AI 열풍에도 데이터센터 부동산은 끄떡없다? CEO "기회는 여전히 많다"

인공지능(AI) 개발 속도 조절론이 고개를 들면서 관련 기술주들이 연일 하락세를 보이는 가운데, 이러한 움직임이 데이터센터 부동산 시장에 미칠 파장에 관심이 쏠리고 있다. 하지만 업계 선두 주자인 디지털 릴리티(Digital Realty)의 CEO는 AI 개발 둔화가 데이터센터 부동산 시장의 종말을 의미하지 않는다고 선을 그었다. 오히려 클라우드 컴퓨팅 및 기타 디지털 전환 수요가 여전히 강력한 동력으로 작용하며 데이터센터 시장에 기회를 제공할 것이라는 분석이 나왔다.

AI는 이제 데이터센터 용량 수요의 압도적인 동인으로 부상했다. 맥킨지 보고서에 따르면, AI는 2030년까지 전 세계 데이터센터 용량 수요의 약 70%를 차지할 것으로 예상된다. 이를 충족하기 위한 총 자본 지출은 2030년까지 약 7조 달러에 달할 것으로 전망되며, 이 중 부동산 부문에만 향후 5년간 3조 달러의 투자가 이루어질 것이라고 JLL은 분석했다. JLL은 전 세계 데이터센터 부동산 서비스를 제공하는 선도적인 기업이다.

이러한 폭발적인 수요 증가 전망에도 불구하고, 최근 앤트로픽(Anthropic), 오픈AI(OpenAI), xAI 등 주요 AI 기업들이 AI 개발 속도 조절을 약속하면서 시장의 불안감이 커졌다. 이러한 소식은 디지털 릴리티와 에퀴닉스(Equinix)와 같은 대형 데이터센터 리츠(REITs)의 주가 하락으로 이어지기도 했다. 특히 월요일에는 이러한 경고 이후 두 회사의 주가가 동반 하락하는 모습을 보였다.

하지만 앤드류 파워(Andrew Power) 디지털 릴리티 CEO는 이러한 AI 기업들의 발표가 AI와 이를 지원하는 부동산 시장에 대한 투자를 완전히 중단시키는 "연필 내려놓기"를 의미하는 것은 아니라고 강조했다. 그는 CNBC와의 인터뷰에서 "AI와 직접적으로 관련되지 않은 엄청난 디지털 전환이 진행 중"이라며, "클라우드 컴퓨팅 성장세 또한 엄청나다. 솔직히 비즈니스 관점에서 볼 때, 우리 사업의 거대한 동력인 이러한 수요 추세가 AI 시대에 오히려 잠재력이 억눌려 왔다"고 밝혔다.

파워 CEO는 하이퍼스케일러(Hyperscalers, 대규모 클라우드 서비스 제공업체)들이 상업용 클라우드 사업을 확장하거나 AI 연구소에 컴퓨팅 자원을 할당하는 것 사이에서 선택의 기로에 놓여 있다고 설명했다. 또한, 그는 모든 시장이 동일한 영향을 받지는 않을 것이라고 덧붙였다.

디지털 릴리티의 주요 사업 지역은 북부 버지니아, 댈러스, 시카고, 싱가포르, 도쿄, 프랑크푸르트, 암스테르담 등이며, 파워 CEO는 이러한 지역에서 고객들이 동일한 공간을 두고 경쟁하고 있다고 언급했다. 그는 "우리가 진출한 시장의 수요는 이미 몇 년간 공급을 앞지르고 있다. 이러한 시장에는 인프라에 대한 잠재적인 요구가 누적되어 있으며, 입지 선정의 중요성 또한 크다. 이러한 워크로드는 임의로 아무 지역이나 선택할 수 없다. 우리는 글로벌 기업으로서 데이터 주권 및 타 국가에서의 지원 능력도 갖추고 있다"고 강조했다.

전문가들도 AI 개발 속도 조절이 실제 데이터센터의 물리적인 수요에 직접적인 영향을 미치지는 않을 것이라는 데 동의한다. 특히 개발 속도 변화가 주로 신규 모델 학습에 영향을 미칠 것이라는 분석이 지배적이다.

JLL의 데이터센터 연구 및 전략 총괄인 앤드류 뱃슨(Andrew Batson)은 "향후 몇 년간 데이터센터의 진정한 성장은 '추론(inference)' 분야에서 나올 것"이라며, "이는 기업과 개인이 AI 도구를 일상 업무에 통합하는 것을 의미한다"고 말했다. 그는 "미국인의 4명 중 1명만이 AI를 매일 사용하고 있으며, 따라서 모델 학습이 더뎌지더라도 AI 도구의 광범위한 채택은 여전히 강력한 수요를 창출할 것"이라고 덧붙였다.

결론적으로, AI 열풍으로 인한 데이터센터 수요 증가세가 다소 둔화될 수 있다는 전망은 나오지만, 이는 AI 자체의 발전을 넘어선 광범위한 디지털 전환 및 클라우드 컴퓨팅 수요와 결합되어 데이터센터 부동산 시장에 대한 긍정적인 전망을 유지하게 하는 요인으로 작용할 것으로 보인다. 투자자들은 AI 훈련보다는 AI 추론 및 기타 클라우드 워크로드에 대한 지속적인 수요를 주시하며 신중하게 접근할 필요가 있다.