중국 데이터센터 붐, 침체로 돌아서다: 왜 공급 과잉이 이렇게 심각한가?
최근 몇 년간 중국은 디지털 인프라 확충에 박차를 가하며 전국 곳곳의 신규 데이터센터에 수십억 달러를 쏟아부었다. 정부와 민간의 투자가 이끈 급속한 확장은 중국을 인공지능(AI), 클라우드 컴퓨팅, 첨단 디지털 서비스 분야의 세계 선도국으로 만들기 위한 것이었다. 그러나 그 결과는 제대로 활용되지 않는 시설의 과잉으로 이어졌고, 가동률은 20%에서 30% 사이에 머물고 있다. 이제 중국 정부는 과잉 컴퓨팅 파워를 재분배하고 수익화하기 위해 전국 단위 클라우드 네트워크라는 대담한 새 해법을 제시하고 있다.
목차
중국의 데이터센터 공급 과잉은 투기성 투자와 변화하는 기술 흐름, 빠르게 움직이는 산업에서 중앙 계획 인프라가 안고 있는 어려움을 보여주는 경고 사례다. 중국이 어떻게 이런 상황에 이르렀는지, 새로운 국가 클라우드 구상으로 무엇을 이루려 하는지 살펴보면 중국의 더 폭넓은 기술 야심과 세계 무대에서 맞닥뜨린 난관을 이해할 수 있다.
중국 데이터센터 공급 과잉은 무엇 때문에 발생했나?
공급 과잉의 뿌리는 2022년 시작된 ‘동수서산’ 사업에 있다. 이 계획은 인구가 적고 에너지가 풍부한 중국 서부 지역에 데이터센터를 짓도록 지방정부와 기업을 독려해, 호황을 누리는 동부 경제권에 서비스를 제공하는 것을 목표로 했다. 논리는 단순했다. 서부의 전기료가 더 저렴하고, 컴퓨팅 집약적인 작업을 서부로 옮기면 비용을 낮추면서 동부의 디지털 경제를 뒷받침할 수 있다는 것이었다.
하지만 현실은 더 복잡했다. 투자 유치와 지역 경제 활성화를 바라는 많은 지방정부가 시장 수요나 AI·클라우드 작업의 기술적 요건을 명확히 파악하지 못한 채 데이터센터 사업을 서둘러 승인하고 자금을 지원했다. 그 결과 대규모 데이터센터 수백 곳이 들어섰고, 그중 상당수는 주요 고객과 멀리 떨어진 외딴 지역에 자리 잡았다.
한편 생성형 AI와 대규모 언어 모델(챗GPT 등)을 향한 세계적인 관심은 칩 구매와 인프라 구축 열풍으로 이어졌다. 기업과 정부 기관은 AI 붐에서 이익을 얻기 위해 엔비디아의 고성능 GPU와 화웨이의 어센드 칩 같은 중국산 대체 제품을 앞다퉈 확보했다. 그러나 시장 열기가 식고 대규모 AI 모델 구축에서 모델의 효율적 활용으로 관심이 옮겨가면서, 순수 컴퓨팅 파워에 대한 수요는 급격히 감소했다.
업계 분석가들에 따르면 중국에서 새로 구축된 컴퓨팅 자원의 최대 80%가 사용되지 않고 있다. 많은 시설은 실제 기업 수요를 충족하기보다 정부 보조금 자격을 얻거나 대출과 세제 혜택을 확보하기 위해 지어졌다. 일부 운영사는 대규모 AI 작업을 수행할 의도조차 없으면서 이런 혜택을 이용했다. 그 결과 비싼 데이터센터가 곳곳에 들어섰지만 제대로 활용되지 않고 있으며, 그중 상당수는 이제 재정적 부담이 되고 있다.
공급 과잉이 초래한 경제적·기술적 난제
데이터센터 운영에는 많은 비용이 든다. 부지와 건물, 하드웨어에 드는 초기 투자뿐 아니라 전기료, 냉각, 유지보수에 따르는 지속 비용도 상당하다. 고성능 CPU와 GPU는 가동하지 않아도 전력을 소비하고 관리가 필요해 잠재적인 투자 수익을 갉아먹는다. 게다가 데이터센터 하드웨어의 수명은 제한적이며 기술 발전에 따라 빠르게 구식이 될 수 있다.
재정적 여파는 심각했다. 지난 18개월 동안 데이터센터 사업 100건 이상이 취소됐다. 2023년 취소 건수가 11건에 그쳤던 것과 비교하면 크게 늘어난 수치다. 이런 차질에도 국가 투자는 높은 수준을 유지하고 있다. 2024년 데이터센터 정부 조달 규모는 247억 위안(약 34억 달러)에 달했고, 2025년분으로 이미 124억 위안이 추가 배정됐다.
그러나 난제는 경제적 문제에 그치지 않는다. 신규 데이터센터 상당수가 중국 서부의 외딴 지역에 있어 네트워크 지연시간, 즉 데이터센터와 동부 사용자 사이에 데이터가 이동하는 데 걸리는 시간이 금융 거래나 대화형 AI 서비스 같은 실시간 애플리케이션에 적합하지 않을 정도로 길 수 있다. 정부가 당초 설정한 목표는 지연시간 최대 20밀리초였지만, 많은 시설이 이 기준을 충족하지 못한다.
또 다른 큰 걸림돌은 하드웨어의 다양성이다. 일부 데이터센터는 엔비디아 GPU와 CUDA 소프트웨어 스택을 사용하는 반면, 다른 곳은 화웨이의 어센드 가속기와 CANN 스택에 의존한다. 서로 다른 시스템을 하나의 끊김 없는 클라우드 환경에 통합하는 일은 기술적으로 복잡하며, 통합된 국가 네트워크를 만들려는 정부 구상에 상당한 장벽이 된다.
국가 클라우드 네트워크: 공급 과잉에 대한 중국의 해법
재정·운영상 압박이 커지자 중국 정부는 데이터센터 자원을 중앙에서 관리하고 효율화하는 데 나섰다. 공업정보화부(MIIT)는 중국의 국유 통신 대기업 3곳(차이나모바일, 차이나텔레콤, 차이나유니콤)과 협력해, 활용도가 낮은 데이터센터의 잉여 컴퓨팅 파워를 모아 판매하는 국가 운영 클라우드 서비스를 개발하고 있다.
목표는 야심 차다. 중국은 2028년까지 전국 공공 컴퓨팅 파워의 표준화된 상호 연결을 달성하겠다는 계획이다. 이를 통해 기업, 연구자, 정부 기관 등 이용자는 필요한 처리 성능과 네트워크 용량을 지정해 컴퓨팅 자원을 수요에 따라 이용할 수 있게 된다. 기반 하드웨어나 위치는 신경 쓰지 않아도 된다.
중국정보통신연구원 부수석 엔지니어 천이리는 최근 업계 콘퍼런스에서 이 구상을 다음과 같이 설명했다.
모든 것이 클라우드에 맡겨져 통합적인 조직화와 오케스트레이션, 스케줄링 역량을 갖추게 될 것입니다.
이러한 접근은 기존 데이터센터의 경제성을 높이는 데 그치지 않고 AI와 클라우드 서비스 분야에서 중국의 더 폭넓은 야심을 뒷받침할 것으로 기대된다. 정부는 유휴 인프라를 더 잘 활용해 낭비를 줄이고 비용을 낮추며 세계 기술 경쟁에서 경쟁력을 유지하려 한다.
규제 강화: 더 엄격한 통제와 새 기준
과잉 구축 위기가 되풀이되는 것을 막기 위해 중국 국가발전개혁위원회(NDRC)는 규제를 강화했다. 이제 신규 데이터센터 사업은 승인을 받기 전에 특정 가동률 기준을 충족하고 구매 계약을 확보해야 한다. 지방정부는 명확한 경제적 근거 없이 소규모 컴퓨팅 인프라 사업을 시작할 수 없다.
국가발전개혁위원회는 부적격 사업을 걸러내고 신규 시설이 기본 효율 기준을 충족하도록 업계 전반에 대한 전국 단위 평가도 진행하고 있다. 자원 낭비를 막고 경제에 실질적인 가치를 제공할 수 있는 사업에 투자를 집중하는 것이 목표다.
시진핑 중국 국가주석은 각 성이 AI와 컴퓨팅 파워, 신에너지차 분야에서 “같은 유행을 쫓는” 데 우려를 표하며 모든 지역이 이런 산업을 발전시켜야 하는지 의문을 제기했다. 이는 지역 개발을 국가 전략에 맞추고 파편화되고 조율되지 않은 투자의 함정을 피하려는 더 폭넓은 움직임을 반영한다.
기술적 난관: 지연시간, 하드웨어 다양성, 통합
정책의 틀이 잡혀가고 있지만 통합 국가 클라우드 네트워크 구축을 둘러싼 기술적 과제는 만만치 않다. 가장 큰 문제는 지연시간이다. 서부 지역의 많은 데이터센터는 저렴한 전기를 활용하기 위해 지어졌지만, 동부의 주요 경제 중심지와 거리가 멀어 데이터 이동 시간이 길다. 이 때문에 지연시간에 민감한 애플리케이션에는 적합하지 않다.
또 다른 주요 장애물은 데이터센터마다 하드웨어와 소프트웨어 구성이 다르다는 점이다. 일부 시설에는 엔비디아 GPU가, 다른 곳에는 화웨이 어센드 칩이, 또 다른 곳에는 중국산과 해외 부품이 혼합된 장비가 갖춰져 있다. 하드웨어 종류마다 자체 소프트웨어 스택과 관리 도구가 필요해 네트워크 전반의 작업을 끊김 없이 조율하기 어렵다.
분석가들은 정부가 이용자에게 하드웨어 플랫폼 선택권을 제공해야 할 수도 있다고 본다. 이는 엔비디아 기반 클러스터의 가동률을 높일 수 있지만 화웨이 기반 시설의 상황을 개선하는 데는 별 도움이 되지 않을 수 있다. 표준화가 부족하면 이용자가 기반 인프라를 신경 쓰지 않고 자원을 이용하는 진정한 ‘클라우드형’ 경험을 제공하려는 노력도 복잡해진다.
이런 난관에도 당국자들은 낙관적이다. 다양한 하드웨어를 통합하는 데 시간이 걸리고 당장 기대만큼 성과가 나오지 않더라도, 컴퓨팅 파워를 중앙에서 스케줄링하고 조율하면 궁극적으로 AI와 클라우드 서비스 분야에서 중국의 야심을 뒷받침할 것이라고 보고 있다.
경제적·전략적 의미: AI, 산업 정책, 글로벌 경쟁
잉여 컴퓨팅 파워를 수익화하려는 중국의 움직임은 국내 인프라 문제를 해결하는 데 그치지 않는다. AI와 첨단 기술을 겨냥한 중국의 더 폭넓은 산업 정책에서 핵심적인 부분이기도 하다. 베이징은 야심 찬 목표를 세웠다. 2030년까지 1,000억 달러 규모의 AI 산업을 육성하고 경제에 1조 달러의 부가가치를 더해 AI 분야 세계 선도국이 되겠다는 계획이다.
이를 위해 정부는 국가 주도 투자펀드와 중국산 칩 개발 지원, 국가 통합 컴퓨팅 네트워크 구축 등 폭넓은 정책 수단을 동원하고 있다. 알리바바, 텐센트, 바이두 같은 민간 기술 대기업도 주요 행위자로, 혁신을 이끌고 AI 연구와 인프라에 대규모 투자를 하고 있다.
그러나 중국은 상당한 외부 압력에 직면해 있다. 미국 주도의 첨단 AI 칩 및 제조 장비 수출 통제로 최신 기술에 대한 중국의 접근이 제한되면서 중국은 자국산 대체품으로 방향을 틀고 있다. 화웨이 같은 기업이 진전을 보이고 있지만, 이들 칩의 성능과 보급은 여전히 세계 선도 기업에 뒤처져 있다.
칩 개발의 병목 현상과 인재 부족, 데이터센터 전력 공급 문제를 해결하려면 국가 지원이 필수적이다. 그러나 자원 배분의 비효율성, 성능이 떨어지는 자국산 플랫폼을 사용해야 한다는 압박, 사업이 실제 시장 수요에 부합하지 않을 경우 투자 낭비로 이어질 가능성 등 위험도 따른다.
업계의 대응: 통합, 혁신, 그리고 앞으로의 과제
업계의 대응은 엇갈린다. 일부 운영사는 지속적인 손실을 피하려고 활용도가 낮은 시설을 폐쇄하고, 다른 곳은 고객을 유치하기 위해 현지 기술 기업에 무료 컴퓨팅 이용권을 제공하고 있다. 알리바바와 바이트댄스 같은 주요 기업은 AI와 클라우드 서비스 수요가 결국 공급을 따라잡을 것이라는 판단 아래 대규모 신규 투자를 계획하고 있다.
막대한 규모의 고성능 GPU 클러스터가 필요한 대규모 AI 모델 학습에서, 더 특화된 저비용 가속기로 처리할 수 있는 추론 작업을 실행하는 쪽으로도 변화가 진행 중이다. 이러한 수요 변화는 시장의 모습을 바꾸고 있으며, 시간이 지나면 공급 과잉 용량의 일부를 흡수하는 데 도움이 될 수 있다.
전문가들은 현재의 공급 과잉을 일시적인 단계로 보고 있다. 애플리케이션 도입이 늘고 중국산 칩 생태계가 성숙하면 컴퓨팅 파워 수요도 증가할 것으로 예상된다. 업계를 통합하고 표준화하려는 정부의 노력 역시 효율성을 높이고 장기적으로 지속 가능한 성장을 뒷받침할 수 있다.
더 넓은 교훈: 중앙 계획과 시장 현실
중국의 데이터센터 공급 과잉 경험은 빠르게 변화하는 산업에서 중앙 계획 인프라가 맞닥뜨리는 난관을 보여준다. 국가 지원은 발전을 앞당기고 필수 자원을 제공할 수 있지만, 실제 시장 수요와 기술적 현실에 부합하지 않으면 낭비와 비효율을 초래할 수도 있다.
민간 기업은 AI와 클라우드 서비스 분야 혁신을 이끄는 주축으로 남아 있으며, 산업 정책은 생태계의 방향을 지시하기보다 뒷받침할 때 가장 효과적이다. 중국 국가 클라우드 네트워크의 성패는 중앙 조율과 시장 대응력, 기술적 유연성, 인재와 연구에 대한 지속적인 투자 사이에서 균형을 맞출 수 있는지에 달려 있다.
요약
- 중국의 급속한 데이터센터 확장으로 심각한 공급 과잉이 발생했으며, 가동률은 20%~30%에 불과하다.
- 정부는 잉여 컴퓨팅 파워를 통합해 수익화하는 국가 클라우드 네트워크를 제안했으며, 2028년까지 표준화된 상호 연결을 목표로 하고 있다.
- 기술적 과제로는 외딴 데이터센터의 높은 네트워크 지연시간과 하드웨어·소프트웨어 플랫폼의 다양성이 꼽힌다.
- 규제 당국은 신규 사업에 가동률 기준과 구매 계약을 요구하는 등 통제를 강화했다.
- 공급 과잉은 경제적 부담인 동시에 AI와 첨단 컴퓨팅 분야에서 선도국이 되려는 중국에 전략적 기회이기도 하다.
- 민간의 혁신과 이를 뒷받침하는 맞춤형 국가 정책은 공급 과잉을 해소하고 지속 가능한 성장을 달성하는 데 핵심이 될 것이다.
- 중국의 경험은 빠르게 변화하는 기술 분야에서 대규모 인프라 계획이 지닌 위험과 기회에 관한 교훈을 제공한다.
