ChatGPT가 지적한 국가 AI컴퓨팅센터 발표의 약점은?

[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] 정부가 인공지능(AI) 기술격차를 좁히고 국산 AI 반도체 확대를 위해 최대 2조 원 규모의 민관 합작 국가 AI 컴퓨팅 센터를 구축한다.

과학기술정보통신부는 22일 국정현안관계장관회의 겸 경제관계장관회의에서 관계부처 합동으로 '국가 AI컴퓨팅 센터 구축(SPC 설립) 실행계획(안)'을 발표했다.

이 발표 내용을 담은 국가 AI컴퓨팅 센터 구축(SPC 설립) 실행계획(안)을 ChatGPT에 올리고 약점과 개선점을 찾아달라고 했다.

위 내용을 읽어보고 아래 내용을 함께 읽어보길 권합니다.

이 실행 방안을 글로벌 해외 기업들의 투자 사례와 비교해 약점을 분석하고, 현실성을 평가해 보겠습니다.

1. 글로벌 해외 기업들의 투자와 비교한 약점

(1) 투자 규모와 속도

• 해외 기업들(예: 메타, 소프트뱅크, 엔비디아 등)
• 메타: AI 데이터센터에 100억 달러(약 13조 원) 투자
• 소프트뱅크: AI 데이터센터 및 칩 분야에 1,000억 달러(약 130조 원) 투자
• 엔비디아: 지속적인 데이터센터 확장 및 AI 칩 개발
• 국가 AI컴퓨팅 센터(한국 정부안)
• 최대 2조 원 규모 (1 ExaFlops, 향후 확장 가능)
• 주요 자금 출처: 정부 2천억 원, 정책금융 2.5조 원 대출
• 비교 분석:
• 글로벌 기업들의 투자 규모와 비교하면 상대적으로 작고, 성장 속도가 느릴 가능성이 높음
• 초기 인프라 구축 후 글로벌 기업과 경쟁할 충분한 확장성을 갖추지 못할 위험

(2) 국산 AI 반도체 의존성

• 단계적 확대 방안(2025년 GPU 중심 → 2030년 50% 국산 반도체 목표)
• 국산 AI 반도체 도입을 확대하는 방향이지만, 현재 시장에서 경쟁력 있는 국산 AI 반도체가 없음
• 반면, 엔비디아(세계 시장 점유율 90% 이상), AMD, 구글(텐서 프로세싱 유닛) 등 글로벌 빅테크들은 자체 반도체를 이미 개발 및 활용
• 비교 분석:
• 국산 반도체 실증 및 상용화가 늦어질 경우, 글로벌 AI 컴퓨팅 경쟁에서 밀릴 가능성
• 정부 지원 없이 민간 기업들이 국산 반도체 사용을 선택할 유인이 부족

(3) 공공 중심의 운영 구조

• SPC(특수목적법인) 지분 비율: 공공 51%, 민간 49%
• 글로벌 AI 인프라 기업들은 대부분 완전 민간 주도로 빠르게 의사결정
• 공공이 51%를 보유할 경우, 운영 속도가 느려질 가능성이 있음
• 비교 분석:
• 정부 주도의 인프라 확충이 중요하지만, 공공이 지나치게 많은 지분을 보유하면 혁신성과 시장 경쟁력이 떨어질 가능성
• 민간 투자 유치가 쉽지 않을 수도 있음

(4) 전력 확보 문제

• SPC가 자체적으로 전력 확보 방안을 제안해야 함
• 데이터센터 운영에는 막대한 전력이 필요하며, 지속 가능성을 위해 친환경(무탄소 전력) 사용도 고려
• 하지만, 수도권 전력 부족 문제로 인해 비수도권에 구축해야 하는 점이 장애 요소
• 글로벌 기업들은 이미 자체적인 전력 솔루션(태양광, 풍력, 원자력 등)과 계약을 체결해 대응
• 비교 분석:
• 한국의 전력망 문제로 인해 데이터센터 가동이 불안정할 수 있음
• 친환경 에너지 확보가 어려울 경우, 글로벌 AI 데이터센터 경쟁에서 뒤처질 위험

2. 현실성 평가

(1) 단기 목표(2025년 조기 개시) 가능성

✅ 가능한 부분:

• 초기 GPU 위주의 AI컴퓨팅 센터 구축은 현실적
• 정책금융 및 정부 출자로 최소한의 인프라 구축은 가능

❌ 어려운 부분:

• 2025년까지 국산 AI 반도체 상용화는 비현실적
• 전력망 문제 해결 없이 빠르게 가동할 가능성이 낮음

(2) 중장기 목표(2030년까지 AI G3 도약) 가능성

✅ 가능한 부분:

• 정부의 적극적인 투자 및 정책 지원이 있다면 AI 인프라가 꾸준히 확장될 가능성
• 글로벌 협력을 통한 일부 성과 가능

❌ 어려운 부분:

• 국산 AI 반도체가 경쟁력을 확보하지 못하면 글로벌 시장과의 격차가 벌어질 위험
• 공공 중심 구조로 인해 의사결정 속도가 느리고, 민간 기업의 적극적 참여가 저해될 가능성

3. 해결해야 할 주요 과제

투자 규모 확대 및 글로벌 협력 강화

• 현재 2조 원 수준의 투자로는 글로벌 기업들과 경쟁하기 어려움
• 민간 투자를 더욱 활성화하고, 해외 빅테크와 협력 가능성을 높여야 함

국산 AI 반도체 상용화 가속화

• 국내 AI 반도체 기업의 연구 개발(R&D) 지원을 대폭 강화해야 함
• 글로벌 기업들과의 협업을 통해 실증 테스트 및 성능 향상을 촉진해야 함

민간 주도 운영 방식 도입

• 공공이 51%의 지분을 보유하는 구조에서 탈피하여, 민간 기업이 더 큰 역할을 할 수 있도록 해야 함
• 혁신적인 기술 도입과 유연한 의사결정을 위해 공공-민간 협력 모델을 최적화할 필요 있음

전력 확보 및 친환경 에너지 사용 계획 명확화

• 데이터센터 운영을 위한 안정적인 전력 공급이 필수
• 친환경 전력 사용 비율을 높이고, 장기적으로 안정적인 전력 계약을 체결해야 함

결론

이 계획은 한국의 AI 인프라 확충을 위한 중요한 시도이지만, 글로벌 AI 기업들의 투자 및 전략과 비교했을 때 몇 가지 약점이 존재합니다. 특히, 투자 규모, 국산 반도체 경쟁력, 공공 중심의 운영 구조, 전력 확보 문제가 해결되지 않으면 현실적으로 AI G3 도약이 어려울 수 있습니다.

따라서 민간 투자 확대, 글로벌 협력 강화, 전력 확보 방안 구체화 등을 보완해야만 실행 방안이 현실적으로 성공할 가능성이 높아질 것입니다.

[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com]