"데이터센터는 복합 인프라…산업·에너지 정책 함께 설계돼야"

(서울=뉴스1) 김진희 기자 = 데이터센터 투자가 단순한 시설 확충을 넘어 산업 전반의 인공지능(AI) 생산성 혁신으로 이어져야 한다는 제언이 나왔다. 이를 위해서는 안정적인 전력·입지 확보와 함께 데이터센터의 유형별 특성을 반영한 맞춤형 정책과 지역 산업 연계가 시급하다는 지적이다.

정철 한국경제인협회 CRO 겸 한국경제연구원 원장은 29일 서울 여의도 소재 FKI타워 컨퍼런스센터에서 열린 'AI 시대, 데이터센터의 현재와 미래' 세미나에서 "데이터센터는 전력·규제·투자 유인이 결합한 복합 인프라인 만큼 산업 정책과 에너지 정책이 함께 설계돼야 한다"며 "3대 메가프로젝트가 전산업 AI 전환의 기반이 되려면 인프라 구축 단계부터 활용 생태계 조성을 동시에 추진해야 한다"고 강조했다.

한경협은 송기헌 국회 과학기술정보방송통신위원회(이하 과방위) 위원장과 공동으로 해당 세미나를 열고 글로벌 정책 동향과 국내 데이터센터 산업의 발전 과제를 논의했다.

주제 발표에서는 글로벌 선도국의 규제 동향과 국내 인프라 현황을 바탕으로 한 구체적인 정책 대안이 제시됐다.

김나영 우드맥킨지이사는od Mackenzie) 이사는 '글로벌 데이터센터 현황, 주요 정책변화와 시사점' 발제를 통해 AI 수요 급증에 따른 주요국의 정책 대응을 소개했다.

김 이사는 "북미·유럽·아시아의 관련 정책 100여 개를 분석한 결과 북미는 신속한 전력 공급과 소비자 부담 완화에, 유럽은 전력망 연결 준비도와 에너지 효율성 기준 강화에 집중하고 있다"며 "아시아는 투자 유치와 인프라 관리 강화 간 균형을 모색하는 추세"라고 설명했다.

또 "데이터센터의 전력망 연결 순서와 비용 분담, 전력 공급 방식은 각국의 공통 과제"라며 "투자 확대 과정에서 전력 공급의 속도와 안정성, 운영 효율을 함께 고려할 필요가 있다"고 제언했다.

두 번째 발제를 맡은 이제훈 한경협 뉴K-산업팀 책임은 국내 데이터센터 97곳(운영 중 69곳, 건설·계획 중 28곳)의 분석 결과를 바탕으로 데이터센터 유형에 따른 맞춤형 정책 설계를 주문했다.

이 책임은 데이터센터의 성격을 '학습형'과 '추론형'으로 나눴다. 학습형 데이터센터는 대규모 데이터를 학습시켜 새로운 AI 모델을 구축하는 곳이다. 반면 추론형 데이터센터는 완성된 모델을 바탕으로 사용자 요청에 실시간으로 답변하고 예측 결과를 빠르게 도출하는 인프라다.

이 책임은 "운영·구축 비용이 무엇보다 중요한 학습형 데이터센터는 전력 요금·세제 지원과 산업단지 및 발전원 인근 유휴부지를 활용해 비용을 줄이는 것이 핵심"이라고 말했다.

반면 "수요처 접근성이 중요한 추론형 데이터센터는 수도권의 전력망 접속 여건 개선과 비수도권의 관련 수요 기반 조성이 병행돼야 한다"고 강조했다.

아울러 지역 대학 연계 인재 양성 및 제조 AI 전환 지원 사례를 소개하며 기업 민감정보를 보호하는 범위 내에서 전력·용수·고용 통계를 정책 분석에 활용할 것을 제안했다.

이어진 종합 토론은 정철 한경협 연구총괄대표 겸 한국경제연구원 원장이 좌장을 맡아 '3대 메가프로젝트와 데이터센터 정책 방향'을 주제로 진행했다. 박찬국 한국외대 교수, 장기철 과학기술정보통신부 인공지능데이터진흥과장, 장혜덕 에퀴닉스코리아 대표이사, 신동현 에너지경제연구원 연구위원이 참여해 데이터센터 산업의 발전 방향과 협력 방안을 논의했다.

한편 한경협은 지난 7월 AI 확산에 따른 노동시장 변화와 대응 방안을 논의하는 세미나 'AI와 일자리의 공존: 노동시장의 구조적 변화와 대응 전략'을 개최했다. AI 기술 발전에 따른 생산성 향상과 고용 불안이라는 두 과제를 동시에 해결하기 위한 정책 방향을 모색하는 자리였다.

jinny1@news1.kr