AI 시대, 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 떠오르는 ‘데이터센터’

우리가 매일 사용하는 클라우드 기반 앱과 AI 서비스, 영상 스트리밍 플랫폼 등은
모두 데이터센터라는 물리적 인프라 위에 구축돼 있습니다.

특히 생성형 AI처럼 고성능 연산을 요구하는 기술이 급속히 확산되면서
데이터센터의 구조와 역할도 빠르게 진화하고 있는데요.

이번 <에코용어사전>에서는 데이터센터의 종류를 정리해보고,
앞으로의 트렌드에 대해 짚어보겠습니다.

.

데이터센터는 대표적으로 크기, 기능, 운영 주체에 따라 다음과 같이 분류할 수 있습니다.

먼저 크기 기준으로 보면
대규모 연산을 처리할 수 있는 ‘하이퍼스케일 데이터센터’와
소규모 인프라인 ‘엣지 데이터센터’로 나눌 수 있습니다.

기능에 따라서는 AI 연산에 특화된 ‘AI 데이터센터’,
에너지 효율과 지속가능성을 강조한 ‘그린 데이터센터’로 구분됩니다.

마지막 운영 주체를 기준으로는
국가 주도로 공공 AI 자원을 제공하는 ‘국가 AI 컴퓨팅센터’와
기업이 직접 운영하는 ‘엔터프라이즈 데이터센터’로 나뉩니다.

이처럼 데이터센터는
어떤 목적과 전략 아래 구축되고 운영되는지에 따라
다양하게 분류될 수 있습니다.

데이터센터의 종류를 하나씩 자세히 살펴볼까요?

.

1️⃣ 하이퍼스케일 데이터센터
“클라우드 시대의 초대형 데이터 허브”

하이퍼스케일(Hyperscale) 데이터센터는 말 그대로
중앙에서 데이터처리를 담당하는 ‘초대형’ 규모의 데이터센터를 뜻합니다.

IBM(International Business Machines Corporation)에 따르면,
일반적으로 하이퍼스케일 데이터센터는 5,000대 이상의 서버를 운영하고
10,000제곱피트(약 946m²) 이상의 면적을 갖춘 대규모 인프라를 의미합니다.

실제로 구글(Google), 아마존웹서비스(AWS), 메타(Meta)와 같은
글로벌 빅테크 기업들은 이미 수십만 대의 서버를 수용하는
초대형 데이터센터를 구축해 운영에 나서고 있죠.

이처럼 전 세계 데이터 트래픽이 증가하면서
하이퍼스케일 데이터센터의 수요도 꾸준히 늘고 있는데요.

이러한 하이퍼 데이터센터는 대규모 시스템으로 운영되는 만큼
전력 사용량과 냉각 인프라에 대한 수요가 높기 때문에
효율적인 에너지 관리와 함께 고도화된 냉각 시스템이 반드시 동반돼야 합니다.

.

2️⃣ 엣지 데이터센터
“분산형 역할을 수행하는 소형 인프라”

엣지(Edge) 데이터센터는 본사급 대형 센터가 아닌
사용자와 가까운 곳에 위치한 소규모 분산형 데이터센터입니다.

하이퍼스케일 데이터센터가 중앙 집중적인 데이터 처리를 담당한다면
엣지 데이터센터는 거점 지역에 위치하며
해당 지역에서 지연 시간을 줄이고 빠른 응답을 확보하는 역할을 수행하고 있죠.

엣지 데이터센터는 자율주행차, 스마트팩토리, IoT 서비스 등
실시간 처리가 중요한 분야에서 특히 주목받고 있습니다.

하이퍼스케일과 엣지 데이터센터는
서로 보완적인 구조로 함께 활용되기도 합니다.

.

3️⃣ AI 데이터센터
“AI 연산에 특화된 고성능 인프라”

AI 데이터센터는 생성형 AI 모델의 학습, 추론, 파인튜닝(Fine-tuning, 미세조정) 등에 필요한
초고성능 연산 환경을 제공하는 특화형 데이터센터입니다.

일반적인 데이터센터가 중앙처리장치(CPU) 기반 설계에 초점을 맞췄다면,
AI 데이터센터는 고성능 그래픽 처리 장치(GPU)와 함께
초고속 네트워크, 스토리지, 고효율 냉각 시스템과 같이
복합적인 IT 인프라 요건을 갖춰야 하죠.

특히 ChatGPT와 같은 대형 언어모델(LLM)의 학습에는
막대한 컴퓨팅 파워가 필요하기 때문에
AI 데이터센터는 전력 소모와 발열 수준이 매우 높으며
이를 효율적으로 관리하는 설계가 역시 중요합니다.

.

4️⃣그린 데이터센터
“에너지 효율성을 극대화한 인프라”

데이터센터는 막대한 전력을 소비하는 시설인데요.
이로 인한 에너지 효율성을 높이기 위해 떠오른 개념이
바로 ‘그린(Green) 데이터센터’입니다.

그린 데이터센터는 고효율 전력 장비와 저전력 서버,
자연 냉각 시스템 또는 신재생에너지 사용, 폐열 회수 기술 등
다양한 방법을 통해 에너지 사용량을 최소화하고
지속가능성을 높이는 것이 핵심입니다.

친환경이 강조되는 글로벌 흐름 속에서
지속가능한 데이터센터 구축은 이제 선택이 아닌 필수로 자리매김하고 있습니다.

.

5️⃣ 국가 AI 컴퓨팅센터
“국가 차원의 AI 인프라 공급 체계”

AI 인프라가 민간을 넘어
국가 차원으로 확장되는 흐름도 본격화되고 있습니다.

AI 기술 격차를 줄여 중소기업과 연구기관도
AI 개발에 참여할 수 있도록 하기 위해
국가 주도로 운영되는 AI 데이터센터가 등장하고 있는데요.

이를 국가 AI 컴퓨팅센터라고 하며,
AI 컴퓨팅 자원을 공공 자산처럼 제공하는 것이 핵심입니다.

국내에서는 정부가 광주, 포항 등지에 국가 AI 컴퓨팅센터를 조성해,
국내 AI 스타트업과 학계, 연구기관 등이
고성능 GPU 자원을 사용할 수 있도록 지원하고 있죠.

이를 통해 종합적으로 AI 산업의 기술 자립과
AI 생태계 혁신에 기여하고자 하고 있습니다.

.

6️⃣ 엔터프라이즈 데이터센터
“기업 맞춤형 데이터 자산 창고”

엔터프라이즈(Enterprise) 데이터센터는
특정 기업이 자체적으로 구축해 운영하는 데이터센터입니다.

즉, 기업이 외부 클라우드 서비스에 의존하지 않고
자체적으로 서버·스토리지·네트워크 등을 구축해
안전하게 기업 내부 업무를 처리하는 방식인데요.

주로 대기업이나 공공기관 등이
자사의 IT 인프라를 직접 통제하고 보안 수준을 높이기 위해 도입합니다.

이는 보안, 비용, 인프라 통제 등에서 주도권을 확보할 수 있고
안정성과 보안성이 좋다는 장점이 있으나,
초기 구축 비용과 운영·유지보수 비용이 높고
기술 변화에 유연하게 대응하기 쉽지 않은 부분이 어려운 점으로 꼽힙니다.

.

이처럼 역할과 목적에 따라 다양한 종류가 있지만,
데이터센터가 AI 시대의 핵심 인프라로 부상하면서
특히 더 각광받는 특징들도 있는데요.

우선, 생성형 AI 등 고성능 서비스를
안정적으로 뒷받침할 수 있는 연산력 확보가 필수적입니다.
이를 위해 고성능 GPU 자원과 신속한 데이터 처리 구조가 중요하죠.

다음으로는 에너지 효율을 극대화한 시스템 설계가 요구됩니다.
전력 소비는 줄이면서 냉각 효율은 높이는 고효율 전력 인프라와 함께
데이터센터의 지속가능성을 확대할 수 있는 기술이 필요합니다.

마지막으로, 사용 목적과 위치, 수요에 따라 맞춤형으로 설계된 데이터센터 인프라가 필요하죠.

이들 데이터센터 개념은 목적에 따라 중복될 수도 있는데요.
예를 들어, 친환경 첨단 산업단지를 추진하는 지역에는
고성능 AI데이터센터 기능과 그린 데이터센터 조건을 갖춘 데이터센터가 조성될 수 있죠.

데이터센터의 미래 경쟁력은 ‘지속가능한 설계와 목적에 맞는 운영 전략’에 달려 있으며
이는 기술과 환경, 사용자 모두를 고려한 통합적 접근을 통해 완성됩니다.

.

SK에코플랜트는 차세대 데이터센터 구축을 위한 핵심 역량을 바탕으로
고성능·고효율·대규모 인프라 구현에 속도를 내고 있습니다.

먼저 AI 데이터센터 분야에서는
SK그룹이 아마존웹서비스(AWS)와 함께 조성 중인
울산 AI 데이터센터 사업에 참여해
국내 최대 규모의 AI 인프라 구축을 지원하고 있습니다.

생성형 AI 수요 확대에 대응하기 위한 이 초대형 프로젝트는
대한민국 AI 경쟁력을 한 단계 끌어올릴 중요한 거점이 될 것입니다.

그린 데이터센터 측면에서는
연료전지의 버려지는 열을 회수하여 데이터센터에 적용하는
SOFC 열회수 솔루션으로 지속가능한 데이터센터의 미래를 열어가고 있습니다.

이는 열에너지를 난방 및 냉각 시스템에 재활용함으로써
에너지 비용 절감에 기여하는 지속가능한 솔루션입니다.

또한 수도권 핵심 입지인 인천 부평에
대규모 시설로 조성 중인 하이퍼스케일 데이터센터는
기업과 기관의 고밀도 연산 수요를 충족할 차세대 거점으로 주목받고 있습니다.

SK에코플랜트는 해당 사업을 통해
초대형 데이터센터 구축 역량까지 겸비한 데이터센터 디벨로퍼로 변신했습니다.

.

기술·미래 수요를 모두 아우르는
차세대 데이터센터 플랫폼 구축에 앞장서며
AI 시대에 발 맞춰 거대한 디지털 허브를 구축하고 있는 SK에코플랜트.
앞으로 어떤 미래를 열어갈 지 함께 지켜봐주세요!