오픈AI “에너지 가격·데이터 접근성이 투자 좌우”

덴마크 오덴세 소재 메타 데이터센터./메타 제공

인공지능(AI) 시대 핵심 인프라인 데이터센터의 투자와 건립이 미국과 중국에 몰리면서 향후 G2 국가와 다른 국가간 AI 격차가 더 벌어질 수 있다는 우려가 나온다. 한국도 AI 경쟁에서 뒤처지지 않으려면 AI 데이터센터를 안정적으로 구축할 수 있는 환경을 조성해야 한다는 목소리가 커지고 있다.

11일 업계에 따르면 오픈AI는 전날 자사 블로그 ‘더 프롬프트(The Prompt)’에 올린 ‘데이터센터 투자는 왜 미국과 중국에 몰리는가’라는 제목의 글에서 “AI 인프라는 국가 경쟁력을 좌우하는 결정적인 요인이지만, AI 데이터센터 투자 계획은 여전히 미국과 중국에 집중되어 있다”며 “에너지 가격과 데이터 접근성에 변화가 생기지 않는 이상 이런 흐름은 지속될 것”이라고 밝혔다.

파이낸셜타임스(FT)에 따르면 중국은 정부 주도로 250여개의 AI 데이터센터를 완공했거나 건립 중이다. 미국은 오픈AI, 페이스북 모회사 메타, 아마존, 일론 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)가 이끄는 xAI 등 빅테크 주도로 대형 AI 데이터센터 확장에 나서고 있다.

필요할 때 안정적으로 전력을 공급받을 수 있는 능력을 뜻하는 에너지 가용성과 경쟁력 있는 에너지 가격이 AI 인프라 투자에 영향을 미치는 주된 요인으로 꼽힌다. 오픈AI는 유럽연합(EU)이 대형 데이터센터인 ‘AI 기가팩토리’ 투자 계획을 발표했음에도 불구하고 투자 관점에서 미국과 중국에 비해 매력이 떨어지는 이유로 비싼 전기요금을 들었다. 현재 EU의 평균 산업용 전기요금은 미국의 3배, 영국의 4배에 달한다. AI 데이터센터는 단위 면적당 에너지 사용량이 일반 데이터센터보다 10~20배 더 높아 막대한 전력을 소비한다.

저작권과 데이터 관련 규제도 EU가 AI 허브로 거듭날 가능성을 낮추는 장벽이라고 오픈AI는 지적했다. 그러면서 미국의 ‘공정 이용(fair use)’ 원칙이 수세기에 걸쳐 기술 혁신을 가능하게 하는 원동력이었다면서 AI 산업도 공정 이용 원칙에 힘입어 빠르게 성장할 수 있었다고 평가했다. 오픈AI는 “일본과 싱가포르도 혁신 기업을 위해 미국의 공정 이용과 비슷한 저작권 보호 체계를 마련했다”면서 “이들이 에너지 가격 경쟁력만 갖춘다면 향후 AI 투자 유치에 긍정적인 요인으로 작용할 수 있다”고 했다.

에너지 가격과 데이터 관련 규제가 AI 데이터센터 투자 유치의 핵심 변수로 떠오르면서 한국도 글로벌 AI 경쟁에서 뒤처지지 않으려면 관련 인프라 경쟁력을 강화해야 한다는 주장이 ​나온다.

한국은 ‘AI 3대 강국’ 도약을 목표로 세웠지만, 현재 전력 인프라로는 AI 데이터센터를 감당하기 어려울 것으로 보인다. 전문가들은 최근 몇 년 사이 높아진 전력 공급 불안전성과 전기요금이 민간 투자 유인을 떨어뜨린다고 지적했다. 대한상공회의소에 따르면 한국의 산업용 전기요금은 지난해 말 기준 킬로와트시(kWh)당 190.4원으로 중국(129.4원), 미국(121.5원)보다 40% 이상 높았고 프랑스(197.1원)와 비슷한 수준이다.

류용 한국통신사업자연합회(KTOA) 인프라전략센터장은 “AI 데이터센터는 ‘전기 먹는 하마’라고 불릴 정도로 전력을 많이 소비한다”며 “AI 데이터센터 전용 전기요금을 마련해 기업의 부담을 덜어야 한다”고 말했다.

한국은 데이터센터 인프라의 60% 이상이 수도권에 집중되어 있는데, 과도한 밀집으로 수도권 전력 소비량이 이미 한계에 달해 전력망에 과부하를 주는 수준에 달했다는 분석도 나온다. 산업통상자원부에 따르면 오는 2027년 데이터센터 국내 전기 사용신청은 7343㎿(메가와트)인 반면, 공급 가능 규모는 4718㎿에 불과하다. 데이터센터 전력난이 눈 앞으로 다가왔다는 의미다.

업계 관계자들은 급증하는 AI 데이터센터 수요에 대응하기 위해선 정부가 적극적으로 지방 분산을 유도하고, 송배전망 등 전력망 인프라를 확충해 과부하를 막아야 한다고 주장한다. 정부는 ‘에너지 고속도로’를 구축하겠다고 했고 한국전력도 73조원 규모의 전력망 투자 계획을 발표했지만, 한전이 40조원의 누적 적자로 재정난을 겪고 있는 상황에서 필요한 재원을 어떻게 확보할지가 과제로 남아있다.

국내 저작권 관련 규제도 AI 학습과 발전을 저해하는 요인으로 지목됐다. 류 센터장은 “지금은 인터넷에 공개된 데이터도 사전 동의를 받아야 하는데, 공공 데이터 허브를 구축하고 생성 결과물 중심의 침해 판단으로 전환을 추진하는 등 구조적 개선이 필요하다”고 말했다.

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