광주과학기술원 김종원 AI대학원 원장은 21일 정책브리핑을 통해 대한민국 대도약 3대 메가프로젝트인 'AI 고속도로'의 구체적 추진 방향을 제시했다. 초거대 생성형 AI 시대에 대응하려면 데이터 생산·유통·학습·서비스 전반을 아우르는 국가 ICT 구조 재설계가 필요하다는 판단에서다.
AI 데이터센터는 수만 장 규모의 AI 가속기, 수백 PB급 저장장치, 대용량 전력, 액체 냉각, 초고속 보안 네트워크를 갖춘 대규모 인프라다. 조 단위 중장기 투자가 필요한 만큼 공간과 기반시설을 공동으로 조성하고 수요에 맞춰 연산·저장 장비를 단계적으로 확충하는 '공용주차장' 방식이 효율적이라고 김 원장은 설명했다. 개별 활용은 빠르게 시작하되 유휴 장비를 상호 공유해 중복 투자와 시설 파편화를 줄일 수 있다.
데이터 연합 체계도 함께 구축된다. 전국 대학·기업·연구기관·공공기관에 흩어진 데이터는 소유권·관할권·보안·접근 방식이 달라 공동 활용이 어렵다. 모든 데이터를 중앙으로 옮기기도 현실적이지 않다. 이에 거점별 관할권을 유지하면서 데이터를 안전하게 교환하는 '확장된 데이터안심구역'을 AI 데이터센터와 함께 조성한다. 지역별 데이터 저장소를 논리적으로 하나처럼 운용하는 연합형 데이터레이크를 만들고, 각 거점을 수백 PB 규모로 조성한 뒤 권역·산업 수요에 따라 확장하는 방식이다.
김 원장은 해외 초거대 클라우드에 과도하게 의존하면 공공·의료·국방·에너지·특화 제조 데이터가 외부 생태계에 종속될 수 있다고 지적했다. 국산 AI 반도체 기반의 AI 데이터센터와 체계화된 데이터 연합은 우리 데이터로 독자적인 기반 모델을 개발·운용할 수 있는 물적 토대가 된다. 오픈소스 기반 공통 프레임워크는 연산·저장 자원 공동 활용을 지원하고, 연합 ID와 다계층 보안 체계가 데이터의 전략적 활용을 뒷받침해야 한다고 강조했다.
AI 데이터센터는 단순 건설 사업에 머물러서는 안 된다. 공동활용형 K-AI 인프라, 보안·인증을 통합한 데이터연합 체계와 공통 프레임워크, 민관 협력형 개방 운영을 성숙시켜 국가 차원의 기반으로 결합해야 한다는 게 김 원장의 제언이다. 지역·산업별 AX 연구개발과 실증을 지속적으로 이끌어내기 위한 국가 역량 집중이 필요한 시점이다.
