2025년

7월호

AI브리프 스페셜

 AI 데이터센터 동향과 시사점

SPRi AI Brief 스페셜

2025년 7월호

2

1)

 Zhengchun Liu, et al. Bridging data center AI systems with edge computing for actionable information retrieval, <IEEE>, 2021.

2)

 Logan Ward, et al. Employing artificial intelligence to steer exascale workflows with colmena. <The International Journal of High Performance 

Computing Applications>, 2025.

3)

 Konstantin F. Pilz, et al, Trends in AI supercomputers, <arXiv>, 2025.4.23.

AI 데이터센터 동향과 시사점

AI 기술의 폭발적 발전과 생성형 AI 등장으로 인해 방대한 연산 자원이 필요해지며, 전 세계적으로 AI 

데이터센터 확보 경쟁이 국가 전략으로 부상하고 있다. Microsoft, Google, Amazon 등 빅테크는 

수십억 달러 규모 투자를 진행 중이며, 주요국은 에너지·규제 대응을 핵심으로 AI 인프라 정책을 

강화하고 있다. 우리나라에서도 국가 AI 컴퓨팅센터 구축을 통해 고성능 컴퓨팅 체계를 확충해 

간다는 계획이다. 이 과정에서 기술·운영(냉각·전력·반도체), 에너지·환경(전력 소비·탄소·수자원), 

보안·거버넌스(데이터 주권·경쟁제한) 등의 복합 문제가 대두되고 있다. 이에 따라 정부는 AI 데이터

센터 산업 육성을 위한 생태계 조성, 투자 기반 확충 및 협력 체계 강화, 전력망·재생에너지 연계 

인프라 확충, 법·규제 체계 정비 등을 포함한 종합적인 정책 대응에 나서야 할 시점이다.

1. AI 데이터센터(AI Data center)의 도입과 확산

1) AI 데이터센터의 정의 및 특징



(학계 및 연구계) 아직 ‘AI 데이터센터’라는 용어를 명확하게 정의하고 있지 않으며, 

대부분의 연구자들은 AI 데이터센터를 독립적 개념보다는 AI 워크로드를 지원하는 고성능 

컴퓨팅(HPC) 인프라의 일부로 간주

■

미국 에너지부(DOE) 산하 아르곤 국립연구소(Argonne National Laboratory)는 ‘AI 데이터센터 시스

템(DCAI)’을 냉각, 전력 등 인프라 요구조건으로 인해 반드시 데이터센터에 배치해야 하는 AI 

가속기로 정의하고, 최대 규모의 컴퓨팅 클러스터보다 훨씬 빠른 속도로 대규모 학습모델을 학습

시킬 수 있는 인프라를 강조1)

■

최근 아르곤 국립연구소의 연구진들은 AI와 고성능 컴퓨팅의 융합을 통해 워크로드 효율을 극대화

하는 연구 결과를 발표했으며, 특히 ‘Colmena 시스템’*을 소개2)

* Colmena 시스템은 AI 기반 에이전트 구조로, 대규모 AI 모델 학습 및 추론을 위한 데이터센터 내 워크로드의 효율적인 

분산 처리와 자원 할당을 지원하는 프레임워크

■

필츠 외(Pilz et al., 2025)3)는 ‘AI 슈퍼컴퓨터’를 대규모 AI 모델 학습을 지원할 수 있는 컴퓨터 시스템으로, 

고성능 AI 가속기와 대규모 전력·냉각 인프라를 갖춘 AI 데이터센터 내에 구축되는 경우가 일반적이라고 설명

3

4)

 McKinsey & Company, AI power: Expanding data center capacity to meet growing demand, 2024.10.29.



(산업계) AI 데이터센터를 AI 서비스와 애플리케이션의 원활한 운영을 지원하기 위해 

AI 워크로드에 최적화된 인프라를 갖춘 데이터센터로 설명하며, 주로 클라우드 서비스 

제공자들이 AI 특화 요구사항에 맞춰 설계·운영

■

IBM은 AI 데이터센터를 “AI 애플리케이션과 서비스를 학습, 배포 및 제공하는 데 필요한 특정 IT 

인프라를 구축하는 시설”로 정의하고, 기존 데이터센터와 AI 데이터센터의 특징 비교

∙

IBM이 제시하는 AI 분야의 하이퍼스케일 데이터센터은 5,000대 이상의 서버를 포함하고, 생성형 AI 등 

고집적 AI 워크로드를 지원하기 위해 액체 냉각, 고속 상호연결(High-Speed Interconnect)(e.g. 

Infiniband 등)과 같은 첨단기술 적용

∙

AI 데이터센터는 기존 데이터센터와 달리 AI 워크로드의 특성에 맞추어 고성능 GPU와 전용 냉각·전력 

시스템을 갖추어 대규모 연산과 고밀도 작업을 효율적으로 처리

< 기존 데이터센터와 AI 데이터센터의 비교 >

구분

기존 데이터센터

AI 데이터센터

주요 목적

일반 IT 서비스 및 웹 애플리케이션 지원

AI 모델 학습 및 추론 등 고성능 연산 지원

연산 자원

주로 CPU 중심

고성능 GPU, TPU 등 AI 전용 반도체 중심

전력 밀도

상대적으로 낮음

매우 높음, 고밀도 GPU 서버 운영에 최적화

냉각 시스템

공기 냉각 위주

액체 냉각, 몰입식 냉각 등 첨단 냉각 기술 적용

네트워크

표준 고속 네트워크

초저지연 고대역폭 네트워크 필요

운영 최적화

일반 서버 및 스토리지 관리

AI 워크로드 특화 분산처리 및 자원 최적화

* 출처: IBM, What is an AI data center?, 2025.2.21.

■

McKinsey & Company는 AI 데이터센터를 고성능 AI 연산을 수용할 수 있도록 특화된 컴퓨팅 

인프라로 정의하면서, AI 워크로드 증가에 대응하기 위한 높은 전력 밀도, 냉각, 전력 인프라, 에너지 

효율성, 서버 설계 등 다면적 요구조건을 제시4) 

∙

생성형 AI 등 고집적 AI 워크로드를 처리하기 위해서는 일반 데이터센터보다 훨씬 높은 연산 능력과 전력 

밀도가 필요하며, 이에 따라 전력 수요는 2023~2030년 사이 연평균 33% 증가하고, 전체 데이터센터 수요 

중 70%가 AI 워크로드용으로 전환될 것으로 전망

∙

고밀도 서버 환경에는 DTC(Direct-to-Chip) 냉각, 액침냉각 등 액체 기반 냉각기술이 필수적으로 

요구되며, 이에 따른 물리적·구조적 시설 설계 필요

∙

60~120kW 이상 고전력 랙 밀도를 수용하기 위해 48V 전력공급 장치, 대형 전력분배장치, 고속 

상호연결(e.g. InfiniBand, NVLink) 등의 전기·네트워크 구조 재설계가 필요

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■

CB Insights는 AI 데이터센터 가치사슬(Value Chain) 관련 에너지 생산, AI 컴퓨팅 하드웨어, 

지원 인프라, AI 클라우드 서비스 등 4개 주요 구성요소로 제시

∙

(Energy production) 소형 모듈 원자로, 핵융합, 지열 에너지, 그리드 저장 공급자 등이 포함되어 AI 

데이터센터 운영의 에너지 기반 제공

∙

(AI computing hardware) AI 학습 프로세서, AI 추론 프로세서, 슈퍼컴퓨팅 등 AI 연산에 특화된 하드웨어 

포함

∙

(Support infrastructure) 데이터센터 액체 냉각, 데이터센터 냉각, 에너지 최적화 소프트웨어 등 효율적 

운영을 위한 첨단 기술과 시스템 포함

∙

(AI cloud services) 클라우드 AI 보안, 클라우드 GPU 등을 통해 최종 AI 서비스와 사용자 경험을 지원

< AI 데이터센터 Value Chain >

* 출처: CBInsights, The AI data center value chain: 12 high-momentum technologies powering the future of AI, 2024.11.7.



현재까지 AI 데이터센터에 대한 합의된 정의는 부재한 상황이나, 산·학·연에서 제시하고 

있는 주요 특징을 포함하여, 본 보고서는 AI 데이터센터를 아래와 같이 정의 

대규모 AI 모델의 학습과 추론을 위해 고성능 AI 전용 하드웨어와 초저지연 네트워크, 첨단 냉각 및 

전력 관리 시스템을 통합하여 AI 워크로드에 최적화된 고밀도 컴퓨팅 인프라를 갖춘 데이터센터

AI 데이터센터 정의

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5)

 CNBC, Amazon plans to spend $100 billion this year to capture ‘once in a lifetime opportunity’ in AI, 2025.2.6.

6)

 WEF, This is the state of play in the global data centre gold rush, 2025.4.22.

7)

 Konstantin F. Pilz, et al, Trends in AI supercomputers, <arXiv>, 2025.4.23.

8)

  The White House, Executive Order on Advancing United States Leadership in Artificial Intelligence Infrastructure, 2025. 1.14.

2) AI 데이터센터의 부상 배경 



(AI 인프라 대전환) AI 기술의 급속한 발전과 생성AI 등 복잡하고 거대한 AI 모델의 출현으로 인해 

대규모 연산자원에 대한 수요가 폭발적으로 증가

■

생성형 AI 붐과 대형 언어모델(LLM) 개발 경쟁이 가속화하면서 막대한 연산자원이 필수적으로 요구

■

빅테크들은 AI 데이터센터를 구축하는데 대규모 투자 추진5) 

∙

마이크로소프트(Microsoft)는 2025년 전 세계 AI 지원 데이터센터에 약 800억 달러를 투자 계획을 

발표했고, AWS는 AI 인프라에 1,000억 달러를 투입할 계획이고, 메타(Meta) 역시 데이터센터 및 컴퓨팅 

인프라 확충을 위해 최대 650억 달러의 자본 지출을 집행할 예정

■

최첨단 AI 센터의 전력 수요는 중소 도시 전체의 소모 전력에 해당하는 막대한 전력 소모

∙

세계경제포럼(WEF)은 데이터센터가 2025년 기준 전 세계 전력 소비의 약 1~1.5%를 차지하며, 

AI와 클라우드 서비스 확산에 따라 전력 수요가 급증할 것으로 예상6)

∙

일례로, 일론 머스크가 설립한 xAI의 ‘콜로서스(Colossus)’ 슈퍼컴퓨터는 300MW에 달하는 전력을 

소모하는 등 최첨단 AI 센터의 전력 수요는 중소 도시(약 25만 가구 규모) 전체가 동시에 사용할 있는 소모 

전력에 해당하는 막대한 전력 소모7)

■

IoT, 메타버스, 자율주행 시스템, 빅데이터 분석 등 신기술의 확산과 최근 AI 활용의 급증, 그리고 AI 

기반 산업·사회 전환(AX)에 따른 대용량 데이터 생성 및 고속 처리 수요가 데이터센터 수요를 가속화



(글로벌 경쟁 심화) 주요 국가들이 AI 데이터센터 확보 경쟁을 국가전략 차원에서 추진하며 

글로벌 패권 경쟁의 핵심 축으로 부상 

■

미국, 중국, 일본, 영국, 중동 등 주요 국가들은 국가 안보와 경제 경쟁력 확보를 위한 전략 자산으로 인

식하고, 대규모 투자와 정책 지원을 통해 AI 데이터센터 인프라 강화 추진 

∙

미국은 AI 인프라 경쟁에서 주도권 확보를 위해 고성능 컴퓨팅 자원과 에너지 인프라 지원을 강화

∙

중국은 국가 차원의 고성능 컴퓨팅 파워 인프라 등 정부 주도의 AI 인프라 계획을 추진 중이며, 

일본은 2021년부터 중·장기적으로 AI 데이터센터 및 슈퍼컴퓨팅 인프라확충 계획 발표

∙

영국은 AI 데이터센터를 ‘국가기반시설(Critical National Infrastructure)’로 지정

∙

중동도 글로벌 AI 생태계 내 전략적 허브로 자리매김하기 위한 AI 데이터센터 투자 확대

■

AI 데이터센터 구축과 함께 재생에너지 연계, 친환경 정책, 법·제도 정비 등 종합 대책도 마련

∙

미국은 2025년 1월 14일 바이든 행정부에서 연방 부지 임대를 통해 대규모 AI 데이터센터와 친환경 

에너지 시설을 구축하도록 지시하는 행정명령(Executive Order 14141)8)을  발표했고, 이는 

트럼프 정부에서도 유지

∙

싱가포르는 지속 가능한 AI 인프라 구축을 위해 ‘녹색 데이터센터 로드맵(Green Data Centre)’을 발표

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9)

 Fortune Business Insight, AI Data Center Market Size, Share & Industry Analysis, 2025.7.7.

10)

 IBM, What is a hyperscale data center?, 2024.3.21.

3) AI 데이터센터의 시장 및 수요 전망



향후 수년간 AI 데이터센터 시장의 폭발적인 성장세 지속 전망  

■

Fortune Business Insight는 AI 데이터센터 시장을 2025년 기준 약 177억 달러로 추산, 2032년까지 연평균 

26.8% 성장률을 기록해 936억 달러 규모로 확대 전망9)

∙

AI 기술 확산과 디지털 전환 가속화에 따라 주요 기업들이 신흥 시장 중심으로 대규모 투자를 

확대하는 가운데, 에너지 효율성과 확장성을 갖춘 AI 기반 데이터센터가 시장 성장을 견인하는 핵심 

인프라로 부상

■

Grand View Research는 AI 데이터센터 시장이 2024년 약 136억 달러에서 연평균 28.3%씩 성장해 

2030년에는 약 605억 달러로 성장할 것으로 전망

∙

AI 기술의 확산과 대규모 AI 모델 학습 및 추론 수요 증가에 따라 하드웨어, 소프트웨어, 서비스 부문 

모두에서 투자와 개발 확대

∙

클라우드 기반 AI 서비스와 엣지 컴퓨팅(edge computing)의 발전이 AI 데이터센터 시장 확대를 

견인하고, 산업 전반에 걸쳐 AI 인프라에 대한 수요가 지속 증가 

∙

하이퍼스케일 데이터센터* 부문은 2024년 34.4%의 시장 점유율을 기록하며 압도적인 우위를 점하며, 

규모의 경제로 운영 비용을 절감하는 동시에 복잡한 AI 모델 학습에 필요한 높은 컴퓨팅 성능 제공

* 하이퍼스케일 데이터센터(Hyperscale data center)는 수천 대 이상의 서버와 고용량 스토리지를 갖춘 대규모 데이터센터로, 

클라우드·AI·빅데이터 등의 대규모 워크로드를 빠르게 확장(scale-out)할 수 있도록 설계된 인프라 유형으로10), 

AWS, Google, Microsoft, Meta 등이 운영하는 AI 슈퍼컴퓨터급 데이터센터는 모두 하이퍼스케일 기반

< AI 데이터센서 시장 전망(2018~2030) >

* 출처: Grand View Research, AI Data Center Market Size, Share & Trends Analysis Report, 2025.

7

11)

 IDC, IDC Report Reveals AI-Driven Growth in Datacenter Energy Consumption, Predicts Surge in Datacenter Facility Spending Amid Rising 

Electricity Costs, 2024.9.24.



AI 데이터센터 시장의 성장과 함께 전력 소비도 지속적으로 증가할 것으로 예상

■

IDC는 글로벌 데이터센터 전력 소비가 2023년 대비 2028년까지 연평균 19.5%, 약 두 배 이상 증가해 

857테라와트시(TWh)에 달할 것으로 예측했고, 특히, AI 워크로드가 이러한 수요 증가를 주도할 

것으로 분석11)

∙

AI 워크로드 수요 급증에 따라 데이터센터의 용량, 에너지 소비, 탄소 배출이 크게 증가할 것으로 예상되며, 

AI 데이터센터 용량은 2027년까지 연평균 40.5%의 높은 성장률을 기록할 것으로 전망

∙

AI 데이터센터 에너지 소비량은 연평균 성장률 44.7%로 증가하여 2027년에는 146.2TWh에 이를 

것으로 예상

∙

AI 데이터센터에 대한 수요 증가율은 과거의 데이터센터 확장 속도를 뛰어넘으며, 사업자와 

투자자에게는 AI 인프라 확충 기회가 동시에 확대 

■

Gartner는 2024년 AI 데이터센터의 에너지 소비는 261TWh에서 2027년 500TWh로 급증할 것으로 예측

하고, 향후 AI 데이터센터가 전력 수급의 한계에 직면할 것으로 전망

∙

AI 및 생성 AI 수요가 급증하면서, 데이터센터의 연간 전력 소비는 향후 2년간 최대 160%까지 증가할 

것으로 예상

∙

이로 인해 2027년까지 전체 AI 데이터센터의 약 40%가 전력 수급 제약에 직면해 운영에 어려움을 

겪을 것으로 전망

< AI 데이터센터 전력 소비 증가 전망(2022-2027) >

* 출처: Gartner, Gartner Predicts Power Shortages Will Restrict 40% of AI Data Centers By 2027, 2024.11.12.

 

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12)

 Reuters, Microsoft, OpenAI plan $100 billion data-center project, media report says, 2024.3.30.

13)

 Micorosft, With a systems approach to chips, Microsoft aims to tailor everything ‘from silicon to service’ to meet AI demand, 2023.11.15.

14)

 Microsoft, Liquid Cooling in Air Cooled Data Centers on Microsoft Azure, 2024.10.16.

15)

 Microsoft, The Golden Opportunity for American AI, 2025.1.3.

2. AI 데이터센터 관련 주요 기업 동향

1) Microsoft



Microsoft는 AI 데이터센터 구축 및 운영을 AI 전략의 핵심 축으로 삼아, 대규모 투자와 

첨단 기술 도입을 통해 글로벌 AI 인프라 경쟁에서 선도적 위치를 강화

■

AI 모델 훈련과 클라우드 기반 AI 서비스의 원활한 제공을 목표로, 전 세계에 걸친 데이터센터 신설·확장

∙

OpenAI와 전략적 파트너십을 통해 GPT-4, GPT-5 등 대형 생성 AI 모델의 학습과 배포를 위한 대규모 

AI 데이터센터 인프라 제공12)

∙

AI 모델 훈련과 추론 처리에 특화된 맞춤형 하드웨어를 도입해 연산 효율을 극대화하고, GPU뿐 아니라, AI 

워크로드에 최적화된 FPGA(Field-Programmable Gate Array), ASIC(Application-Specific Integrated 

Circuit) 등 특수 칩을 활용해 병렬처리 능력을 강화

■

Microsoft는 맞춤형 AI 가속 하드웨어, 고성능 네트워크, 효율적 전력·냉각 시스템 도입 등 AI 

데이터센터 인프라 전반의 혁신 추진13)14)

∙

AI 기반 클라우드 서비스 수요가 폭발적으로 증가함에 따라, Microsoft는 AI 전용 컴퓨팅 자원을 대량 

확충하고 데이터센터의 네트워크·스토리지 성능 향상 

∙

지속가능한 운영을 위해 재생에너지 사용 확대와 AI 기반 에너지 관리 솔루션 적용에 집중하며, 지역별 

인프라 환경과 정책 여건에 맞춘 유연한 투자 조정을 통해 리스크 최소화



2025년 1월, Microsoft는 2025 회계연도에 전 세계 AI 데이터센터 구축 분야에 약 800억 

달러를 투입할 계획이라고 발표15)

■

Microsoft의 투자는 AI 모델 훈련과 클라우드 기반 애플리케이션 배포를 지원하는 글로벌 AI 인프라 

구축을 위한 핵심적인 사업으로 추진 

■

자금의 절반 이상이 미국 내 데이터센터 신설 및 확장 프로젝트에 집중되며, 주요 투자 지역으로는 

텍사스주, 위스콘신주 등 여러 지역 포함 

■

다만, 이러한 대규모 투자 계획에도 불구하고, 글로벌 경제 및 공급망 환경 변화, 규제 이슈 등으로 인해 

일부 지역에서는 데이터센터 프로젝트 조정이 진행 중*

*  예를 들어, 런던의 데이터센터 부지 임대 협상이 중단되었고, 오하이오주에서 진행 중이던 데이터센터 건설 

프로젝트도 중단, 이는 Microsoft가 지역별 수요와 정책 환경, 전력 인프라 상황 등을 고려해 유연하게 투자 

포트폴리오를 조정하는 전략으로 해석 가능

9

16)

 Google, Environmental Report 2025.

17)

 Google, A new approach to data center and clean energy growth, 2024.10.10.

18)

 Google, How Google is driving a new era of American innovation in Iowa, 2025.5.30.

19)

 Amazon, Meet Project Rainier, Amazon’s one-of-a-kind machine ushering in the next generation of AI, 2025.6.24.

2) Google



구글(Google)은 AI 및 머신러닝 워크로드를 효과적으로 지원하기 위해 AI 특화 

하드웨어인 TPU(텐서 처리 장치) 개발을 선도하며, 전 세계적으로 데이터센터 신설과 

업그레이드를 지속적으로 추진

■

TPU는 대규모 병렬처리에 최적화된 AI 가속기로, Google의 AI 모델 학습과 추론 처리 속도를 

획기적으로 향상시키며, 데이터센터 내 컴퓨팅 효율성 극대화

∙

Google은 자사 데이터센터 운영에 필요한 전력을 주로 재생에너지로 조달하고 있으며16), AI 기반 에너지 

관리 시스템을 도입하여 실시간 에너지 사용을 최적화하고 운영 효율성을 극대화

■

Google은 2024년 12월, Intersect Power, TPG Rise Climate와 협력하여 미국 내 기가와트급 데이터센터 

용량을 갖춘 산업단지를 공동 개발하며, 이 단지에 전력을 공급할 신규 청정에너지 발전소 건설을 추진17)

∙

청정에너지 발전 건설 프로젝트는 2026년 가동을 시작해 2027년에 완공될 예정이며, 데이터센터의 친환경 

운영과 에너지 공급 안정성을 동시에 확보



2025년 3월, 미국 아이오와주에 2년에 걸쳐 70억 달러를 추가 투자하여 클라우드 및 AI 

인프라 확장 발표18)

■

이번 투자는 기존에 운영 중인 Council Bluffs 지역 데이터센터의 확장과 함께, Cedar Rapids 지역에 신규 

데이터센터 신설이 핵심 

■

이를 통해 아이오와 지역 내 데이터센터 용량이 크게 증가하며, 대규모 전력 수요를 감당하기 위한 

에너지 인프라 구축과 재생에너지 공급도 강화할 계획

■

Google은 이러한 인프라 확장을 통해 AI 모델 학습과 추론, 클라우드 서비스의 성능과 안정성을 높여

글로벌 AI 및 클라우드 경쟁력 강화

3) Amazon



Amazon의 AWS는 급증하는 AI 및 머신러닝 수요에 대응하기 위해 데이터센터 인프라에 

대규모 투자 지속19)

■

신규 데이터센터 건설과 기존 시설 업그레이드에 수십억 달러를 투입하며, 고성능 컴퓨팅 자원과 

저지연 네트워크 강화에 중점

■

AWS 데이터센터는 클라우드 컴퓨팅, AI 서비스, 데이터 분석 플랫폼 등 다양한 비즈니스 서비스를 

안정적으로 지원하는 핵심 인프라 역할 수행

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20)

 Amazon, Meet Project Rainier, Amazon’s one-of-a-kind machine ushering in the next generation of AI, 2025.6.24.

21)

 Forbes, Meta Invests $14 Billion In Scale AI To Strengthen Model Training, 2025.6.23.

■

2030년까지 100% 재생에너지 사용 목표를 세우고, 친환경 데이터센터 운영에도 적극적인 노력

∙

태양광, 풍력 등 다양한 재생에너지 프로젝트에 투자하고, 첨단 냉각 기술과 AI 기반 에너지 관리 시스템을 

도입해 에너지 효율 개선과 탄소 배출 감축을 추진 중이며, 이러한 노력은 AWS의 글로벌 ESG 전략의 핵심 

축으로 자리매김



AWS는 2025년에 차세대 AI 인프라 혁신을 위해 1,000억 달러 투자 계획을 발표하고, 

‘레이니어(Rainier)’ 등 대규모 AI 슈퍼컴퓨터 구축 프로젝트를 진행20)

■

‘프로젝트 레이니어(Project Rainier)’는 AWS가 추진하는 초대형 AI 컴퓨팅 이니셔티브로, 단순한 

기존 컴퓨팅을 넘어 AI 인프라를 수직 통합하고 데이터센터 규모를 재정의

∙

AWS에서 설계한 수십만 개의 Trainium2 AI*칩으로 구동하는 맞춤형 Trainium2 UltraServer*를 기반으로 

세계 최대 규모의 AI 슈퍼컴퓨팅 클러스터 중 하나를 구축 중

*  Amazon 2015년 인수한 이스라엘 전자기업 안나푸르나 랩스(Annapurna Labs)에서 개발한 맞춤형 실리콘을 통합하여 

대규모 AI 모델 학습을 위해 특별히 제작됐으며, AI 모델이 다양한 복잡한 작업을 빠르게 학습하는 데 필요한 방대한 양의 

데이터를 처리하는 데 특화

*  Trainium2 UltraServer는 16개의 Trainium2 칩을 탑재한 4대의 물리 서버를 통합해 초고속 병렬 연산을 지원하는 새로운 

컴퓨팅 솔루션으로, 수만 대가 결합되면 '메가 울트라클러스터(Mega UltraCluster)'와 같은 대규모 AI 슈퍼컴퓨팅 인프로 확장

∙

AWS의 고객사인 Anthropic의 차세대 AI 모델(Claude) 개발 및 배포에 활용할 예정

■

AWS의 레이니어 프로젝트는 Microsoft와 OpenAI의 ‘스타게이트 프로젝트(Stargate Project)’*와 유사

한 하이퍼스케일 전략을 추진하며, 향후 양측 간 경쟁 구도를 형성할 가능성 존재

*  OpenAI가 2025년 1월 발표한 ‘스타게이트 프로젝트’는 OpenAI, Microsoft, Softbank, Oracle이 공동으로 추진하는 초

대형 AI 데이터센터 건설 계획으로, 미국 텍사스주 애빌린(Abilene)에 약 5,000억 달러 이상을 투자해 2026년 완공을 

목표로 하고 있으며, 최대 40만 개의 GPU를 수용할 수 있는 규모로 AGI(범용 인공지능) 실현을 위한 핵심 인프라로 

주목

4) Meta



Meta는 AI 전용 하드웨어 개발과 인프라 최적화, 재생에너지 기반 친환경 운영, 광범위한 AI 

연구 협력과 서비스 혁신을 중심으로 글로벌 AI 경쟁력 강화와 지속 가능성 확보에 집중 

■

전 세계적으로 대규모 데이터센터 건설 및 업그레이드를 통해 AI 연산자원을 확충해 LLaMA를 

포함한 초거대 AI 모델 개발과 페이스북(Facebook), 인스타그램(Instagram) 등 주요 플랫폼의 AI 

기능 향상과 신기술 개발 지원

∙

2025년 6월, Meta는 LLaMA 시리즈 등 초거대 언어모델의 학습 고도화를 위해 Scale AI에 140억 달러 투자 

계획을 발표*21) 

*  Scale AI의 데이터 엔진은 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오를 포함한 다양한 데이터를 자동화 시스템과 사람의 감독을 통해 처리

■

Meta는 AI 데이터센터를 Facebook, Instagram 등 주요 플랫폼의 실시간 콘텐츠 추천, 커뮤니티 관리 

자동화, AR/VR 서비스 강화에 핵심 인프라로 활용

11

22)

 DCD, Meta raises AI data center capex forecast to up to $72bn, blames Trump tariffs for increased cost, 2025.5.2.

23)

 Reuters, Meta in talks to raise $35 billion for data center financing led by Apollo, Bloomberg News reports, 2025.2.28.

24)

 DCD, xAI importing power plant from abroad for new Memphis data center, Elon Musk claims, 2025.7.7.

■

태양광 및 풍력 발전 프로젝트에도 적극 투자하고, 첨단 냉각 시스템과 AI 기반 에너지 관리 솔루션을 

도입해 운영 비용 절감과 탄소 배출 감소를 동시에 달성



2025년 2월, AI 데이터 센터 자본지출 전망치 최대 720억 달러로 상향 하고,22) 자체 AI 

허브(루이지애나) 건설에도 100억 달러 규모 예산 배정23)

■

AI 가속기 ‘MTIA’*와 최적화된 소프트웨어 아키텍처 도입으로 연산 효율 및 처리 속도를 극대화

*  MTIA(Meta Training and Inference Accelerator)는 Meta가 자체 개발한 AI 추론 가속기로, 대규모 병렬 연산을 지원하여 AI 

모델 학습(Training)과 추론(Inference)의 처리 속도를 크게 향상시키면서 에너지 효율도 개선

∙

MTIA는 Meta가 자체 구축한 분산 컴퓨팅 시스템 ‘FBLearner Flow’와 ‘FAISS(Facebook AI Similarity 

Search)’ 등의 AI 플랫폼과 긴밀히 연동

■

생성 AI 제품과 추천 서비스, 고급 AI 연구를 지원하기 위해 AI 중심으로 설계된 차세대 대규모 인프라를 

구축하고 있으며, 이를 위해 최대 72개의 AI 가속기를 수용할 수 있는 대형 랙 기반 시스템도 개발

5) xAI



xAI는 첨단 AI 연구개발과 혁신적인 AI 서비스 상용화를 위한 핵심 기반으로 자체 AI 

데이터센터 인프라 구축과 확장에 전략적 역량을 집중

■

글로벌 AI 경쟁에서 우위를 확보하기 위해 고성능 컴퓨팅 자원 확보와 맞춤형 인프라 설계에 주력

■

특히, 생성 AI 등 대규모 모델 학습과 실시간 추론 워크로드를 원활히 지원할 수 있는 최첨단 AI 

데이터센터를 핵심 성장 동력으로 활용

■

AI 가속기 칩 분야에서는 NVIDIA, AMD 등 주요 반도체 업체들과 긴밀히 협력하여 AI 전용 프로세서 

및 데이터센터용 시스템 고도화를 추진하며, 인프라 기술 경쟁력을 지속 강화

■

에너지 효율성과 연산 성능 향상을 위해 자체 개발 AI 가속기 도입과 분산 처리 아키텍처 최적화를 적극 

추진하고 있으며, 이를 통해 대규모 AI 연산 처리 비용 절감과 지속 가능성 확보 강화



2025년 상반기, xAI는 Colossus 슈퍼컴퓨터 기반의 대규모 AI 데이터센터 건설 추진24)

■

미국 멤피스(Memphis)에 20만 개의 GPU를 보유한 것으로 알려진 데이터 센터를 구축

■

Colossus 슈퍼컴퓨터는 20만 개 이상의 NVIDIA Hopper GPU를 탑재하고, 약 300MW의 전력을 소모

하며, 대규모 병렬 연산을 지원해 초대형 AI 모델의 학습과 추론 수행

■

xAI는 Grok AI* 모델 개발을 위해 방대한 컴퓨팅 리소스와 우수한 연구진 확보

*  Grok AI는 xAI가 개발한 대형 언어 모델(LLM)로, AI 데이터센터와 연계해 지속적인 모델 개선과 맞춤형 튜닝이 

가능하며, 대규모 클라우드 인프라를 통해 수요에 따른 유연한 확장이 가능

SPRi AI Brief 스페셜

2025년 7월호

12

25)

 tom’s hardware, Elon Musk confirms xAI is buying an overseas power plant and shipping the whole thing to the U.S. to power its new data 

center, 2025.7.4.

26)

 The Wall Street Journal, Musk Allies to Raise Up to $12 Billion for xAI Chips as Startup Burns Through Cash, 2025.7.22.

27)

 NVIDIA, AI Factories Are Redefining Data Centers and Enabling the Next Era of AI, 2025.3.18.

■

멤피스에 위치한 기존 공장 부지를 매입해 추가 데이터센터 공간으로 전환을 추진, 약 125,000대의 G

PU 서버와 네트워킹, 스토리지, 냉각 등 모든 지원 하드웨어를 수용할 수 있는 대규모 시설로 구축될 전망25)

■

xAI는 차세대 데이터센터인 Colossus 2 구축을 위해 약 120억 달러(한화 약 16조 6,000억 원) 규모

의 자금 조달을 추진 중이며, 훈련용으로 활용될 GB200 및 GB300 GPU 총 550,000개의 1차 배치가 

수주 내 온라인에 투입될 예정26)

< xAI의 Colossus 슈퍼컴퓨터와 데이터센터(예) >

Colossus 슈퍼컴퓨터

xAI의 AI 데이터센터(Memphis)

* 출처: xAI

6) NVIDIA



엔비디아(NVIDIA)는 AI 데이터센터용 GPU와 AI 컴퓨팅 플랫폼 개발에 주력하며, 

글로벌 AI 연산 인프라 시장에서 선도적 역할 수행27)

■

NVIDIA는 AI 데이터센터를 직접 운영하거나 구축하는 역할은 하지 않으며, 대신 AI 데이터센터에 필

수적인 GPU 하드웨어와 AI 컴퓨팅 플랫폼을 개발 및 공급하는 데 집중

∙

데이터센터 인프라 구축은 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, Meta, xAI 등 클라우드 및 AI 기업들이 

담당하며, 이들이 NVIDIA의 고성능 하드웨어와 소프트웨어를 활용해 AI 워크로드 처리

■

최신 A100, H100 GPU 시리즈는 대규모 AI 모델 학습 및 추론에 최적화된 고성능을 제공하며, 주요 

클라우드 및 데이터센터에 폭넓게 도입되어 AI 워크로드의 핵심 하드웨어로 활용

∙

NVIDIA GPU는 연산 효율뿐 아니라 에너지 효율과 확장성 측면에서도 업계 최고 수준을 자랑

∙

특히, H100은 고속 메모리 대역폭과 멀티 인스턴스 GPU(MIG) 기능을 통해 다양한 AI 작업을 병렬로 

처리할 수 있도록 설계되어, 생성형 AI, LLM 학습, 고성능 컴퓨팅 등에서 탁월한 성능을 발휘

13

28)

 NVIDIA, AI Factories Are Redefining Data Centers and Enabling the Next Era of AI, 2025.3.18.

29)

 NVIDIA, NVIDIA Data Center Drivers, 2025.5.21.

30)

 OpenAI, Announcing The Stargate Project, 2025.1.21.

31)

 OpenAI, SoftBank each commit $19 bln to Stargate AI data center, the Information reports, 2025.1.23.



NVIDIA는 차세대 AI 데이터센터용 칩과 고성능 솔루션 개발에 집중하며, 다양한 AI 

워크로드 특성에 대응하기 위해 하드웨어와 소프트웨어가 긴밀히 통합된 AI 컴퓨팅 

생태계 구축을 추진28)29)

■

(하드웨어) 최신 GPU 아키텍처(Hopper, Ampere 등)를 기반으로 연산 효율과 전력 효율을 동시에 향상

∙

텐서 코어(Tensor Core)와 RT 코어(Ray Tracing Core)와 같은 특수 처리 장치를 통해 복잡한 AI 연산과 

그래픽 작업을 신속하게 처리

∙

NVLink, NVSwitch 등 고속 인터커넥트 기술로 다중 GPU 간 데이터 병목현상을 최소화하며, 대규모 

분산 학습과 추론에 최적화된 확장성 제공

■

(소프트웨어) CUDA 플랫폼을 기반으로 GPU 병렬 계산을 쉽게 구현할 수 있도록 지원

∙

CUDA 툴킷, 딥러닝 라이브러리, Triton Inference Server 등 고성능 AI 워크로드 가속 및 분산 처리 도구가 

GPU와 유기적으로 연동되어 대규모 AI 서비스 배포 및 관리 효율화

∙

드라이버 관리 체계는 신기능 브랜치, 프로덕션 브랜치, 장기 지원 브랜치 등으로 구분되어 안정성과 최신 

기능의 균형 유지

■

이와 같은 통합 생태계는 클라우드와 온프레미스 환경 모두에서 대규모 AI 모델 학습과 추론을 효율적으로 

지원하며, 고성능, 확장성, 에너지 효율성을 동시에 실현

7) OpenAI



OpenAI는 혁신적 AI 서비스 상용화를 선도하는 글로벌 리더로서, 고성능 AI 데이터센터 

인프라 구축도 적극 추진

■

차세대 AI 모델 학습 및 실시간 추론을 지원하는 대규모 컴퓨팅 자원 확보와 맞춤형 인프라 설계에 주력

■

자사 AI 모델과 서비스(e.g. ChatGPT, DALL·E 등) 운영에 필요한 클라우드 및 데이터센터 인프라를 구

축하는 한편, Microsoft Azure 등 클라우드 파트너와도 협력하여 글로벌 AI 인프라 확장 추진



2025년 OpenAI는 미국과 UAE 등 여러 국가에 걸쳐 ‘Stargate Project’를 통해 1GW 

이상의 AI 데이터센터 인프라 구축 중30)

■

2025년 1월, OpenAI는 SoftBank, Oracle과 함께 5,000억 달러를 4년 간 투자하여 텍사스주 애빌린에 AI 데

이터센터 건설을 수행하는 ‘Stargate Project’를 착수

∙

OpenAI와 일본 대기업 SoftBank는 2025년 1월 합작 투자 회사인 스타게이트 AI 데이터센터에 각각 190억 

달러 투자 계획 발표31) 

∙

미국의 산업 부흥을 지원할 뿐만 아니라 미국과 동맹국의 국가 안보를 보호하는 전략적 역량을 제공할 계획

SPRi AI Brief 스페셜

2025년 7월호

14

32)

 OpenAI, Introducing Stargate UAE, 2025.5.22.

33)

 Red Chalk, The New Gold Rush: The data center investment boom, 2025.1.8.

■

OpenAI는 미국과 UAE 간의 AI 협력의 하나로 아부다비(Abu Dhabi)에도 5GW 규모의 'Stargate 

UAE' 데이터센터 건설 추진 등 글로벌 확장 가속화32)

∙

이는 범용 인공지능(AGI) 실현을 위한 글로벌 AI 인프라 전략의 일환으로, 중동 지역을 거점으로 한 연산 

자원 다변화를 의미



이상의 글로벌 주요 기업들의 AI 수요 대응을 위한 데이터센터 투자는 지속적으로 확대될 

것으로 전망

< 주요 기업의 데이터센터 투자 현황(단위: 10억 달러) >

* 출처: Red Chalk, The New Gold Rush: The data center investment boom33)

15

34)

 SKTelecom, ‘돈 버는 AI’ 의 첫 시작, SK AI 데이터센터 사업 추진 계획, 2025.7.3.

35)

 ZDNET Korea, AWS, 울산에 국내 최대 AI 데이터센터 짓는다…SK그룹 손잡고 GPU 6만장 투입, 2025.6.16. 

36)

 Naver, 팀네이버, 모로코 초대형 AI 데이터센터 구축 참여… 유럽으로 AI·클라우드 확장 나선다, 2025.6.13.

8) 국내 기업 



(SK텔레콤) AI 경쟁력 강화를 위해 전국 주요 거점에 대규모 AI 데이터센터를 분산 구축 추진34)

■

SK텔레콤은 AI 수익화 전략의 핵심으로 AI 데이터센터 구축을 추진

∙

그룹사의 반도체, 네트워크, 전력 인프라 역량과의 협업을 통해 전력 안정성, 부지 확보, 해저케이블 기반 

글로벌 연결 등 전략적 인프라 확보에도 주력

∙

중장기적으로 2030년까지 300MW 용량 확보 및 연간 1조원 매출 달성을 목표로, 국내외 AI 데이터센터 

생태계 리더십 강화 추진

■

2025년 6월, AWS와 협력하여 울산에 국내 최대 규모(약 GPU 6만 개)의 하이퍼스케일 AI 데이터센터 

건립 계획 발표

∙

초고집적 랙 밀도(rack density) 구축, 공냉식과 수냉식을 결합한 하이브리드 냉각 시스템 도입

∙

AI 데이터센터 운영환경의 최적화를 위한 DCIM(데이터센터 인프라 관리) 시스템 적용 추진

∙

울산 AI 데이터센터 구축* 후, 2030년까지 서울 구로에 제2의 대규모 AI 데이터센터를 건립해 총 300MW 

이상의 전력 용량 확보 계획35)

* 울산 AI 데이터센터는 2027년까지 41메가와트(MW) 규모로 1차 개발, 2029년 초까지 103MW 규모로 최종 완공 예정



(네이버) 글로벌 AI 서비스 확장 및 대규모 AI 모델 지원을 위해 자체 AI 데이터센터 인프라 구축

■

네이버는 하이퍼클로바X 등 초대규모 AI 모델을 바탕으로, AI 서비스–데이터–AI 백본–슈퍼컴퓨팅 

인프라–클라우드–데이터센터에 이르는 AI 밸류체인 전반에 걸쳐 독자적인 기술 역량을 확보

∙

춘천과 세종에 위치한 데이터센터는 대규모 AI 연산을 위한 GPU 클러스터와 맞춤형 AI 하드웨어를 지속 

도입

∙

네이버 클라우드 플랫폼(NCP)과 연계해 AI 연구개발과 서비스화를 위한 고신뢰·고확장 인프라를 제공 중

∙

특히 네이버는 자체 AI 모델인 하이퍼클로바X의 고도화를 위한 슈퍼컴퓨팅 인프라를 지속 확장하며, 이를 

기반으로 자율주행, 검색, 번역, 창작 도구 등 다양한 AI 서비스를 강화

■

2025년 6월, 네이버는 NVIDIA, 넥서스 코어 시스템즈, 로이드 캐피탈과 컨소시엄을 구성하여 

북아프리카 모로코에 차세대 AI 데이터센터 구축 계획 발표36)

∙

EMEA(유럽과 중동, 아프리카) 지역 전역에 소버린 AI 컴퓨팅 서비스 제공을 목표로 추진

∙

전력과 운영 비용 측면에서 경쟁력이 높은 모로코(Morocco)에 500 메가와트(MW)급 재생에너지 기반 

데이터센터 구축

∙

첫 단계로는 NVIDIA의 블랙웰(GB200) GPU가 탑재된 40MW급 AI 슈퍼컴퓨팅 인프라를 2025년내 

구축하고, 이후 최대 500MW 규모까지 단계적으로 확대될 예정 

SPRi AI Brief 스페셜

2025년 7월호

16

37)

 KT, kt cloud, 고집적, 고효율 냉각 기술 적용한 ‘백석 AI데이터센터’ 개관, 2024.10.2.

38)

 KT, kt cloud, 전국 최초 민·관 협력 '경북 AI 클라우드 데이터센터, 준공, 2025.5.29.

< 네이버 데이터센터 >

데이터센터(춘천) 내부 

데이터센터(춘천)

       * 출처: 네이버



(KT) AI 컴퓨팅 역량과 클라우드 기반 서비스를 결합하고, 민관 협력 기반의 AI 

데이터센터를 구축하며 AI·데이터 산업 생태계 확장

■

KT Cloud는 2024년 8월 고양시 백석빌딩에 AI 전용 백석 AI 데이터센터를 개관하며 고성능 AI 

인프라 시장에 본격 참여37)

∙

이 센터는 고집적 GPU 서버를 위한 수냉(고효율 냉각) 및 고밀도 전력 체계를 갖춘 차세대 인프라로, 수도권 

내 기존 7개 데이터센터와 하나의 ‘One DC’ 네트워크로 통합 운영

■

2025년 5월, 전국 최초의 민관협력 AI 클라우드 센터로, 경북 예천군에 AI 클라우드 데이터센터(6MW 

규모) 구축 완료38)

∙

약 1,100억 원이 투입된 이 데이터센터는 총 수전 용량 10MW, IT 용량 6MW를 갖춘 고집적·저전력 서버 

전용 공간 등 고객 맞춤형 인프라 환경을 제공

∙

클라우드 네이티브 환경을 기반으로 오픈스택(OpenStack)과 쿠버네티스(Kubernetes) 기술을 적용하여, 

클라우드 인프라 유연성과 수요 탄력성 대응력을 강화

* 쿠버네티스(Kubernetes)는 여러 프로그램을 배포, 관리, 확장 및 자동화를 지원하는 오픈소스 플랫폼 

∙

향후 2030년까지 320MW 규모로 인프라 확장을 목표로 하며, 차세대 클라우드 플랫폼으로 발전 계획 

∙

이번 경북 AI 클라우드 데이터센터는 단순한 인프라 공급을 넘어 지역 일자리 창출, 인재 양성, AI 데이터 

산업 생태계 조성 등 전략적 목적을 내포

∙

KT Cloud는 해당 센터를 기반으로 지방 클라우드 생태계 구축을 선도하고, 지역 경제 활성화 도모 

17

39)

 US Federal Register, Advancing United States Leadership in Artificial Intelligence Infrastructure, 2025.1.14.

40)

 The White House, President Trump Solidifies U.S. Position as Leader in AI, 2025.7.15.

41)

 The White House, Winning the Race AMERICA’S AI ACTION PLAN, 2025.7.23

3. AI 데이터센터 관련 국가별 정책 동향  

1) 미국  



미국은 AI 인프라 경쟁에서 주도권 확보를 위해 연방 차원의 다각적인 정책 추진

■

2022년 제정된 반도체 지원법(CHIPS Act)에 이어 AI 연구 및 인프라 투자 확대를 지속하며, AI 

데이터센터 구축을 국가 안보와 경제 경쟁력 강화의 핵심 과제로 인식

∙

특히, 국내 반도체 생산 확대와 재생에너지 연계를 통한 친환경 AI 데이터센터 조성을 지원

■

2025년 1월, 바이든 전 대통령은 퇴임 전 ‘AI 행정명령(Advancing United States Leadership in 

Artificial Intelligence Infrastructure)’39)을 발표하여 국방부, 에너지부 등 연방 부지를 민간에 임대, 

대규모 AI 데이터센터 및 친환경 에너지 시설 구축 촉진

∙

본 행정명령은 차세대 AI 컴퓨팅 시설 구축, 연구개발 지원, 민관 협력 강화, AI 인력 양성 등을 포함하며, 

2027년까지 최소 3개 이상의 연방 부지를 AI 데이터센터 부지로 지정해 태양광·풍력·지열·원자력 등 

청정에너지 전력 공급을 의무화

■

트럼프 대통령은 2025년 7월 15일, 펜실베이니아 피츠버그에서 개최된 에너지 및 혁신 정상회의

(Energy and Innovation Summit)에서 미국의 AI 및 에너지 분야 세계적 리더십 강화를 위한 대규모 

투자 계획을 발표40)

∙

총 900억 달러 이상 규모의 투자로, Google의 데이터센터 및 인프라 구축에 250억 달러, Blackstone의 

데이터센터 및 천연가스 발전소 건설에 250억 달러, CoreWeave의 데이터센터 확장에 60억 달러가 포함

∙

트럼프 행정부는 이번 조치를 통해 미국의 AI 혁신 주도권과 일자리 창출 강화에 대한 정책 의지를 천명하고, 

AI 인프라와 에너지 자원의 연계 투자를 국가 전략 차원에서 추진함을  보여주는 대표적 사례로 평가

■

트럼프 대통령은 2025년 7월 23일, AI 경쟁에서 승리하기 위한 미국 AI 행동계획(Winning the AI 

Race: America's AI Action Plan)’을 공개41)

∙

NEPA(국가환경정책법) 개정과 FAST-41* 절차 확대를 통해 데이터센터 및 관련 에너지 인프라의 신속한 인허가 

체계를 마련하고, Clean Water Act·Clean Air Act 등 환경 관련 규제를 완화하여 구축 속도를 대폭 향상

* 미국 연방 정부의 대형 인프라 프로젝트 추진을 더 빠르고 효율적으로 지원하기 위한 제도적 틀

∙

연방 정부는 정부 소유 토지를 데이터센터 및 발전소 건설에 적극 제공하는 한편, AI 인프라에 대해 적대국 

기술·소프트웨어 사용을 금지하고 미국산 기반 기술만 허용하는 보안 조치를 강화

∙

국방부(DOD), 정보공동체(IC), 국가안보회의(NSC), NIST 주도로 군·정보기관용 고보안 AI 데이터센터 

기술 표준을 수립하고, 기밀 환경에서도 AI 워크로드를 안전하게 처리할 수 있도록 고도의 물리적·디지털 

보안 요건을 갖춘 인프라를 구축할 계획

∙

또한, AI 데이터센터의 막대한 전력 수요에 대응하기 위해 기존 전력자원 최적화, 핵융합·지열·SMR 등 

차세대 발전기술 도입, 에너지 시장 인센티브 개편 등을 병행해 안정적인 전력 공급 기반을 마련 추진

SPRi AI Brief 스페셜

2025년 7월호

18

42)

 DOE, DOE Announces $40 Million for More Efficient Cooling for Data Centers, 2023.5.9.

43)

 AWS, AWS in the Public Sector, 2025.7.14.

44)

 Financial Times, Oracle to buy $40bn of Nvidia chips for OpenAI’s new US data centre, 2025.5.23.



연방정부 주요 기관들은 AI 데이터센터 구축과 운영에 필수적인 고성능 컴퓨팅 자원과 

에너지 인프라 지원을 위한 다양한 프로그램을 운영

■

에너지부(DOE)는 AI 컴퓨팅 클러스터 구축 및 에너지 효율화 연구에 집중하며, 2023년 5월에는 

데이터 센터용 고성능 에너지 효율적인 냉각 솔루션 개발을 위한 15개 프로젝트에 약 3년간 4천만 달

러의 자금 지원 계획 발표42)

∙

지원 프로젝트로는 ▲냉각 효율을 높이는 조립식 모듈형 데이터센터 개발 ▲에너지 효율을 갖춘 혁신적인 

데이터센터 열 관리 시스템을 개발 ▲다각적인 혁신 냉각 시스템을 갖춘 모듈형 데이터센터 개발, 

▲하이브리드 냉각 기술을 개발 등이 선정

■

국립과학재단(NSF)은 AI 인프라 및 연구시설에 대한 보조금과 지원을 제공하며, 학계와 산업계 협력을 

통해 AI 데이터센터 관련 기술혁신 촉진

∙

NAIRR(National Artificial Intelligence Research Resource) 프로그램을 통해 연구자들에게 클라우드 

기반 AI 컴퓨팅 자원과 데이터셋 제공

∙

‘국가 AI 연구소(National AI Research Institutes)’ 프로그램을 운영해 AI 연구소를 지원, AI 기술 발전과 

응용을 촉진



미국 정부는 Microsoft, Google, AWS 등 주요 민간 클라우드 사업자 및 AI 기업과 협력해 

AI 데이터센터 인프라 혁신과 확장을 촉진43)

■

기업과의 파트너십을 통해 공공 AI 서비스 구축 및 차세대 컴퓨팅 기술 개발을 공동으로 추진하며, AI 

데이터센터 생태계의 경쟁력 강화와 산업 혁신 가속화

∙

Microsoft는 Palantir와 함께 미국 국방 및 정보기관에 클라우드, AI, 분석 기능을 제공

∙

Google은 Palantir 및 Anthropic과의 협력을 통해 미국 정부 대상 AI 클라우드 서비스 확장을 추진

∙

AWS는 미국 정부와 협력하여 클라우드 기반 AI 인프라 및 서비스 제공



주정부 및 지방정부 차원에서도 AI 데이터센터 유치 및 친환경 인프라 구축을 위한 다양한 

정책과 인센티브를 제공하여, 민간의 AI 인프라 투자 활성화와 함께 지역 경제 및 

기술산업 발전을 촉진

■

텍사스, 버지니아, 오하이오 등 주요 주정부는 토지 무상 또는 저가 제공, 지방세 감면, 전력 인프라 

보조 등 다양한 인센티브를 통해 AI 데이터센터 건설을 적극 장려

∙

일례로, 텍사스 아빌린(Abilene)에서는 오라클과 OpenAI, 코어위브 등이 협력하는 ‘Stargate Project’를 

통해 1.2GW 규모의 차세대 AI 데이터센터 단지를 건설 추진44)

■

각 주는 지역별 에너지 인프라 특성과 풍력·태양광 등 재생에너지 계획과 연계하여 데이터센터의 

에너지 자립성과 탄소중립 실현 도모

19

45)

 RAND, China's Evolving Industrial Policy for AI,2025.6.26.

46)

 Strider Technologies, China’s AI Infrastructure Surge, 2025.6.

47)

 SCMP, Tech war: China creates US$8.2 billion AI investment fund amid tightened US trade controls, 2025.1.20.

48)

 Carbon Brief, Explainer: How China is managing the rising energy demand from data centres, 2025.4.16.

2) 중국   



중국은 정부 주도로 인공지능 산업 육성 전략을 추진하며, 전국 단위의 통합 연산 네트워크 

구축과 데이터센터 연산 자원 공유 계획을 추진45)

■

미·중 지정학적 긴장 심화로 중국의 AI 산업 정책은 자립화와 전략적 경쟁에 더욱 집중하는 방향으로 재편 

■

중국 AI 산업은 국가 주도의 전력 인프라 확장과 대규모 컴퓨팅 허브에 재생에너지 전략적 배치를 통해 

데이터센터 운영에 에너지적 이점을 확보 

■

Strider Technologies 보고서에 따르면, 2024년 중반까지 250개 이상의 AI 데이터센터가 중국 내 완공

되었거나 건설 중인 상황46)



AI 데이터센터 과잉 투자 및 기술 표준 미비 문제에도 불구하고, AI 핵심 기술 자립과 

고성능 반도체 확보에 중점을 두고 정책을 적극 추진

■

'중국제조 2025' 및 '14차 5개년 계획' 등을 통해 반도체를 핵심 기술로 지정하고, 중국 정부가 반도체 

자립을 위해 SMIC* 등 자국 주요 반도체 기업 지원을 통해 외국산 장비의 국산 대체 확대 추진

* 중국 최대 파운드리 기업

■

AI와 고성능 연산에 필수적인 GPU와 NPU 등 고급 칩 개발을 통해 미국의 수출 규제에 대응해 자립적 

반도체 공급망 구축 가속화



국가 주도의 AI 산업 육성 정책과 대규모 투자 기금을 운영하며 AI 데이터센터 인프라 구축을 지원

■

2025년 1월, 중국의 SCMP(South China Morning Post)는 미국 무역 통제 강화 속에서 중국은  600

억 위안(약 82억 달러) 규모의 AI 투자 펀드를 조성한다고 보도47)



중국은 AI 데이터센터를 에너지 비용과 냉각 효율이 높은 지역에 집중 건설48)

■

특히, 서부 내륙의 신장, 칭하이, 구이저우 지역은 풍부한 재생에너지(태양광, 풍력)와 낮은 기온 

덕분에 냉각 비용 절감에 유리한 환경 보유

■

데이터센터 급증에 따른 전력 수요 증가 문제는 중국 정부의 국가 에너지 정책과 긴밀히 연계되어 관리

SPRi AI Brief 스페셜

2025년 7월호

20

49)

 GOV.UK, Data centres to be given massive boost and protections from cyber criminals and IT blackouts, 2024.9.12.

50)

 GOV.UK, AI Opportunities Action Plan: government response, 2025.1.13.

3) 영국



영국 정부는 2024년 9월 데이터 센터를 ‘국가 주요 인프라(Critical National 

Infrastructure)’로 지정49)

■

영국 정부는 데이터 센터 산업에 대해 지속적 관심을 가져왔으며, 2024년 기준 유럽 내에서 가장 큰 

규모의 수전용량인 2,190MW을 기록한 것으로 추정

*데이터 센터에 공급되는 전력의 용량을 의미

■

국가 주요 인프라로 지정되면 중대한 사고가 발생했을 때 해당 부문을 지원하고, 특히, 제3자 데이터 

센터*에 대한 법적 규제 및 감독 시행

* 제3자 데이터센터는 데이터를 보유하거나 사용하는 주체가 자체 시설이 아닌 외부 업체의 데이터센터에 위탁하여 

서비스를 받는 구조를 의미

∙

‘국가 주요 인프라 데이터센터 전담팀’을 구성해 잠재적 위협을 모니터링 및 예측하고, 국가 

사이버보안센터 등 보안 기관에 대한 우선 접근 권한을 부여함으로써 사고 발생 시 신속한 비상 대응이 

가능할 것으로 예상



2025년 1월, 영국 디지털·문화·미디어·스포츠부(DCMS)는 AI 인프라 강화를 위한 ‘AI 

기회실행계획: 정부 대응책(AI Opportunities Action Plan: government response)’ 

발표50) 

■

(슈퍼컴퓨팅 시설 건립) 본 계획은 2030년까지 국가 주권 컴퓨팅 역량을 현재 대비 최소 20배 이상 확장

하는 것을 목표로, 국가 AI 연구 자원의 컴퓨팅 용량을 두 배로 늘릴 수 있는 최신 슈퍼컴퓨팅 시설 건립 추진

∙

2025년 중에는 사업 타당성 검토, 부지 선정, 공급업체 계약 절차에 착수할 예정이며, 브리스톨(Isambard AI)과 

케임브리지(Dawn)에 위치한 슈퍼컴퓨터를 2025년 초부터 연구자 및 중소기업이 활용할 수 있도록 준비

■

(AI 성장구역 조성) 영국 정부는 AI 인프라 구축을 가속화하기 위해 ‘AI 성장구역(AI Growth Zones, 

AIGZ)’ 조성

∙

AI 성장구역은 전력 접근성 강화와 계획 승인 지원을 통해 민간 투자 유치 및 정부-산업 간 협력을 촉진하는 

특화지역으로, 첫 번째 AIGZ는 영국 원자력 에너지청(UKAEA) 본부가 위치한 컬햄(Culham)에 조성

∙

이 구역에는 100MW 규모로 시작해 최대 500MW까지 확장 가능한 대규모 AI 데이터센터가 건설될 

예정이며, 공공-민간 파트너십을 통해 국가 AI 인프라와 융합 에너지 미션을 지원하고 안전한 공공 부문 

컴퓨팅 역량을 제공하는 혁신 모델을 선도할 계획

∙

2025년부터 민간 파트너 선정 절차가 시작되며, AIGZ 조성은 AI 산업 성장과 경제 전반의 AI 도입 촉진뿐 

아니라 지역 일자리 창출, 디지털 및 에너지 인프라 개선, 지속가능성 증진 등 다양한 사회경제적 효과를 

창출할 것으로 기대 

21

51)

 経済産業省・総務省, デジタルインフラ（DC 等）整備に関する有識者会合 中間とりまとめ 3.0, 2024.10.

52)

 AI戦略会議, AI戦略の課題と対応, 2024.5.

53)

 Tech Insight Zone, Japan is Investing $740 Million to Achieve AI supremacy, 2024.5.14.

4) 일본   



일본은 AI 경쟁력 강화를 위해 국가 차원에서 중장기적으로 AI 데이터센터 및 슈퍼컴퓨팅 

인프라 확충에 집중하며, 데이터센터의 지역 분산과 친환경 인프라 구축에도 중점

■

총무성 및 경제산업성은 2021년부터 데이터센터 분산 배치, 지역별 인프라 지원 정책을 추진해 왔으며, 

2023년부터는 도쿄·오사카에 집중된 데이터센터 분포를 완화하고 홋카이도, 규슈 등 지방에 중핵 

거점을 육성하는 데 주력51)

∙

데이터센터를 포함한 디지털 인프라에 대한 지역 디지털 전환(DX)을 촉진하며, 지방 경제 활성화와 지역 

사회의 지속 가능성 제고에 기여하는 지방 분산 정책이 함께 진행

∙

데이터센터의 에너지 소비 투명성 제고, 에너지 효율 개선 활동 지원, 그리고 탈탄소화 정책과 연계한 

GX(그린 트랜스포메이션) 정책과의 협력 강화도 중요한 정책 방향으로 강조

■

일본은 2024년 5월 개최한 AI전략회의에서 AI 전략의 주요 과제와 대응 방안, 생성형 AI의 산업적 가능성 

등을 논의하고 관련 전략을 발표52)

∙

해당 전략에는 AI 인프라 확충과  Beyond 5G 등 첨단 네트워크 시스템의 고도화를 통한 연구개발 촉진 

방안이 포함되었으며, AI 인프라에 대한 민간 투자 확대도 강조

∙

국립연구개발법인 산업기술종합연구소(가시와 센터)에 일본 국내 최대 규모의 AI 연산 전용 대형 

슈퍼컴퓨터 'ABCI (AI Bridging Cloud Infrastructure)' 구축

∙

연구개발 용도의 공공 수요에 정확하게 대응할 수 있는 연산 자원으로서 ABCI 확충

∙

특히, AI 반도체 등 핵심 디바이스의 설계·개발·운용을 지원하기 위한 산학협력 체계 구축과 연구개발, 

인력양성 지원책 마련에 중점



2024년 말부터 AI의 경제적 잠재력 실현과 국가 인력 강화를 목표로 내외 협력을 통해 AI 

인프라 구축을 적극 추진53)

■

경제산업성(METI)은 2024년부터 약 1,146억 엔(약 7억 4천만 달러) 규모의 예산을 투입하여, 

현지 IT 기업과 NVIDIA 및 일본 반도체 업체들이 협력하는 대규모 프로젝트를 추진

∙

METI는 GMO 인터넷 그룹, 하이레소, KDDI, 루틸레아, 사쿠라 인터넷, 소프트뱅크 등 여러 디지털 인프라 

제공업체를 첨단 AI 애플리케이션에 필요한 클라우드 인프라 개발의 핵심 파트너로 선정

∙

현지 클라우드 기업들은 AI 애플리케이션 실행에 필요한 핵심 클라우드 인프라를 제공하며, 소프트뱅크는 

AI 인프라에 1,500억 엔(약 9억 6천만 달러)을 투자하여 AI 클라우드 인프라 자원을 공급할 계획

∙

NVIDIA는 일본의 생성형 AI 인프라 개발에 필요한 기술과 전문 지식을 제공하고, AI 워크로드를 

처리하도록 설계된 고성능 GPU를 지원

∙

이 프로젝트는 AI 서비스 개발에 필요한 고성능 컴퓨팅 자원 확보를 목적으로 하며, 현지 반도체 자립 

강화와 통신 대기업 연합을 통한 자원 공동 활용이 특징

SPRi AI Brief 스페셜

2025년 7월호

22

54)

 Data Centre Dynamics, Brad Smith: Microsoft to spend $2.9bn on Japanese data centers, 2024.4.9.

55)

 Technology Magazine, AWS Boosts Japan Cloud Infrastructure With $15bn Investment, 2024.1.19.

56)

 IMDA, Charting green growth pathways at scale for data centres in Singapore, 2024.5.30.

57)

 IISS, Data-infrastructure gap: data centres and AI preparedness in the Middle East, 2025.5.27.

■

일본 정부는 글로벌 클라우드 사업자 및 AI 기업과 협력해 AI 데이터센터 혁신과 확장 가속화

∙

Microsoft*, Google, AWS** 등 글로벌 기업과 협력해 공공 AI 서비스 구축 및 차세대 AI 컴퓨팅 기술 개발을 

공동으로 진행

* 2024년 4월, Microsoft는 일본 내 두 개 클라우드 데이터센터(애저 재팬 동부 및 서부)에 AI 칩 장착 서버 설치 등 

데이터센터 용량 확충에 29억 달러 투자 계획 발표54)

** AWS는 2027년까지 일본에 2조 2,600억 엔(152억 4천만 달러) 투자해 클라우드 컴퓨팅 인프라 확장 계획55)

∙

이를 통해, AI 데이터센터 생태계 경쟁력 강화와 AI 산업 전반의 혁신 가속화 및 디지털 경제 활성화  

 

5) 싱가포르



디지털 인프라를 세계 최고 수준으로 유지하고 미래 대비 역량을 강화하기 위해 지속 가능한 

AI 인프라 구축에 집중56)

■

2024년 5월 통신미디어개발청(IMDA)이 ‘녹색 데이터센터 로드맵(Green Data Centre Roadmap)’을 

발표 

∙

이 로드맵은 2023년 6월 발표된 디지털 연결 청사진(Digital Connectivity Blueprint)의 후속 작업으로, 

싱가포르 디지털 인프라를 세계 최고 수준으로 유지하고 미래 대비 역량을 강화하겠다는 의지를 담음

∙

단기적으로 최소 300메가와트(MW)의 추가 데이터센터 전력 용량 확보를 목표로 하며, 친환경 에너지 

도입을 통해 장기적으로 더 큰 용량 확보 추진*

* 추가 용량 확보를 위해 에너지 효율 가속화와 친환경 에너지 병행 활용을 위한 혁신적 방안을 모색 중

■

싱가포르는 높은 전기요금과 부지 제한 등 구조적 제약이 있음에도 불구하고, 친환경 규제와 재정 

지원 정책을 통해 첨단 AI 연구의 핵심 데이터센터 허브로 성장

∙

산업계와 긴밀한 파트너십을 통해 최고 수준의 에너지 효율성과 친환경 에너지 사용 촉진

∙

싱가포르 내 모든 데이터센터 시설의 에너지 효율을 향상시키고, 에너지 효율적인 IT 장비 도입과 서버 운영 

최적화 추진 

6) 중동(UAE, 사우디아라비아)



(중동 전반) 중동 및 북아프리카(MENA) 지역에서 AI 기술 경쟁이 가속화되고 있으며, 

특히 GCC(걸프협력회의) 국가들은 중동지역 내 AI 준비도와 데이터센터 구축 면에서 

선도적인 위치 점유57)

■

자원, 개발 수준, 거버넌스 차이로 인해 데이터 인프라 구축과 AI 준비도에 큰 격차가 존재하는 불균형적 상황

■

데이터센터 개발은 주로 국내 주요 기업과 투자자 중심으로 이뤄지며, 외국인 투자 비중은 낮은 편

23

58)

 G42, Global Tech Alliance Launches Stargate UAE, 2025.5.22.

59)

 Global Construction Review, Tech company DataVolt to spend $5bn on net-zero datacentre in Neom, 2025.2.13.

60)

 CIO, Saudi Arabia launches $100 Billion AI initiative to lead in global tech, 2024.11.12.

61)

 DGA, Saudi Arabia introduces a draft Global AI Hub Law, 2025. 4.22.



(UAE) 자국 내 AI 주권 확보를 위해 국가 인프라 차원에서 대규모 AI 데이터센터 구축 추진58) 

■

2025년 5월, UAE 아부다비에서 G42 그룹이 주도하고 Microsoft, OpenAI, NVIDIA 등이 참여하는 

‘Stargate UAE’ 차세대 AI 인프라 클러스터를 구축 착수

∙

이 시설은 UAE-미국 AI 캠퍼스 내 총 5GW 규모 인프라 중 1GW 컴퓨트 클러스터로, 2026년 1단계 200MW 

클러스터 가동을 목표

∙

G42가 건설을 담당하며, OpenAI와 Oracle이 운영, Cisco는 제로 트러스트 보안 및 AI 최적화 네트워크를 

제공하고, NVIDIA는 최신 Grace Blackwell GB300 GPU 시스템 공급

∙

세계 최대 규모 중 하나인 AI 데이터센터는 고성능·저지연 AI 추론 환경과 국가 규모 컴퓨팅 인프라 구축

■

이 프로젝트는 UAE와 미국 간 ‘UAE-US AI 가속화 파트너십’의 일환으로 추진 중미며, AI 안전성과 

책임 있는 기술 발전을 목표로 협력



(사우디아라비아) 글로벌 AI 생태계 내 전략적 허브로 자리매김하기 위한 AI 인프라 투자 확대

■

사우디아라비아 비전 2030(SAUDI ARABIA VISION 2030)의 일환으로 경제 다각화 및 글로벌 기술 

리더십 강화를 목표로 AI 및 데이터센터 인프라에 대한 대규모 투자를 적극 추진59)

∙

대표적으로 NEOM Oxagon 경제특구 내 1.5기가와트(GW) 용량의 대규모 AI 기반 데이터센터 프로젝트에 

약 50억 달러를 투자

∙

이 데이터센터는 재생에너지 기반의 친환경 인프라로 설계되어 대규모 AI 연산, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 

집약형 산업을 포괄적으로 지원할 예정

■

2024년 11월, 1,000억 달러 규모의 ‘프로젝트 트랜스센던스(Project Transcendence)’로 알려진 AI 

이니셔티브를 발표60) 

∙

AI, 데이터 분석, 첨단 기술 생태계 조성을 본격화하며 아랍에미리트 등 주요 글로벌 기술 거점과의 경쟁을 

위한 전략적 기반을 구축

■

2025년 4월, ‘글로벌 AI 허브법(Global AI Hub Law)’ 초안을 공개하며 AI 산업 및 인프라 육성을 위한 

법적 기반 마련 착수61)

∙

이 법안 초안은 사우디 내 자국 및 외국계 데이터센터 설립과 운영에 대한 규제 체계 제시

∙

‘데이터 대사관(Data Embassy)’ 개념을 도입해 외국 정부 및 기업이 자국 법률 하에 데이터센터를 운영할 수 

있도록 허용함으로써, 데이터 주권 및 국가 간 협력을 혁신적으로 조율

∙

대규모 AI 인프라 투자 환경을 조성하고, AI 데이터센터 유치를 촉진하여 국가의 AI 산업 경쟁력 강화와 

디지털 경제 활성화 도모

■

이와 같이 사우디아라비아는 AI 산업 경쟁력 제고와 디지털 경제 활성화를 위한 포괄적이고 전략적인 

인프라 투자를 전방위적으로 강화

SPRi AI Brief 스페셜

2025년 7월호

24

62)

 NHN, NHN클라우드, AI 특화 데이터센터 ‘국가 AI데이터센터’ 정식 운영 개시… 첨단 인프라로 AI 혁신 이끈다, 2023.11.6.

63)

 과학기술정보통신부, 보도자료(인공지능(AI) 대전환의 중심축 ‘국가 인공지능(AI) 컴퓨팅 센터’ 구축 본격화, 2025.1

64)

 법률신문, AI, 이재명 정부의 최우선 국정 과제로 부상, 2025.6.5.

7) 한국



2023년 11월부터 총 사업비 950억원을 투입하여 광주에 구축한 ‘국가 AI 데이터센터’가 

본격적인 운영 개시62)

■

NHN Cloud가 국가 AI 데이터센터를 운영하며, 기업, 연구기관, 대학 등에 방대한 데이터의 

딥러닝 학습, 데이터 분석 및 활용 지원 등 AI 연구개발에 최적화된 인프라 제공

∙

이 센터는 20페타플롭스(PF) 규모의 고성능 컴퓨팅과 68.5페타플롭스(PF) 규모의 GPU 클라우드를 

혼용한 인프라를 갖추고 있어, 초거대 AI 모델의 학습과 실시간 추론을 지원하는 데 최적화 

■

NVIDIA H100 GPU를 포함한 다양한 AI 가속기를 대규모로 도입하여 국내 최대 규모의 GPU 팜 구축

■

NHN Cloud는 이 데이터센터를 통해 AI 기술 및 제품을 연구·개발하는 대학, 연구기관, 중소기업 등을 

대상으로 데이터센터 활용 기회를 제공하며, 국내 AI 생태계 활성화에 기여할 계획



AI 대전환의 중추적 역할을 수행하는 ‘국가 인공지능(AI) 컴퓨팅 센터’ 구축을 본격화63)

■

2024년 8월, ‘경제관계장관회의’에서 ‘국가 인공지능 컴퓨팅 기반시설 확충방안’을 수립하고, 

9월에는 국가인공지능위원회에서 ‘국가 AI 컴퓨팅센터’ 구축계획을 발표

∙

국가인공지능위원회 산하에 ‘AI 컴퓨팅 기반시설(인프라) 특별위원회’를 신설해 정책의 체계적 이행을 지원

■

2025년 1월, 관계부처 합동으로 ‘국가 AI 컴퓨팅 센터 구축(특수목적법인(SPC) 설립 포함) 

실행계획(안)’을 발표

∙

AI 연구·개발을 지원하기 위해 최대 2조 5,000억 원 규모로 GPU 3만 장 이상을 탑재한 국가 AI 컴퓨팅 센터 

구축을 추진

∙

국산 인공지능 반도체 초기 수요 창출을 위해 국산 NPU와 메모리 내 연산 수행 소자(PIM) 등도 적용할 계획

∙

아울러, 세계적 기업 참여와 협력을 적극 지원하여 국내 인공지능 컴퓨팅 생태계의 국제적 역량을 강화

∙

또한, 전력계통영향평가 신속 처리, 조세특례제한법상 AI 분야 국가전략기술 지정 추진 등 민간 투자 촉진 

방안을 구체화

∙

AI 컴퓨팅 지원 사업, 연구개발·실증, 분야별 AI 전환 확산 사업 등 AI 컴퓨팅 자원이 필요한 사업은 국가 

AI 컴퓨팅 센터를 우선 활용하도록 지정할 계획



2025년 6월 출범한 이재명 정부는 ‘세계 최강의 AI 인프라’를 국가전략으로 제시하며, AI 

데이터센터 건설을 통한 ‘AI 고속도로’ 구축을 핵심 국정 과제로 추진64) 

■

AI 데이터센터를 차세대 국가 사회간접자본(SOC) 및 국가전략기술 사업화시설로 지정하여 

체계적인 지원과 규제 완화를 추진하고, 최첨단 GPU 탑재 AI 데이터센터(AIDC) 구축, 인허가 

절차 간소화, 지역 중심 AI 집적단지 확대 정책 병행

25

<  주요국 AI 데이터센터 관련 정책 동향 >

구분

주요내용

미국

∙

AI 인프라 경쟁에서 주도권 확보를 위해 고성능 컴퓨팅 자원과 에너지 인프라 지원 강화 

 - 국립과학재단(NSF)은 학계와 산업계 협력을 통해 AI 데이터센터 관련 기술혁신 촉진

 - 에너지부(DOE)는 데이터 센터용 고성능 에너지 효율적인 냉각 솔루션 개발을 위한 15개 프로젝트에 

     약 3년간 4천만 달러의 자금 지원 계획 발표(2023.5)

 - 정부는 Microsoft, Google, AWS 등 주요 민간 클라우드 사업자 및 AI 기업과 협력해 AI 데이터센터 

     인프라 혁신과 확장을 촉진

 - AI 행정명령을 통해 연방 부지를 민간에 임대, 대규모 AI 데이터센터 구축 촉진(2025.1)

 - ‘Stargate Project’의 일환으로 OpenAI, Orace, CoreWeave 등은 텍사스 아빌린에 1.2GW 규모의 

     차세대 AI 데이터센터 단지를 건설 추진(2025.5)

 - 미국의 AI 및 에너지 분야 세계적 리더십 강화를 위한 대규모 투자 계획 발표(2025.7)

 - 트럼프 대통령은 AI 데이터센터 신속 구축·보안·전력 인프라 강화를 포함한 ‘AI 행동계획’ 발표(2025.7)

중국

∙

정부 주도로 통합 연산 네트워크 구축과 데이터센터 연산 자원 공유 계획을 추진

 - '중국제조 2025' 및 '14차 5개년 계획' 등을 통해 반도체를 핵심 기술로 지정

 - 2024년 중반까지 250개 이상의 AI 데이터센터가 중국 내 완공되었거나 건설 중인 상황

 - AI 데이터센터 인프라 구축을 위해 600억 위안(약 82억 달러) 규모의 AI 투자 펀드 조성 추진(2025.1)

영국

∙

AI 인프라 강화를 위해 데이터센터 국가 기반 시설로 지정, 슈퍼컴퓨팅 확충, AI 특화지역 조성을 추진

 - 영국 정부는 데이터 센터를 ‘국가 주요 인프라(Critical National Infrastructure)’로 지정(2024.9)

 - ‘AI 기회실행계획: 정부 대응책(AI Opportunities Action Plan: government response)’ 발표(2025.1)

 ※ (슈퍼컴퓨팅 시설 건립) 2030년까지 국가 주권 컴퓨팅 역량을 현재 대비 최소 20배 이상 확장 추진

 ※ (AI 성장구역 조성) AI 인프라 확대를 위해 전력 접근성과 승인 절차를 개선한 민관 협력형 AI 

     특화지역을 조성

일본

∙

 국가 차원에서 중장기적으로 AI 데이터센터 및 슈퍼컴퓨팅 인프라 확충

 - 총무성 및 경제산업성은 2021년부터 데이터센터 지방 분산 배치, 지역별 인프라 지원 정책을 추진

 - AI 전략회의를 통해 AI 인프라 확충을 위한 핵심 조치로 국내 최대 AI 연산용 데이터센터 'ABCI'를 

구축·확충하는 방안을 추진(2024.5)

 - 경제산업성은 2024년부터 약 1,146억 엔(약 7억 4천만 달러)을 투입하여, 현지 IT 기업과 NVIDIA 및 

일본 반도체 업체들이 협력하는 대규모 프로젝트를 추진(2024.5) 

싱가포르

∙

미래 대비 역량을 강화하기 위해 지속 가능한 AI 인프라 구축에 집중

 - 통신미디어개발청(IMDA)은 AI 데이터센터 운영에 에너지 효율 가속화와 친환경 에너지 활용을 병행

하는 ‘녹색 데이터센터 로드맵’ 발표(2024.5) 

중동

(UAE, 

사우디아라비

아)

∙

GCC(걸프협력회의) 국가들은 중동지역 내 AI 준비도와 데이터센터 구축 면에서 선도적인 위치 점유 

∙

(UAE) G42 그룹이 주도하고 Microsoft, OpenAI, NVIDIA 등이 참여하는 ‘Stargate UAE’ 차세대 AI 

   인프라 클러스터를 구축 착수(2025.5)

∙

(사우디아라비아) 사우디아라비아 비전 2030의 일환으로 AI 및 데이터센터 인프라에 대규모 투자와 함께, 

1,000억 달러 AI 이니셔티브(2024.11) 및 ‘글로벌 AI 허브법’ 초안을 공개(2025.4)하며 AI 산업 기반 조성

한국

∙

 AI 데이터센터 구축과 컴퓨팅 인프라 확충을 핵심 국정 과제로 추진

 - 총 사업비 950억원을 투입하여 광주에 구축한 ‘국가 AI 데이터센터’가 본격적인 운영 개시(2023.11)

 - 최대 2조 5,000억 원 규모로 GPU 3만 장 이상을 탑재한 ‘국가 AI 컴퓨팅 센터’ 구축을 추진(2025.1)

 - 이재명 정부는 ‘세계 최강의 AI 인프라’를 국가전략으로 제시하며, AI 데이터센터 건설을 통한 ‘AI 

     고속도로’ 구축을 핵심 국정 과제로 추진(2025.6)

* 출처: 소프트웨어정책연구소 정리(2025.7.23.)

SPRi AI Brief 스페셜

2025년 7월호

26

65)

 McKinsey & Company, Data centers: The race to power AI, 2025.6.5.

66)

 Wired, Generative AI and Climate Change Are on a Collision Course, 2024.12.18.

67)

 Energy Monitor, Tech giants’ carbon emissions up 150% with AI growth, 2025.6.9.

68)

 IEA, Energy and AI, 2025.4.

69)

 Wired, Generative AI and Climate Change Are on a Collision Course, 2024.12.10.

4. AI 데이터센터 관련 이슈 및 정책적 시사점

1) AI 데이터센터 관련 주요 이슈    



(기술·운영 이슈) AI 데이터센터는 고성능·고밀도 기술 요구와 함께 지정학적 경쟁의 핵심 

인프라로 부상

■

AI 데이터센터는 고성능 GPU 기반의 AI 워크로드 처리를 위해 설계된 고전력·고밀도 인프라로, 

전력 소비와 발열이 매우 높아 기존의 냉각 및 전원 체계로는 한계에 직면

■

AI 데이터센터 운용에는 에너지 효율이 높은 AI 반도체 도입, 폐열 재활용, 모듈러 설계 등의 혁신과 

분산 컴퓨팅(클라우드·엣지) 전략이 필수적65)

∙

McKinsey & Company는 전통적 냉방으로는 고밀도 AI 데이터센터의 열 부하를 감당할 수 없으며, 액체냉각 

등 혁신적 냉각 기술과 설계 변화가 요구된다고 지적

∙

글로벌 AI 인프라 수요 급증에 따른 GPU·칩 및 설비 부족과 공급 병목현상이 심화되고 있으며, 

2020~2023년 데이터센터 임대료가 약 35% 상승하는 등 인프라 시장 압박이 심화

■

미·중 기술 패권 경쟁, 반도체 수출 규제, 희귀 자원 확보 경쟁 등 지정학적 긴장 속에서 AI 인프라의 

지속 가능성과 자립성이 핵심 운영 이슈로 부상



(에너지·환경 이슈) AI 데이터센터의 전력·냉각수 수요 증가는 탄소 배출과 물사용 문제로 

확대

■

데이터센터는 전 세계 전력 소비의 약 2%를 차지하며66),  2023년 AI 서비스 확장에 따른 데이터센터 

간접 탄소배출은 2020년 대비 평균 150% 증가 전망67)

∙

일부 국가(아일랜드 정부 등)는 데이터센터 전력 수요 급증을 이유로 신규 허가를 제한하는 정책 도입

∙

국내 주요 기업(네이버 등)도 AI 서비스 확대에 따른 데이터센터 전력 소비 급증과 간접 탄소 배출 증가를 경험

■

2030년까지 데이터센터 전력 수요가 증가할 것으로 예상*되는 가운데, 재생에너지 확대와 저탄소 

전력망 구축, 소형 모듈 원전(SMR), 수소 등 다양한 신재생 에너지 공급원 확보 시급

* 2024-2030년 기간에 전 세계의 데이터센터 전력 수요가 연평균 15% 이상 증가 예상68)

■

대규모 전력 수요를 안정적으로 감당하기 위해서는 재생에너지 확대와 저탄소 전력망 구축이 필수적

∙

이를 위해 수소·소형 모듈 원전(SMR) 등 다양한 친환경 전력 공급원 확보, 데이터센터용 전용 전력망 구축, 

AI 기반 에너지 관리·저장 시스템, 폐열 재활용과 스마트 그리드 기술 도입 등 필요

■

냉각수 사용량 급증에 따른 수자원 고갈 위험도 커지고 있어, 미국·대만·유럽 등에서는 데이터센터 

밀집 지역의 수자원 관리가 중요한 정책 과제로 부상69)

27



(보안·거버넌스 이슈) AI 데이터센터는 대량의 민감 데이터와 AI 모델을 저장·처리하는 

핵심 인프라로서, 사이버보안과 데이터 주권 문제가 매우 중요

■

AI 모델 및 데이터의 국경 간 이동은 개인정보 보호, 지식재산권 및 데이터 주권 문제를 초래하며, 

이를 해결하기 위한 법적·제도적 대응 필요

■

사우디아라비아의 ‘데이터 대사관(Data Embassy)’ 개념처럼 자국 법률을 데이터센터에 적용하려는 

시도가 확산되고 있으며, 주요 국가들도 AI 데이터센터 및 클라우드 산업 관련 규제 체계 정비*

* EU는 AI법(AI Act)과 연계해, 고위험 AI 서비스가 클라우드, 데이터센터 등에 제공될 경우 기술적 통제 요건 적용

■

국제 협력과 표준화, 그리고 법률적 투명성 확보가 글로벌 AI 인프라 생태계 발전을 위해 필수적

2) 정책적 시사점   



(AI 데이터센터 산업육성) 국내 AI 데이터센터 육성을 위한 전략 개발과 생태계 전반의 활성화 

■

(AI 데이터센터 클러스터 육성 전략) 정부는 국내 AI 인프라 강화를 위해 단순 분산 배치에 그치지 않고, 

산업 생태계 조성을 위한 AI 데이터센터 클러스터 육성 전략 수립 

∙

영국의 'AI 성장지구(AI Growth Zone)' 사례와 같이 전력 및 인프라 접근성을 보장하고 계획 승인 절차를 

완화하기 위해 AI 인프라 관련 특별구역을 지정하여, 민간투자를 유도하고 지역 경제 활성화 필요

■

(공공-민간-학계 협력 강화) AI 데이터센터 분야의 기술혁신 활성화를 위해 민관협력(PPP) 모델과 

지방자치단체 협력뿐만 아니라 ‘공공-민간-학계’ 삼각 협력 모델 마련

∙

AI 데이터센터 유치를 위해 민관협력(PPP) 모델과 지방자치단체와의 협업을 강화하고, 입지·인프라·행정 

지원 등 유인 조건을 체계화할 필요

∙

AI 데이터센터 기술혁신과 생태계 활성화를 위해 공공-민간-학계가 참여하는 삼각 협력 체계를 구축하고, 

연구개발·인력양성·실증 기반 연계를 통합적으로 추진

■

(인센티브 정책의 다양화) 전기료 할인, 지방세 감면, 보조금 지급 외에도 ‘신재생 에너지 사용 인센티브’ 등 

친환경적 유도책 마련 등 지속가능한 산업 생태계 기반 마련

■

(연구혁신 및 인력양성) AI 데이터센터의 효율성과 지속가능성을 높이기 위해 차세대 에너지 절감 

기술과 고도화된 인력양성 체계를 병행 추진

∙

액체냉각, 공기-액체 하이브리드 냉각, 폐열 회수 및 에너지 재활용 기술 등 에너지 효율 극대화와 탄소 

저감에 기여하는 핵심 기술의 R&D를 전략적으로 지원

∙

고성능 컴퓨팅, AI 인프라 운영, 반도체 최적화, 냉각·에너지 관리 등 AI 데이터센터 전문 운영인력 및 

융합기술 인재를 양성하기 위한 전문대학·대학원 연계 교육과 산학협력 프로그램* 마련

* 특히, 지역 AI 데이터센터 클러스터와 연계된 현장 중심 실습과정, 채용 연계형 교육 과정 확대로 실질적인 인력 수급 

기반 마련할 필요



(투자 기반 확충 및 협력 체계 강화) 민간투자 활성화와 공공 협력 로드맵을 마련하고 AI 

데이터센터가 산업과 에너지 경쟁력의 핵심 인프라로 자리잡을 수 있도록 종합적이고 

체계적인 대책 마련

■

미국의 행정명령*을 통한 연방부지 활용 촉진한 사례와 같이, 국가 토지 활용을 촉진하고 재생에너지 

프로젝트 연계를 통한 민간 자본 유치 촉진

* Advancing United States Leadership in Artificial Intelligence Infrastructure(Executive Order 14141)

■

국내에서는 광역 지방자치단체와 국책연구기관이 참여하는 ‘AI 데이터센터 지원 컨소시엄(가칭)’을 

구성해 지역별 전력 여건에 맞춘 맞춤형 전략 수립 및 추진 필요

■

미국·EU·아시아 주요국과의 전략적 국제 파트너십을 AI 데이터센터과 함께 관련 AI 반도체 및 

소프트웨어 등 AI 인프라 생태계 전반에 걸쳐 다각적인 협력 강화 



(에너지·환경 대응 강화) 데이터센터의 급증하는 대규모 전력 수요를 안전하게 감당하기 

위해 선제적인 전력 인프라를 확충하고 재생에너지 확대와 긴밀히 연계 

■

정부의 데이터센터 부지와 태양광·풍력 단지 연계, 소형 모듈 원전(SMR) 개발 등 신재생 에너지 기반 

전력 생산을 지역 전략산업으로 육성 필요

■

AI 데이터센터를 주요 전력 수요원으로 인식하고 향후 전력 계획에 적극 반영하는 한편, 에너지 저장 장치

(ESS), 스마트 그리드 도입, 폐열 재활용 촉진 등 친환경 설비 도입 정책 검토

■

데이터센터의 전력 사용과 탄소 배출 투명성 제고를 위해 국가 차원의 배출량 모니터링 및 보고 체계 

구축, PUE(Power Usage Effectiveness) 기준 도입 등 에너지 효율성 개선 규제를 강화하고, 냉각

수 등 수자원 관리 문제도 정책적 우선순위로 고려



(법·제도 정비) AI 데이터센터 및 클라우드 산업을 포괄하는 법적 틀 마련

■

국내 AI 관련 법령(AI 기본법 등) 제·개정시 데이터센터 지원 조항과 함께 데이터 주권, 국제 데이터 

이전 규제 등을 포함한 규제 체계 정비

■

민간투자 촉진과 동시에 보안과 개인정보 보호를 강화하기 위해 국가 간 데이터센터 협약(예: 사우디 

‘AI 허브법’) 및 글로벌 기업의 로컬 법인화 조건 등 국제협력 방안 모색

■

신규 데이터센터 확장에 걸림돌이 되는 전력, 건축, 환경 규제에 대해서는 신속검토제 도입과 환경 

영향평가 간소화 같은 규제 완화 방안을 검토하고, 사이버 보안 및 개인정보 보호 관련 법률 정비

29

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