▲ 매그니피센트 7이라 불리는 글로벌 기술 기업들은 모두 AI에 직간접적인 투자를 진행하고 있다.

2024년과 2025년, 단 2년간 미국의 이른바 매그니피센트 7*이라 불리는 주요 대기업들이 AI에 쏟아부은 자본은 무려 6,000억 달러가 넘는다. AI에 대한 거대한 투자는 2026년에도 지속될 것으로 보이며, 자본 집중도가 높아지는 만큼 AI 데이터센터(이하 AIDC)를 중심으로 한 컴퓨팅 인프라의 역할과 요구 조건 역시 빠르게 변화하고 있다.

2025년까지 AI 산업의 성장은 주로 파운데이션 모델(이하 FM)*의 성능 확장을 목표로 GPU와 HBM 중심의 고성능 병렬 연산 하드웨어를 대규모로 집적한 AIDC 구축에 집중됐다. 그러나 2026년 이후에는 AI가 물리적 세계로 본격 확산하며 AX 모델*, 버티컬 AI(도메인 특화 AI)* 등으로 다변화될 것으로 전망된다.

* 매그니피센트(Magnificent) 7: 엔비디아, 구글, 아마존, 메타, MS, 테슬라, 애플 등 미국의 주요 7개 기술 기업을 일컫는 말. 과거 서부 영화 ‘The Magnificent Seven’에서 따온 말로, 뛰어난 성과를 보인 7개 기업을 비유적으로 묶어 부르는 표현
* 파운데이션 모델(Foundation Model, FM): 광범위한 사용 사례에 적용할 수 있도록 광범위한 데이터에 대해 훈련된 딥 러닝 모델로 챗GPT 등의 거대언어모델(LMM)과 같은 생성형 AI가 대표적인 파운데이션 모델이다.
* AX(AI Transformation) 모델: AI를 단순한 자동화 도구가 아닌, 기업·산업의 의사결정과 운영 구조 전반을 재설계하는 핵심 동력으로 삼아 업무 프로세스와 시스템을 AI 중심으로 전환하는 모델
* 버티컬 AI(Vertical AI): 특정 산업이나 도메인에 특화된 데이터와 규칙을 기반으로 학습·최적화된 AI로, 범용 AI 대비 높은 정확도와 신뢰성을 지향하는 AI

AI 활용 방식이 변화하더라도, 반도체는 AIDC의 학습 · 추론 · 생성을 가속할 수 있는 연산의 핵심적인 역할을 한다. AI 시대의 경쟁력은 결국 반도체 공급 능력과 이를 뒷받침하는 인프라에 의해 좌우될 수밖에 없다. 문제는 AI 구현에 필요한 고성능 반도체를 생산 · 공급할 수 있는 기업과 국가가 제한돼 있다는 점이다. AI 모델 전용 GPU 시장의 90% 이상을 점유한 엔비디아는 제품 대부분을 대만 TSMC의 4나노 이하 공정에서 생산하며, 여기에 필요한 HBM 역시 SK하이닉스 등 소수 기업만이 공급하고 있다. 이에 따라, AI 반도체 공급망은 특정 지역과 기업이 높은 시장 지배력을 유지하고 있으며, 해당 기업들의 생산 능력 확장은 더 이상 개별 기업 차원의 문제가 아닌 국가 전략의 영역으로 이동하고 있다.

▲ 전 세계적으로 AIDC 등 데이터센터가 폭발적으로 늘어나고 있다.

여기서 우리가 주목할 점은 전 세계적인 AIDC의 폭발적 증가세다. 글로벌 시장조사 업체인 포춘 비즈니스 인사이트(Fortune Business Insights)에 따르면, 2025년 전 세계 데이터센터 시장 규모는 약 2,700억 달러 수준이었으며, 2034년에는 약 6,990억 달러까지 성장할 것[관련링크]으로 전망된다. 이는 단순한 AIDC 개수 증가를 넘어, AI 연산을 전제로 한 고집적 · 고전력 데이터센터가 글로벌 산업 인프라의 핵심으로 자리 잡고 있음을 의미한다.

▲ 데이터센터에 요구되는 GPU와 HBM의 수요는 지속적으로 늘어나고 있다.

이 같은 성장 추세를 감안하면, 전 세계 AIDC 구축을 위한 GPU와 HBM의 수요가 앞으로 더욱 확대될 것임은 분명하다. 동시에 데이터 저장을 담당하는 범용 반도체, 즉 D램과 낸드플래시(NAND Flash, 이하 낸드) 등 메모리 반도체 전반의 수요 역시 급격히 증가할 것으로 보인다. 결국, AIDC 확산은 특정 AI 반도체에 국한된 수요 증가가 아니라, 반도체 산업 전반의 구조적 수요 확대를 동반한다.

빠르게 늘어나는 AIDC의 확산 속도에 맞게 메모리 반도체를 공급하기 위해선 이른바 ‘메가 팹’이라 불리는 클러스터의 조성이 필요하다. 하지만 클러스터의 조성은 개별 기업의 역량을 넘어서는 과제다. 기존 팹보다 더 큰 규모의 팹을 추가로 건설하기 위한 CAPEX(자본 지출)가 훨씬 큰 규모로 늘어나야 하는 것은 물론, 클러스터가 조성되는 주변 지역의 인프라 구축을 위한 막대한 투자가 필요하기 때문이다.

이에 따라, 대만의 TSMC를 비롯해 중국의 SMIC, CXMT, YMTC 등 주요 반도체 제조 기업들은 각국 정부와의 협력을 바탕으로 생산 능력 확장 경쟁에 본격적으로 나서고 있다. 우리 정부도 지난 2024년 경기 남부 권역의 반도체 ‘메가 클러스터 조성 프로젝트*’를 발표하며 본격적인 반도체 생산 규모 확대에 나섰다. 해당 반도체 클러스터는 단일 규모로는 세계 최대 수준인 연면적 약 2,102만㎡에 이를 것으로 예상되며, 웨이퍼 생산 규모 역시 월평균 770만 장 수준으로 세계 최대급에 근접할 것으로 전망된다.

* 2024년 산업통상자원부, 과학기술정보통신부가 발표한 ‘반도체 메가 클러스터’ 조성 방안으로 현재 조성되고 있는 용인 반도체 클러스터를 포함해 경기도 이천 · 평택 · 화성 · 안성 · 성남 · 판교 · 수원 등에 운용되고 있는 기존 반도체 연구 및 제조 시설을 포함한다.

반도체 메가 클러스터의 성공을 위해서는 보조금, 인프라 적기 투자 등 정교한 산업정책이 병행되어야 하며, 2040년대 중반까지 수백조 원 규모의 투자가 시의적절하게 집행되는 구조를 설계하는 것이 중요하다. 또한 대규모의 메모리 반도체를 필요로 하는 클라우드 사업자(CSP*) 들과 같은 대형 고객사와의 금융 · 기술 협력체를 구성하고, 글로벌 밸류체인 변화에 대응할 다변화 전략도 필요하다.

* CSP(Cloud Service Provider): 클라우드 기반 컴퓨팅 자원(서버, 저장소, 네트워크 등)을 인터넷을 통해 주문형으로 제공하는 IT 서비스 제공 업체를 말한다. 대표적으로 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 등이 있다.

이를 위해, SK하이닉스 등 기업들의 민간 투자를 이끌어내는 것은 물론, 국민성장펀드 같은 재원을 기반으로 반도체 빅펀드 조성과 금융 관리 프로그램을 활용해야 한다. 아울러 소재 · 부품 · 장비(이하 소부장) 기업 대상 R&D 확대와 국산 소부장 제품 사용에 따른 인센티브, 해외 진출 지원 등 보다 구체적인 정부 지원책도 뒷받침돼야 할 것이다.

사실 반도체 클러스터의 효용가치를 높이기 위해서는 그 자체로서 거대한 사회적 인프라가 되는 클러스터 및 주변 시설, 즉, 전력이나 산업용수, 도로, 통신, 항만 등의 사회기간망 확충에 대한 투자가 중요하다. 특히, 핵심 인프라인 전력과 용수 확보는 매우 중요한 사안이다. 대규모 전력을 안정적으로 공급할 수 있는 송 · 배전망을 비롯해 발전소 · 변전소 · 그리드*의 정비와 성능 개선이 필요하며, 산업용수 공급을 위한 수자원 확보와 수처리 설비 확충 역시 국가적 차원에서 함께 추진돼야 한다.

* 그리드(Grid): 대규모 전력을 안정적으로 공급할 수 있는 송 · 배전망을 비롯해 발전소 · 변전소 · 그리드의 정비와 성능 개선이 필요하며, 산업용수 공급을 위한 수자원 확보와 수처리 설비 확충 역시 정부 차원에서 함께 추진돼야 한다.

통상 메가 팹 건설에는 2~3년이 소요되는 반면, 송전망과 발전소 구축에는 5년에서 길게는 10년 이상이 소요되는 만큼, 생산 시설 건설보다 인프라 확보가 선행되는 것이 중요하다. 나아가 AIDC의 확대로 냉각수 수요가 급증할 가능성에 대비해 수자원 재활용과 폐수 처리, 대체 냉각 기술 등 중장기적 수처리 역량 강화도 병행해야 한다.

반도체 클러스터는 민간뿐만 아니라 중앙 정부와 지자체, 공기관이 협력해서 중장기 계획을 입안하고 자본 회전과 글로벌 산업 공급망의 상황에 맞춰 최적화해야 하는 영역이니만큼 글로벌 정책에 대한 정합성은 물론 시민사회와의 합의도 최우선으로 고려해야 한다.

현재 AI 강국으로의 도약을 가로막는 가장 큰 장애물은 ‘에너지 병목’이라고 할 수 있다. 더 정확하게 설명하자면, 전력 자체의 부족보다는 전력이 필요한 순간, 정확하게 공급할 수 있는 송 · 배전의 병목이 큰 문제가 된다. 이는 비단 반도체 산업이라는 영역을 넘어, AI 시대와 관련된 산업 대부분의 공통된 고민이기도 하다.

LLM과 FM을 개발하는 미국의 주요 AI 기업들은 AIDC 투자와 함께 전력 등 인프라 확보에도 대규모 자금을 투입하고 있다. 마이크로소프트(MS)의 사티아 나델라 CEO는 “전력 부족 문제로 확보해 놓은 GPU를 충분히 활용하지 못하고 있다”고 밝히며, 미국 원자력 발전 1위 기업인 콘스텔레이션 에너지와 20년 장기 전력 공급 계약을 체결하기도 했다. 아마존은 도미니언 에너지와 구글은 카이로스 파워와 소형모듈원자로* 개발을 위한 협력 계약을 체결했다.

* 소형모듈원자로(Small Modular Reactor, SMR): 기존 원전보다 작고 모듈 형태로 제작해 현장에 설치할 수 있으며, 이산화탄소 직접 배출이 없는 친환경 에너지원

일론 머스크의 xAI는 원자력 대신 신재생에너지에 주목해 ‘콜로서스’ 데이터센터 인근에 태양광 발전소를 병설했다. 비중은 제한적이지만, 단가 하락에 따라 태양광 · 풍력 등 신재생에너지 활용은 글로벌 데이터센터 전반으로 확대될 것으로 예상된다. 이처럼 AI 시대를 준비하는 빅테크 기업들의 에너지 확보 경쟁은 더욱 치열해지고 있다. 특히, 반도체 산업은 전통적으로도 전력 사용량이 굉장히 많은 편에 속하는데, 안정적인 전력 공급이 반도체 제품의 품질을 결정하는 만큼, 안정적인 에너지 확보는 반도체 산업에 가장 큰 숙제가 될 것으로 보인다.

실제 반도체 제조 과정을 살펴보면, 웨이퍼 단위 면적당 40~50kWh(킬로와트시)의 전력이 소요된다. 이를 월 5만 장 규모의 12인치 웨이퍼 기반 메모리 반도체 생산으로 환산하면, 서울 시민 정도의 인구가 동 기간 사용하는 전력과 맞먹는다. 현재 국내의 주요 메모리 기업들이 조성하는 반도체 메가 팹은 월간 10만 장까지도 생산량이 늘어날 것으로 예상된다. 이러한 메가 팹이 여러 개 설치된다고 감안하면, 반도체 메가 팹 클러스터 하나만으로도 웬만한 산업단지나 대도시보다 많은 전력을 필요로 하게 될 것임은 확실하다.

▲ AI 3대 강국으로 도약하기 위해선 전력의 송전 문제 등의 근본적인 해결이 필요하다.

2040년대 중반까지 국내 반도체 메가 클러스터와 AIDC가 필요로 할 전력 규모는 총 12~15GW(기가와트)에 이를 것으로 예상된다. 그러나 현재의 전력 수급 계획으로는 급증하는 수요를 감당하기에 역부족이다. 특히 이를 비 탄소 전원 중심으로 충당하기란 더욱 요원한 상황이며, 설상가상으로 송 · 배전망 확충마저 속도를 내지 못하고 있다.

예를 들어, 송전탑을 활용한 초고압직류 기반 전력망* 수급에는 각 지역 이해 당사자의 반대로 어려움이 있으며, 지중 송전망 방식*은 송전로 1km(킬로미터)당 최대 200억 원 이상이 소요돼 막대한 비용 지출이 예상된다. 수조 원에 달할 투자 재원 확보 역시 그 주체와 경제성이 확실하지 않다는 점도 존재한다. 이런 상황에서, 반도체 메가 클러스터와 AIDC가 동시에 확대된다면 국내 전력 수요가 감당하지 못할 수준으로 증가할 가능성이 있다. 이는 결국 AI 강국으로의 발전을 가로막는 걸림돌이 될 것이다.

* 초고압직류(HVDC, High Voltage Direct Current) 기반 전력망: 교류(AC) 대신 매우 높은 전압의 직류(DC)를 이용해 전력을 송전하는 전력망 기술. 송전 손실이 적고 효율이 높아 장거리·대용량 송전에 유리하지만, 송전선로 및 시설 설치와 관련해 환경적 · 경관적인 영향을 함께 검토할 필요가 있다.
* 지중 송전망 방식: 전력선을 지면 아래에 매설해 전력을 전달하는 방식으로, 경관·환경 영향이 적고 기상 요인에 대한 영향이 낮다는 장점이 있지만 초기 설치 비용과 유지보수 비용이 높고, 고장 시 탐지 · 복구가 어렵다.

따라서, 전력 수급 인프라 투자는 단순히 발전소를 추가 설치하는 것을 넘어, 적시에 대량의 전력을 안정적으로 공급할 수 있는 송 · 배전 인프라, 그리드 선진화 및 확장에 대한 투자로 이어져야 한다. 특히 국가 NDC* 및 CBAM*, 글로벌 탄소세*와 ESG 등의 각종 규제와 정책 환경의 트렌드에 맞추기 위해, 탄소 배출이 억제되는 전력 수급 인프라에 대해서도 대폭적인 투자 확대도 고려해야 한다.

* NDC(Nationally Determined Contribution): 파리협정을 통해 각 국가가 온실가스 감축 목표를 설정 · 보고하는 국가별 기여 계획으로, 전 세계 기후 목표 달성을 위한 국가별 감축 정책과 이행 계획
* CBAM(Carbon Border Adjustment Mechanism): 탄소국경조정제도로 EU 등에서 수입되는 제품의 생산 과정에서 발생한 탄소 배출에 일정 비용을 부과해 자국과 비슷한 수준의 탄소 비용을 적용함으로써 글로벌 기후 규제의 형평성과 탄소 누출 방지를 도모하는 제도
* 글로벌 탄소세: 국제적 기후 대응 차원에서 탄소 배출량에 세금을 부과하는 정책을 의미하며, 각국 또는 지역이 탄소세를 통해 배출 저감을 촉진하고 있다.

용수 확보 역시 핵심적인 인프라 과제로 떠오르고 있다. 반도체 제조 공정에서는 반도체 웨이퍼 세정과 공정 장비 가동 등에 초순수*와 같은 고품질의 물이 대량으로 사용되며, 수요가 급증할수록 기존 용수 공급원만으로는 충분치 않을 수 있다. 실제로 반도체 산업의 물 사용량은 다른 산업군과 비교해도 매우 많아, 안정적인 수자원 확보가 중요한 관리 리스크로 인식되고 있다.

* 초순수(Ultrapure Water): 반도체 제조 공정에서 웨이퍼 세정, 표면 정리 등 거의 모든 공정 단계에 사용되는 극도로 불순물이 제거된 고순도 물로 나노미터 수준의 미세 오염 물질까지 제거해 공정 수율을 높이고 결함을 줄이기 위한 필수 자원이다.

AIDC 또한 냉각 시스템과 전력 생산 연계 과정에서 물에 크게 의존하며, 많게는 연간 수십억 ℓ(리터) 이상의 물이 필요하다. 이처럼 전력뿐 아니라 용수 확보와 관리도 반도체 및 AI 인프라의 지속 가능성과 직결되는 구조적 과제로, 장기적인 수자원 계획과 재이용 · 재활용 체계 구축이 필수적이다.

결국 반도체 클러스터의 성공 여부는 개별 기업의 기술 경쟁력만으로 결정되지 않는다. 정부, 지자체, 공공기관, 기업이 유기적으로 협력해 전력과 용수를 포함한 핵심 인프라를 얼마나 선제적으로 확보할 수 있는지가 관건이다. 반도체 클러스터는 더 이상 기업의 선택지가 아니라, 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심 전략 자산이 되었다. AI 시대의 반도체 경쟁은 공장과 장비를 넘어, 에너지와 자원, 그리고 국가적 역량을 하나로 결집하는 총력전으로 판가름 날 것이다.

※ 본 칼럼은 AI 반도체 산업에 관한 인사이트를 제공하는 외부 전문가 칼럼으로, SK하이닉스의 공식 입장과는 다를 수 있습니다.