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.

유상임 과학기술정보통신부 장관

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]