도심 속 AI 인프라, DCP 엣지 데이터센터의 특징은?

지난 글에서 AI를 위한 GPU 서버에 많은 전력이 필요한 이유를 살펴봤습니다. 동시에, 이런 고전력을 안정적으로 공급해 줄 수 있는 데이터센터가 지방이 아닌 수도권 지역에 필요하고, 그래서 AI 전용 AI 엣지 데이터센터가 등장했다고 언급했는데요. 이번 글에서는 AI 엣지 데이터센터 전문 운영사, DCP AI 엣지 데이터센터의 특징에 대해 좀 더 자세히 살펴봅시다. 목차는 아래와 같습니다.

​

1. 도심 속 AI 인프라, DCP AI 엣지 데이터센터에 가다

“GPU 서버 돌릴 곳을 찾긴 했는데... 진짜 우리한테 알맞은 환경일까?” 

많은 AI 스타트업들이 GPU 인프라의 필요성만큼이나 “과연 지금 우리한테 맞는 데이터센터인가?”를 고민합니다. 너무 멀거나, 너무 비싸거나, 너무 복잡한 경우가 대부분이기 때문이죠. 그 질문에 대한 현실적인 해답이 바로 DCP AI 엣지 데이터센터입니다. 

<최근에 오픈한 DCP AI 엣지 데이터센터, 서울 도산대로 한복판에 위치한 오피스 빌딩 내에 센터가 있다>

• ■서울 도심 한가운데에서 누리는 고전력 센터

DCP는 강남, 삼성, 마곡 등 수도권 핵심 지역에 AI 엣지 데이터센터를 직접 설계하고 운영 중입니다. AI 연구소, 스타트업, 개발팀들이 밀집한 서울 도심과 가까워, GPU를 직접 점검하거나 물리 미디어로 데이터를 옮겨야 하는 팀들에게는 큰 장점이죠. 무엇보다 중요한 것은 전력입니다. 수도권은 신규 전력 인입이 어려운 지역이지만, DCP는 전력 여유가 있는 건물을 선별하거나 전력 확장이 가능한 입지를 골라, GPU 서버 운용에 필요한 고밀도 전력 공급이 가능하도록 설계했거든요.

실제로 제가 방문한 DCP 엣지 센터는 신사역 도산사거리 인근의 상업용 오피스빌딩에 위치해 있었는데요, 외관상 일반 건물과 다르지 않아 도심 환경과 자연스럽게 어울리는 구조였습니다.

<DCP 강남 센터의 비상 발전기>

• ■전기 끊기면 끝장, 그래서 비상 발전기는 기본

GPU 학습은 몇 시간 멈추는 것은 괜찮을 수 있지만, 전력 서지(surge)나 순간 정전 한 번으로 장비가 손상되면 수천만 원에서 수십 억 원의 피해가 발생할 수 있죠. DCP AI 엣지 데이터센터는 이에 대비하기 위해 UPS는 물론, 디젤 엔진 기반의 비상 발전기도 기본으로 갖추고 있고요. UPS가 버티는 약 15분 동안 비상 발전기가 자동으로 가동되기 때문에, 정전 상황에서도 GPU 서버에는 안정적으로 계속 전력이 공급됩니다.

• ■꼭 필요한 것만 갖춘 실용적인 인프라

대형 IDC에서는 항온항습, 다단계 인증, 생체 보안 등 다소 과할 정도로 설비 투자에 진심이죠. 하지만 AI 학습 환경에는 고전력 공급과 집중 냉각, 기본 보안 수준이면 충분합니다. DCP는 이러한 특성에 맞춰 항온항습 시스템은 대형 IDC 수준으로 유지하면서도, 불필요하게 복잡한 출입 통제는 간소화해 운영 효율과 안정성을 동시에 확보하고, 비용까지 절감하는 실용적인 인프라를 구축했습니다.

<실제 가동 중인 NVIDIA H100 GPU 서버, 작게 시작해서 점차 확대해 나갈 수 있는 것이 강점>

• ■시작은 작게, 필요하면 얼마든지 확장 가능한 유연한 구조

AI 기업 모두가 처음부터 대규모 인프라를 필요로 하진 않습니다. DCP는 쿼터랙 단위로 시작할 수 있어, GPU 서버 한두 대만으로도 입주가 가능하고, 이후 랙 단위, 전용 존 단위로 단계적 확장이 가능한 구조를 제공합니다. 특히 POC나 단기 프로젝트를 위한 1~6개월 단기 계약도 가능하며, 이후 필요에 따라 장비를 줄이거나 늘릴 수 있습니다.

• ■스타트업의 비용 부담은 덜어주는 저렴한 요금

GPU 서버 자체가 워낙 고가이기 때문에, 여기에 데이터센터 비용까지 더해지면 스타트업에게는 비용적으로 큰 부담이 될 수 있을겁니다. DCP는 앞서 언급한 것과 같이 불필요한 설비를 제거함으로써 센터 운영 비용을 절감했고, 이를 고스란히 요금에 반영했습니다. 그래서 전력 사용량을 기준으로 부과하는 센터 이용 요금이 고전력을 제공하는 다른 대형 IDC 대비 꽤 경쟁력있는 수준이라고 합니다.

• ■실제 사례로 검증된 DCP AI 엣지 데이터센터의 경쟁력 

실제 한 AI 스타트업은 초기에는 클라우드 기반 GPU를 사용했지만, 지속적인 비용 부담으로 온프레미스 전환을 검토하게 됐다고 합니다. 하지만 기존 IDC는 초기 구축 비용이 너무 높고, 사무실 내 전력 및 냉각 설비도 부족해 진입이 어려웠다고 하는데요. 그래서 이들은 DCP 센터에서 쿼터랙으로 GPU 서버 운영을 시작했고, 3개월 만에 GPU 서버 수를 2배 이상 늘리는 등 점진적으로 규모를 확장해 나갔습니다. 결과적으로 이 기업은 클라우드 대비 60% 이상 비용을 절감할 수 있었고요. DCP 센터가 회사 근처에 있어서 필요 시 신속하게 하드웨어를 직접 점검할 수 있어 좋다는 피드백도 들을 수 있었습니다.

​

2. DCP에 고가 장비를 안심하고 맡길 수 있는 이유 - 장기적 관점의 센터 운영 전략

“지금 GPU를 돌릴 수 있는 센터가 필요해요.”

DCP는 단지 ‘지금 당장 쓸 수 있는 데이터센터’를 만드는 데 그치지 않습니다. 2030년까지 수도권에 총 45MW 규모의 AI 엣지 데이터센터 클러스터를 구축하는 중장기 계획을 추진 중인데요. 이 전략은 단순히 센터를 많이 짓겠다는 뜻이 아닙니다. 서울 곳곳에 GPU 서버 운용이 가능한 AI 엣지 데이터센터를 분산 배치하고, 서로 연결된 네트워크형 구조로 만들어 수요에 따라 유연하게 확장할 수 있는 AI 인프라 생태계를 만드는 것에 주안점을 두고 있는 것인데요. 좀 더 구체적으로 살펴볼까요?

<이미지 출처: The AI-ready data centre - Data Centre Review>

• ■하나의 거대한 센터 대신, 수도권 곳곳에 ‘딱 필요한 만큼’ 

하이퍼스케일 데이터센터는 보통 한 곳에 50~100MW 규모의 전력을 집중해 수년간의 설계, 인허가, 건설 과정을 거쳐 운영에 들어갑니다. 하지만 수도권은 이미 그런 대규모 전력 인입 여유가 거의 없다는 것이 문제죠. DCP는 이 한계를 정확히 짚어냈고, 5MW 미만 소형 엣지 센터를 수도권 곳곳에 빠르게 구축하는 방식을 선택했습니다. 덕분에 DCP는 지역별 전력 제약 문제를 해결함과 동시에, 강남, 마곡, 판교 등 고객 근처에서 특정 산업군에서 필ㅇ로 하는 GPU 운영 인프라를 제공할 수 있게 됐습니다.

• ■도심 속 유휴 건물을 AI 인프라로 재탄생시키다

서울에는 구조는 튼튼하지만 공실률이 높거나 수익성이 낮은 건물들이 많습니다. 상가, 물류창고, 지하 공간 등이 대표적이죠. DCP는 이런 유휴 건물을 리모델링해 AI 엣지 데이터센터로 바꾸는 전략을 활용하고 있습니다. 이 전략은 건물주와 AI 기업 모두에게 이익이 될 수 있는데요. 건물주는 안정적인 장기 임대 수익을 얻고, 데이터센터 용도로 전환되면 자산 가치도 상승하기 때문입니다. 그리고 AI 인프라가 필요한 기업은 복잡한 인허가 과정 없이 도심에서 빠르게 전력과 공간을 확보할 수 있죠.

<이미지 출처: Hostdime, AI-Ready Data Centers: Preparing Your Infrastructure for the AI Boom>

• ■‘GPU 없인 안 되는’ 기업들을 위한 맞춤형 인프라

AI 칩 설계사, 고성능 컴퓨팅(HPC) 스타트업, 대규모 모델 학습 기업처럼 GPU 인프라가 핵심인 기업은 단순 호스팅이 아닌 직접 관리할 수 있는 환경을 원합니다. 근거리에서 장비를 설치하고 테스트할 수 있어야 하고, 냉각, 전력, 네트워크 구성도 워크로드에 맞춰 세밀하게 조정할 수 있어야 하죠. 하지만 대부분의 대형 IDC에서는 제약사항이 많습니다. 게다가 클라우드에서는 장비를 직접적으로 관리할 수도 없죠. DCP AI 엣지 데이터센터는 이런 고객의 요구에 맞춰, GPU 몇 대로 작게 시작해 점진적으로 확장해 나갈 수 있고, 워크로드에 맞춘 유연한 전력, 랙 설계와 도심 내 물리적 접근성을 모두 제공할 수 있는 센터입니다.

• ■고가의 장비를 믿고 맡길 수 있는 파트너

AI 인프라는 며칠만 쓰고 마는 시스템이 아닙니다. GPU 서버 한 대 가격만 수억 원에 이르고, 모델 학습에는 몇 주 이상이 걸리는 경우도 흔하죠. 고객 입장에선 한 번 입주한 데이터센터가 1~2년 만에 운영을 중단하거나, 잦은 정책 변경이 있는 곳은 꺼릴 수밖에 없습니다. DCP는 이런 기업들의 고민을 해결할 수 있도록, 지속 가능성을 염두에 두고 아래와 같은 기준으로 센터를 설계합니다.

• ●수도권 핵심 입지에 계약 전력이 확보된 안정적인 건물만 선별

• ●5MW 미만 구조를 단계적으로 확대하는 로드맵 기반 운영 전략

• ●입주 기업 성장과 함께 공간/전력/냉각을 유연하게 확장할 수 있는 구조

• ●AI 인프라만을 전문으로 하는 독립적인 운영팀과 기술 지원 조직 확보 

즉, DCP는 단기 수익보다 중장기 관점에서 AI 산업과 함께 성장하는 파트너를 지향합니다. 실제로 제가 방문했던 강남 AI 엣지 데이터센터 외에도 DCP는 수도권 내 여러 센터를 직접 설계·운영 중이며, 모두 고전력 환경에 최적화된 인프라를 갖추고 있었습니다. 이러한 DCP의 센터 운영 방침은 단순히 공간을 제공한다는 차원을 넘어, 기업들에게 고성능 AI 인프라를 믿고 맡길 수 있는 장기적 관점의 파트너라는 인식을 심어줄 수 있습니다.

​

3. AI 인프라 확충, 민간 역량도 중요하지만 국가 차원의 지원도 필요

• ■국가 차원의 AI 전략에 GPU 확보 뿐만 아니라 인프라 확충도 포함돼야

2023년, 일본 정부는 'AI 전략 2023'을 발표하며 AI 인프라 확충과 슈퍼컴퓨팅 자원 확보를 국가적 과제로 명확히 제시했습니다. 이를 실행하기 위해 이화학연구소(RIKEN)의 슈퍼컴퓨터 ‘후가쿠’를 업그레이드하고, 도쿄, 오사카에 집중된 데이터센터를 홋카이도, 규슈 등 전국 10개 권역으로 분산 배치하는 전략도 추진 중이죠.

이런 움직임은 고성능 AI 연산을 위한 물리 인프라를 정부가 주도적으로 확보하겠다는 방향성을 보여줍니다. 반면 한국은 GPU 확보와 AI 반도체 개발에 있어서는 활발한 움직임을 보이고 있지만, 데이터센터와 같은 물리 인프라 확충은 여전히 민간 주도에 의존하고 있는 상황인데요. 정부의 역할은 규제 완화, 전력 요금 정책, GPU 구매 지원 등 간접적 지원에 주로 한정되어 있고, 최근에서야 전력 인프라, 컴퓨팅 자원 정책 등 일부 영역에서 보완책이 등장하고 있는 수준입니다.

<이미지 출처: 알파경제, 정부 구매 GPU 2만장, 삼성·SK·네이버는 못쓴다>

게다가 더 큰 문제는, GPU를 확보하는 것만으로는 충분하지 않다는 것에 있습니다. GPU를 돌릴 수 있는 환경이 없다면, 그 지원은 반쪽짜리에 그칠 수밖에 없을테니까요.  최근 발표된 정부의 GPU 확보 계획은 반길만한 희소식인 것은 분명하나, 이렇게 확보한 GPU를 돌릴 센터가 수도권에 턱없이 부족한 상황입니다. 정부 지원으로 중소 기업들이 GPU를 확보했다 하더라도 소규모로 GPU 서버를 돌릴 공간이 마땅치 않은 것이 문제죠. GPU 뿐만 아니라 GPU 서버를 안정적으로 운영할 수 있는 고전력 데이터센터에 대한 투자도 절실한 상황입니다.

• ■데이터센터는 이제 ‘기술 주권’의 핵심

그리고, AI 인프라는 단순한 서버 문제가 아닙니다. 국가 주권, 산업 경쟁력, 정보 안보와 직결된 인프라입니다. 왜 그럴까요? 

• ●데이터 주권: 모델 학습용 데이터가 해외 클라우드에 저장된다면, 언제든지 외부 통제 하에 놓일 수 있습니다. 

• ●컴퓨팅 자원 접근성: GPU를 보유해도 돌릴 센터가 없으면 의미가 없습니다. 반면 센터만 있어도 GPU는 언제든지 조달하거나 클라우드 자원으로 보완 가능합니다. 

• ●지식재산권 보호: 대형 AI 모델은 그 자체가 ‘알고리즘 자산’입니다. 이를 안전하게 개발하고 운영하려면 국내에 보안성과 독립성을 갖춘 인프라가 필요합니다.

따라서, AI 시대에 AI 인프라는 단순히 AI 워크로드를 운영할 센터를 확보하는 차원을 넘어, AI라는 기술 주권을 확보할 수 있는 핵심 요소라고 할 수 있겠습니다. 

<이미지 출처: DCP 홈페이지, DCP AI Cloud 센터 특징>

• ■민간 주도 전략이 오히려 빠르고 실용적일 수도

한국은 현재 민간 주도의 AI 인프라 모델이 빠르게 성장 중입니다. 이는 단점이 아닌, 빠른 실행력과 실용 중심 설계라는 측면에서 장점으로 볼 수 있는데요. 정부보다 빠르게 의사결정을 내릴 수 있고, 실제 고객 수요에 민첩하게 대응할 수 있기 때문입니다. 그리고 과도한 설비 대신 AI 워크로드 중심의 실용적 설계를 구현할 수 있다는 점도 강점이죠. 

DCP는 이러한 전략의 대표적인 사례로, 전력 여력이 부족한 수도권에서, 5MW 미만 단위의 엣지 센터를 빠르게 리모델링 방식으로 설계, 운영하며 GPU 서버를 안정적으로 돌릴 수 있는 인프라를 제공하고 있습니다. 즉, 일본처럼 대규모 센터를 정부 주도로 짓는 모델과는 다른, 한국 현실에 맞는 실용적인 해법이라 할 수 있지 않을까요?

• ■하지만 민간만으로는 한계가 있다

아무리 민간이 빠르고 유연하게 움직일 수 있다고 해도, 국가 전략 자산인 AI 인프라 구축을 전적으로 민간에만 맡기는 것은 무리입니다. 특히 다음과 같은 분야는 정부의 역할이 반드시 필요합니다.

• ●수도권 내 AI 특화 센터에 전력 우선 할당

• ●유휴 공공 건물의 리모델링 전환 인센티브

• ●GPU 구매 지원과 데이터센터 입주 연계

• ●AI 인프라 투자에 대한 세제 지원 

• ●중소기업 대상 GPU 공유 인프라 프로그램 등

GPU는 정부가 구매할 수 있지만, 그걸 안정적으로 운영할 공간은 민간이 주도해서 만들어 가야 합니다. 양측이 역할을 나눠 시너지를 내는 것이 바람직한 모델이지 않을까요?

<이미지 출처: 동아일보, 일본, AI로 디지털 패권 노린다… 정치 불안 한국은 '패싱' 우려>

• ■글로벌 경쟁에서 한국이 뒤처지지 않으려면

미국은 OpenAI, NVIDIA, Microsoft 등 글로벌 빅테크 기업들이 서로 협력하고 있고, 일본은 정부 주도로 GPU와 데이터센터를 동시에 구축하고 있으며, 중국은 자국 반도체와 클라우드를 통합적으로 밀어주고 있습니다. 반면 한국은? 반도체 기술은 세계 최고 수준이지만, AI 인프라는 아직 뒷받침이 부족한 상태입니다. 하지만 지금 DCP 같은 빠르고 실용적인 민간 모델이 시장을 선도하고, 정부가 그 기반을 전략적으로 뒷받침한다면? 우리는 뒤처지지 않고, 오히려 앞서 나갈 기회를 만들 수 있습니다. 

AI는 더 이상 선택이 아닙니다. 데이터센터 인프라는 디지털 시대의 핵심 기반 시설입니다. GPU를 단순히 더 확보하는 차원이 아니라, 미래 세대를 위한 디지털 국토를 구축하는 일, 그 중심에 DCP 같은 민간의 실행력, 그리고 그 길을 넓혀줄 정부의 전략적 지원이 함께해야 한다는 것, 그것이 지금 한국 AI 생태계가 나아가야 할 방향입니다.

• ■점점 커지는 AI 인프라 시장, 그리고 틈새 시장을 공략 중인 DCP

AI 인프라 시장은 지금 폭발적인 성장을 보이고 있습니다. 2022년 약 380억 달러였던 글로벌 AI 하드웨어 시장은 2030년까지 1,850억 달러 이상으로 성장할 것으로 전망됩니다. 특히 한국은 수도권 전력 인입 제약 클라우드 비용 증가 스타트업 중심의 AI 수요 라는 현실적 조건을 갖고 있죠. 이런 조건에서는 초대형 센터도, 클라우드도 아닌 ‘AI 엣지 데이터센터’가 가장 현실적인 해법이 될 수 있습니다. 

그 해법을 구체화한 곳이 바로 ‘DCP AI 엣지 데이터센터’입니다. 이곳은 단순한 공간 임대가 아니라, AI 워크로드에 최적화된 인프라 환경과 고객 맞춤형 운영 전략을 제안할 수 있는 전문 인력이 상시 관리·운영하고 있다는 점을 꼭 기억해 주세요.

지금까지 2개 글에 걸쳐 기존 IDC와는 다른, 도심 속 맞춤형 AI 인프라인 AI 엣지 데이터센터의 특징에 대해 살펴봤습니다. AI 시대에는 인프라 전략도 달라져야 합니다. 전력 밀도, 유연한 설계, 빠른 구축, 그리고 현실적인 비용. 이 네 가지를 균형 있게 갖춘 인프라가 지금 AI 기업들이 진짜 필요로 하는 환경입니다. DCP AI 엣지 데이터센터는 바로 그 니즈를 정확히 짚어내고, 수도권 중심에서 실현해내고 있는 몇 안 되는 대안입니다. 

그리고, DCP AI 엣지 데이터센터는 전문 파트너사인 (주)유에이아이가 함께합니다. AI 인프라를 작게 시작해서 점진적으로 확장해 나가고 싶은 AI 스타트업, GPU 서버를 확보했지만 돌릴 공간이 막막한 기업, 고전력을 안정적으로 공급해 줄 수 있는 곳이 필요한 팀이라면 지금, DCP AI 엣지 데이터센터에서 답을 찾아 보시기 바랍니다. 구체적인 상담이 필요하신 분은, 아래의 (주)유에이아이 전문가에게 상담을 받아보실 것을 권합니다.

• ●(주)유에이아이 담당자: 김광석 팀장(010-9094-1919 / [email protected])

이 콘텐츠가 AI 인프라, GPU 서버 운영 센터를 고민 중인 기업의 IT 담당자 분들께 조금이나마 도움이 되었기를 바랍니다.

끝!