GPU·전력·데이터센터…AI 주권을 위한 첫단추가 중요한 이유 [창간 21주년 특집] 작성일 05-18 32 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[창간 21주년 대기획: AI 주권경제, 한국의 선택]</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="bRmebG5Thk"> <div contents-hash="08294a802c313efd30b9eb37ea206fce90d25d168f06edaf9e0c1104a5a0fba2" dmcf-pid="KesdKH1ySc" dmcf-ptype="general"> <strong>2026년 AI는 단순한 기술을 넘어 국가 경제의 생존과 직결된 ‘주권’의 영역이 되었다. <디지털데일리>는 창간 21주년을 기념해 인프라부터 금융, 문화에 이르기까지 산업 전반을 재편하는 AX(AI 전환)의 흐름을 짚어보고, 대한민국이 글로벌 AI 질서 속에서 부가가치를 선점하기 위한 입체적인 성장 전략을 모색한다. <편집자 주></strong> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="fe9557b18171e9f087eaaa9349329bcccac95a1a1b130fad080632680cfd6d8f" dmcf-pid="9dOJ9XtWCA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/18/552796-pzfp7fF/20260518063649298xnpu.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="6AxvcPRfSt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/18/552796-pzfp7fF/20260518063649298xnpu.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="21f0f5266b4adf0e2af6ecbd1014b819caf65e46fa236e07ccf8b4b9ac09db8e" dmcf-pid="2JIi2ZFYlj" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 이상일기자] 인공지능(AI) 주권 경쟁의 출발점이 초거대 모델 개발에서 연산 인프라 확보로 옮겨가고 있는 가운데 GPU 확보에 그치지 않고 이를 안정적으로 운용할 수 있는 하드웨어·클라우드·보안·운영 생태계를 자립시키는 전략이 필요하다는 지적이 나온다.</p> <p contents-hash="5f5eb27e7e6b1679768af7c7ab5073da3b17182173c858af1e8cfdfd8261549c" dmcf-pid="ViCnV53GTN" dmcf-ptype="general">정부와 국내 기업들의 GPU 확보전은 본격화됐다. 2025년 10월 아시아태평양경제협력체(APEC)를 계기로 정부와 국내 주요 기업은 엔비디아 블랙웰(Blackwell) GPU 26만장 이상을 확보하는 협력에 나섰다. 공공 부문에는 약 5만장이 공급되는 구상이 공개됐다. 정부는 별도로 1조4600억원 규모 추경을 통해 엔비디아 GPU 1만3000장 확보 사업도 추진했다.</p> <div contents-hash="c56427ca66e8b279153b9dcf20c26cf60d5a8966a8385497b84d2f5832e32109" dmcf-pid="fnhLf10HSa" dmcf-ptype="general"> 다만 현장에서는 "GPU를 샀다"는 것만으로 AI 경쟁력이 생기지 않는다는 목소리가 크다. GPU 서버에는 고대역폭메모리(HBM), GPU 간 병렬 연산을 묶는 초고속 네트워크, 대규모 학습 데이터를 처리할 스토리지, 전력·냉각·랙 설계가 모두 필요하다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="633eb63f4f5c212eb3be0f4fc6c3f398a4703229849c49181b9c8f6791d0e020" dmcf-pid="4Llo4tpXTg" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/18/552796-pzfp7fF/20260518063650659ktac.png" data-org-width="640" dmcf-mid="POXDdq9Uy1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/18/552796-pzfp7fF/20260518063650659ktac.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="8b6fe9ec3f00a6ca3d0dcf50c1291f5dacc5212072270168e980bd57a845539a" dmcf-pid="8oSg8FUZTo" dmcf-ptype="general">최신 AI 서버는 랙당 전력 밀도가 급격히 높아지고 있어 공랭식 냉각만으로는 한계가 뚜렷하다. 엔비디아 GB200 NVL72는 72개 블랙웰 GPU를 하나의 액체냉각 랙 단위로 묶는 구조다. 고밀도 GPU 랙은 직접액체냉각이나 액침냉각 같은 열관리 기술을 사실상 전제로 한다.</p> <p contents-hash="f47773eead95cc3777e239ca8f20a403e727bbcf2891f0026e4507e2161b4fee" dmcf-pid="6ue7YkrNlL" dmcf-ptype="general">스태티스타에 따르면 2025년 설문조사에 응답한 데이터센터 운영업체 중 절반 이상이 AI 워크로드를 수용하기 위해 하이브리드 냉각 솔루션을 도입할 계획이라고 밝히기도 했다.</p> <p contents-hash="b9632404af729d8022a826779d4cb0282630d46dcacd56f2ce4e4e4529a96900" dmcf-pid="P7dzGEmjSn" dmcf-ptype="general">한국이 상대적으로 강점을 가진 영역도 있다. SK하이닉스와 삼성전자를 중심으로 한 HBM 공급망, 국내 정유·전자업계가 뛰어든 액침·직접액체냉각 기술은 AI 인프라 자립의 기반으로 꼽힌다. 반면 전력과 입지는 약점이다. 2022년 기준 국내 데이터센터 입지의 60%, 전력 수요의 70%가 수도권에 집중됐다.</p> <p contents-hash="4b2033a582c4e1bb25a774eb7fdf9aa3fde40f28400c3fe0eb19c2f478d4926e" dmcf-pid="QzJqHDsAWi" dmcf-ptype="general">이 병목을 풀기 위한 제도 정비도 시작됐다. '인공지능 데이터센터 산업 진흥에 관한 특별법' 제정안이 5월7일 국회 본회의를 통과했다.</p> <p contents-hash="63d9c8713abee32bb29ef90d8c234623e529efbba69b297565eedafb7d14fee5" dmcf-pid="xqiBXwOclJ" dmcf-ptype="general">법안은 AI 데이터센터 인허가 일괄처리와 타임아웃제, 비수도권 전력계통영향평가 면제 등 규제 완화 내용을 담고 있다. 공포 후 9개월의 경과기간을 거쳐 시행될 예정이다. 다만 업계에서는 실제 전력 조달과 계통 접속, 직접 전력거래 등 후속 제도 설계가 뒷받침되지 않으면 대규모 안정 공급이라는 숙제는 여전히 남을 수 있다고 본다.</p> <p contents-hash="d27037b8f2ab94f710f74ce2f0ddae127b8b23ceac0f30294154d4d3098ea43d" dmcf-pid="yDZwJB2uCd" dmcf-ptype="general">GPU 확보 이후의 다음 병목은 소프트웨어 스택이다.</p> <div contents-hash="110eafff56c0926711a2c47134113aacad4b9e95c4da723c692390fd40042d47" dmcf-pid="Ww5ribV7Ce" dmcf-ptype="general"> 국내 기업이 자체 GPU 클러스터를 갖추더라도 엔비디아 쿠다(CUDA) 생태계에 대한 의존도가 높고, 분산학습 프레임워크, MLOps, 모델 서빙, 장애 진단을 자체적으로 운영할 인력과 경험이 부족하면 투자 효과를 제대로 내기 어렵다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7ae8cad9e73023f215c01132e18edb7eca43b70cdca6f2882a52e7593e033243" dmcf-pid="Yr1mnKfzSR" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/18/552796-pzfp7fF/20260518063651965dyhd.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="qEo91shDvD" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/18/552796-pzfp7fF/20260518063651965dyhd.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="fdc160c71151d43919e2eaf34b96839ef426eab24a65837ad06e0d3447d234a0" dmcf-pid="GmtsL94qWM" dmcf-ptype="general">데이터센터 업계의 한 관계자는 "GPU 클러스터를 구축하고도 기대한 퍼포먼스가 나오지 않는 경우가 있다"며 "운영 노하우 없이는 설치 이후가 더 문제"라고 말했다.</p> <p contents-hash="2b5d66fe7daa153e610ad80a01f10bb65874643278df1d869d0910c2bea1db34" dmcf-pid="HsFOo28BWx" dmcf-ptype="general">문제는 단순한 성능 저하가 아니라 통제권의 문제다. 소프트웨어 업계의 한 관계자는 "GPU 도입 규모는 늘고 있지만 자원이 특정 시간대에 쏠리고 나머지는 유휴 상태로 방치되는 상황을 파악조차 못하는 기업이 많다"고 말했다.</p> <p contents-hash="c1f9e568c8552b6573b6062a4775529152a2e7f9be5077f5c3b6dba0360e0835" dmcf-pid="XO3IgV6blQ" dmcf-ptype="general">대규모언어모델(LLM) 응답 지연이나 성능 저하가 발생했을 때 원인이 인프라인지, 애플리케이션인지, 네트워크인지 스스로 구분하지 못한다면 GPU를 보유하고도 실질적 운영 주도권은 외부에 남게 된다.</p> <p contents-hash="c0294260c052ae4cb426c170a6418b656da66f244c9e5cfd6c4cf08053e44f6a" dmcf-pid="ZI0CafPKCP" dmcf-ptype="general">클라우드 관점에서도 AI 주권의 과제는 뚜렷하다. 국내 AI 기업과 스타트업이 GPU를 직접 구매하지 못할 때 현실적으로 선택하는 인프라는 여전히 글로벌 클라우드서비스제공자(CSP)에 집중돼 있다.</p> <p contents-hash="e4ef72735225b5e5794aa912b47640c4c9de58b22a38f0ce09d53f8f5ce2d722" dmcf-pid="5xwMqWXSC6" dmcf-ptype="general">해외 클라우드 의존은 비용과 데이터 위치, 서비스 통제권 리스크를 동시에 만든다. 달러 기반 과금 구조는 환율 변동에 따라 연간 운영비 예측을 어렵게 한다. 데이터가 해외 리전을 경유하거나 저장될 경우 개인정보보호법과 보안 가이드라인 준수 부담도 커진다.</p> <p contents-hash="9fe84337ee667cc6f1a2daa2887b37c3fd195dd7c11035780475499bf84a215e" dmcf-pid="1MrRBYZvl8" dmcf-ptype="general">국내 AI 클라우드가 기업들의 실질적 선택지가 되려면 '국산'이라는 명분만으로는 부족하다. 최신 GPU와 신경망처리장치(NPU), 다양한 서버 스펙, 안정적인 수급, 원화 기반의 예측 가능한 과금, 국내 데이터 레지던시, 보안 인증, 학습·추론·MLOps 통합 기능을 갖춰야 한다.</p> <p contents-hash="4d903d0207dfe660c2a4abf2d21a9946d9e1a314f15e7658073d7115bc4d3700" dmcf-pid="tRmebG5TW4" dmcf-ptype="general">AI 데이터센터 보안도 주권의 핵심 변수다. 400G·800G급 네트워크, 대규모 데이터 이동, 복잡한 클러스터 운영은 공격 표면을 넓힌다. 공급망·펌웨어·드라이버·BMC·NIC·컨테이너 이미지 같은 하위 계층도 공격 경로가 될 수 있다.</p> <div contents-hash="23941fd8f518376e4a39cf528720ef1c89a12fc30a32612ee4c8c3731a52e698" dmcf-pid="FesdKH1ySf" dmcf-ptype="general"> 내부자 위협도 작지 않다. 권한이 과도하게 부여되거나 변경 이력이 제대로 감사되지 않으면 데이터 유출, 모델 변조, 서비스 장애로 이어질 수 있다. 이영학 파이오링크 위협분석센터장은 "지속적위협노출관리(CTEM)의 본질은 취약점 관리가 아니라 실제 공격 가능한 경로를 지속적으로 줄여나가는 것"이라고 말했다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="57da4e5f8431f65bb50d39f987965656a4633ff9446068df819d4a37e5313772" dmcf-pid="3dOJ9XtWvV" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/18/552796-pzfp7fF/20260518063653254oagf.jpg" data-org-width="384" dmcf-mid="B40CafPKTE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/18/552796-pzfp7fF/20260518063653254oagf.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="017759571863c3f58c45b3def5286655dfc265ff2be258356f0906edb4e8fe27" dmcf-pid="0JIi2ZFYW2" dmcf-ptype="general">GPU 부족은 이미 스타트업과 연구 현장의 속도를 늦추고 있다. 국내 바이오 AI 스타트업 바이오넥서스는 올해 1분기 GPU 부족으로 여러 파운데이션 모델을 동시에 파인튜닝하는 범위를 축소해야 했다.</p> <p contents-hash="fc47815317f67532b69d1dea37ed8f34994af4116932293585d623a22d080b2d" dmcf-pid="piCnV53GW9" dmcf-ptype="general">포티투마루 관계자는 "GPU 자원이 충분했다면 다양한 도메인 특화 파운데이션 모델을 선도적으로 개발할 수 있었을 것"이라고 말했다. 이주호 KAIST 교수는 "연구비 절반 이상을 GPU 클라우드 사용료에 쓰고 있지만 진짜 하고 싶은 규모의 연구를 하려면 한 달에 억 단위 돈이 드는데 한 개 연구실이 감당할 수 있는 수준이 아니다"라며 "규모를 갖추지 못한 상태에서는 국제 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없는 현실"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="a83f7aaec52fda7b7732735eff5c9c00356bc08ccccd9e4506517bc2a3091f28" dmcf-pid="UnhLf10HSK" dmcf-ptype="general">기업 차원의 AI 인프라·솔루션 전환도 이어지고 있다. 한싹은 AI 융합연구센터를 중심으로 사업 분야를 AI 중심으로 재편하고, 정보보안을 넘어 도메인별 문제 해결형 AI 솔루션을 확대한다는 계획이다. 경량화언어모델(sLLM) 기술 확보에도 나서고 있다.</p> <p contents-hash="c8d174ddeb5a7f8306f85898617e0869fbae64bf1436df618b0f542ad8a009cd" dmcf-pid="uLlo4tpXvb" dmcf-ptype="general">AI 주권은 모델 성능만의 문제가 아니다. GPU를 확보하고, HBM과 네트워크를 붙이고, 전력과 냉각을 설계하고, 클라우드와 보안을 통제하며, 이를 운영할 인력과 소프트웨어 스택을 내재화하는 종합 역량의 문제다. GPU는 AI 주권의 첫 단추일 뿐이다. 그 단추를 제대로 잠그지 못하면 한국의 AI 인프라는 자립 기반이 아니라 외부 생태계에 의존하는 고가 자산으로 남을 수 있다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. All rights reserved. 무단 전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 ‘MBC 로또 황금손’ 김승현, 직접 찾아간 ‘노원 복권 명당’…“당첨되면 집부터 바꾼다” ('광산김씨패밀리') 05-18 다음 GPU·전력·데이터센터…AI 주권을 위한 첫단추가 중요한 이유 [창간 21주년 특집] 05-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
