AIDC는 왜 지방으로 가나…中 ‘동수서산’이 보여준 전력의 법칙

AIDC 입지 공식 변화가 나타나고 있다. 과거 데이터센터 입지 일반론은 수도권·대도시 인근 구축이었다. 과거 입지 이유는 네트워크 지연시간 축소와 고객 인접 데이터 처리에 있었다.

그러나 AIDC 대형화에 따른 환경 변화가 이어지면서 입지 판단 기준도 달라지고 있다. 초대형 AI 인프라 규모는 수십만개의 GPU 가동에 이르며, 초대형 AI 인프라 핵심 조건은 막대한 전력의 안정적 공급이다. 반면 대도시 주변 전력망 여유 부족이 현실적 제약으로 부각되고 있다.

이에 따라 발전소·송전망 추가보다 전력 풍부 지역으로 컴퓨팅 자원 이동이 대안으로 부상하고 있다. 중국의 변화 대응은 국가 전략 추진으로 이어졌고, 중국 프로젝트 본격화 시점은 2022년부터다. 중국 프로젝트명은 동수서산(東數西算·East Data, West Computing)이다.

동수서산은 동부 생성 대규모 데이터의 서부 전송과 서부 데이터센터·클라우드·빅데이터 인프라에서 연산·저장을 추진하는 내용이다. 중국 구축 대상은 8개 국가 컴퓨팅 허브와 10개 국가 데이터센터 클러스터다. 8개 국가 컴퓨팅 허브 관련 지역은 베이징·톈진·허베이, 장강삼각주, 광둥·홍콩·마카오 대만구, 청두·충칭, 내몽골, 구이저우, 간쑤, 닝샤다.

AI 확산에 따른 해당 전략 중요성 증대 속에 중국은 AI 기업 다수·컴퓨팅 수요가 동부에 집중된 상황에서, 수요가 몰린 동부와 에너지가 많은 서부의 불일치를 줄이려 하고 있다. 8개 국가 컴퓨팅 허브 중 5곳이 서부에 위치한 것도 이런 맥락과 맞닿아 있다.

이는 서부 풍력·태양광 등 에너지 자원 활용 목적과 컴퓨팅 비용 절감 목적을 함께 지닌다. 따라서 이 전략은 단순한 지방 데이터센터 건설·지역균형발전 정책으로만 보기 어려우며, 전략 본질은 전력 위치와 컴퓨팅 위치의 정합 추구에 있다.

동부 대도시 주변 데이터센터를 지속 구축할 경우 대상 지역은 베이징·상하이·선전이며, 이 경우 발전설비 확충과 송전망 확충, 변전소 확충이 필요하다. 아울러 동부 대도시 주변 데이터센터 운영 구조는 원거리 전력의 지속 조달을 필요로 한다.

이런 점을 고려해 중국은 풍력·태양광·수력 등 에너지 자원 상대적 풍부 지역에 대규모 데이터센터를 건설하고, 이동 가능한 컴퓨팅 작업을 해당 지역으로 이전하는 선택을 했다.

중국 국가발전개혁위원회·국가데이터국은 동부의 수요와 서부의 자원을 연결하는 동수서산을 심화 추진하고 있다. 중국은 AI 학습·배치 추론 등 비실시간 연산의 서부 수행을 추진하는 방향으로 정책을 펴고 있다.

구체적으로 AI 모델 학습·추론, 머신러닝, 영상 렌더링, 오프라인 분석, 데이터 백업 업무의 서부지역 이전을 유도하고 있다. 국가 허브 지역 신규 데이터센터에는 녹색전력 비중 확대 정책도 병행하고 있다.

이 같은 방향은 AI 시대에 해당 방식의 경제성 확대 가능성과 연결된다. AI 학습은 대규모 연산의 장시간 수행 업무이며, 즉각 응답이 불요한 특성이 있다.

즉시성이 낮은 작업은 이용자 인접 처리 필요성이 상대적으로 저하된다. 이에 따라 중국은 비실시간 연산 서부·저지연 업무 동부의 분업을 추진하고 있으며, 금융·산업제어 등 저지연 중요 업무의 동부 처리도 추진하고 있다.

결국 중국은 비실시간 업무는 서부, 지연시간이 중요한 업무는 동부에 두는 구도를 제시하고 있다. 이 지점에서 AIDC와 기존 데이터센터의 차이 발생한다.

온라인 쇼핑·금융거래·게임·실시간 영상서비스는 응답시간이 중요하다. 이용자-데이터센터 물리적 거리가 증가하면 네트워크 지연시간이 증가할 가능성이 있어, 대도시 인근 데이터센터는 높은 가치를 지녀왔다.

반면 AI 학습은 응답시간 중심 서비스와 다른 특성을 보인다. 대규모 데이터를 GPU 클러스터에서 수주~수개월 처리하는 방식이어서, AI 학습용 데이터센터는 이용자와 수백km 거리여도 상대적 문제는 적다.

대신 AI 학습용 데이터센터는 GPU 수만~수십만 개를 안정 가동할 수 있는 전력의 양·가격·공급신뢰도가 중요하다. 이에 따라 AI 시대 데이터센터 입지 기준은 고객 근접성보다 안정적 전력 확보로 중심이 이동하고 있다.

중국 정부 목표는 이런 변화를 반영하고 있다. 동수서산 정책은 풍력·태양광·수력발전 자원 풍부 지역의 장점을 활용하는 방향이며, 데이터센터 녹색전력 사용 비중을 확대하는 방향이다. 중국 국가데이터국에 따르면 8개 국가 허브 데이터센터 클러스터의 평균 전력사용효율(PUE)은 약 1.3이며, 일부 최첨단 시설은 PUE 1.04까지 하락했다.

중국은 네트워크 기술 발전이 변화를 뒷받침하는 가운데 네트워크 성능 개선과 데이터센터 클러스터 확충을 바탕으로 수요처와 멀어진 데이터센터의 네트워크 비용 단점을 보완하려 하고 있다. 중국 국가데이터국 공개 자료에 따르면 동·서부 국가 허브 간 네트워크 지연시간은 대체로 20ms 목표를 충족했으며, 2024년 3월 기준 10개 국가 데이터센터 클러스터에는 표준랙 146만 개 이상이 구축됐다. 같은 시점 10개 국가 데이터센터 클러스터 전체 이용률은 62.72%로 집계됐다. 중국은 초고속 네트워크와 컴퓨팅 작업 분산으로 이 같은 비용 약점을 상쇄하려 시도하고 있다.

구이저우는 해당 전략의 대표 지역으로 제시된다. 중국 국가에너지국 발표에 따르면 구이저우 국가 컴퓨팅 허브의 지능형 컴퓨팅 비중은 98%를 초과했다. 지난해 구이저우 대형 데이터센터 전력사용량은 29억5700만kWh였으며, 향후 5개년 계획 기간 구이저우 대형 데이터센터 전력사용량은 5배 이상 증가할 것으로 예상된다.

중국은 발전설비 추가에 그치지 않는 대응에 나서고 있다. 중국은 전력·컴퓨팅 공동 조정 체계인 '산전협동(컴퓨팅-전력 협업)'을 추진하며 AI 연산과 전력 운영을 분리하지 않고 함께 조정하는 방향으로 대응 범위를 넓히고 있다.

이 체계에서는 시점 조정 가능한 AI 연산을 전력망 여유 시간대 또는 재생에너지 발전량 많은 시간대로 이동시키고, 지역 간 컴퓨팅 작업도 전력 상황에 따라 배분한다. 이를 통해 전력 여건에 맞춰 연산 시점과 지역 배분을 조절하면서 전력망 부담을 낮추고 재생에너지 활용을 늘리는 방식이 추진되고 있다.

구이저우 에너지 당국도 데이터센터의 조정 가능 부하 활용을 추진하고 있다. 추진 내용은 전력망 피크 저감과 녹색전력 소비 확대다. 이에 따라 AIDC는 일방적 전력 소비 시설을 넘어설 가능성과 함께, 전력 상황에 따라 연산량·연산 시점을 조정하는 새로운 전력 수요자가 될 가능성이 제기된다.

이 같은 흐름은 중국의 동수서산 전략과 함께 국내 AIDC 정책에도 시사점을 준다. 국내에서는 데이터센터 입지 분산을 위한 제도 변화가 시작됐으며, 전력수요가 집중된 수도권에서 발전설비·전력공급 여력이 있는 비수도권으로 분산하는 방향이다. 대표 제도로는 '분산에너지 활성화 특별법'이 있다.

분산에너지법상 계약전력 10메가와트(MW) 이상 사용 시설에는 전력계통영향평가가 의무화되며, 이 제도는 대규모 전력 사용 사업자를 대상으로 한다. 평가는 사전에 전기 공급 이후 전력계통 신뢰성 유지 가능 여부와 변전소·송전선로 등 전력설비 신설·보강 필요 규모를 따지는 방식이다.

데이터센터는 전력사용량 규모가 수십~수백MW에 이르는 만큼 제도의 직접 영향 대상이다. 특히 수도권은 전력수요 집중 지역이어서 수도권 대규모 AIDC 구축에는 전력계통 여유와 송·변전설비 보강 여부가 변수로 작용한다. 정부는 전력계통영향평가 제도를 수도권 데이터센터 과도 집중 완화 수단으로 활용한다.

반면 발전설비가 많고 전력공급 여력이 있는 지역에는 새로운 기회가 발생한다. 분산에너지특화지역에서는 지역 생산 전력의 지역 소비 기반 다양한 전력거래 모델을 적용할 수 있다. 대규모 전력 소비자인 AIDC는 발전원 인근에 입지할 수 있고, 이 경우 장거리 송전망 추가 구축 부담을 줄이며 지역 생산 전력을 AI 연산에 활용할 수 있다.

장기적으로는 지역별 전기요금 체계가 AIDC 입지 선택에 영향을 줄 수 있다는 관측이 나온다. 분산에너지법은 송·배전 비용 등 반영한 지역별 차등 전기요금 적용 근거를 두고 있으며, 향후 발전원 풍부 지역과 전력수요 집중 수도권 간 계통비용 차이의 전기요금 반영이 가능하다는 점이 거론된다. AIDC 사업자는 막대한 전력 사용이 특징이어서, 계통비용 차이 반영 시 AIDC 사업자의 비수도권 이전 경제적 유인 확대 가능성이 제기된다. 다만 지역별 요금 산정방식은 아직 제도화 과정에 있고, 실제 지역 간 가격 차이 규모는 미확정이다.

글로벌 빅테크의 AIDC 투자 방향도 유사 흐름을 보인다. 투자 주체로는 마이크로소프트·구글·메타·아마존이 거론되며, 이들은 대규모 AIDC 구축 시 핵심 투자 조건으로 부지 확보 이상으로 전력망 연결·재생에너지 조달을 중시하는 흐름을 보인다. 미국 최근 데이터센터 입지 경쟁 추세 역시 네트워크 허브 중심에서 전력 확보 가능 지역 중심으로 전개되고 있다.

국내에서도 AI 인프라 확대가 진행되면 대규모 전력 수요가 발생할 것으로 보인다. 정부가 추진하는 국가 AI 컴퓨팅센터가 본격화할 경우 수백MW급 전력 수요가 예상되고, 민간 AIDC 프로젝트가 본격화할 때도 수백MW급 전력 수요가 예상된다. 이런 흐름 속에서 수도권을 중심으로 한 기존 데이터센터 입지 전략만으로는 AI 시대의 컴퓨팅 수요를 감당하기 어려울 수 있다는 분석이 나온다.

업계는 데이터센터 산업의 경쟁력을 좌우하는 요소가 서버나 GPU 수량에만 있지 않고, 전력을 얼마나 효율적으로 확보하고 활용하느냐에도 달려 있다고 본다. 그동안은 기존 전력망을 중심으로 전력을 소비지로 보내는 방식의 사고가 주를 이뤘지만, 앞으로는 전력이 있는 곳으로 컴퓨팅을 옮기는 전략이 새로운 표준이 될 가능성이 제기된다.

IT서비스업계 관계자는 과거 데이터센터의 최우선 요소가 고객과의 근접성이었다고 전했다. 다만 AI 시대에는 전력과의 근접성 중요도가 더 커지고 있다고 설명했다. 이어 중국의 동수서산과 국내 분산에너지 정책의 지향점이 같으며, 앞으로는 전력을 따라 데이터센터가 이동하는 시대가 도래할 것으로 내다봤다.

출처: 아이티데일리 (IT DAILY) · 이재영 기자
원문: https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241107

참고자료

• https://www.itdaily.kr/news/articleView.html?idxno=241107