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[IT뉴스][AI 인프라전②] AI 팩토리 청사진 쏟아지는데…사업화 시험대 오른 클라우드 업계

온카뱅크관리자

2026-06-17 12:07:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 수요 확보·공급 속도·상용 운영이 AIDC 사업화 변수 
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 젠슨 황 엔비디아 CEO 방한 이후 국내 AI 데이터센터 경쟁은 GPU 확보전을 넘어 전력·냉각·운영권을 둘러싼 인프라전으로 번지고 있다. AI 팩토리의 승부처는 누가 더 많은 칩을 확보했느냐가 아니라 그 칩을 꽂을 전력과 열을 뺄 냉각, 고객 워크로드를 안정적으로 운영할 역량에 있다. &lt;디지털데일리&gt;는 주요 기업 질의 답변, 현장 취재를 바탕으로 AIDC 2라운드의 병목과 사업모델 변화를 짚는다. &lt;편집자&gt;
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 [디지털데일리 이안나기자] AI 데이터센터(AIDC) 경쟁이 GPU 확보전을 넘어 사업화 국면으로 접어들고 있다. 대규모 학습과 추론, 에이전트 AI, 소버린 AI 수요가 동시에 커지면서 AIDC 성격도 달라지고 있다. 이제 AIDC는 기존 데이터센터에 GPU 서버를 더하는 사업이 아니라 전력·냉각·네트워크·운영 소프트웨어를 함께 설계하는 산업 인프라에 가깝다.
 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 방한을 계기로 국내 기업들은 잇따라 AI 팩토리 구축 협력을 내놓고 있다. 다만 같은 AIDC 시장을 겨냥하면서도 각 사가 첫 번째 과제로 꼽는 항목은 제각각이다. 네이버클라우드는 수요 확보, KT클라우드는 전력과 구축기간, NHN클라우드는 운영, 엘리스그룹은 냉각을 각각 핵심 변수로 꼽았다. 무엇을 첫 관문으로 보느냐가 각 사의 사업 좌표를 드러낸다.
 ◆수요 없인 투자도 없다…AI 팩토리 첫 관문은 고객 확보
 네이버클라우드는 지난 8일 엔비디아와 글로벌 AI 팩토리 공동 사업 추진에 합의했다. 이번 협력 핵심은 GPU 공급 자체보다 수요와 투자 리스크를 함께 나누는 구조에 있다. AI 팩토리는 막대한 선투자가 필요한 사업인 만큼 인프라를 얼마나 빨리 짓느냐 못지않게 이를 안정적으로 사용할 고객을 확보하는 일이 사업성을 가른다.
 네이버클라우드 관계자는 “이번 파트너십에서 가장 기대하고 있는 부분은 수요 확보”라며 “대규모 인프라 투자인 만큼 안정적인 수요 기반을 갖추는 것이 사업의 핵심인데 엔비디아와의 강력한 비즈니스 파트너십을 통해 안정적으로 글로벌 수요를 확보할 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 말했다.
 사업 구조도 단순 장비 도입과는 거리가 있다. 네이버클라우드는 AI 팩토리 구축과 운영을 직접 주도하고, 엔비디아는 장비 공급뿐 아니라 글로벌 수요 발굴과 리스크 분담을 함께 맡는다. GPU를 확보해 임대하는 방식에 머물지 않고 하이퍼클로바X 등 자체 모델과 애플리케이션을 결합한 풀스택 AI 서비스로 확장하겠다는 구상이다.
 소버린 AI도 이 구조 안에 놓인다. AI 팩토리는 자체 모델 고도화 기반인 동시에 외부 기업·정부 고객을 대상으로 한 AI 서비스 인프라로 활용된다. 네이버클라우드는 각국 정부와 현지 기업이 자국 데이터와 언어에 맞는 AI 역량을 구축하는 과정에서 인프라부터 모델, 애플리케이션까지 제공하는 방식을 염두에 두고 있다.
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 네이버클라우드 관계자는 “고객 계약, 투자 구조, 외부 부지 확보 등 세부 사항은 현재 진행 중인 만큼 구체적인 내용을 공개하기는 어렵다”며 “전력 확보는 각 세종을 중심으로 준비 중이며 외부 상면 임대와 별도 센터 구축 등 다양한 가능성도 함께 검토하고 있다”고 말했다. 네이버클라우드는 기가와트급 AI 팩토리 구상도 단일 캠퍼스가 아니라 복수 거점의 누적 전력을 단계적으로 채우는 목표라고 설명했다.
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 ◆전력은 지방에, 수요는 수도권에…AIDC 입지 딜레마
 수요를 확보해도 인프라를 제때 지을 수 있느냐는 별개 문제다. AIDC는 대규모 전력 수급과 냉각 설비가 함께 필요한 만큼 입지 선택부터 기존 데이터센터와 다른 제약을 받는다.
 KT클라우드는 전력 수급과 구축기간을 AIDC 사업의 가장 큰 병목으로 보고 있다. KT클라우드 관계자는 “고객 수요가 높은 서울·경기권에서는 수전 확보가 어렵고 지방은 상대적으로 수월한 편이지만 고객 수요가 제한적이라 적극적인 확장과 투자가 쉽지 않다”고 말했다.
 구축기간도 공급 속도를 늦추는 요인이다. KT클라우드는 데이터센터 한 곳을 짓는 데 약 30개월이 걸린다고 보고 있다. KT클라우드 관계자는 “AI 수요 증가에 따라 고객들은 빠른 공급을 원하고 있으나 구축 리드타임이 길어 적기 공급이 어려운 부분이 있다”며 “모듈형 데이터센터 등 다양한 구축 기술과 넓은 부지에 지하층 없이 단층으로 구축하는 등 공기를 단축하기 위한 다양한 노력을 병행하고 있다”고 말했다.
 데이터센터 현장에서도 비슷한 문제가 확인된다. 최근 STT GDC 코리아 가산 데이터센터 간담회에서는 수도권 핵심 입지 부지가 사실상 한계에 가까워지면서 신규 프로젝트가 수도권 외곽으로 밀려나고 있다는 진단이 나왔다. 외곽 부지를 확보하더라도 송전 인프라가 뒷받침되지 않으면 계통연계 단계에서 다시 막힌다는 점도 구조적 제약으로 지목됐다.
 엘리스그룹은 이런 제약에 대응하는 방식 중 하나로 모듈형 AI 데이터센터를 제시한다. 대규모 AIDC는 전력 계통, 부지, 인허가, 냉각 설비를 한꺼번에 맞춰야 해 구축 기간이 길어질 수밖에 없다. 반면 모듈형 데이터센터는 필요한 용량부터 구축하고 수요에 따라 확장할 수 있다는 점에서 보완재로 거론된다.
 엘리스그룹 관계자는 “AIDC 사업에서 가장 큰 병목은 전력 수급과 냉각”이라며 “AI 가속기 성능이 높아질수록 랙당 전력 사용량과 발열 밀도가 빠르게 증가해 기존 범용 데이터센터 방식만으로는 고밀도 GPU 인프라를 안정적으로 수용하기 어렵다”고 말했다.
 엘리스그룹은 2021년 ‘엘리스 AI PMDC’ 설계에 착수해 현재까지 10기 이상을 구축·운영했고, 2025년에는 B200 수랭식 PMDC를 상용화했다. 엘리스 AI PMDC는 공랭식과 수랭식, 온수 기반 냉각을 고밀도 GPU 환경에 맞춰 적용할 수 있고, 유휴 부지나 비수도권 거점에도 설치할 수 있는 구조다.
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 다만 모듈형 데이터센터가 대형 AIDC를 곧바로 대체한다고 보기는 어렵다. 전력 공급, 냉각 안정성, GPU 자원 운영, 고객별 워크로드 관리가 함께 뒷받침돼야 상용 AI 인프라로 기능할 수 있다. 엘리스그룹은 자체 클라우드 인프라 운영 체계인 ECI(Elice Cloud Infrastructure)를 통해 GPU, 네트워크, 스토리지, 모니터링, 과금, 보안 운영을 통합 관리한다고 설명했다.
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 ◆GPU 확보 다음은 운영…가동률이 사업성 가른다
 전력과 부지를 확보해 인프라를 지었다 해도 이를 높은 가동률로 굴리는 일은 또 다른 과제다. GPU 클러스터를 고객 워크로드에 맞게 배분하고 장애 없이 운영하며 사용량 기반 과금까지 연결해야 사업이 된다.
 NHN클라우드는 이 지점을 전면에 내세운다. NHN클라우드 관계자는 “AI 인프라 사업을 단순 계획이나 MOU 단계가 아닌 실제 운영 및 상용화 단계로 추진하고 있다”며 “광주 국가 AI 데이터센터는 이미 구축·운영 중이며 기업·연구기관·대학을 대상으로 AI 컴퓨팅 자원을 제공하고 있다”고 말했다.
 GPU 확보 못지않게 운영을 강조하는 것은 많은 기업이 GPU를 도입했음에도 운영 최적화나 활용 측면에서 어려움을 겪고 있다는 판단에서다. NHN클라우드는 GPUaaS와 클러스터 운영, 스케줄링, 모니터링을 포함한 AI 운영 플랫폼 역량을 강화하고 있다. 고가의 GPU 자원을 고객 워크로드에 맞춰 배분하고 안정적으로 운영하는 능력이 AI 인프라 사업의 수익성을 좌우한다는 설명이다.
 NHN클라우드 관계자는 “확보한 GPU를 얼마나 안정적이고 효율적으로 운영할 수 있는지가 더욱 중요해지고 있다”며 “GPUaaS와 클러스터 운영, 스케줄링, 모니터링을 포함한 AI 운영 플랫폼 역량을 강화하고 있다”고 말했다.
 NHN클라우드는 거점별 역할도 나눴다. 광주 국가 AI 데이터센터가 연구개발과 산업 생태계 지원을 위한 국가 인프라라면 ‘팩토리X(FactoryX) 서울’은 민간 기업을 겨냥한 상용 거점이다. NHN클라우드는 이곳에 27.4엑사플롭스(EF) 규모 엑사스케일 AI 클러스터를 구축하고 있다. 4080장 규모 단일 GPU 클러스터링과 수랭식 냉각을 적용해 기업의 학습·추론 수요에 대응한다는 계획이다.
 기업들이 내놓은 AIDC·AI 팩토리 구상이 실제 사업으로 이어지려면 수전 일정과 냉각 설계, 고객 계약, GPU 클러스터 운영체계가 함께 확인돼야 한다. 정부도 2027년 3월 AIDC 특별법 시행을 앞두고 인허가 일괄처리, 비수도권 AIDC 특구 지정, 전력계통영향평가 면제 등 제도 정비에 나섰다. AIDC 경쟁이 본격화할수록 시장 평가는 GPU 확보 규모보다 확보한 인프라를 얼마나 빨리 서비스로 전환하고 안정적으로 운영하는지에 맞춰질 가능성이 크다.
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