아시아랑 물량 확보 경쟁에서 자꾸 밀리고 가격 떨어지길 기다리면서 적극적인 액션이 없는거같은데 줘터지려고 이러는건가?

거래업자들은 결국 외교적 해결로 LNG 공급량의 5분의 1을 수송하는 통로인 이란 해협을 통한 가스 흐름이 재개될 것이라고 예상했습니다. 딱 이 느낌으로 갔었는데 지금까지도 해협이 막혀있으면 정신을 좀 차려야될텐데 난방비 전기료 급등일어나고 이러면 또 조져지겠네

농담이 아니라 봉쇄 이러고 한 여름끝물까지가면 여름철 전기도 대비못해서 올라가 겨울도 대비못해서 올라가 혼돈의 도가니.

카타르는 9월까지 불가항력 포스메져 때렸는데 저러고 있으니까 환장할노릇. 유럽 연말 경제가 그리 좋지 못할수있다는걸 일단 알고 있자구요.

3월과 4월에 석탄 의존도가 높았던 일본조차도 폭염으로 전력 가격이 3년 만에 최고 수준으로 치솟자 가스 발전량을 늘리고 있습니다. 이는 저수량 부족을 초래하고 발전 회사들이 현물 시장에서 전력을 구매해야 하는 압력을 가중시킬 위험이 있습니다.

러시아는 진짜로 터져서 못보내주기 시작하고 있고 눈가리고 아웅하듯이 사는것도 이제 못할텐데 어쩌려고 이러니?

Meta는 2023년 엘파소 시로부터 900만 달러에 매입한 약 1,000에이커 규모의 부지에 이 데이터 센터를 처음부터 건설하고 있습니다. 엘파소 일렉트릭은 총 2.9GW의 발전 용량으로 약 46만 명의 고객에게 전력을 공급하고 있으므로, 1GW 규모의 Meta 캠퍼스는 거의 전체 규모에 해당합니다.

SKHY
메모리 분야에서는 SK텔레콤이 엔비디아의 베라 루빈 칩과 SK하이닉스의 HBM4를 기반으로 하는 2기가와트 규모의 AI 데이터센터를 구축할 계획입니다.

➡️ SKtelecom is building a 2-gigawatt NVIDIA Vera Rubin DSX AI Factory in Korea to serve global compute demand.

➡️ SKhynix and NVIDIA will codevelop next-generation AI memory, including HBM.

SKT·네이버는 한국형 CoreWeave/GPU 클라우드 모델, SGC에너지는 APLD형 Powered Shell 모델

이외에 여러업체들이 국내에 준비중인걸로 아는데

강원도 유효 전력있는곳이나 국내에 자금여력있는 일부 업체들 제외하고서는 성공 가능성이 희박하다고 보고있습니다.

국내 AI 데이터센터 프로젝트를 전부 동일하게 평가해서는 안 된다고 봅니다.

SKT·네이버는 한국형 CoreWeave에 가까운 GPU 클라우드·AI Factory 모델이고, SGC에너지는 APLD에 가까운 Powered Shell 모델입니다.

SKT와 네이버는 GPU까지 도입해 AI 연산을 판매합니다. 반면 SGC에너지는 건물·전력·냉각 인프라를 제공하고 GPU와 IT 장비는 테넌트가 직접 투자합니다. 사업 위험과 수익구조가 완전히 다릅니다.

문제는 이들 외에도 전국에서 수많은 업체가 수백MW, 수GW 규모의 AI 데이터센터를 짓겠다고 발표하고 있다는 점입니다. 저는 실제 경제성을 확보할 사업은 극소수일 것으로 봅니다.

AI 데이터센터는 부지와 MOU만 있다고 되는 사업이 아닙니다. 최소한 다음 조건이 동시에 확보돼야 합니다.

1. 실제 사용 가능한 전력과 확정된 수전 시점
2. 장기계약을 체결할 앵커 테넌트
3. 수조원 단위의 자기자본 및 프로젝트금융
4. GPU 조달 능력 또는 이를 직접 구매할 테넌트
5. 고밀도 냉각·통신망·운영 역량
6. 장기간의 인허가와 지역사회 문제를 감당할 능력

SKT·네이버처럼 직접 GPU를 운영할 역량과 고객 기반이 있거나, SGC에너지처럼 발전소·부지·전력 인프라와 장기 테넌트를 확보했거나, 강원도 등 실제 유효전력이 남아 있는 입지가 아니라면 사업성이 쉽지 않을 것입니다.

한국이 미국보다 AI 데이터센터를 저렴하게 지을 수 있다는 주장도 신중하게 볼 필요가 있습니다.

한국전력의 2025년 산업용 전력 평균 판매단가는 181.9원/kWh입니다. 반면 미국은 주별 격차가 크고, 루이지애나 등 일부 지역의 산업용 전력은 5~6센트/kWh 수준으로 한국의 절반 이하입니다.

GPU·서버·네트워크 장비는 대부분 해외에서 조달하기 때문에 한국이 가격 우위를 갖기 어렵습니다. 오히려 물류와 환율까지 고려하면 더 비쌀 수 있습니다. 인건비와 건축비도 미국 일부 지역 대비 결정적으로 저렴하다고 보기 어렵고, 고밀도 AI 데이터센터에는 전력뿐 아니라 용수·냉각·송전망·인허가 문제까지 따라옵니다.

자본과 GPU 운영 능력이 부족한 사업자 대부분은 결국 코로케이션이나 Powered Shell 형태로 갈 가능성이 높습니다. 이 경우 GPU 연산과 토큰 판매의 높은 업사이드는 테넌트가 가져가고, 국내 사업자에게 남는 것은 장기 임대료와 전력판매 수익입니다.

물론 전기료가 두 배라고 데이터센터 영업이익률이 기계적으로 그만큼 하락하는 것은 아닙니다. Powered Shell은 전기료를 테넌트에게 전가하거나 별도로 정산하는 구조도 많기 때문입니다. 다만 최종적으로 테넌트가 부담하는 총연산비용이 높아지면 글로벌 고객을 유치하기 어려워지고, 임대료와 계약조건에서 양보해야 한다는 문제는 그대로 남습니다.

한국 데이터센터가 경쟁력을 가질 수 있는 영역은 분명 존재합니다.

- 국내 데이터 주권과 보안이 중요한 공공·금융·의료 수요
- 낮은 지연시간이 필요한 국내 추론 서비스
- 정부가 지원하는 소버린 AI
- 발전소와 직접 결합해 전력가격을 낮춘 사업
- 이미 장기계약을 확보한 전용 데이터센터

반대로 전 세계 어디서나 수행할 수 있는 범용 AI 학습은 결국 전력·자본·GPU 조달비가 가장 저렴한 지역으로 이동할 가능성이 큽니다.

결국 발표된 MW가 중요한 것이 아닙니다.

‘전력이 실제로 연결됐는가, 돈은 조달됐는가, 누가 GPU를 사는가, 장기 고객이 계약서에 서명했는가’가 핵심입니다.

이 네 가지가 확인되지 않은 사업은 AI 데이터센터라기보다 아직 부지개발 계획이나 금융 스토리에 가깝습니다. 국내에서 발표되는 수많은 프로젝트 중 실제로 대규모 경제적 이익까지 만들어낼 사업은 SKT·네이버 같은 풀스택 사업자(이것도 이익규모가 상당히 불안정할것 외국에 비해서 싼 임대료로 인해 감가문제 발생)와 발전·전력·앵커 테넌트를 확보한 일부 프로젝트로 제한될 가능성이 높다고 봅니다.

국내 풀스택 GPU 클라우드 역시 수익성 문제에서 자유롭지 않습니다. 오히려 Powered Shell보다 위험이 더 클 수 있습니다.

글로벌 AI 연산은 가격 비교가 매우 쉬운 상품입니다. 국내 사업자가 미국보다 전기료와 자본비용을 더 부담하면서도 AWS·Azure·CoreWeave보다 높은 가격을 받기는 어렵습니다. 브랜드, 소프트웨어 생태계, 고객 규모와 GPU 유동성에서 열위에 있기 때문에 해외 고객을 유치하려면 오히려 가격을 할인해야 할 가능성이 큽니다.

결국 국내 풀스택 사업자는 ‘원가는 높은데 판매단가는 낮아지는’ 이중 압박을 받을 수 있습니다. GPU 구매가격은 글로벌 업체와 같거나 환율·물류 때문에 더 비싸고, 전기료도 미국의 저가 지역보다 높습니다. 여기에 초기 가동률이 낮으면 막대한 GPU 감가상각과 금융비용까지 자체적으로 부담해야 합니다.

Powered Shell 사업자인 SGC에너지도 해외 데이터센터보다 낮은 임대료를 제시해야 테넌트를 유치할 가능성이 있습니다. 다만 SGC는 GPU 교체와 가동률 위험을 테넌트에게 넘길 수 있습니다. 반면 SKT·네이버 같은 풀스택 사업자는 임대료 할인 문제가 아니라 GPU 연산가격 할인, 가동률, 전기료와 GPU 감가상각을 모두 직접 감당해야 합니다.

따라서 풀스택이라고 무조건 더 좋은 사업은 아닙니다. 가동률이 충분히 높고 장기 고객이 확보됐을 때만 Powered Shell보다 높은 수익을 낼 수 있습니다. 반대로 가동률이 낮으면 가장 큰 손실을 보는 구조입니다.

국내에서 풀스택 모델이 성립하려면 단순히 GPU를 확보하는 것만으로는 부족합니다. 정부·금융·공공기관의 소버린 AI 수요, 그룹 내부 물량, 장기 사용계약, 정책금융과 보조금이 함께 붙어야 합니다. 결국 SKT·네이버가 살아남을 가능성이 높은 이유도 한국의 원가경쟁력이 우수해서가 아니라, 자체 고객과 그룹 수요, 정부 프로젝트를 이용해 일정 수준 이상의 가동률을 확보할 수 있기 때문입니다.

‘글로벌 컴퓨팅 수요’를 대상으로 한다면 이야기가 달라집니다. 데이터 주권이나 지연시간에 민감하지 않은 범용 AI 학습은 미국·중동 등 전력과 자본비용이 낮은 지역과 직접 경쟁해야 합니다. 이 영역에서는 한국에 서버가 있다는 사실만으로 프리미엄을 받기 어렵습니다.

따라서 국내 데이터센터 산업의 진짜 위험은 높은 전기료 하나가 아닙니다.

높은 원가, 낮은 판매가격, 낮은 초기 가동률이 동시에 나타나는 것입니다.

결론 국내에서 아무업체나 다 한다고 설쳐봐야 실제로 되는 프로젝트는 크게 많지않을거다.

Powered Shell = 신용도 높은 테넌트 × 장기 임대계약
풀스택 = 계약된 GPU 가동률 × 순 GPU 사용단가

따라서 파워드쉘 모델의 경우 안정적인 테넌트를 바탕으로 장기앵커계약이 박히는지 여부가 제일 중요할테고

반대로 풀스택모델의 경우에는 GPU를 몇 장 확보했느냐가 아니라, 수익성이 보장되는 가격으로 가동률을 얼마나 선계약했느냐를 봐야될겁니다.

그래서 국내 데센 사업에서 사실상 성과가 실질적으로 있는 프로젝트는

GS SK SGC 네이버 4개사와 수전 끌어온 LG 정도를 제외하고 나머지 짜바리들이 하겠다고 나서봐야 실질적 수혜가 크지않을것.

더군다나 풀스택의 경우 감가쳐맞는거 까지 감안하면 운용능력이 그만큼 있는 업체들 아니면 수익성 예단도 쉽지않을것으로 보임.

다만 GS는 화력발전 여유분을 끌어와야되는데 국내에서 화력발전을 냅둘지 여부가 가장 크다고 생각함.

나머지 SK나 네이버도 수전을 얼마나 잘 끌어올지 여부가 성공의 바로미터일테고.

국내 데센 사업이 해외에 비해서 좋은 요소도 있지만 어려운 요소도 상당히 많다는걸 이해하고 있어야 한다는것 특히 전기세 부분에 있어서 국내가 장기 운용에 있어서 메리트가 클거냐는 정말 미지수임.

SK 울산 프로젝트 같은경우는 국가산업단지라 전력망 공급이 원활함

그래서 오히려 지방쪽 수전 남은거 끌어 당기는게 전력면에서는 아주 용의할거라고봄. 수도권 인 서울은 이제 더이상 확장이 쉽지 않을것이라고 보는 이유기도하고

당장 유플애들 수도권에서 이번에 200MW 즉전 공급 가능한곳이 파주제외하고 없어서 파주에 지은걸로 아는데 이정도 되는곳이 한국에 몇개나 되겠음.

그래서 생각보다 어렵습니다 데센사업이 앞으로 지역에서 남는 전기를 데센으로 소모할경우에 지역 상생모델로 작용하겠죠? 인서울로 끌어올려서 전기를 보내는거보다 저런식으로 각 지역거점 데센들이 많이생길테니까요.

송전망 확충을 통해서 수도권에 보내기보다는 저런 프로젝트들이 많아질거임.

결론 국내에 퓨어한 사업들이 많지 않고 벨류가 일정이상 반영된다면 이후에는 다시 미장 벨류를 살펴서 미국내 퓨어한 회사로 옮겨가는게 훨씬 상승폭을 크게 먹을 확률이 높다.

비퓨어한 회사를 사봐야 계산하기 복잡해짐. 벨류룸차면 바로바로 이동하는게 합리적