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[IT뉴스][AI와 디지털전환] 데이터센터 투자 이후의 과제, 글로벌 수요 연결로 해법 찾아야

온카뱅크관리자

2026-02-24 16:07:31

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="8AP81O71DV">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8b33864f3b55ad05d5e639817c70a83f3c140c3daa0202e454edca74922b2c00" dmcf-pid="6cQ6tIztI2" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="안재만 베슬AI 대표" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/24/etimesi/20260224160306473qhnl.jpg" data-org-width="300" dmcf-mid="4uTSoVEoOf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/24/etimesi/20260224160306473qhnl.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            안재만 베슬AI 대표
           </figcaption>
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          <p contents-hash="ea3b25c28512b5cb80b52cb1ea2bf5ec98313bcb455dd45abec5933a1bbc1b83" dmcf-pid="PkxPFCqFm9" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 인프라 확충은 이제 국가 경쟁력의 핵심 지표가 됐다. 전 세계적으로 데이터센터(DC) 건설 붐이 일고 있으며, 한국 역시 예외는 아니다. 전국 지자체들은 데이터센터 유치를 위해 파격적인 혜택을 내걸며 경쟁하고 기업들은 수천억원에 달하는 고가 그래픽처리장치(GPU) 설비를 선제적으로 확보하기 위해 사활을 걸고 있다. 하지만 이러한 열풍의 이면에는 우리가 직면할 '비대칭적 시장 구조'에 대한 냉철한 진단이 결여돼 있다.</p>
          <p contents-hash="d2fc1744cd5e6bd91b7fc2ec939787d6bd8113c9e5ec598bc5e81b76c65bd4e2" dmcf-pid="QEMQ3hB3OK" dmcf-ptype="general">현재 국내 AI 인프라 시장은 '확보 경쟁' 단계에 머물러 있다. 공급이 늘어나는 것은 고무적이지만, 냉정하게 따져보아야 할 지점은 그 다음이다. 추진 중인 대규모 데이터센터 프로젝트들이 완공된 이후, 과연 국내 수요만으로 이 거대한 설비들의 장기 가동률을 보장할 수 있느냐가 문제다. 자칫하면 막대한 자본이 투입된 인프라가 유휴 자산으로 전락할 위험이 있다. 지금은 부족해 보이지만, 머지않아 '공급 과잉'의 늪에 빠질 수 있다.</p>
          <p contents-hash="1904d5d5ff7a52d9ddb286280a56f57fb30015397d848b136b44502443c6cfd4" dmcf-pid="xDRx0lb0Db" dmcf-ptype="general">반면 글로벌 시장의 중심인 미국은 정반대의 상황이다. AI 연산 수요는 폭발적으로 증가하고 있으나, 물리적인 '전력 병목' 현상이 발목을 잡고 있다. 송배전 인프라의 한계로 신규 데이터센터가 전력망에 연결되기까지 수년을 기다려야 하는 사례도 나타나고 있다. 일부 지역에서는 전력 확보 문제로 건설 자체가 제한되기도 한다. 수요는 넘치는데 전력이 부족해 공급이 따라가지 못하는 실정이다.</p>
          <p contents-hash="4a45c32a62831790664fe324cee8538ab4d4979cb1b039df690edb3809fab48a" dmcf-pid="yqYyN8rNEB" dmcf-ptype="general">여기에서 한국 AI 산업의 새로운 기회가 발생한다. 한국은 설비 확대가 활발히 추진되고 있는 반면 미국은 수요는 있으나 물리적 공급이 한계에 다다른 '역설적 공존' 상태다. 이 비대칭적 간극을 메우는 것이 향후 글로벌 AI 인프라 시장의 경쟁 구도를 좌우할 승부처가 될 것이다. 단순히 데이터센터를 많이 짓는 데 그칠 것이 아니라, 국내의 유휴 인프라를 해외의 폭발적인 수요와 실시간으로 연결하는 운영 모델이 절실하다.</p>
          <p contents-hash="f4eb87e20593d86bc3e3984897a98aeebe39c8593caa95bc6b31cc7fe318ea9b" dmcf-pid="WBGWj6mjEq" dmcf-ptype="general">이러한 맥락에서 물리적 위치에 상관없이 연산 자원을 유연하게 배분하는 '네오클라우드' 모델이 주목받고 있다. 하드웨어의 소유보다 효율적인 활용에 초점을 맞춘 이 방식은 국내의 빈 인프라를 해외 수요와 실시간으로 잇는 하나의 현실적 대안으로 거론되고 있다.</p>
          <p contents-hash="f68724fb8ebb20c5bedcc1dde6f2d6a6cc945dfc0f670ee137417c3d37277dd5" dmcf-pid="YbHYAPsAwz" dmcf-ptype="general">나아가 전력망의 물리적 한계를 기술적으로 극복하려는 시도도 이어지고 있다. 최근 미국 데이터센터 에너지 인텔리전스 기업 PADO AI와의 협력이 대표적이다. 전력망 상황을 실시간으로 인지해 AI 워크로드를 최적 위치에 배분하는 '그리드 인지형 머신러닝 운영(MLOps)' 기술은 단순한 자원 중개를 넘어, 에너지 효율까지 고려해 연산을 수행하는 차세대 기술적 대안이다. 이는 양국의 비대칭적 공급 구조를 연결하려는 기술적 시도로 볼 수 있다.</p>
          <p contents-hash="fb88bf4d4c28e56428464100b46ae6fc0862be90b322ba8922338ca0593ddc52" dmcf-pid="GKXGcQOcI7" dmcf-ptype="general">데이터센터 경쟁은 더 이상 누가 더 많이 짓느냐는 '건설 경쟁'이 아니다. 누가 더 영리하게 글로벌 수요를 매칭하고 기술적으로 최적화하느냐는 '운영과 연결'의 싸움이다. 정부와 산업계가 인프라 확충 못지않게 글로벌 워크로드 유치와 국경을 넘는 연결 생태계 조성에 정책적 관심을 기울여야 할 시점이다. 한국의 AI 인프라가 글로벌 공급 병목을 완화하는 전략적 자원으로 자리잡으려면, 얼마나 많이 짓느냐가 아닌 어떻게 연결하느냐에 답이 있다.</p>
          <p contents-hash="787c0221a01b0c8bab03958390f5003b6d436badd1f4945172543505a5251879" dmcf-pid="H9ZHkxIkDu" dmcf-ptype="general">안재만 한국인공지능·소프트웨어산업협회 초거대AI추진협의회 이사·베슬AI 대표</p>
          <p contents-hash="028bbf8857d82685398547dad753f9e408ab297e758700f2868dd7ce6b1c211a" dmcf-pid="X25XEMCEmU" dmcf-ptype="general">jaeman@vessl.ai</p>
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