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[IT뉴스][AI 인프라전④] "짓고 떠나던" IT서비스 기업들, 이제 직접 짓고 운영한다

온카뱅크관리자

2026-06-19 05:57:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 전력·부지·구축기간 3중 병목 한 목소리 
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 젠슨 황 엔비디아 CEO 방한 이후 국내 AI 데이터센터 경쟁은 GPU 확보전을 넘어 전력·냉각·운영권을 둘러싼 인프라전으로 번지고 있다. AI 팩토리의 승부처는 누가 더 많은 칩을 확보했느냐가 아니라, 그 칩을 꽂을 전력과 열을 뺄 냉각, 고객 워크로드를 안정적으로 운영할 역량에 있다. &lt;디지털데일리&gt;는 주요 기업 질의 답변, 현장 취재를 바탕으로 AIDC 2라운드의 병목과 사업모델 변화를 짚는다. &lt;편집자&gt;
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 [디지털데일리 박재현기자, 김보민기자] 국내 IT서비스 기업들의 비즈니스 공식이 바뀌고 있다. 수십 년간 고객 IT 시스템을 대신 구축해온 기업들이 이제 인프라를 직접 짓고 운영하는 사업으로 세를 확대하고 있다. 삼성SDS와 LG CNS는 데이터센터 직접 투자와 클라우드 운영을 결합한 복합 사업자로 전환 중이고, 현대오토에버는 현대차그룹의 9조원 AI 투자를 발판으로 제조·모빌리티 특화 시스템 통합자 자리를 굳히고 있다.
 ◆"짓고 떠나던" IT서비스 기업, 이제 직접 짓고 운영한다…반복 매출이 새 기준
 IT서비스 기업들의 전통적인 수익 구조는 프로젝트 단위 도급이었다. 고객이 발주하면 구축하고, 사업이 끝나면 매출이 끊기는 구조다. AIDC는 이러한 구조를 변화시키고 있다. GPU 인프라를 직접 보유해야 구독 매출이 발생하고, 데이터센터를 운영해야 장기 계약이 따라온다. 반복 매출이 IT서비스 기업들에게 낯선 개념이었다면, AIDC 시대엔 사업의 새로운 기준이 되고 있는 셈이다.
 도급이 끝나면 GPU 구독 계약도, 장기 운영 계약도 생기지 않는다. AIDC를 직접 운영하지 않으면 반복 매출 구조를 만들기 어려운 이유다. 삼성SDS가 삼성클라우드플랫폼(SCP)을, LG CNS가 DBO 장기 계약을 핵심 모델로 내세우는 배경이기도 하다. 고객 쪽에서도 같은 변화가 감지된다. "구축해달라"는 요청이 "GPU 클러스터 언제 쓸 수 있냐"로 바뀌고 있다.
 다만 IT서비스 기업들이 통신사·자산운용사와 차별화되는 지점이 있다. 고객은 GPU 인프라만 원하는 게 아니라 데이터 파이프라인, AI 플랫폼, 보안, 클라우드 운영 체계까지 묶인 서비스를 요구한다. 수십 년간 기업 고객을 상대하며 쌓아온 운영 경험과 고객 기반은 통신사나 자산운용사가 단기간에 복제하기 어렵다는 것이 IT서비스 업계의 판단이다.
 삼성SDS는 AIDC 직접 투자, 클라우드 운영(SCP), SI·MSP를 동시에 수행하는 사업자임을 강조한다. 진척도 빠르다. 동탄DC 서관이 상업가동에 들어갔고, 구미 AIDC는 부지 확보와 설계를 마쳤으며, 국가AI컴퓨팅센터는 삼성SDS 컨소시엄 SPC가 이달 설립되면 착공할 예정이다. 7월부터는 퓨리오사AI 등 국산 반도체 기업과 협업해 NPU를 구독형으로 제공한다는 구상이다.
 LG CNS 역시 'DBO 사업자'를 전면에 내세우고 있다. DBO는 설계·구축·운영을 일괄 수주하는 방식이다. 고객사 데이터센터를 처음 설계 단계부터 맡아 짓고, 완공 후 운영까지 담당한다. 단순 구축 도급과 달리 장기 운영 계약이 붙어 반복 매출이 생긴다.
 LG CNS의 현재 국내 데이터센터 포트폴리오는 460MW 운영·500MW 개발을 합산해 약 1GW에 달한다. 1조원 이상을 수주한 삼송 데이터센터는 1단계를 마치고 2단계를 진행 중이며 7월 네이버클라우드가 입주할 예정이다. 인도네시아 자카르타 AI 데이터센터는 연말 완공을 목표로 하고, 부산 모듈형 AIDC는 하반기 서비스를 시작할 예정이다. LG CNS는 AI 플랫폼, 데이터센터 설계·구축, AX 컨설팅을 통합한 엔드투엔드 서비스를 주력으로 제시하고 있다.
 고객 수요의 내용도 달라졌다. 삼성SDS는 고객 수요가 단순 클라우드 전환에서 클라우드 네이티브, AX(AI 전환)로 해마다 고도화되고 있다고 설명했다. 금융·공공·국방 등 규제 산업에서는 SI 프로젝트 수요가 여전히 유지되는 가운데, 생성형 AI 도입은 파일럿 단계를 넘어 실제 인프라 투자로 이어지고 있다는 것이 업계 공통 진단이다.
 금융권은 상용화 단계로 비교적 빠르게 진입해 대규모 AI 모델 학습과 추론 인프라 수요가 본격화됐고, 제조·물류·공공은 파일럿과 상용화가 혼재하는 단계로 평가된다. LG CNS 관계자는 "고전력 GPU 클러스터를 수용할 데이터센터를 얼마나 빨리 확보할 수 있느냐가 고객들의 선택을 받는 기준이 됐다"고 말했다.
 ◆현대오토에버, 범용 AIDC 대신 그룹 AI 전환 허브로
 삼성SDS·LG CNS가 AIDC 직접 투자자로 전선을 넓히는 동안, 현대오토에버는 그룹 내수를 발판 삼아 다른 경로를 추진하고 있다. 범용 AIDC 투자 경쟁에 뛰어들지 않고, 현대차그룹 AI 전환의 시스템 통합자 역할에 집중하는 구조다.
 현대차그룹은 2026~2030년 현대차 기준 77조3,000억원의 중장기 투자를 제시했으며, 별도로 새만금 AI 데이터센터와 로봇 공장 등에 약 9조원을 투입할 계획이다. 이 중 AI 데이터센터에만 5.8조원이 투입되고 5만 GPU가 배치된다.
 이현욱 IBK투자증권 연구원은 "현대차그룹의 AI 데이터센터·로봇 공장·제조 지능화 투자는 그룹 전반의 데이터·클라우드·소프트웨어 운영 체계를 재구축하는 과정"이라며 "현대오토에버의 SI·ITO 매출 확대 요인으로 작용할 것"이라고 전망했다.
 증권가는 현대오토에버의 2026년 SI 부문 매출을 전년 대비 20.1% 성장한 1조9,910억원으로 예상한다.
 제조 데이터가 AI 팩토리 수요로 전환되는 흐름도 현대오토에버에 유리하게 작용한다. 공장 센서·기계 데이터에 합성 데이터(Synthetic Data)가 더해지면서 처리 데이터 총량이 빠르게 늘고 있으며, 엔비디아 옴니버스처럼 실제 공장을 가상으로 복제해 시뮬레이션하는 방식이 확산되면서 합성 데이터 처리를 위한 AI 팩토리 수요도 구조적으로 증가할 것이라는 분석이다.
 자율주행 데이터 격차도 인프라 수요와 연결된다. 올해 3월 기준 웨이모 누적 자율주행 거리는 상업용 기준 3억km를 돌파했고, 테슬라는 5월 기준 160억km를 넘었다. 반면 국내 기업들은 1,300만km 안팎으로 알려져 있다.
 업계는 이러한 격차를 줄이기 위한 데이터 축적 수요가 AI 팩토리·AI 클라우드 투자 확대로 이어질 것으로 보고 있다. SDV(소프트웨어 정의 차량) 전환도 같은 맥락에서 성장 동력으로 꼽힌다. 차량 SW 플랫폼, 내비게이션, 정밀지도, OTA 매출이 SDV 전환과 함께 늘어나는 구조이며, 피지컬 AI·로보틱스 분야에서는 그룹 내 시스템 통합 허브 역할을 맡는다.
 ◆전력·부지·구축기간 3중 병목…"세 가지가 함께 풀려야 착공이 된다"
 국내 대표 IT서비스 기업 3사의 전략은 상이하지만, 한 목소리를 내는 지점이 있다. 전력, 부지, 구축 기간이다. 세 가지는 각각의 문제가 아니라 서로 연결돼 있다. 하나가 해소되지 않으면 나머지가 풀려도 사업이 앞으로 나아가기 어렵다는 이유에서다.
 전력이 첫 번째 관문이다. 기존 데이터센터 랙당 전력 밀도는 5~10kW 수준이었지만, AI 서버는 랙당 30kW에서 많게는 100kW 이상을 요구한다. 국내 전력 소비의 약 40%, 데이터센터의 70% 이상이 수도권에 집중돼 있는 상황에서 수도권 내 신규 발전소 건설은 사실상 불가능하고, 지방에서 전기를 끌어올 송전망 확충도 인허가와 지역 갈등으로 지연되고 있다.
 삼성SDS 관계자는 "전력 확보가 가장 큰 어려움이며 부지 확보와 규제·인허가·민원도 복합적으로 걸린다"며 "지자체와의 협업 없이는 착공 자체가 어렵다"고 말했다.
 부지 확보도 쉽지 않다. AI 데이터센터는 전력 인입 가능 여부, 냉각수 조달, 광케이블 연결성, 소방·건축 인허가까지 조건이 겹치기 때문에 조건을 충족하는 입지가 제한적이다. 삼성SDS가 구미를 낙점하고, LG CNS가 인도네시아로 눈을 돌린 것도 수도권 내 적합한 부지가 줄어들고 있다는 현실을 반영한다.
 구축 기간은 속도를 제약하는 또 다른 변수다. 대규모 데이터센터는 착공부터 상업가동까지 통상 2~3년이 걸리는데, AI 수요가 이 속도를 따라가지 못하는 구조가 이미 가시화되고 있다. LG CNS가 모듈형(Prefab) AIDC를 적극 추진하는 것도 이 때문이다. 모듈형 AIDC는 공장에서 데이터센터 구성 모듈을 미리 제작해 현장에서 조립하는 방식으로, 통상 2~3년 걸리는 구축 기간을 단축할 수 있어 빠른 AI 수요 대응이 가능하다.
 LG CNS 관계자는 "단순한 운영 사업자보다 대규모 전력과 확장성을 확보할 수 있는 개발 역량을 가진 사업자가 시장에서 더 높이 평가받고 있다"고 말했다.
 삼성SDS도 DBO 방식으로 직접 구축과 외부 수주를 병행하며 속도를 높이고 있다.
 결국 전력이 확보돼도 부지가 없으면 착공이 안 되고, 부지가 있어도 구축 기간이 길면 수요를 맞추기 어렵다. IT서비스 기업들이 지자체 협업, 비수도권 부지 발굴, 모듈형 공법에 동시에 공을 들이고 있다.
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