一、 핵심 내용의 쉬운 설명
현재 국내의 컴퓨팅 파워 분야에서는 매우 이상한 현상이 나타나고 있습니다. 한편으로는 전국 각지에서 수억 원을 투자하여 건설한 500개가 넘는 스마트 컴퓨팅 센터들이 있지만, 평균적으로 70%의 장비가 사용되지 않고 방치되어 있습니다. 특히 서부 지역의 산업 단지나 작은 군청들이 추진한 컴퓨팅 프로젝트들은 매년 수천만 원의 손실을 보고 있으며, 이러한 프로젝트에 자금을 지원한 지방 투자 플랫폼들은 이미 높은 부채를 안고 있어 문제가 점점 더 심각해지고 있습니다. 반면에 알리바바, 텐센트,的字节와 같은 대형 AI 기업들은 컴퓨팅 파워를 확보하기 위해 경쟁하고 있습니다. 알리바바 클라우드의 서버에는 사용되지 않는 AI 칩조차 찾기 어렵으며, 충분한 컴퓨팅 파워를 확보하기 위해 울란차부와 같은 신뢰할 수 있는 컴퓨팅 클러스터로 몰리고 있을 뿐만 아니라, 수십억 달러를 들여 동남아시아에 해외 컴퓨팅 센터를 건설하고 있습니다. 사실 이는 시장의 실제 컴퓨팅 파워 과잉이 아니라, 지방 정부의 건설 평가 기준과 기업들의 실제 필요와의 불일치, 그리고 국산 고성능 AI 칩의 생산 능력 부족이 원인으로 인한 엄청난 자원 낭비입니다.
---
두、 상세한 설명
1. 대조적인 상황을 이해하기
많은 사람들이 10개의 장비 중 7개가 사용되지 않는데 대형 기업들이 해외에서 컴퓨팅 파워를 구매하는 이상한 상황을 이해하기 어려울 수 있습니다. 예를 들어, 전국에서 사용 중인 500개가 넘는 스마트 컴퓨팅 센터의 평균 사용률은 30%에 불과합니다. 이는 마치 10개의 인터넷 카페를 열었지만 7대의 컴퓨터만이 하루 종일 사용되지 않는 상황과 같습니다. 서부 지역의 새로 건설된 컴퓨팅 단지들에서는 10개의 장비 중 2대만이 실제로 사용되고 있으며, 매년 수백만에서 수천만 원의 손실이 발생하는 것이 일반적입니다. 심지어 인구가 40만 명도 안 되는 산동성 동아나 랴오닝성 카조와 같은 작은 군청들도 수십억 원을 투자하여 컴퓨팅 센터 프로젝트를 계획하지만, 결국은 형식적인 것에 그치고 있습니다.
반면에 대형 기업들의 수요는 완전히 다릅니다. 알리바바는 2026년까지 2000억 원을 투자하여 컴퓨팅 파워를 확보할 계획이며, 텐센트와 字节를 합치면 4800억 원이 됩니다. 이 세 기업이 올해 컴퓨팅 파워에만 지출한 금액은 여러 지방의 연간 일반 예산과 맞먹습니다. 국내의 컴퓨팅 파워가 부족하여 대형 기업들은 동남아시아로 몰리고 있으며, 말레이시아 루포주에만 중국 기업들이 490억 달러를 투자한 컴퓨팅 프로젝트가 있고, 字节는 21억 원을 투자했습니다. 현재 동남아시아에는 290개의 데이터 센터가 운영 중이며, 135개가 건설 중이며, 이 중 대부분이 중국 기업의 영향을 받고 있습니다.
결국 현재의 “컴퓨팅 파워 과잉”은 겉보기에만 그럴 뿐 실제로는 사용되지 않는 불필요한 자원입니다. 대형 기업들이 필요로 하는 것은 대규모 모델을 안정적으로 실행할 수 있는 고성능 컴퓨팅 파워입니다.
2. 사용률이 낮은 이유
많은 사람들이 사용률이 낮아 손실이 발생하는데 왜 지방 정부들이 계속해서 컴퓨팅 센터를 건설하는지 의아해할 수 있습니다. 이는 실행이 잘못된 것이 아니라 오히려 지나치게 엄격하게 실행된 결과입니다.
처음에 중앙 정부가 제시한 목표는 “컴퓨팅 파워의 자율적 통제”였지만, 이는 보이지 않고 만질 수 없는 목표였습니다. 지방 정부들은 이를 보고서에 기재하고 평가할 수 있는 구체적인 지표로 만들기 위해 스마트 컴퓨팅 센터를 선택했습니다. 투자 금액은 명확하고, 장비 수는 셀 수 있으며, 개소식은 뉴스에 실릴 수 있으며, 운영 시작은 성과로 간주될 수 있었습니다. 그래서 서로 다른 평가 체계가 생겼습니다. 지방 정부의 관점에서는 “올해 얼마나 많은 컴퓨팅 파워에 투자했는지, 몇 개의 장비를 추가했는지, 계획 목표를 얼마나 초과했는지”를 중요시하지만, 건설 후에 기업들이 실제로 사용하는지, 컴퓨팅 비용이 합리적인지는 고려하지 않습니다. 반면에 대형 기업들은 “이 장비를 한 시간 사용하는 데 얼마의 비용이 드는지, 안정적인지, 대규모 모델 훈련을 지원할 수 있는지”를 중요시합니다. 두 가지 평가 체계가 서로 연결되지 않아 지방 정부는 열심히 건설하지만 기업들은 사용하지 않는 상황이 발생했습니다.
3. 대형 기업들이 국내의 빈 컴퓨팅 시설을 사용하지 않고 해외에 투자하는 이유
많은 사람들이 국내에 많은 빈 장비가 있는데 왜 대형 기업들이 해외에 투자하는지 궁금해할 수 있습니다. 주된 이유는 두 가지 현실적인 문제입니다. 첫째, 고성능 AI 칩의 생산 능력이 부족합니다. 2026년 국내의 AI 칩 총 수요는 최소 420만 개이지만, 연간 생산량은 260만 개에 불과하여 40%의 부족이 있으며, 이러한 부족한 자원은 주로 대형 기업들이 미리 독차지했습니다. 그래서 빈 컴퓨팅 센터들은 대부분 고성능 칩을 확보할 수 없으며, 장비가 있어도 대규모 모델을 실행할 수 없습니다. 설령 대형 기업들이 이를 임대한다 해도 해외에 직접 건설하는 것보다 비용이 더 많이 듭니다. 둘째, 해외에 컴퓨팅 파워를 구축하는 것은 현재의 규제 허점을 이용할 수 있습니다. 칩을 해외 데이터 센터에 직접 설치하면 중국으로 수입할 필요가 없으며, 엔지니어들은 국내에서 코드를 작성하고 해외의 컴퓨팅 파워를 원격으로 호출하여 모델을 실행할 수 있습니다. 이는 규제를 우회하는 방법으로, 지난 2년 동안 중국의 대규모 모델이 빠르게 발전하고 실리콘밸리의 속도를 따라잡는 데 중요한 역할을 했습니다.
물론 국내의 모든 컴퓨팅 파워가 무용지물인 것은 아닙니다. 울란차부와 같은 지역은 베이징에 가깝고 전기 비용이 저렴하며, 정부도 형식적인 건설을 하지 않아 대형 기업들의 실제 필요를 충족시키고 있습니다. 이곳은 아시아태평양 지역에서 가장 빠르게 성장하는 AI 컴퓨팅 클러스터가 되었으며, 운영 규모가 2년 만에 10배로 증가했습니다. 이는 공급과 수요가 실제로 매칭된 몇 안 되는 지역 중 하나입니다.
4. 컴퓨팅 파워 혼란의 이면에 숨겨진 중국 AI 산업의 특별한 “발전 비밀”
현재 많은 사람들이 지방 정부의 무분별한 컴퓨팅 센터 건설이 자원 낭비라고 비판하지만, 이러한 “대규모 투자”가 전혀 이점이 없는 것은 아닙니다. 지방 정부들이 컴퓨팅 인프라에 대규모로 투자하지 않았다면 중국의 컴퓨팅 파워 규모가 몇 년 만에 세계 2위로 올라가지 못했을 것입니다. 이러한 투자 덕분에 대형 모델 기업들이 기반을 마련할 수 있었으며, DeepSeek부터 Kimi까지 중국의 오픈소스 대규모 모델은 실리콘밸리와의 격차를 점점 줄이고 있습니다. 애플리케이션 분야에서도 중국만의 독자적인 경로를 개척하고 있습니다. 하지만 이제는 거품이 심각해져 주의가 필요합니다. 대부분의 컴퓨팅 센터 투자는 지방 투자 플랫폼들이 지불했으며, 이들은 이미 높은 부채를 안고 있습니다. 계속해서 무분별한 건설을 하면 결국 지방 정부가 손실을 감당해야 하며, 이는 AI 산업의 발전을 저해할 수 있습니다.
앞으로는 컴퓨팅 파워의 평가 기준을 “장비 수”에서 “실제로 얼마나 많은 비즈니스가 이루어졌는지, 기업들이 얼마나 많은 비용을 절약했는지”로 바꿔야 합니다. 더 이상 성과를 위해 무용지물인 컴퓨팅 센터를 건설하는 것을 멈추고, 자금을 국산 칩과 고성능 컴퓨팅 파워에 투자해야 합니다. 그래야 중국의 AI 산업이 현재의 어려움을 극복하고 발전할 수 있습니다.