중국, AI 붐 잡으려 수백 개 데이터 센터 건설했지만 대부분 미사용 상태

GPTMAGAZINE

2025.03.27 18:41:23

조회 5204 추천 4 댓글 13

약 1년 전, 샤오 리(Xiao Li)는 위챗에서 엔비디아 칩 거래 정보가 쏟아지는 것을 보았다. 부동산 계약자에서 데이터 센터 프로젝트 매니저로 전환한 그는 2023년 중국의 AI 열풍이 약속하는 기회에 이끌려 AI 인프라 산업으로 전환했다.

당시 그의 인맥 속 트레이더들은 미국 수출 제한 대상인 고성능 엔비디아 GPU 확보에 대해 자랑했다. 많은 칩들이 해외 채널을 통해 선전으로 밀수되었다. 수요가 정점에 달했을 때, AI 모델 훈련에 필수적인 엔비디아 H100 칩 한 개는 블랙마켓에서 최대 20만 위안(28,000달러)에 판매될 수 있었다.

지금 그의 위챗 피드와 업계 그룹 채팅은 다른 이야기를 전한다. 트레이더들은 거래에서 더 신중해졌고, 가격은 다시 현실적인 수준으로 돌아왔다. 한편, 리가 알고 있는 두 데이터 센터 프로젝트는 수익성이 낮을 것으로 예상하는 투자자들로부터 추가 자금을 확보하는 데 어려움을 겪고 있어, 프로젝트 리더들은 잉여 GPU를 매각해야 했다. "모두가 판매하고 있지만, 구매하는 사람은 거의 없는 것 같다"고 그는 말한다.

불과 몇 개월 전, 정부와 민간 투자자들의 지원을 받은 데이터 센터 건설 붐이 최고조에 달했다. 그러나 이제 새로 지어진 많은 시설들이 비어 있는 상태다. MIT 테크놀로지 리뷰와 대화한 계약자, GPU 서버 회사 임원, 프로젝트 매니저 등 현장 관계자들에 따르면, 이러한 데이터 센터를 운영하는 대부분의 기업들이 생존을 위해 고군분투하고 있다. 중국 지역 매체인 지아지 광니안과 36Kr은 중국의 새로 구축된 컴퓨팅 자원의 최대 80%가 사용되지 않은 채 남아 있다고 보도했다.

AI 모델 훈련을 위해 GPU를 필요로 하는 기업들에게 임대하는 것—새로운 데이터 센터의 주요 비즈니스 모델—은 한때 확실한 투자로 여겨졌다. 그러나 DeepSeek의 부상과 AI를 둘러싼 경제의 갑작스러운 변화로 산업이 흔들리고 있다.

"중국 AI 산업이 겪고 있는 성장통은 주로 경험이 부족한 참가자들—기업과 지방 정부들—이 과대 선전에 뛰어들어 오늘날의 필요에 최적화되지 않은 시설을 구축한 결과다"라고 RAND 코퍼레이션의 기술 선임 고문인 지미 굿리치(Jimmy Goodrich)는 말한다.

결과적으로 프로젝트들이 실패하고, 에너지가 낭비되며, 데이터 센터는 투자자들이 시장 가격 이하로 처분하고자 하는 "부실 자산"이 되었다. 이 상황은 결국 정부 개입을 촉발할 수 있다고 그는 말한다: "중국 정부는 개입하여 인수한 후, 더 유능한 운영자들에게 넘길 가능성이 높다."

2022년 말 ChatGPT가 등장했을 때, 중국의 반응은 신속했다. 중앙 정부는 AI 인프라를 국가적 우선순위로 지정하고, 지방 정부에 AI 중심 데이터 센터를 의미하는 '스마트 컴퓨팅 센터'의 개발을 가속화하도록 촉구했다.

시장 조사 기관인 KZ 컨설팅에 따르면, 2023년과 2024년에 내몽골에서 광둥까지 500개 이상의 새로운 데이터 센터 프로젝트가 발표되었다. 국가 소속 산업 협회인 중국 통신산업협회 데이터센터위원회에 따르면, 2024년 말까지 새로 지어진 데이터 센터 중 적어도 150개가 완공되어 운영 중이었다. 국영 기업, 상장 회사, 국가 관련 펀드들이 AI 선두 주자로 자리매김하기를 희망하며 투자를 위해 줄을 섰다. 지방 정부들은 경제를 활성화하고 그들의 지역을 주요 AI 허브로 확립하기를 바라며 이를 적극적으로 홍보했다.

그러나 이러한 고비용 건설 프로젝트가 계속되는 가운데, 대형 언어 모델에 대한 중국의 열풍은 가라앉고 있다. 2024년 한 해만 해도 144개 이상의 기업이 자체 LLM을 개발하기 위해 중국의 중앙 인터넷 규제 기관인 사이버스페이스 관리국에 등록했다. 그러나 중국 간행물인 이코노믹 옵저버에 따르면, 연말까지 이들 기업 중 약 10%만이 대규모 모델 훈련에 적극적으로 투자하고 있었다.

DeepSeek의 R1과 OpenAI의 ChatGPT o1 및 o3와 같은 추론 모델의 부상은 또한 기업들이 데이터 센터에 원하는 것을 변화시켰다. 이 기술을 사용하면 대부분의 컴퓨팅 요구는 사용자 쿼리에 응답하기 위한 단계별 논리적 추론을 수행하는 데서 오며, 처음부터 모델을 훈련하고 생성하는 과정에서 오는 것이 아니다. 이러한 추론 과정은 종종 더 나은 결과를 산출하지만 상당히 더 많은 시간이 소요된다. 결과적으로, 지연 시간(데이터가 네트워크의 한 지점에서 다른 지점으로 전달되는 데 걸리는 시간)이 낮은 하드웨어가 최우선이 되었다. 데이터 센터는 전송 지연을 최소화하고 고도로 숙련된 운영 및 유지 관리 인력에 대한 접근을 보장하기 위해 주요 기술 허브 근처에 위치해야 한다.

이러한 변화는 전기와 토지가 더 저렴한 중국 중부, 서부 및 농촌 지역에 지어진 많은 데이터 센터가 AI 기업들에게 매력을 잃고 있다는 것을 의미한다. 리의 고향인 허난성의 도시 정저우에서는, 새로 지어진 데이터 센터가 심지어 지역 기술 회사들에게 무료 컴퓨팅 바우처를 배포하고 있지만 여전히 고객을 유치하는 데 어려움을 겪고 있다.

"2024년 말 무렵에는, 시장에서 명석한 계약자와 중개인 중 누구도 직접적인 수익성을 기대하며 이 사업에 진입하지 않을 것입니다," 베이징 기반의 데이터 센터 프로젝트 매니저인 팡 춘바오(Fang Cunbao)는 말한다. "제가 만난 모든 사람은 정부가 제공할 수 있는 다른 무언가를 위해 데이터 센터 거래를 활용하고 있습니다."

팡에게 있어 DeepSeek의 성공은 AI 인프라의 무한한 확장이 진보를 보장한다는 가정에 의문을 제기하는 중요한 시점이 되었다.

그것은 이제 신화일 뿐이라고 그는 깨달았다. 올해 초, 팡은 데이터 센터 산업을 완전히 떠나기로 결정했다. "시장이 너무 혼란스럽습니다. 초기 도입자들은 이익을 얻었지만, 이제는 정책 허점을 쫓는 사람들뿐입니다,"라고 그는 말한다. 그는 다음으로 AI 교육 분야로 진출하기로 결정했다.

"현재와 AI가 실제로 모든 곳에 있는 미래 사이에 있는 것은," 그는 말한다, "더 이상 인프라가 아니라, 기술을 배포하기 위한 탄탄한 계획입니다."

출처: GPT매거진 (www.gptmagazine.net)

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