2천300P 핑탄 AI센터, 산업·행정에 연산력 공급

중국 푸젠성 핑탄이 2천300P 규모 인공지능(AI) 연산력을 지방 산업과 행정 서비스에 투입하고 있다. 한국도 전남 해남에서 국가 AI 컴퓨팅센터 구축에 들어가면서 AI 인프라 경쟁의 초점은 장비 확보에서 실제 활용처 설계로 옮겨가고 있다.

연합인포맥스는 21일 중국 푸젠성 핑탄의 양안융합 지능형 컴퓨팅센터 현장을 소개하며 센터에 추론·학습 서버를 포함한 전산장비 500여대가 배치됐다고 보도했다. 전체 연산력은 2천300P이며 이 가운데 300P에는 화웨이 어센드 계열 장비가 적용됐다.

연합인포맥스는 현지 보도와 센터 설명을 토대로 센터가 2025년 4월 공개된 뒤 같은 해 6월 1기 1천P, 12월 2기 1천300P를 가동했고 장비 이용률이 90% 이상을 유지하고 있다고 보도했다.

P는 페타플롭스 단위로 AI 연산능력 규모를 나타내는 지표다. AI 모델을 학습시키거나 실행하려면 대량의 행렬 연산을 빠르게 처리해야 하며, 이 과정에서 그래픽처리장치(GPU)나 AI 가속기, 서버, 냉각·전력 설비가 함께 필요하다.

핑탄 센터의 특징은 공동 인프라 모델이다. 중소기업이나 연구기관이 고가 장비를 직접 사서 데이터센터를 운영하지 않아도 필요한 만큼 연산력을 빌려 쓰는 구조다.

센터는 베이징·상하이·선전의 대형 기술기업뿐 아니라 현지 정무 클라우드, 농업 디지털 관리, 해양환경 감시, 스마트 문화관광 수요에도 연산력을 공급한다. 연산 자원을 특정 대기업 내부 설비에 묶어두지 않고 지방 산업과 행정 서비스의 공용 기반으로 쓰겠다는 구상이다.

산업 적용 사례도 제시됐다. 센터는 고고학 자료에서 문양과 형태를 추출해 유물의 모습을 AI 영상으로 구현하고, 대만 주민 대상 행정 안내에는 딥시크 기반 정무 디지털 휴먼을 적용했다.

섬유 제조 분야에서는 카메라로 레이스 원단 결함을 판별하는 AI 시각검사 사례가 소개됐다. 센터 전시자료에서 해당 시스템을 도입한 업체는 검사 인력 투입을 45% 줄였고, 직원 한 명이 담당하는 직조기는 1~2대에서 3~5대로 늘었다.

결함 검출률은 95% 이상으로 제시됐고 원단 손실률은 1.8% 낮아졌다. 직조기 한 대당 연간 1만5천~2만위안의 비용 절감 효과가 있었다는 설명도 붙었다.

연산력 확대는 전력 수요 증가로 이어졌다. 연합인포맥스는 센터 가동 규모가 커지면서 월간 전력 소비량이 2025년 6월 42만8천700㎾h에서 같은 해 12월 133만6천800㎾h로 늘었다고 보도했다. 증가율은 211%다.

센터는 현지 풍력발전 전력을 우선 활용해 전력비와 탄소 배출 부담을 줄인다는 방침을 내세웠다. AI 데이터센터 경쟁력이 서버와 반도체 수급뿐 아니라 전력 조달, 냉각, 부지, 이용률 관리까지 포함하는 기반시설 경쟁으로 넓어지고 있다는 점을 보여준다.

한국도 비슷한 과제를 안고 있다. 과학기술정보통신부는 8월 3일 전남 해남군 솔라시도 데이터센터 파크에서 국가 AI 컴퓨팅센터 착공식을 열었다. 센터는 2028년까지 AI 반도체 1만5천장 규모의 인프라를 구축해 기업, 대학, 연구기관의 초거대 AI 모델 학습과 연구개발을 지원하는 것을 목표로 한다.

정부는 앞서 2026년 AI 예산을 10조1000억원으로 편성하고 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 주요 산업 축으로 제시했다. 우정사업본부와 한국산업은행도 1조원 규모 AI 인프라 펀드를 조성해 데이터센터와 에너지 기반시설에 투자하기로 했다.

핑탄 사례는 국내 AI 컴퓨팅센터 논의에서도 연산 장비의 총량만으로는 경쟁력을 설명하기 어렵다는 점을 보여준다. 제조·행정·의료·연구 현장으로 이어지는 수요를 확보하고, 이용자가 합리적인 비용으로 연산력에 접근할 수 있는 운영 구조를 함께 설계해야 한다는 뜻이다.

AI 인프라는 서버를 세우는 일에서 끝나지 않는다. 연산력을 누가 쓰고, 어떤 비용 구조로 접근하며, 어떤 산업 현장의 서비스로 연결하는지가 성패를 가른다. 한국 국가 AI 컴퓨팅센터는 2028년까지 AI 반도체 1만5천장 규모 인프라 구축을 목표로 하고 있다.