중국의 AI 붐인가, 아니면 AI 거품이 곧 터질 것인가? 수백 개의 새로운 데이터 센터가 텅 비어 있다 – 이미지: Xpert.Digital
수십억 달러 투자, 수요 제로: 중국 AI 데이터센터의 실패
골드러시에서 위기로: 중국의 텅 빈 AI 공장 뒤에 숨겨진 진실은 무엇일까?
중국에서 인공지능(AI) 거품 붕괴의 첫 번째 뚜렷한 징후가 나타나고 있습니다. 최근 데이터센터에 막대한 투자가 이루어졌지만, 새로 건설된 시설 중 상당수가 현재 가동되지 않고 있습니다. 2023년에서 2024년 사이에 500개 이상의 데이터센터 프로젝트가 시작되었지만, 언론 보도에 따르면 새로 구축된 컴퓨팅 용량의 최대 80%가 활용되지 않고 있습니다. 동시에 한때 활발했던 엔비디아 칩 암시장은 냉각되었고, DeepSeek R1과 같은 더욱 효율적인 AI 모델들이 많은 데이터센터의 기존 비즈니스 모델에 도전장을 내밀고 있습니다.
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중국의 AI 데이터센터 붐
중국은 인공지능(AI) 인프라 확충을 국가적 우선순위로 삼아 국가를 선도적인 AI 허브로 만들고자 노력하고 있습니다. 정부 지원과 민간 투자를 통해 단기간에 수백 개의 새로운 데이터센터가 건설되었습니다. 특히 2023년과 2024년 두 해에만 내몽골에서 광둥에 이르기까지 전국적으로 500개 이상의 신규 데이터센터 프로젝트가 발표되었습니다.
이러한 발전은 2022년 말 ChatGPT 출시 이후 중국에서 빠르게 확산되었습니다. 중앙 정부는 지방 당국에 이른바 "스마트 컴퓨팅 센터"(인공지능 중심 데이터 센터) 건설을 가속화하도록 촉구했습니다. 중국통신산업협회 데이터센터 위원회에 따르면, 2024년 말까지 최소 150개의 새로운 데이터센터가 완공되어 가동될 예정입니다.
잘못된 투자와 전문성 부족
이러한 발전의 근본적인 문제점은 많은 투자자들의 경험 부족이었습니다. 식품이나 섬유 산업과 같이 관련 없는 분야의 기업들이 복잡한 요구사항을 고려하지 않고 AI 열풍에 휩쓸렸습니다. 더욱이, 일부 비양심적인 중개업자들은 수요 예측을 조작하여 정부 보조금을 부정하게 취득하는 등 비효율적인 프로젝트를 초래했습니다.
부동산 사업가 출신으로 현재 데이터센터 프로젝트 매니저로 활동하는 샤오 리는 2023년 AI 붐에 어떻게 매료되었는지 설명합니다. 당시 그의 위챗 그룹에서는 고성능 엔비디아 GPU를 확보했다고 자랑하는 사람들이 많았는데, 사실 이 제품들은 미국의 수출 제한 대상이었습니다. 수요가 최고조에 달했을 때는 AI 모델 학습에 필수적인 엔비디아 H100 칩 하나가 암시장에서 최대 20만 위안(약 2만 8천 달러)에 거래되기도 했습니다.
현재의 위기: 텅 빈 데이터 센터
오늘날 새로 건설된 데이터 센터 중 상당수가 텅 비어 사용되지 않고 있습니다. 시공업체 관계자, GPU 서버 회사 임원, 프로젝트 관리자들의 보고에 따르면, 이러한 데이터 센터 운영업체 대부분이 생존에 어려움을 겪고 있습니다. 중국 언론 매체인 자즈광녠(Jiazi Guangnian)과 36Kr은 새로 건설된 컴퓨팅 용량의 최대 80%가 사용되지 않고 있다고 보도했습니다.
인공지능 모델 학습에 필요한 GPU를 기업에 임대하는 것, 즉 새로운 데이터 센터의 주요 비즈니스 모델은 한때 확실한 성공으로 여겨졌습니다. 그러나 DeepSeek의 등장과 AI 애플리케이션의 경제성에 갑작스러운 변화가 생기면서 업계는 흔들리고 있습니다.
가격 폭락과 절박한 판매자들
GPU 임대 가격이 사상 최저 수준으로 떨어졌습니다. 중국 언론 매체 지능용선(Zhineng Yongxian)의 최근 보도에 따르면, GPU 8개가 장착된 엔비디아 H100 서버의 월 임대료가 7만 5천 위안으로, 이전의 약 18만 위안에서 크게 하락했습니다. 많은 데이터 센터들이 운영 비용이 매우 높기 때문에 추가 손실을 감수하기보다는 시스템을 가동 중단하고 있는 것으로 보입니다.
샤오리가 모니터링하는 위챗 그룹에서도 이러한 상황이 그대로 나타나고 있다. 상인들은 거래 방식을 더욱 신중하게 바꾸었고, 가격은 정상 수준으로 돌아왔다. 동시에 그가 알고 있는 두 개의 데이터센터 프로젝트는 낮은 수익률을 기대하는 투자자들로부터 추가 자금을 확보하는 데 어려움을 겪고 있다. 이 때문에 프로젝트 책임자들은 남는 GPU를 팔아치울 수밖에 없는 상황이다. "모두가 팔고 있는데, 사는 사람은 거의 없는 것 같다"고 그는 말한다.
딥시크 효과: 혁신이 시장을 변화시키고 있다
중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 등장으로 AI 시장은 획기적인 전환점을 맞았습니다. 2025년 1월 말, 딥시크는 서구권의 유사 모델에 필요한 컴퓨팅 파워의 극히 일부만으로 학습된 AI 언어 모델인 딥시크-R1-제로(DeepSeek-R1-Zero)와 딥시크-R1(DeepSeek-R1)을 출시했습니다.
이러한 사태는 금융 시장에 엄청난 충격을 불러일으켰습니다. 기술주, 특히 반도체 제조업체 엔비디아의 주식은 막대한 손실을 입었습니다. 딥시크 사태로 인해 단 하루 만에 시가총액이 1조 달러 이상 증발했습니다. 엔비디아 주가는 그날 17%, 즉 5,890억 달러가 하락했는데, 이는 주식 시장 역사상 하루 최대 낙폭이었습니다.
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연산 능력 대신 효율성
이처럼 시장이 급격하게 반응한 이유는 DeepSeek 모델의 효율성에 있습니다. "놀라울 정도로 저렴하고 비교적 저렴한 칩으로도 학습되었음에도 불구하고" OpenAI의 ChatGPT와 견줄 만한 성능을 보여줍니다. 이는 인공지능 개발의 기존 질서에 도전장을 내미는 것입니다. "수조 달러를 들여 새로운 대규모 언어 모델을 개발해야 할 이유가 무엇일까요? 단 몇 백만 달러로도 충분히 개발할 수 있는데 말입니다."
이러한 발전은 AI 인프라에 대한 수요를 근본적으로 바꿔놓았습니다. 에모리 대학교 정보 시스템학과 항청 차오 조교수는 "딥시크는 중국 AI 산업에 있어 중대한 전환점입니다. 이제 핵심 질문은 '누가 최고의 대규모 언어 모델을 개발할 수 있는가?'에서 '누가 그것을 더 잘 활용할 수 있는가?'로 바뀌었습니다."라고 설명합니다.
인공지능 개발의 기술적 변화
DeepSeek의 R1이나 OpenAI의 ChatGPT o1 및 o3과 같은 추론 모델의 등장으로 데이터 센터의 요구 사항이 근본적으로 바뀌었습니다. 이러한 기술을 사용하면 대부분의 연산 작업은 더 이상 모델 학습 및 구축에서 발생하는 것이 아니라 사용자 요청에 대한 단계별 논리적 추론을 수행하는 데 집중됩니다.
새로운 인프라 요구 사항
이러한 추론 과정은 종종 더 나은 결과를 가져오지만 훨씬 더 많은 시간이 소요됩니다. 따라서 지연 시간이 짧은 하드웨어(네트워크의 한 지점에서 다른 지점으로 데이터가 이동하는 데 걸리는 시간)가 매우 중요합니다. 데이터 센터는 전송 지연을 최소화하고 숙련된 운영 및 유지 관리 인력에 대한 접근성을 확보하기 위해 주요 기술 허브 근처에 위치해야 합니다.
이러한 변화로 인해 전기와 토지 가격이 저렴한 중국 중부, 서부 및 농촌 지역에 건설된 많은 데이터 센터가 AI 기업들에게 점점 매력이 떨어지고 있습니다. 허난성 정저우에 새로 건설된 데이터 센터는 지역 기술 기업들에게 무료 컴퓨팅 바우처를 배포하고 있음에도 불구하고 여전히 고객 유치에 어려움을 겪고 있습니다.
게다가 새로 건설된 데이터 센터 중 상당수는 추론(학습된 추론 모델을 실행하여 사용자 입력에 실시간으로 응답하는 과정)보다는 사전 학습 워크로드(대규모 데이터 세트에 대해 수행되는 대규모의 지속적인 계산)에 최적화되어 있었습니다.
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세계 AI 경쟁: 중국 vs. 미국
중국의 인공지능 데이터센터 현황은 인공지능 분야의 글로벌 리더십 경쟁이라는 맥락에서 살펴봐야 합니다. 중국은 2017년부터 "차세대 인공지능 개발(AIDP)" 전략을 통해 선도적 위치를 확보하기 위해 노력해 왔습니다. 인공지능의 발전은 국가 경쟁력과 국가 안보에 매우 중요한 요소로 여겨지고 있습니다.
전략적 포지셔닝 및 투자
반면, 미국은 인공지능 투자에서 여전히 상당한 우위를 점하고 있습니다. 지난해 미국 민간 기업들은 인공지능 개발에 약 700억 달러를 투자했는데, 이는 중국의 9배에 달하는 금액입니다. 또한, 미국은 신규 AI 스타트업 수에서도 중국(122개)에 비해 훨씬 많은 약 900개 기업을 보유하며 선두를 달리고 있습니다.
미국은 AI 분야에서 입지를 더욱 강화하고 있습니다. 도널드 트럼프 대통령은 최근 텍사스에 5천억 달러 규모의 새로운 AI 데이터 센터를 건설하는 '스타게이트 프로젝트'를 발표했습니다. 이 프로젝트 아래 오픈AI, 소프트뱅크, 오라클은 향후 몇 년 안에 최대 20개의 초대형 데이터 센터를 구축하여 AI 애플리케이션을 발전시키고 표준을 정립할 계획입니다.
미국 제재에 대한 중국의 대응
중국이 직면한 주요 과제 중 하나는 미국의 첨단 반도체 수출 제한 조치입니다. 이러한 제한에도 불구하고 중국은 인공지능(AI) 개발에서 상당한 진전을 이루었습니다. 지나 라이몬도 전 미국 상무장관은 2024년 말 초고속 칩 공급 금지는 단지 "속도 방지턱"일 뿐이며 중국의 부상을 막으려는 시도는 헛된 노력이라고 언급한 바 있습니다.
딥시크의 성공은 중국 기업들이 첨단 기술 접근 제한에 대응하여 성능이 떨어지는 칩으로도 경쟁력 있는 AI 모델을 개발하는 혁신적인 방법을 찾아내고 있음을 보여줍니다.
중국의 AI 집중 전략: 기술적 독립을 향한 길
현재의 어려움에도 불구하고 중국 중앙 정부는 인공지능 인프라 지원에 전념하고 있습니다. 2025년 초에는 인공지능 산업 심포지엄을 개최하여 이 기술의 자립 중요성을 강조했습니다.
통합 및 정부 개입
전문가들은 정부 기관이 실패한 프로젝트 중 일부를 인수하여 더 경험이 풍부한 운영업체에 넘길 수 있다고 보고 있습니다. 랜드 연구소의 선임 기술 고문인 지미 굿리치는 "중국 정부가 개입하여 해당 프로젝트들을 인수하고 더 유능한 운영업체에 이관할 가능성이 높다"고 말했습니다.
중국의 주요 기술 기업들이 경쟁력 확보를 위해 인공지능(AI) 인프라에 지속적으로 투자하고 있다. 알리바바 그룹은 향후 3년간 클라우드 컴퓨팅 및 AI 하드웨어 인프라에 500억 달러 이상을 투자할 계획이라고 발표했으며, 바이트댄스는 GPU 및 데이터 센터에 약 200억 달러를 투자할 예정이다.
중국 AI 거품 사태에서 얻을 수 있는 교훈
중국의 AI 데이터 센터 현황은 급속도로 발전하는 기술 분야에 대한 성급한 투자의 위험성을 보여줍니다. 불과 몇 년 전만 해도 안전한 투자로 여겨졌던 것들이 DeepSeek R1과 같은 혁신적인 기술 개발과 변화하는 시장 상황으로 인해 의문시되고 있습니다.
중국 인공지능(AI) 산업이 직면한 어려움은 상당 부분 경험 부족한 기업과 지방 정부들이 유행에 휩쓸려 현재의 필요에 최적화되지 않은 시설을 구축한 데서 비롯됩니다. 이러한 경험은 AI 인프라 개발에 있어 전문성과 전략적 계획의 중요성을 강조합니다.
앞으로 시장 통합이 예상되며, DeepSeek과 같은 성공적인 모델들이 더욱 효율적이고 비용 효율적인 AI 개발의 길을 열어줄 가능성이 있습니다. 이제 핵심 질문은 순수한 컴퓨팅 파워에서 AI 기술의 의미 있는 적용으로 옮겨갔습니다. "오늘날과 AI가 진정으로 보편화된 미래 사이에 놓인 것은 더 이상 인프라가 아니라 기술을 배포하기 위한 탄탄한 계획입니다."
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