챗GPT로 촉발된 AI 산업이 인류에게 주요한 변화로 인식된 지 1년 반 정도가 지났습니다. 세상은 온통 AI가 바꾸어 놓을 청사진과 암울한 미래 사이의 대차대조표를 계산 중이지만, 이 오래된 미래기술에 대해 자본시장은 막대한 금액을 투자하며 논쟁을 허용치 않습니다. 

오늘 포스팅에서는 데이터센터 전문기업 데우스(DEUS)의 류기훈 대표이사를 통해 AI가 촉발시킨 변화와 이에 따른 데이터센터 비즈니스의 변화방향을 분석하고, 솔라시도 데이터센터 파크가 취해야 할 중요한 전략적 지점에 대해 이야기해 보겠습니다.

AI가 불러온 데이터센터 군비 경쟁의 시작

세계적인 자산운용사인 블랙스톤의 COO는 “AI 인프라를 확보하기 위한 국가 간, 기업 간의 군비 경쟁이 시작되었으며, 주요 테크기업은 향후 5년간 이 분야, 특히 데이터센터에 1,400조원 이상을 투자할 것으로 예상된다”고 말한 바 있습니다. 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지는 2022년에서 2030년까지 전 세계 데이터센터 전력소비량이 17GW에서 35GW로 증가하리라 예상했으며, 이보다 더 급진적인 조사에서는 2배가 아니라 5배 이상 증가해도 이상하지 않다고 전망했습니다.  

인터넷 등장 이후 40년, 모바일 등장 이후 20년 만에 세상을 바꿀 새로운 기술이 등장했다는 사실은 반론의 여지가 없습니다. 블랙스톤의 표현처럼 이 흐름을 선점하기 위한 전세계적인 군비경쟁이 이제 막 시작된 상황입니다. 통계에 의하면 AI 컴퓨팅 자원은 현재 약 8개월 정도마다 2배씩 증가하고 있으며, 이를 담아내기 위한 데이터센터도 거의 유사한 기울기로 증가하고 있습니다.

AI가 필요로 하는 데이터센터의 형태

이 물음에 답하기 위해서는 우선 ‘AI’가 무엇인지 정확하게 규정해야 할 필요가 있습니다. AI는 크게 ‘학습(Training)’과 ‘추론(Inference)’으로 구분됩니다. 혹자는 AI를 머신러닝(Machine Learning, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법)을 통해 학습된 메커니즘이 자율주행 등과 같은 로보틱스(Robotics)에 적용되는 과정으로 단순화해 설명하기도 합니다. 재미있는 점은 AI에서 두 개의 범주가 요구하는 컴퓨팅 처리 방식과 중요하게 여기는 고려 요소가 다르다는 것입니다.  

학습(Training)에 필요한 것은 데이터를 분석해서 프로세스를 만들어 내기 위한 엄청난 양의 컴퓨팅 자원과 전력이지만, 응답속도나 안정적 연결을 위한 이중화 문제 등 네트워크 이슈는 덜 중요한 문제가 됩니다. 반대로 추론(Inference)이 요구하는 컴퓨팅 방식은 실시간(Real-Time), 무중단(Seamless) 등이며, 이미 만들어진 모델을 분산 적용하는 만큼, 상대적으로 컴퓨팅 자원이 많이 필요하지는 않습니다. 

흔히 알려진 하이퍼스케일-에지 데이터센터 모델이 각각의 용도에 해당한다고 할 수 있으며, 전자는 비용, 후자는 접근성이 가장 중요한 고려 요소가 됩니다. 따라서 데이터센터 사업자라면 자사가 구축하는 부지의 특성에 따라 학습과 추론 중에서 목표로 하는 테넌트(Tenant, 클라우드 이용자)가 누구인지 달라져야 할 것입니다.

AI로 인한 클라우드 비즈니스의 변화

AI 비즈니스에 있어 기업에게 데이터가 지니는 중요성은 말할 필요도 없이 압도적입니다. 이는 두 가지 흐름으로 이어지는데, 데이터 주권(Data Sovereignty)과 하이브리드 클라우드(Hybrid Cloud)의 가속화입니다.  

지금까지의 기업망 데이터는 아마존, MS 등과 같은 클라우드 사업자들이 구축해 놓은 데이터센터에서 구동되는 방식으로 전환되고 있었습니다. 상대적으로 데이터센터의 국가적 위치는 크게 중요하지 않았죠. 하지만, 데이터 처리 및 보관에 대한 중요성이 AI와 함께 지속적으로 강조되기 시작했습니다. 이제 자국 내 데이터는 자국 내에서 보관해야 한다는 인식이 확장되고 있으며, 기업 역시 자사 데이터가 통제권이 제한될 수밖에 없는 퍼블릭 클라우드(Public Cloud)에 위치하는 것에 관해 대안을 논의 중인 상황입니다.

클라우드라는 서비스 방식은 앞으로도 지속되겠지만, 누가 클라우드를 소유하고 있는지에 대한 논쟁은 가속화될 듯 보입니다. 왜냐하면 국가와 기업 모두 자체적인 사설 클라우드에 데이터를 저장하기 위해 다양한 노력을 기울이게 될 것이기 때문입니다. 이것은 AWS, MS Azure등 대규모 클라우드 사업자에 대한 의존도가 낮아지고, 자국 클라우드 서비스 혹은 기업 내 자체 클라우드 구축에 대한 선호로 이어질 수 있음을 의미합니다. 

또한, 기업은 자체 클라우드 구축에 있어 AI 인프라는 위탁 운영하고, 데이터는 원격 통제하는 인프라 아웃소싱이 활발해지리라 예상됩니다. 국내 역시 AI 비즈니스가 성장할수록 데이터센터 개수는 보다 증가할 전망인데요. 한국데이터센터에너지효율협회에 따르면, 데이터센터(상업용) 개수는 2010년 21개에서 2027년에는 74개까지 증가할 전망이라 밝혔습니다.

솔라시도, 제2의 글로벌 데이터센터 허브로

보성그룹이 현재 야심 차게 추진 중인 ‘솔라시도 데이터센터 파크’는 전남 해남시 솔라시도 기업도시 내 20만 평의 부지에 1GW급 데이터센터를 개발하는 국내 최대 규모의 프로젝트입니다. 해남 지역은 대도시로부터 멀리 떨어진 대신, 상대적으로 풍부한 전력량과 저렴한 토지, 구축 비용의 최적화, PUE 개선 등으로 비용 대비 효율적인 데이터센터를 구축하기에 용이한 곳입니다.  

또한, 신재생에너지를 사용해 글로벌 기업이 원하는 RE100에 좀 더 근접한 솔루션을 제공할 수도 있습니다. 이러한 부지 조건은 AI로 변화하는 데이터센터의 방향성(특히 막대한 컴퓨팅 리소스를 필요로 하는 학습형 AI)에 정확히 부합하며, 실제로 글로벌 테크 자이언트들은 막대한 데이터를 학습시킬 수 있는 도시 외곽의 비용 효율적인 데이터센터를 앞다퉈 기획하고 있습니다. 이러한 흐름에서 솔라시도의 특장점을 압축하면 아래와 같습니다.

※ 솔라시도의 특장점

1.저렴한 토지 가격, 향후 확장성 등(Land Cost)

2.신재생 에너지 전략(RE100)

3.국내 경쟁 클러스터 부지 대비 전력/용수/통신/파트너십 등의 준비도(Readiness)

이처럼 솔라시도는 변화하는 AI 생태계에서 가장 최적화된 시설로 각광받을 요소가 많다고 여겨지는데요. 이러한 토대 위에 비용 효율적인 설계 및 구축 방안을 갖추고, 정부나 기업 등 다양한 테넌트를 유치한다면 더욱더 높은 성장이 기대된다고 여겨집니다. 글로벌 데이터센터의 허브하면 제일 먼저 떠오르는 노스버지니아의 성공 사례처럼, 다가오는 AI 시대에 솔라시도가 제2의 글로벌 데이터센터 허브로 자리매김할 수 있기를 바라겠습니다.

 *(주)데우스는 클라우드 및 AI 기술 등 첨단 기술산업의 뿌리가 되는 데이터센터를 개발 및 운영하는 데이터센터 전문 기업입니다.

기획부터 설계, 구축, 운영까지 차별화된 솔루션과 설계 전략을 제시하여 친환경, 고효율 데이터센터의 대중화를 선도합니다.