[신사업기반] AI 시대, 한국의 인프라는 구축되어 있는가?

AI 인프라는 인공지능 기술의 개발, 학습, 배포, 활용을 위해 필요한 다양한 기술적, 물리적, 조직적 요소들을 포함합니다. AI 인프라는 크게 다섯 가지로 나눌 수 있습니다. 즉, 데이터 인프라, 컴퓨팅 인프라, 연구 및 개발(R&D) 인프라, 그리고 정책 및 규제 인프라, 전력인프라로 구분할 수 있습니다. 한국의 AI 인프라는 상당히 발전해 있지만, 일부 분야에서 선진국(주로 미국, 유럽, 중국 등)에 비해 부족한 점이 있습니다. 이를 각 인프라별로 비교하여 설명하겠습니다.

1. 데이터 인프라

AI는 대량의 데이터를 학습하고 처리하는 데 기반을 두고 있기 때문에, 데이터 인프라의 질과 양은 매우 중요합니다.

• 선진국: 미국과 중국은 대규모 데이터 셋에 대한 접근성을 보유하고 있으며, 기업과 정부가 데이터를 대량으로 수집하고 관리하는 체계를 갖추고 있습니다. 특히 미국은 Google, Facebook, Microsoft 등 글로벌 IT 기업들이 방대한 데이터를 보유하고 있으며, 이를 AI 연구 및 개발에 활용하고 있습니다. 중국 또한 방대한 인구와 IT 산업 발전으로 인해 AI 학습에 필요한 데이터를 쉽게 수집할 수 있는 구조를 가지고 있습니다.
• 한국의 현황: 한국은 데이터 활용을 위한 법적, 정책적 기반이 상대적으로 미비하다는 평가를 받고 있습니다. 개인정보 보호법 등의 규제로 인해 대규모 데이터 수집과 활용이 어려운 측면이 있습니다. 데이터의 다양성 면에서도 산업 간 데이터 교류가 원활하지 않은 경우가 많습니다. 이는 한국의 AI 기술 개발 및 학습에 제약을 주는 요소로 작용할 수 있습니다. 한국은 과거의 영광이지만 이제는 초고속인터넷 평균 속도 순위에서 세계 34위로 더 이상 인터넷 강국이라 하기 어려운 상황에 처해 있습니다.

2. 컴퓨팅 인프라

AI 개발과 활용을 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원(GPU, TPU 등)이 필수적입니다.

• 선진국: 미국은 고성능 슈퍼컴퓨터와 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 접근이 용이합니다. Amazon Web Services(AWS), Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 글로벌 클라우드 서비스 제공업체들이 고성능 AI 연산 자원을 제공합니다. 중국은 정부 주도로 슈퍼컴퓨터와 관련된 인프라를 대규모로 구축하고 있으며, 국가 전략적으로 AI 컴퓨팅 자원을 확충하고 있습니다.
• 한국의 현황: 한국도 클라우드 서비스와 고성능 컴퓨팅 인프라를 제공하고 있지만, AWS와 같은 글로벌 기업에 비해 자체 기술 개발 및 클라우드 제공 능력이 다소 부족합니다. 국가 차원에서 슈퍼컴퓨터와 같은 고성능 AI 전용 하드웨어에 대한 투자가 상대적으로 적어, 연구 기관이나 중소기업들이 고성능 컴퓨팅 자원에 접근하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.

3. 연구 및 개발(R&D) 인프라

AI 연구 개발 인프라는 기술 개발을 주도하는 대학, 연구 기관, 기업 간의 협력과 인력 양성 시스템을 포함합니다.

• 선진국: 미국의 경우 MIT, 스탠퍼드, UC버클리와 같은 대학들이 AI 연구의 선두에 서 있으며, Google DeepMind, OpenAI와 같은 대기업 연구소들도 활발히 연구를 수행하고 있습니다. 이들 기관은 AI 연구를 주도하며, 기업과 학계 간 협력 체계가 잘 구축되어 있습니다. 중국 역시 AI 연구에 막대한 예산을 투입하며, 대학과 기업이 긴밀하게 협력하는 체제를 갖추고 있습니다.
• 한국의 현황: 한국의 AI 연구는 KAIST, 서울대 등 일부 대학에 집중되어 있지만, 글로벌 수준의 연구 성과는 아직 미흡한 편입니다. AI 연구 인프라가 대학과 대기업 중심으로 구성되어 중소기업이나 스타트업의 접근성이 떨어지며, 기업 간, 학계 간 협력도 상대적으로 덜 활성화되어 있습니다. 또한 AI 인재 양성에 있어서도 선진국에 비해 상대적으로 부족한 면이 있어, 전문 인력의 수급이 어려운 상황입니다.

4. 정책 및 규제 인프라

AI 기술의 발전을 촉진하기 위한 정부의 정책적 지원과 규제 체계도 AI 인프라의 중요한 요소입니다.

• 선진국: 미국은 AI 기술 개발을 촉진하기 위해 규제를 유연하게 적용하며, 혁신을 지원하는 정책을 펼치고 있습니다. 중국은 정부 차원의 대규모 투자와 계획적인 전략을 통해 AI를 국가 차원의 중점 산업으로 육성하고 있습니다.
• 한국의 현황: 한국은 AI 관련 정책이 계속해서 개선되고 있지만, 개인정보 보호법과 같은 강력한 규제로 인해 AI 기술 개발과 데이터 활용에 제약이 있습니다. 규제 완화와 AI 기술 촉진을 위한 보다 적극적인 정책이 필요하다는 의견이 많습니다. 또한, 장기적 관점에서 AI 기술 발전을 위한 국가 전략이 상대적으로 부족하다는 지적도 있습니다.

5. 전력인프라

   1) 데이터센터의 전력 효율성

• 선진국: 미국과 유럽은 AI와 클라우드 컴퓨팅을 위한 대규모 데이터센터를 운영하며, 특히 **전력 효율(PUE, Power Usage Effectiveness)**이 중요한 지표로 작용합니다. 구글, 아마존, 마이크로소프트 등은 데이터센터의 전력 효율을 극대화하기 위해 저전력 설계 및 냉각 시스템 개선, AI 기반 전력 관리 시스템을 도입하여 운영 비용과 에너지를 절감하고 있습니다. 이들 기업은 데이터센터를 재생에너지 기반으로 운영하기 위한 노력도 병행하고 있습니다.
• 한국의 현황: 한국도 주요 데이터센터들이 에너지 효율성을 높이기 위해 노력하고 있지만, 전력 사용 효율 면에서 선진국 대비 낮은 편입니다. 데이터센터에서 AI 연산을 처리할 때 냉각 시스템 등에서 발생하는 에너지 손실이 크며, 신재생에너지 활용이 상대적으로 적습니다. 또한 대규모 데이터센터를 운영하는 기업이 상대적으로 적고, 전력 효율화에 대한 정책적 지원도 부족합니다.

   2) 에너지 저장 시스템

• 선진국: 미국과 유럽의 데이터센터는 배터리 기반 에너지 저장 시스템을 활용하여 전력 소비가 많을 때 전력을 안정적으로 공급하고 있습니다. 이는 AI 시스템의 대규모 처리 과정에서 발생할 수 있는 전력 부족 문제를 해결하고, 신재생에너지 사용을 극대화하는 방법으로 활용됩니다.
• 한국의 현황: 한국은 ESS 기술 개발에서 선진국에 비해 상대적으로 뒤처져 있으며, AI 인프라에 이를 적용하는 사례도 제한적입니다. 대규모 데이터센터에서 전력 소모 관리와 에너지 저장을 위한 체계적인 관리 시스템이 부족하여 AI 연산이 필요한 상황에서 전력 공급 안정성을 유지하기 어려운 경우가 있습니다.

   3) 재생에너지 활용

• 선진국: 미국과 유럽은 재생에너지의 활용에 있어 적극적인 투자와 정책을 시행하고 있습니다. 특히 구글과 같은 기업은 데이터센터의 전력 소비량을 100% 재생에너지로 충당하기 위해 태양광, 풍력 발전소와 계약을 맺고 지속적으로 운영 중입니다. 이러한 재생에너지 기반 데이터센터는 AI 시스템의 전력 수요를 충족시키는 동시에, 탄소 배출을 줄이는 효과를 가져옵니다.
• 한국의 현황: 한국은 재생에너지 활용 비율이 낮아 AI 시스템이 요구하는 전력의 대부분이 여전히 화석연료에 의존하고 있습니다. 정부 차원에서 재생에너지 확대 정책이 시행되고 있지만, 실질적으로 데이터센터나 AI 인프라에 적용되는 비율은 낮습니다. 이러한 부분에서 한국은 전력 공급의 지속 가능성을 확보하는 데 있어 선진국에 비해 뒤처져 있습니다.

   4) 전력 관리 시스템

• 선진국: 미국과 유럽의 데이터센터들은 AI 기반 전력 관리 시스템을 통해 실시간으로 전력 사용량을 모니터링하고, 효율적인 에너지 소비를 유도하고 있습니다. 이러한 시스템은 AI가 연산하는 동안 필요 전력량을 예측하고, 필요한 시점에 전력을 분배함으로써 전력 낭비를 줄입니다.
• 한국의 현황: 한국은 AI 기반의 실시간 전력 관리 시스템 도입이 초기 단계에 머물러 있으며, 전력 사용량에 대한 예측과 효율적인 분배 측면에서 선진국에 비해 개선이 필요한 상황입니다. 이로 인해 전력 낭비나 전력 공급 불안정 문제가 발생할 가능성이 더 큽니다.

• AI 전력 인프라에서는 실시간 전력 관리가 매우 중요합니다. 이는 전력 사용을 최적화하고, 과부하를 방지하며, 전력 공급의 안정성을 유지하기 위한 체계적인 시스템입니다.
• AI 전력 인프라에서 중요한 또 하나의 요소는 재생에너지를 통한 지속 가능한 전력 공급입니다.
• 전력 인프라에서 중요한 요소는 **에너지 저장 시스템(ESS, Energy Storage System)**입니다. 이는 전력 소모가 높은 AI 시스템을 효율적으로 운영하기 위해 피크 시간대와 비피크 시간대의 전력 소비를 조절하거나, 재생에너지로 생성된 전력을 저장하는 데 사용됩니다.
• AI 모델 학습을 위한 대규모 연산이 필요할 경우, 데이터센터의 에너지 소모는 기하급수적으로 증가합니다. AI 전력 인프라에서 가장 큰 비중을 차지하는 것은 데이터센터입니다.

요약

한국은 AI 인프라에 있어 데이터 활용의 어려움, 고성능 컴퓨팅 자원의 부족, 글로벌 수준의 연구 개발 역량, 그리고 규제 및 정책의 유연성 측면에서 선진국에 비해 미비한 점이 존재합니다. 이와 같은 인프라 문제를 개선하기 위해 데이터 활용 법규의 개선, 고성능 컴퓨팅 자원 확충, AI 연구 인프라 강화, 그리고 보다 혁신적인 정책 도입이 필요합니다.

또한 한국의 AI 전력 인프라는 전력 효율성, 에너지 저장 시스템, 재생에너지 활용, 전력 관리 시스템 측면에서 선진국에 비해 부족한 부분이 있습니다. 특히 재생에너지 기반 전력 공급과 전력 관리 기술의 도입이 시급하며, 대규모 데이터센터에서의 에너지 효율성을 높이기 위한 정책적 지원이 필요합니다. 이를 해결하기 위해 에너지 기술과 AI 전력 관리 시스템의 통합적 발전이 필요하며, 지속 가능한 에너지 전략을 통해 AI 기술 발전을 뒷받침해야 할 것입니다.

 

부족한 전력공급망의 확충이 시급하고 대규모 데이터센터의 설립과 분권화 및 지방이전을 위해서는 인프라 구축을 계획적이고 체계적으로 추진하여야 할 것으로 보이고 수도권에 집중되어 있는 통신 및 전력 인프라의 지방의 시설확충이 마련되어야 할 것입니다.

 

신산업분야에서 뒷쳐지지 않고 기회를 탐색하고 시장에 참여하기 위해서는 기반시설 및 인프라 확충이 우선되어야 합니다. 기존의 댐, 도로, 항만, 공항건설 등의 SOC에서 AI 시대를 위한 SOC 확충이 어느때보다도 절실히 요구된다고 할 것입니다.