머니투데이

최근 유럽에서 약 700개 유통매장이 한꺼번에 사이버공격의 영향을 받았다. 해커들이 노린 것은 고객정보나 결제시스템이 아니라 패치가 적용되지 않은 구형 냉장·냉동 설비의 제어장치였다. 사이버공격이 정보시스템을 넘어 실제 설비 운영까지 영향을 미칠 수 있음을 보여준 사례다. 공장이나 산업현장의 기계·설비를 제어하는 영역을 OT(운영기술)라고 한다. OT가 공격받으면 피해도 일반적인 IT 해킹과 다르다. 정보유출이나 전산 장애에서 끝나지 않고 생산중단, 품질 저하, 안전사고로 이어질 수 있다. 위험은 스마트팩토리가 확산될수록 커진다. 생산설비와 산업제어시스템(ICS), 각종 운영시스템이 네트워크에 연결되면서 외부와 맞닿는 지점도 늘어나기 때문. 반도체·배터리·자동차처럼 여러 기업의 생산공정이 공급망으로 연결된 업종은 한 공장의 가동중단이 다른 기업의 생산 차질로 번질 가능성도 있다. AI 확산은 또 다른 변수다. 기업은 AI를 생산성 향상과 설비 관리에 활용한다. 하지만 공격자도 AI를 이용한다. 제대로 관리되지 않는 OT 자산이나 취약구간을 이전보다 빠르게 찾아낼 수 있다.

한국 기업의 AI 인프라 역량이 국경을 넘고 있다. 생성형 AI와 AI 에이전트, 피지컬 AI 확산으로 대규모 연산자원을 수용할 데이터센터 수요가 늘면서 국내 사업자들이 해외 시장 공략에 속도를 내고 있다. LG CNS(LG씨엔에스)가 국내 기업 최초로 인도네시아 AI 데이터센터 구축 사업을 수주했다. 현재 30MW 규모의 1단계 사업 완공을 앞두고 있다. 2·3단계 사업의 설계도 진행중이다. 인도네시아를 시작으로 말레이시아와 태국 등 아시아 주요 지역으로 데이터센터 사업을 넓힌다는 계획이다. 해외 데이터센터 사업은 단순히 건물을 짓는 것과 다르다. 국가마다 전력망과 인허가, 부지 여건이 다르고 고밀도 GPU를 안정적으로 운영하기 위한 냉각기술도 필요하다. 설계와 구축뿐 아니라 장기간 안정적으로 시설을 운영할 수 있는 경험까지 필요하다. LG CNS가 해외 시장에서 내세우는 기반도 이 같은 데이터센터 사업 경험이다. 1992년 인천에 국내 최초의 전용 데이터센터를 구축했고 2019년에는 고객이 투자한 데이터센터의 설계부터 구축·운영까지 맡는 DBO(Design·Build·Operate) 사업 모델을 국내에 처음 도입했다.

AI 인프라도 '소유'에서 '구독'으로 바뀌는 모습이다. 고가의 GPU(그래픽 처리 장치) 서버를 기업이 직접 구매해 구축하는 대신 클라우드를 통해 필요한 만큼 사용하는 방식이 확산하고 있다. AI 인프라 경쟁이 GPU 확보에서 실제 활용도를 높이는 단계로 넘어가고 있다는 뜻이다. 삼성SDS(삼성에스디에스)는 자체 구축한 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 통해 GPU를 서비스 형태로 제공하는 GPUaaS(GPU as a Service)를 확대하고 있다. 기업이 직접 GPU 서버를 구매하거나 별도의 인프라를 구축하지 않아도 AI 모델 학습과 추론에 필요한 자원을 이용할 수 있는 방식이다. 삼성SDS는 지난 3월 국내 최초로 SCP 기반 엔비디아 B300 GPUaaS를 출시했다. 기존 H100과 함께 B300을 활용한 AI 컴퓨팅 환경을 제공한다. 과학기술정보통신부의 '2026년 AI 연구용 컴퓨팅 지원 프로젝트' 공급사로도 선정돼 대학과 연구기관에 GPU 자원을 공급하고 있다. 선택지는 GPU에 그치지 않는다.

AI 경쟁의 무게중심이 모델에서 인프라로 빠르게 확대되고 있다. GPU·NPU 등 연산자원뿐 아니라 이를 담을 데이터센터와 전력·냉각, 클라우드·네트워크의 중요성이 부각된다. AI가 사무실과 공장 등 실제 현장에 들어가기 시작하면서 보안 역시 중요한 인프라로 자리잡았다. 변화는 전력 수요에서 먼저 나타난다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 세계 데이터센터의 전력 소비량은 2025년 485TWh(테라와트시)에서 2030년 950TWh로 두 배 가까이 늘어날 전망이다. 특히 AI 중심 데이터센터의 전력 소비는 같은 기간 약 3배 증가할 것으로 예상된다. 정부는 2028년까지 B200 성능 기준 첨단 GPU 5만개 이상을 확보한다는 목표다. 정부가 확보한 연산자원은 B200 환산 기준 약 3만5200개 수준이다. 전남 해남 솔라시도에 들어서는 국가 AI 컴퓨팅센터에는 1만5000개 규모의 AI 반도체가 구축된다. GPU 확보만으로 AI 인프라가 완성되지 않는다. 장비를 설치한 뒤 전력과 냉각, 네트워크를 연결하고 실제 기업과 연구기관이 이용할 수 있게 해야 한다.