슈크림빵
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AI Engineer로 일하고 있습니다.
안녕하세요, 슈크림빵입니다.🧁
오늘은 며칠 전 미국 메인(Maine)주에서 있었던 작은 정치 뉴스 하나에서 시작해보려고 합니다.
데이터센터 신축을 일시 금지하려던 법안이 주지사의 거부권으로 좌초되었다는 이야기인데요.
미국 첫 데이터센터 일시 금지법은 데이터센터 신축을 2027년 11월까지 일시적으로 금지하는 법입니다.
표면적으로는 작은 사건이지만 그 안에 숨어 있는 질문은 결코 작지 않다는 생각이 들었습니다.
메인주는 미국 북동부 끝에 있는 인구 130만의 작은 주입니다.
(아주 아름답네요)
이번에 문제가 된 데이터센터는 Jay라는 작은 마을의 옛 제지공장 부지에 들어설 예정이었고, 사업비는 5억 5천만 달러였습니다.
그러나 이는 글로벌 AI 인프라 투자의 풍경에서 보면 점 하나에 불과합니다.
Microsoft, Google, Meta, Amazon 이른바 하이퍼스케일러 4사의 자본지출(CapEx) 합계는 2025년에 이미 수천억 달러 수준에 도달했고, 2026년 추정치는 그보다 더 높습니다.
인류 역사상 가장 빠른 속도의 인프라 자본 집중이 진행 중입니다.
여기서 흥미로운 질문이 시작됩니다.
이 막대한 투자는 정확히 누구의 자본이며, 누구의 비용으로 이루어지고 있는가.
표면적으로 답은 명확해 보입니다.
빅테크의 자체 자금, 주주 자본.
그러나 기사가 짚는 두 가지 디테일을 보면 그림이 달라집니다.
메인주는 이미 미국에서 가정용 전기 요금이 가장 높은 주에 속합니다.
데이터센터는 그 위에 거대한 신규 수요를 얹습니다.
이를 감당하기 위한 송전망과 발전 설비 투자는 전기 요금 기반(rate base)에 반영됩니다.
일반 가정이 데이터센터 운영을 위한 전력 인프라 비용의 일부를 함께 지불하는 구조입니...
생각해보지 못한 관점 알려주셔서 감사합니다!
댓글 남겨주셔서 감사합니다!
이제 막 투자를 시작했지만, 저도 AI를 사용해서 개발을 하는 입장에서... 단순 산술적으로만 생각하면 매우 비효율적으로 에너지(전력으로써가 아닌 포괄적인 의미의)가 사용될 수 밖에 없는게 AI라는 개념인데, 이게 효율화하면서 수렴하는 방향이 아닌 폭발하는 방향으로 기술이 더 많이 개발되는걸 보면서 결국 안보의 프레임으로 이걸 덮는다는 느낌이 들긴합니다. 향후 2-3년내로 빅테크가 아닌 기업 내 유의미한 도입이 가능할 정도로 모델 성능이 올라올 것 같은데 그 이후에 효율화가 대세가 될지 아니면 그 이후에도 확장적으로 갈지 궁금하네요.
깊이 있는 댓글 정말 감사합니다.
말씀하신 "효율화하면서 수렴하는 방향이 아니라 폭발하는 방향"이 표현이 제가 글에서 빙빙 돌려 말하려던 부분을 한 줄로 정리해주신 것 같아요.
저도 향후 2-3년이 분기점이라는 데 동의합니다.
모델이 충분히 좋아져서 내재화·온프레미스 도입이 가능해지는 시점이 오면, 그때 시장이 효율 경쟁으로 갈지 아니면 더 큰 컨텍스트·더 큰 추론으로 또 한 번 폭발할지, 저도 정말 궁금하네요.
개인적으로는 둘이 동시에 일어날 가능성이 높다고 보고 있어요. 일부 영역은 효율화로, 일부 영역(에이전트, 장기 추론)은 계속 확장적으로요.
좋은 시선 나눠주셔서 감사합니다!
지나가면서 글 하나 던져 드리자면...
학습 분야에서는 하이퍼스케일러들이 CAPEX 투자를 통해서 어느 정도 성과를 얻을 확률은 있다고 봅니다. 적어도 모델 '학습' 단계에서는 연산 자원을 더 많이 사용하고 실험을 더 많이 하는 게 어느 정도 효과를 보는 것 같기는 해요. 미국이나, 중국이나. 근데 추론에서는... 그정도까지인지 의문이 들기도 합니다. 모델을 학습하는 데 많은 자원이 들어가는 건 사실인데, 사실 모델이 학습했을 때 충분히 좋은 성능이 나올 것이라는 보장이 없는 것과는 별개로 모델을 추론하는 데서 양자화나 모델 사이즈를 줄여서 높은 성과를 낼 수 있는 건... 뭐, 효과가 있기는 있겠죠, 단지 경제적으로 말이 안 되는 짓이라서 그렇지. 전력 인프라 자본지출, 데이터센터 건설이 불러오는 '일시적' 자본지출, 근데 고용은 안 만들고, 조금 성능 더 내자고 불필요한 자본지출을 한다?
모델이라는 게 컨텍스트 사이즈가 커질 수록 트랜스포머 아키텍처 특성상 메모리를 더 더 많이 요구하는 건 맞는데요, 애초에 그렇게 메모리를 많이 요구하게 된 이유가 아키텍처 측면의 수요라는 점에서 기술 혁신으로 어느 정도 무마가 가능한 종류의 병목입니다. Hbf같은 고대역폭 비휘발성 메모리도 그런 측면에서, 기술로 본질적인 해결책을 제시한 게 아니라, 무식하게 더 많이 저장공간을 사서 해결하겠다는 발상이고요. 제가 생각했을 때는 미국은 제 2, 제 3의 터보퀀트를 낼 줄 몰라서 안 내는 게 아니라고 봅니다. 그런 걸 만들었다가는, 추론이든 학습이든 인프라 전반에 집행된 과도한 자본지출때문에 가속기와 과잉투자 설비의 capacity에 비해서 수요가 급감하게 되면, 그 분야 투자를 위해서 불러일으킨 신용이라던가, 기업들은 나락을 가는 게 문제에요. 우리나라 메모리 산업이 빨대 꽂는 거 견제하겠다고 저런 식으로 알고리즘적 혁신을 일으키면 자국 산업 기반이 파괴가 됩니다.
왠만한 혐오시설은 그래도 일자리 창출이라도 하는데 데이터센터는 일자리 창출도 없이 자원 소모만 많으니...
신재생 사업처럼 주민반발에 의한 지연이 불가피해보이네요... 이러다 햇빛연금, 바람연금처럼 데이터 연금이 나오는거 아닐까 모르겠습니다 ㅋㅋㅋ
데이터 연금! 오 진짜 그럴지도 모르겠어요 ㅋㅋㅋㅋ 신재생 사례랑 비교해주신 것도 진짜 정확한 것 같아요.
데이터센터는 일자리 영구 고용이 한 곳당 수십 명 수준이면서 전력·용수·소음 부담은 다 가져가니까,
햇빛연금·바람연금 그 논리가 적용되기 시작하면 진짜 데이터 연금 나와도 이상하지 않을 것 같아요 🥺
사진이 너무 아릅답네요!! 저런 곳에 놀러가고 싶네요.
저는 세수 부분이 궁금해서 더 찾아봤습니다.
--클로드--
실제로는 세수 효과가 생각보다 크지 않다는 게 핵심 포인트입니다. 주별로 차이가 크지만 일반적인 구조를 정리하면:
세수가 생기는 경로
재산세(Property Tax) — 가장 큰 비중. 데이터센터 건물·토지·서버/GPU 같은 설비에 부과됩니다. 카운티·시 단위 지방세인 경우가 많아 주 정부보다 지역(local) 재정에 잡힙니다.
법인소득세 — 운영 법인이 해당 주에 귀속되는 이익에 대해.
건설 단계의 일회성 세수 — 건축자재 판매세, 건설 노동자 소득세 등.
전력 사용 관련 세금 — 일부 주에서 부과.
그런데 왜 "세수 효과가 의문"이라고 하느냐
대부분의 주가 데이터센터 유치 경쟁에서 판매세(sales tax) 면제를 핵심 인센티브로 제공합니다.
데이터센터 한 곳이 사들이는 GPU·서버·냉각장비가 수십억 달러 규모인데, 여기에 붙어야 할 판매세(보통 5~9%)를 통째로 면제해주는 구조죠. 버지니아, 텍사스, 조지아, 오하이오 등 주요 데이터센터 허브가 대부분 이런 혜택을 운영합니다.
여기에 재산세 감면, 법인세 크레딧까지 패키지로 묶이는 경우도 많습니다.
결국 주 정부에 들어오는 순(net) 세수는
① 면제 못 받는 잔여 재산세
② 송전망 등 인프라 보강 비용
③ 지역 영구 고용 수십 명에서 나오는 소득세 정도입니다.
반면 비용 측면에서는 송전망 증설분이 일반 가정 전기료에 전가되는 외부효과가 발생하죠.
그래서 본문에서 "투자 유치 명분이 만들어낸 보조금"이라는 표현을 쓴 겁니다.
표면적으로는 세수 유입이지만, 면제·감면·전기료 전가를 차감하면 지역사회 입장에서 순편익이 마이너스일 수 있다는 비판이 나오는 거고요.
최근 주별로 이 면제 정책을 재검토하려는 움직임이 시작된 것도 같은 맥락입니다.
사진 좋아해주셔서 감사합니다 :) 메인주가 자연 풍경으로 유명한 곳이라 저도 글 쓰면서 한참 봤어요 🥺
세수 부분 직접 찾아보고 정리까지 해주셔서 너무 감사해요.
사실 본문에서 "사실상 보조금"이라고 한 줄로 처리한 부분인데, 이렇게
① 잔여 재산세 ② 인프라 보강 비용 ③ 소수 고용 소득세
로 분해해놓고 보니 구조가 훨씬 명확해지네요.
특히 "표면 세수 유입과 순편익이 다르다"는 정리가 핵심을 잘 짚어주신 것 같아요. 덕분에 저도 한 단계 더 정확하게 이해하게 됐습니다. 감사해요!
