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“한국의 AI 경쟁력이 미국‧중국 대비 2~3년 뒤처졌다. 빠른 추격이 절실하다.”(박승률 LG유플러스 혁신그룹장)
“지난 5~6년간의 정책적 반복, 현장 체감 미흡, 비용·네트워크 문제, 그리고 인프라 투자가 부족했다. 실질적인 성과 위해 ‘1등 국가’라는 비전 및 대규모 재정 투자, 산업·학계 유기적 생태계 조성이 시급하다. 이는 AI 경쟁력 확보를 위한 정부의 적극적이고 과감한 결단을 촉구하는 의미다.”(이경무 서울대학교 석좌교수)
“우리나라의 전력 문제라든지 여러 규제들 때 한국은행 금리인하 문에 글로벌 기업 사이에서 ‘코리아 패싱’ 얘기가 나오고 있다. 이런 것들을 해결하기 위해서는 종합적인 대책이 필요하다고 생각한다. 특히 민원 해결책이 굉장히 절실하다.”(강중협 한국데이터센터연합회장)
우리나라 AI 생태계 조성이 향후 3년 안에 구축돼야 한다는 견해가 제기됐다. 이 골든타임을 지키지 못하면 정부가 내건 ‘AI 3대 강국 2009년도저소득층지원 도약’ 뿐만 아니라 향후 글로벌 시장에서도 ‘코리안 패싱’이 이뤄질 것이라는 경고의 목소리도 나왔다.
이런 현실적인 상황을 타개하기 위해 배경훈 과학기술정보통신부 장관이 24일 직접 AI데이터센터 현장을 찾았다. 배 장관의 네이버 ‘각 세종’ AI 데이터센터 방문은 단순한 상징적 행보를 넘어, 정부가 AI 선도국가 도약을 실질적으로 추진하 소득분위1~7 려는 전략적 움직임으로 해석된다.
특히 이번 방문은 취임 후 첫 AI 현장 공식 일정이라는 점에서 인공지능 분야를 향한 정부의 구체적 지원 의지를 강조하는 자리였다.
배 장관은 “AI 3대 강국 도약이라는 정부 최우선 공약을 반드시 성공 시키겠다”며 “그러기 위해서는 글로벌 수준의 AI 인프라 조성과 생태계 기반 강화가 수학학원강사 무엇보다 절실하다”고 강조했다.
이날 현장에서 발표된 세부 정책 기조의 핵심은 두 가지다. 규제 완화와 신속 허가를 통한 데이터센터 구축 장벽 해소, 첨단 GPU, 하이퍼스케일 서버 등 핵심 인프라 대규모 확보로 세계적 파운데이션 모델 등용 추진이다.
실제로 네이버 ‘각 세종’ 센터에 배치된 설비는 서버 최대 60만 유닛 대학생 생활 , 스토리지 65엑사바이트, 270MW 규모다. 이는 국내 데이터센터 중 가장 큰 수준이다. 정부가 천명한 ‘국가 AI 고속도로’의 실제 거점이자 규모 측면에서 미국·중국과 격차를 줄이려는 의도가 읽힌다.



배경훈 과학기술정보통신부 장관(가운데)이 24일 오전 세종특별자치시 네이버데이터센터 각 세종에서 열린 '인공지능(AI) 데이터센터 현장간담회' 에서 기념촬영을 하고 있다. ⓒ과학기술정보통신부


◆인프라에 주목하는 정부…글로벌 경쟁은 시작됐다
정부가 대규모 AI 인프라 확보에 집착하는 데는 현실적 이유가 있다. 글로벌 AI 경쟁의 본질은 ‘데이터+컴퓨팅 파워’ 장악에 있다. 미국과 중국은 민관 협력으로 민간 투자 100조원, GPU 수십만대 확보, 단일 데이터센터 수십 곳을 보유 중이다.
반면 한국은 반도체 등 일부 부문 세계 1위라는 명성에도 AI 분야에선 인프라 부족·규제 등으로 글로벌 파운데이션 모델 경쟁에서 뒤처진 게 현실이다. 네이버·LG가 개발한 국내 LLM은 여전히 오픈AI, 구글 등에 비해 성능에서 열세를 보인다.
더구나 규제 및 인허가 지연, 전력 공급 문제까지 겹치면서 수도권 데이터센터 운영은 이미 한계점에 온 상황이다. 2027년까지 예상 수요(7343MW) 대비 실제 공급 가능 전력(4718MW)은 36% 부족하다.
배 장관은 “데이터센터는 미래 국가경쟁력의 핵심 인프라”라며 “대규모 GPU와 연계한 AI 고속도로 구축, 규제 완화, 민관 합작 투자의 확산 등에 속도를 낼 것”이라고 정책 방향을 분명히 했다.
◆AI 정책에 쏠리는 시선…고부가가치 일자리 창출 기대
정부의 이같은 행보는 양질의 일자리와 AI로 급변하게 재편되는 글로벌 경쟁력을 확보하겠다는 포석으로 풀이된다. 두 토끼를 잡기 위한 정책의 긍정적인 효과도 고무적이다.
정부의 AI 정책이 성공을 거둘 경우 수출 의존도 일변의 한국경제 구조를 바꿀 수 있을 정도의 파급효과가 예상된다. 관련 업계에서는 글로벌 수준의 AI 인프라 구축은 고성능 GPU와 대용량 데이터 저장·처리 시스템을 기반으로 파운데이션 모델, 초거대 언어모델 등 첨단 AI 연구·제품화의 필수조건을 갖추는 것이 관건이라고 입을 모은다.
지난 2023년 기준 AI 초대규모 모델 학습에 필요한 GPU 장비가 3만 개 이상 확보된 국가는 미국, 중국 등 극소수에 불과하다. 국내도 2027년까지 GPU 5만 장 확보를 정책적으로 추진 중이다.
배 장관은 “정부는 올해 1만점 GPU 확보를 필두로 5개년 계획을 추진 중”이라며 “클라우드 사업자와 학계, 스타트업 모두를 위한 인프라 지원에 적극 나설 예정”이라고 말했다.
이 인프라가 제대로 갖춰지면 앞으로 네이버, LG, 카카오 같은 기업의 모델이 오픈AI, 구글과 같은 글로벌 빅테크에 비해 절대적으로 열세인 상황을 뒤집을 시발점이 될 수 있다는 것이다.
산업 전반의 AI 파급효과는 공공·금융·의료·제조 등 전 산업에서 데이터·AI 활용이 폭증함으로써 기존 업무 자동화·서비스 혁신 등 전환이 가속화되는 추세다.
한국인터넷진흥원(KISA), 한국지능정보사회진흥원(NIA) 등 자료에 따르면 국내 AI 관련 매출은 최근 3년간 연평균 21% 성장했다. 데이터센터 구축 이후 산업 내 AI 활용도가 2배 이상 늘고 있는 셈이다. AI 도입이 빠른 은행, 의료기관 등에서는 이미 고객 응대 자동화, 신약 개발 등 혁신이 실제로 나타나고 있다.
기존 빅테크 기업을 중심으로 하는 산업 확산 및 일자리 창출도 정책 추진시 기대되는 대목이다. 실제로 네이버, LG 등은 데이터센터와 AI 연구 인력 확충에 따라 연간 수 천명 단위의 신규 고급 일자리를 창출 중이다.
AI 생태계가 확장되면 직접 고용 뿐 아니라 스타트업·전문서비스사 등 파생 일자리 창출효과도 크다. 과학기술정보통신부 발표에 따르면 2023년 기준 국내 AI 인재 5만여 명 중 35%가 네이버·카카오 등 대기업 및 협력사에서 채용되고 있는 것으로 조사됐다.



배경훈 과학기술정보통신부 장관이 24일 오전 세종특별자치시 네이버데이터센터 각 세종에서 열린 '인공지능(AI) 데이터센터 현장간담회' 에서 인사말을 하고 있다. ⓒ과학기술정보통신부


◆정책 기대감에도 녹록치 않은 현실…발목 잡는 ‘규제개혁’ 묘수 있나
이같은 정책 추진의 기대감 속에도 현실적인 난관은 곳곳에 산재 돼 있다. 서비스산업은 현 정부뿐만 아니라 박근혜 정부 이전부터 꾸준히 추진됐다. 하지만 국회 문턱을 넘지 못한 채 번번히 좌절됐다.
지난 2011년 첫 발의된 ‘서비스산업발전법(서발법)’은 한국 서비스 산업의 경쟁력 향상과 일자리 창출, 경제 성장 동력 다각화를 표방하며 정부의 핵심 아젠다로 출범했는데 수십 차례 국회 문턱을 넘지 못했다.
당시 주요 선진국의 서비스산업 비중은 GDP의 70~80%에 달하지만, 한국은 60% 초반 수준에 머물렀다. 정부는 서발법이 저성장 극복과 내수 기반 확충, 서비스 산업 혁신의 출발점이 될 것이라 강조했는데 현실적으로 법 제정 자체가 좌초돼며 결국 폐기 수순을 밟았다.
AI 정책 역시 마찬가지다. 현실적인 전략이 필요하다는 것이 전문가들의 반응이다. 정부가 내놓은 ‘AI 3강 도약’이라는 목표에는 공감하면서도 우리 역량에 대한 현실적이 진단이 우선돼야 한다는 것이다.
국내 데이터센터 산업의 가장 직접적인 장애물은 전력 인프라의 병목 현상이다. AI 데이터센터는 기존 시설 대비 수십 배의 전력을 요구한다.
네이버·SK텔레콤 등은 “에이전트 AI 등장 후 기존 챗봇 대비 최대 200배 이상의 전력을 소모할 정도로 전력 수요가 폭증했다”고 진단한다.
이날 간담회에서도 하민용 SK텔레콤 AIDC 사업부 부사장은 “데이터센터는 막대한 전력을 소모하는 시설인 만큼, 신재생에너지 생산지와 소비지 간의 물리적 거리 문제 및 전력구매계약(PPA)을 한시적 허용 등 전력 확보 유연성을 높여야 한다”고 제언했다.
실제로 2027년까지 데이터센터 전력수요는 7343MW로 예상된다. 수도권 전력공급 능력은 4718MW에 불과해 36%가 부족하다. 이는 서울·수도권에 전체 인프라의 60% 이상이 몰린 탓에 한계가 더욱 뚜렷해졌다.
한국전력공사(KEPCO) 등에서도 신규 데이터센터의 전력 인입 허가를 제한하며, 업계는 지방 이전이나 발전 인프라 확충이 시급하다는 목소리가 커지고 있다.
이경무 서울대학교 교수는 “지난 2019년 국가 AI 전략 기획에 적극 참여했으나 5~6년이 지난 지금도 매년 정권이 바뀔 때마다 유사한 구상과 논의가 반복되고 있다”며 “그간 광주 AI 클러스터 등 대규모 예산이 투입된 정책이 실질적으로 잘 활용되고 있는지 현장에서는 체감이 어렵다”고 우려를 내비쳤다.
규제개혁에 대한 정부의 ‘말뿐인 약속’도 해결할 과제다. 글로벌 주요국은 AI 데이터센터 유치 경쟁에서 인허가 및 환경규제를 대폭 완화하고 있다. 미국은 특수지역 지정, 신속 인허가 시스템, 세제지원 등으로 민간 투자를 촉진한다.
반면 한국의 현실은 다르다. 수도권 대형 데이터센터 2곳 중 1곳은 민원, 환경영향평가, 교통 등 복합 규제로 건설이 지연 중이다. 2019년 전자금융감독규정 등 일부 규제가 완화됐음에도 환경비용 산정 등에서는 여전히 명확한 기준·조건이 부재하다.
김동훈 NHN클라우드 대표는 “AI 산업 활성화를 위해서는 대규모 GPU 클러스터와 이를 지원하는 데이터센터(DC) 구축이 필수적”이라고 전제한 뒤 “그러나 데이터센터 건립 시 전력 계통 영향평가 등 행정절차가 6개월~1년 소요되는 등 제도 개선이 필요하다”고 강조했다.
김 대표는 이어 “데이터센터 건설용 토지 확보 시 투기 오해가 발생할 수 있다. 필요한 기업에게 우선 배정하거나 전력·토지 확보 후 30년 장기 임차 형태로 정부가 지원하면 비용 부담을 줄이고 안정적 서비스가 가능하다”고 덧붙였다.



24일 네이버 각 세종 AI 데이터센터에서 관련 업계, 학계 등이 참석한 가운데 현장 간담회에서 배경훈 과학기술정보통신부 장관이 발언을 하고 있다. ⓒ과학기술정보통신부


또 ‘디지털플랫폼 발전계획’ 등 미래 청사진이 제시되는 상황에도 실질적 규제 개혁의 체감은 낮다는 평가가 우세하다. 이 때문에 최첨단 설비 도입과 외국인 투자 유치 모두 ‘치열한 경쟁’이 아니라 ‘규제의 벽’에 내몰리고 있다.
압도적 투자 격차로 글로벌 대세와의 거리감을 좁히는 것도 관건이다. 미국, 중국 등 경쟁국과 투자 규모는 질적인 단절로 이어지고 있다.
대표 사례가 미국의 AI 인프라 초대형 프로젝트 ‘스타게이트’다. 스타게이트 프로젝트(미국)는 오는 2029년까지 총 5000억달러(약 690조원) 투자를 명시했다. 1차 자금만 1000억달러다.
한국 데이터센터 시장 전체 투자는 2030년까지 누적 99억달러(약 13조원) 내외에 그칠 것으로 전망된다. 수치상으로 5000억달러 대 99억달러라는, 50배에 달하는 투자 격차가 현실이다.
이경무 교수는 “현재 우리나라 예산이 700조원 규모인데 수치상으로 여기에서 200조원을 투자해야 미국을 따라잡을 수 있다. 지금 정부에서 앞으로 4~5년 안에 얼마의 예산을 투자하겠다고 계획 세웠는지 잘 모르겠지만 과연 얼마나 투자가 가능할까”라며 “투자 안 하면 안된다. 뭔가 생리적인 집중 투자를 하지 않으면 단기간에 쉽지 않다. 정말 골든타임이 얼마 남지 않았다”고 지적했다.
이뿐 아니라 미국은 자국 내외 주요 빅테크 기업, 국부펀드, 정부, 금융사까지 총력전으로 인프라 확보에 나서는 구조다. 한국은 일부 기업 주도로 제한적인 투자와 정부 주도의 구상에 머물러 있다는 지적을 피할 수 없는 구조다.
이밖에 AI 데이터센터 인프라 확대는 신속한 에너지, 인허가, 투자만큼이나 환경 친화적 설계와 지역 분산 전략이 병행돼야 한다는 점도 현실이 되고 있다.
데이터센터 1곳이 20년간 6만9000t 이상의 온실가스를 배출할 수 있다. 친환경 기준 도입이 유럽, 미국 중심으로 확산되는 이유다.
결국 고성능 서버 냉각과 분산형 전력 인프라(지방 이전)를 접목하는 ‘에너지 하이웨이’ 건설이 정부 차원에서 논의되고 있지만 현실적 추진 동력과 재정 조달, 지방수용성 확보까지 갈 길이 멀다.
배 장관은 “데이터센터 구축 시 복잡한 규제와 인허가 절차 등 현장의 어려움이 있음을 인지하고, 오늘 논의된 의견을 반영해 시장 생태계와 데이터센터 활성화를 추진하겠다”고 말했다.

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