호주 가려던 아마존, 울산이 제조업·전력으로 잡았다
AI 데이터센터 유치 비결은

울산에 대규모 ‘AI 데이터센터’를 짓기로 한 아마존웹서비스(AWS)는 당초엔 울산을 아예 후보지로 검토조차 하지 않았던 것으로 전해졌다. 아마존은 호주에 있는 기존 데이터센터를 AI 데이터센터로 확장하기로 한 상태였다. SK그룹이 한국으로 유치전에 나섰을 때도, 아마존은 한국에도 투자하되 ‘수도권 입주’를 희망했다고 한다. AI 데이터센터는 실시간으로 대용량의 데이터를 주고받아야 하기 때문에 고객사와의 거리가 가까울수록 유리하다는 판단 때문이었다.
20일 복수의 정·재계 관계자에 따르면, SK는 ‘데이터’와 ‘전력’ 그리고 ‘반도체’라는 세 가지 카드를 적극적으로 활용해 아마존의 마음을 울산으로 돌리는 데 성공했다. 아마존은 총투자액 7조원 가운데 80%에 육박하는 40억달러(약 5조4000억원)를 투자하는 것으로 전해졌다.
◇‘데이터·전력·반도체’ 카드가 주효
SK가 앞세운 첫째 카드는 제조업의 AI 전환에 필요한 기업들의 ‘데이터’였다. 울산은 한국 제조업의 핵심 기지다. 세계 최대 단일 자동차 공장을 운영 중인 현대자동차를 비롯해 현대중공업과 같은 조선 업체, SK이노베이션과 에쓰오일 등 석유화학 기업, 삼성SDI 이차전지 공장 등이 밀집한 지역이다.
이번 사안을 잘 아는 재계 관계자는 “울산에는 AI 전환을 희망하는 핵심 제조 대기업들의 수요가 있다는 점이 아마존을 설득하는 중요한 요인 중 하나였다”고 했다. 최근 국내 주요 그룹들은 방대한 양의 ‘제조 데이터’를 AI와 연계해 품질과 생산성 면에서 혁신을 꾀하는 ‘AI 전환’을 일제히 추진 중이다. 마이크로소프트(MS) 등과 경쟁하는 아마존에 대규모 잠재 고객을 안겨주고, 한국 입장에선 ‘제조업 중심 도시’ 울산이 ‘AI 첨단 도시’로 거듭날 수 있는 계기를 만드는 ‘윈윈 전략’이 통한 셈이다.

둘째 카드는 전력을 비롯한 ‘인프라’였다. AI 데이터센터는 최첨단 반도체(GPU)가 연산을 하는 과정에서 엄청난 양의 전력을 소모해 ‘전기 먹는 하마’로 불린다. SK와 아마존이 구상한 데이터센터 역시 소형 화력발전소 1개 규모의 전력을 쓸 것으로 예상된다.
하지만 아마존이 희망했던 수도권은 이미 국내 데이터센터의 70%가량이 밀집한 포화 상태라 추가 전력 수요를 감당하기 어려운 상태다. SK는 계열사인 SK케미칼이 운영하는 LNG(액화천연가스) 열병합발전소에서 안정적인 전력을 조달할 수 있다고 설득했다. 재계 관계자는 “경쟁국에 비해 전기료도 상대적으로 싼 데다, 전력의 품질도 안정적이라는 점이 주효했다”고 말했다. 막대한 열(熱)이 발생하는 데이터센터를 식힐 수 있는 해양 냉각수 조달, 주변국과 빠르게 연결될 수 있는 해저 케이블이 구축된 울산의 환경 역시 아마존의 마음을 돌리는 데 큰 역할을 했다고 한다.
마지막은 SK하이닉스가 생산하는 ‘최첨단 AI 반도체’ HBM(고대역폭메모리)이었다. AI 데이터센터의 두뇌 역할을 하는 반도체는 엔비디아가 만드는데, 그 핵심 부품이 SK하이닉스의 HBM이다. 전 세계가 AI 반도체 확보 전쟁을 벌이는 가운데 무려 6만장의 GPU를 확보하려면, 결국 SK와 손잡는 것이 유리할 것이라는 판단이 작용한 것으로 전해졌다.
◇민간 이끌고, 정부 지원해야
7조원이 투자되는 울산 ‘AI 데이터센터’는 정부 주도의 ‘국가 AI 컴퓨팅 센터’ 사업이 난항을 겪고 있는 가운데 성사된 ‘민간 주도’의 성과다. 정부는 민간과 함께 특수목적법인(SPC)을 설립해 GPU 3만장 규모의 AI 데이터센터를 세우는 사업을 추진했지만, 참여하려는 기업이 없어 두 차례 유찰된 상태다. 정부가 지분 51%를 보유해 의사 결정권을 쥐면서도, 기업이 운영과 수익에 대한 책임을 져야 하는 구조 때문이다. 테크 업계 관계자는 “민간 수요도 정확히 제시되지 않은 사업이라 참여해도 수익을 내기가 어려울 것이라고 보는 기업이 많다”고 했다.
전문가들은 이번 울산의 사례처럼 기업이 주도하고, 정부는 적극적으로 지원하는 모델이 확산될 필요가 있다고 말한다. 김정호 카이스트 교수는 “기업이 이윤을 남길 수 있는 구조가 돼야 AI 생태계가 유지될 수 있다”며 “유망한 스타트업에 GPU를 집중 지원해 한국형 AI를 만드는 동시에 일부는 대학과 연구기관에 배정하는 등 운영 방식도 정밀하게 세울 필요가 있다”고 했다.
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