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[IT뉴스][Ψ-딧세이] 정용진의 소버린?···신세계란 이름의 임대된 연산

온카뱅크관리자

2026-03-18 08:37:34

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">하이퍼스케일 뒤 전력의 역할 봐야 <br>데이터 흐르지만 지능 축적 안 돼 <br>남는 건 시설, 빠져나가는 건 가치</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="7mOsXqe4GA">
          <div contents-hash="cdd0424acb1594e28fc99eb59fb9ac49ebef00e85a847fa1ed3229f615c19f85" dmcf-pid="zsIOZBd8Gj" dmcf-ptype="general">
           기억을 말하는 프사이(Ψ)-딧세이는 우리가 매일 스치는 감정과 생각 그리고 사물을 한발짝 떨어져 바라보는 여정을 뜻한다. 빵 한 조각, 커피 한 잔 혹은 데이터 서버의 불빛 같은 일상의 풍경조차 파장처럼 흔들리며 우리 삶에 스며든다. 말 이전의 떨림과 여기-지금의 이야기를 거대한 리듬 속에 맞춰 읽어내는 작업, 그것이 바로 Ψ-딧세이다. [편집자 주]
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="57c19104cd9b52bedd6f50d823b35a31120e452fa3d30e45afcc2533f60f70fe" data-idxno="456256" data-type="photo" dmcf-pid="q6QPNCFYYN" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="미국 샌프란시스코에서 16일(현지시간) 열린 '한국 소버린 AI 팩토리 건립을 위한 전략적 파트너십 MOU 체결식'에서 정용진(오른쪽 두 번째) 신세계그룹 회장이 미샤 라스킨(오른쪽 네 번째) 리플렉션 AI CEO, 하워드 러트닉(가운데) 미국 상무부 장관과 기념 촬영을 하고 있다. / 신세계그룹" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/18/552814-8XPEppr/20260318083008750mauz.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="pnhp8oCEHE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/18/552814-8XPEppr/20260318083008750mauz.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            미국 샌프란시스코에서 16일(현지시간) 열린 '한국 소버린 AI 팩토리 건립을 위한 전략적 파트너십 MOU 체결식'에서 정용진(오른쪽 두 번째) 신세계그룹 회장이 미샤 라스킨(오른쪽 네 번째) 리플렉션 AI CEO, 하워드 러트닉(가운데) 미국 상무부 장관과 기념 촬영을 하고 있다. / 신세계그룹
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          <p contents-hash="75c0d6f30693a830b7aeafaa0e05e34c635a23d5995de5d56871bc0847974fab" dmcf-pid="BPxQjh3GYa" dmcf-ptype="general">신세계그룹이 인공지능 데이터센터(AIDC) 사업에 나섰다. 미국 하워드 러트닉 상무장관이 측면 지원하고, 국내에서는 김민석 국무총리가 응원 메시지를 더하면서 국가적 인프라 구축처럼 비쳐진다. 하지만 핵심은 하이퍼스케일이란 규모가 아니라 전력이 투입되는 '역할'이다. 250MW라는 에너지가 어디에 연결되느냐에 따라 그 결과는 완전히 달라지기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="223ad8d31d73369dfff233983cfa875ce7873193b7a3a9d7f27888ad811116ce" dmcf-pid="bQMxAl0Htg" dmcf-ptype="general">250MW는 SK가 아마존웹서비스(AWS)와 계획한 울산 데이터센터의 두 배 규모로, 인구 40만~60만급 도시 하나를 24시간 돌릴 수 있는 전력 수준이다. 또 이를 지속적으로 유지해야 하는 부하를 의미한다. 데이터센터는 필요할 때만 가동하는 시설과는 달리 한 번 켜지면 멈출 수 없는 구조다. 인간의 활동 여부와 상관없이 전력은 일정 수준 이하로 떨어지지 않으며, 컴퓨터 자원은 끊임없이 점유와 해제를 반복한다.</p>
          <p contents-hash="b80d5fddc62218acf097550bc74bbf0d50e4cd549c355af1134f6dfec267e04c" dmcf-pid="KxRMcSpXHo" dmcf-ptype="general"><strong>AI 공장이 아닌 연산 상태 유지 장치</strong></p>
          <p contents-hash="44ce8d054ad1b69d2fd15f691831b4af5aa472a56e2de2febc6b67ad9f5b36ef" dmcf-pid="9MeRkvUZ1L" dmcf-ptype="general">즉, 이곳은 지능 생산을 위한 공장이라기보다는 연산 상태를 지속시키는 '상태 유지 장치'에 가깝다. 창 없는 건물과 공조 시스템, 중단 없는 전력망 속에 사람이 아닌 컴퓨터만 가득 찬 이 공간의 목적은 오직 연산 상태를 보존하는 데 있다.</p>
          <p contents-hash="195cee0e63551e5a40e52f5bf66c91eacad7350f5582e35df5a13577749a5fe1" dmcf-pid="2RdeETu5tn" dmcf-ptype="general">인공지능 특화 데이터센터 안에서 벌어지는 실상 또한 일반적인 기대와는 차이가 크다. 새로운 기술을 창조하는 장소가 아니라 이미 완성된 외부 기술이 구동될 수 있도록 자리를 내어주는 구조다. 특정 AI 구동을 위해 자원을 빌려주고 작업이 끝나면 회수하는 연산 처리 능력의 시간 단위 임대 모델인 셈이다.</p>
          <div contents-hash="439f0c5ade9c26bb72053df0a1b3e7bce300bdc63ff05c37c723d3d3ad603269" dmcf-pid="VeJdDy71Xi" dmcf-ptype="general">
           구조적으로 들여다보면 AI 시스템의 최하단에 전력과 냉각이 있고, 그 위에 컴퓨터, AI 모델, 그리고 서비스가 놓인다. 현재 신세계가 점유한 지점은 가장 밑바닥이다. 핵심인 컴퓨터와 AI 모델은 외부에서 유입된다. 데이터센터는 쉼 없이 가동되지만, 정작 그 위에서 어떤 AI가 탄생하고 어떤 서비스가 파생되는지에 대해 신세계는 통제권이 없다.
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d17d571e37e7576a875f14beb3540b4be9303d5308203d90850bf852c5e55695" data-idxno="456262" data-type="photo" dmcf-pid="fdiJwWzttJ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AIDC 시스템 구조는 네 계층으로 나뉜다. 전력·냉각·네트워크가 연산 상태를 유지하는 L0 인프라가 최하단이다. 그 위에 GPU·HBM·서버로 실제 연산이 수행되는 L1 컴퓨팅이 올라간다. 학습된 알고리즘이 지능을 형성하는 L2 모델, 수익과 사용자 접점이 만들어지는 L3 서비스가 최상단이다. 신세계가 점유한 지점은 L0다. 컴퓨팅과 모델과 서비스는 외부에서 유입된다. / 해설=이상헌 기자, 표=클로드 소넷 4.6" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/18/552814-8XPEppr/20260318083010035sliq.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="Uc15KewaHk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/18/552814-8XPEppr/20260318083010035sliq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AIDC 시스템 구조는 네 계층으로 나뉜다. 전력·냉각·네트워크가 연산 상태를 유지하는 L0 인프라가 최하단이다. 그 위에 GPU·HBM·서버로 실제 연산이 수행되는 L1 컴퓨팅이 올라간다. 학습된 알고리즘이 지능을 형성하는 L2 모델, 수익과 사용자 접점이 만들어지는 L3 서비스가 최상단이다. 신세계가 점유한 지점은 L0다. 컴퓨팅과 모델과 서비스는 외부에서 유입된다. / 해설=이상헌 기자, 표=클로드 소넷 4.6
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          </figure>
          <p contents-hash="297cd5d6e0c81dd658296a57c57b2c6f0073ca7d00f251119ae620e3bbae493f" dmcf-pid="4JnirYqFtd" dmcf-ptype="general">데이터 흐름 역시 종속적 구조를 따른다. 국내에서 발생한 사용자의 행동과 결제 기록이 AI의 입력값으로 투입되지만, 그 결과물과 피드백이 지능으로 치환되는 '학습'의 과정은 이 센터 안에서 일어나지 않는다. 내부에서는 기계적인 계산만 반복될 뿐, AI가 영리해지는 결실은 바깥에서 수확된다. 시간이 갈수록 지능의 격차는 벌어질 수밖에 없는 구조다.</p>
          <p contents-hash="99bab037e57e6537cdfe230db469b6d8d46bc6bec1ae3b7bbd21b1180c334738" dmcf-pid="8iLnmGB3He" dmcf-ptype="general"><strong>지능의 블랙홀 : 역외 유출의 실상</strong><br><strong>국내 발생 정보를 빅테크가 학습</strong></p>
          <p contents-hash="ac7478f545043248299c91fb36c801b5e772493213bcb3d3820a8655291528e0" dmcf-pid="6noLsHb05R" dmcf-ptype="general">더 쉽게 말해 문제를 입력하고 답을 받는 구조는 성립하지만, 그 답을 도출하는 '방법론'은 내부에 존재하지 않는다. 데이터센터는 계산을 수행할 뿐 계산 방식을 개선하거나 주도하지 못한다. 시스템은 특정 AI 모델에 맞춰 고착되고, 해당 모델의 변화에 따라 전체 구조가 흔들리는 수동적 위치에 머물게 된다.</p>
          <p contents-hash="5433d813f1241457cc95382f66396cd2eeac16ab87db1387153fb0e4bfd71dee" dmcf-pid="PLgoOXKpYM" dmcf-ptype="general">자본의 흐름도 이와 유사하다. 전기료나 임대료 같은 기초 비용은 국내에 남을지 모르나, AI 모델 사용료와 데이터로부터 창출되는 거대한 부가가치는 외부로 유출된다. 투자가 확대될수록 시설의 덩치는 커지지만, 산업의 핵심 가치는 점점 더 바깥으로 이동하는 역설이 발생한다.</p>
          <p contents-hash="bd8d285f1fb4bdccbafc3e1682c92a6897be98a65675f904bf378e78fc3cc03d" dmcf-pid="QoagIZ9UGx" dmcf-ptype="general">세계 어느 곳이든 데이터센터 구조는 같다. 내부는 연산 처리 인프라를 제공하고, 외부는 그 결과를 해석하고 의미로 전환한다. 데이터와 컴퓨터는 내부에 있지만, 무엇을 학습하고 어떻게 진화할지는 외부에서 결정된다. 250MW의 명확한 방향성이 전제되지 않는다면 이 전력은 자산이 아닌 소비로 매몰된다.</p>
          <p contents-hash="3fff6d7b5e041088c9738c7e06880e6784afa39296861bcfe435db7d18c50b7e" dmcf-pid="xBKbekWI5Q" dmcf-ptype="general">결국 남는 것은 기술이 아니라 시설이고, 축적되는 것은 지식이 아니라 전력 사용량의 기록일 수 있다. 그러나 이 결론은 고정된 운명이 아니다. 동일한 인프라도 어느 계층까지 확장하느냐에 따라 전혀 다른 결과로 전환될 수 있기 때문이다.</p>
          <div contents-hash="6ba49ef4c5bb15529a8e093285183d0ac49f901ac037007aa3b845f212943039" dmcf-pid="ywmrG7MVGP" dmcf-ptype="general">
           정용진 회장의 야심작 신세계 데이터센터의 역할은 지금 기준으로는 기반에 머문다. 하지만 모델과 데이터 축적 구조까지 내부로 끌어올린다면 의미를 생산하는 노드로 전환될 수 있다. '신세계'라는 이름이 공허해질지, 실제로 새로운 구조를 여는 출발점이 될지는 결국 어디까지 장악하느냐의 문제다. — LIBERTY · Σᚠ
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ef6c483a4e14f8b549badd7a43d93d7464edaffa66f3659ba6f8733657725e0b" data-idxno="456260" data-type="photo" dmcf-pid="WrsmHzRfH6" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="챗GPT 생성 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/18/552814-8XPEppr/20260318083011591ubep.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="uJLnmGB3Zc" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/18/552814-8XPEppr/20260318083011591ubep.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            챗GPT 생성 이미지
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="fc9fbb00fe0a7e44fdf4d1407d294f633ba7b2afa6e9444ff898ac7e429c0f57" dmcf-pid="YmOsXqe4G8" dmcf-ptype="general"><strong>☞인공지능 데이터센터(AIDC)</strong> = 인공지능 연산에 최적화된 데이터센터로, 일반적인 웹 서비스나 저장 중심의 데이터센터와 달리 GPU·TPU 같은 고성능 가속기를 대량으로 운용하는 구조를 가진다. 전력 밀도가 훨씬 높고, 발열을 처리하기 위한 액체 냉각·고효율 공조 시스템이 핵심 인프라로 작동한다. 또한 단순 서버 운영이 아니라 AI 모델의 추론(inference)과 일부 학습(training) 작업을 수행하는 연산 중심 구조로 설계된다. 다만 대부분의 경우 모델 자체와 학습 체계는 외부 기업이 가져오고, AIDC는 이를 구동하기 위한 물리적 환경과 연산 자원을 임대하는 역할에 머무르는 경우가 많다.</p>
          <p contents-hash="db7db0f2378f95b0e1bc179eec9d0daf932bb8f037bbcbb957bb532ff2b2677c" dmcf-pid="GsIOZBd8H4" dmcf-ptype="general"><strong>☞하이퍼스케일(Hyperscale)</strong> = 수십에서 수백 메가와트(MW)급 전력을 기반으로 수만 대 이상의 서버를 동시에 운영하는 초대형 데이터센터 구조를 의미한다. 단순히 크기만 큰 것이 아니라, 전력 공급·냉각·네트워크를 하나의 시스템처럼 통합 운영하는 것이 특징이다. AI 시대에는 GPU 클러스터를 대규모로 묶어 하나의 '연산 공장'처럼 운용할 수 있는 구조를 뜻하기도 한다. 그러나 하이퍼스케일의 본질은 규모 자체가 아니라, 그 인프라 위에서 어떤 모델과 서비스가 돌아가느냐에 따라 가치가 결정된다는 점에 있다.</p>
          <p contents-hash="f394c5adf86e5b10b7265e565a2441a33ba562b69127c4dcae551071140a7c0e" dmcf-pid="HOCI5bJ65f" dmcf-ptype="general">여성경제신문 이상헌 기자<br>liberty@seoulmedia.co.kr</p>
          <p contents-hash="aa0e86afd3ef4f1e5ddfbf3ef572fc226fed5cacbb33fa19d137278107094748" dmcf-pid="XIhC1KiPZV" dmcf-ptype="general">*여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.</p>
         </section> 
        </div>

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