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[지형덕칼럼] 동해 AI데이터센터, 규모보다 수요와 효율을 증명해야 한다

  • #지형덕 기자
  • 입력 2026.10.09 19:57
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  • [Opinion] Donghae’s AI Data Center Must Demonstrate Demand and Efficiency, Beyond Scale

AI 연산 효율을 높이는 기술 등장…동해시와 GS는 단계별 수요·전력 사용·지역 혜택을 함께 설명해야 한다

Emerging technologies aim to improve AI computing efficiency. Donghae and GS should explain phased demand, power requirements and tangible local benefits.

 

AI데이터센터의 경쟁력을 설명할 때 투자금액과 전력 규모가 앞에 등장한다. 얼마나 큰 시설을 짓고, 얼마나 많은 전력을 확보하는지가 사업의 가치를 보여주는 것처럼 받아들여진다. 그러나 시민과 지방정부가 평가해야 할 기준은 더 구체적이어야 한다. 실제 수요가 있는가, 설비를 얼마나 효율적으로 운영할 것인가, 지역에는 무엇이 남는가를 함께 따져야 한다.

 

최근 한국경제가 소개한 미국 스타트업 터바랩스는 이러한 질문을 던진다. 회사는 새로운 데이터센터를 건설하지 않고 기존 AI 인프라의 가용 연산능력을 두 배로 늘리겠다는 목표를 내세웠다. 공식 자료에 따르면 GPU와 전력당 처리량을 높이고, 연산 단위당 비용을 낮추는 소프트웨어 플랫폼을 개발하고 있다. www.turbalabs.com

 

이 사례를 근거로 데이터센터 신축이 불필요해졌다고 단정해서는 안 된다. ‘두 배’는 회사가 제시한 목표이며, 확인한 공식 소개에는 모든 시설에 적용할 수 있는 독립적인 검증 결과가 제시돼 있지 않다. 다만 기존 설비의 활용도를 높이는 기술이 신규 투자와 함께 검토할 중요한 요소라는 점은 분명하다. www.turbalabs.com

 

터바랩스의 접근은 작업과 장비를 함께 분석하는 것이다. GPU 종류와 연결 구조, AI 모델과 사용자의 요구, 필요한 응답 속도 등을 바탕으로 장비 배분과 운영 방식을 최적화한다. 회사는 이러한 방식으로 기존 하드웨어에서 더 많은 유효 작업을 처리하려 한다. www.turbalabs.com

 

이를 일상적인 예로 설명하면, 차량을 더 구입하기 전에 배차와 운행 경로를 개선하는 것과 비슷하다. 차량이 충분해도 특정 노선에만 몰리거나 빈 차로 운행하면 운송 효율은 낮아진다. 데이터센터에서도 장비의 보유량과 실제로 처리하는 유효 작업량은 구분해야 한다.

 

여기에서 반드시 짚어야 할 것이 있다. 연산 효율이 높아진다고 시설 전체의 전력 사용량이 같은 비율로 줄어드는 것은 아니다. 작업 하나를 처리하는 데 필요한 전력이 감소하더라도 전체 작업량이 더 빠르게 증가하면 총전력 사용량은 늘어날 수 있다. 따라서 효율 개선과 수요 증가를 함께 반영해야 장기 전력수요를 합리적으로 판단할 수 있다.

 

동해 AI데이터센터의 확장계획도 이 기준에서 설명돼야 한다. 건축허가 규모, 전력 신청·검토 규모, 실제 공급이 확정된 규모, 장기 캠퍼스 계획은 서로 다른 정보다. 각각의 숫자가 무엇을 뜻하는지 구분하지 않으면 시민들은 계획상의 용량을 이미 확보된 전력이나 확정된 사업 규모로 오해할 수 있다.

 

전력 규모를 나타내는 MW는 시설이 처리할 수 있는 AI 작업량을 직접 보여주는 지표도 아니다. 같은 전력 규모라도 장비 구성과 작업 종류, 운영 효율에 따라 실제 서비스 능력은 달라진다. 데이터센터가 사용하는 전력 역시 컴퓨팅 장비와 냉각·전력변환 등 지원 설비로 나눠 살펴야 한다.

 

이 때문에 동해시와 GS는 단계별 확장의 근거부터 설명해야 한다. 첫 시설의 예상 이용률은 얼마인지, 후속 시설은 어떤 수요를 전제로 계획했는지, 고객의 확정 계약과 사업자의 예상 수요는 어떻게 구분되는지 밝혀야 한다. 고객명이나 계약 단가를 공개하기 어렵더라도 수요 확보 수준과 증설 판단 기준을 설명할 방법은 찾아야 한다.

 

운영 효율을 확인하는 지표도 구분할 필요가 있다. PUE는 데이터센터 전체 전력 사용량을 IT 장비 전력 사용량으로 나눈 값으로, 냉각 등 지원 설비의 전력 부담을 살피는 데 쓰인다. 그러나 PUE만으로 AI 연산 효율을 판단할 수는 없다. 지원 설비가 효율적이어도 IT 장비가 유효한 작업을 적게 처리할 수 있기 때문이다.

 

따라서 시설의 에너지 관리와 함께, 일정한 서비스 품질을 유지하면서 실제 작업을 얼마나 처리하는지도 살펴야 한다. 작업당 전력 사용량이나 장비 이용률 등의 지표는 측정 조건에 따라 의미가 달라지므로, 수치와 함께 기준을 제시해야 한다. 사업자는 적합한 지표를 정하고, 지방정부는 외부 전문가의 검토를 통해 설명의 타당성을 확인할 필요가 있다.

 

물과 생활환경에 대한 설명도 같은 원칙을 따라야 한다. 공냉식이라는 명칭만으로 시민의 질문이 해소되지는 않는다. 폭염 때 물을 사용하는 설계라면 최대 사용량과 공급 대책을 밝혀야 한다. 소음과 배출열 역시 평상시뿐 아니라 최대 가동과 야간 운영 조건을 고려해 설명하고, 가동 이후 측정으로 확인해야 한다.

 

이러한 검토는 투자 유치와 함께 추진해야 할 행정의 과제다. 데이터센터는 장기간 운영되는 시설이며, 지역의 전력망과 부지, 생활환경에 영향을 줄 수 있다. 동해시장은 허가와 행정 지원의 성과를 설명하는 만큼, 사업의 수요와 부담을 검토한 근거도 시민에게 제시해야 한다.

 

기술 변화에 대응하는 단계별 투자 원칙도 필요하다. 후속 증설은 일정만으로 판단하기보다 실제 수요, 기존 시설의 이용률, 효율 개선, 전력·물 공급 여건을 함께 확인해 추진하는 것이 바람직하다. 이러한 방식은 지역의 부담을 관리하고 사업자의 과잉 투자 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있다.

 

지역상생 역시 같은 수준으로 구체화해야 한다. 시설이 커진다고 지역 고용과 기업 참여가 자동으로 늘어나는 것은 아니다. 지역업체가 맡을 수 있는 업무, 운영 단계의 상시 일자리, 교육과 현장실습, 지역민 채용을 위한 준비를 별도 계획으로 제시해야 한다. 목표와 예산, 시행 시기, 책임 주체가 있어야 이행 여부를 평가할 수 있다.

 

동해시가 추진하는 상생협의체에는 이러한 내용을 검토할 전문성과 주민 대표성이 함께 필요하다. 지역 경제계와 영향을 받는 주민, 교육·청년 분야 인사뿐 아니라 전력·냉각·환경·데이터센터 운영 전문가가 참여해야 한다. 협의체가 어떤 자료를 검토하고 어떤 의견을 냈으며, 사업자가 무엇을 반영했는지 공개돼야 시민의 신뢰를 얻을 수 있다.

 

터바랩스 사례가 동해에 던지는 질문은 명확하다. 더 큰 시설을 계획하는 것과 함께, 현재와 미래의 설비를 얼마나 효율적으로 활용할 것인지 설명하라는 것이다. 효율 향상 가능성을 무시해서도 안 되고, 아직 검증되지 않은 기술을 근거로 모든 신축 수요를 부정해서도 안 된다.

 

동해시장은 GS에 단계별 수요 근거, 전력·물 사용 전망, 효율 개선 계획, 지역상생 실행계획을 함께 요구해야 한다. 시의회는 이를 검토하고 주요 약속의 이행 상황을 정기적으로 확인해야 한다.

 

시민에게 필요한 것은 거대한 숫자에 대한 기대를 넘어 판단할 수 있는 근거다. 동해 AI데이터센터의 가치는 필요한 수요를 효율적으로 충족하고, 지역의 부담을 관리하며, 시민에게 지속적인 혜택을 남기는 데서 증명돼야 한다.


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