문제점
1️⃣ GPU 등 HW 중심 투자 편중
정부는 AI 3대 강국 도약을 목표로 GPU 등 고성능 연산 자원 확보에 1조4천억원 이상을 투입하며 국가 AI 컴퓨팅 센터와 초거대 AI 모델 개발을 추진하고 있다. 그러나 이는 하드웨어 중심의 투자에 집중되어 있고, 이를 뒷받침할 전력, 데이터, 인력 등 필수 기반 자원에 대한 종합 전략은 상대적으로 부족하다.
2️⃣ 민간 클라우드 활용 및 개방형 인프라 미흡
KT클라우드, SKT 등 업계에서는 AI 고도화에 필요한 대규모 연산, 유연한 확장, 안정적 데이터 처리를 위해 클라우드 인프라가 필수라고 지적한다. 그러나 정부 정책은 공공 데이터센터 및 SLA(서비스 수준 협약)에서 민간 CSP(클라우드 사업자)에 과도한 책임 전가 및 표준화된 구조 강제로 현실과 괴리가 크다. 이로 인해 중소·중견 CSP는 높은 진입 장벽에 부딪히고 있다.
CSP란? Cloud Service Provider 데이터를 저장, 관리, 처리하거나 소프트웨어·플랫폼·인프라를 클라우드 형태로 제공하는 기업 서버, 스토리지, 네트워크, 보안, 분석 툴 등 IT 리소스를 인터넷(클라우드)으로 빌려 쓸 수 있게 해주는 회사 🌐 주요 예시 유형대표 회사 예시글로벌 CSPAWS(아마존), Microsoft Azure, Google Cloud(GCP)국내 CSPKT클라우드, SKT, 네이버클라우드, NHN클라우드 등 📌 맥락에서의 의미 형이 준 기사에서처럼: 정부가 AI 육성을 위해 GPU, 서버만 사는 게 아니라 KT클라우드, SKT, 네이버클라우드 같은 CSP를 적극적으로 활용해 고성능 연산과 AI 서비스를 돌릴 수 있는 유연하고 확장 가능한 인프라를 구성하자는 게 핵심 이야야. 필요하면 CSP별 비교(시장 점유율, 장단점, 특징)도 정리해줄까? 알려줘!ChatGPT에게 묻기
3️⃣ 전력·냉각 등 물리 인프라 설계 부족
AI 데이터센터는 연간 수백억원에서 1천억원 이상의 전기료가 드는 고밀도 전력 소비 구조를 가진다. SKT 사례에서 보듯, 전력망, 냉각, 운영 기술까지 포함된 종합적 인프라 설계 없이 GPU 확보만으로는 지속가능성이 취약하다.
4️⃣ 제도 예측 가능성과 민간 참여 구조 미비
공공조달, 인증, SLA 표준 등 주요 제도들이 변화에 둔감하고 예측 가능성이 낮아 민간이 장기 투자를 주저하게 만든다. 특히 유관 부처 간 협력 및 거버넌스 부족도 문제로 지적된다.
✔ “표준 SLA”라는 의미
정부 공공사업이나 대기업 입찰에서는 통일된 형식의 SLA를 요구하는 경우가 많음. 일정 수준의 표준화된 SLA 조항(템플릿) 을 만들어서, 모든 사업자에게 동일하게 적용하고 평가·감독을 쉽게 하기 위함. 하지만 기사에서 지적된 것처럼, 현실적으로는 AI·클라우드처럼 복잡한 서비스에서는 SLA 책임을 단일 CSP에 과도하게 지우는 구조가 되어버리거나, 소규모 CSP가 감당하기 어려운 고가용성(HA), 이중화 요구를 표준으로 강제해서 중소 CSP 진입 장벽이 되는 부작용이 있음.
✅ 요약표
구분내용🎯 목적서비스 품질과 성능, 장애 대응 등 약속을 명확히 규정🔍 주요 내용가용성(예: 99.99%), 복구 시간(RTO), 보안 대응, 보고 의무 등🚦 표준 SLA 의미정부나 대기업에서 만든 통일된 SLA 기준을 모든 사업자에 적용⚠ 문제AI·클라우드처럼 복합 서비스는 단일 SLA 강제 적용이 현실과 괴리, 중소 CSP에 불리
해결방안
✅ 민간 클라우드 중심 개방형 인프라 도입
정부가 민간 클라우드를 정책 초기부터 설계에 포함시키고, 공공사업에서 다수 CSP가 참여 가능한 구조를 마련해야 한다. 이를 통해 확장성과 안정성을 동시에 확보할 수 있다.
✅ 전력·데이터·인력에 대한 종합 접근
GPU나 서버만 공급하는 정책에서 벗어나, 전력 공급망 및 냉각 시스템 설계, 대규모 데이터 활용 체계, 전문 인력 양성까지 포함하는 총체적 인프라 전략을 수립해야 한다.
✅ 유관 부처 정례 협의체와 공공조달 개선
산업부, 과기정통부, 행안부 등 유관 부처 간 정례 협의체를 통해 정책과 실행을 조율하고, 공공조달 규제를 완화해 다양한 민간 기업이 참여할 수 있도록 해야 한다.
✅ SLA 등 표준 체계의 유연화
복합 시스템에 대한 SLA 책임을 단일 사업자에게 과도하게 전가하지 않고, 현실적인 분담 구조로 개편해 CSP의 참여 부담을 줄여야 한다.
결론
GPU 확보만으로 AI 정책이 작동하지 않는다. 민간 클라우드와 데이터센터, 전력·데이터·인력의 균형 있는 인프라 전략을 병행해 AI 중심 국가 전략을 실질적으로 뒷받침할 지속 가능한 기반 생태계를 구축해야 한다.