일자리는 건물 밖에서 난다
수요 기업들은 이렇게 쓴다
연산 능력을 빌려 쓰는 시대
제조 현장이 가장 큰 고객이다
착공은 이제 시작일 뿐이다
김기태 동부지역본부 차장
지난여름, 경북 포항 광명일반산업단지에서 글로벌 AI 데이터센터 착공식이 열렸다. 1단계는 2조 원 규모 민간투자로 40MW급 시설을 짓고 2027년 준공이 목표다. 260MW급 2단계 확장이 계획돼 있고 3단계도 협의 중이다. 완성되면 철강과 2차전지라는 제조 기반, 국내 최고 수준의 연구 인프라와 맞물려 시너지를 낼 것으로 기대된다. 다만 데이터센터는 서버와 냉각, 전력 설비가 가득한 거대한 기계실에 가깝다. 상주 인력은 운영과 보안, 설비 관리 정도라 고용 효과는 크지 않다. 건설 단계의 일자리는 반짝 늘겠지만 그것만으로 도시의 미래를 말하긴 어렵다. 일자리는 건물 안이 아니라 그 시설을 쓰는 기업들 곁에서 만들어진다.
AI 수요는 폭증하고 있다. 생성형 AI를 서비스에 붙이려는 기업, 자체 모델을 키우려는 기업, 쌓아둔 데이터를 분석하려는 기업이 앞다퉈 연산 자원을 찾는다. 활용법은 크게 세 갈래다. 첫째는 모델 학습이다. 거대언어모델이나 산업 특화 모델을 만들려면 GPU 수천 개를 몇 주씩 쉬지 않고 돌려야 한다. 둘째는 추론 서비스다. 완성된 모델을 챗봇, 검색, 추천 서비스로 24시간 구동하려면 안정적인 연산이 필요하고, 이용자가 늘수록 수요도 함께 커진다. 건물은 하나여도 그 안에서는 수백 개 기업이 동시에 일한다.
세 번째 활용법이 GPUaaS다. 'GPU를 서비스로 제공한다'는 뜻으로, 값비싼 AI 연산 장비를 직접 사는 대신 렌터카처럼 필요한 시간만큼 빌려 쓰고 쓴 만큼 요금을 내는 방식이다. GPU는 한 대에 수천만 원에서 수억 원이고 물량도 달린다. 사더라도 전기료와 냉각, 관리 인력까지 감당해야 한다. 데이터센터가 이를 대량으로 갖춰 두면 스타트업과 연구기관, 중소 제조기업도 큰 투자 없이 AI를 시작하고, 프로젝트가 끝나면 바로 반납할 수 있다. 40MW, 260MW라는 전력 규모가 중요한 이유도 여기에 있다. 전력이 안정적으로 확보된 부지는 그 자체로 희소한 자산이다.
포항의 강점은 데이터센터 옆에 세계적인 제조업이 있다는 점이다. 철강 공정에서는 고로와 압연 설비의 센서 데이터가 쉴 새 없이 쏟아진다. AI로 분석하면 품질 불량을 미리 예측하고 설비 고장을 사전에 잡아내며 에너지 사용도 줄일 수 있다. 2차전지는 전극 공정의 미세한 결함을 비전 AI로 걸러내고 공정 조건을 최적화하는 일이 이미 현장의 과제다. 가상공간에 공장을 똑같이 만들어 시뮬레이션하는 디지털 트윈도 막대한 연산이 필요하다. 수도권 클라우드로 보내던 데이터를 바로 옆에서 처리하면 지연과 보안 부담이 줄고 현장과 AI의 거리도 그만큼 가까워진다.
포스텍과 방사광가속기 같은 연구 인프라도 큰 자산이다. 연산 자원을 찾아 스타트업과 개발 인력이 모이면 데이터센터는 생태계의 구심점이 된다. 과제는 분명하다. 전력과 송전망을 안정적으로 확보하고, 지역 제조기업의 AI 전환을 돕는 바우처와 스타트업 입주 공간으로 수요 기업을 채우며, AI 인재를 길러내야 한다. 짓는 것과 채우는 것은 전혀 다른 일이다. AI를 다룰 엔지니어가 없으면 포항은 자리만 내주고 실속은 수도권 기업이 챙기게 된다. 철강이 포항의 어제였고, 2차전지가 오늘이라면 AI는 그 둘을 잇는 내일의 먹거리가 될 수 있다. 착공은 시작일 뿐이다. 거대한 기계실을 도시의 성장 엔진으로 바꾸는 일은 이제 포항이 풀 숙제다.
김기태
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