KT클라우드, 향후 5년내 1GW AIDC 공급…AI·로봇으로 '자율 운영' 추진(종합)

[서울=뉴시스]오동현 기자 = KT클라우드가 2031년까지 1기가와트(GW) 이상의 인공지능(AI) 데이터센터 공급을 추진한다.

수도권에서는 전력과 인프라를 갖춘 부지를 선제적으로 확보하고, 비수도권에서는 입주 고객을 먼저 유치해 단계적으로 확장하는 방식이다.

장기적으로는 AI가 이상 징후를 찾아내고 로봇이 현장 점검을 돕는 자율 운영형 데이터센터를 구현한다는 구상이다.

KT클라우드는 15일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 'KT 클라우드 서밋 2026'을 열고 실수요 기반의 AI 데이터센터(AIDC) 공급 전략을 밝혔다.

기조 발표에 나선 최옥진 KT클라우드 DC본부장은 2031년까지 20여 개 부지에 1GW 이상의 AIDC 인프라를 공급하는 구체적인 실행 전략을 제시했다. 하나의 거대한 센터에 집중하는 방식이 아니라 지역별 특성과 고객 수요에 맞춰 입지와 규모를 정한다는 설명이다.

최 본부장은 "고객이 원하는 곳에 필요한 규모를 원하는 시점에 공급하는 것"을 AIDC 경쟁력의 핵심으로 꼽았다. 전국 12개 데이터센터와 1200여 고객을 통해 파악한 수요를 공급 확대에 반영하겠다는 것이다.

수도권은 기존 데이터센터를 중심으로 인근 거점을 연결하는 클러스터 형태로 확장한다. 여의도는 KT 통신시설을 거점으로 영등포 일대에 데이터센터를 구축해 금융권의 초저지연 서비스 수요에 대응한다. 목동은 기존 목동 1·2 데이터센터를 중심으로 최종 이용자와 가까운 곳에서 고품질 기업 간 거래(B2B) 서비스를 제공하는 거점으로 육성한다.

경기 서부는 대규모 AI 연산 능력이 필요한 국내외 빅테크 수요를 겨냥한다. 경기 남부의 안산·용인은 고밀도 그래픽처리장치(GPU) 수용에 적합한 AIDC 거점으로 조성한다. 기존 입주 고객이 인접 지역에서 서버 등 인프라를 확장할 수 있도록 지원한다는 방향이다.

비수도권에서는 빠른 공급과 대규모 확장성을 중시한다. 부산을 중심으로 KT 해저케이블과 연결되는 글로벌 네트워크의 이점을 활용하고, 해외 AI 연산 수요를 국내로 유치한다는 구상이다.

최 본부장은 비수도권 AIDC에 대해 입주 고객을 먼저 확보한 뒤 40메가와트(MW) 정도의 1단계 사업을 안착시키고, 이후 수백 MW 규모로 확장하는 방식을 제시했다. 대규모 시설을 한꺼번에 짓기보다 확보한 수요에 맞춰 공급 규모를 키우겠다는 취지다.

연차별로는 2027년 부천, 2028년 대구·군산·용인, 2029년 안산 AIDC 공급을 추진할 계획이라고 밝혔다.

공급 속도를 높이기 위해 KT가 보유한 부동산과 통신국사의 활용 가능성을 재검토하고, 투자사·사업관리사·건설사 등과 협업도 확대한다. SGC와는 전력·에너지 인프라와 데이터센터 설계·구축·운영 역량을 결합한 모듈러 AIDC 공동 개발을 추진한다.

최 본부장은 AI 연산에 특화된 클라우드 사업자 등과 협력해 고객 요구를 개발 단계부터 반영하겠다며 "수요와 공급을 함께 설계하는 협력 체계로 전환하겠다"고 말했다.

운영 분야에서는 AI와 로봇을 활용해 장애에 선제 대응하고 에너지 효율을 높이는 자율 운영형 AIDC를 지향한다.

KT클라우드는 데이터센터의 각종 정보를 관리하는 자체 통합 운영 플랫폼에 AI 분석 기능을 더할 계획이다. 이를 통해 이상 징후를 먼저 발견하고, 고장 가능성을 예측해 미리 정비하는 한편 에너지 사용 효율도 개선한다는 목표다.

현장 점검에는 피지컬 AI를 적용하는 실증을 진행하고 있다. 최 본부장에 따르면 지난해 AI 이노베이션 센터에 자율이동로봇(AMR)을 도입해 로봇 관제와 설비 상태 감지에 필요한 기초 데이터를 확보했다.

다만 기존 로봇은 데이터센터 내부의 물리적 장애물을 넘지 못해 이동에 제약이 있었다. 수집한 데이터의 연계·활용에도 한계가 확인됐다.

올해 진행하는 2단계 프로젝트에서는 보스턴다이내믹스의 사족보행 로봇 '스팟'을 활용해 공간 제약을 극복하는 연구를 추진한다. 그룹 차원의 협업을 통해 데이터센터에 특화된 데이터 수집·활용 체계를 구축하고 피지컬 AI 모델도 연구할 계획이다.

운영자의 장애 대응 훈련에도 AI를 활용한다. AI 에이전트가 각 센터에서 발생한 장애 사례를 12개 센터의 서로 다른 운영 환경에 맞춰 조합해 훈련 시나리오를 만드는 방식이다. 운영자는 매월 문제 해결 훈련을 받고, 연간 한두 차례는 블라인드 방식으로도 대응 역량을 점검한다.

실제 데이터센터의 전력·냉방 환경을 가상으로 재현하는 디지털 트윈도 훈련에 활용한다. 운영 중인 설비에 영향을 주지 않으면서 단전이나 화재 등 위험 상황에 대응하는 절차를 익히도록 한다는 설명이다.

최 본부장은 데이터센터 수가 늘어날수록 숙련된 운영자와 일관된 운영 체계가 필요하다고 강조했다. 설비와 기술 고도화에 더해 운영 인력의 대응 역량과 표준 절차를 갖춰야 공급 확대에 따른 운영 부담에 대응할 수 있다는 취지다.

고밀도 AI 서버를 수용하기 위한 냉각·전력 기술도 강화한다. KT클라우드는 칩에서 발생하는 열을 직접 식히는 D2C 냉각 기술을 설계 단계부터 검증하고, 자체 장비로 140킬로와트(kW)급 고밀도 AI 서버와 유사한 전력·열 부하 조건을 구현해 실증했다고 밝혔다.

김봉균 KT클라우드 대표는 25년간 축적한 데이터센터 운영 경험에 KT의 안정적인 네트워크를 결합해 AIDC 경쟁력을 높이겠다고 설명했다. 클라우드 사업에서는 자체 개발한 'KT 클라우드 플랫폼'을 기반으로 공공에서 검증한 기술과 운영 경험을 민간으로 확대하고, 재해복구(DR)와 AI 활용까지 지원할 계획이다.

김 대표는 "고객의 전략 수립부터 인프라 구축과 운영, 고도화까지 함께하며 AX가 실질적인 비즈니스 성과로 이어지도록 지원하겠다"고 밝혔다.


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