수도권 쏠림 심각한 데이터센터…허가 받으면 '천정부지' 비수도권 구축 묘책 시급 [한양경제]

연산 능력·데이터 저장 공간 필요한 AI에 필수
한국 데이터센터, 수도권 운용 용량 73% 차지
대규모 전력 필요하지만 수요 충족 방안 부족

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AI 시대에 중요성이 커진 데이터센터가 수도권에 몰리고 있다. 지방 분산에 현실적인 한계가 있지만 수도권 집중이 문제가 될 수 있다는 우려도 나오고 있다.

데이터센터는 서버, 스토리지, 네트워킹 장비 등 IT 인프라를 보관하고 운영하는 시설을 의미한다. 방대한 연산 능력과 데이터 저장 공간이 필요한 AI에는 필수적인 시설이다.

이재명 대통령도 대선 후보 시절 AI 데이터센터 확대 등을 공약으로 제시했다. 이후 대통령에 당선된 뒤 참여한 행사에서는 AI 데이터센터가 미래 산업을 여는 디지털 고속도로가 될 것이라며 규제 혁신과 민간 투자 유도를 약속했다.

이민주 산업연구원 연구원은 “데이터센터는 대량의 데이터를 활용해서 AI 모델을 학습하고 추론한다”며 “AI 모델의 성능에 영향을 미치고 AI 모델을 도입하는 기업과 산업의 성장에도 영향을 줄 것”이라고 말했다.

김장현 성균관대학교 인공지능융합학과 교수는 “클라우드 상에서 많은 종류의 AI 관련 연산이 이뤄지고 그게 전부 데이터센터 안에서 이뤄진다”며 “이제는 여러 클라우드 서비스를 통해 AI를 돌리기 때문에 데이터센터의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다”고 설명했다.

문제는 국내 데이터센터의 대부분이 수도권에 몰려 있다는 점이다. 정부는 분산 에너지 활성화 특별법 등을 시행하며 데이터센터의 비수도권 분산을 시도했지만 수도권 집중화는 해결되지 않고 있다. 쿠시먼앤드웨이크필드에 따르면 지난해 수도권의 데이터센터는 한국 운영 용량의 73%를 차지했다.

김장현 교수는 “유지보수가 물리적으로 가까워야 하는 측면이 있고 데이터센터를 관리·운영하는 인력 역시 멀리 있으면 상시 관리에 문제가 있다”며 “국내 AI 스타트업의 대부분이 수도권에 있기 때문에 그런 수요자들도 가까이에 데이터센터가 있기를 희망하는게 현실이다”라고 진단했다.

스타트업 데이터베이스 기관 더브이씨에 따르면 지난해 상반기 기준 투자 이력이 있는 한국 스타트업·중소기업 고용인원의 수도권 비중은 82.1%였다. 같은 기간 서울 고용인원 비중은 전체의 65.8%를 차지했다. 데이터센터의 수요가 수도권에 집중될 수밖에 없는 구조다.

데이터센터의 막대한 전력 소모도 해결 과제다. 데이터센터의 전력 소모는 AI와 클라우드의 수요 증가로 빠르게 증가하고 있지만 이에 대한 전력 인프라가 부족한 상황이다.

국제에너지기구에 따르면 지난해 전 세계 데이터센터 전력 소비는 약 415테라와트시를 기록했다. 2035년에는 전력 소비량이 전 세계 전력 수요의 4.4%에 해당하는 최대 1,700테라와트시까지 증가할 것으로 전망했다.

국내 데이터센터의 전력 수요는 2029년까지 41.5기가와트로 증가할 것이라는 전망이 나온다. 이는 신형 원전 30기 분량에 해당하는 규모다. 국내 데이터센터의 경우 수도권에 몰려있다는 점으로 인해 전력 수요를 해결할 수 있는 확실한 방안이 없는 상태다.

김장현 교수는 “소형 원자로 형태의 발전소를 데이터센터에 붙이려고 해도 기술이 아직 완벽하게 검증되지 않았기 때문에 수도권에 두기에는 리스크가 있다”며 “재생에너지의 기술 발전도 AI 데이터센터를 충분히 뒷받침할 때까지는 최소 몇 년이 소요될 것”이라고 예측했다.

현재 국내에서는 데이터센터의 신규 건립과 지역 분산이 필요한 상황이다. 하지만 지역 주민들의 기피현상이 발목을 잡고 있다.

김장현 교수는 “주거지역에는 전자파가 발생한다는 오해 등으로 데이터센터가 들어가기 어렵다”며 “토지 비용이 적게 들어가는 외곽으로 빠지려는 흐름이 있지만 이제는 외곽에서조차 과학적으로 검증되지 않은 이유로 거부감을 보이고 있다”고 지적했다.

실제로 올해 2월부터 신축 공사를 시작한 구로데이터센터는 주민들의 반발에 직면한 상황이다. 데이터센터 공사장 인근 주민들은 건강을 위협한다는 이유로 데이터센터 건립을 결사적으로 반대하고 있다.

이에 서울 구로구청 관계자는 “민원이 들어올 때마다 시행사 측에 원만히 합의해서 진행할 수 있도록 전달하고 있다”며 “행정청으로서는 어느 한 쪽 편에 서서 강제로 어떻게 하라고 할 수가 없다”고 설명했다.

다만 AI 연산이 NPU를 기반으로 하는 방식으로 변화하고 있기에 현재 국내 데이터센터에 제기되는 문제가 해결될 가능성이 있다. NPU(신경망 처리 장치)는 인공지능 연산에 특화된 하드웨어다. 다수의 연산을 동시에 처리해 효율성을 높이고 CPU나 GPU보다 전력 소모가 적다.

김장현 교수는 “최근에는 GPU 일변도 AI 연산에서 NPU 등에 의존하는 AI 연산으로 패러다임이 조금씩 옮겨지고 있다”며 “CPU 기반 기존 서버를 온라인으로 연결해 한 대의 컴퓨터처럼 활용되면 데이터센터에 대한 물리적인 의존도가 줄어들 수 있다”고 강조했다.