SK·GS 초대형 AI 데이터센터 추진과 실수요 검증 과제
SK와 GS가 추진하는 최대 17.4GW 규모 AI 데이터센터 사업을 둘러싸고 국내외 실제 연산 수요와 대규모 GPU 조달 역량, 장비 감가상각에 따른 과잉 투자 리스크를 면밀히 짚어봅니다.
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2026년 10월 20일 업계 보도에 따르면 SK와 GS그룹이 정부의 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트’에 참여해 대규모 인공지능(AI) 데이터센터 구축을 추진하고 있으나, 실제 연산 수요와 핵심 장비 조달 여력을 둘러싼 신중한 검증이 요구되고 있습니다. AI 에이전트의 확산으로 데이터 처리 단위인 토큰 소비는 가파르게 늘고 있지만, 거대한 인프라 투자가 곧바로 국내 시설의 가동률과 안정적인 수익성으로 직결되는 것은 아니라는 우려가 제기됩니다.
SK 15GW·GS 2.4GW 인프라 로드맵과 추진 구상
공개된 추진 계획에 따르면 양 그룹의 중장기 데이터센터 목표 규모는 SK 15GW, GS 2.4GW로 도합 17.4GW에 달하며 네이버의 1GW 구상까지 합치면 총 18.4GW 수준에 이릅니다. SK는 SK텔레콤을 주축으로 삼아 2029년부터 5GW 규모 시설을 단계적으로 개장한 뒤 2035년까지 15GW로 확장한다는 단계별 로드맵을 수립했습니다. 국내의 통신 인프라와 전력망, 고대역폭메모리(HBM) 생산기지를 기반 삼아 글로벌 연산 수요를 흡수하고, 파트너십 투자와 프로젝트파이낸싱(PF), 장기 임대 계약을 통해 재원을 조달한다는 구상입니다. GS 역시 강원도 동해를 거점으로 2028년부터 1.2GW 규모를 우선 준공하고 향후 2.4GW까지 늘리는 한편 전력 및 특화 냉각 기술 생태계를 함께 조성할 방침입니다.
1~2GW 수준의 공공 수요와 해외 임차 리스크
인프라의 양적 팽창에 비해 이를 온전히 소화할 실수요에 대해서는 학계와 전문가들의 경고가 나오고 있습니다. 이승현 한양대 에리카 겸임교수는 자율 작업을 수행하는 AI 에이전트 확산으로 토큰 처리가 급증하는 추세는 사실이나, 공공 부문 수요를 대폭 확대하더라도 국내 소화 물량은 12GW 수준에 그칠 것으로 추산했습니다. 결국 12GW를 초과하는 초대형 설비는 해외 고객의 유치 여부에 사업 성패가 좌우될 수밖에 없습니다. 하지만 각국이 자체 주권 AI 인프라를 경쟁적으로 조성하는 상황에서 국내 데이터센터가 선택받으려면 전력 요금과 데이터 관리 조건 등에서 확실한 우위를 입증해야 합니다. 이와 관련해 석광훈 에너지전환포럼 전문위원은 국내 사업자가 부지와 전력, 건물만 대고 해외 기업이 장비를 반입하는 임대형 사업 모델의 취약성을 지적했습니다. 해외 임차 기업이 자금난을 겪거나 GPU 공급 차질로 반입을 늦출 경우, 국내 사업자는 막대한 시설을 완성하고도 약정된 임대료를 받지 못한 채 대출 이자와 유지 관리비만 고스란히 떠안게 될 위험이 존재합니다.
300만 장 GPU 조달 과제와 단계적 투자 제언
물리적 건물 구축 외에 실제 핵심 연산 자원인 GPU 확보와 감가상각 부담도 본질적인 과제로 지적됩니다. 이 교수는 5GW 규모의 시설만 운영하려 해도 대략 300만 장에 달하는 방대한 GPU가 소요될 것으로 추산하며 부지와 전력 공급망만으로는 실제 서비스 가동이 불가능하다고 짚었습니다. 해외 사례에서 보듯 AI 클라우드 기업 코어위브처럼 GPU 장비를 장기간 감가상각하는 구조에서는 매출이 늘어나더라도 매년 반영되는 장비 상각비를 감당하지 못해 적자로 전환될 위험이 있습니다. 특히 광케이블 등 기본 설비와 달리 AI 연산 장비는 기술 발전 속도가 매우 빨라 충분한 가동률을 확보하지 못한 채 장비가 노후화되면 투자 회수가 불가능해지는 치명적인 한계가 있습니다. 이에 따라 업계 전문가들은 단순한 공간 임대에 머무르지 않고 국내 AI 모델과 소프트웨어 생태계를 동반 육성해야 한다고 권고합니다. 아울러 기존 유휴 장비의 연산 효율을 면밀히 점검하고 명확한 고객 계약과 장비 조달 일정이 확정된 사업부터 단계적으로 확장해야 과잉 투자에 따른 손실을 방지할 수 있습니다.