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[IT뉴스][취재수첩] 빅테크는 AI 데이터센터 표준을 노리는데…한국은 아직 '짓기' 경쟁

온카뱅크관리자

2026-10-18 07:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 엔비디아·메타·오픈AI 앞다퉈 자체 기준…측정 기준 마련 서둘러야 
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 [디지털데일리 박재현기자] 많은 사람들은 자동차를 구매할 때에는 연비를, 냉장고와 같은 가전제품을 고를 때는 에너지소비효율등급을 따지곤 한다. 같은 에너지로 얼마나 일을 해내는지 보여주는 숫자다. 에너지를 많이 쓰는 물건일수록 이 잣대는 더 중요해진다.
 그런데 수조원을 들여 짓고 센터 하나가 적게는 수백 메가와트(MW)에서 많게는 수 기가와트(GW)까지의 전기를 끌어다 쓰는 AI 데이터센터에는 아직 이런 성적표가 없다.
 현재 AI 데이터센터는 우리 정부가 가장 공을 들이는 분야다. 피지컬 AI, K-반도체와 함께 ‘3대 메가 프로젝트'에 포함됐고, 인허가를 빨리 내주며 전력 규제까지 풀어주는 ‘AI 데이터센터 특별법'이 제정되는 등 전폭적으로 지원받고 있다. 전남 해남 국가AI컴퓨팅센터는 2조5000억원 규모로 사업자가 확정돼 착공에 들어갔고, 포항을 포함해 지자체들도 유치전에 뛰어들었다.
 하지만 면면을 보면 오가는 숫자는 확보한 메가와트(MW)와 그래픽처리장치(GPU) 수량뿐이다. 다 지어진 센터가 그 전기로 AI 연산을 얼마나 해냈는지 판별할 기준조차 없는 상황이다.
 그나마 데이터센터 효율 지표로 통하는 전력사용효율(PUE)이 거론되곤 하지만, AI 데이터센터에 적합한 지표는 아니다. PUE는 냉각과 시설 운영에 새는 전기를 측정한다. 서버로 들어간 전기가 쓸모 있는 AI 결과로 얼마나 바뀌었는지는 보여주지 못한다.
 국내 유일의 데이터센터 효율 인증인 그린데이터센터 인증도, 관련 국제표준도 PUE 같은 시설 지표에 머물러 있는 상황이다. 조영임 가천대 컴퓨터공학과 교수(ISO/IEC JTC 1/SC 42 한국 대표단장)는 “AI 데이터센터에 부족한 건 AI 연산의 실제 생산성과 자원 효율을 함께 설명할 공통 평가체계”라고 진단하기도 했다.
 이러한 AI 데이터센터 평가 지표의 빈자리는 칩과 장비를 파는 벤더들이 제시하기 시작했다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 올해 개발자 행사에서 ‘AI 데이터센터의 매출은 와트당 토큰에 확보한 전력을 곱한 값'이라는 공식을 제시했고, 슈나이더일렉트릭 등 장비 기업들도 와트당 토큰을 업계 공통 지표로 밀고 있다. 이들이 내민 기준이 어떤 조건에서 잰 값인지 근거가 없다.
 칩 벤더 외에도 메타와 오픈AI도 자체 기준을 제시하고 있다. 메타는 과거 2011년 오픈컴퓨트프로젝트(OCP)를 공동 창립했고, 이 활동을 통해 지난해 AI용 랙 규격 'ORW'를 "새로운 오픈소스 표준"이라며 내놨다. AMD는 이를 기반으로 랙 제품 '헬리오스'를 만들었다. 메타는 루이지애나에 5GW, 500억달러 이상 규모의 AI 데이터센터 '하이페리온'을 짓고 있는 가운데, AI 데이터센터에 대한 표준을 제시할 것이라는 의견이 지배적이다.
 오픈AI도 5000억달러 규모 '스타게이트'로 10GW 이상의 인프라를 확보했고, 자체 네트워크 프로토콜을 OCP에 공개하고 칩 성능은 "전력 단위당 성능으로 재야 한다"는 자기 기준을 제시하고 있다.
 다만 이대로 굳으면 AI 데이터센터의 표준과 실력이 칩 벤더 혹은 빅테크 기업의 기준으로 정해지게 된다.
 이런 흐름은 한국에도 남의 일이 아니다. AI 패권 경쟁의 중심인 GPU와 초거대 모델에서는 미국과 중국이 크게 앞서 있다. 정부가 ‘AI 3대 강국(G3)’을 내걸고 GPU 확보와 독자 모델 개발, AI 데이터센터 구축에 예산을 쏟고 있지만, 같은 무대에서 격차를 좁히기는 쉽지 않다.
 한국이 승부를 걸 수 있는 곳은 효율이다. 메모리반도체와 전력설비, 냉각, 데이터센터 운영 기술을 고루 갖춘 나라는 많지 않다. 퓨리오사AI와 리벨리온 같은 국산 AI 반도체 기업도 GPU보다 높은 전력 효율을 앞세운다.
 그런데 이 효율을 재는 셈법을 남이 정하게 되면 강점을 증명할 방법도 남의 손에 넘어간다. 반대로 공인 기준에 한국의 측정 방식이 반영되면 해외 고객과 발주처 앞에서 실력을 공인된 수치로 내보일 수 있다. 조영임 교수는 "기술을 먼저 개발한 기업이 시장을 열 수는 있지만, 그 기술을 평가하는 국제표준을 만드는 국가와 기업이 시장의 규칙에 더 오래 영향을 미친다"고 말했다.
 기회는 아직 열려 있다. 국제표준은 용어와 요구사항뿐 아니라 측정·시험 방법까지 정한다. PUE가 세계 어디서나 같은 의미로 통하는 것도 국제표준 ISO/IEC 30134-2가 측정법을 정해둔 덕이다. AI 연산 효율을 재는 방법은 아직 이런 국제표준이 없다.
 ISO/IEC 산하 데이터센터 지속가능성을 다루는 분과(SC 39)가 AI와 데이터센터를 연결하는 기술보고서 작업에 막 들어간 단계다. 국제표준은 승인부터 발행까지 3~5년이 걸리는 만큼, 지금 측정법을 먼저 내놓는 쪽의 방식이 몇 년 뒤 기준이 된다.
 우리 정부 역시 이를 간과해선 안 된다. 짓는 데 쏟는 지원만큼 측정하는 체계도 갖춰야 한다. 측정법을 제안하려면 같은 조건에서 잰 실측 데이터가 먼저 있어야 한다. 공공이 직접 짓는 국가AI컴퓨팅센터부터 추론 처리량과 전력, 냉각 데이터를 같은 조건에서 측정해 쌓으면 국가표준(KS)과 국제표준 제안의 근거가 된다.
 특히 한 업계 관계자에 따르면, 우리나라가 갖는 AI 데이터센터 분야 강점을 빼앗기지 않으려면 2027년 하반기까지 국제표준 제안 후보를 1건 이상 마련해야 한다고 제언하기도 했다.
 짓는 속도만큼 재는 준비도 서둘러야 한다. 몇 MW를 지었는지도 중요하지만 그 전기로 무엇을 얼마나 해냈는지도 함께 물어야 할 때가 왔다.
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