AI 거인들, 더 작고 빠른 데이터센터로 전환
TREE NEWS 보도: OpenAI와 Anthropic이 컴퓨팅 수요의 일부를 20~30메가와트(MW) 데이터센터로 옮기고 있다. 이는 지난 1년간 AI 인프라 구축을 정의해온 수백 메가와트 및 기가와트급 계약에서 크게 벗어난 행보다. Anthropic은 이미 영국과 북유럽 지역에서 이 규모의 프로젝트를 위한 논의를 시작했고, OpenAI는 북유럽에서 유사한 기회를 모색하는 한편 미국에서도 협상이 진행 중이다.
이러한 전환은 AI 컴퓨팅 수요가 모델 학습에서 추론 서비스로 이동하면서 나타났다. 소규모 시설은 더 빠르게 가동할 수 있고 추론 작업의 분산 처리에 더 적합하다. Structure Research는 추론 워크로드가 2027년까지 글로벌 데이터센터 용량에서 학습 부하를 추월하고, 2030년에는 37%까지 상승할 것으로 전망한다.
메가 프로젝트에서 다중 사이트 전략으로
지난 1년간 두 회사는 대규모 인프라 계약을 체결했다. Anthropic은 Nscale과 약 450억 달러 규모의 클라우드 컴퓨팅 계약을 맺고 웨스트버지니아 데이터센터에서 약 460MW 용량을 임차했다. OpenAI의 Stargate 프로젝트는 초기 10GW 약정을 초과했으며, 조지아에 3GW, 오하이오에 8GW의 추가 개발 계획을 세웠다.
이제 두 회사는 이러한 메가 프로젝트를 더 유연한 용량 공급원으로 보완하고 있다. OpenAI는 “증가하는 글로벌 AI 수요에 대응하기 위해 다각화된 컴퓨팅 포트폴리오를 구축하고 있다”며, 워크로드마다 필요한 인프라가 다르고 수요, 성능, 신뢰성, 일정, 비용을 종합적으로 고려한다고 밝혔다.
컴퓨팅 조달에서 속도가 새로운 화폐가 되다
Structure Research의 Jabez Tan 연구 디렉터는 소규모 프로젝트의 핵심 장점이 가용 용량에 더 빠르게 접근할 수 있다는 점이라고 말했다. 이미 전력이 공급되는 사이트에서 몇 메가와트를 확보하는 것이 단일 위치에서 대규모 용량이 나오기를 기다리는 것보다 실용적일 때가 많다. 여러 사이트에서 실행할 수 있는 워크로드의 경우, 여러 소규모 시설이 합쳐져 상당한 총용량을 이룰 수 있다.
대형 데이터센터 건설은 긴 리드타임을 겪는다. 미국 및 기타 시장의 주요 프로젝트는 지역 사회의 반대에 부딪히고, 유럽 일부 지역은 토지와 전력 제약에 직면한다. AI 기업에게는 대형 프로젝트가 가동되기 전까지 분산 자원을 먼저 확보하는 것이 공백을 메울 수 있다.
텍사스에서 OpenAI를 위한 대형 데이터센터 캠퍼스를 지은 Crusoe는 소규모 데이터센터에 대한 투자를 늘리고 있다. 이러한 시설은 건설이 더 빠르고 저렴해 대형 프로젝트의 지연을 완화하는 데 도움이 된다. Crusoe는 309억 달러 기업가치로 39억 달러의 자금 조달을 발표했다.
추론 수요가 분산 컴퓨팅을 이끌다
AI 워크로드 구조의 변화도 또 다른 핵심 동인이다. 대규모 모델 학습은 일반적으로 단일 클러스터에서 대량의 칩이 함께 작동해야 하지만, 추론 작업은 독립적인 요청을 처리하는 더 작은 클러스터로 분할할 수 있어 분산 배포에 더 적합하다.
JLL 데이터에 따르면 추론 워크로드는 2025년 글로벌 데이터센터 워크로드의 9%를 차지했고, 학습은 14%였다. 2027년에는 추론이 학습을 추월할 것으로 예상되며, 2030년에는 37%까지 상승하는 반면 학습 비중은 13%로 떨어진다.
이 추세는 이미 데이터센터 건설에 영향을 미치고 있다. 지난 2월 Nvidia는 데이터센터 업계 참여자들과 협력해 분산 추론을 위한 소규모 데이터센터 솔루션을 연구하겠다고 발표했다. 추론 수요가 증가함에 따라 AI 인프라 경쟁은 순수한 하이퍼스케일 추구에서 확보 속도, 배포 유연성, 분산 역량으로 이동하고 있다.
시장 시사점
- 데이터센터 리츠 및 인프라 제공업체: 더 작고 분산된 시설은 지역 운영업체와 엣지 컴퓨팅 제공업체에 유리할 수 있는 반면, 전통적인 하이퍼스케일 중심 리츠는 대형 계약 파이프라인 성장이 둔화될 수 있다.
- 반도체 수요: 분산 추론은 더 다양한 칩 구성을 선호해 Nvidia의 추론 최적화 제품과 엣지 AI에 집중하는 경쟁사에 잠재적으로 유리하다.
- 에너지 및 유틸리티: 소규모 사이트는 단일 전력망 위치에 대한 압박을 완화할 수 있지만 전체 분산 전력 수요를 늘려 재생에너지 제공업체와 전력망 인프라 기업에 유리하다.
- 암호화폐 및 탈중앙화 컴퓨팅: 분산 추론으로의 전환은 탈중앙화 GPU 네트워크의 논리를 입증하며, AI 기업들이 유연하고 위치에 구애받지 않는 컴퓨팅을 추구하면서 관심이 높아질 수 있다.
- 부동산 및 건설: 더 빠르고 저렴한 건설은 모듈형 데이터센터 건설 기업과 재활용된 산업 부지에 유리할 수 있다.
투자자를 위한 핵심 요약
- AI 인프라 투자 테마는 하이퍼스케일 메가 프로젝트를 넘어 더 작고 분산된 시설로 확대되고 있다 — 투자자는 지역 데이터센터 운영업체와 엣지 컴퓨팅 관련주를 주시해야 한다.
- 추론이 지배적인 워크로드가 되면서 칩 수요 프로필이 바뀌고, 분산·저지연 컴퓨팅에 포지셔닝한 기업에 유리해진다.
- 용량 확보 속도가 이제 경쟁 우위이며, 전력이 공급된 사이트를 신속히 제공할 수 있는 기업이 프리미엄 가격을 받을 수 있다.
- AI 기업들이 다중 사이트의 유연한 인프라 전략을 채택하면서 탈중앙화 컴퓨팅 네트워크가 수혜를 볼 수 있다.
