‘AI 데이터센터 사업 기회’ 보고서…국내 현황 및 전략 제시
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21일 PwC컨설팅은 이 같은 내용을 담은 '생성형 AI 시대가 여는 새로운 AI 데이터센터 사업 기회' 보고서를 발간했다고 밝혔다.
보고서에 따르면 기존 데이터센터가 사용자 간 데이터를 클라우드 공간에 저장해두고 사용 및 공유 목적으로 구축된 데 반해, AI 데이터센터는 AI 모델의 학습과 추론을 위한 방대한 양의 데이터와 실시간 응답을 위한 고도의 프로세싱과 정보 송수신 기능을 필요로 한다. AI 모델이 고도화되면서 데이터센터용 AI 반도체 시장은 2022~2025년 연평균 94.9% 폭발적인 성장세를 보이며 AI 산업을 견인하는 핵심 요소로 자리잡았다.
AI 데이터센터는 지연 시간 최소화를 위해 두 종류의 AI 데이터센터를 필요로 한다. 먼저 하이퍼스케일 데이터센터가 대량의 정보 학습과 연산에 집중한다면, 엣지 데이터센터는 정보를 생성 또는 활용하는 사용자 인근에서 실시간으로 생성된 데이터를 빠르게 처리하거나, 고도의 연산을 필요로 하는 정보를 하이퍼스케일 데이터센터로 빠르게 전달하는 역할에 주력한다.
또 보고서에서는 AI 모델의 복잡성이 증가하면서 수천 대 서버가 연결되는 하이퍼스케일 데이터센터를 AI 서비스 공급자들의 니즈에 맞게 신규 구축해야 글로벌 AI 기업들을 한국의 데이터센터로 유치할 수 있다고 하는 것이 바람직하다고 지적했다.
다만 국내에서는 서울과 수도권에 도심 전력 수요가 밀집돼 있어 발전소에서 생산한 전기를 수요지로 보낼 송배전망이 한계에 도달해 도심이나 수도권에 하이퍼스케일 AI 데이터센터 구축은 현실적으로 어렵다. 그나마 전력 자원의 여유가 있는 지방에도 인프라가 부족해 일본 등 가까운 해외로 데이터센터 구축 수요가 유출되고 있다. 또한 글로벌 데이터센터 수요자의 니즈와 배치되는 전기사업법 시행령, 분산에너지 활성화 특별법 등 규제로 인해 국내 데이터센터 개발과 구축은 물론, 입주 유치도 어려운 실정이다.
보고서는 "대규모 데이터센터 뿐만 아니라 다각적인 데이터센터 구축 사업 모델이 필요하다"며 "도심과 수도권뿐만 아니라 도심, 수도권, 지방별로 다양한 형태의 데이터센터를 구축해야 한다"고 제언했다. 대표적인 예로 제3의 중간 지역의 데이터센터에 남는잉여 공간을 임대해 중간 연산 센터를 운영하거나, 데이터 생성 및 수요지에 가까이 위치한 중소 규모의 엣지 데이터센터를 여러 지역에 구축 또는 위탁 운영하는 방안 등이 있다.
유원석 PwC컨설팅 본부장는 "최근 폭증하는 생성형 AI 사용 증가에 대응하기 위해 국내 AI 데이터센터의 구축과 확장은 지속될 것"이라며 "그동안 도심과 수도권 인근의 수전 가능한 용량 범위에서 데이터센터의 구축을 논의했다면, 앞으로는 도심, 수도권, 지방별로 다양한 형태의 AI 데이터센터를 구축하기 위한 차별화된 접근이 필요하다"고 강조했다.
