미라클 모닝을 하는 일잘러들의 참고서 지난해 테크 업계의 화두는 인공지능(AI)에 대한 막대한 투자와 그 이면에서 커져온 ‘버블 우려'였습니다.
이 논쟁은 새해가 들어서며 오히려 더 거세지는 모습입니다. 빅테크 기업은 물론 미국 벤처캐피털(VC)들까지 올해 역시 천문학적인 자금을 AI에 쏟아부을 준비를 하고 있습니다.
투자가 확대되는 만큼 AI 버블을 우려하는 목소리도 함께 커지고 있습니다. 그렇다면 AI 투자에는 왜 이처럼 많은 돈이 들어가는 걸까요. 이 질문에 빠지지 않고 등장하는 키워드가 있습니다. 바로 데이터센터입니다.
지난해 빅테크 기업들이 밝힌 투자 계획만 보더라도 규모는 가늠하기 어려울 정도입니다. 마이크로소프트는 약 800억달러(118조원), 아마존은 1000억달러(147조원), 구글은 500억달러(74조원) 투자를 예고했습니다. 메타는 향후 3년간 6000억달러(886조원) 이상을, 오픈AI는 앞으로 4년간 5000억달러(739조원) 투자를 목표로 하고 있습니다.
장난 하는 것도 아니고, 조단위가 우스운 상황입니다😥.
이 막대한 자금의 상당 부분이 바로 데이터센터로 향하고 있어요. 데이터센터가 빠르게 늘어나면서 문제도 하나둘 모습을 드러내기 시작했습니다. 지난해부터 나타난 이 변화는 최근 들어 미국 정치권으로까지 번지고 있습니다.
빅테크 기업 입장에서는 해결해야 할 과제가 점점 커지고 있는데요. 이번 레터에서는 1월 들어 숨가쁘게 벌어지고 있는 데이터센터를 둘러싼 갈등을 정리해 보겠습니다. 새해 첫 미라클레터, 빠르게 시작하겠습니다. |
|
|
※ 레터 읽는 법 ※
볼딕, 밑줄, 단어에는 URL이 포함되어 있어요. 클릭을 하면 세부 내용으로 연결됩니다.
바쁘신 분들은 '오늘의 n줄 요약'을 참고해 주세요 😁
|
|
|
|
1.AI 성능을 끌어올리기 위해 빅테크 기업들이 AI 데이터센터 구축에 열을 올리고 있습니다.
2.데이터센터가 늘어나면서 전기료가 올랐고, 이는 미 주민들의 반발로 연결됩니다.
3.올해 중간선거 앞두고 있는 미 정치권이 나섰습니다. 데이터센터 건설, 더 어려워졌습니다.
|
|
|
오픈AI가 텍사스에 짓고 있는 데이터센터입니다. 전 데이터센터 사진을 볼 때마다 "아파트처럼 쌓아서 지으면 안돼?"라는 생각을 가지고 있었는데요, 최근 만난 한 전문가분께 여쭤보니 "무거워요. 아파트처럼 만드는게 더 힘들어요. 돈도 더 많이 들고요. 넓은 곳에 단층으로 짓는게 제일 효율적이에요"라고 하시더라고요. [사진=오픈AI] |
|
|
데이터센터는
왜 필요할까
빅테크 기업들은 데이터센터에 말 그대로 ‘목숨'을 걸고 있습니다. 수십조 원이 드는 시설 투자임에도 확장을 멈출 기미가 보이지 않습니다. AI 버블에 대한 우려 역시 어찌 보면 이처럼 빠르게 데이터센터를 늘리는 움직임을 두고 나오는 말이라고도 볼 수 있습니다. 그만큼 돈이 한꺼번에 몰리고 있기 때문입니다.
이유는 단순합니다. AI의 성능과 경쟁력은 결국 데이터센터에서 결정되기 때문입니다. 과거의 데이터센터는 사진이나 문서, 동영상을 보관하는 ‘저장 공간', 일종의 창고에 가까웠습니다. 하지만 지금의 데이터센터는 전혀 다릅니다. AI를 만들어내는 연산 공장에 가깝습니다.
우리가 사용하는 챗GPT 같은 AI 서비스는 하늘에서 뚝 떨어지는 것이 아닙니다. 서버 안에서 수만 개의 반도체(GPU)가 동시에 계산을 반복하며 결과를 만들어냅니다. AI가 처음 만들어질 때는 방대한 데이터를 수없이 학습하며 모델의 기본 구조와 사고 방식을 형성합니다.
이 과정이 바로 학습(training)입니다. 이후 실제 서비스 단계에서는 사용자의 질문을 이해하고 즉각 답변을 만들어내는 추론(inference) 연산이 끊임없이 이뤄집니다. 이 모든 과정이 단 하나의 장소, 바로 데이터센터 안에서 발생합니다. 공장이 클수록 생산량이 늘어나듯, 데이터센터가 클수록 AI 성능도 높아집니다. GPU가 많을수록 더 빠른 학습이 가능하고 더 정교한 추론도 이뤄집니다.
중국의 딥시크가 비교적 성능이 낮은 GPU로도 뛰어난 추론 능력을 가진 AI 모델을 만들었다는 점은 분명 인상적입니다. 모델 구조를 효율적으로 설계하고, 추론 방식을 개선해 적은 자원으로도 높은 성능을 끌어냈기 때문입니다. 다만 이 방식에는 분명한 한계가 있습니다. 핵심은 이미 학습이 끝난 모델을 얼마나 잘 활용하느냐에 가깝다는 점입니다.
AI의 지능 자체를 키우는 초대형 학습 단계에서는 상황이 달라집니다. 학습 데이터와 모델 규모가 커질수록 필요한 연산량은 폭발적으로 늘어납니다. 이 단계에서는 여전히 수천 장, 수만 장의 고성능 GPU를 동시에 사용하는 물리적 인프라가 필요합니다. 추론 효율만으로는 기억 용량을 늘리거나, 더 복잡한 사고를 하게 만들거나, 이미지와 음성까지 함께 처리하는 멀티모달 기능을 크게 확장하는 데 한계가 있습니다.
이 때문에 글로벌 AI 경쟁의 초점은 점점 알고리즘을 얼마나 똑똑하게 짜느냐를 넘어 GPU를 얼마나 많이 확보했는지, 그리고 이를 돌릴 데이터센터를 얼마나 빠르게 구축하느냐로 옮겨가고 있습니다.
문제는 이 데이터센터가 생각보다 훨씬 비싸다는 점입니다. 고성능 GPU 한 개 가격만 해도 3만~4만 달러 수준입니다. 하나의 데이터센터 부지에는 적게는 수만 개, 많게는 수십만 개의 GPU가 필요합니다. 칩 구매 비용만 따져도 수십억 달러가 훌쩍 넘어갑니다. 여기에 서버, 네트워크, 건물 공사 비용까지 더해지면 투자 규모는 눈덩이처럼 불어납니다. 기존 시설은 웹서비스나 데이터 저장처럼 상대적으로 전력 소모가 적은 작업을 기준으로 만들어졌습니다.
반면 AI 추론용 서버는 일반 서버보다 수십 배 높은 전력을 한꺼번에 필요로 합니다. 열도 그만큼 많이 발생합니다. 이제는 에어컨으로 식히는 수준을 넘어 차가운 물을 직접 흘리거나, 특수 액체에 서버를 담그는 '액침 냉각' 방식까지 등장했습니다.
이 때문에 기존 건물을 개조하는 것만으로는 부족합니다. 처음부터 AI 전용 데이터센터로 설계해야 합니다. 그러다 보니 빅테크 기업들은 남의 클라우드 서버를 빌리는 대신 직접 데이터센터를 지어 운영하려는 방향으로 움직이고 있습니다. 이 데이터센터 건설에 모두가 동시에 뛰어들면서 GPU 부족 외에 또 하나의 병목이 등장합니다. 바로 전기입니다.
전기가 없으면 GPU도 작동하지 않습니다. 수조 원짜리 AI 칩도 전원이 꺼지면 그저 금속 덩어리에 불과합니다. 그래서 빅테크 기업들은 이제 전력 확보 자체를 단순한 비용 문제가 아니라 전략 산업으로 보기 시작했습니다. AI 경쟁의 본질이 칩을 넘어 전기로 이동하고 있다는 말이 나오는 이유입니다.
|
|
|
미국 전기세 요금 평균 가격입니다. 다만 미국의 물가상승률을 고려하면 그렇게 크게 오르지 않았다는 반론도 존재합니다. 그렇다 하더라도, 현재까지는 데이터센터의 급증이 가정용 전기세에 영향을 미쳤다는 주장이 더 힘을 얻고 있어요.
전기세 급증
美 정치권이 나섰다
데이터센터 확산을 둘러싼 논쟁은 이제 기업 차원을 넘어 미국 주정부와 연방 정치권으로 빠르게 번지고 있습니다. 지난주 관련 보도가 잇따라 쏟아졌는데요. 미국 일부 주지사와 연방 상원의원들 사이에서 "데이터센터가 전력망 부담에 대해 더 많은 비용을 내야 한다"는 공감대가 형성되고 있다는 내용입니다.
이유는 전기 요금 때문입니다. 2020년 2월 이후 미국 평균 전기요금은 약 40% 상승했습니다. 워싱턴DC의 경우 2020년 7월 대비 2025년 7월 전기요금이 무려 93% 급등했고요. 문제는 이 높아진 전기요금의 상당수를 가정이 떠안고 있다는 겁니다. 미국 에너지정보청(EIA)에 따르면 2022년부터 2024년까지 주거용 전기요금은 10% 오른 반면, 상업용은 3%, 산업용은 2% 오히려 하락했습니다.
이 배경에는 전력망 구조 문제가 자리하고 있어요. AI 확산으로 데이터센터가 빠르게 늘어납니다. 전력회사는 발전소와 송전선, 변전소 등 새로운 전력 인프라를 건설해야 하는 상황에 놓이고요. 하지만 이러한 막대한 비용이 데이터센터 전기요금에 그대로 반영되지는 않습니다. 대형 데이터센터는 장기 전력 계약과 고압 송전망 직결 구조를 갖추고 있어 요금 인상 폭이 제한되기 때문이에요.
반면 전력망 확충에 들어가는 비용은 가정용 전기요금에 폭넓게 반영되고 있습니다. 그 결과 데이터센터의 전력 수요가 늘어날수록, 그 부담이 일반 가정의 전기요금 상승으로 이어지는 구조가 형성되고 있다는 거죠.
규제 당국의 요금 책정 과정에서 대기업과 데이터센터의 로비 영향력이 일반 가정보다 훨씬 크다는 현실도 문제를 키우고 있다는 분석입니다. 실제로 PJM 전력시장에서는 데이터센터용 송전망 증설 비용이 주거용 고객에게 더 많이 전가된 사례도 확인됐습니다. 이 같은 구조 속에서 지역 주민들의 불만은 자연스럽게 커지고 있습니다.
지난해 4~6월 석 달 동안 미국 전역에서 약 20건의 데이터센터 프로젝트가 주민 반대에 부딪혀 무산됐습니다. 금액으로는 약 980억달러에 달하는 규모입니다. 현재는 17개 주에서 53개 시민단체가 30개 이상의 데이터센터 건설을 상대로 조직적인 반대 활동을 벌이고 있다고 해요.
결국 올해 11월 중간선거를 앞둔 미국 정치권도 이 문제를 외면하기 어려운 상황이 됐습니다. 메릴랜드주 민주당 상원의원인 크리스 밴홀런은 최근 전력망 확충 비용을 데이터센터 운영 기업이 공정하게 부담하도록 하는 법안을 발의했습니다. 플로리다와 오클라호마, 뉴욕, 캘리포니아 등 최소 12개 주에서는 초당적 입법 추진 또는 규제 검토가 동시에 진행되고 있어요.
이 과정에서 도널드 트럼프 행정부는 전기요금 상승 압력을 억제하기 위해 빅테크 기업이 전력 인프라 비용을 직접 부담하도록 하는 이른바 ‘긴급 전력 경매' 방안을 꺼내 들었습니다. 이 제도는 데이터센터를 소유하거나 운영하는 기업이 신규 발전 용량에 대해 15년 장기 전력 구매 계약에 입찰하는 방식입니다. 계약이 성사될 경우 기업은 발전소 완공 이전부터 전력 확보를 보장받는 대신, 신규 발전 설비 건설 비용을 사실상 책임지게 됩니다.
정부가 전력망 투자 비용을 부담하던 기존 구조에서 벗어나, 막대한 전력을 사용하는 데이터센터가 장기 계약을 통해 신규 발전소 건설을 떠안도록 하겠다는 구상입니다. 이 경매가 실제로 성사될 경우 약 150억달러(약 20조원) 규모의 신규 발전소 건설을 뒷받침할 수 있을 것으로 추산됩니다. 전력 수요 급증의 원인인 AI 데이터센터가 공급 확대 비용까지 책임지는 구조를 만들겠다는 의미에요.
물론 이 방안이 단기 해법은 아닙니다. 발전소 건설에는 수년이 소요되기 때문에 향후 1~2년 내 전기요금을 즉각 낮추는 효과는 제한적일 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 중장기적으로는 PJM 전력망의 공급 능력을 확충하고, AI 확산으로 왜곡된 전력 시장 구조를 일정 부분 정상화하는 데 기여할 수 있다는 평가가 나오고 있습니다.
|
|
|
xAI의 데이터센터 콜로서스에 있는 가스 터빈의 모습이에요. 머스크는 이러한 방식으로 데이터센터를 빠르게 가동할 수 있었습니다. 데이터센터를 짓고 전기를 끌어오는데 시간이 오래 걸리는 게 싫었거든요. 하지만 미 정부는 이 방법을 더 이상 허용하지 않겠다고 지난주 발표합니다. 머스크는 이제 어떤 방안을 떠올릴까요. [사진=SemiAnalysis X]
대안 찾아나선
빅테크 기업들
이제 기업들은 대안을 찾아야 합니다. 강력한 '힘'을 쥔 트럼프 행정부와 충돌하지 않으면서도, 동시에 안정적인 전기를 확보할 수 있는 방법 말입니다. 기업들의 선택은 갈리기 시작했습니다.
마이크로소프트(MS)는 전력 요금 인상분을 기업이 직접 부담하고, 지방정부에 재산세 감면을 요구하지 않으며, 냉각에 사용한 물은 지역 수자원으로 환원하겠다고 약속했습니다. 브래드 스미스 MS 사장은 백악관 인근 행사에서 이렇게 말했습니다. "전기 비용 같은 문제는 산업이 책임져야 한다는 점을 대통령이 분명히 했습니다."
트럼프 대통령이 자신의 소셜미디어에서 ‘빅테크는 자기 몫을 부담해야 한다'고 밝힌 직후, MS가 가장 먼저 구체적인 대안을 내놓은 셈입니다. 정치적 충돌을 피하면서 사회적 책임을 전면에 내세운 전략입니다.
구글은 다른 선택을 했습니다. 전기를 사오는 대신, 직접 만들기로 한 것인데요. 이달 구글은 미국 재생에너지 기업 인터섹트 파워를 약 48억달러에 인수했습니다. 대형 테크 기업이 전력 생산 회사를 직접 보유한 첫 사례로 꼽힙니다. 이는 단순한 친환경 투자가 아니라, AI 데이터센터에 필요한 전력을 안정적으로 확보하기 위한 전략적 결정입니다.
구글은 인수 한 달 전 연방 에너지 규제 당국에 공식 입장을 전달했습니다. 태양광과 배터리 등으로 일부 전력을 자체 생산하는 데이터센터에 대해서는, 기존처럼 수년이 걸리는 인허가 절차가 아니라 2~3개월 내 신속 승인 체계를 적용해 달라는 요구였습니다.
미국에서는 데이터센터가 전력망에 연결되기까지 송전·변전 설비 심사 등을 거쳐야 하며, 이 과정이 통상 3~5년 이상 소요됩니다. 구글은 자체 발전 설비를 갖춘 데이터센터라면 전력망 부담을 줄이는 만큼, 별도의 간소화된 절차가 필요하다고 주장하고 있습니다.
인터섹트 파워는 태양광 발전과 대형 배터리를 결합해 전력망 의존도를 낮추는 전력 자급형 모델을 구축해온 기업입니다. 구글의 인수는 이 구조를 외부 파트너가 아닌 자사 통제 아래 두겠다는 선언에 가깝습니다.
연방 에너지 규제 당국은 오는 4월, 이 같은 요구를 받아들일지 여부를 최종 판단할 예정입니다. 이 결정에 따라 AI 기업들이 자체 발전 설비를 갖춘 데이터센터를 빠르게 확대할 수 있을지, 아니면 기존 전력망 의존 구조가 유지될지가 갈리게 됩니다. 업계에서는 이번 판단을 AI 시대 전력 인프라 전략의 방향을 결정짓는 중대한 분수령으로 보고 있어요.
일론 머스크의 xAI는 구글이나 MS와는 전혀 다른 방식으로 전력 문제를 해결하려 했습니다. 그리고 최근, 그 전략에 제동이 걸렸습니다. xAI는 테네시주 멤피스에 구축한 대형 데이터센터 ‘콜로서스'에서 전력망에 거의 의존하지 않는 사실상의 오프그리드 발전소를 운영했습니다. 천연가스를 태우는 이동식 가스터빈 여러 대를 트레일러에 실어 현장에 배치하고, 이를 데이터센터 전용 발전원으로 사용한 거죠.
이 시설에서는 엔비디아 GPU를 대규모로 가동해 그록 모델의 학습과 실시간 추론이 이뤄졌습니다. xAI는 이 터빈을 일시적 장비인 '비도로용 엔진(non-road engine)'으로 분류해 대기오염 인허가 절차를 피해 갔습니다. 환경영향평가나 주민 의견 수렴도 거치지 않았습니다.
그러나 미국 환경보호청(EPA)은 이 같은 방식이 제도의 취지를 벗어난 편법이라고 판단했습니다. EPA는 1월 중순 이동식 가스터빈을 비도로용 엔진으로 간주할 수 없도록 규정을 명확히 개정했습니다. 앞으로는 이런 설비를 설치할 경우 반드시 청정대기법(Clean Air Act)에 따른 정식 허가를 받아야 합니다. 여러 대 터빈의 배출량을 합산해 대형 오염원 기준을 넘으면
엄격한 환경 심사도 적용됩니다.
이번 규정 변경으로 xAI가 멤피스에서 사용했던 방식은 사실상 차단됐습니다. 이미 현지 반발도 거셌습니다. 일부 지역에서는 썩은 달걀 냄새와 스모그 악화에 대한 민원이 이어졌고, 테네시대 연구진은 터빈 가동이 대기오염을 악화시켰다는 분석을 내놓았습니다. 환경단체와 NAACP는 무허가 발전 설비가 주민 건강에 악영향을 준다며 법적 대응을 예고하기도 했습니다.
xAI의 확장 전략은 이 같은 초고속 전력 확보 방식에 크게 의존하고 있었습니다. EPA 규제 강화로 xAI는 앞으로 신규 데이터센터 건설 과정에서 가스터빈을 이용한 ‘속도 우선 전략'을
더 이상 사용할 수 없게 됐습니다. 이는 단순한 환경 규제를 넘어, AI 데이터센터 확산 과정에서 속도만 앞세운 인프라 전략이명확한 한계에 부딪혔음을 보여주는 사례로 평가됩니다.
|
|
|
스마트폰 다음은 이거? 오픈AI의 AI기기, 연말 출시 예고
오픈AI가 2026년 하반기 첫 인공지능 하드웨어 기기 공개를 목표로 개발을 진행 중입니다. 업계에서는 화면 없는 소형 기기나 웨어러블 형태를 유력하게 봅니다. 메타와 애플이 스마트 안경 시장에 나선 가운데, 오픈AI까지 가세하며 경쟁이 격화될 전망입니다. AI는 이제 응용 프로그램을 넘어 기기 자체가 되려 합니다.
머스크가 미국 중간선거 국면에서 다시 정치자금 기부에 나섰습니다. 머스크는 켄터키 상원의원 공화당 경선에서 네이트 모리스를 지원하는 단체에 1000만달러를 기부했는데요. 모리스는 미치 매코널 후임 경선에 나선 사업가로, 기존 공화당 지도부에 비판적인 인물입니다. 매코널 체제에 비판적이었던 머스크의 선택이 당내 권력 구도 재편을 염두에 둔 행보라는 해석이 나옵니다.
그록 논란, AI 규제 시험대에
일론 머스크의 인공지능 모델 그록이 인물의 옷을 벗긴 성적 이미지를 대량 생성하며 논란이 확산되고 있습니다. X와 결합된 그록을 통해 온라인 성희롱이 빠르게 퍼졌고, 일부 사례에서는 아동 성착취 이미지 의혹까지 제기됐습니다. 머스크는 불법 콘텐츠는 차단되고 책임은 이용자에게 있다고 주장했지만, 실존 인물 차단 이후에도 우회 생성 사례가 이어지고 있습니다. 유럽과 일본, 캐나다, 미국까지 조사에 착수한 가운데, 그록 사태는 AI 안전장치와 플랫폼 책임이 얼마나 취약한지를 드러낸 사례로 평가됩니다. 이 틈을 메울 규제는 가능할까요?
|
|
|
또 하나의 걸림돌이 남아 있습니다. 바로 사람입니다. 아무리 자본이 넘치고, 전력을 확보하고, 규제를 완화하더라도 데이터센터를 실제로 지을 인력이 부족하다는 현실입니다.
AI 경쟁의 최전선에서 가장 귀한 인재는 더 이상 연구원이나 알고리즘 전문가만이 아닙니다. 전선을 잇고, 냉각 배관을 깔고, 전력을 안정적으로 공급할 수 있는 전기공·배관공·냉난방 기술자 같은 블루칼라 인력이 새로운 병목으로 떠오르고 있습니다.
미국 노동통계국은 향후 10년간 매년 평균 8만 명 이상의 전기 기술자가 부족할 것으로 추산합니다. 2030년까지 전기 기술자 13만 명, 건설 인력 24만 명, 현장 감독 인력 15만 명이 추가로 필요하다고 보고 있고요.
일부 지역에서는 하나의 데이터센터 프로젝트가 지역 조합 인원의 두세 배, 많게는 네 배의 인력을 요구하는 상황까지 발생하고 있습니다.
문제는 이 인력이 단기간에 양성될 수 없다는 데 있어요. 결국 AI 데이터센터 확장은 전기 부족, 규제 장벽, 정치적 반발에 이어 숙련 노동력이라는 네 번째 병목에 직면하고 있습니다.
AI는 소프트웨어 산업이지만 그 토대는 철저히 물리적 인프라 위에 놓여 있습니다. AI 경쟁은 모델의 성능이나 파라미터 수를 넘어 전기와 땅, 규제와 인력, 그리고 사회적 수용성의 문제로 확장되고 있습니다.
이 모든 장애물을 넘지 못한다면 AI 투자 확대는 '기술 혁명'이 아니라 일각에서 우려하는대로 '비용만 남긴 버블'로 끝날 수 있습니다. 2026년은 그 갈림길이 드러나는 해가 될 가능성이 클 것 같고요.
새해가 밝은 지 어느덧 보름이 지났습니다. 달력은 이미 중반을 향해 달리고 있는데, 새해 목표는 아직 제자리인 분들도 많으실 것 같습니다. 괜찮습니다. 아직 늦지 않았습니다. 게다가 우리에겐 늘 든든한 명분이 하나 있습니다. "한국의 새해는 구정부터지😅"
혹시 그 문장을 마음속에서 몇 번쯤 꺼내 들고 계셨다면, 그럼 내일부터 시작해도 충분합니다. 그래서 오늘은 하루쯤 쉬셔도 됩니다.
밤늦게 치킨 한 마리, 족발 한 접시, 보쌈에 곱창, 순대까지. 저 대신 마음껏 드시고 에너지 충전하시길 바랍니다. 이 음식들, 미국에서도 다 구할 수는 있습니다. 그런데 이상하게도요. 한국에서 먹던 그 맛은 끝내 안 나더라고요😥. 말이 또 많았습니다. 사라지겠습니다.
새해 복 많이 받으세요. 읽어주서 감사합니다.
함께 적어가겠습니다
원호섭 드림 |
|
|
서울 중구 퇴계로 190 매경미디어센터
매경미디어그룹
miraklelab@mk.co.kr
02-2000-2165
|
|
|
|
|
