AI 데이터센터 고용효과 얼마나 영향을 미칠까

 

AI 데이터센터

최근 인공지능 AI 기술의 발전으로 데이터 센터 건설이 급격히 증가하고 있습니다. 대형 기술 기업들은 AI 모델 학습과 운영을 위한 데이터 센터 구축에 수십억 달러를 투자하고 있으며, 이로 인해 많은 일자리가 창출될 것이라는 기대가 커지고 있습니다. 그러나 데이터 센터는 운영 단계에서 최소한의 인력만 필요로 하며, 장기적인 고용 효과는 제한적인 것으로 나타났습니다.

데이터 센터 확산의 주요 원인

AI 기술이 발전하면서 대형 IT 기업들은 데이터를 저장하고 AI 모델을 학습할 수 있는 대규모 인프라를 필요로 하고 있습니다. 나스닥 TOP10 기업들은 전 세계적으로 수백 개의 데이터 센터를 운영 중이며, 신규 데이터 센터도 지속적으로 건설하고 있습니다.

특히 OpenAI가 주도하는 Stargate 프로젝트는 향후 최소 20개의 데이터 센터를 건설할 계획이며, 이 과정에서 수천억 달러가 투자될 예정입니다. 데이터 센터는 AI 학습을 위한 GPU 및 서버를 운영하는 데 필수적인 역할을 하며, 이에 따라 주요 기업들이 빠르게 데이터 센터 건설을 확대하고 있습니다.

데이터센터 고용효과

데이터 센터 운영 인력
데이터 센터 건설 초기에는 많은 인력이 필요합니다. 예를 들어, 텍사스 애빌린(Abilene)에 건설 중인 Stargate 데이터 센터는 현재 1,500명의 근로자가 공사에 참여하고 있습니다. 그러나 완공 후에는 약 100명 정도의 정규직만 유지될 것으로 예상됩니다.

이는 같은 면적의 공장이나 사무실 단지와 비교할 때 현저히 낮은 고용률을 나타냅니다. 예를 들어, 2021년 애빌린에서 건설된 286,500평방피트 규모의 치즈 포장 공장은 500명의 직원을 고용할 계획이었습니다. 하지만 같은 면적의 데이터 센터는 100명 내외의 인력만 필요로 합니다.

데이터 센터 내부의 주요 인력 구성
데이터 센터 내부를 살펴보면 대부분이 서버 랙과 네트워크 장비로 채워져 있으며, 사람이 직접 개입하는 작업은 제한적입니다. 운영을 위해 필요한 인력으로는 (1) 전기 기술자로 데이터 센터 내부 전력 공급 및 유지보수를 담당합니다. (2) 배관 기술자로 냉각 시스템(액체 냉각 포함) 관리하는 역할입니다. (3) 데이터 분석가 서버 상태 모니터링 및 데이터 관리하는 담당자가 필요합니다. (4) 소프트웨어 및 하드웨어 엔지니어로 서버 최적화 및 유지보수를 담당자가 필요합니다. (5) 마지막으로 보안 담당자로 물리적 및 사이버 보안 관리를 담당합니다. 미주리주에서 Patmos Hosting이 새롭게 건설하는 데이터 센터는 과거 인쇄 공장이 있던 자리에 세워지는데, 이곳에서 고용될 직원 수는 40, 50명에 불과합니다.

데이터센터 지역경제 효과

데이터 센터의 지역 경제 기여도
정치인들과 기업 경영진들은 데이터 센터가 지역 경제에 긍정적인 영향을 미친다고 주장합니다. 예를 들어, 도널드 트럼프 전 대통령은 Stargate 프로젝트를 발표하면서 100,000개의 새로운 일자리가 즉시 창출될 것이라고 언급했습니다. OpenAI도 해당 프로젝트가 수십만 개의 일자리를 창출할 것이라고 발표했습니다. 그러나 전문가들은 이에 대해 회의적입니다. 데이터 센터는 건설 기간 동안에는 많은 인력을 필요로 하지만, 운영 이후에는 극히 제한적인 인력만 유지됩니다. 다만, 데이터 센터 건설 과정에서 전력 공급, 냉각 시스템, IT 인프라 지원 등의 부수적인 일자리는 일부 창출될 가능성이 있습니다. 예를 들어, Crusoe라는 기업은 Stargate의 애빌린 데이터 센터 건설과 함께 가스 발전소를 세울 계획이며, 이 발전소는 약 30명의 직원을 고용할 것으로 보입니다. 또한, 관련 전기 설비를 제작하는 콜로라도(Colorado)와 오클라호마(Oklahoma)의 제조 공장에서는 400명의 근로자를 고용할 예정입니다.

 

데이터 센터의 위치 선정 기준 변화

과거 데이터 센터는 주요 IT 기업의 본사와 가까운 도심지에 건설되는 경우가 많았습니다. 그러나 최근에는 AI 학습을 위한 데이터 센터가 증가하면서, 부지가 넓고 전력 비용이 저렴한 외곽 지역에 건설되는 추세입니다. 이러한 변화가 일어나는 이유는 저렴한 부지 비용입니다. 대규모 데이터 센터는 수백만 평방피트 규모로 조성되기 때문에, 땅값이 저렴한 지역이 유리합니다. 그리고 전력 비용 절감효과 입니다. AI 학습에는 엄청난 전력이 필요하므로, 전기 요금이 저렴한 지역이 선호됩니다. 마지막으로 지역 경제 활성화를 기대할 수 있습니다. 소규모 도시에서는 몇백 개의 일자리 증가도 큰 경제적 효과를 가질 수 있게 됩니다. AI 데이터 센터를 구축하는 Crusoe의 CEO인 체이스 로크밀러(Chase Lochmiller)는 뉴욕 같은 도심에서는 전력을 오피스 빌딩이나 주거용 건물에 사용하는 것이 더 낫다며, 반면, 텍사스 서부처럼 인구 밀도가 낮고 땅과 전력이 풍부한 곳에서는 데이터 센터 운영이 적합하다고 설명했습니다.

AI 데이터 센터의 증가로 인해 대규모 일자리가 창출될 것이라는 기대가 있었지만, 현실은 다소 다릅니다. 데이터 센터는 건설 단계에서 많은 인력을 필요로 하지만, 운영 이후에는 최소한의 인력만 유지됩니다.

특히 AI 모델 학습을 위한 데이터 센터는 도심에서 벗어나 전력과 부지 비용이 저렴한 지역으로 이동하고 있으며, 이는 해당 지역의 경제에 긍정적인 영향을 미칠 가능성이 있습니다. 하지만 데이터 센터 자체가 대규모 고용을 창출하는 산업은 아니라는 점을 인식하는 것이 중요합니다.