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[세종=뉴스핌] 오종원 기자 = 인공지능(AI) 데이터센터는 더 이상 서버를 모아놓은 건물이 아니다. 초거대 AI 모델을 학습시키고 서비스를 운영하기 위해 막대한 전력을 쓰는 핵심 산업 인프라다. 정부가 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 성장축으로 제시하면서 전국 단위 데이터센터 구축이 산업정책의 전면으로 올라왔다.

그러나 승부는 누가 더 많은 센터를 유치하느냐가 아닌, 누가 더 안정적인 전력망 위에 이를 올리느냐에서 갈릴 가능성이 크다. 데이터센터 전국 확산이 균형발전의 기회가 되려면 전력망과 지역 산업 생태계를 함께 설계하는 전략이 필요하다.

◆ AI 데이터센터, 국가 성장축으로 부상

1일 정부 등에 따르면 AI 연산 수요 급증에 대응하기 위한 전국 단위 데이터센터 확충 구상이 정부 산업정책의 주요 과제로 부상하고 있다. 이재명 대통령은 지난달 29일 개최된 '3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 "전국 각지에 AI 데이터센터를 구축하는 일도 중요한 과제"라며 반도체, 피지컬 AI, AI 데이터센터를 한국형 AI 생태계의 '삼각축'으로 제시했다.

특히 이 대통령이 "전력·용수 등 기초 인프라까지 국가적 대경쟁의 전선이 확대되고 있다"고 언급한 대목은 이 사업의 본질이 단순한 정보기술 투자가 아니라 산업 인프라 재편에 있다는 점을 보여준다.

구윤철 부총리 겸 재정경제부 장관도 지난달 30일 자신의 엑스(X·옛 트위터)를 통해 전국 단위 AI 인프라 확산을 강조했다. 구 부총리는 "AI 데이터센터도 전국 각지에 구축하겠다"며 "지역별 전력·부지·산업 여건을 활용해 지역 데이터센터 인프라를 확충하겠다"고 밝혔다.

정부와 시장이 동시에 데이터센터에 주목하는 이유는 AI 산업의 구조 때문이다. AI 모델이 커질수록 학습과 추론에 필요한 그래픽처리장치(GPU), 고대역폭메모리(HBM), 서버, 저장장치 수요가 함께 늘어난다. 이 장비들이 실제로 돌아가는 곳이 데이터센터다. 데이터센터는 반도체 수요의 결과물이면서 동시에 AI 서비스 확산의 출발점이다.

정부가 제시한 데이터센터 확충 목표도 이 같은 방향을 뒷받침한다. 정부는 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 구축하고, 2035년까지 10GW를 추가해 총 18.4GW 규모로 확대하는 구상을 제시했다.

이는 단순한 건물 증설로 보기 어렵다. 18.4GW 규모 데이터센터는 국가 전력계획과 송전망, 부지, 냉각 인프라를 함께 흔드는 규모다. 데이터센터가 산업정책을 넘어 전력정책의 변수로 들어왔다는 의미다.

표면적으로 보면 이는 지역 투자 확대와 균형발전 전략이다. 수도권만으로는 늘어나는 데이터 처리 수요를 감당하기 어려우니 비수도권으로 인프라를 넓히겠다는 발상이다. 하지만 본질은 지역에 건물을 나눠 짓는 데 있지 않다. 문제는 데이터센터를 실제로 돌릴 수 있는 전력망과 입지 인프라가 함께 따라오느냐다. AI 인프라 경쟁의 병목이 반도체 생산능력에서 전력망으로 이동하고 있다는 얘기다.

◆ 관건은 데이터센터가 아닌 전력망

AI 데이터센터는 일반 정보기술 시설과 다르다. 전기를 많이 쓰는 데서 끝나지 않는다. 고성능 AI 서버는 24시간 고밀도로 돌아가며 막대한 열을 발생시킨다. 전압이 흔들리거나 예비전력이 불안정하면 서비스 중단 위험이 커지고, 냉각 설비가 부족하면 운영 효율이 급격히 떨어진다.

결국 데이터센터가 요구하는 것은 단순한 전기 공급이 아니라 끊기지 않고 품질이 안정적인 고신뢰 전력이다. 데이터센터가 디지털 인프라이면서 동시에 전력 인프라로 불리는 이유다.

글로벌 흐름도 같은 방향을 가리킨다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 2024년 세계 데이터센터 전력 소비는 약 415테라와트시(TWh)로 전 세계 전력 소비의 1.5% 수준이다. 최근 5년간 연평균 증가율은 12%에 달한다. IEA는 2030년 데이터센터 전력 소비가 약 945TWh로 두 배 이상 늘어날 수 있다고 전망했다.

중요한 것은 비중 그 자체보다 증가 속도와 집중도다. 데이터센터는 전기차처럼 전국에 분산돼 전력을 쓰는 시설이 아니라 특정 지역에 대규모 부하가 한꺼번에 몰리는 시설이다. 전력 소비 총량보다 변전소, 송전선, 배전망이 그 지역의 순간적인 부하를 감당할 수 있느냐가 더 중요해진다.

한국도 이미 같은 문제에 직면해 있다. 수도권은 수요와 인력, 서비스 기업이 몰려 있어 데이터센터가 가장 선호하는 지역이지만, 전력망 여력과 부지 확보 부담이 가장 큰 지역이기도 하다. 표면적으로는 수도권 집중 문제지만, 진짜 원인은 AI 수요가 있는 곳과 전력 공급이 가능한 곳이 다르다는 데 있다.

정부도 수도권 데이터센터 집중에 따른 전력계통 부담을 주요 리스크로 보고 있다. 데이터센터 수요는 수도권에 몰리지만, 실제 전력 공급 여력과 송전망 확충 속도는 이를 따라가지 못하고 있다는 판단이다. 이에 따라 정부는 지역별 전력·부지·산업 여건을 함께 고려해 데이터센터 입지를 분산하는 방향을 검토하고 있다.

이 지점에서 비용 전이 구조가 발생한다. 기업은 빠르게 센터를 짓고 싶어 하지만, 송전망과 변전설비 확충은 훨씬 느리다. 민간 투자 속도와 공공 인프라 속도의 차이가 첫 번째 병목이다. 입지가 정해져도 계통 접속 시점이 밀리면 금융비용과 기회비용이 커지고, 이는 결국 클라우드 가격, AI 서비스 비용, 산업용 디지털 전환 비용으로 이어질 수 있다. 문제는 단순한 전기요금이 아니라 전기를 제때 공급받지 못하는 지연 비용이다.

이해관계자별로 보면 더 분명해진다. 정부는 AI 경쟁력 확보와 지역균형발전을 동시에 노리지만, 전력계통 안정성까지 함께 관리해야 한다. 지자체는 데이터센터 유치를 성장 카드로 내세우지만, 실제로는 전력 공급 가능 시점과 냉각 인프라, 주민 수용성까지 설명해야 한다. 기업은 부지보다 전력 접속 일정에 따라 사업성이 갈린다. 지역 주민은 투자와 세수 확대를 기대할 수 있지만, 송전설비 확충과 환경 부담, 용수 사용 문제를 우려할 수 있다.

해외 사례도 기준을 보여준다. 미국은 빅테크 기업들이 재생에너지 구매계약(PPA), 에너지저장장치, 원전 전력, 자체 발전을 결합해 전력 확보 경쟁에 나서고 있다. 유럽은 데이터센터를 기후·에너지 정책의 일부로 다루며 효율 규제를 강화하고 있다. 싱가포르는 국토와 전력 제약 속에서 무조건적인 증설보다 효율 기준과 입지 기준을 높이는 방식으로 접근해 왔다.

공통점은 하나다. 데이터센터를 정보통신 시설이 아니라 전력, 냉각, 토지, 환경, 지역 수용성이 묶인 종합 인프라로 본다는 점이다.

◆ 유치만으론 부족...지역 산업과 연결돼야

비수도권에 데이터센터를 세우기만 하면 해법이 되는 것은 아니다. 지역에 들어선 데이터센터가 곧바로 일자리와 산업 생태계로 이어지는 것도 아니다. 제조공장과 달리 데이터센터는 운영 단계의 직접 고용 효과가 상대적으로 제한적이다. 건설 단계에서는 설비·건설 수요가 생기지만, 가동 이후에는 서버 운영과 시설 관리 중심으로 고용이 형성된다.

지역경제 효과는 데이터센터 단독이 아니라 반도체 생산, 첨단 패키징, 소재·부품·장비, 클라우드, AI 응용기업, 대학·연구기관과 연결될 때 비로소 커진다.

이 대목에서 구 부총리가 같은 글에서 밝힌 권역별 역할 분담 구상도 의미가 있다. 구 부총리는 수도권과 서남권은 생산, 충청권은 첨단 패키징, 영남권은 소재·부품·장비를 맡아 대한민국 전체를 하나의 거대한 반도체 산업기지로 추진해야 한다고 강조했다. 데이터센터 역시 이런 권역별 산업 배치와 맞물릴 때 단순 전력 소비 시설을 넘어 지역 산업 인프라로 기능할 수 있다.

문제는 여기서 다시 구조로 돌아간다. 전력이 있는 곳에 데이터센터를 지어도 주변에 AI 활용 산업과 전문 인력이 없으면 지역경제 파급효과는 제한된다. 반대로 산업 수요가 몰린 수도권은 전력망과 부지가 부족하다.

결국 한국 구조의 병목은 세 가지다. 첫째, 데이터센터 건설 속도를 따라가지 못하는 전력망 확충 속도다. 둘째, 전력이 가능한 곳과 AI 수요가 있는 곳의 불일치다. 셋째, 전력, 산업, 입지, 인허가, 인력양성을 통합 조정할 거버넌스의 부족이다.

정책자료와 시장 흐름을 종합하면 반복적으로 드러나는 패턴은 '센터 건설 속도'와 '인프라 준비 속도'의 간극이다. 데이터센터는 2~3년 안에 가동 준비가 가능해도 송전망과 변전설비는 더 긴 시간이 필요하다. 전력이 있는 지역에 센터를 세워도 활용 산업이 붙지 않으면 지역은 전력과 부지만 제공하는 거점에 머물 수 있다.

투자 규모와 부지 면적만 앞세우는 유치 경쟁으로는 실제 계통 접속 가능성이나 산업 연계 전략을 설명할 수 없다. 데이터센터 전국 확산이 지역균형발전으로 이어지려면, 데이터센터가 어느 지역에 들어서는지보다 어떤 산업과 연결되는지가 더 중요하다.

◆ 해법은 보조금보다 인프라 설계

해법은 단순한 보조금 경쟁이 아니라 인프라 설계에 있다. 단기적으로는 데이터센터 후보지별 전력공급 가능성, 송전망 접속 일정, 변전소 확충 계획, 냉각수 확보 여건을 투명하게 공개해야 한다. 지자체는 유치 실적보다 실제 가동 가능 시점을 제시해야 하고, 기업도 전력 조달 계획과 운영 안정성 확보 방안을 함께 내야 한다.

중기적으로는 데이터센터를 권역별 산업 전략과 묶어야 한다. 반도체 생산, 첨단 패키징, 소재·부품·장비, 제조업 AI 전환과 연결된 클러스터가 설계돼야 한다. 그래야 데이터센터가 단순한 전력 소비 시설이 아니라 지역 산업의 생산성 인프라가 된다.

장기적으로는 전력망 투자 자체를 AI 산업정책의 일부로 봐야 한다. 발전설비, 송전망, 변전소, 재생에너지, 저장장치 투자 없이는 AI 인프라 확대도 한계에 부딪힌다. 데이터센터의 입지와 전력망 확충, 지역 산업 배치가 따로 움직이면 투자 효과도 제한될 수밖에 없다.

결국 AI 데이터센터 전국 확산의 본질은 건물의 분산이 아니라 국가 산업지도의 재편이다. 어디에 전력을 공급하고, 어디에 연산 인프라를 놓고, 어떤 산업과 연결할 것인지에 따라 지역 전략의 성패가 갈린다.

AI 시대의 경쟁력은 알고리즘만으로 결정되지 않는다. 더 안정적인 전력망 위에서 더 빠르게 연산 인프라를 확보하고, 이를 실제 산업 수요와 연결하는 나라가 앞서간다.

데이터센터 유치 경쟁만으로는 부족하다. 이제 경쟁의 핵심은 센터를 몇 개 유치하느냐가 아니라, 전력망과 지역 산업 생태계를 어떻게 함께 설계하느냐로 옮겨가고 있다.

■ 한 줄 요약
AI 데이터센터 전국 확산의 본질은 단순한 시설 유치가 아니라 전력망·입지·산업수요의 불일치에 있으며, 해법은 데이터센터를 전력 인프라와 지역 산업 생태계 안에서 함께 설계하는 데 있다.

jongwon3454@newspim.com