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전남 ‘AI 슈퍼클러스터’ 현황과 글로벌 AI 데이터센터 동향 분석

일반 리포트 2025년 05월 16일
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목차

  1. 요약
  2. 국내 주요 AI 데이터센터 프로젝트
  3. 글로벌 AI 데이터센터 협력 현황
  4. AI 데이터센터 시장 규모 및 기술 과제
  5. 한국 AI 데이터센터 전략 및 정책
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 5월 16일을 기준으로, 전남 해남군에서 진행 중인 'AI 슈퍼클러스터 허브'는 세계 최대 규모의 AI 데이터센터로 조성되고 있으며, 이는 국내외 민관 협력 하에 추진되고 있습니다. 이 프로젝트는 대규모 투자 유치 및 지역 협력체계 강화를 통해 전남을 AI 중심 도시로 발전시키기 위한 목표를 가지고 있습니다. 그러나 사업 주관사의 파산 신청으로 우려가 커지고 있으며, 지방 정부의 투명한 정보 공유와 도민 소통의 필요성이 강조되고 있습니다.

  • 울산에서는 SK그룹과 아마존웹서비스(AWS)가 협력하여 100MW급 AI 데이터센터 건설을 계획하고 있습니다. 이 데이터센터는 약 60, 000 개의 GPU를 수용하게 되어, 현재 국내 최대 연산력을 보유한 데이터센터를 초월하는 수준으로, 전력 공급과 열 제어 기술이 지원됩니다.

  • 안산시는 디지털 전환 시대에 맞춰 데이터센터 유치에 적극 나서며, 장기적으로 '스마트 그린 산업단지'의 발전을 목표로 하고 있습니다. 최신 데이터센터는 고효율 냉각 기술과 신재생에너지 설비를 결합해 환경 친화적으로 운영될 예정입니다.

  • 또한, 글로벌 협력 현황을 살펴보면, 2025년 5월에는 미국과 UAE 간 280조 원 규모의 데이터센터 구축 파트너십, 오픈AI의 스타게이트 프로젝트 및 TensorWave의 AMD 기반 인프라 투자 등이 진행 중입니다. 한국의 AI 데이터센터 시장은 2034년까지 약 1, 095조원으로 성장할 것으로 예상되며, 이에 따른 전력, 냉각 및 건설 기술의 혁신이 요구되고 있습니다.

2. 국내 주요 AI 데이터센터 프로젝트

  • 2-1. 전남 AI 슈퍼클러스터 허브 현황

  • 전남 해남군에 위치한 ‘AI 슈퍼클러스터 허브’는 세계 최대 규모의 AI 데이터센터로 조성되고 있으며, 사업 주관사의 대표가 파산신청을 하며 사업 진행에 대한 우려가 커지고 있습니다. 그러나 전라남도는 ‘법적 분쟁은 개인적인 사안’이라며 사업 진행에는 큰 영향이 없을 것이라고 밝혔습니다. 이 프로젝트는 대규모 투자 유치와 진행 중인 지역 협력체계 구축을 통해 전남을 AI 중심 도시로 발전시키기 위한 전략으로 마련되었습니다. 그러나 투자 신뢰를 유지하기 위해서는 더욱 투명한 정보 공유와 도민과의 소통이 필요합니다.

  • 2-2. 울산 AIDC(인공지능 데이터센터) 계획

  • 울산시는 SK그룹과 아마존웹서비스(AWS)가 협력하여 100MW(메가와트)급 AI 데이터센터를 건설할 계획입니다. 이 데이터센터는 약 60, 000 개의 그래픽처리장치(GPU)를 수용할 수 있으며, 현재 국내 최대 연산력을 보유하고 있는 SK브로드밴드 가산 데이터센터(46MW)를 초월하는 수준입니다. 이 데이터센터의 위치는 SK가스의 LNG 열병합발전소와 인접해 있어 직접 전력 공급이 가능하며, LNG 냉열을 활용한 열 제어 기술도 적용될 예정입니다. 울산시는 이 데이터센터의 설립을 지원하는 다양한 정책을 추진하고 있으며, 2026년부터 시행될 분산 에너지 특화지역(특구) 지정도 계획하고 있습니다.

  • 2-3. 안산시 데이터센터 유치 전략

  • 안산시는 디지털 전환 시대를 맞아 데이터센터 유치에 적극적으로 나서고 있으며, 중장기적으로 '스마트 그린 산업단지'로의 발전을 목표로 하고 있습니다. 데이터센터는 지역 산업구조의 첨단화와 경제 활력을 높이는 데 필수적인 인프라로 자리잡고 있습니다. 관련 업계의 설명에 따르면 최신 데이터센터는 고효율 냉각 기술과 신재생에너지 설비를 통합하여 환경 친화적으로 운영되고 있으며, 데이터센터 유치는 고용 창출 및 지방세수 증대 등 긍정적인 효과를 미칠 것으로 기대됩니다.

3. 글로벌 AI 데이터센터 협력 현황

  • 3-1. 미국-UAE 대형 데이터센터 파트너십

  • 2025년 5월, 미국과 아랍에미리트(UAE) 간에는 280조 원 규모의 데이터센터 구축 협력 파트너십이 체결되었습니다. 이 협약에 따라 아부다비에 ‘미국 외 지역 최대 규모 AI 데이터센터’가 설립될 예정이며, 이 데이터센터는 5GW(기가와트)의 용량을 갖추고 있습니다. 이 프로젝트는 UAE의 AI 기업인 G42가 주도하게 되며, 엔비디아와 같은 미국 기업들이 참여하여 최신 AI 반도체에 대한 접근을 허용받을 것입니다.

  • 이 데이터센터는 대규모 클라우드 서비스 및 AI 애플리케이션을 지원하기 위한 목적으로 설계되고 있으며, 미국 정부는 이 프로젝트를 통해 UAE에게 AI 반도체 수출 제한을 대폭 완화하는 조건으로 중동에서의 AI 협력과 투자를 강화하려 하고 있습니다. 이러한 결정은 중동 지역 내에서 미국과 중국 간의 기술 경쟁 우위를 유지하는데 중요한 전략으로 여겨집니다.

  • 3-2. 오픈AI 스타게이트 프로젝트 동향

  • 오픈AI는 ‘스타게이트 프로젝트’를 통해 미국 내 여러 지역에 최첨단 AI 데이터센터를 구축하는 야심찬 계획을 세우고 있습니다. 이 프로젝트는 초기 비용으로 1000억 달러가 계획되어 있으며, 장기적으로는 5000억 달러 규모로 설정되어 있습니다. 이 데이터센터들은 고성능 AI 모델을 훈련하고 운영하는데 필요한 대규모 컴퓨팅 파워를 제공하기 위한 시설입니다.

  • 그러나 최근 보도에 따르면 스타게이트 프로젝트는 자금 조달과 투자자들의 불확실성으로 인해 차질을 겪고 있습니다. 경제적 불안정성과 세금 인상이 투자자들의 신뢰를 떨어트리는 가운데, 기존 투자자들은 프로젝트에 대한 관심을 잃고 있는 상황입니다. 오픈AI 측은 이 힘든 상황을 극복하고 트렌드에 맞는 데이터센터 개발 전략을 지속적으로 모색 중에 있습니다.

  • 3-3. TensorWave AMD 인프라 투자

  • TensorWave는 최근 AMD 기반의 AI 인프라에 대한 대규모 투자를 발표했습니다. 이 투자는 TensorWave의 AI 데이터 처리 및 머신 러닝 운영 능력을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다. AMD의 최신 칩은 고성능 데이터 처리와 전력 효율을 동시에 강화하여, AI의 복잡한 연산 작업을 효과적으로 지원합니다.

  • 이와 관련해 TensorWave는 글로벌 데이터센터 확장 계획도 부각되고 있으며, 이로 인해 다양한 국제 기업들과 협력할 가능성이 높아지고 있습니다. 이러한 투자 진행은 AI 분야 내에서 경쟁력을 강화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 보이며, 특히 중동 및 아시아 시장에서의 수요 증가에 힘입어 성장 가능성이 예상되고 있습니다.

4. AI 데이터센터 시장 규모 및 기술 과제

  • 4-1. 글로벌 시장 규모 전망

  • AI 데이터센터 시장은 2023년 약 320조원에서 2034년에는 약 1095조원으로 성장할 것으로 예상된다. 이는 연평균 11.7% 성장률을 기록하며, 데이터센터 시장은 반도체, 전력 인프라, 냉각 및 네트워크 기술 등 다양한 산업과 깊은 연관성을 가지고 있다.

  • 특히 데이터센터는 GPU(그래픽처리장치)와 같은 반도체는 물론, 서버, 냉각 시스템, 전력 관리 소프트웨어 등 복합적인 인프라로 구축되는 '종합 예술'로 평가받고 있다. 이는(ai(인공지능) 기술의 발전과 함께 전 세계적으로 데이터 처리와 저장의 수요가 급증하고 있기 때문이다. 즉, 데이터센터 업계에서는 데이터의 저장 및 처리 효율성을 높이고, AI의 학습 및 추론 품질을 극대화하기 위해 막대한 투자가 이루어지고 있다.

  • 4-2. 전력·냉각 인프라 과제

  • AI 데이터센터는 높은 전력 밀도를 요구한다. 기존 데이터센터가 랙당 5~10kW의 전력을 필요로 하는 반면, AI 데이터센터는 랙당 50~100kW가 필요하다는 보고가 있다. 이는 동일 선반에 설치된 서버가 미국 가정의 전력 소비량을 초과할 수 있음을 의미한다.

  • 이에 따라 무정전 전원 공급 장치(UPS)의 용량 업그레이드가 필요하며, 전원 배전 방식도 205V AC에서 48V DC로의 전환이 예상된다. 또한, 전력 소비를 58% 절감할 수 있는 액침냉각 기술이 주목받고 있으며, 이는 고열 발생이 우려되는 GPU 및 서버 관리에도 필수적이다.

  • 이처럼 AI 데이터센터의 운영은 에너지 효율성이 높아야만 지속 가능할 수 있다는 점에서, 냉각 및 전력 인프라의 혁신이 필요하다.

  • 4-3. 건설·설계 기술 이슈

  • AI 데이터센터의 설계와 건설은 기존 데이터센터와는 또 다른 접근이 필요하다. 고밀도 전력 환경에서 안정적으로 운영되기 위해서는 건설 과정에서의 에너지 효율성, 데이터 관리 및 유지보수 편의성이 중요한 요소로 작용한다.

  • 또한, 데이터센터 건설에 필요한 비용은 1GW 규모의 데이터센터의 경우 약 70조원이 소요되며, 이 과정에서 블록체인, IoT와 같은 최신 기술이 적용되기도 한다. 이런 기술혁신은 최적의 전력 배분 및 자산 관리를 가능하게 하여 데이터센터의 운영 효율성을 높일 수 있다.

  • 더불어, 건설 및 엔지니어링 기업들이 AI와 IT 기술의 융합을 통해 시뮬레이션 및 예측분석을 이용해 설계를 진행하고, 이를 바탕으로 운영 최적화의 기반을 조성하는 것이 필요하다.

  • 4-4. 에너지 효율화 전략

  • AI 데이터센터의 지속 가능성과 경쟁력을 높이기 위해 에너지 효율화 전략은 필수적이다. 효과적인 에너지 관리 및 최적화는 운영 비용 저감뿐만 아니라 탄소 배출을 줄이는 데도 기여할 수 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해 이미 많은 기업들이 스마트 전력 솔루션을 도입하고 있으며, 이러한 추세는 지속적으로 확대될 것이다.

  • 예를 들어, 슈나이더 일렉트릭과 같은 기업은 AI 데이터센터에서의 고밀도 전력 수요를 지원하기 위해 전기화와 디지털화를 결합한 다양한 전략을 추진하고 있다. 이들은 실시간 에너지 효율 관찰 및 최적화를 위한 스마트 데이터 관리 솔루션을 통해 에너지 비용을 절감하고 있으며, 이를 통한 경쟁력 향상을 꾀하고 있다.

  • 결과적으로 AI 기술의 발전과 함께 AI 데이터센터의 에너지 효율화 전략이 이루어져야 하며, 이를 정부의 정책과 연계하여 더욱 효율적인 에너지 관리 체계를 수립하는 것이 요구된다.

5. 한국 AI 데이터센터 전략 및 정책

  • 5-1. AI 투자 현황과 골든타임

  • 2025년 한국의 인공지능(AI) 투자 규모는 미국의 약 1/4 수준인 약 27.7을 기록하고 있습니다. 이는 AI 분야에서의 경쟁력을 저해하는 요소로 작용하고 있으며, 대내외적으로 한국이 AI 3대 강국으로 올라서기 위해서는 정부의 적극적인 정책 지원이 필수적입니다. 대한상공회의소는 현재의 3~4년을 AI 도약을 위한 골든타임으로 간주하며, 인프라와 AI 모델 및 전환을 위한 종합적인 지원이 필요하다고 강조하고 있습니다.

  • 동시에, 정부는 AI 데이터센터 구축 활성화를 위한 정책을 마련하여 초기 수요를 진작시키고, 행정 절차를 간소화하는 '인허가 타임아웃제' 도입을 고려해야 합니다. AI 데이터센터(AIDC)의 중요성과 필요성이 증가하고 있는 만큼, 정부 주도의 직접적인 투자가 AI 생태계 구축에 반드시 필요합니다.

  • 5-2. 산업 지원 정책 과제

  • AI 산업 육성을 위해 정부는 인프라 구축에 대한 자본 투자를 늘려야 합니다. 현재 정부는 AI 데이터센터에 필요한 GPU를 중심으로 한 인프라와 에너지 공급을 안정적으로 관리해야 합니다. 2025년까지 GPU 1만 장을 확보할 계획입니다만, 향후 더 대규모의 AI 모델을 위한 GPU 수요는 수천만 장에 이를 것으로 예상되고 있어, 데이터센터와 전력망 접근성도 고려해야 합니다.

  • 특히, 제조업에서 AI 적용을 확대하기 위한 '인내 자본' 조성의 필요성도 커지고 있습니다. 이를 위해 정부는 AI 활용이 가능한 다양한 분야에 대한 대규모 투자를 검토하고, 민간 기업과의 협력을 통해 생태계를 구축해야 합니다.

  • 5-3. GPU 확보와 삼성 M&A 현안

  • 대규모 AI 데이터센터와 관련하여 GPU의 수급 문제가 지속적으로 대두되고 있습니다. 2025년에는 삼성전자가 AI와 데이터센터 수요 급증에 따라 전장·오디오 기업을 비롯한 다양한 M&A를 통해 AI 생태계 구축에 나섰습니다. 특히, AI 데이터센터 운영에 필수적인 냉각 솔루션 확보를 위해 유럽의 최대 HVAC 기업인 플랙트를 인수하여 데이터센터에 적합한 환경 조성 및 운영 효율성을 확보하려는 전략을 세우고 있습니다.

  • GPU 확보는 AI 경쟁력을 높이는 데 중요한 요소로 작용하며, 이를 위해 해외 기업에 대한 M&A와 같은 적극적인 조치가 필요합니다. 정부의 정책적 지원이 뒷받침된다면, 한국은 AI 데이터센터와 관련하여 입지를 강화할 수 있을 것입니다.

결론

  • 전남 해남의 'AI 슈퍼클러스터 허브' 프로젝트는 기술 혁신과 글로벌 협력을 적극 활용하여 국내 AI 데이터센터 시장의 경쟁력을 높일 수 있는 기회를 제공합니다. 울산과 안산의 전략적 접근은 이 프로젝트에 중요한 시사점을 제공합니다. 특히 물류와 전력 인프라, 그리고 지역 지원 정책이 공조함으로써 성공 가능성을 높일 수 있습니다.

  • 미국과 UAE 간의 데이터센터 협력 모델, 오픈AI 스타게이트 프로젝트의 추진 방식은 한국의 AI 데이터센터 프로젝트들이 벤치마킹할 수 있는 중요한 사례로 작용할 것입니다. 이러한 글로벌 협력을 통해 한국의 데이터센터 시장이 더욱 활성화될 것으로 기대됩니다.

  • AI 데이터센터 시장의 시장 전망이 2034년까지 약 1, 095조원에 달할 것으로 보이는 만큼, 향후 3∼5년이 AI 투자 골든타임이라고 여겨지는 시점에서 정부의 직접 투자 및 민간 귀책 사유를 줄이는 정책이 함께 시행되어야 합니다. 이를 통해 GPU 확보, 전력망 확충, 냉각기술 혁신, 건설 표준화 등의 기술 과제가 우선적으로 해결될 필요가 있습니다. 또한, 삼성전자의 M&A 전략과 같이 GPU 공급망의 안정화는 AI 데이터센터 생태계의 지속가능성을 높이는 중요한 요소로 부각되고 있습니다.

용어집

  • AI 데이터센터: AI 데이터센터는 인공지능(AI) 모델을 훈련하고 운영하기 위해 특별히 설계된 시설로, 대규모 데이터 처리 및 저장 기능을 제공합니다. 이러한 데이터센터는 고성능 GPU, 서버, 냉각 시스템, 전력 인프라 등을 갖추어 복잡한 연산 작업을 효과적으로 지원합니다.
  • AI 슈퍼클러스터: AI 슈퍼클러스터는 특정 지역에 여러 개의 AI 데이터센터와 연구 및 개발 기관이 집결하여 상호 협력하는 형태의 클러스터입니다. 이는 지역의 AI 산업 생태계를 강화하고, 데이터처리 효율을 높이며, 대규모 투자를 유치하기 위한 전략으로 활용됩니다.
  • GPU (그래픽처리장치): GPU는 고속 데이터 처리를 위해 설계된 전자 부품으로, 주로 그래픽 연산에 사용되지만, 최근에는 인공지능(AI) 모델 학습에도 필수적인 역할을 하고 있습니다. AI 데이터센터에서는 수천 개의 GPU가 사용되어 대량의 데이터를 동시에 처리합니다.
  • 전력수요: 전력수요는 특정 기간 동안 소비되는 전기의 양을指하며, AI 데이터센터와 같은 고밀도 전력을 요구하는 시설의 운영에 있어 중요한 요소입니다. 일반적인 데이터센터에 비해 AI 데이터센터의 전력수요는 매우 높아, 안정적인 전력 공급을 위한 다양한 기술적 요구가 발생합니다.
  • 글로벌협력: 글로벌협력은 여러 국가나 국제 기업 간에 기술, 자원, 지식 등을 공유하고 협력하는 과정을 의미합니다. AI 데이터센터와 같은 복잡한 인프라 구축을 위해 다양한 국가 간의 협력이 필수적이며, 이로 인해 시장 경쟁력을 높일 수 있습니다.
  • 스타게이트: 스타게이트는 오픈AI가 추진 중인 프로젝트로, 미국 내 여러 지역에 AI 데이터센터를 구축하는 계획입니다. 초기 비용으로 약 1000억 달러가 예상되며, 프로젝트의 성공 여부는 향후 AI 기술 발전과 시장 상황에 크게 의존합니다.
  • 투자: 투자는 자본을 특정 자산이나 프로젝트에 배분하여 미래의 수익을 기대하는 행위를 의미합니다. AI 데이터센터와 관련된 투자에는 인프라 구축, 장비 구매, 기술 개발 등이 포함되며, 이는 해당 분야의 성장과 발전을 좌우합니다.

출처 문서