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AI 시대, 전력으로부터 자유롭지 않다

인공지능(AI)의 시대가 본격화되고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 일부 연구기관과 빅테크 기업의 전유물로 여겨졌던 초거대 언어모델은 이제 전 세계 산업과 일상 속으로 빠르게 파고들고 있다. 금융, 제조, 헬스케어, 교육 분야에 이르기까지 AI가 국가 기반 산업 경쟁력과 기업 생존을 좌우하는 핵심 동력으로 자리 잡은 것이다.

이러한 AI의 화려한 성과 뒤에는 ‘에너지 인프라의 한계’라는 문제가 자리한다. 초거대 모델을 학습하고 운영하는 과정 자체가 막대한 연산 능력을 필요로 하고, 이 모든 것이 엄청난 전력 소비로 직결되기 때문이다.

업계에 따르면 오픈AI(Open AI)의 GPT-5는 질의 1건당 평균 18.4Wh를 소비하는데 이는 이전 모델 대비 9배에 달하는 수치다. 이처럼 모델 한 건당 소비 전력이 폭증하면서, AI 발전 속도를 전력 공급이 따라가지 못하는 상황이 벌어지고 있다. 실제로 AI 선두국인 미국에서는 전력 부족으로 인한 블랙아웃(정전), 전기 요금 인상 등이 잇따르고 있으며, 뉴욕타임스 등 외신은 AI 붐이 중소기업과 가계의 전기 요금 부담을 가중시키고 있다고 전했다.

결국 AI는 에너지 공급망 확보와 효과적인 전력 시스템 등 인프라 전반을 아우르는 종합 산업 과제로 떠올랐다. AI 경쟁은 누가 더 안정적이고 효율적인 인프라를 확보하는가에 달려 있으며 ‘산업 구조와 생태계 전환’을 요구하고 있는 것이다.

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AI 발전, 그 시작은 ‘데이터’

AI의 성장은 데이터라는 자원을 소비하며 시작된다. 초거대 모델을 학습시키기 위해서는 수백 테라바이트(TB)에서 페타바이트(PB)에 이르는 방대한 양의 데이터를 수차례 반복 처리해야 한다. 이 과정은 CPU, GPU, 메모리, 저장장치 등 모든 컴퓨팅 자원을 극한까지 활용하며, 막대한 전력과 자원 소모를 동반한다. 실제로 GPT-3 모델을 훈련하는 데만 수백만 달러 규모의 전력이 사용되었고, 그 전력량은 중소 도시의 연간 소비량에 필적한다는 분석도 있다. 하지만 이는 학습 단계에 한정된 얘기다. 학습된 AI를 실시간 서비스로 제공하기 위해서는 대량의 서버가 24시간 운영되는 데이터센터도 추가로 필요하다.

여기서 끝이 아니다. 데이터는 유형의 자원과 동일하게 ‘생산 – 저장 – 활용 – 폐기’라는 전 생애주기를 가진다. 데이터를 저장하기 위해서는 반도체와 스토리지 장비와 같은 물리적인 설비가 필요하다. 이후 데이터의 폐기 과정에서 데이터를 안정적으로 처리하는데 전문 설비와 인력이 추가로 필요하다.

즉, 데이터는 생산부터 폐기될 때까지 생태계 전체에서 에너지와 자원을 끊임없이 소비하는 구조인 것이다. 이처럼 AI 발전은 자원의 효율성과 전력 자원을 계속해서 요구하는 산업이라는 점이 분명해지고 있다.

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미래 AI 발전의 핵심, ‘데이터 생태계’

그렇다면 자원을 효율적으로 사용하면서 AI를 성장시키기 위해 필요한 것은 무엇일까? 바로 ‘데이터 생태계’다. 이는 데이터를 효율적으로 관리하고 불필요한 자원 소모를 최소화하는 체계적 순환 구조를 의미한다. 데이터 생태계는 데이터라는 자원이 생산되고 활용된 뒤, 재활용과 폐기까지 이어지는 전 과정을 포괄하는 ‘순환형’ 시스템이다. 이 데이터 생태계가 제대로 작동하기 위해서는 다음과 같은 요소들이 필수적이다.

• 효율적인 데이터 전처리(Preprocessing)
  아무리 뛰어난 모델이라도 입력되는 데이터의 품질이 낮으면 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 데이터에는 결측치, 이상치, 오류 등이 포함될 수 있는데, 데이터 전처리는 이를 제거하거나 변환하여 모델의 신뢰도와 학습 효율성을 높인다. 전처리 된 데이터는 더 빠르고 정확한 학습을 가능케 하며, 연산 자원의 낭비를 줄인다. 데이터 전처리는 ‘AI 학습의 토양’을 다지는 작업이라 볼 수 있다.

• 스마트 스토리지
  데이터 저장소는 무한하지 않다. 따라서 어떤 데이터를 즉시 활용하고, 장기 보관하며, 폐기할지 자동으로 분류하는 스마트 스토리지가 필요하다. 나아가 스토리지 자체에 보안 기능과 자동 백업 기능을 내장해 내·외부 위협으로부터 데이터를 보호하는 것도 중요하다. 최근에는 AI 기반 스토리지 관리 솔루션이 등장해 시스템이 스스로 데이터를 이동·압축·암호화하며 운영 효율을 높이고 있다.

• 데이터 관리
  보안 위험과 불필요한 스토리지 비용 문제를 고려해, 더이상 활용되지 않는 데이터는 빠르게 폐기하거나 필요한 경우 다른 학습에 맞게 가공·재활용해야 한다. 업계에 따르면 기업이 보유한 데이터의 절반 이상이 ‘다크 데이터(Dark data)*’로 분류되며, 이는 보관만 될 뿐 실제 활용은 되지 않는다. 이런 데이터가 쌓이면 에너지 소모는 커지고, 사이버 보안 취약성도 증가한다. 따라서 데이터를 단순히 삭제하는 것이 아니라, 안전하게 파기하거나 새로운 가치를 창출하는 자원으로 전환하는 체계가 필요하다. 이 과정에서 데이터 보안, 규제 준수, 환경적 책임이 동시에 충족되어야 한다.

*다크데이터(Dark data): 정보를 수집한 후 저장만 해두고 분석에 활용하고 있지 않는 다량의 데이터. 미래에 사용할 가능성이 있다는 이유로 삭제되지 않고 방치돼, 저장 공간만 차지하며 보안 위험을 초래할 수 있다.

• 데이터 재활용
  AI 학습에서 한 번 사용된 데이터가 곧바로 버려진다면 막대한 낭비가 발생한다. 동일한 데이터도 가공과 변환을 거치면 새로운 모델 학습이나 추가 학습(fine-tuning)에 다시 활용될 수 있다. 특히 오래된 데이터는 정리, 변환, 통합 과정을 거쳐 새로운 응용 분야나 분석에 유용하게 활용되며, 이를 통해 가치가 극대화된다. 데이터 품질 관리와 표준화 작업은 재활용의 전제 조건이자 필수 기반으로 자리잡고 있다.
  
  결국 데이터 생태계는 순환과 효율을 기반으로 한다. 재활용, 전처리, 저장, 관리가 유기적으로 맞물려 돌아갈 때, 효율적인 데이터 생태계를 함께 추구할 수 있다. 그리고 이는 미래 AI 인프라가 얼마나 안정적이고 지속 가능한 방향으로 발전할 수 있는지를 가르는 핵심 기준이 될 것이다.

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SK에코플랜트의 차세대 AI 인프라 솔루션

AI 인프라 구축 경쟁이 치열해지는 가운데, SK에코플랜트는 반도체 종합 서비스와 고효율 데이터센터 솔루션이라는 두 가지 강점을 앞세워 데이터 생태계 구축에 기여하고 있다.

1/ 반도체 종합 서비스

SK에코플랜트는 반도체 생산시설 구축을 시작으로 관련 에너지·수처리 솔루션 제공, 반도체 산업용 가스와 메모리 제품 생산, 리사이클링까지 전 주기를 아우르는 반도체종합서비스 밸류체인을 구축하고 있다.

• 제조 및 소재 공급 역량 강화
  – 반도체 생산에 필요한 기반 FAB(제조시설), 인프라(EPC, 전력, 용수 등)를 종합적으로 설계 및 구축할 수 있는 노하우를 보유하고 있다.
  – SK에어플러스(산업용 가스), 에센코어(반도체 모듈), SK테스(리사이클링) 등 기존 포트폴리오에 더해 반도체 소재 생산 자회사 4곳을 편입 추진 중이다.

• 자원 회수 및 재활용
  – 반도체 생산 및 소비 과정에서 발생하는 전자 폐기물을 회수·정제해 고부가 소재로 재활용함으로써 자원 손실 없이 고성능 전자기기 생산에 재투입할 수 있는 시스템을 운영 가능하다.

이러한 역량은 곧 미래 핵심 산업으로 꼽히는 자원들에 대한 회수·정제·처리 기술력으로 이어지고 있다. 실제로 SK테스는 반도체가 포함된 전자폐기물부터 전기차 배터리, 데이터센터 서버까지 다양한 자원을 안정적으로 회수·가공하는 기술을 확보하고 있다. 나아가 이렇게 회수된 고성능 서버 부품은 에센코어를 통해 SSD·SD카드 등 메모리 제품으로 재가공되어 시장에 다시 공급될 수 있다. 이처럼 순환형 자원 솔루션은 반도체 산업의 자원 효율성을 높이는 동시에, 장기적으로 ‘데이터 생태계’ 구축에 기여하고 있다.

2/ 고효율 데이터센터 솔루션

AI 학습과 운영의 거점인 데이터센터는 전력과 냉각 시스템이 핵심 요소다. SK에코플랜트는 연료전지 기반의 전력, 냉각 통합 시스템을 통해 고성능·고효율 데이터센터 구현에 나서고 있다.

• 안정적 전력 공급
  – 연료전지는 24시간 안정적인 전력 공급이 가능해 기존 전력망의 불안정성을 보완하며 데이터센터 운영의 안정성을 높인다.

• 에너지 회수 기술 확보
  – 연료전지가 전력을 생산할 때 발생하는 열을 회수해 냉각 및 난방에 활용함으로써 에너지 효율을 극대화하고 운영비용을 절감할 수 있는 구조를 구축하고 있다.
  – SK에코플랜트가 확보한 연료전지 열솔루션은 7도 냉수부터 120도 고온수까지 공급할 수 있다.

이러한 데이터센터 솔루션은 AI 산업에 최적화된 고성능 운영 환경을 제공한다는 점에서 차세대 인프라 기술의 대표 사례로 주목받고 있다.

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효율 중심으로 재편되는 AI 산업 경쟁

앞으로의 AI 산업 경쟁은 더 이상 알고리즘의 성능만으로 결정되지 않는다. 한정된 자원과 에너지를 얼마나 효율적으로 활용하며 안정적으로 제공하느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다.

SK에코플랜트는 반도체부터 데이터센터, 에너지 솔루션까지 아우르는 종합 역량을 바탕으로, 고성능·고효율 인프라 구축의 중심에 서 있다. 자원 순환 기술로 데이터 인프라의 기반을 강화하고, 첨단 전력 공급 기술로 AI 산업의 효과적인 자원 활용 기반을 마련하고 있다.

AI 산업의 다음 경쟁 무대는 연산 성능을 넘어 시스템 효율성과 운영 안정성이다. 이러한 패러다임 전환 속에서 SK에코플랜트가 만들어가는 데이터 생태계가 AI 시대와 함께 성장하는 모습을 기대해본다.

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