장에서 새로운 성장 기회를 창출해 나가겠다"고 말했다. AI 인프라 시장 역시 단순한 GPU 공급을 넘어 모델 개발과 운영, 자원 최적화까지 아우르는 통합 서비스 경쟁으로 확대되고 있다. 특히 기업들이 AI 서비스를 안정적으로 운영하기 위해서는 인프라 구축과 비용 효율성, GPU 활용률 등을 종합적으로 고려해야 하는 만큼 산업별 맞춤형 AI 인프라에 대한 수요도 지속적으로 증가할 것으로 전망된다. 메가존클라우드와 아크릴은 이번 협력을 계기로 AI 인프라 구축부터 GPU 자원 최적화, 모델 개발과 서비스 운영까지 연결되는 통합 AX 환경을 제공하고, 국내를 넘어 글로벌 시장에서도 공동 사업 기회를 확대해 나갈 계획이다. 염동훈 메가존클라우드 대표는 "AI 도입이 확대되면서 AI 인프라 수요도 빠르게 늘고 있는 만큼, 안정적이고 효율적인 GPU 인프라 운영 역량이 핵심 경쟁력으로 자리 잡고 있다"며 "메가존클라우드의 AI·클라우드 인프라 구축 노하우와 아크릴의 GPU 최적화 기술을 바탕으로 산업별 특화 서비스를 발굴하고, 국내외 파트너십을 기반으로 글로벌 사업 기회도 확대해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-07-24 16:09:26
550조원 AI 데이터센터, 속도가 성패…SK·GS·네이버 "세금·전력·GPU 풀어달라" [경제일보] 정부와 SK텔레콤, GS, 네이버가 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 인공지능 데이터센터(AIDC)를 구축하는 메가프로젝트를 본격화한다. 투자 유치를 포함해 약 550조원을 민간이 조달하고 정부는 전력과 부지, 용수, 인허가를 지원하는 구조다. 1단계 사업은 △SK텔레콤 5GW △GS 2.4GW △네이버 1GW로 구성된다. 이후 SK텔레콤이 2035년까지 자체 구축 규모를 15GW로 늘리면 전체 프로젝트는 18.4GW로 확대된다. 2029년 8.4GW와 2035년 18.4GW는 사업 단계와 목표 시점이 다른 수치다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 의원들은 16일 서울 여의도 국회 의원회관에서 ‘AI 인프라 투자 촉진과 지능 수출을 위한 전략 토론회’를 열고 사업 추진 방안을 논의했다. 송기헌 과방위원장 등 더불어민주당 의원들이 주최한 이날 행사에는 SK텔레콤과 GS, 네이버클라우드, 삼성SDS, 한국데이터센터연합회, 과학기술정보통신부 관계자들이 참석했다. ◆ AI 경쟁, 모델에서 ‘전력·GPU 확보전’으로 초거대 AI 모델의 학습과 추론 수요가 급증하면서 AI 경쟁의 무게중심은 모델 개발에서 이를 안정적으로 가동할 컴퓨팅 인프라 확보로 확대되고 있다. AI 데이터센터는 대규모 GPU와 고대역폭메모리(HBM), 전력·냉각 설비를 결합해 AI 서비스에 필요한 토큰을 생산하는 시설이다. 정부가 대규모 AIDC를 국가 메가프로젝트로 추진하는 배경도 여기에 있다. AI 모델을 보유하더라도 국내에 충분한 컴퓨팅 자원이 없으면 해외 클라우드와 GPU 공급망에 의존할 수밖에 없다. 반대로 글로벌 빅테크의 연산 자산을 국내에 유치하면 데이터센터 운영뿐 아니라 반도체와 전력기기, 냉각, 네트워크, 클라우드 소프트웨어까지 후방 산업을 함께 키울 수 있다. 한국은 HBM을 생산하는 반도체 기업과 초고속 통신망, 해저케이블, 대형 산업시설 운영 경험을 보유하고 있다는 점에서 경쟁력이 있다는 평가를 받는다. 다만 수백조원에 달하는 투자계획을 실제 착공과 가동으로 연결하려면 전력망과 부지, 장비 조달 시간을 글로벌 고객이 요구하는 수준으로 단축해야 한다. ◆ SKT “AI 자산 유치는 국가 안보 자산 확보” SK텔레콤은 2029년까지 5GW를 단계적으로 구축하고 2035년까지 아시아 최대 수준인 15GW로 확대한다는 계획이다. 울산 AIDC를 시작으로 전국 거점에 인프라를 조성하고 아마존웹서비스(AWS)를 비롯한 글로벌 빅테크와 협력을 확대한다. 윤성은 SK텔레콤 Comm센터장 겸 AI정책연구원장은 “과거 아시아의 금융 허브는 홍콩과 싱가포르였지만 AI 허브의 주인은 우리가 매우 유력하다”며 한국의 반도체·건설 역량과 안정적인 전력망, 통신 인프라를 강점으로 제시했다. 윤 센터장은 글로벌 빅테크의 AI 연산 자산을 국내에 유치하는 것은 “그 어떤 안보동맹보다 강력한 국가 전략 안보 자산이 된다”고 강조했다. 국가와 산업의 AI 의존도가 높아질수록 국내 컴퓨팅 자원 확보가 경제안보와 직결된다는 의미다. SK텔레콤은 현행 조세특례제한법상 코로케이션 방식의 데이터센터가 임대업으로 해석돼 세액공제 대상에서 제외될 수 있다는 점을 문제로 지적했다. AIDC를 지능을 생산하는 공장으로 보고 국가전략기술 사업화 시설에 포함하는 한편 부지와 전력, 건축 관련 인허가를 한 번에 처리하는 패스트트랙을 도입해야 한다는 주장이다. ◆ GS “변압기 납기만 2년…글로벌 수주 놓칠 수 있어” GS는 강원도 동해 일원에 총 2.4GW 규모의 AIDC 캠퍼스를 추진한다. 2028년까지 1단계 1.2GW, 2029년까지 2단계 1.2GW를 구축할 계획이다. GPU와 메모리 등 컴퓨팅 장비를 포함한 총투자비는 약 120조원으로 추산했다. 도현수 GS AI인프라 대표는 글로벌 고객 유치의 핵심으로 ‘속도’를 꼽았다. 해외 빅테크는 데이터센터 공급 가능 시점을 먼저 확인하지만 국내에서는 대형 변압기 조달에만 약 2년이 걸릴 수 있다는 설명이다. 도 대표는 “글로벌 고객 대부분이 ‘2년 안에 지어줄 수 있느냐’고 묻는다”며 “부품과 변압기 조달에 유연성을 발휘해줬으면 한다”고 말했다. 반도체 공장 증설과 데이터센터 투자가 동시에 진행되면서 전력기기 생산 물량을 놓고 경쟁하는 상황도 병목 요인으로 지목했다. 대규모 냉각 용수 확보도 과제다. GS는 해수와 중수도 등 대체 수자원을 냉각에 활용할 수 있도록 취수 관련 규제를 완화하고 환경·건축 인허가 절차를 간소화해 달라고 요청했다. ◆ 네이버 “국가가 GPU 구매력 모아야” 네이버클라우드는 자체 데이터센터 ‘각 춘천’과 ‘각 세종’, 초거대 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’ 운영 경험을 바탕으로 1GW 규모의 글로벌 AI 팩토리를 구축한다. 내년 상반기까지 55메가와트(MW) 규모의 GPU 서비스(GPUaaS)를 제공하고 같은 해 100MW 이상으로 확대한다는 계획이다. 배성준 네이버클라우드 전무는 AI 팩토리 구축 비용의 약 70%가 GPU와 서버 등 컴퓨팅 장비에 집중된다고 설명했다. 글로벌 빅테크보다 구매 물량이 적은 국내 기업은 GPU 가격과 공급 시기 협상에서 불리할 수밖에 없다는 지적이다. 배 전무는 “국가 차원에서 GPU 구매력을 모아 협상력을 높여야 한다”고 제안했다. 비수도권 데이터센터의 전력계통영향평가 절차를 단축하고 장기간 안정적인 전력 비용을 보장하는 AIDC 전용 요금제를 마련해야 한다는 의견도 내놨다. 네이버는 공공기관이 국산 AI 모델을 우선 도입해 초기 시장을 만들고 일본·대만 등과 보안 인증을 공유해야 한다고 제안했다. 데이터센터와 클라우드, AI 모델, 서비스를 묶어 수출하려면 해외에서도 통용되는 실적과 인증이 필요하다는 판단이다. ◆ 삼성SDS·업계 “세제 혜택과 규제 컨트롤타워 필요” 삼성SDS도 AIDC를 국가전략산업으로 지정해야 한다는 데 힘을 보탰다. 이항재 삼성SDS 상무는 “데이터센터 하나를 짓는 데도 파이낸싱이 필요하고 이자 비용까지 감당하며 영업해야 하는 구조여서 세제 혜택이 절실하다”고 말했다. 이 상무는 기업이 개별적으로 부지와 전력 공급처를 찾는 방식에서 벗어나 전국에 2∼3GW 규모의 AIDC 클러스터를 미리 조성해야 한다고 제안했다. 과기정통부 내 AIDC 사업을 전담할 정규 조직을 신설할 필요성도 제기했다. 채효근 한국데이터센터연합회 전무는 “현재 데이터센터는 1년에 8차례 안팎의 비슷한 점검을 여러 부처로부터 받고 있다”며 부처별 규제를 일원화할 컨트롤타워 지정을 요청했다. ◆ 정부, 테스트랩 10곳·범부처 TF로 지원 정부는 국산 AIDC 솔루션을 검증하고 수출 실적을 확보할 수 있도록 테스트랩 10곳을 구축한다. 국산 AI 반도체와 대형 비상발전기, 무정전전원장치(UPS), 냉각 설비 등 국산화가 부족한 장비의 기술개발도 지원할 계획이다. 김경만 과기정통부 AI정책실장은 “AI 인프라는 단순히 건물을 짓는 것을 넘어 AI 생태계 전체에서 데이터센터가 어떤 역할을 하는지에 초점을 맞춰야 한다”고 말했다. 이어 전력·냉각 등 물리적 설비와 GPU·네트워크·클라우드 운영 기술을 함께 육성하겠다고 밝혔다. 과기정통부는 전력과 부지, 용수 등 부처 간 쟁점을 조율하는 실무 태스크포스(TF)를 월 1회 정기 운영하고 필요할 때마다 수시로 소집할 방침이다. 관건은 550조원이라는 투자계획을 실제 고객 계약과 가동으로 연결하는 것이다. 8.4GW는 확정된 매출이나 수주가 아니라 기업과 정부가 제시한 구축 목표다. 글로벌 고객 확보와 투자금 조달, 전력망 연결, GPU·변압기 공급이 일정에 맞춰 진행돼야 계획이 현실화할 수 있다. 송기헌 국회 과방위원장은 “기업의 투자 의지만으로 해결하기 어려운 문제인 만큼 정부와 국회가 제도적 기반을 마련하고 예측 가능한 투자환경을 조성해야 한다”며 “데이터센터와 반도체·클라우드·소프트웨어·운영기술을 결합한 인프라 모델을 경쟁력 있는 수출산업으로 발전시켜야 한다”고 강조했다. 황정아 더불어민주당 의원도 “지능을 생산·수출할 AI 팩토리 투자를 가속화할 골든타임”이라며 “산업 현장에서 나온 제언을 입법과 정책으로 뒷받침하겠다”고 말했다.
2026-07-16 17:44:09
SK AX, AI 데이터센터 운영 '실행축' 부상…GPU를 수익으로 바꾼다 [경제일보] SK그룹의 15GW 인공지능(AI) 데이터센터 전략에서 SK텔레콤이 전체 사업을 총괄한다면 SK AX는 인프라를 실제 기업 서비스와 수익으로 연결하는 핵심 계열사로 주목받고 있다. 데이터센터 운영 자동화와 GPU 자원 관리, 산업별 AI 적용 역량을 갖춘 그룹 내 실행 조직으로 평가받기 때문이다. SK그룹이 데이터센터 구축부터 운영까지 내부 역량을 연결하는 풀스택 전략을 추진할 경우 SK텔레콤이 전력과 부지, 고객 확보를 맡고 SK AX는 GPU와 서버, 네트워크, 전력·냉각 설비를 효율적으로 운영해 기업용 AI 서비스로 연결하는 역할을 담당할 것으로 전망된다. ◆ GPU를 '보유 자산'에서 '수익 자산'으로 SK AX의 경쟁력은 운영 소프트웨어에 있다. AI 데이터센터에서는 GPU를 얼마나 많이 확보했는지보다 여러 고객과 AI 모델에 효율적으로 배분해 가동률을 높이는 것이 수익성을 좌우한다. GPU 활용도가 낮아지면 막대한 장비 투자와 전력 비용을 회수하기 어렵다. SK AX는 AIOps 플랫폼을 통해 시스템 이상 징후를 실시간 분석하고 장애를 자동 복구하는 운영 체계를 구축하고 있다. Model Manager는 AI 모델의 배포와 성능을 통합 관리하고 GPUaaS는 작업 우선순위에 따라 GPU를 효율적으로 배분한다. 서버와 네트워크는 물론 전력·냉각 데이터를 함께 분석해 장애 대응을 사후 복구에서 예측·예방 중심으로 전환하는 것이 핵심이다. 이 같은 운영 기술은 SK텔레콤이 추진하는 GPUaaS와 AI 클라우드 사업의 경쟁력과도 직결된다. 고객을 확보하더라도 자원 배분과 장애 대응이 뒷받침되지 않으면 안정적인 서비스 품질과 수익성을 확보하기 어렵기 때문이다. SK AX의 또 다른 강점은 제조·금융·공공 분야에서 축적한 산업 AX 경험이다. AI 데이터센터가 연산 자원을 제공한다면 SK AX는 고객의 데이터를 정비하고 AI 모델을 업무 시스템에 적용해 운영과 보안까지 지원하는 역할을 맡는다. 제조업의 예지보전과 품질관리, 공급망 최적화 등을 AI 서비스로 연결하며 그룹 데이터센터의 안정적인 기업 수요를 만들어낼 수 있다는 평가다. CEO 직속 최고AI책임자(CAIO) 조직을 신설한 것도 AI 운영 플랫폼과 산업별 서비스를 핵심 사업으로 육성하겠다는 전략의 연장선이다. 향후 관건은 울산을 비롯한 그룹 AI 데이터센터에서 이 같은 운영 기술을 얼마나 빠르게 검증하느냐다. GPU 활용률과 운영 자동화, 전력 효율 개선 성과를 입증하면 그룹 내부를 넘어 외부 데이터센터와 기업 고객으로 사업을 확대할 가능성도 커진다. SK텔레콤이 AI 데이터센터의 규모와 고객을 책임진다면 SK AX는 그 안의 연산 자원을 효율적으로 운영해 산업 현장으로 연결하는 실행축이 될 전망이다. AI 인프라 경쟁이 설비 확충에서 운영 효율과 서비스 경쟁으로 옮겨갈수록 SK AX의 역할도 더욱 커질 것으로 보인다. [아주경제 2026년 07월 14일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-14 10:36:29
롯데이노베이트, 차세대 인랙 냉각 기술로 DBO 경쟁력 강화 [경제일보] 롯데이노베이트가 인공지능(AI) 데이터센터 시대 핵심 과제로 떠오른 냉각 기술 확보에 나선다. 데이터센터 에너지 효율을 높이고 탄소 배출을 줄일 수 있는 열관리 기술 개발에 참여하며 설계·구축·운영(DBO) 사업 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 2일 롯데이노베이트는 '데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발' 국가연구개발 과제 수행을 위해 아주대학교 산학협력단이 주관하는 컨소시엄에 참여한다고 밝혔다. 해당 사업은 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 '2026년도 배터리 및 전기전자 분야 신규 연구개발' 과제의 일환이다. 최근 생성형 AI 확산으로 데이터센터 내 고성능 GPU 서버 도입이 급증하면서 전력 소비와 발열 문제가 업계 주요 과제로 부상하고 있다. 특히 엔비디아 등 최신 GPU가 탑재된 AI 서버는 기존 서버 대비 높은 전력 밀도를 요구해 냉각 효율이 데이터센터 운영 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 평가받는다. 이에 글로벌 데이터센터 업계는 액침냉각과 직접수랭(DLC), AI 기반 에너지 관리 시스템 등 차세대 냉각 기술 확보에 나서고 있다. 국내에서도 AI 데이터센터 투자가 확대되면서 전력 효율을 나타내는 지표인 PUE(전력 효율 지수) 개선 경쟁이 본격화되고 있는 것으로 알려졌다. 이번 연구개발 과제는 기존 공랭식 데이터센터의 에너지 절감과 탄소중립 실현을 목표로 진행된다. 광센싱 기반 분산온도감지(DTS) 기술과 AI 열관리 시스템, 고효율 인랙(In-Rack) 냉각 시스템 개발, 실제 데이터센터 실증 등이 주요 연구 분야로 꼽힌다. 컨소시엄은 멀티스케일 분포센싱 기술과 AI를 결합한 차세대 인랙 냉각 시스템을 개발해 기존 공랭식 냉각 방식의 한계를 극복한다는 계획이다. 롯데이노베이트는 한국기계연구원(KIMM), 중앙대학교, 에스엠인스트루먼트 등과 함께 향후 약 5년간 세부 연구를 공동 수행한다. 롯데이노베이트는 연구 과정에서 자사가 운영하는 데이터센터를 활용해 기술 실증과 검증을 담당할 예정이다. 롯데이노베이트는 서울과 용인 데이터센터 등에 기술을 적용해 PUE 1.2 이하 달성을 목표로 기술을 개발한다. 해당 수준의 효율은 연간 약 2만2000톤의 탄소 배출량 감축 효과가 있을 것으로 전망된다. 롯데이노베이트는 이번 연구개발을 통해 확보한 기술을 DBO 사업 모델에 접목할 계획이다. 데이터센터 설계와 구축, 운영 전 과정에 걸친 통합 역량에 차세대 열관리 기술을 더해 친환경 데이터센터 시장 공략을 강화한다는 구상이다. 롯데이노베이트 관계자는 "AI 시대의 데이터센터는 에너지 효율과 열관리 기술이 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소"라며 "이번 국가연구개발과제에서 확보할 기술을 바탕으로 DBO 사업을 고도화하고, 지속가능한 데이터센터 생태계 구축을 선도해 나가겠다"고 말했다.
2026-06-02 17:46:13
AI 시대 '전기 먹는 괴물' 데이터센터…진짜 수혜주는 냉각·펌프였다 '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 생성형 AI(인공지능) 시대가 도래하며 산업계는 GPU(그래픽처리장치) 확보 경쟁에 몰두해왔다. 하지만 정작 데이터센터 현장에서는 다른 문제가 더 빠르게 커지고 있다. 서버 확보 경쟁이 치열해질수록 냉각 효율과 전력 관리 역량이 데이터센터 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있기 때문이다. 고성능 GPU 서버 확대와 초거대 AI 모델 경쟁이 본격화되면서 데이터센터 전력 소비 규모도 급격히 커지고 있다. AI 서버는 기존 서버보다 훨씬 많은 열을 발생시키는 데다 전력 사용량 역시 높은 수준이어서 냉각과 전력 관리 부담이 빠르게 확대되는 분위기다. 이 같은 변화는 최근 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '대한민국 기계설비전시회(HVAC KOREA 2026)' 현장에서도 뚜렷하게 감지됐다. 전시장 곳곳에서는 △데이터센터 냉각 △에너지 절감 △고효율 같은 단어가 반복적으로 등장했다. 과거 냉난방·배관 중심으로 인식되던 기계설비 산업이 이제는 AI 시대 핵심 인프라 산업으로 재편되는 분위기였다. 특히 효성그룹의 펌프 전문 계열사 효성굿스프링스 부스는 이런 흐름을 상징적으로 보여줬다. 회사는 이번 전시에서 데이터센터와 건축물 에너지 효율 시장을 겨냥한 IE5급 초고효율 부스터 펌프와 데이터센터용 센서리스 인라인 펌프 등을 전면에 내세웠다. IE5는 국제전기기술위원회(IEC)가 인증하는 최고 수준의 초고효율 모터 등급이다. 기존 유도전동기 대신 영구자석 모터를 적용해 같은 조건에서도 소비전력을 줄일 수 있는 것이 특징이다. 겉으로 보면 단순한 펌프 기술처럼 보이지만 업계에서는 이런 작은 효율 차이가 데이터센터 운영비를 좌우한다고 설명한다. 데이터센터는 24시간 멈추지 않고 돌아가는 대표적인 전력 소비 시설이다. 냉각 설비 역시 상시 가동된다. 결국 모터 효율 1~2% 개선도 장기적으로는 막대한 전기요금 절감 효과로 이어질 수밖에 없다. AI 시대에 들어서며 기계설비 산업에서 '고효율'이 가장 중요한 경쟁력으로 부상하는 이유다. 실제 데이터센터 냉각 시장도 빠르게 진화하고 있다. 과거에는 냉난방·환기 중심의 공조 설비 중심이었다면 최근에는 액침냉각, 리퀴드쿨링, 고효율 열관리 시스템 등으로 기술 경쟁이 확대되는 분위기다. AI 서버 발열량이 급증하면서 단순 냉각 성능만으로는 한계가 커지고 있기 때문이다. 업계에서는 앞으로 데이터센터 경쟁이 결국 '전력 효율 경쟁'으로 이어질 가능성이 크다고 보고 있다. 같은 연산 성능에서도 전력 소비를 최소화하면서 안정성을 확보하는 역량이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 실제 글로벌 빅테크 기업들도 데이터센터 운영 과정에서 전력 비용 부담이 커지면서 냉각 효율 개선 투자에 속도를 내고 있다. 마이크로소프트(Microsoft)는 최근 AI 데이터센터에 물 사용을 최소화한 차세대 액체 냉각 구조 도입 계획을 공개했으며 신규 데이터센터 설계를 통해 냉각용 물 사용량 절감에 나서고 있다. 구글(Google) 역시 딥마인드 AI 기반 냉각 최적화 기술을 활용해 데이터센터 냉각 에너지 사용량을 줄인 사례를 공개한 바 있다. 데이터센터 운영 방식 자체도 빠르게 바뀌고 있다. 최근에는 냉각·공조·전력·보안 설비를 통합 관리하는 BMS(빌딩관리시스템) 기반 자동화 운영이 확대되면서 사람이 현장에 상주하지 않아도 설비 상태와 에너지 사용량, 이상 징후 등을 실시간으로 점검·제어하는 환경으로 전환되는 분위기다. 냉각과 공조, 전력 설비 역시 개별 장비를 넘어 AI 기반 운영 시스템과 연결돼 전력 효율과 장애 대응 속도를 높이는 방향으로 진화하고 있다는 의미다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 산업 경쟁 역시 이제 단순 반도체 확보 전쟁만으로 설명되기 어려운 국면에 진입하고 있다. 서버 성능 경쟁이 치열해질수록 냉각·전력·열관리 같은 인프라 산업 중요성도 함께 커지는 구조다. 화려한 GPU 경쟁 뒤에서 냉각과 펌프 같은 전통 기계설비 산업이 다시 주목받는 이유도 여기에 있다. AI 시대 데이터센터 경쟁의 핵심 역시 결국 막대한 열과 전력을 안정적으로 제어하고 에너지 효율을 높이는 역량으로 이동하는 분위기다.
2026-05-17 07:00:00
"AI 서버 얼마죠?"…코엑스 달군 GPU·인프라 확보전 [경제일보] 생성형 AI(인공지능) 경쟁이 서비스 개발 단계를 넘어 실제 GPU(그래픽처리장치)·AI 서버 확보전으로 이동하고 있다. 8일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 '국제인공지능대전 (AI EXPO KOREA 2026)' 현장에서는 기술 시연보다 서버 가격과 재고를 묻는 관람객들의 질문이 더 자주 오갔다. AI 산업이 개념 검증 단계를 지나 실제 인프라 구축 경쟁 국면에 진입했다는 분위기다. 이날 전시장 내 ASUS(에이수스) 부스는 엔비디아(NVIDIA) 기반 AI 서버와 산업용 AI 솔루션을 둘러보려는 관람객들로 붐볐다. 부스 중앙에는 엔비디아 HGX B300 기반 AI 서버가 전면 배치됐고 관람객들은 제품 사양보다 실제 도입 가능성과 가격, 공급 시점 등을 먼저 문의하는 모습이었다. 현장에서 만난 ASUS 관계자는 "이번 전시에서는 AI 관련 문의가 압도적으로 많다"며 "특히 AI 서버 장비 가격이나 재고 관련 질문이 가장 많이 들어온다"고 말했다. 이어 "대부분 개발자나 공공기관 관계자, 산업 분야 실무자들이 방문하고 있으며 국방부 관계자도 부스를 찾아 AI 서버 구축 관련 문의를 했다"고 설명했다. 실제 현장 분위기는 단순 체험형 전시와는 거리가 있었다. 관람객 상당수는 제품을 둘러본 뒤 바로 서버 사양과 구축 방식, 납기 일정 등을 구체적으로 확인했다. AI 기술 자체에 대한 호기심보다 실제 업무 환경에 적용 가능한지 여부를 검토하는 분위기가 강했다. ASUS는 이번 전시에서 엔비디아 HGX B300 기반 AI 서버 'XA-NB3I-E12'를 비롯해 MGX 아키텍처 기반 GPU 서버 'ESC8000A-E13P', 산업용 엣지 컴퓨터와 팬리스 산업용 PC 등을 공개했다. 생성형 AI와 거대언어모델(LLM) 확산으로 데이터센터와 산업 현장에서 고성능 병렬 연산 수요가 급증하자 AI 인프라 시장 공략에 속도를 내는 모습이다. 특히 부스 한편에 전시된 AI 서버 장비는 수억원에서 최대 10억원대 가격대로 알려지며 관람객들의 관심을 끌었다. ASUS 관계자는 "최근에는 로컬 서버 구축 문의가 크게 늘고 있다"며 "기업들이 외부 클라우드 의존도를 줄이고 자체 AI 인프라를 구축하려는 움직임이 확대되는 분위기"라고 말했다. AI 산업 경쟁 구도 역시 빠르게 재편되고 있다는 분석이 나온다. 과거에는 생성형 AI 서비스 구현 자체가 경쟁력으로 평가됐다면 최근에는 AI 모델 구동에 필요한 GPU와 서버 인프라 확보 역량이 핵심 경쟁 요소로 부상하고 있기 때문이다. 특히 엔비디아 GPU 공급 부족 현상이 이어지는 가운데 ASUS·슈퍼마이크로 등 엔비디아 주요 OEM(주문자상표부착생산) 파트너 기업들의 존재감도 커지고 있다. ASUS는 엔비디아의 주요 OEM 파트너사 중 하나로 GPU 기반 AI 서버와 산업용 시스템을 공급하고 있다. 업계에서는 이번 AI EXPO 현장이 국내 AI 산업 흐름 변화를 보여주는 상징적 장면이라는 평가도 나온다. AI 경쟁이 더 이상 서비스 시연 단계에 머무르지 않고 실제 서버·전력·발열·데이터센터 구축 역량까지 포함한 'AI 인프라 경쟁'으로 확장되고 있다는 분석이다. 강우석 ASUS KOREA 상무는 "ASUS는 마더보드와 PC를 넘어 서버·스토리지·산업용 솔루션까지 아우르는 종합 IT 기업"이라며 "AI 시대에는 단순 디바이스보다 실제 연산 인프라 구축 역량이 중요해지고 있다"고 했다.
2026-05-08 16:23:04

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