뉴욕 한복판에서 나온 한마디: “한국, 아태 AI 수도 가자”
세계 최대 자산운용사 블랙록의 래리 핑크 회장이 뉴욕에서 이재명 대통령을 만났습니다.
악수만 하고 끝났냐고요? 아니요.
과기정통부–블랙록 MOU까지 착착.
주제는 간단하면서도 거대합니다:
한국을 아시아태평양의 AI 수도로 만들고,
그 기반이 될 대규모 데이터센터와 재생에너지 인프라를 깔아보자는 것입니다.
네, 요즘 유행하는 “AI는 전기 먹는 하마” 공식 그대로죠.
핑크 회장 멘트 초간단 해설: “한국 증시 사상 최고치 축하!
분위기 좋을 때, 글로벌 자본으로 AI 수도 꿈을 같이 밀어보자.”
무엇을, 어떻게, 얼마나?
MOU 핵심: 한국 내 재생에너지 기반 AI 데이터센터 검토, 아태 지역 AI·RE 전환 투자 공동 준비.
TF 구성: 정부–블랙록 태스크포스가 구체적 포트폴리오·입지·재원을 테이블 위로.
규모 감각: 공식 확정 액수는 “아직”. 다만 관례상 수십조 원급이 놀던 바다, 파일럿은 수조 원 얘기까지 등장.
정리하면,
지금은 “약혼식” 단계.
본식(투자 확정)은 TF에서 드레스(부지·전력·세제)와 케이크(자본 구조)를 맞춰봐야 합니다.
왜 하필 한국일까? (래리 핑크의 계산기 속)
테크 수요: 반도체–클라우드–AI 인재 풀. “서버는 있으나 전력이 부족” 시대, 한국은 공급망과 숙련도가 강점.
정책 시그널: 정부가 “AI 수도” 깃발을 들었고, 규제–인허가–전력 인프라 개편을 밀 의지가 보임.
자본 효율: 재생에너지+데이터센터 결합은 장기 인프라 수익모델로 자산운용사의 최애 타깃.
농담 반 진담 반: AI는 뇌, 데이터센터는 몸, 전기는 밥입니다.
블랙록은 “밥 짓는 집” 짓겠다는 거죠.
데이터센터 + 재생에너지 = 투자 논리의 ‘한 그릇’
AI 시대 데이터센터는 전력과 냉각이 생명.
그러니 태양광·풍력·ESS 같은 재생에너지가 친구가 됩니다.
블랙록은 글로벌로 이 조합을 프로젝트 파이낸스 형태로 쌓아 올려왔고,
한국판 레시피를 같이 요리하자는 메시지죠.
도시 인접형 엣지 센터 vs 대규모 캠퍼스형 하이퍼스케일 – 부지와 전력망에 따라 선택지 다름
PPA·REC 등 전력계약 구조 → “친환경+예측가능성”을 동시에 잡는 수익모델 설계
국산 장비·시공 밸류체인 참여 여지 → 건설·전력·통신·반도체에 낙수효과 기대
어디가 이득을 보나? (누가 웃을까?)
도시·지자체: 데이터센터 유치 = 세수+일자리. 단, 전력·열·수자원 이슈는 사전 합의 필수.
전력·RE 업계: PPA·ESS·송배전 보강으로 투자 사이클 가동. “AI가 전력산업을 깨운다.”
클라우드·반도체: 서버 수요·가속기 확대로 국내 생산·서비스 모두 훈풍.
스타트업: “AI 수도” 브랜드를 등에 업은 데이터·모델·서비스 론칭 기회.
짧은 팁: 데이터센터는 ‘콘센트’가 아니라 ‘산업단지’입니다.
전력·도로·물·인재가 패키지로 붙습니다.
그래서 리스크는?
전력 수급: 겨울엔 전기장판, 여름엔 에어컨, 연중무휴 AI… 그리드 보강이 먼저다.
입지 반대: 전자파·열·소음 민원. “친환경 냉각·열 회수” 등 설계가 민심을 좌우.
규제 속도: 인허가–세제–PPA 제도 개선이 투자 타이밍을 결정.
자본비용: 금리 레벨과 환율 변동은 PF 구조의 스파이스. 맛을 좌우합니다.
요약: “대형 약속”은 멋지지만, 실행은 체크리스트 게임입니다.
TF의 손끝에서 성패가 갈립니다.
우리 식탁에 오를 현실적인 메뉴
1단계(파일럿): 수조 원 규모로 특정 지역 DC+RE 조합 시험. 속도전이 포인트.
2단계(확장): 아태 RE 전환 프로그램과 묶어 멀티 사이트 전개.
3단계(브랜딩): “아태 AI 허브” 타이틀로 글로벌 테크 기업 공동 입주 유치.
이 과정에서 국내 기업 컨소시엄이
얼마나 깊게 들어가느냐가 진짜 관전 포인트입니다.
“AI는 아이디어가 아니라 인프라다”
블랙록–한국의 이번 MOU는 “멋진 AI 스타트업 이야기”가 아니라,
전기·땅·서버·자본이라는 아주 현실적인 4종 세트를 다룹니다.
그래서 재미없어 보이지만, 사실 이게 제일 재밌는 파트죠.
전선이 깔려야 전기가 흐르고, 전기가 흘러야 모델이 돌아갑니다.
수십조 원급 대화가 “밈”처럼 지나갈 수도 있고,
“지도”로 박힐 수도 있습니다.
그 차이는 TF의 설계, 지자체의 허들,
그리고 우리가 얼마나 빨리 배우고 연결하느냐에 달렸습니다.
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