[ET시론] AI 시대의 데이터센터 구축 전략

〈사진=게티이미지뱅크〉 인공지능(AI)이 국가 경쟁력을 좌우하는 시대가 되면서 데이터센터(DC)의 의미가 달라지고 있다. 과거 DC가 기업의 정보시스템과 클라우드 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 기반시설이었다면, 이제 DC는 AI모델의 학습과 추론을 바탕으로 하는 AI 서비스를 제공하는 핵심인프라가 되고 있다. 문제는 인공지능데이터센터(AIDC)의 급증하는 수요를 모두 신규 건설로 해결하기에는 현실적인 제약이 너무 크다는 것이다. 막대한 전력 수요·인허가 기간·토지 확보·주민 수용성·통신망 구축·냉각시설과 전력설비 투자 등을 고려하면 신규 AIDC만으로 국가의 AI 인프라 수요를 충족하는 것은 쉽지 않다. 따라서 지금 우리에게는 '얼마나 많이 지을 것인가'에만 집중하는 정책이 아니라 이미 구축되어 있는 DC를 어떻게 AIDC로 전환할 것인가에 대한 전략도 필요하다. ◇AIDC 시대, 기존 DC의 활용은 선택이 아니라 전략 AI 시대에도 기존 DC는 여전히 필요하고 존재할 것이다. AI 서비스는 기존 DC의 서비스를 필요하기 때문에 오히려 AIDC가 증가하면 기존 DC의 수요도 증가하게 될 것이다. 즉 AIDC가 기존 DC를 대체하기보다 보완하는 하이브리드 형태로 변화해 나갈것으로 보인다. 따라서 AI 시대에 기존 DC를 활용하는 전략이 적극적으로 요구되는 시점이다. 물론 기존 DC와 AIDC는 인프라 구조가 매우 상이하므로 이를 전환하는 것은 어려운 과제다. AI 연산은 기존의 일반적인 서버 환경보다 훨씬 높은 전력밀도와 냉각능력을 요구한다. 기축센터를 활용하려면 그래픽처리장치(GPU)와 AI 가속기의 도입에 따라 랙당 전력밀도가 크게 높아질 수 있고, 이에 따라 수배전설비, UPS, 냉각시스템, 소방·안전설비 등의 재설계 및 도입을 고려해야 하기에 건물 자체의 대규모 개보수가 필요할 수 있고, 신규 구축의 경우보다 비효율적인 경우가 많다. 그러나 이러한 비효율성이 곧 기존 DC의 AIDC 전환이 검토할 필요가 없다는 말로 연결되지는 않는다. 오히려 기존 DC의 입지와 기반시설을 활용하면서 필요한 부분을 단계적으로 고도화한다면, 신규 건설에 비해 여러 제약요소를 회피하면서 AI 컴퓨팅 인프라를 확충할 수 있는 가능성이 있다. 특히 수도권의 경우 신규 DC 입지와 전력계통 확보가 갈수록 어려워지고 있다. 반면 기존 DC는 이미 전력과 통신 인프라를 확보하고 있는 경우가 많다. 따라서 기존 시설을 활용한 전환은 ...