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이미지 확대보기영국 옥스퍼드대 자료를 보면 미국의 데이터센터는 26개다. 미국 기업은 해외에 63개의 데이터센터를 운영 중이다. 중국은 22개로 한국(4개)·일본(4개)·인도(5개)를 합친 것보다 많다. 유럽연합(EU)이 보유한 데이터센터는 28개다.
AI 운용에 필요한 데이터센터를 가진 나라는 32개국에 불과하다. 150개국 이상이 데이터센터조차 없는 셈이다.
AI 시설에 투자하려면 막대한 비용이 필요하다. 인재와 자금력은 물론 전기와 물 등 사회기반시설을 갖춘 나라만 데이터센터 투자가 가능한 이유다.
AI 시대에 데이터센터 확보는 산업화 시대의 산유국에 비유할 수 있을 정도로 중요하다. 데이터센터가 없으면 과학 연구는 물론 기업 성장과 인재 유지를 하기 힘들기 때문이다.
한국은 AI 3대 강국을 목표로 삼았다. 하지만 미국과 중국을 따라가려면 독자적인 거대언어모델(LLM)을 구축해야 하는 등 갈 길이 멀다. 추격자에 머물러서는 AI 패권을 잡기는커녕 종속될 수밖에 없는 처지다.
그렇다고 정책이나 대기업의 자본만으로 이룰 수 있는 목표도 아니다. 프로그램과 부품 제조 서비스까지 가치사슬을 형성하려면 인재 육성부터 차근차근 추진해야 가능하다.
국가 주도로 100조 원을 투입하겠다는 의지만으로는 성과를 내기 힘들다. 당장 스타트업을 육성하고 경쟁 구조를 만드는 게 시급한 과제다. 이를 위해 선행해야 하는 게 규제 완화다.
내년 시행 예정인 한국의 AI 기본법을 봐도 안전성 규제 조항이 많은 편이다. 세계에서 처음 AI 기본법을 만든 EU의 사례를 원용한 탓이다. 전문가의 의견 수렴이 부족했다는 증거다.
AI 데이터센터 외에도 그래픽처리장치(GPU) 확보와 반도체와 서버 산업도 육성해야 한다. AI 산업화 경쟁에서 앞서야 미래 먹거리를 만들 수 있다.
