네이버 데이터센터 ‘각 춘천’의 이미지. 네이버클라우드 제공

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최근 마이크로소프트(MS)와 오픈AI가 인공지능(AI)용 대형 데이터센터를 구축하는 ‘스타게이트’ 프로젝트를 추진 중인 것으로 전해졌다. 데이터센터에 들어가는 슈퍼컴퓨터에 수백만개의 AI 칩이 장착될 것으로 알려졌는데, 6년에 걸친 프로젝트 비용이 1000억달러(약 130조원)에 달한다. 기존 데이터센터와 비교해 100배 이상 많은 것이다. 클라우드 시장의 강자 아마존도 앞으로 15년간 데이터센터 건설에 1500억달러를 투자할 예정이다. 구글도 AI 기업 딥마인드 본사가 있는 영국 런던에 10억달러를 투자해 데이터센터를 더 짓기로 했다.

최근 글로벌 빅테크의 투자 금액이 눈이 어지러울 정도로 높아지고 있다. 생성형 AI 개발 경쟁이 대대적인 인프라 확보 경쟁으로 이어지는 모양새다. 시장조사기관 얼라이드마켓은 생성형 AI 시장이 연평균 32% 성장해 2031년 1265억달러 규모의 시장을 형성할 것으로 내다봤다.

16일 삼성증권 리서치센터 보고서에 따르면, 생성형 AI 개발 경쟁이 촉발한 인프라 투자가 데이터센터 시장의 2차 호황으로 이어질 것으로 전망된다. 클라우드 산업은 2010년 확산되기 시작해 2015년부터 글로벌 데이터센터 시장의 1차 호황으로 이어졌다. 기업·공공기관에서 클라우드 전환이 본격화한 결과다. 이제 시장에선 데이터센터 2차 호황을 이야기하고 있다. 대규모 데이터센터 수요가 늘면서 2026년까지 해마다 16% 성장이 예상된다는 것이다.

지난해 존 헤네시 알파벳 이사회 의장은 “거대언어모델(LLM)을 활용한 검색 엔진 비용이 일반 검색 비용보다 10배 더 높다”고 말했다. AI 학습과 추론에 필요한 방대한 데이터를 처리하려면 더 많은 저장공간이 필요하고, 더욱 효율적인 컴퓨팅이 필요하다. 기존 데이터센터 전력밀도는 4~6킬로와트(kW) 수준이지만 AI 작업용은 20~40kW, 초대형 하이퍼스케일러는 60kW까지 요구되는 것으로 알려져 있다. AI 칩은 엄청난 전력 소모와 발열로도 악명 높다. 건물 구조, 전력, 냉각 시스템 전반을 새롭게 설계한 AI 데이터센터에 대한 투자도 늘어날 수 밖에 없는 상황이다.

국내 데이터센터 시장 전망. 삼성증권 제공

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한국데이터센터에너지효율협회에 따르면, 국내 상업용 데이터센터는 지난해 40개에서 2027년 74개까지 늘어날 것으로 전망된다. 일시적 공급 과잉으로 지난 10년간 데이터센터 공급은 연평균 1.6개에 그쳤다. 현재 클라우드 서비스 이용률(10인 이상 기업)은 30% 이하에 그쳐 앞으로 시장 확대 가능성이 큰 상황이다. 여기에 AI 수요까지 더해지면 2028년부터 데이터센터 수요 초과가 심화할 것이라는 분석이 나온다.

현재 국내 데이터센터의 강자는 통신 3사로, 시장의 60%를 점유하고 있다. KT가 14개로 국내에서 가장 많고, LG유플러스 13개, SK브로드밴드 5개다. 초기 시장을 선점해 서울·수도권 요지에 데이터센터를 확보했다. 통신사들은 AI 서비스 개발에 따라 폭발적으로 늘어날 기업 수요에 대응하기 위해 관련 투자를 늘리고 있다. 특히 KT가 KT클라우드를 분사해 사업 확장에 박차를 가하고 있다.

최근 주목받는 흐름은 부동산 운용사의 시장 진출이다. 데이터센터는 투자비가 큰 데다 입지 요건이 까다롭다. 프로젝트파이낸싱(PF)과 인허가에 탁월한 부동산 운용사들에게 알맞은 시장인 셈이다. 이들은 통신사·시스템통합(SI) 업체를 파트너사로 선정해 부족한 운영경험을 보완하고 있다.

삼성증권 리서치센터는 “한국의 잘 갖춰진 인터넷 환경, 새로운 IT 기술에 대한 적응력, 안정된 정치 환경 덕분에 아시아 데이터허브로 기능할 잠재력이 크다”며 “데이터센터의 절대적 부족과 더불어 AI 훈련에 필요한 데이터센터는 입지에 크게 구애받지 않아 수도권 바깥으로 확장 사례가 늘고 있다”고 했다.

배문규 기자 sobbell@kyunghyang.com

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