[이슈로 본 아리송한 용어 (57) 하이퍼스케일러] 초대형 인프라로 디지털 세상을 움직인다

iM증권은 최근 AI투자를 확대 중인 하이퍼스케일러의 신용 우려가 커지고 있으나, 고유가를 촉발하는 중동 사태가 해결되면 진정될 수 있는 사안이라고 27일 분석했다.

박상현 iM증권 연구원은 이날 보고서에서 "최근 하이퍼스케일러 신용 리스크가 일부 가시화하고 있다. 지난주 (미국)국채 금리 상승과 더불어 알파벳 실적 발표가 하이퍼스케일러의 자본지출 우려를 더욱 키우며 신용부도스와프(CDS)가 빠른 속도로 상승했다"고 설명했다.

그는 "무엇보다 하이퍼스케일러의 부채 급증이 이슈로 부각되는 분위기다. 하이퍼스케일러의 DTS(Duration Times Spread)는 미 6대 대형은행을 넘어섰고, 10년 회사채 스프레드는 투기 등급과 유사하게 상승했다"고 말했다. <7. 27 연합뉴스>

[뉴스락] 인공지능(AI)과 클라우드 관련 기사에서 ‘하이퍼스케일러(Hyperscaler)’라는 용어가 자주 등장한다.

엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)를 대량으로 구매하고 세계 각지에 데이터센터를 건설하는 기업을 지칭할 때 주로 사용된다.

하이퍼스케일러는 단순히 대형 데이터센터를 보유한 회사를 뜻하지 않는다. 이용량이 급증하더라도 서버와 저장장치, 네트워크 등 컴퓨팅 자원을 신속하게 늘릴 수 있는 대규모 분산 인프라를 구축·운영하는 기업을 말한다.

‘초대형’을 의미하는 ‘하이퍼스케일(Hyperscale)’에 특정 행위의 주체를 뜻하는 접미사 ‘-er’를 붙인 표현이다.

AI 이미지 생성. [뉴스락]

큰 데이터센터보다 중요한 것은 ‘확장 능력’

전 세계 대표 하이퍼스케일러 기업들. AI 이미지 생성.

IBM은 하이퍼스케일을 대규모 작업을 처리하기 위해 극단적인 확장성을 갖도록 설계된 분산 컴퓨팅 환경과 아키텍처로 설명한다.

일부 업계에서는 서버 5000대 이상, 1만㎡가 아닌 1만 제곱피트 이상의 시설을 하이퍼스케일 데이터센터를 구분하는 참고 기준으로 활용한다.

다만 서버 숫자나 건물 면적만으로 하이퍼스케일러 여부가 결정되는 것은 아니다.

핵심은 ‘수평 확장’이다. 하나의 고성능 서버에 기능을 집중하는 대신 표준화된 서버를 대량으로 연결하고, 이용자가 늘어나면 필요한 자원을 자동으로 추가한다.

일부 장비에 장애가 발생하더라도 전체 서비스가 중단되지 않도록 컴퓨팅 자원을 여러 지역과 시설에 분산하는 것도 특징이다.

대표적인 하이퍼스케일러로는 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저, 구글클라우드가 꼽힌다. 넓은 의미에서는 자체 서비스를 위해 초대형 인프라를 운영하는 메타와 알리바바, 텐센트 등도 포함된다.

반면 데이터센터 건물을 건설하거나 공간과 전력을 임대하는 사업자가 모두 하이퍼스케일러인 것은 아니다.

데이터센터는 시설을 의미하고, 하이퍼스케일러는 대규모 컴퓨팅 인프라와 클라우드 서비스를 직접 운영하는 기업을 의미한다.

데이터센터 임대 사업자는 하이퍼스케일러를 고객으로 유치할 수 있지만 양자의 역할은 다르다.

AI 경쟁이 반도체·전력·냉각 투자로 확산

네이버 데이터센터 '각 세종'. 네이버 제공

하이퍼스케일러의 영향력은 생성형 AI 확산 이후 더욱 커지고 있다. 과거에는 검색과 전자상거래, 동영상, 소셜미디어에서 발생하는 대량의 데이터를 처리하는 역할이 중심이었다.

최근에는 대규모 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 GPU와 고대역폭메모리(HBM), 네트워크 장비를 대량으로 확보하는 ‘AI 인프라 투자자’로 영역이 확대됐다.

시너지리서치그룹에 따르면 전 세계 하이퍼스케일 기업이 운영하는 대형 데이터센터는 지난해 말 1360곳에 달했다.

전체 데이터센터 용량에서 차지하는 비중은 48%로 집계됐으며, 2031년에는 67%까지 높아질 것으로 전망됐다.

하이퍼스케일러의 투자 결정이 클라우드 산업에만 머물지 않는 이유다.

이들이 AI 데이터센터 건설을 확대하면 GPU와 HBM뿐 아니라 변압기, 전력망, 냉각장치, 비상발전기, 건설·설비업체까지 연쇄적으로 수요가 발생한다.

반대로 데이터센터 전력 확보가 늦어지거나 투자 계획이 축소되면 관련 산업의 실적 전망도 영향을 받을 수 있다.

국내에서는 네이버가 ‘각 세종’을 하이퍼스케일 데이터센터로 운영하고 있다.

네이버는 2026년 엔비디아와 협력해 각 세종을 거점으로 AI 인프라를 확대하고, 2027년 55메가와트(MW)를 시작으로 2028년까지 200MW 규모로 확장한다는 계획을 제시했다.

다만 초대형 데이터센터를 보유했다고 해서 곧바로 글로벌 하이퍼스케일러로 평가받는 것은 아니다.

복수 국가에 걸친 데이터센터 운영 능력과 클라우드 서비스 범위, 투자 규모, 자체 반도체와 소프트웨어 생태계 등을 함께 살펴봐야 한다.

하이퍼스케일러는 기업들이 필요할 때 컴퓨팅 자원을 빌려 쓸 수 있도록 해 디지털 서비스의 진입 장벽을 낮췄다.

그러나 소수 사업자에 데이터와 시스템이 집중되면서 서비스 장애의 파급력과 특정 사업자에 대한 종속, 이른바 ‘벤더 록인’ 문제가 커질 수 있다는 점은 부담이다.

결국 하이퍼스케일러는 ‘아주 큰 데이터센터 회사’라기보다 전 세계의 컴퓨팅 수요를 대규모로 흡수하고 필요한 자원을 자동으로 확장하는 디지털 인프라 기업에 가깝다.

AI 시대 하이퍼스케일러의 투자 확대는 클라우드 기업만의 이슈가 아니다. 반도체부터 전력, 냉각, 건설까지 산업 전반의 수요를 움직이는 신호로 읽어야 한다.