“누가 다 쓰나”···SK·GS 초대형 AI데이터센터 ‘과잉 투자’ 우려

울산 AI 데이터센터의 조감도. [사진=SK]

[이뉴스투데이 노태하 기자] SK·GS가 추진하는 초대형 인공지능(AI) 데이터센터 사업을 두고 과잉투자 우려가 제기된다. AI 이용량이 늘더라도 국내에 들어설 시설의 가동률과 수익성까지 보장되는 것은 아닌 만큼, 실제 고객 수요와 핵심 연산장비인 그래픽처리장치(GPU) 확보 가능성, 투자비 회수 여력을 함께 검증해야 한다는 지적이다.

20일 업계에 따르면 두 그룹은 정부의 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트’에 참여해 대규모 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있다. 중장기 목표는 SK 15GW, GS 2.4GW로 총 17.4GW다. 네이버의 1GW 구상까지 합치면 18.4GW에 이른다.

SK는 SK텔레콤을 주축으로 2029년부터 5GW 규모를 단계적으로 개장하고 2035년까지 총 15GW로 확대한다는 구상이다. 국내 전력·통신 인프라와 고대역폭메모리(HBM) 생산기지 등을 활용해 글로벌 AI 수요를 유치하고, 자체·전략적 파트너 투자와 해외 고객의 장기계약, 사업의 미래 수익을 바탕으로 자금을 조달하는 프로젝트파이낸싱(PF) 등을 활용할 방침이다.

GS는 강원 동해를 거점으로 2028년부터 1.2GW를 단계적으로 준공한 뒤 같은 규모를 추가해 총 2.4GW로 확대하고, 전력·냉각 기술 생태계 조성도 병행할 계획이다.

과잉투자 논란은 AI 시장의 성장 자체보다는 국내 확충 규모를 뒷받침할 수요가 충분한지에 초점이 맞춰져 있다.

이승현 한양대 에리카 글로벌문화통상학부 겸임교수는 여러 작업을 수행하는 AI 에이전트가 확산하면서 AI가 처리하는 데이터 단위인 ‘토큰’ 사용량이 늘고 있다는 점은 인정하면서도 이것이 곧 국내 데이터센터의 매출로 연결되는 것은 아니라고 강조했다.

이 교수는 공공수요를 크게 확대하더라도 필요한 규모는 1~2GW 수준일 것으로 추정했다. 그는 국내에서 사용할 AI 모델과 서비스, 필요한 연산량을 먼저 확인하고, 이를 넘어서는 시설은 해외 고객을 얼마나 확보할 수 있는지 따져야 한다고 강조했다.

해외 수요 유치를 목표로 한다면 검증의 중심도 국내 이용량에서 해외 고객의 계약과 투자 이행 능력으로 옮겨가야 한다. 각국이 자체 AI 인프라를 구축하는 상황에서 국내 시설이 선택받으려면 전력비와 서비스 가격, 데이터 관리 요건 등에서 경쟁력을 갖춰야 한다. 세계적으로 연산 수요가 늘어도 고객이 다른 지역을 선택하면 국내 시설은 기대한 가동률을 확보하기 어렵기 때문이다.

석광훈 에너지전환포럼 전문위원은 특히 해외 기업이 장비를 들여오고 국내 사업자는 건물과 전력·용수 등 기반시설을 제공하는 임대형 사업의 위험을 지적했다.

해외 고객이 자금난으로 투자를 줄이거나 GPU 반입을 늦추면, 국내 사업자는 시설을 지어놓고도 예정된 임대수익을 거두지 못할 수 있다는 것이다. 이 경우 대출이자와 시설 유지비가 먼저 발생해 부담이 커질 수 있다.

GPU 조달도 건설계획과 함께 확인해야 할 과제다. 이 교수는 5GW 규모의 AI 데이터센터에 GPU 약 300만 장이 필요하다고 추산하며 장비 확보 여력을 문제로 제기했다. 실제 필요 물량은 GPU 종류와 서버 구성, 냉각설비 등에 따라 달라지지만, 부지와 전력만 확보해서는 계획한 연산 서비스를 제공할 수 없다는 취지다. 국내 기업이 직접 구매하든 해외 고객이 반입하든 물량과 비용, 공급 일정이 뒷받침돼야 한다.

반대로 고객을 확보하기 전에 GPU를 대량 도입하면 투자비를 회수하기도 전에 장비 가치가 떨어질 수 있다. AI 클라우드 기업 코어위브처럼 GPU 구입비를 6년에 걸쳐 감가상각하는 경우, 매출이 늘더라도 매년 반영되는 장비 비용을 감당하지 못하면 적자가 날 수 있다.

감가상각 기간이 실제 교체 주기를 뜻하는 것은 아니지만, AI 연산장비는 기술 변화에 따라 경쟁력이 빠르게 낮아질 수 있다. 장기간 활용할 수 있는 광케이블과 달리 수요가 충분히 늘기 전에 장비 교체가 필요해지면 기존 투자비를 회수하지 못한 상태에서 추가 비용까지 부담할 수 있다.

국내에 남는 부가가치와 투자 효율을 함께 따져야 한다는 지적도 나온다. 해외 기업이 AI 모델과 소프트웨어를 보유하고 국내 기업은 공간과 전력을 제공하는 데 머물 경우, 국내 수익이 임대·운영에 집중될 수 있기 때문이다.

이에 업계 일각에서는 “데이터센터 확충과 함께 국내 모델·소프트웨어·서비스 육성에도 투자해 AI 산업의 수익 기반을 넓혀야 한다”고 제언한다. 시설 투자는 기존 GPU의 활용도를 높이면서 단계적으로 추진할 필요가 있다는 의견이다. 유휴 장비와 연산 효율을 점검해 추가 수요를 얼마나 처리할 수 있는지 확인하고, 고객 계약과 장비 조달이 구체화된 사업부터 확충에 나서야 한다는 것이다.