세계적인 데이터센터의 분포와 역할에 대해 정보를 제공하고 있는 데이터센터 맵(https://www.datacentermap.com/datacenters/)자료에 따르면 현재(2024.5) 전 세계 135개국에서 데이터센터가 6924개 존재하며 이 가운데 미국이 위 지도에서 보듯이 2720개로 압도적으로 많은 가운데 인도와 호주, 영국, 독일 등의 국가에서 각각 수백개씩의 데이터센터를 보유하고 있는 것으로 나타났습니다. 하지만 여기에 비해 우리나라는 현재 38개로 상위 60개국 중에서만 살펴보아도 57위에 해당하는 형편없는 숫자를 보이고 있습니다. 이는 전쟁중에 있는 우크라이나(34)와 비슷합니다.
<데이터센터 맵 자료(2024.5)>
현재 한국은 이러한 클라우드 데이터 센터를 소화하기에도 버겁습니다. 지난 10년간 데이터센터 공급은 연평균 1.6개에 불과했습니다. 전력 부족, 전 세계적으로 가장 까다로운 한국만의 민원 이슈, PF 시장 침체 등 복합적 요인에 기인하는 것으로 전문가들은 보고합니다.
한국이 이처럼 기존의 클라우드 형 데이터센터 시장에서 큰 힘을 발휘하지 못했다면 이제는 AI 데이터센터의 시대를 맞이하여 새로운 형태로 이 시장에 진출해야 할 것입니다. 미국을 비롯한 영어권 국가들이 그래도 데이터 센터를 제일 많이 가지고 있는 것은 아무래도 데이터 센터가 제공하는 콘텐츠의 영향도 무시할 수 없는 것입니다. 전세계에서 영어권 문서가 제일 많은 것도 원인이 되겠지요. 하지만 이제 다음 성장 동력은 생성형 AI입니다. 콘텐츠도 텍스트에서 이미지 영상 등의 생성형 데이터가 될 것이기 때문에 거대기업이 나서지 않을 수 없는 상황이 되어가고 있습니다.
공실에 시달리던 미국 데이터센터 시장은 생성형 AI의 출현으로 2022년 말부터 급속히 공실이 해소되고 이는 AI 사용자가 채우고 있습니다. 미국에서 시작된 클라우드 산업이 한국에 확산되기까지 4~5년이 소요되었습니다. 빨라지는 확산 속도를 고려하면 한국의 AI 데이터센터 시장은 2~3년 후 비ICT 기업, 즉 부동산 운용사와 금융 자본이 진출하면서 시장 은 본격적으로 확장될 것으로 보입니다. 기술 혁신의 시기에는 빠른 시장 선점이 중요합니다. 왜냐하면 AI가 요구하는 데이터센터는 과거 대비 높은 스펙으로 아주 거대한 투자비를 요구합니다. 금융 자본이 유입될 수밖에 없는 이유입니다.
한편 세계 최대의 데이터 센터들이 있는 미국의 시장에서는 AI 데이터 센터 건립을 두고 거대 기업의 각축장이 되고 있습니다. 2024년 5월 현재 최초인지는 모르지만 AI 데이터 센터 프로젝트 중 하나는 말레이시아에 세워지고 있는 Nvidia와 YTL Power 간의 파트너십입니다. 43억 달러 규모의 이 프로젝트는 AI 데이터센터 및 슈퍼컴퓨터 인프라를 구축하는 것을 목표로 하며, 첫 번째 단계는 2024년 중반에 가동될 예정입니다.
그리고 거대 기업마다 나름의 계획을 갖고 있죠.
아마존 (Amazon): 아마존은 다가오는 15년 동안 데이터 센터 확장을 위해 1500억 달러 이상을 투자할 계획입니다 (AIM).
구글 (Google): 구글은 최신의 Blackwell GPU를 사용하여 AI 운영을 강화할 예정이며, 이를 통해 트릴리언 파라미터의 대규모 언어 모델을 더 저렴하고 효율적으로 운영할 수 있게 됩니다 (Data Center Dynamics).
메타 (Meta): 메타는 전 세계적으로 자사의 데이터센터에 NVIDIA의 GB200 Grace Blackwell 프로세서를 도입하여 AI 워크로드를 지원하고 있습니다 (TweakTown).
마이크로소프트 (Microsoft) 및 오픈AI (OpenAI): 이 두 회사는 1000억 달러 규모의 AI 중심 데이터 센터를 건설 중이며, 이는 강력한 AI 모델과 서비스를 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 이 프로젝트는 ‘Stargate’라는 이름의 차세대 AI 슈퍼컴퓨터를 포함할 예정이며, 2028년 가동을 목표로 하고 있습니다 (CRN).
오라클 (Oracle): 오라클은 NVIDIA와 긴밀히 협력하여 AI, 머신 러닝, 데이터 분석 분야에서의 질적, 양적 돌파구를 실현할 계획입니다. 이를 통해 고객들이 더욱 실용적인 인사이트를 도출할 수 있도록 지원할 예정입니다 (TweakTown).
테슬라 (Tesla) 및 xAI (xAI): 테슬라와 Elon Musk의 xAI는 현재 NVIDIA 하드웨어를 AI 운영에 활용하고 있으며, 이는 업계 최고의 성능을 제공한다고 평가받고 있습니다 (TweakTown) (Data Center Dynamics).
이들 거대기업의 계획은 AI 기술의 발전과 더불어 데이터 센터의 중요성이 점점 증가하고 있음을 보여줍니다. 각 기업들은 차세대 컴퓨팅 기술과 인프라에 대한 투자를 통해 AI의 미래를 형성하고 있습니다.
AI 데이터 센터가 중요한 이유
엔비디아 CEO 젠슨 황은 최근 회계연도 2024년 1분기 실적 발표에서 ‘AI 공장’이라는 개념을 소개하며, AI를 지원하기 위한 새로운 형태의 데이터센터의 필요성을 강조했습니다. AI 공장은 특히 챗GPT와 같은 AI 서비스를 위해 최적화된 데이터센터를 지칭합니다. 이는 기존 데이터센터와 비교하여 AI 연산에 특화된 설계와 기능을 갖추어 AI 기술의 효율적인 운영을 가능하게 합니다.
향후 AI는 사무 업무 효율화, 검색 및 소셜 미디어 최적화, 콘텐츠 창작, 법률 서비스, 교육, 소프트웨어 개발, 금융 서비스, 고객 서비스, 신약 개발, 농업 및 기후 변화 대응 등 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것이라 예상됩니다. 이러한 다양한 분야에서 AI의 효율적이고 강력한 구현을 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원과 대규모 데이터 처리 능력을 갖춘 AI 공장이 필수적입니다.
결과적으로, 주요 기업과 국가들이 자체적인 AI 공장을 보유하게 될 것으로 보이며, 이는 AI 기술의 발전과 함께 산업 전반에 걸친 신산업 혁명의 촉매제가 될 것입니다. 이러한 AI 공장들은 미래의 데이터 처리와 인공지능 연산의 중심지가 되어, 기술의 발전을 실질적으로 지원하고 경제적 이익을 창출하는 핵심 인프라로 자리 잡을 것이며 이에 우리는 대비해야 합니다.
데이터 센터에 관한 자료 출처:
Data Center Map: 이 웹사이트는 전세계의 데이터 센터 위치를 제공하는 인터랙티브 맵을 운영합니다. AI 데이터 센터뿐만 아니라 코로케이션, 클라우드 및 연결성 관련 데이터 센터도 포함되어 있습니다. 이 맵을 통해 관련 데이터 센터의 위치를 파악하고 추가 정보를 얻을 수 있습니다 (Data Center Map).
Microsoft Azure 글로벌 인프라: 마이크로소프트는 Azure 데이터 센터의 위치를 보여주는 2D 및 3D 인터랙티브 글로벌 맵을 제공합니다. 이 맵은 Azure 지역 및 지리적 분포를 포함하여, 전세계의 데이터 센터 위치 정보를 제공합니다 (Microsoft Azure).
Cloudflare 글로벌 네트워크: Cloudflare는 전세계적으로 분포된 데이터 센터의 위치를 나타내는 정보를 제공합니다. 이들 데이터 센터는 각각의 서비스를 실행하여 사용자 경험을 최적화하며, Cloudflare 네트워크의 일부로서 AI 연산 위치로도 활용됩니다 (Cloudflare).
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