하정우 국가AI전략위 부위원장 “AI 데이터센터, 단순 임대업 아닌 ‘토큰 공장’ 돼야”

하정우 국가인공지능전략위원회 상근부위원장은 2일 국회에서 더불어민주당 김의겸 의원이 주최한 '대한민국 글로벌 로봇 파운드리 도약과 K-피지컬AI 강국 실현을 위한 포럼'에 참석해 'AI 시대 대체불가 대한민국을 위한 국가 인프라 전략'을 주제로 발표했다. 이 자리에서 하 부위원장은 AI 데이터센터 육성을 제언했다.

하 부위원장은 AI 데이터센터를 단순 컴퓨팅 인프라가 아니라고 규정하고, 고부가가치 '지능 토큰' 생산 국가 전략산업을 지향점으로 제시했다. 이어 AI 반도체·데이터센터·파운데이션 모델·피지컬 AI를 연계하는 산업 구조 구상을 밝히며, 전력·용수·클라우드 운영을 통합 설계 대상으로 봐야 한다고 설명했다.

또한 하 부위원장은 데이터센터 유치에 그치지 않는 접근을 강조했다. 이를 통해 국내 산업 AI 전환(AX), 국산 AI 반도체 실증, 지역 산업 육성을 확산 목표로 삼고, 투자 효과 확산으로 이어져야 한다는 점을 강조했다.

하 부위원장은 생성형 AI가 질의응답 단계를 넘어 계획 수립·도구 활용·업무 수행의 에이전틱 AI로 빠르게 발전하고 있다고 진단했다. 그는 AI가 문제 제시 시 계획 수립·계획에 따른 실행·결과 보고 재판단을 수행한다고 설명했다.

하 부위원장은 에이전틱 AI를 통한 실제 산업의 생산성 혁신이 진행되고 있다고 밝혔다. 제조·금융·바이오 등 산업 현장에서는 AI 에이전트 활용에 따른 생산성 향상이 발생하고 있다고 덧붙였다.

이 같은 변화에 따라 컴퓨팅 인프라의 중요성이 확대되고 있다고 하 부위원장은 설명했다. 그는 AI 경쟁력의 핵심 요소로 메모리·데이터·전력을 제시했다. 또 고성능 메모리 확보가 국가·기업의 AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 공급망으로 부상했다고 밝혔다. 이어 고성능 메모리 확보량이 AI 시대의 강한 기업·강한 나라를 결정하며, 메모리가 AI 시대 핵심 공급망의 중요한 요소라고 강조했다.

하 부위원장은 공개 데이터 외에도 중요한 역량이 있다고 밝혔다. 그는 제조 현장에 수십 년 축적된 경험·노하우를 AI 학습 데이터로 전환하는 역량이 중요하다고 강조했다.

하 부위원장은 AI 데이터센터를 전력·용수·GPU·NPU·데이터 투입으로 지능 생산하는 '토큰 팩토리'에 비유했다. 그는 AI 데이터센터에 GPU와 데이터를 넣으면 인공지능이 지식·정보 조각 생성한다고 설명하며, 자원을 넣어 지능을 만들어내는 생산 시설이라는 점을 강조했다.

하 부위원장은 생성된 지식·정보 조각의 집합은 보고서·그림·복잡한 프로그램 코드로 구현 가능하다고 밝혔다. 아울러 데이터센터 생산물 범위는 글·이미지·코드 넘어 제조 설비·로봇 구동용 행동 지능 포함한다고 보고, 행동 지능 등 데이터센터 생산물을 고부가가치 자산으로 봐야 한다는 입장을 나타냈다.

이어 국내 이용자의 챗GPT·제미나이 사용은 해외 AI 데이터센터 생산 토큰 소비 구조라고 짚었다. 현재 국내 사용자가 해외 AI 데이터센터가 생산한 토큰을 소비하는 방식에 머물러 있다는 진단이다.

하 부위원장은 향후 필요 방향으로 국내 데이터센터에서 제조·조선·자동차·로봇용 지능 생산을 제시했다. 또 생산된 지능의 활용 방향으로 국내 산업 적용 및 해외 공급을 언급했다.

하 부위원장은 챗GPT·제미나이 구독료를 지불해 사용하는 것은 미국 소재 토큰 공장 제품을 쓰는 것이라고 밝혔다. 이어 데이터센터 건설 규모보다 무엇을 생산하느냐가 더 중요하다고 강조했다.

그는 국내 제조업과 AI 반도체 경쟁력을 토큰 생산과 연계할 필요가 있다고 설명했다. 또 산업 현장에서 직접 활용할 수 있는 지능을 생산할 때 데이터센터 투자가 산업 경쟁력으로 이어질 수 있다고 설명했다.

아울러 인프라만 제공하고 활용은 맡기는 방식은 지양해야 한다고 밝혔다. 그러면서 우리가 가진 기술 자산을 녹여 고부가가치 토큰을 만들 수 있는 AI와 토큰 공장을 운영해야 한다고 말했다.

하 부위원장은 소버린 AI가 국산 파운데이션 모델 확보만으로는 완성될 수 없다고 판단했다. 이를 위해 전력·반도체·컴퓨팅 인프라·데이터센터·클라우드·AI 모델·활용 전 영역에서 일정 수준의 자체 역량을 확보할 필요가 있다고 밝혔다.

하 부위원장은 한국어 학습을 많이 시켜 한국어 이해도가 높은 모델을 개발하는 것만으로는 소버린 AI가 성립할 수 없다고 밝혔다. 또 부족한 영역은 글로벌 기업과 협력 가능하다고 하면서도, 협력하더라도 주도 가능한 기술 역량 확보가 필요하다고 강조했다.

이어 AI 데이터센터 산업 육성 과제로 규제 해소와 인허가 단축, 글로벌 투자 확대, 전력 인프라 확충, 네오클라우드 육성을 제시했다. 이와 함께 데이터센터 구축 기간 단축 필요성도 언급했다.

정비가 필요한 규제로는 입지, 건축, 전력을 들었고, 신속 처리 대상 인허가로는 전력, 용수, 통신을 제시했다. 아울러 확보가 필요한 설비·자원으로 송전·변전 설비, 에너지저장장치(ESS), 무정전전원장치(UPS), 재생에너지를 꼽았다.

또 육성해야 할 역량으로는 AI옵스(AIOps) 활용 운영 최적화를 제시했다. 이는 AI 데이터센터 산업 확대를 위해 투자와 전력 기반을 넓히는 것과 함께 운영 측면의 경쟁력을 갖춰야 한다는 과제로 제시됐다.

글로벌 빅테크 데이터센터 수요 의존 방식에 대한 경계가 제기됐다. 지자체가 부지·전력·용수 등 기반시설을 지원하는 만큼, 투자 효과가 국내 기업·지역 산업으로 환류되는 구조를 마련해야 한다는 요구도 나왔다.

하 부위원장은 지자체가 땅·전기·용수 문제를 해결해도 혜택을 글로벌 사업자가 독점하면 국가 잔여 효과가 부족하다고 봤다. 그러면서 해외 수요 활용을 병행하되, 우리 기술·역량 기반 토큰 공장 생태계를 조성할 필요가 있다고 밝혔다.

토큰 공장 생태계의 목표로는 스타트업·딥테크·대기업의 동반 성장이 제시됐다. 아울러 대규모 학습용 데이터센터와 함께 추론용 데이터센터의 중요성이 확대될 것이라는 전망도 나왔다.

추론용 데이터센터는 산업 현장 인접 위치에서 AI 서비스를 처리하는 역할을 맡는다고 설명됐다. 하 부위원장은 학습된 AI의 서비스·공장 등 다양한 분야 활용 확대로 추론 데이터센터가 성장할 것으로 봤으며, 산업단지 내 중소규모 데이터센터를 해당 산업 특화 피지컬 AI 추론 데이터센터로 설계하는 것이 중요 과제로 제시됐다.

국산 AI 반도체를 실제 데이터센터에서 검증하는 'K-XPU' 실증 제안이 나왔다. 대상 자원은 국산 GPU·NPU·ASIC·CPU 등 이기종 컴퓨팅 자원이며, 운용 장소는 실제 데이터센터다. 이번 제안은 해외 GPU 의존 축소와 국산 AI 반도체의 데이터센터 검증, 초기 시장 조성, 산업 현장 확산을 목적으로 한다.

하 부위원장은 반도체와 데이터센터를 분리해 보는 관점을 지양해야 한다고 밝혔다. 그는 전력·데이터센터·AI 모델·활용 피지컬 AI를 아우르는 풀스택 관점이 중요하다고 설명했다.

이와 함께 데이터센터 입지는 분산이 필요하다는 판단도 제시됐다. 기준은 기능별 분산이다.

수도권 배치안으로는 실시간 서비스·초저지연 처리용 중소규모 추론 시설이 제시됐다. 하 부위원장은 수도권 데이터센터는 실제 초저지연 서비스용 소규모가 가능하다고 했으며, 수도권·지역 역할 분리 필요성을 언급했다.

지역 배치안으로는 대규모 학습·산업 특화형 데이터센터가 제시됐다. 하 부위원장은 지역은 대규모 학습을 담당하고, 산업단지 연계 산업 특화 데이터센터를 운영하는 방향이라고 설명했다. 소제목상 구상으로는 새만금·군산 AX 거점이 제시됐다.

정부·지방자치단체 지원은 단순 제공이 아니라 지역 산업과 맞물리도록 설계하는 방향이 제안됐으며, 지역 산업 연계를 전제로 전력·용수·인허가·규제·투자 지원을 담는 내용이다. 이와 함께 데이터센터 사업자의 지역 산업 AX 참여, 에너지 효율 개선 참여, 인재 육성 참여, 국산 AI 반도체 실증 참여를 포함하는 흐름이다.

지역 AX 모델 사례로는 새만금·군산이 제시됐으며, 태양광·해상풍력 등 재생에너지, 전력망, ESS를 기반으로 하이퍼스케일 AI 데이터센터 연결, 네오클라우드·GPU 클라우드 연결, AI 컴퓨팅 최적화 플랫폼 연결, 로봇 파운드리 연결을 구상하는 내용이다.

이렇게 확보한 AI 데이터센터 컴퓨팅 자원은 군산·완주 등 인근 지역 제조기업 AX에 활용하고, 로봇은 제조·물류·농업·서비스 현장에 투입하는 구조다. 또한 로봇의 설계·시제품 제작·부품·조립·양산까지 연결해 확장 방향은 지역 단위 피지컬 AI 생태계다.

3대 메가프로젝트 대상은 반도체·AI 데이터센터·피지컬 AI다. 구상은 개별 추진보다 상호 수요 창출형 산업 구조로 결합하는 데 있으며, 해당 구상은 이런 방향성과 맞닿아 있다.

하 부위원장은 데이터센터 자체 상시 고용 효과가 제한적이라고 강조했다. 또 데이터센터 자체 고용이 적다는 점을 거론하며 지역 산업 연계가 중요하다고 했다.

하 부위원장은 지역 인근 산업의 AI 전환 기여가 우선돼야 한다고 말했다. 아울러 지역 학교·스타트업·연구기관 대상 더 저렴한 컴퓨팅 파워 제공을 포함할 필요가 있다고 밝혔다.

AI 데이터센터 경쟁 국면은 시설 규모 확대 단계에서 산업 생태계 구축 단계로 바뀌고 있다. 향후 경쟁력 변수는 국내 반도체·클라우드·제조업·피지컬 AI의 유기적 연결 정도다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=406445

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