테크놀로지리뷰가 26일(현지 시간) 보도한 내용에 따르면, 중국이 AI 붐에 대비해 수백 개의 데이터센터를 건설했으나, 현재 대부분이 사용되지 않고 있다. 이는 성급한 투자와 시장 환경 변화가 맞물린 결과다. 중국은 2023년부터 2024년까지 500개 이상의 데이터센터 프로젝트를 발표했으며, 최소 150개가 완공되었다. 그러나 현지 매체들에 따르면 신축 컴퓨팅 자원의 최대 80%가 활용되지 않고 있다. 당초 AI 모델 훈련용 GPU 임대는 확실한 수익원으로 여겨졌다. 수요가 최고조일 때는 엔비디아(Nvidia) H100 칩 한 개가 블랙마켓에서 약 2,800만원에 거래되었다. 그러나 현재는 수요가 급감했다.
중국 AI 산업의 방향성이 바뀌었다. 에모리 대학교의 한청 카오(Hancheng Cao) 교수는 “딥시크는 중국 AI 산업의 분기점이다. 핵심 질문이 ‘누가 최고의 언어 모델을 만들 수 있는가?’에서 ‘누가 이를 더 잘 활용할 수 있는가?’로 바뀌었다”고 설명한다. 딥시크와 같은 추론 모델의 부상으로 AI 기업들이 데이터센터에 요구하는 사항도 달라졌다. 대규모 모델 사전 훈련보다 실시간 추론과 낮은 지연 시간이 중요해졌다. 이로 인해 전력과 토지가 저렴한 중부, 서부 지역에 건설된 데이터센터들이 매력을 잃었다.
GPU 임대 가격은 사상 최저치로 떨어졌다. 8개의 GPU로 구성된 엔비디아 H100 서버의 월 임대료는 약 18만 위안에서 7만 5천 위안으로 하락했다. 일부 데이터센터는 운영 비용 때문에 시설을 비워두는 것을 선호한다. “역설적이게도 중국은 엔비디아 칩에 대한 가장 높은 인수 비용에 직면하고 있지만, GPU 임대 가격은 매우 낮다”고 업계 관계자는 말한다.
데이터센터의 활용도가 낮음에도 중국 정부는 AI 인프라 개발을 계속 추진하고 있다. 알리바바는 향후 3년간 500억 달러 이상, 바이트댄스는 200억 달러를 AI 인프라에 투자할 계획이다. 랜드 코퍼레이션의 지미 굿리치는 “중국 중앙정부는 이를 중요한 역량 개발을 위한 필요악으로 볼 것이다. 실패한 프로젝트와 부실 자산이 있더라도 국가가 통합하고 정리할 것”이라고 말한다. 현재 많은 중국 데이터센터는 아직 도래하지 않은 미래를 위해 건설되어 불확실한 상태에 놓여 있다. 베이징의 데이터센터 프로젝트 매니저 팡 춘바오는 “이제는 인프라가 아니라 기술을 배포하기 위한 탄탄한 계획이 중요하다”고 강조한다.
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이미지 출처: 이디오그램 생성
기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.
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