막대한 투자비에 수익성 검증론 재부상…신중론 확산
中, 값싼 전력·부지 앞세워 데이터센터 50GW 확충 추진
첨단 반도체 확보는 여전히 난제…기술력으로 돌파 한계
오픈AI 로고. 로이터 연합뉴스미국 인공지능(AI) 산업이 천문학적인 투자 규모와 실제 수익성 사이의 간극으로 다시 ‘AI 버블론’에 휘말린 가운데, 중국은 저렴한 전력과 신속한 건설 능력을 앞세워 AI 인프라 확충에 속도를 내며 미국을 추격하고 있다.
미국에서는 AI 기업의 기업 가치를 둘러싼 의문과 데이터센터 건설에 대한 주민 반발이 커지는 반면, 중국은 국가 주도의 인프라 투자를 통해 AI 패권 경쟁에 박차를 가하는 모습이다.
미국 IT 매체 더인포메이션이 조명한 AI 산업의 수익성 논란과 영국 파이낸셜타임스(FT)가 보도한 중국의 데이터센터 증설 움직임은 양국이 서로 다른 과제에 직면해 있음을 보여준다.
AI 버블론을 다시 자극한 것은 업계 선두주자인 오픈AI의 매출 수치다. 시장에서는 오픈AI의 연간 환산 매출이 약 700억달러에 달할 것이라는 추정이 나왔지만, FT가 투자자 대상 내부 재무 문서를 토대로 보도한 9월 말 기준 수치는 약 500억달러였다. 200억달러에 이르는 차이가 발생한 것이다.
연간 환산 매출(ARR)은 특정 시점의 매출을 연간 기준으로 환산한 지표로, 확정된 연간 매출과는 다르다. 따라서 두 수치의 차이만으로 실적 부진을 단정할 수는 없다. 다만 AI 기업의 높은 기업가치가 미래 성장에 대한 기대를 상당 부분 반영하고 있다는 점에서 매출 전망과 실제 지표 사이의 간극은 투자자들의 경계심을 키운다.
AI 산업은 데이터센터와 고성능 그래픽처리장치(GPU), 전력 설비, 연구개발에 막대한 자금이 필요하고 또 실제로 쏟아 붓고 있다. 매출이 늘어나더라도 인프라 구축과 운영에 들어가는 비용을 감당하고 지속적으로 이익을 낼 수 있는지는 별개의 문제다.
시장의 기대가 실제 현금흐름으로 이어지지 않는다면 높은 기업가치와 투자 규모를 정당화하기 어렵다. AI 산업 전반에서 성장 가능성뿐 아니라 투자 대비 수익성을 엄격하게 따져야 한다는 목소리가 다시 커지는 이유다.
반면 중국은 AI 경쟁의 물리적 기반을 확보하는 데 속도를 내고 있다. FT에 따르면 내몽골자치구 울란차부에는 이미 건설됐거나 건설이 계획된 데이터센터가 89곳에 이르며, 추진 중인 용량은 약 15기가와트(GW)다. 반도체 전문 분석업체 세미애널리시스에 따르면 중국의 가동 중인 데이터센터 용량은 24GW로 미국의 56GW에 못 미치지만, 건설 중이거나 계획이 발표된 용량은 50GW에 달한다.
중국의 경쟁력은 저렴한 전력과 부지, 빠른 시공에서 나온다. 내몽골의 풍력발전 설비용량은 올해 6월 기준 117GW로 중국 내 최대 규모이며, 석탄화력발전 등을 포함한 화석연료 발전 설비도 약 130GW에 달한다.
FT가 소개한 자료에 따르면 울란차부의 데이터센터 전력요금은 킬로와트시(kWh)당 약 0.05달러로 베이징의 약 0.11달러보다 낮다. 골드만삭스 분석에 따르면 현지 데이터센터 건설비는 주요 대도시보다 약 20% 저렴하다. 공사 기간도 통상 12~18개월로 미국의 18~24개월보다 짧다.
미국에서는 전력망 확충에 시간이 걸리는 데다 데이터센터의 전력 소비와 환경 부담을 둘러싼 주민 반발까지 사업 추진의 변수로 떠오르고 있다. 반면 중국은 국가와 지방정부의 정책적 지원을 바탕으로 부지와 전력 확보를 상대적으로 신속하게 추진할 수 있다.
미국이 투자 비용과 지역사회의 반대에 발목이 잡힐 수 있는 동안 중국은 대규모 인프라를 선제적으로 구축하는 셈이다.
중국 내부의 AI 모델 경쟁도 갈수록 치열해지며 활력을 불어넣고 있다. 바이두·알리바바·텐센트 등 기존 빅테크 기업에 문샷AI·즈푸AI·미니맥스 같은 신생 기업까지 가세했다. 기업들은 미국의 반도체 수출 규제로 고성능 칩 확보에 어려움을 겪으면서도 알고리즘 효율화와 오픈소스 모델, 저렴한 API 서비스를 앞세워 이용자 확보에 나서고 있다. 이는 성능 경쟁을 넘어 가격 경쟁과 시장 선점 경쟁으로 이어지고 있다.
다만 데이터센터 증설이 곧바로 AI 기술의 우위로 이어지는 건 아니다. 미국의 고성능 반도체 수출 규제와 중국 자체 반도체의 성능 및 생산 능력 한계는 여전히 걸림돌이다. 고성능 AI 칩이 부족하면 막대한 전력과 시설을 갖추고도 충분한 연산 능력을 활용하기 어렵다. 내몽골의 용수 부족 역시 대규모 시설 운영 과정에서 해결해야 할 과제다.
미·중 AI 패권 경쟁은 모델 성능뿐 아니라 자본의 수익성, 반도체 공급망, 전력 확보와 건설 역량을 둘러싼 복합적인 경쟁으로 확대되고 있다. 미국은 막대한 투자에 걸맞은 경제적 성과를 증명해야 하고, 중국은 인프라 우위를 실제 기술력으로 전환해야 하는 숙제를 안고 있는 셈이다.