AI 데이터센터 700메가와트 시대, 인프라 확장은 어디까지 이어질까

AI 확산과 함께 데이터센터와 첨단 제조 시설의 규모와 속도가 빠르게 달라지고 있습니다.

최근 미국 엔지니어링 기업 Jacobs Solutions CEO 인터뷰에서는 AI 데이터센터 전력 규모가 최대 700메가와트까지 커지고 있다는 점, 데이터 저장 인프라가 이미 포화 상태에 가깝다는 점, 그리고 GLP-1 치료제·양자 컴퓨팅·인프라 투자까지 서로 연결된 흐름이 드러납니다.

아래에서는 이 내용을 재구성해, AI 인프라와 첨단 제조, 정책·세금 환경이 어떻게 맞물려 돌아가는지 차분하게 정리해봅니다.

AI 데이터센터 전력 사용이 700메가와트까지 커지는 흐름

전통적인 대형 데이터센터는 50~150메가와트급이 일반적이었습니다. 하지만 AI 학습·추론 수요가 본격적으로 늘어나면서, 일부 프로젝트는 단일 데이터센터가 700메가와트 이상을 요구하는 단계로 이동하고 있습니다.

Jacobs는 이 과정에서 부지 선정, 설계, 엔지니어링 컨설팅을 맡고 있는데, CEO 발언에 따르면 최근 2개 분기 동안 데이터센터 관련 자체 파이프라인이 5배 증가했습니다. 단순한 "계획 발표" 수준이 아니라, 실제 장비 발주, 상세 설계, 부지 확정이 동시에 진행 중이라는 점이 중요합니다.

즉, 현재의 AI 데이터센터 증설은 아이디어나 슬라이드 단계가 아니라, 이미 CapEx가 집행되는 실물 투자 국면으로 보는 편이 더 가깝습니다. 이 정도 속도라면, 향후 몇 년간 지역 전력망·냉각 인프라·송전망 업그레이드가 뒤따를 가능성이 큽니다.

데이터 저장 용량이 이미 꽉 찬 상황에서 벌어지는 확장

주목할 지점은 현재 데이터 저장 인프라가 거의 한계 수준에 도달해 있다는 진단입니다. 만약 과거처럼 "앞으로 데이터를 많이 쓸 것 같으니 미리 지어두자"는 여유 있는 상황이라면, 과잉투자 우려가 훨씬 더 클 수 있습니다.

그러나 CEO의 설명에 따르면, 데이터 저장 세계는 이미 상당 부분 용량을 소진한 상태입니다. 그럼에도 불구하고 AI 모델은 이전보다 훨씬 많은 데이터를 요구하고, 기업과 정부는 더 많은 로그, 동영상, 센서 데이터를 남기고 있습니다.

이런 배경에서 AI 데이터센터 증설은 수요를 과대평가한 '미래 베팅'이라기보다, 현재 부족분을 메우면서 향후 성장을 동시에 겨냥하는 구조에 가깝습니다. 그래서 시장 일각에서 거론되는 "AI 데이터센터 버블" 우려와 달리, 실제 프로젝트 발주 측면에서는 가시적인 수요에 기반한 투자가 많다는 시각도 존재합니다.

전력 설비 업체(OEM), 설계사, 시공사는 고밀도 랙·냉각 시스템·전력 안정성을 고려한 복잡한 설계를 요구받고 있으며, 이 과정에서 프로젝트 단가와 복잡성은 지속적으로 상승하고 있습니다.

GLP-1 치료제 생산시설 확대와 AI 인프라의 공통 구조

인터뷰 후반부에서는 GLP-1 계열 비만·당뇨 치료제 관련 설비 이야기가 등장합니다. Jacobs는 Eli Lilly, Novo Nordisk 등으로 대표되는 GLP-1 시장에서 생산시설 구축을 지원하고 있는데, 이 시장 역시 하나의 "용량 전쟁"에 가깝게 움직이는 중입니다.

현재 GLP-1은 주로 주사제(Injectable) 형태가 중심이고, CEO는 이를 야구로 치면 '중반 이닝' 정도라고 표현합니다. 하지만 다음 단계로 새로운 제약사들의 진입, 그리고 정제(Tablet) 형태의 경구제 개발이 이어지고 있습니다.

이 변화는 두 가지 의미가 있습니다.

• 기존 플레이어 외에 새로운 제약사가 각자의 분자를 들고 시장에 진입하면서, 생산시설 수요가 분산·확대되고 있습니다.

• 주사제용 설비와 정제 생산설비는 별도 구축이 필요해, 동일 부지에서 겸용하기보다 서로 다른 시설이 추가로 지어지는 경향이 강합니다.

AI 데이터센터와 GLP-1 생산설비는 얼핏 전혀 다른 산업처럼 보이지만, 대규모 CapEx, 장기 수요 전망, 고도의 엔지니어링, 규제 환경이라는 공통 구조를 공유합니다. 인프라 기업 입장에서는 AI·생명과학·첨단 제조를 하나의 "고부가가치 프로젝트 군(群)"으로 묶어 대응하는 것이 자연스러운 전략이 됩니다.

양자 컴퓨팅 시설은 AI 데이터센터와 무엇이 다른가

양자 컴퓨팅 관련 질문에 대해 CEO는 "AI 다음 단계의 컴퓨팅 인프라"라는 톤에 가깝게 설명합니다. 현재 Jacobs가 관여하는 양자 프로젝트는 상용 서비스용 데이터센터라기보다 R&D 중심 시설에 가깝습니다.

양자 시설은 AI 데이터센터보다 규모가 극단적으로 크다기보다, 기술 난이도가 높고 시스템 구성이 훨씬 복잡하다는 점이 핵심입니다. 온도·진동·전자기 간섭 관리, 특수 냉각, 실험 장비 통합 등에서 복합적인 엔지니어링 이슈가 발생합니다.

CEO 발언에 따르면 에너지 수요는 AI 데이터센터와 비슷한 수준으로 보이지만, 설계·운영 난이도는 더 올라가는 방향입니다. 다만 아직은 하이퍼스케일러들이 대거 뛰어드는 상용 양자 데이터센터 단계 전, 즉 기술 검증과 실험에 초점이 맞춰진 초기 국면으로 보는 편이 현실적입니다.

현재의 인프라 수요의 초점은 여전히 AI 데이터센터, 양자 컴퓨팅은 "다음 물결을 준비하는 R&D 투자"에 가까운 위치에 놓여 있습니다.

글로벌 세금·정책 환경이 인프라 기업의 숫자에 미치는 영향

인터뷰에서는 Jacobs의 실효 법인세율(Effective Tax Rate)도 언급됩니다. 최근 회계연도 기준 실효세율은 거의 40% 수준까지 올라갔는데, 바로 전년 약 17% 미만이었던 것과 비교하면 큰 폭의 변화입니다.

CEO 설명에 따르면 이 변화에는 몇 가지 요인이 겹쳐 있습니다.

• 미국 법인세 정책(일명 트럼프 세제)의 실제 효과가 아직 완전히 반영되지 않은 과도기

• R&D 세액공제의 변동성

• 매출의 약 40%가 미국 외 지역에서 발생하면서 생기는 국제 조세 구조의 영향

회사 측은 2026년 전후부터 세제 변경 효과가 점차 안정화되며, 향후에는 보다 완만한 세율 흐름을 기대하는 분위기입니다. 다만 해외 사업 비중이 높은 엔지니어링·인프라 기업은 개별 국가의 세제·인센티브 변화에 민감할 수밖에 없습니다.

AI 데이터센터, 생명과학, 양자 컴퓨팅 같은 분야는 각국 정부가 보조금, 세제지원, 리쇼어링 인센티브를 동원하는 대표 영역입니다. 따라서 세후 수익성은 기술 경쟁력뿐 아니라, 어느 지역에 어떤 구조로 법인을 두는지에 따라 크게 달라질 가능성이 존재합니다.

미국 리쇼어링, 인프라 건설, 그리고 AI 외 부문 성장

AI와 GLP-1에 가려져 있지만, Jacobs CEO는 다른 생명과학·제조·인프라 분야에서도 뚜렷한 성장 신호를 언급합니다.

생명과학에서는 GLP-1 외에도 종양학(oncology) 관련 치료제, 기타 암 치료 기술이 활발하게 개발되면서, 연구시설·생산시설 수요가 계속 나오고 있습니다. 이는 특정 히트 제품에 의존하는 단일 테마가 아니라, 질병 영역 전반의 포트폴리오 확장에 가깝습니다.

또한 미국에서는 인프라 투자 법안(IIJA 등)을 통해 도로, 교량, 에너지 인프라, 공공시설 등이 단계적으로 업그레이드되고 있습니다. 여기에 제조 리쇼어링 흐름이 겹치면서, 반도체·배터리·첨단 제조 공장과 같은 국내 생산기지 구축 프로젝트도 꾸준히 나오는 상황입니다.

한 글로벌 은행은 내년 미국 성장률을 약 2.4% 수준으로 전망하면서, 그 배경 중 하나로 AI 인프라 투자를 언급한 바 있습니다. 여기에 헬스케어, 생명과학, 인프라 리모델링, 리쇼어링 제조시설까지 더해지면, 향후 수년간 엔지니어링·건설·전력 설비 산업에 지속적인 수요가 발생할 가능성이 존재합니다.

AI·헬스케어·양자 인프라 확장에 대한 심층 분석

이 인터뷰에서 드러나는 핵심은 "초대형 AI 데이터센터"가 일시적 유행인지, 구조적 수요인지에 대한 단서입니다. CEO의 발언만으로 전체 시장을 단정할 수는 없지만, 몇 가지 시사점은 분명합니다.

첫째, 데이터 저장 용량이 이미 상당 부분 포화 상태라는 진단은 과잉투자 논쟁에서 중요한 변수입니다. 현재의 인프라가 여유가 많은 상태라면, 700메가와트급 데이터센터는 과감한 "미래 베팅"으로 보이지만, 이미 용량이 빡빡한 상황이라면 "필수적인 증설"에 더 가깝게 해석될 여지가 있습니다.

둘째, GLP-1 설비, 암 치료제 생산시설, 양자 컴퓨팅 R&D 시설까지 함께 보면, 인프라 수요는 하나의 산업에만 의존하지 않고 여러 첨단 분야에 분산된 형태입니다. 이는 특정 기술 사이클이 꺾이더라도, 인프라 기업 입장에서는 다른 성장축이 완충 역할을 할 가능성을 의미합니다.

셋째, 세율 변동, 국제 조세, 정부 인센티브 등 정책·세금 환경의 불확실성은 여전히 큰 변수입니다. AI와 헬스케어 인프라는 각국 정부가 전략 산업으로 취급하기 때문에, 규제와 지원이 동시에 강화되는 방향으로 움직일 가능성이 높습니다. 이는 프로젝트 수주 측면에서는 기회, 수익성·리스크 관리 측면에서는 제약이 될 수 있습니다.

마지막으로, 양자 컴퓨팅은 아직 대규모 상용 인프라 단계 이전이라는 점이 확인됩니다.

현재로서는 AI 데이터센터가 전력·부지·설비 수요의 핵심 축이고, 양자는 차세대 컴퓨팅 패러다임을 위한 준비 단계에 가깝습니다.

따라서 단기적으로는 AI 데이터센터와 연관된 전력 인프라·반도체·네트워크 장비 생태계, 중장기적으로는 양자·고도 생명과학 시설까지 보면서 전체 인프라 사이클을 해석할 필요가 있습니다.

인프라 투자를 둘러싼 거품 논쟁은 계속 이어지겠지만, 최소한 이 인터뷰에서 보이는 데이터는 현재 진행 중인 프로젝트 상당수가 실제 수요와 직결된 장기 투자라는 점을 시사합니다.

향후 투자·기술 전략을 고민할 때, 전력망·제조·생명과학·양자라는 네 축의 상호 연관성을 함께 고려하는 접근이 필요해 보입니다.

출처 및 참고 :