국내 97곳 운영·건설 추진…“인프라 투자, 산업 AI 생산성으로 연결해야”
[메가경제=박제성 기자] 국내 데이터센터 투자가 단순한 시설 확충을 넘어 산업 전반의 인공지능(AI) 생산성 향상으로 이어지려면 전력·입지·규제 정책을 데이터센터 유형별로 세분화해야 한다는 제언이 나왔다.
특히 대규모 전력을 쓰는 ‘학습형’과 수요처 접근성이 중요한 ‘추론형’ 데이터센터의 특성이 다른 만큼 맞춤형 지원이 필요하다는 지적이다.
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| ▲ 송기헌 국회 과학기술정보방송통신위원회 위원장(왼쪽 다섯번째)과 김창범 한국경제인협회 부회장(왼쪽 네번째)을 비롯한 내빈들이 29일 FKI타워 컨퍼런스센터에서 열린 'AI 시대 데이터센터의 현재와 미래' 세미나에 참석해 기념촬영을 하고 있다.[사진=한국경제인협회] |
한국경제인협회(한경협)는 송기헌 국회 과학기술정보방송통신위원장과 함께 29일 FKI타워에서 ‘AI 시대, 데이터센터의 현재와 미래’ 세미나를 열고 국내 데이터센터 산업의 발전 방향을 논의했다고 밝혔다.
김창범 한경협 상근부회장은 “연산자원 확보가 국가와 기업의 핵심 경쟁력으로 부상했다”며 “데이터센터 투자 효과를 경제 전반의 생산성 향상으로 연결하려면 전력·통신 등 인프라 구축과 함께 기업·연구기관이 이를 활용할 수 있는 생태계를 동시에 갖춰야 한다”고 말했다.
발제에서는 전력망 연결과 비용 부담이 글로벌 데이터센터 정책의 공통 과제로 꼽혔다.
김나영 우드맥킨지 이사는 북미·유럽·아시아의 관련 정책 100여 개를 분석한 결과 북미는 신속한 전력 공급과 소비자 부담 완화, 유럽은 전력망 연결 준비도와 에너지 효율, 아시아는 투자 유치와 인프라 관리 간 균형에 초점을 맞추고 있다고 설명했다.
국내에서는 데이터센터 유형별 정책 차별화가 필요하다는 분석이 나왔다. 한경협이 국내 데이터센터 97곳을 분석한 결과 운영 중인 곳은 69곳, 건설·계획 단계는 28곳으로 집계됐다.
이제훈 한경협 뉴K-산업팀 책임은 데이터센터를 ‘학습형’과 ‘추론형’으로 구분했다.
학습형은 대규모 데이터를 활용해 AI 모델을 만드는 시설로, 전력요금과 세제 지원, 산업단지·발전원 인근 유휴부지 활용 등 비용 절감이 핵심이다.
반면 추론형은 완성된 AI 모델을 이용해 실시간 응답과 예측 서비스를 제공하는 만큼 수도권 전력망 접속 개선과 비수도권 수요 기반 확대가 중요하다고 설명했다.
지역 산업과의 연계도 과제로 제시됐다. 지역 대학을 활용한 인재 양성과 제조업 AI 전환을 지원하고, 기업 민감정보를 보호하는 범위에서 전력·용수·고용 데이터를 정책 설계에 활용해야 한다는 제안이다.
정철 한경협 연구총괄대표 겸 한국경제연구원장은 “데이터센터는 전력·규제·투자유인이 결합된 복합 인프라”라며 “산업정책과 에너지정책을 함께 설계하고, 인프라 구축 단계부터 활용 생태계를 동시에 조성해야 한다”고 설명했다.
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