정부가 2030년까지 인공지능(AI) 학습용 GPU 20만 장 확보를 목표로 세웠지만, 전력과 냉각 시스템, 데이터센터 상면(서버 설치 공간) 등 핵심 인프라가 따라가지 못하고 있다는 지적이 나온다.

국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 김우영 의원은 13일 “과학기술정보통신부가 추진 중인 GPU 1만3천 장은 배치에 큰 문제가 없지만, 이후 물량은 효율적 수용이 어렵다는 우려가 있다”고 밝혔다.

현재 정부는 GPU 도입 물량을 국내 주요 클라우드 기업의 데이터센터에 분산 배치하고 있다. 그러나 수도권 중심의 인프라 집중 현상은 전력 수급과 냉각 효율 측면에서 한계를 드러내고 있다. 내년 목표인 GPU 2만 장만 해도 최소 30~40메가와트(MW)의 전력이 필요하며, 5만 장 이상을 설치할 경우 100MW가 넘는 대규모 전력 공급이 요구된다.

특히 최신형 AI 가속기인 엔비디아 H200·B200급 GPU는 서버당 10킬로와트(kW) 이상을 소모해, 고효율 냉각이 가능한 데이터센터 구조가 필수다. 그러나 대부분의 국내 데이터센터는 저밀도 공랭식 설계로 지어져 있어 고발열 서버를 대규모로 수용하기 어렵다.

부동산 컨설팅사 쿠시먼앤드웨이크필드의 ‘서울 데이터센터 시장 보고서’에 따르면 수도권 데이터센터 공실률은 7% 미만이며, 고밀도 전력(20~40kW)과 액침 냉각 등 고효율 시스템을 지원하는 상면은 전체의 5% 이하로 추정된다. 사실상 확장 여력이 제한된 셈이다.

정부는 현재 한국과학기술정보연구원(KISTI) 슈퍼컴센터를 포함한 공공 인프라를 중심으로 GPU 9천 장 규모의 설치를 추진 중이며, 비수도권 거점 중심의 ‘국가 AI 컴퓨팅 센터’ 공모도 검토 중이다. 하지만 업계에서는 “물리적 인프라 개선 없이 GPU 수량만 늘리는 방식은 실질적 성능 향상으로 이어지기 어렵다”는 분석이 제기된다.

데이터센터의 전력 밀도와 냉각 효율은 AI 경쟁력과 직결되는 핵심 요소다. 정부가 계획한 GPU 20만 장 확보가 현실화되려면, 단순한 장비 확충을 넘어 전력 인프라 개선과 고밀도 데이터센터 확충이 병행돼야 한다는 것이 전문가들의 공통된 견해다.

김우영 의원은 “GPU 확보가 목표라면, 전력·냉각·상면 등 수용 인프라를 동시에 설계해야 한다”며 “정부는 수도권 집중 해소와 고효율 데이터센터 확보를 병행할 정책적 대안을 마련해야 한다”고 강조했다.