[딜사이트 변한석 기자] KT클라우드가 2031년까지 전국 20여개 거점에 1GW 이상의 AI 데이터센터(AIDC)를 공급하고 KT의 네트워크를 통해 하나의 AI 인프라로 연결한다는 전략을 밝혔다. 회사는 수도권과 비수도권의 고객 수요에 맞춰 데이터센터를 분산 배치할 예정이다. 해저케이블부터 육양국, 초저지연망, 엣지 인프라까지 연결해 늘어나는 AI 트래픽에 대응한다는 구상이다.

최옥진 KT클라우드 DC본부장은 15일 서울 강남구 삼성동 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'KT클라우드 서밋 2026'에서 "AIDC 경쟁력은 고객이 원하는 곳에 필요한 규모를 원하는 시점에 공급하는 것"이라며 "2031년까지 전국 20여개 사이트에 1기가와트(GW) 이상의 AIDC를 공급하겠다"고 밝혔다.

KT클라우드는 하나의 초대형 데이터센터에 용량을 집중하기보다 수도권과 비수도권에 고객 수요에 맞는 데이터센터를 분산 구축할 계획이다. 회사는 현재까지 약 200메가와트(MW) 규모의 AIDC 수요를 확보했으며 추가 개발을 위해 1.2GW 규모의 파이프라인도 확보했다.

KT클라우드는 수도권에서 기존 데이터센터를 중심으로 고객 수요에 맞춘 권역별 클러스터를 구축할 계획이다. 여의도·목동은 금융권과 이용자 인접 수요에 대응하고 경기 서부는 국내외 빅테크 기업들의 대규모 AI 연산 수요를 겨냥한다. 안산·용인 등 경기 남부에는 고밀도 GPU를 수용할 수 있는 AIDC를 구축한다.

비수도권에는 전력과 부지, 글로벌 연결성을 활용해 대규모 AIDC를 확장한다. 부산 등 동남권은 KT의 해저케이블 인프라와 연계하고 서남권은 전력과 부지 확장성을 활용한다. 지방에서는 40MW 이상 규모의 사업을 안착시킨 뒤 고객 수요에 따라 수백MW 규모로 확대할 계획이다.

AIDC의 고밀도화에 대응하기 위한 냉각·전력 기술도 강화한다. 최 본부장은 "AI 기술 발전으로 서버의 전력과 발열량이 증가하면서 냉각은 단순한 지원 설비가 아니라 AIDC의 성능과 확장성을 결정하는 핵심 인프라가 됐다"며 “KT클라우드는 액체냉각 시스템 설계 단계부터 자체 해석 프로그램과 엔지니어링 역량을 활용해 압력 손실과 유량을 검증하고 있다"고 설명했다.

고밀도 전력 환경에도 대비하고 있다. 차세대 AI 인프라에서는 랙당 100킬로와트(kW)를 넘어서는 전력 환경이 요구될 것으로 보고 자체 장비를 활용해 140kW급 고밀도 AI 서버와 유사한 전력·열교환 조건을 구현해 실증했다.

데이터센터 구축 기간을 줄이기 위해 건축정보모델링(BIM)과 전산유체역학(CFD), 모듈러 데이터센터 기술도 활용한다. BIM을 통해 설계와 실제 시공 상태를 비교해 공정 간 간섭과 오류를 사전에 찾고 CFD로 냉기와 열기의 흐름과 압력 분포 등을 구축 전에 분석한다. 구축 과정에서 생성되는 설비 정보와 변경 이력은 운영 시스템까지 연결한다.

운영 단계에서는 자체 데이터센터 운영 플랫폼을 'AIDC Ops'로 고도화한다. AI가 데이터센터에서 발생하는 데이터를 분석해 이상 징후를 먼저 발견하고 예방 정비와 에너지 효율 개선까지 지원하는 구조다.

피지컬 AI를 활용한 운영 자동화도 추진한다. KT클라우드는 지난해 자사 데이터센터에서 자율이동로봇(AMR)을 활용한 1단계 실증을 진행했다. 2단계 프로젝트에서는 현대오토에버와 협업해 4족 보행 로봇 '스팟'을 활용하고 공간 제약을 줄이는 방안을 검증하고 있다. 디지털 트윈을 활용해 정전이나 화재 등 실제 데이터센터에서 재현하기 어려운 상황을 가상 환경에서 훈련하는 체계도 구축했다.

최 본부장은 "KT클라우드의 궁극적 목표는 자율 운영형 AIDC"라며 “데이터센터 구축·운영 과정에서 확보한 기술과 노하우를 지속적으로 자산화하겠다”고 밝혔다.

KT클라우드 AIDC 거점 확대와 발맞춰 KT는 이들을 하나의 인프라처럼 연결하기 위해 해저케이블과 육양국, 국내 백본망, 엣지 인프라까지 연결하는 네트워크 전략을 추진한다.

이날 강연자로 나선 전명준 KT 엔터프라이즈 서비스 본부장은 "데이터센터와 컴퓨팅, 데이터가 있더라도 이를 연결하는 연결 인프라가 없다면 데이터센터는 비싼 창고에 불과하다"며 “해저케이블과 육양국, 국내 AIDC를 잇는 네트워크가 하나로 작동해야 AX를 구현할 수 있다”고 설명했다.

KT는 AI 서비스가 학습 중심에서 추론 중심으로 확대되면서 데이터센터 안팎에서 발생하는 트래픽도 증가할 것으로 보고 있다. 피지컬 AI와 자율주행처럼 사물이 데이터를 생성하고 AI가 이를 실시간으로 추론하는 서비스가 늘어날수록 AIDC뿐 아니라 국내외 데이터 전송을 담당하는 네트워크의 중요성도 커진다는 설명이다.

이에 KT는 2031년까지 해저케이블 용량 90테라비트(Tbps)를 추가 확보해 증가하는 국제 데이터 트래픽 수요에 대응한다는 계획이다. 한국과 북미, 한국과 아시아를 연결하는 주요 구간을 중심으로 글로벌 연결성을 확대한다.

해저케이블을 국내 통신망과 연결하는 육양국도 다변화한다. 현재 구축 중인 부산 거점뿐 아니라 제주에 육양국을 신설하고 추가 거점 구축도 검토한다. 이를 국내 백본망과 연결해 글로벌 트래픽의 국내 유입 경로를 분산한다는 계획이다.

지역별 AIDC 사이에는 초대용량·초저지연 전용망을 구축한다. 물리적으로 떨어져 있는 데이터센터에 배치된 GPU 자원을 서로 연결해 하나의 AI 인프라처럼 활용할 수 있도록 하는 것이 목표다.

산업 현장과 가까운 곳에서 AI 연산을 처리하는 엣지 인프라도 확대한다. KT가 전국에 보유한 약 3500개 국사를 활용해 산업 현장 인근에 실시간 추론을 위한 AI 엣지를 구축하고 이를 AIDC와 연결한다. 회사는 엣지 인프라를 피지컬 AI처럼 지연시간이 서비스 성능에 직접 영향을 미치는 분야에 활용할 계획이다.

전 본부장은 "해저케이블과 육양국, 국내 백본, AIDC와 엣지 인프라를 통합된 관점에서 제공할 수 있다는 것이 KT그룹의 차별화된 역량"이라며 “분산된 AI 인프라를 하나의 네트워크로 연결하는 것이 핵심”고 말했다.