[서울=뉴시스]윤현성 기자 = 하정우 국가AI전략위원회 상근 부위원장이 '인공지능 데이터센터(AIDC)'를 단순한 전산시설이 아닌 '지능 토큰을 생산하는 공장'으로 재정의해야 한다고 강조했다.

값싼 전력과 부지를 제공해 해외 빅테크의 컴퓨팅 수요만 받아오는 방식에서 벗어나, 국산 AI 반도체와 데이터·모델·피지컬AI를 결합해 고부가가치 지능을 생산하고 수출해야 한다는 설명이다.

하 부위원장은 2일 국회에서 열린 '대한민국 글로벌 로봇 파운드리 도약과 K-피지컬 AI 강국 실현을 위한 포럼'에서 '초거대 AI 시대 국가 인프라 전략'을 주제로 발제를 맡았다.

그는 "AI 시대 대한민국이 도약하기 위한 가장 기본이 되는 부분이 인프라"라며 데이터센터, 반도체, 통신, 전력망에 대한 대규모 투자가 필요하다고 밝혔다.

하 부위원장은 최근 AI가 단순 질의응답을 넘어 스스로 계획을 세우고 도구를 호출해 실행·검증하는 '에이전틱 AI'로 진화하고 있다고 진단했다. 이를 통해 제조 현장에서는 주문부터 출하까지 시간을 80% 줄이고, 금융권에서는 대출 문서 탐색 시간을 20분에서 30초로 단축하는 등 생산성 혁신이 이미 나타나고 있다는 것이다.

AI 경쟁력을 좌우하는 핵심 자원으로는 메모리와 데이터, 전력을 꼽았다. 특히 인터넷에서 누구나 확보할 수 있는 데이터가 아니라 제조 현장 숙련자들이 수십년간 쌓아온 경험과 암묵지 같은 고부가 데이터를 디지털화해 학습시키는 것이 중요하다고 진단했다.

하 부위원장은 AI가 텍스트·이미지·음성 등을 '토큰'이라는 단위로 쪼개 이해하고 결과물 역시 토큰 형태로 만들어낸다는 점에 주목했다. 전기와 용수를 공급하고 AI 데이터센터에 GPU와 데이터를 넣으면 보고서와 코드, 이미지뿐 아니라 로봇의 행동지능까지 생산할 수 있다는 것이다.

그는 이를 '토큰 공장' 또는 'AI 공장'이라고 표현하며 "우리는 이미 챗GPT나 제미나이에 월 구독료를 내면서 미국에 있는 토큰 공장의 제품을 사용하고 있다"고 말했다.

특히 같은 토큰 공장이라도 글로 된 토큰을 만들 것인지, 그림으로 된 토큰을 만들 것인지, 아니면 조선소에서 고부가가치 선박의 미세 용접·도장을 수행하는 로봇의 행동·임무 지능을 토큰으로 만들 것인지 등에 따라 부가가치가 달라진다고 짚었다.

미세 용접·도장 로봇처럼 산업 현장에 특화된 토큰이 일반 텍스트나 이미지보다 더 높은 부가가치를 만들 수 있다는 게 하 부위원장의 전망이다.

하 부위원장은 국내에 데이터센터를 많이 짓는 것 자체가 목표가 돼서는 안 된다고 선을 그었다. 지자체가 부지·전력·용수와 인허가 혜택을 제공한 뒤 글로벌 빅테크가 대부분의 부가가치를 가져가는 콜로케이션 중심 구조만으로는 국내 산업 경쟁력 강화로 이어지기 어렵다는 이유다.

그는 "글로벌 빅테크한테 주면서 '알아서 쓰세요, 우리가 전기 싸게 해드릴게요' 이렇게 가는 게 아니다"라며 국산 AI 반도체와 고성능 AI 모델을 결합한 토큰 공장을 국내 기업이 직접 운영할 수 있어야 한다고 강조했다.

하 부위원장은 스타트업과 딥테크 기업, 대기업이 함께 성장하는 생태계를 구축해야 국내에 부가가치가 남는다고 거듭 강조했다.

이 과정에서 반도체-AI 데이터센터-피지컬AI를 잇는 정부의 '3대 메가프로젝트'를 핵심 축으로 제시하기도 했다. 하 부위원장은 한국의 AI 파운데이션모델 경쟁력이 올해 미국·중국에 이어 단독 3위권으로 올라섰다고 평가하며, 메모리와 제조업 기반을 결합하면 글로벌 AI 공급망에서 주도권을 확보할 수 있다고 봤다.

지능 수출을 위한 해저광케이블 투자도 주문했다. 그는 "지능은 비행기를 타고 수출하는 것도, 배를 타고 수출하는 것도 아니다. 해저케이블을 타고 가야 한다"며 한국의 국제 해저망이 일본 경유에 크게 의존하는 등 취약하다고 우려를 표했다.

하 부위원장은 AI 데이터센터 시장이 앞으로 학습보다 추론을 중심으로 빠르게 확대될 것으로 내다봤다. 2035년에는 AI 연산에서 추론이 차지하는 비중이 65~75%까지 높아지고, 관련 데이터센터 세계시장도 145GW(기가와트) 규모까지 커질 것으로 전망했다.

이에 따라 GW급 초대형 데이터센터만 지을 것이 아니라 지역과 용도별로 인프라를 분산해야 한다고 제안했다.

수도권에는 UAM 제어 등 초저지연 서비스에 필요한 소규모 데이터센터를 두고, 비수도권에는 대규모 학습과 산업단지 연계 피지컬AI 추론을 담당하는 대형 데이터센터를 배치하는 식이다. 지역에서는 재생에너지와 원전, 에너지저장장치(ESS) 등을 활용해 안정적인 전력 공급 체계를 갖춰야 한다고 봤다.

하 부위원장은 새만금을 주요 후보지로 거론했다. 재생에너지와 전력망을 기반으로 대규모 AI 데이터센터를 조성하고 네오클라우드 기업, 로봇 파운드리까지 연결해 '데이터센터-로봇 제조-산업 적용'의 전주기 생태계를 구축하자는 구상이다.

하 부위원장은 "데이터센터 자체는 사실 고용이 별로 없다. 그래서 지역 인근 산업의 AI 전환에 기여할 수 있도록 해야 한다"며 "해당 지역의 학교나 스타트업, 연구기관에는 훨씬 더 저렴한 컴퓨팅 파워를 제공하고, 안정적인 전력 대책과 지역 인재 고용, 국산 AI 반도체 실증도 함께 추진해야 한다"고 제언했다.

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