국내 인터넷데이터센터(AIDC) 시장의 성장과 주요 기업들의 전략 분석

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by 늦둥이아빠 2024. 11. 12. 18:31

최근 국내 클라우드 업계는 인공지능(AI) 수요 증가에 대응하여 AI 인터넷데이터센터(AIDC) 구축 경쟁을 본격화하고 있습니다. 이에 따라 주요 기업들이 앞다투어 시장을 선점하기 위해 다양한 전략을 펼치며 시장 확장에 나서고 있습니다. 이번 글에서는 국내 AIDC 시장의 성장 배경과 주요 기업들의 전략을 분석해 보겠습니다.

AIDC 시장 성장 배경

AIDC는 고성능 그래픽처리장치(GPU) 기반의 AI 연산을 지원하는 특화된 데이터센터입니다. AI 기술의 발전과 함께 AI 모델의 학습과 운영에는 높은 전력 밀도와 빠른 연산 속도가 필수적입니다. 글로벌 시장조사기관 포춘비즈니스인사이트는 AIDC 시장이 2032년까지 2720억 9000만 달러(약 364조 원) 규모로 성장할 것으로 예측하고 있습니다. 이러한 전망은 AI 기술의 수요가 증가함에 따라 AI 기반 데이터센터가 클라우드 인프라의 필수 요소로 자리 잡고 있음을 시사합니다.

항목	2023년 시장 규모	2032년 예상 시장 규모	연평균 성장률(CAGR)
AIDC 시장 규모 (글로벌)	-	2720억 9000만 달러 (약 364조 원)	높은 성장세 예상
성장 요인	AI 기술 발전, 데이터 처리 및 고성능 연산 수요 증가
주요 특징	높은 전력 밀도, 고성능 GPU 기반 운영, AI 특화 인프라

주요 국내 기업의 AIDC 전략

가비아의 과천 데이터센터 가비아는 최근 과천 데이터센터를 기반으로 AIDC 사업에 진출했습니다. 이 데이터센터는 원래 네트워크 플랫폼 센터로 계획되었으나, 고객사의 AI 서비스 도입이 증가함에 따라 AIDC 서비스로의 전환을 결정했습니다. 과천 데이터센터는 랙당 평균 전력밀도 20㎾로 설계되어 고성능 AI 서버의 운영에 적합한 환경을 제공합니다.

NHN클라우드의 선제적 진출 NHN클라우드는 지난해 10월 광주광역시에 국내 최초의 국가 AI 데이터센터를 구축하며 시장 선도자로 자리매김했습니다. 이 데이터센터는 랙당 평균 전력밀도가 15㎾로 설계되어 AI 연산에 최적화된 환경을 제공합니다. 주요 AI 기술 기업인 업스테이지와 티맥스AI가 이 데이터센터를 활용하고 있습니다.

KT클라우드의 전략적 전환 KT클라우드는 기존의 데이터센터를 AI 중심의 AIDC로 전환하는 전략을 취했습니다. 경기 고양시에 백석 AIDC를 구축한 데 이어, 서울 가산과 경북 지역에 대규모 GPU를 수용할 수 있는 AIDC를 추가로 구축할 계획입니다. 이를 통해 공공과 금융 분야의 AI 전환 수요를 적극적으로 공략하고 있습니다.

SK텔레콤의 고전력밀도 도전 SK텔레콤은 다음 달 개관을 목표로 SK브로드밴드의 가산 데이터센터를 AIDC로 전환 중입니다. 이 데이터센터는 국내 최고 수준인 랙당 44㎾의 전력밀도를 자랑할 예정으로, 고전력 AI 연산을 필요로 하는 고객을 타겟으로 하고 있습니다.

기업명	주요 전략 및 특성	전략적 목표 및 기술적 특징	현재/예정 프로젝트
가비아	과천 데이터센터 기반 AIDC 사업	랙당 평균 전력밀도 20㎾로 설계, 고성능 AI 서버 지원	과천 데이터센터, 2024년 본격 가동
NHN클라우드	광주 국가 AI 데이터센터	랙당 평균 전력밀도 15㎾, AI 서비스 제공 기업 유치	업스테이지, 티맥스AI 등과 협업
KT클라우드	백석 AIDC 구축 완료	기존 공간 AIDC 전환, 대용량 GPU 수용 계획	향후 가산, 경북 등 신규 AIDC 구축
SK텔레콤	SK브로드밴드의 AIDC 전환	국내 최고 전력밀도 목표(44㎾), AI 연산능력 확대	가산 데이터센터, 2024년 완료 목표

시장의 도전과 과제

국내 AIDC 시장은 가파르게 성장하고 있지만, 동시에 몇 가지 과제도 남아 있습니다. 이화여대 양 교수는 "국내 AIDC 수요에 대한 면밀한 조사가 필요하며, 단순한 하드웨어 확장보다는 운영 기술의 강화가 중요하다"고 지적했습니다. 이는 데이터센터의 효율적 운영과 전력 관리, 보안 및 기술 지원 등에서 기업들의 경쟁력이 관건임을 시사합니다.

카테고리	세부 내용 및 도전 과제
전력 및 에너지 문제	데이터센터의 높은 전력 소모는 환경 및 비용 관리 문제를 발생시킴. 고효율 냉각 및 전력 관리 필요.
기술적 한계	최신 AI 및 GPU 기술에 대한 지속적인 투자 필요. 새로운 기술 도입 시 기존 시스템과의 호환성 문제 발생 가능.
보안 문제	민감한 데이터를 다루기 때문에 강화된 사이버보안 전략 필요. 해킹 및 데이터 유출 위험이 증가.
규제 및 법적 요구	국가별 데이터 보호 및 규제 요건 준수 필요. 규제가 복잡할 경우 운영에 부담을 줌.
비용 부담	고성능 하드웨어와 소프트웨어의 초기 투자 비용이 높음. 비용 대비 효율성을 고려한 운영 전략 필요.
인프라 요구	안정적이고 빠른 네트워크 인프라가 필요. 특히, 지방이나 해외 확장 시 해당 인프라 부족 문제 가능성.

결론

국내 AIDC 시장은 AI 기술 발전에 따라 지속적으로 확대될 전망입니다. 주요 클라우드 사업자들은 공격적인 데이터센터 구축과 전환 전략으로 시장 선점을 노리고 있으며, 이러한 경쟁은 향후 국내 AI 생태계 발전에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다. 다만, 단순한 물리적 확장뿐만 아니라 기술적 역량 강화와 운영 효율성 증대가 앞으로의 시장 경쟁에서 중요한 요소가 될 것입니다.

이제, AIDC 시장의 성장을 촉진하는 기업들의 행보가 AI 산업 전반에 걸쳐 어떤 변화를 가져올지 기대해 볼 필요가 있습니다.