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함께 쓰는 AI 데이터센터로 풀어가는 대한민국 AX 실증

2026.07.21 김종원 광주과학기술원(GIST) AI대학원 원장
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초격차 AI 시대로의 전환은 데이터 생산·유통·학습·서비스 제공에 이르는 국가 ICT 구조 전반을 다시 설계하는 방향으로 전개되고 있다. 이러한 변화에 대응하려면 대한민국 대도약 3대 메가프로젝트의 하나인 'AI 고속도로', 즉 국토 전역에 균형 있게 분산 배치되어 하나로 연계되는 GW(기가와트)급 AI 데이터센터들에 전략적으로 투자해야 한다.
김종원 광주과학기술원(GIST) AI대학원 원장
김종원 광주과학기술원(GIST) AI대학원 원장

초거대 생성형 인공지능의 등장은 세계적인 디지털 전환의 속도와 범위를 크게 바꾸고 있다. 과거의 디지털 전환이 개별 업무나 산업의 효율을 높이는 수준이었다면, 초격차 AI 시대로의 전환은 데이터 생산·유통·학습·서비스 제공에 이르는 국가 ICT 구조 전반을 다시 설계하는 방향으로 전개되고 있다. 이러한 변화에 대응하려면 대한민국 대도약 3대 메가프로젝트의 하나인 'AI 고속도로', 즉 국토 전역에 균형 있게 분산 배치되어 하나로 연계되는 GW(기가와트)급 AI 데이터센터들에 전략적으로 투자해야 한다. 'AI 팩토리'로도 불리는 AI 데이터센터는 단순한 전산 시설 확충을 넘어 국가의 데이터 주권과 AI 경쟁력을 좌우하는 기반이다. 국산 AI 반도체를 활용한 대규모 공용 인프라 구축과 함께, 각지의 데이터를 안전하게 연결하고 공동 활용하는 데이터 연합 체계를 완성해야 한다.

경기 고양시 일산 킨텍스에서 열린 '나노코리아 2026'을 찾은 관람객이 삼성전자 부스에서 AI 데이터센터에 적용되는 메모리 제품을 살펴보고 있다. 2026.7.8 (ⓒ뉴스1, 무단 전재-재배포 금지)
경기 고양시 일산 킨텍스에서 열린 '나노코리아 2026'을 찾은 관람객이 삼성전자 부스에서 AI 데이터센터에 적용되는 메모리 제품을 살펴보고 있다. 2026.7.8 (ⓒ뉴스1, 무단 전재-재배포 금지)

AI 데이터센터는 초거대 AI 모델의 개발·학습·추론·검증을 위한 대규모 인프라다. 수만 장 규모의 AI 가속기, 수백 PB(페타바이트)급 저장장치, 대용량 전력, 액체 냉각, 초고속 보안 네트워크가 요구되며 조 단위의 중장기 투자가 뒤따른다. 따라서 공간과 기반시설을 공동으로 조성하고, 수요에 맞춰 연산·저장 장비를 단계적으로 확충하는 방식이 효율적이다. 이는 '공용주차장'과 유사하다. 산·학·관·연이 전력·냉각·보안·네트워크 시설을 완비한 공동 공간을 마련하고, 각 사용 주체가 소형차·버스·트럭에 해당하는 다양한 AI 장비를 배치하여 활용하는 구조다. 개별 활용은 빠르게 시작하되 유휴 장비를 상호 공유함으로써 중복 투자와 시설 파편화를 줄일 수 있다.

AI 데이터센터가 연산을 맡는다면 데이터 연합은 AI가 학습하고 활용할 데이터를 지속해서 축적하고 연결한다. 전국의 대학, 기업, 연구기관, 공공기관에는 방대한 데이터가 흩어져 있지만 소유권·관할권·보안·접근 방식이 달라 공동 활용이 쉽지 않다. 모든 데이터를 중앙시설로 옮기는 방식도 보안과 산업별 특수성을 충족하기 어렵다. 따라서 거점별·분야별 관할권을 유지하면서 데이터를 안전하게 교환하는 '확장된 데이터안심구역'을 AI 데이터센터와 함께 구축해야 한다. 지역별 데이터 저장소를 논리적으로 하나처럼 운용하는 연합형 데이터레이크를 만들고, 각 거점을 수백 PB 규모로 조성한 뒤 권역·산업 수요에 따라 지속적으로 확장하는 방식이다. AI 데이터센터는 고성능 컴퓨팅에 집중하고, 데이터 연합은 산업·과학·공공 데이터를 장기간 축적해 지속적인 AI 개발을 뒷받침한다.

초거대 AI 경쟁력은 연산 장비의 수량만으로 결정되지 않는다. 어떤 데이터를 얼마나 오래 축적하고 갱신하는지, 데이터 통제권을 유지하는지가 모델의 성능과 활용 범위를 좌우한다. 해외 초거대 클라우드에 과도하게 의존하면 공공·의료·국방·에너지·특화 제조 데이터가 외부 생태계에 종속될 수 있다. 따라서 국산 AI 반도체 기반의 AI 데이터센터와 체계화된 데이터 연합은 우리 데이터로 독자적인 기반 모델을 개발·운용할 수 있는 물적 토대가 된다. 이는 관할권을 유지한 채 신뢰할 수 있는 기관 간에 필요한 데이터를 교환하는 자주적 개방 구조다. 오픈소스 기반 공통 프레임워크는 AI 데이터센터의 연산·저장 자원을 공동 활용하도록 지원하고, 데이터의 위치·형태·이력을 관리해야 한다. 연합 ID와 다계층 보안 체계도 데이터의 전략적 공동 활용을 뒷받침해야 한다.

이와 같이 메가프로젝트로 추진되는 AI 데이터센터는 가속기 설치 중심의 건설 사업에 머물러서는 안 된다. 공동활용형 K-AI 인프라, 보안·인증을 통합한 데이터연합 체계와 공통 프레임워크, 민관 협력형 개방 운영을 성숙시켜 궁극적으로는 국가 차원의 기반으로 결합하여 지역·산업별 AX 연구개발과 실증을 지속적으로 이끌어야 한다. AI 대전환이 가속하는 글로벌 경쟁 속에서 수십 년간 축적될 대한민국의 데이터와 지능을 담아낼 국가 공용 기반을 구축하는, 국가의 역량을 집중시켜야 하는 사업인 것이다.

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