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어제 아마존과 퀄컴이 손을 잡았습니다. 아마존이 쓰는 데이터센터에 들어갈 AI 칩을 두 회사가 함께 만들기로 한 것입니다.

퀄컴은 휴대폰에 들어가는 칩을 만드는 회사로 잘 알려져 있습니다. 여러분 주머니 속 휴대폰에 이 회사 칩이 들어 있을 가능성이 높습니다. 그런 회사가 데이터센터로 진입해 들어갑니다.

두 회사의 거래 규모는 최대 600억 달러, 우리 돈으로 약 80조 원입니다. 그런데 더 눈에 띄는 것은 값을 치르는 방식입니다. 아마존은 지불하는 대가로 퀄컴 주식을 받기로 했습니다.

공부와 시험

먼저 이 협력이 무엇을 겨냥하는지부터 보겠습니다. 두 회사가 밝힌 첫 목표는 추론입니다.

AI는 크게 두 단계를 거칩니다. 사람으로 치면 공부와 시험입니다.

그림 1. AI 하나를 만들어 쓰는 데 드는 일

공부에 해당하는 것이 학습입니다. 엄청난 양의 글과 사진을 읽히면서 AI를 만드는 과정이고, 몇 달에 걸쳐 한 번 합니다. 지금까지 AI 칩 이야기는 대부분 이쪽이었습니다. 그래픽카드 몇 만 장을 모아 몇 달을 돌린다는 이야기입니다.

시험에 해당하는 것이 추론입니다. 다 만들어진 AI에게 질문을 던지고 답을 받는 일입니다. 즉 우리가 AI에게 무언가를 물어볼 때마다 답변을 받는 일입니다.

공부는 한 번이지만 시험은 쓰는 사람 수만큼, 질문 수만큼 매번 치릅니다. 그래서 AI를 쓰는 사람이 늘어날수록 시험 쪽 일감이 공부 쪽을 넘어섭니다. 지금이 그 넘어가는 지점입니다.

그리고 두 단계는 요구하는 것이 다릅니다. 공부는 한 번에 얼마나 쎄게 계산하느냐가 중요하고, 시험은 하루 종일 쉬지 않고 도는 일이라 전기를 얼마나 적게 쓰느냐가 중요합니다.

퀄컴이 잘하는 것이 바로 후자입니다. 휴대폰은 손바닥만 한 배터리로 하루를 버텨야 하니 퀄컴의 전기를 아끼는 설계 기술을 데이터센터로 가져가겠다는 것이 이번 협력의 목적입니다.

아마존은 왜 직접 만들려고 할까

지금 AI 칩 시장은 엔비디아가 거의 다 가지고 있습니다. 데이터센터를 지으려면 엔비디아에 기대야 하고 값도 엔비디아가 정합니다.

아마존은 세계에서 가장 큰 클라우드 회사입니다. 해마다 AI 설비에 쏟는 돈이 수십조 원 단위입니다. 그리고 그 돈의 상당 부분이 엔비디아 한 회사로 들어갑니다. 칩을 살 곳이 사실상 한 곳뿐이니 값을 깎을 여지도, 언제 받을지 정할 여지도 크지 않습니다.

그래서 아마존은 자기가 쓸 칩을 자기가 설계하는 쪽으로 움직여 왔습니다. 이번 퀄컴과의 협력도 그 연장선입니다. 엔비디아를 대체하겠다는 것이 아니라, 엔비디아 말고도 구매처를 하나 더 만들겠다는 것입니다.

사실 아마존은 몇 해 전부터 자기가 쓸 AI 칩을 직접 설계해 왔습니다. 다만 설계만으로는 부족합니다. 칩 하나를 제대로 만들려면 설계도 있어야 하지만, 그 설계를 실제 칩으로 바꾸는 기술도 있어야 하고, 그 칩을 쓸 프로그램도 있어야 합니다. 퀄컴은 이 세 가지를 오래 해 온 회사입니다.

칩을 구매할 곳이 둘이 되면 값을 깎을 힘이 생깁니다. 한 곳에서 공급이 늦어지면 다른 곳에서 받으면 됩니다. 부품을 많이 쓰는 회사라면 어디나 하는 일이고, 아마존은 AI 칩을 대상으로 하고 있습니다.

두 회사는 칩만이 아니라 데이터센터 안에서 자료를 주고받는 통신 기술도 함께 만듭니다. 빛으로 신호를 보내는 방식이고, 1초에 1.6테라비트를 나르는 수준을 목표로 합니다.

돈 대신 주식

이번 발표에서 가장 특이한 점은 계약 조건입니다.

그림 2. 아마존과 퀄컴이 맺은 약속

아마존은 2036년 9월까지 퀄컴의 칩과 통신 장비, 생산 서비스에 최대 600억 달러를 쓰기로 했습니다. 그 대가로 퀄컴은 아마존에게 퀄컴 주식 최대 2,500만 주를 정해 둔 값에 살 수 있는 권리를 줍니다.

주식을 살 권리라는 것이 무엇인지 잠깐 보겠습니다. 지금 주가가 얼마든 상관없이, 미리 정해 둔 값에 살 수 있게 해 주는 약속입니다. 나중에 주가가 그 값보다 오르면 차액만큼 이득이고, 오르지 않으면 그냥 안 사면 됩니다. 손해 볼 일은 없고 이득만 남을 수 있는 조건입니다.

여기에 또 하나의 조건이 붙습니다. 600억 달러를 실제로 다 써야 이 권리가 온전히 생깁니다. 조금 쓰면 조금만 생기고, 안 쓰면 안 생깁니다.

이 구조가 무엇을 뜻하는지 살펴보겠습니다. 아마존은 퀄컴 칩을 많이 살수록 퀄컴 주식을 싸게 살 권리를 얻습니다. 퀄컴이 잘되면 아마존도 이득을 봅니다. 즉 아마존은 부품을 사는 손님이면서 동시에 그 회사의 주주가 될 수 있는 자리에 섭니다.

구매자는 한 푼이라도 싸게 사고 싶어 하고, 주주는 그 물건이 비싸게 팔리기를 바랍니다. 그런데 이 계약은 두 자리를 한 회사가 갖게 만듭니다.

그래서 아마존에게는 계산이 달라집니다. 값을 심하게 깎아서 퀄컴이 휘청이면 자기가 가진 권리의 값도 떨어집니다. 반대로 퀄컴 칩이 다른 회사에도 잘 팔리면 자기 몫이 커집니다. 사고파는 사이를 넘어 같이 잘돼야 하는 사이가 되는 것입니다.

퀄컴 쪽 계산도 보겠습니다. 십 년치 주문을 미리 받아 두었으니 공장을 늘리고 사람을 뽑는 데 돈을 넣을 수 있습니다. 물건이 팔릴지 모르는 상태에서 먼저 짓는 것과, 살 사람이 정해진 상태에서 짓는 것은 전혀 다른 일입니다.

아마존이 이 방식을 처음 쓴 것도 아닙니다. 올해 2월에는 유럽의 반도체 회사 ST마이크로일렉트로닉스와 계약하면서 그 회사 주식 약 2,480만 주를 살 권리를 받았습니다. 반년 사이에 같은 방식을 두 번 썼습니다.

여기서 드러나는 사실은 AI 칩을 만드는 일에는 돈이 워낙 많이 들어서, 만드는 회사 혼자 감당하기 어렵습니다. 그래서 사겠다는 약속을 미리 받고 시작합니다. 주식은 그 약속을 붙들어 두는 장치입니다.

퀄컴 주가는 발표 당일 10% 올랐습니다.

한국은 어디에 있을까

퀄컴이 추론용 칩을 만들려면 HBM이 있어야 합니다. AI 칩 옆에 붙이는 특수한 메모리인데, 왜 필요한지부터 보겠습니다.

AI는 배운 것을 숫자로 저장해 둡니다. 답을 낼 때는 그 숫자를 꺼내 봐야 하는데, 양이 워낙 많아서 계산하는 속도보다 꺼내 오는 속도가 더 문제가 됩니다. 칩은 계산할 준비가 됐는데 자료가 아직 안 와서 기다리는 상황이 생기는 것입니다.

HBM은 그 기다림을 줄이려고 만든 메모리입니다. 보통 D램은 계산하는 칩과 좀 떨어진 자리에 꽂히는데, HBM은 D램을 여러 장 위로 쌓아 계산하는 칩 바로 옆에 붙입니다. 거리가 짧아지고 오가는 통로가 넓어지니, 같은 시간에 훨씬 많은 자료가 이동합니다.

이 HBM을 만들 수 있는 회사는 세계에 셋뿐이고, 그중 둘이 한국 회사입니다.

그런데 퀄컴은 HBM 말고 다른 방식을 들고 나왔습니다. 이름은 HBC입니다. 휴대폰에 들어가는 저전력 D램을 쌓아 연산하는 칩 바로 위에 올리는 구조입니다. 옆이 아니라 위입니다. 거리를 더 줄여서 자료를 더 빨리 주고받자는 것입니다.

그림 3. 전기를 같게 두고 비교하면

퀄컴은 같은 전기를 쓸 때 HBM보다 여섯 배를 처리한다고 밝혔습니다. 앞에서 본 대로 추론은 하루 종일 도는 일이라, 전기당 처리량이 곧 돈입니다.

그럼 이 새 메모리는 누가 만들까요.

퀄컴은 설계와 시스템 통합만 맡습니다. D램을 실제로 쌓아 올리는 일은 삼성전자와 SK하이닉스가 합니다.

재미있는 부분이 있습니다. 퀄컴은 지난 6월 투자자 행사에서 HBC를 발표하면서 HBM의 단점을 공개적으로 지적했습니다. HBM을 만드는 두 한국 회사가 화를 낼 것으로 예상했다고 합니다. 그런데 한국에 와서 만나 보니 두 회사가 오히려 먼저 협력하자고 했다는 것이 퀄컴 임원의 설명입니다.

지금 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM을 계속 만들면서 HBC도 함께 개발하고 있습니다. 어느 쪽이 이겨도 D램을 쌓는 일은 자기들 몫이기 때문입니다.

다만 짚어 둘 것이 하나 있습니다. 쌓는 회사는 같아도 무엇을 쌓느냐가 다릅니다.

HBM은 AI 전용으로 만든 비싼 D램입니다. 반면 HBC에 들어가는 것은 휴대폰에 쓰는 흔한 D램입니다. 흔한 부품은 대체로 값이 쌉니다. 같은 양을 팔아도 손에 남는 이익이 다를 수 있다는 뜻입니다.

값이 어떻게 매겨질지는 아직 나오지 않았습니다. 쌓고 붙이는 일이 어려우면 그 값을 받을 수도 있습니다. 다만 HBM이 지금 두 회사의 이익을 끌어올린 주역이라는 점을 생각하면, 그 자리를 무엇이 대신하느냐는 그냥 넘길 문제가 아닙니다.

그럼 무엇을 보면 될까

퀄컴이 내년에 내놓겠다고 한 첫 HBC 제품입니다. 이것이 실제로 나오면 삼성전자와 SK하이닉스에게 HBM 말고 팔 물건이 하나 더 생깁니다. 안 나오면 지금 이야기는 발표로 끝납니다.

자, 지금 AI에게 무언가를 물어본다고 가정해 봅시다. 그리고 그 질문의 답변이 나에게 오기까지 경로를 상상해 봅시다.

답을 기다리는 그 몇 초 사이에, 바다 건너 어느 데이터센터에서 칩이 돌고 메모리가 자료를 나르고 전기가 소요됩니다. 질문 한 번에 드는 값은 얼마 되지 않습니다. 그런데 그 한 번이 하루에 수억 번 쌓이면 이야기가 달라집니다.

아마존이 십 년치 주문을 걸고 퀄컴과 손을 잡은 것도 여기서 설명이 됩니다. 지금 큰 회사들이 다투는 것은 더 똑똑한 AI를 만드는 일만이 아닙니다. 이미 만들어 둔 AI에게 답 하나를 받는 데 드는 비용을 낮추는 일입니다.

한 번에 몇 원이 줄어드는지는 눈에 잘 띄지 않습니다. 그런데 그 몇 원에 수억을 곱하면 회사의 손익이 달라집니다. 오늘 우리가 무심코 던지는 질문 하나가, 그 수억 번 가운데 한 번입니다.

참고문헌

• Qualcomm 보도자료 및 관련 보도, 2026.9.8 — AWS와 다세대 맞춤형 반도체 공동 개발. 초기 초점은 AI 추론. 1.6Tbps 광 연결 기술 병행. 아마존에 퀄컴 주식 최대 2,500만 주 매입 권리 부여, 2036년 9월까지 최대 600억 달러 집행 조건. 발표 당일 퀄컴 주가 약 10% 상승
• 디일렉, 「퀄컴-아마존 AI 데이터센터 협력…80조원 규모」, 2026.9
• 디일렉, 「퀄컴 "삼성·SK하이닉스 HBC에 적극적…HBM과 병행 개발"」, 2026.8.27 — HBC는 저전력 D램(LPDDR)을 쌓아 연산 칩 위에 배치하는 구조. 동일 전력 기준 HBM 대비 대역폭·토큰 처리량 6배. 퀄컴은 설계·시스템 통합, 삼성전자·SK하이닉스가 D램 적층 담당. 1세대 제품 내년 상용화 예정
• STMicroelectronics 뉴스룸 및 관련 보도, 2026.2.9 — AWS와 다년·수십억 달러 규모 협력. AWS에 ST 주식 약 2,480만 주 매입 권리 부여

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인용 표기: AI7LAYER, 「아마존이 칩값을 주식으로 치르기로 했습니다」, 2026.9.9, ai7layer.com

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핸드폰을 충전하다보면 핸드폰 충전기가 따뜻하고, 오래 쓰면 뜨겁다 싶을 때도 있습니다.

그 따뜻함은 어디론가 사라진 전기입니다. 콘센트에서 나온 전기가 전부 배터리로 들어가지 않고 일부가 열이 되어 공중으로 빠져나간 것입니다.

집에서는 그냥 넘어갈 일입니다. 불과 몇 와트 정도이니 신경 쓸 것이 없습니다. 그런데 지금 AI 데이터센터에서는 이 열이 가장 큰 숙제 가운데 하나가 됐습니다.

AI를 돌리는 데 필요한 것이 그래픽카드입니다. 그런데 요즘은 카드를 사 놓고도 다 켜지 못하는 일이 생깁니다. 카드가 아무리 많아도 그 카드까지 전기를 제대로 보내지 못하면 소용이 없기 때문입니다. 지금 데이터센터의 고민이 바로 여기에 있습니다.

전기가 열에너지로 바뀝니다

먼저 충전기가 무슨 일을 하는지 보겠습니다.

집 콘센트에는 220볼트짜리 전기가 들어옵니다. 그런데 휴대폰 배터리가 받는 전기는 5볼트 안팎입니다. 게다가 콘센트의 전기는 방향이 계속 바뀌는 교류이고, 배터리가 쓰는 것은 한 방향으로만 흐르는 직류입니다. 충전기는 이 둘을 모두 바꿔 줍니다.

바꿀 때마다 전기의 일부가 열로 빠져나갑니다. 백을 넣으면 백이 나오지 않고 아흔 몇이 나옵니다. 나머지는 충전기 표면의 그 따뜻함입니다.

집에서는 이 손실이 눈에 띄지 않습니다. 충전기 한 개가 5와트를 쓰는데 그중 몇 퍼센트가 새는 정도라면 하루 종일 꽂아 둬도 요금표에 나타나지 않습니다.

그러나 데이터센터는 이야기가 다릅니다.

서버 랙 한 대가 쓰는 전기

데이터센터 안에는 랙이라는 것이 줄지어 서 있습니다. 사람 키만 한 철제 선반이고, 여기에 얇고 넓적한 서버를 층층이 꽂습니다.

이 랙 한 대가 쓰는 전기가 이렇게 늘었습니다.

그림 1. 서버 랙 한 대가 쓰는 전기

지금 AI 서버 랙은 낮게 잡아 120킬로와트, 높은 것은 500킬로와트를 씁니다. 그리고 2020년대가 끝날 무렵에는 1메가와트, 그러니까 백만 와트짜리 랙이 나올 것으로 봅니다.

백만 와트는 천 와트짜리 전기 주전자 천 개를 동시에 켜 놓은 것과 같습니다. 그것이 철제 선반 한 대 안에서 벌어집니다.

그리고 이 전기가 서버에 곧장 꽂히는 것도 아닙니다. 건물로 들어온 전기를 랙까지 보내고, 랙 안에서 서버가 쓰는 전압까지 여러 번 낮춥니다. 충전기가 하는 일을 훨씬 큰 규모로 반복하는 셈입니다.

그림 2. 전기가 서버 칩까지 오는 길

그림처럼 전압을 낮추는 자리마다 열이 납니다. 충전기 하나에서는 몇 와트라 손끝에 느껴지는 정도이지만, 랙 한 대에서 몇 퍼센트만 새어도 수십 킬로와트가 열로 바뀝니다.

가정용 전기난로가 한 대에 천 와트에서 이천 와트쯤 됩니다. 즉 전기난로 수십 대를 선반 하나 안에 켜 둔 것과 같은 열이 나옵니다. 그리고 이 열은 그대로 두면 기계가 멈추니 반드시 식혀야 하고, 식히는 데 또 전기가 듭니다.

그래서 800볼트로 갑니다

여기서 해법이 나옵니다. 같은 양의 전기를 보낼 때 전압을 높이면 흐르는 전류가 작아집니다. 그리고 열은 주로 전류에서 나옵니다. 그래서 전압을 올리면 같은 전기를 보내면서 열을 줄일 수 있습니다.

엔비디아가 밀고 있는 것이 800볼트 직류 구조입니다. 랙까지 높은 전압으로 보내고, 서버 바로 앞에서 낮추는 방식입니다.

그러려면 800볼트를 서버가 쓰는 몇 볼트까지 안전하게 낮춰 주는 부품이 필요합니다. 이 부품을 전력반도체라고 부릅니다. 계산을 하는 반도체가 아니라 전기를 다루는 반도체입니다.

지금까지는 실리콘으로 만들었는데, 높은 전압과 높은 열을 견디기 어려워 다른 재료로 만들어지고 있습니다. 실리콘카바이드와 질화갈륨입니다. 둘은 맡는 자리가 다릅니다.

높은 쪽이 실리콘카바이드입니다. 1,200볼트가 넘는 전압까지 감당해서, 건물에서 랙으로 오는 높은 전압을 받아 800볼트로 낮추는 자리에 씁니다.

낮은 쪽이 질화갈륨입니다. 650볼트 안팎이 주력이라 그보다 높은 전압은 다루지 못합니다. 대신 랙 안에서 서버 기판을 거쳐 칩이 쓰는 1볼트 안팎까지 마지막으로 낮추는 자리를 맡습니다.

돈의 흐름

업계의 투자를 관찰해보면 돈이 어떻게 쓰이는지 그 흐름을 알 수 있습니다.

최대 전력반도체 회사인 인피니언은 지난 2월 연간 투자 계획을 22억 유로에서 27억 유로로 늘렸습니다. 우리 돈으로 3조 6천억 원에서 4조 4천억 원입니다. 늘린 5억 유로는 전부 AI 데이터센터용 생산 능력에 들어갑니다.

온세미는 올해 2분기에 생산 능력을 주력이던 자동차와 산업용보다 AI 데이터센터 고객에게 먼저 배정했습니다.

ST마이크로일렉트로닉스는 올해 2월 아마존웹서비스와 다년 계약을 맺었습니다. 아마존이 짓는 클라우드와 AI 데이터센터에 들어갈 반도체를 공급하는 계약이고, 전력을 다루는 칩뿐 아니라 통신용 칩과 제어용 칩까지 함께 넣습니다. 규모는 수십억 달러입니다.

눈에 띄는 것은 계약에 딸린 조건입니다. ST는 아마존이 앞으로 7년 동안 ST 주식 약 2,480만 주를 정해 둔 값에 살 수 있는 권리를 함께 주었습니다. 부품을 사는 쪽이 파는 회사의 주주가 될 수 있게 한 것입니다. 물건만 주고받는 관계에서 한 걸음 더 들어간 형태입니다.

시장 전망도 같은 방향입니다.

그림 3. AI 데이터센터용 전력반도체 시장

조사업체 테크인사이츠는 AI 데이터센터용 전력반도체 시장이 올해 50억 달러에서 2031년 143억 달러로 커질 것으로 봤습니다. 해마다 24.6%씩, 5년 만에 약 세 배입니다.

한국은 어디즈음에 있을까

여기서 한국의 포지션을 보겠습니다.

메모리 반도체는 세계에 세 회사뿐이고 그중 둘이 한국 회사입니다. 그런데 전력반도체는 사정이 다릅니다.

인피니언, ST마이크로일렉트로닉스, 텍사스인스트루먼츠, 그리고 중국의 이노사이언스는 이미 1~2년 전부터 질화갈륨 반도체를 팔고 있습니다.

삼성전자는 2023년에 발광다이오드 사업부를 개편해 화합물 반도체 전담 조직을 만들었습니다. 용인 기흥에 웨이퍼 기준 월 1,300~1,500장 규모의 8인치 질화갈륨 전용 라인도 지었습니다. 2025년에 가동할 계획이었는데 시장이 예상보다 부진해 2026년 말로 미뤘습니다.

그러던 지난 7월 말, 디일렉이 이 라인에서 나온 문제를 전했습니다. 삼성전자가 시험 삼아 만들어 본 칩 가운데 일부가, 100도에서 200도 사이의 온도에 1,000시간쯤 놓아 두자 작동을 멈췄다는 것입니다.

삼성전자가 통과하지 못한 시험이 고온 시험이었습니다. 오늘 이야기의 주인공이 바로 이 열입니다.

질화갈륨 반도체는 애초에 뜨거운 자리에 쓰라고 만든 부품입니다. 200도가 넘는 환경에서도 멀쩡히 돌아가야 값을 합니다. 그 온도를 못 버티면 아무리 값이 싸도 쓸 수가 없습니다. 삼성전자는 원인을 파악하는 중이고, 회사 관계자는 양산 전 개발 단계에서 나타난 문제라 불량이라고 규정할 수는 없다고 밝혔습니다.

여기서 한 가지 같은 반도체라고 다 같은 반도체가 아닙니다.

메모리는 작게, 빽빽하게, 빠르게 하는게 핵심입니다. 전력반도체는 뜨겁고 높은 전압을 오래 견디는 것이 핵심입니다. 잘하는 것이 다릅니다. 한쪽에서 세계 최고여도 다른 쪽에서 꼴지일 수 있습니다.

국내에서는 전력반도체 위탁생산 회사인 DB하이텍이 앞으로 5년간 약 2조 원을 들여 고전압 전력반도체 생산 능력을 늘리고 실리콘카바이드와 질화갈륨 사업화를 추진하겠다고 밝혔습니다.

그럼 무엇을 보면 될까

AI 이야기에서 늘 주인공은 그래픽카드입니다. 몇 장을 확보했는지, 언제 받는지가 뉴스가 됩니다.

그런데 그 카드에 전기를 넣어 주는 부품 쪽에서 지금 자리다툼이 벌어지고 있습니다. 카드를 아무리 많이 사 놓아도 랙까지 전기를 손실 없이 보내지 못하면 다 켤 수 없기 때문입니다.

우리가 확인할 것은 삼성전자의 질화갈륨 라인이 실제로 언제 돌기 시작하는가입니다. 2026년 말이라고 했다가 미뤄진 그 일정이 다시 지켜지는지를 보시면 됩니다.

그리고 오늘 저녁 휴대폰을 꽂아 두고 충전기가 따뜻해지면, 그 따뜻함이 사라진 전기라는 것을 한 번 떠올려 보셔도 좋겠습니다. 데이터센터에서는 같은 일이 건물 단위로 벌어지고 있습니다.

참고문헌

• 전자신문, 「AI 데이터센터, 전력반도체 업계 '새 먹거리' 급부상」, 2026.8.9 — 인피니언 투자 22억→27억 유로, 온세미 생산능력 우선 배정, ST-AWS 계약, DB하이텍 5년 2조 원, 테크인사이츠 시장 전망 50억→143억 달러(연 24.6%)
• 디일렉, 「삼성 GaN 파운드리 양산 또 해 넘기나…시험생산서 '불량' 확인」, 2026.7.31 — 용인 기흥 월 1,300~1,500장 규모 8인치 GaN 라인, 시험생산 칩 일부 100~200℃ 1,000시간 노출 시 작동 정지, 2023년 CSS 사업부 발족, 2025년 가동 계획을 2026년 말로 연기
• STMicroelectronics 뉴스룸 및 관련 보도, 2026.2.9 — AWS와 다년·수십억 달러 규모 협력 확대. 고대역폭 연결, 혼합신호, 마이크로컨트롤러, 아날로그·전력 IC 공급. AWS에 7년간 약 2,480만 주 매입 권리(워런트) 부여
• 텍사스인스트루먼츠, 「800VDC 아키텍처로 데이터 센터 전력 공급의 과제 해결」 기술자료 — AI 서버 랙 전력 120kW~500kW, 2020년대 말 1MW 전망
• Power Electronics News · Avnet Silica · PatSnap 등 업계 기술자료 — SiC는 650V~1,700V 이상, GaN은 80V~650V 대역이 주력

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인용 표기: AI7LAYER, 「충전기가 뜨거워지는 이유가 지금 데이터센터의 숙제입니다」, 2026.9.8, ai7layer.com

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지난 6월 우리나라 정부가 계획을 하나 내놓았습니다. 550조 원을 투자해 전국에 18.4기가와트 규모의 AI 데이터센터를 짓겠다는 것입니다.

그리고 지난 2일, 이 계획을 실제 수요와 맞춰 본 보고서가 나왔습니다. 기후·에너지 분야 연구기관인 사단법인 넥스트가 낸 「냉정과 열정 사이 — AI 데이터센터 수요의 불확실성에 대하여」입니다.

보고서가 확인한 것은 이렇습니다. 2030년까지 짓기로 한 14.8기가와트 가운데, 쓰겠다는 고객이 확인된 것은 2.3기가와트입니다. 나머지 12.5기가와트는 건물을 올릴 계획은 있는데 들어올 회사가 아직 정해지지 않았습니다.

계획과 확정 사이

정부 계획과 주요 대기업이 발표한 계획을 다 더하면 2030년에 14.8기가와트, 2035년에 20기가와트가 됩니다. 그런데 실제로 쓰겠다고 확인된 것은 이만큼입니다.

2030년 기준으로 계획이 확정 수요의 여섯 배가 넘습니다. 가운데 줄은 한국이 미국과 AI 협력 체계를 만들고 아랍에미리트만큼 해외 연산 수요를 데려온다는, 상당히 후한 가정을 넣은 숫자입니다. 그렇게 잡아도 계획의 절반입니다.

기가와트라는 단위가 익숙하지 않으실 텐데, 크기를 가늠할 방법이 있습니다. 우리나라 발전소를 전부 합친 용량이 156.6기가와트입니다. 화력이든 원자력이든 태양광이든 다 더한 숫자입니다. 그러니 14.8기가와트는 나라 전체 발전 설비의 열에 하나쯤을 데이터센터라는 한 용도에 쓰겠다는 뜻이 됩니다.

그 전기를 어디에 쓸까

기가와트 이야기를 계속하기 전에, 데이터센터가 어떤 건물인지 한 번 보고 가겠습니다.

바깥에서 보면 창문이 거의 없는 커다란 상자입니다. 안으로 들어가면 사람 키보다 높은 선반이 복도를 따라 줄지어 서 있고, 선반마다 얇고 넓적한 서버가 층층이 꽂혀 있습니다. 사람은 거의 없습니다.

그 서버들이 계산을 하면서 열을 냅니다. 손난로처럼 따뜻한 정도가 아니라 그대로 두면 기계가 멈출 만큼 뜨거워집니다. 그래서 데이터센터가 쓰는 전기는 두 방향으로 나뉩니다. 계산하는 데 쓰는 전기와, 계산을 하는 동안 발생하는 열을 식히는 데 쓰는 전기입니다. 후자 쪽의 전기량이 적지 않고, 물을 이용하여 열을 식히는 경우 사용되는 물의 양도 상당합니다.

그리고 이 전기는 하루 종일 끊기지 않고 들어가야 합니다. 공장은 밤에 멈추기도 하고 주말에 쉬기도 하지만 데이터센터는 멈추지 않습니다. 그래서 전력망의 요구 조건이 까다롭습니다.

MOU는 계약이 아닙니다

보고서가 짚은 것은 계획이 없다는 것이 아닙니다. 계획은 많습니다. 다만 그 계획들이 대부분 양해각서 단계에 머물러 있습니다.

양해각서는 뉴스에서 MOU라고 쓰는 그 문서입니다. 서로 이런 방향으로 협력해 보자는 뜻을 적어 둔 것이고, 지키지 않아도 책임을 물을 수 없습니다. 계약을 이행하지 않으면 손해를 물어야 하지만 양해각서는 그렇지 않습니다.

오픈AI가 과학기술정보통신부, 삼성, SK텔레콤과 맺은 협약도 보고서는 아직 양해각서에 기반한 협력·검토 단계로 봤습니다. 발표는 있었지만 몇 기가와트를 몇 년간 쓰겠다는 계약서는 아직 없다는 뜻입니다.

건물로 바꿔 보면 이렇습니다. 상가를 짓는데 임대 계약서는 없고 관심 있다는 말만 여럿 받아 둔 상태입니다. 관심은 진심일 수 있습니다. 다만 그 말로는 은행에 가져갈 것이 없습니다.

왜 손님이 없을까

보고서는 국내에서 새로 생길 수요가 제한적이라고 봤습니다. 두 가지 이유가 있습니다.

하나는 AI 연산이 실제로 많이 필요한 대기업들이 자기 데이터센터를 자기가 짓고 있다는 것입니다. 남의 건물에 세 들어갈 이유가 없습니다. 다른 하나는 대학과 연구소, 중소기업의 수요는 당분간 국가 AI 컴퓨팅 센터가 받는다는 것입니다. 이미 받을 곳이 정해져 있습니다.

그래서 남은 자리를 채우려면 해외에서 손님을 데려와야 합니다. 미국 AI 기업들이 한국에 서버를 두게 만들어야 한다는 뜻입니다.

그럼 한국이 그들에게 좋은 자리일까요. 보고서는 이 질문을 바깥 자료로 확인했습니다. 부동산 조사회사 쿠쉬먼앤드웨이크필드가 올해 낸 세계 데이터센터 시장 비교에서 서울과 수도권은 상위 시장군 가운데 10위, 부산은 하위 시장군에서 7위였습니다. 또 다른 조사회사 JLL의 올해 전망에서는 서울이 전기를 연결하기까지 기다리는 기간과 짓는 데 드는 비용 두 항목에서 인도 뭄바이와 호주 시드니보다 낮은 평가를 받았습니다.

실제로 미국 AI 기업들의 해외 투자는 아랍에미리트와 인도, 캐나다로 가고 있습니다. 전기가 많고, 땅이 넓고, 그 지역에 쓸 사람이 있고, 안보 조건이 맞는 곳입니다. 이에 비해 한국은 불리한 조건을 여러 개 가지고 있습니다.

전기는 먼저 잡아야 합니다

여기까지는 손님이 안 올 수도 있다는 이야기입니다. 그것만이라면 안 지으면 그만입니다. 진짜 문제는 데이터센터의 건립을 위한 조건들을 따져보는 일입니다.

데이터센터를 세우려면 먼저 해 두어야 하는 일이 있습니다. 땅을 확보하고, 전력망에 연결해 달라고 신청하고, 필요하면 발전 설비까지 마련해야 합니다. 특히 전력망 연결은 신청한다고 바로 되지 않습니다. 서울이 인도 뭄바이와 호주 시드니보다 낮은 평가를 받은 논리가 바로 이것입니다.

그러니 손님이 확정되기를 기다렸다가 전기를 신청하면 늦습니다. 반대로 해야 합니다. 전기를 먼저 잡아 놓고 손님을 찾는 것입니다. 이 순서 때문에 아직 확정되지 않은 계획이 먼저 자리를 차지합니다.

전력망이 새로 연결해 줄 수 있는 용량은 한정되어 있고,
신청은 들어온 순서대로 처리됩니다.

데이터센터 건립에 계약서도 없고 돈도 아직 못 구해서 사업이 지체가 된다면 후발 사업들도 도미노로 지체가 됩니다. 후발 사업으로는 손님이 확정된 다른 데이터센터일 수도 있고, 공장일 수도 있고, 다른 무엇일 수도 있습니다.

사단법인 넥스트의 김수강 선임연구원은 보고서에서 이렇게 지적합니다.

「임차 계약이나 자금 조달이 확정되지 않은 용량이 계통접속·부지·발전설비 확보 절차를 선점한 이후 사업이 중단될 경우 선행된 인프라 투자와 지원은 회수하기 어렵다」

550조 원짜리 계획에는 정부 지원이 들어갑니다. 전력망을 새로 까는 일도 개별 회사가 혼자 하는 일이 아닙니다. 그래서 보고서는 사업이 중단됐을 때 누가 비용을 대고 지어 놓은 시설을 어떻게 쓸지 미리 정해 두라고 제안했습니다.

그럼 지어지기만 하면 좋은 걸까

여기서 한 가지를 더 확인해야 합니다. 손님이 다 찬다고 가정하면 그때는 지역에 좋은 일일까요.

이 질문에 실제 자료로 답한 연구가 지난달 나왔습니다. 디지털포용뉴스가 전한 미국 브루킹스연구소의 연구입니다. 미국 데이터센터 약 1,500곳을 추적하면서, 발표됐다가 무산된 프로젝트 52건을 비교 대상으로 함께 놓은 것이 이 연구의 핵심입니다.

비교 대상이 왜 중요한가 하면, 데이터센터가 들어서는 지역은 원래부터 성장하던 곳이기 때문입니다. 땅값이 싸고 전기가 있고 광케이블이 지나가는 자리를 고르니 그렇습니다. 그런 곳과 아무 데나 비교하면 데이터센터 덕분에 좋아진 것처럼 보입니다. 조건은 같았는데 건설만 무산된 지역과 비교해야 진짜 효과가 나옵니다.

결과는 이랬습니다.

수십억 달러를 들인 시설이 만드는 일자리가 백에서 이백 개입니다. 데이터센터는 건물 안에 기계만 가득한 곳이라 사람이 많이 필요하지 않습니다. 짓는 동안에는 인력이 몰리지만 공사가 끝나면 떠납니다.

임금은 그대로인데 집값은 오릅니다. 새로 생긴 일자리를 얻지 못한 집이라면 살림이 나빠집니다.

연구가 갈라 본 대목이 하나 더 있습니다. 데이터센터에는 두 종류가 있습니다. 구글이나 아마존처럼 자기가 쓰려고 짓는 것이 있고, 공간을 빌려주는 임대 사업자가 짓는 것이 있습니다. 앞의 것은 지역에 통신망을 다루는 일자리를 만들지만, 뒤의 것은 그마저 만들지 않습니다. 빌려 쓰는 손님이 멀리 있으니 현지에 사람을 둘 이유가 없습니다.

그런데 세금 감면은 반대로 갑니다. 자기가 쓰려고 짓는 회사에게 주는 혜택은 건설비의 2% 정도라 있으나 없으나 짓습니다. 반면 임대 사업자에게 주는 혜택은 투자액의 62%에 이릅니다. 세금이 가장 많이 들어가는 쪽에서 일자리가 가장 적게 나옵니다.

미국에서는 이미 돌아섰습니다

그래서 미국 분위기가 5년 만에 뒤집혔습니다. 불과 몇 년 전만 해도 데이터센터 준공식에 지역 정치인이 몰렸고 주끼리 더 큰 세금 감면을 걸며 유치 경쟁을 했습니다.

지금은 100곳이 넘는 지방정부가 건설을 미루기로 했고, 올해 첫 6주 동안 주 의회에 관련 법안이 300건 넘게 올라왔습니다. 지난 3월에는 연방 상·하원 의원이 안전과 노동, 환경 기준을 정할 때까지 대형 AI 데이터센터 신규 건설을 멈추자는 법안까지 냈습니다.

가장 큰 비율로 차지한 것이 전기요금 고지서였습니다. 13개 주 6,500만 명에게 전기를 보내는 계통에서 전력 공급 비용이 1년 사이 22억 달러에서 147억 달러로 뛰었는데, 늘어난 몫의 3분의 2 가까이가 데이터센터 때문이었습니다. 미국 가정용 전기요금은 5년 동안 32% 올랐습니다.

주민과 지역 입장에서 생각해 보겠습니다.

먼저 주민이 한 달에 십만 원 내던 전기요금이 십삼만 원이 됩니다. 한 해 삼십육만 원이 더 나갑니다. 이만 가구가 사는 지역이라면 한 해 칠십억 원이 고지서로 빠져나갑니다.

다음은 지역과 주민이 받는 혜택입니다. 일자리 백에서 이백 개. 그리고 세금인데, 이 세금이 문제입니다. 버지니아 한 주에서만 데이터센터에 깎아 준 판매세가 지난 회계연도에 16억 달러, 우리 돈 2조 원이 넘습니다. 받기로 되어 있던 세금을 상당 부분 받지 않기로 한 것입니다.

셈이 맞지 않습니다. 전기요금은 그 지역 모든 가구가 매달 나눠 냈고, 일자리는 백에서 이백 가구만 얻었으며, 세금은 깎아 주었습니다.

버지니아가 이 감면 제도를 2008년에 만들 때 주 세무당국이 예상한 연간 비용은 154만 달러였습니다. 지금은 16억 달러입니다. 예상의 천 배가 넘습니다. 유치할 때의 계산이 틀렸다는 것을 18년 뒤에 확인한 셈입니다.

한국도 같은 자리에 서 있습니다. 지방자치단체는 세수와 일자리를 기대하고, 인근 주민은 전자파와 소음, 전력망 부담을 걱정합니다. 다른 점이 있다면 미국은 이미 지어 놓고 겪는 중이고 우리는 아직 계획 단계라는 것입니다. 중요한 부분입니다.

그럼 무엇을 보면 될까

계획이 크다는 것 자체는 문제가 아닙니다. 인프라는 원래 수요보다 먼저 짓습니다. 도로도 항만도 그랬습니다. 다 찰 때까지 기다렸다 지으면 이미 늦습니다.

보고서가 지적한 것도 계획을 줄이라는 것이 아니라 계획과 확정을 같은 숫자로 세지 말라는 것입니다. 14.8기가와트와 2.3기가와트는 성격이 다른 숫자인데 발표에서는 앞의 것만 나옵니다.

앞으로 데이터센터 유치 소식을 보실 일이 많을 것입니다. 어느 지역에 몇 기가와트, 몇 조 원. 그때 우리는 유심히 보아야 할 세 가지가 있습니다.

첫째, 계약이 이루어진 것인지 MOU가 이루어진 것인지. 이것은 엄연히 서로 다른 개념의 이야기입니다.

둘째, 그 시설이 지역에 통신망 일자리를 만드는 종류인지 공간만 빌려주는 종류인지.

셋째, 세금 감면은 어떻게 설계되어 있는지도 확인해야 합니다. 볼 곳이 셋입니다. 언제 끝나는지 기한이 정해져 있는가. 총액에 한도가 있는가. 감면을 받는 조건으로 요구하는 일자리 수가 실제로 생기는 규모와 맞는가. 버지니아는 이 셋을 느슨하게 두었다가 예상의 천 배가 넘는 세금을 깎아 주게 됐고, 지금은 2035년까지였던 기한을 2027년 초로 앞당기는 안을 놓고 다투고 있습니다.

그리고 시간이 지나면 확인할 수 있는 숫자가 하나 있습니다. 지금 2.3기가와트인 확정 수요입니다. 이 숫자가 내년에 눈에 띄게 올라가 있다면 계획은 계획대로 가는 것이고, 지금과 비슷하다면 발표만 쌓인 것입니다. 봐야 할 것은 발표되는 기가와트가 아니라 계약된 기가와트입니다.

참고문헌

• 사단법인 넥스트, 「냉정과 열정 사이 — AI 데이터센터 수요의 불확실성에 대하여」, 2026.9.2 (저자 김수강 선임연구원)
• 아시아경제, 「'550조 투자' AI 데이터센터, 입주 기업은 어디에?」, 2026.9.2 — 위 보고서 내용 및 김수강 선임연구원 발언 인용
• 비즈니스포스트, 「기후싱크탱크, 정부 발표 'AI 데이터센터 20GW' 수요 분석」, 2026.9 — 확인 물량 2.5GW
• 정부 메가 프로젝트(2026.6) — AI 데이터센터 550조 원 투자, 총 18.4GW 구축 계획
• Cushman & Wakefield, 2026 글로벌 데이터센터 시장 비교 — 서울·수도권 상위 시장군 10위, 부산 하위 시장군 7위
• JLL, 2026 글로벌 데이터센터 전망 — 서울은 평균 계통 연계 대기 기간·평균 건설비에서 뭄바이·시드니보다 낮은 평가
• 전력통계정보시스템(EPSIS) — 2025년 12월 기준 국내 총 발전설비 용량 156,562MW
• 디지털포용뉴스, 「데이터센터 1,500곳을 추적했더니, 일자리는 어디로 갔나」, 2026.8.12 — Bahar & Wright, 「New evidence on data center employment effects」(Brookings Institution, 2026.8.10) 정리. 일자리 100~200개, 임금 변화 없음, 집값 2~5% 상승, 인센티브 비중 2% 대 62%, PJM 계통 전력 공급 비용 22억 → 147억 달러, 미국 가정용 전기요금 5년간 32% 상승
• Good Jobs First · Virginia Mercury · The Register — 버지니아주 데이터센터 소매판매·사용세 면제액 2025 회계연도 16억 달러(전년 대비 118% 증가). 2008년 제도 도입 당시 주 세무당국 예상 연간 비용 154만 달러. 2026년 2월 주 상원이 일몰 시점을 2035년에서 2027년 1월로 앞당기는 안 제출

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인용 표기: AI7LAYER, 「550조를 들여 짓는 데이터센터에 아직 손님이 없습니다」, 2026.9.5, ai7layer.com

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엔비디아가 어제 독일에서 열린 전자제품 박람회에서 두 가지를 발표했습니다.

하나는 프로그램입니다. 집이나 사무실에 있는 컴퓨터 여러 대를 연결해 AI를 돌리게 해 주는 프로그램이고, 이름은 PAIR입니다. 소스까지 공개한 무료 프로그램입니다.

다른 하나는 가격입니다. 10월에 내놓을 개인용 AI 컴퓨터의 권장가가 3,999달러에서 4,699달러로 올랐습니다. 700달러, 우리 돈으로 백만 원 가까이입니다.

프로그램은 공짜로 주면서 기계 값은 올렸습니다. 앞뒤가 안 맞아 보이지만 원인은 하나입니다. 그리고 그 원인은 AI를 한 번도 써 본 적 없는 사람의 노트북 값까지 올리고 있습니다.

공짜 프로그램과 오른 가격표

PAIR가 하는 일부터 보겠습니다. 집이나 사무실에서 꺼진 채로 있는 컴퓨터들을 찾아내, AI에게 일을 시킬 때마다 그 순간 가장 한가한 컴퓨터로 보냅니다. 질문 열 개가 한꺼번에 들어오면 이 컴퓨터에 네 개, 저 컴퓨터에 세 개, 또 다른 컴퓨터에 세 개를 나눠 보내는 식입니다.

나누는 것은 일감이지 AI 자체가 아닙니다. 그래서 한 대가 감당 못 하는 큰 AI는 네 대를 묶어도 돌아가지 않습니다. 새 성능을 만들어 주는 프로그램이 아니라, 이미 가진 것을 덜 놀리게 해 주는 프로그램입니다.

엔비디아는 프로그램을 팔아서 먹고사는 회사가 아니라 그래픽카드를 파는 회사입니다. 원래 화면에 그림을 그리려고 만든 부품인데, 같은 계산을 수천 개씩 한꺼번에 해내는 구조라 AI를 돌리는 데도 쓰입니다. 지금 데이터센터에 들어가는 AI용 칩이 대부분 이 회사 제품입니다.

그러니 PAIR의 역할은 분명합니다. 이 프로그램은 그래픽카드가 든 컴퓨터가 없으면 아무 소용이 없고, 한 대로 써 보다 느리다고 느끼는 순간 두 대째를 생각하게 만듭니다. 프로그램을 공짜로 푸는 회사는 그 프로그램으로 돈을 벌지 않습니다. 그것이 있어야 팔리는 물건에서 법니다.

그런데 그렇게 팔려는 기계의 값이 팔기도 전에 올랐습니다.

700달러는 어디서 왔을까

엔비디아가 밝힌 인상 사유는 한 가지였습니다. 메모리를 구하기 어렵다는 것입니다.

AI에 메모리가 왜 그렇게 많이 필요한지부터 보겠습니다. AI는 사람이 쓴 글과 찍은 사진을 엄청나게 많이 읽으면서 만들어지고, 그렇게 배운 것을 숫자로 저장합니다. 답을 낼 때는 그 숫자 전부가 메모리에 올라가 있어야 합니다. 책을 펼쳐 놓아야 읽을 수 있는 것과 같습니다. 숫자 하나하나가 자리를 차지하니, AI가 커질수록 메모리도 커져야 합니다. 요즘 AI 하나가 가진 숫자가 2,000억 개쯤 됩니다.

그럼 그 메모리는 어떻게 만들까요. 웨이퍼라는 둥근 실리콘 원판 위에 회로를 새겨 만듭니다. 지름 30센티미터, 큰 접시만 합니다. 공장 한 곳이 한 달에 찍어 내는 원판 수는 정해져 있고, 공장을 새로 지으려면 3년에서 4년이 걸립니다.

여기서 중요한 것은 원판 한 장이 둘 중 한 곳으로만 간다는 점입니다. 데이터센터 서버에 들어갈 메모리가 되거나, 노트북과 휴대폰에 들어갈 램이 되거나. 한 장으로 둘 다 만들지는 못합니다. 그리고 데이터센터용이 훨씬 비싸게 팔립니다.

그래서 원판이 데이터센터 쪽으로 갑니다. 남는 몫을 놓고 나머지가 기다립니다. 700달러는 엔비디아가 이익을 더 남기려고 붙인 값이 아니라, 그 줄에서 밀린 만큼을 가격표에 적은 것입니다. AI 칩을 세상에서 가장 많이 파는 회사인데도 그렇습니다.

그리고 이 인상이 마지막이라는 보장도 없습니다. J.P.모건은 2024년 초부터 올해 말까지 메모리 값이 400% 넘게 오를 것으로 봤습니다. 두 해 반 만에 다섯 배가 된다는 뜻입니다.

그럼 사서 쓰면 되지 않을까

지금 우리가 AI를 쓰는 방식은 전부 빌려 쓰는 것입니다. 매달 요금을 내고, 질문을 보내면 바다 건너 어느 건물에서 계산된 답이 돌아옵니다. 어제 나온 그 기계를 사면 빌리지 않아도 됩니다.

가로세로 15센티미터, 높이 5센티미터. 책상 위에 스마트폰 두 대를 나란히 눕혀 놓은 만큼의 자리를 차지합니다. 무게는 1.2킬로그램으로 노트북 한 대와 비슷하고, 어댑터가 240와트라 벽 콘센트 하나면 됩니다. 이 안에 메모리가 128기가바이트 들어 있어 2,000억 개짜리 AI가 돌아갑니다. 요즘 노트북이 16기가에서 32기가이니 네 배에서 여덟 배입니다.

질문을 밖으로 보내지 않으니 물어본 내용이 회사 밖으로 나가지 않고, 인터넷이 끊겨도 돌아갑니다. 매달 나가던 요금 대신 전기요금만 냅니다. 값은 4,699달러, 우리 돈으로 육백십만 원쯤입니다. 매달 이십만 원을 쓰는 사람이라면 서른 달 치 요금이니, 두 해 반이 지나야 본전입니다.

문제는 그 두 해 반 사이에 AI가 커진다는 것입니다. 그런데 이 기계는 메모리를 나중에 더 꽂을 수 없습니다. 계산하는 칩과 한 몸으로 붙어 나오기 때문에, 데스크톱처럼 뚜껑을 열고 램을 한 줄 더 끼우는 구조가 아닙니다. 128기가에 안 들어가는 AI가 나오는 날 그대로 끝입니다. 그날이 본전 뽑는 날보다 먼저 오면 손해입니다.

게다가 빌리는 값은 지금 내려가는 중입니다. 구글은 올해 AI 최상위 요금제를 월 250달러에서 100달러로 내렸습니다. 빌리는 쪽이 싸질수록 사는 쪽이 본전을 뽑는 날은 더 뒤로 갑니다.

같은 부품이 모자란데 왜 한쪽만 오를까요. 기계는 한 대 팔 때마다 메모리를 사서 넣어야 하니 원가가 가격표에 그대로 나옵니다. 반면 클라우드 회사들은 지금 이용자를 서로 뺏는 중이라 요금을 올릴 처지가 아닙니다. 요금이 싸진 것은 메모리 값이 내려서가 아닙니다. 그 차액을 회사가 대신 내고 있는 것뿐입니다.

그래서 지금 이 기계를 사는 이유는 요금 절약일 수 없습니다. 환자 기록을 병원 밖으로 내보낼 수 없는 병원, 도면을 외부 서버에 올리지 못하는 설계 사무소, 인터넷이 자주 끊기는 공사 현장. 값을 따지기 전에 밖으로 내보낼 수 없다는 조건이 먼저 있는 곳이라면 살 만합니다. 매달 이십만 원이 아까워서라면 아닙니다.

한국은 이 값을 버는 쪽입니다

여기까지가 사는 사람 이야기입니다. 이제 파는 쪽을 보겠습니다.

이 메모리를 만드는 회사는 세계에 셋뿐입니다. 그중 둘이 한국 회사입니다. 삼성전자와 SK하이닉스입니다.

원판이 데이터센터 쪽으로 가면서 값이 오른다는 것은, 그 원판을 만드는 회사가 돈을 번다는 뜻입니다. SK하이닉스는 올해 2분기에 매출 79조 원, 영업이익 60조 5천억 원을 냈습니다. 분기 기준 사상 최대이고, 작년 같은 기간보다 영업이익이 여섯 배 넘게 늘었습니다.

영업이익률이 76%입니다. 백 원어치를 팔면 칠십육 원이 남았다는 뜻입니다. 제조업에서는 보기 어려운 숫자입니다. 값이 오르는데 살 사람은 줄을 서 있으니 이렇게 됩니다.

눈여겨볼 것은 매출과 이익이 늘어난 속도가 다르다는 점입니다. 매출은 작년의 3.6배가 됐는데 영업이익은 6.6배가 됐습니다. 물건을 더 많이 판 것보다 값이 오른 몫이 더 컸다는 뜻입니다.

그러니까 엔비디아가 700달러를 올린 그 돈은 상당 부분 한국 회사로 들어옵니다. 이 사건의 반대편 끝에 한국이 서 있습니다.

다만 값이 올라서 난 이익은 값이 내리면 그만큼 빠집니다. 지금 세 회사가 모두 공장을 늘리고 있고, 앞에서 본 대로 공장 하나가 돌기까지 3년에서 4년이 걸립니다. 그 공장들이 돌기 시작하는 때가 이 호황의 끝입니다. 언제 끝나는지를 보려면 실적 발표가 아니라 공장 착공 소식을 보시면 됩니다.

그리고 값을 치르는 쪽이기도 합니다

그런데 원판이 데이터센터로 가면 노트북 몫은 줄어듭니다. 노트북과 조립 PC에 꽂는 램이 그것입니다. 요즘 컴퓨터 한 대에 32기가쯤 들어가는데, 그 32기가 한 세트 값이 이렇게 움직였습니다.

적게 잡아도 252달러, 우리 돈 삼십삼만 원이 올랐습니다. 이 돈을 내는 사람은 AI와 아무 상관이 없습니다. 게임을 하려고 램을 사는 사람, 오래된 노트북을 바꾸려는 사람, 아이 휴대폰을 사 주는 사람입니다.

램에서만 벌어지는 일도 아닙니다. 조사기관 IDC는 올해 말까지 PC와 태블릿과 휴대폰 값이 10~20% 오를 수 있다고 봤습니다. 백만 원짜리 노트북이면 십만 원에서 이십만 원입니다.

그러니 한국은 이 사건의 양쪽에 다 서 있습니다. 회사는 원판을 팔아 사상 최대 이익을 내고, 그 나라 사람은 노트북을 사면서 오른 값을 치릅니다. 뉴스에서 반도체 호황과 물가 부담을 따로따로 듣게 되는데, 시작점은 같은 원판 한 장입니다.

어제 엔비디아가 한 두 가지도 여기서 만납니다. 새 기계를 만들 부품이 모자랄 때 회사가 할 수 있는 일은 둘입니다. 이미 팔려 나간 컴퓨터를 더 쓰게 하거나, 새로 파는 기계의 값을 올리거나. 어제 엔비디아는 둘 다 했습니다.

참고문헌

• NVIDIA 블로그, 「Sparks Fly: NVIDIA Accelerates Local AI at IFA 2026」, 2026.9 — PAIR 공개
• Engadget, 「NVIDIA's PAIR lets you use idle PCs for AI computing tasks」, 2026.9
• DIGITIMES, 「Nvidia sets an October launch for RTX Spark PCs」, 2026.9.4
• VideoCardz · TechPowerUp — 권장가 3,999달러 → 4,699달러. 인상 사유는 메모리 공급 제약
• NVIDIA 제품 페이지 · Thomas-Krenn 사양 — 150×150×50.5mm, 1.2kg, 240W 어댑터, 통합 메모리 128GB
• Tom's Hardware, 「Memory price surge begins to cool as consumers hit affordability limit」, 2026 — 32GB DDR5 키트 2025년 3분기 110~140달러 → 2026년 8월 392달러
• J.P. Morgan Global Research, 「The AI-Driven Memory Shortage」 — 2024년 초 대비 2026년 말 메모리 가격 400% 이상 상승 전망
• SK하이닉스 2026년 2분기 경영실적 발표(7.29) 및 MBC·한국경제 보도 — 매출 79조 3,187억 원, 영업이익 60조 5,426억 원, 영업이익률 76%, 영업이익 전년 동기 대비 557% 증가
• 디지털투데이 — 구글 AI 울트라 요금제 월 250달러 → 100달러 인하, 2026
• IDC — 2026년 말까지 PC·태블릿·스마트폰 가격 10~20% 상승 가능성

© 2026 AI7LAYER

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인용 표기: AI7LAYER, 「노트북 값이 오른 이유는 데이터센터에 있습니다」, 2026.9.4, ai7layer.com

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생일 파티에서 쓰는 풍선 가스가 있습니다. 마시면 목소리가 우스워지는 그 기체, 헬륨입니다.

이 기체가 없으면 AI 반도체를 만들 수 없습니다. 그리고 지금 그 헬륨이 모자랍니다.

카타르 라스라판에는 세계 헬륨 생산의 약 3분의 1을 담당하는 시설이 있습니다. 올해 이 시설이 공격을 받아 가동을 멈췄고, 카타르산 헬륨이 나가는 유일한 뱃길인 호르무즈 해협도 사실상 막혔습니다. 지구 반대편의 전쟁이 반도체 공장으로 도착한 것입니다.

한국이 가장 위험한 나라였습니다

한국은 지난해 수입한 헬륨의 3분의 2 가까이를 카타르 한 나라에서 가져왔습니다. 대만은 더합니다. 희귀가스 수입의 88%가 카타르산이었고, 4년 전 46%에서 두 배로 올라간 수치입니다. 값이 싸고 물량이 안정적이었기 때문에 자연스럽게 한곳으로 몰린 것입니다.

그러다 그 한곳이 멈췄습니다. 아시아의 반도체 공장들은 지금 헬륨을 배급받고 있습니다. 일부 업체는 평소 쓰던 양의 절반만 받는다고 합니다.

반도체를 만드는 데 왜 풍선 가스가 필요한가

헬륨은 다른 물질과 거의 반응하지 않는 기체입니다. 무엇에 닿아도 변화를 일으키지 않습니다. 그래서 아주 예민한 작업을 할 때 주변을 채워 두는 용도로 씁니다. 다른 기체가 끼어들어 오염시키는 것을 막는 것입니다.

또 하나, 열을 잘 옮깁니다. 반도체 회로를 새기는 작업은 머리카락 굵기의 몇만 분의 일 단위로 이루어집니다. 이때 웨이퍼가 조금만 뜨거워져도 회로가 어긋납니다. 헬륨은 그 열을 빠르게 빼내는 역할을 합니다.

헬륨이 모자라면 공장이 곧바로 멈추지는 않습니다. 대신 만든 제품 중에서 쓸 수 있는 것의 비율이 떨어집니다. 백 개를 만들어 아흔 개를 건지던 라인이 여든 개만 건지게 되는 식입니다. 겉으로는 잘 돌아가는데 손실은 계속 쌓입니다.

그런데 이번에는 뚫렸습니다

지난 화요일 이곳에 쓴 글은 텍사스에서 전기가 막힌 이야기였습니다. 오늘은 기체가 막힌 이야기인데, 결말이 다릅니다.

한국 반도체 회사들은 두 가지를 했습니다.

첫째, 사 오는 곳을 바꿨습니다. 중동에 몰려 있던 수입처를 미국과 아프리카로 나눴고, 미국계 가스 회사들과 장기 공급 계약을 맺었습니다. 그래서 카타르가 멈춘 충격을 상당 부분 상쇄했습니다.

둘째, 쓰던 것을 다시 썼습니다. 공정에서 한 번 쓰고 날아가던 헬륨을 모아 정제해 재투입하는 설비를 들였습니다. 삼성전자는 이 방식으로 생산 라인에서 쓰는 헬륨의 19%를 재사용하는 수준까지 올렸습니다.

그 결과 지금 국내 생산 라인에 미치는 영향은 제한적입니다. 값은 올랐지만 라인은 돕니다.

전기는 옮길 수 없어서 막혔고, 기체는 옮길 수 있어서 뚫렸습니다.

텍사스의 전력망은 다른 데서 빌려올 수 없습니다. 그 지역에 깔린 송전선이 전부입니다. 반면 헬륨은 배에 실어 어디서든 가져올 수 있고, 심지어 쓰던 것을 다시 쓸 수도 있습니다. 같은 공급 차질이라도 대체할 수 있느냐 없느냐가 결과를 갈랐습니다.

이 소식을 알면 무엇이 달라지는가

우리는 AI를 화면 속의 것으로 여깁니다. 질문을 넣으면 답이 나오는 프로그램. 잘 만든 소프트웨어.

그런데 그 답 하나가 나오려면 어딘가에서 칩이 돌아야 하고, 그 칩을 만들려면 카타르에서 캔 기체가 있어야 하고, 그 기체는 배를 타고 좁은 해협을 지나야 합니다. AI는 소프트웨어가 아니라 물류입니다.

이걸 알면 두 가지가 달라집니다.

회사에서 AI 도입 이야기가 나올 때, 우리는 대개 소프트웨어 가격만 봅니다. 그런데 그 가격 아래에는 칩이 있고, 칩 아래에는 전기와 기체와 물이 있습니다. 그것들은 국제 정세에 따라 움직입니다. "AI 비용은 계속 내려갈 것"이라는 전제는 소프트웨어에만 해당하는 말입니다.

그리고 아이에게 AI를 설명할 때, "인터넷에 있는 똑똑한 프로그램"이라고만 하면 반쪽입니다. AI는 땅을 쓰고, 전기를 먹고, 풍선에 넣는 그 기체를 씁니다. 무한하지 않은 것들 위에 올라가 있습니다.

오늘 저녁 아이가 AI에게 뭔가를 물어본다면, 이렇게 한번 이야기해 보셔도 좋겠습니다. 방금 그 답이 나오기까지 지구를 반 바퀴 돌아온 것들이 있다고 말입니다.

이어서 볼 것

한국 회사들이 이번에 잘 넘긴 것은 사실입니다. 다만 넘긴 방식이 다른 나라에서 사 오는 것이었다는 점은 남습니다. 카타르 대신 미국이 되었을 뿐, 한 곳에 기대는 구조 자체는 그대로입니다.

그래서 다음에 확인할 숫자는 이것입니다. 내년 이맘때 한국의 헬륨 수입에서 한 나라가 차지하는 비중이 얼마인가. 그리고 재사용 비중이 19%에서 얼마나 올라갔는가.

참고문헌

• TrendForce, 「Under Qatar's Shadow: Helium Crunch Hits South Korea Harder」, 2026.3 — 한국 헬륨 수입 중 카타르 비중 64.7%
• DIGITIMES, 「Taiwan's semiconductor sector enters 2026 helium crunch」, 2026.7 — 대만 희귀가스 수입 중 카타르 88%
• The Diplomat, 「The Gas Inside Your AI Chip」, 2026.4
• 더일렉, 「'헬륨 대란' 마침표 — 삼성·하이닉스, 미국산 장기계약」 — 린데·에어프로덕츠 장기 공급계약, 삼성 헬륨 재사용 19%
• 파이낸셜뉴스 · 글로벌이코노믹, 헬륨 가격 및 국내 대응 보도, 2026.3
• Tom's Hardware, 「Air Liquide opens Taiwan factory as helium shortage tightens」

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인용 표기: AI7LAYER, 「AI 반도체를 만들려면 풍선 가스가 필요합니다」, 2026.9.3, ai7layer.com

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※ 본 블로그는 산업 구조 분석과 정보 제공을 목적으로 하며, 특정 금융투자상품의 매매를 권유하지 않습니다.

AI7LAYER는 AI 산업에서 오늘 벌어진 일을 일곱 개의 층으로 나눠 설명하는 블로그입니다.

AI 소식은 매일 쏟아지지만 대부분 따로 놉니다. 반도체 기사는 반도체면에, 전력 기사는 에너지면에, 투자 기사는 경제면에 실립니다. 그래서 무슨 일이 있었는지는 알아도 왜 그런 일이 생겼는지는 잘 보이지 않습니다.

예를 들어 보겠습니다. 어느 날 메모리 반도체가 모자란다는 기사가 나옵니다. 며칠 뒤에는 미국에서 변압기를 주문하면 3년을 기다려야 한다는 기사가 나옵니다. 두 기사는 전혀 다른 이야기처럼 보이지만 원인은 하나입니다. 빅테크가 데이터센터를 더 짓기로 했기 때문입니다. 그 결정이 아래로 내려가면서 반도체도 모자라게 만들고 변압기도 모자라게 만든 것입니다.

이렇게 위에서 시작된 일이 아래로 어떻게 내려가는지, 그러다 어디서 걸리는지를 따라가려면 산업을 층으로 나눠 놓아야 합니다. 그래서 일곱으로 나눴습니다.

한국은 이 가운데 네 군데에 있습니다

AI 이야기를 하면 대개 미국 회사 이름이 먼저 나옵니다. 모델을 만드는 회사도 미국에 있고, 데이터센터를 짓는 회사도 미국에 있습니다. 그래서 한국은 구경하는 쪽처럼 보입니다.

그런데 층을 나눠 놓고 보면 다릅니다. 한국은 네 군데에 이름이 올라 있습니다.

L1 전력. 데이터센터에 전기를 넣으려면 발전소에서 오는 높은 전압을 시설이 쓸 수 있게 낮춰 주는 변압기가 있어야 합니다. 지금 미국에서 이 물건을 주문하면 3년을 기다립니다. 그 물건을 만드는 나라 중 하나가 한국입니다. 초고압 케이블도 마찬가지입니다.

L2 건물. 60년 전 한국은 석유화학 공장을 외국에서 통째로 사 왔습니다. 설계도 시공도 남이 하고 우리는 완성품을 넘겨받았습니다. 지금은 돈은 있지만 기술을 처음부터 쌓을 시간이 없는 나라들이 AI 데이터센터를 그렇게 사려 합니다. 한국이 그때의 반대편에 설 수 있을지가 이 층의 질문입니다.

L3 반도체. AI용 서버에는 계산을 담당하는 칩과 함께, 그 칩에 자료를 빠르게 넘겨 주는 특수한 메모리가 들어갑니다. 이 메모리를 만들 수 있는 회사는 전 세계에 셋뿐이고 그중 둘이 한국에 있습니다.

L6 응용 서비스. AI가 실제로 쓸모 있는지는 현장에서 확인됩니다. 한국은 제조업이 국내총생산의 약 30%를 차지하고 전국에 공장이 수십만 곳 있습니다. 병원 기록도 오래 쌓여 있습니다. 소프트웨어를 만든 회사는 미국에 있어도, 그것이 되는지 안 되는지 확인되는 곳은 한국일 수 있습니다.

층을 뭉개서 하나로 보면 이 네 자리가 전부 미국 이야기 속에 묻힙니다. 나눠 놓아야 보입니다. 그래서 일곱으로 나눴습니다.

이렇게 읽으시면 됩니다

글은 층별로 정리해 둡니다. 왼쪽 목록에서 관심 있는 층만 골라 보셔도 됩니다. 반도체 쪽 일을 하신다면 L3만, 전력 설비 쪽이라면 L1만 모아 보실 수 있습니다.

다만 한 층만 보면 왜 그런 일이 생겼는지는 알기 어렵습니다. 원인은 대개 위층에 있고 결과는 아래층에 있기 때문입니다. 반도체가 모자란 이유는 반도체 회사에 있지 않고, 전기가 모자란 이유도 전력회사에 있지 않습니다.

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지난 8월 3일, 텍사스 주지사가 주 정부에 지시를 하나 내렸습니다. 전력망에 연결해 달라고 신청한 데이터센터들을 하나씩 다시 조사하라는 것이었습니다. 사흘 뒤 텍사스는 심사를 기다리던 데이터센터의 전력 연결을 전부 멈춰 세웠습니다.

텍사스는 미국에서 데이터센터가 가장 빠르게 늘어나던 곳입니다. 전기가 싸고 땅이 넓고 인허가가 빠릅니다. 그런 곳이 스스로 접수를 닫았습니다. 유틸리티다이브가 전한 블룸버그NEF 분석에 따르면, 이 조치로 미국 전체 데이터센터 건설 계획의 약 20%가 지연될 위험에 놓였습니다.

AI 투자가 사상 최대라는 이야기가 매일 나오는 시기입니다. 빅테크 네 곳이 올해 설비투자에 쓰겠다고 밝힌 돈만 7,250억 달러, 1년 전보다 77% 많습니다. 그런데 정작 그 돈을 받아 줄 땅에서는 접수를 중단했습니다. 무슨 일이 있었을까요.

숫자를 나란히 놓아 봅니다

신청이 반년 만에 두 배가 됐습니다. 그중 약 90%가 데이터센터입니다.

위의 두 숫자와 아래 숫자는 성격이 다릅니다. 474GW는 앞으로 쓰겠다고 낸 신청서의 합계이고, 91.1GW는 가장 더운 날 실제로 끌어다 쓴 기록입니다. 계획과 실적이라 그대로 나눠서 비교할 수는 없습니다.

그런데 텍사스가 문제 삼은 것이 바로 그 차이입니다. 신청서의 숫자가 현실과 얼마나 떨어져 있는지 아무도 확인하지 않은 채 줄만 길어졌다는 것입니다.

전력망에 연결을 신청하는 일은 줄을 서는 일과 같습니다. 순서가 오래 걸리니 사업자들은 확정되지 않은 계획도 일단 넣어 둡니다. 같은 사업을 여러 지역에 동시에 넣어 두고 나중에 조건이 좋은 곳만 고르기도 합니다. 그래서 신청서에는 있지만 실제로는 지어지지 않을 물량이 섞입니다. 로이터는 이것을 유령 수요라고 불렀습니다.

전력망을 운영하는 쪽에서는 이 유령을 걸러낼 방법이 없습니다. 신청서대로 준비하면 필요 없는 송전선을 깔게 되고, 무시하면 정말 필요한 곳에 전기가 안 갑니다. 그래서 텍사스는 심사를 멈추고 하나씩 확인하기로 했습니다. 누가 소유한 사업인지, 돈은 마련됐는지, 전기는 어디서 받을 계획인지, 물은 어떻게 쓸 것인지를 봅니다. 결과는 12월에 나올 예정입니다.

왜 하필 전기에서 걸렸을까

이 블로그는 AI 산업을 일곱 개 층으로 나눠 봅니다. 맨 위에 돈이 있고 맨 아래에 전기가 있습니다.

위층에서 정해진 투자는 아래로 내려가면서 점점 구체적인 물건이 됩니다. 발표 자료의 숫자였던 것이 서버 몇 만 대 주문이 되고, 그 서버에 들어갈 반도체 주문이 되고, 그것을 놓을 건물 계획이 됩니다. 그리고 마지막에 전기가 필요해집니다.

앞의 단계들은 돈으로 어느 정도 해결됩니다. 서버는 여러 나라에서 조립할 수 있고, 건물은 돈을 더 쓰면 빨리 지을 수 있습니다. 그런데 전기는 다릅니다.

전력망은 넣는 전기와 쓰는 전기가 순간마다 맞아야 유지되는 시스템입니다. 어느 한 지점에 갑자기 큰 시설이 붙으면 그 일대의 균형이 흔들립니다. 그래서 새로 연결할 때마다 그 지역이 감당할 수 있는지 계산하고, 부족하면 송전선을 새로 깔거나 변전소를 늘려야 합니다. 이 검토와 공사에 몇 년이 걸립니다.

설비도 빨리 나오지 않습니다. 시설에 전기를 넣으려면 변압기가 있어야 하는데, 미국에서 변전용 변압기를 주문하면 160주가 넘게 걸립니다. 3년이 넘는 시간입니다. 주문이 몰려도 생산 능력은 단기간에 늘어나지 않습니다.

기다리는 쪽은 데이터센터만이 아닙니다. 미국 전체로 보면 전력망에 붙기를 기다리는 발전 설비가 2025년 말 기준 약 2,061GW입니다. 지금 미국에서 돌아가는 모든 발전소를 합친 것의 두 배가 넘습니다.

여기서 눈여겨볼 것은 이 둘이 서로 반대편에 서 있다는 점입니다. 한쪽은 전기를 만들겠다고 줄을 서 있고, 다른 한쪽은 전기를 쓰겠다고 줄을 서 있습니다.

만드는 쪽도 쓰는 쪽도 전력망 앞에서 멈춰 있습니다.

이번에는 방향이 반대였습니다

여기까지는 여러 번 나온 이야기입니다. 위에서 돈이 늘고, 아래에서 물건이 못 따라오고, 그래서 일정이 밀린다는 것이죠.

이번 텍사스 일이 다른 점은 여기입니다. 아래층이 위층에 되물었습니다.

지금까지 전력망을 운영하는 쪽은 위에서 내려온 신청을 받아 주는 입장이었습니다. 신청이 오면 검토하고, 오래 걸리면 미안해하고, 못 대면 설비를 늘렸습니다. 그런데 텍사스는 신청서를 받아 놓고 이 계획이 진짜냐고 묻기 시작했습니다.

그리고 이 심사 결과는 위로 올라갑니다. 12월에 어떤 계획이 살아남고 어떤 계획이 걸러졌는지 드러나면, 살아남은 만큼만 서버가 필요하고 그만큼만 반도체가 필요하고 그만큼만 돈이 집행됩니다. 맨 아래에서 시작된 조사가 맨 위의 투자 계획을 다시 쓰게 만드는 셈입니다.

한국에는 어떤 뜻인가

한국은 이 일곱 층 가운데 네 군데에 있습니다. 이번 일과 직접 닿는 곳은 두 군데입니다.

첫째는 전력 설비입니다. 미국이 3년을 기다리는 그 변압기를 만드는 나라 중 하나가 한국입니다. 한국의 초고압 변압기 대미 수출은 2025년 1월부터 10월까지만 6억 3천만 달러였습니다. 2024년 한 해 전체가 4억 달러였으니 열 달 만에 작년 치를 넘겼습니다.

둘째는 반도체입니다. SK하이닉스는 지난 8월 28일 미국 인디애나에서 공장 기공식을 열었습니다. 40억 달러가 넘는 돈을 들여 AI용 메모리를 만드는 시설이고, 2028년 10월에 내부 공사를 마치고 2029년 3분기부터 양산할 계획입니다.

이 두 가지를 같이 놓으면 이번 일의 뜻이 조금 더 분명해집니다. AI 인프라를 이야기할 때 우리는 대개 반도체만 봅니다. 그런데 텍사스에서 걸린 것은 반도체가 아니라 전기였습니다. 이번 일은 한국의 반도체 공급망뿐 아니라 변압기와 케이블 같은 전력 설비 공급망까지 함께 봐야 한다는 신호입니다.

정리하면

텍사스가 데이터센터 전력 연결을 멈춘 것은 AI 수요가 식었다는 뜻이 아닙니다. 반대로 신청이 너무 많아져서 그중 진짜가 무엇인지 가려내야 하는 단계에 왔다는 뜻입니다. 그리고 그 일을 AI 산업의 가장 아래층이 시작했습니다.

12월에 조사 결과가 나옵니다. 그때 확인할 숫자는 하나입니다.

AI 투자의 다음 숫자는 설비투자액이 아닙니다. 474GW 가운데 실제로 전력망에 연결되는 GW입니다.

이 블로그는 12월에 그 숫자를 다시 다루겠습니다.

참고문헌

• Utility Dive, 「Facing an estimated 474 GW of interconnection requests, Texas hits pause on data center interconnections」, 2026.8 — 신청 474GW, 데이터센터 비중 약 90%, 2026년 1월 233GW
• Utility Dive, 「Texas data center pause puts 20% of US pipeline at risk of delay: BNEF」, 2026.8 — 블룸버그NEF 분석 인용
• Reuters, 「Texas' halt on powering data centers reflects US reckoning over 'ghost' demand」, 2026.9.1
• U.S. Energy Information Administration, 「Hourly peak load in ERCOT set a new record, exceeding 91 GW on July 22」, 2026.8.3 — 91.1GW
• Lawrence Berkeley National Laboratory, 「Queued Up: 2026 Edition」 — 2025년 말 기준 발전·저장 설비 접속 대기 2,061GW
• Wood Mackenzie, 전력설비 리드타임 조사 (2026) — 변전용 변압기 160주 초과
• 헤럴드경제 외, 초고압 변압기 대미 수출 통계 (2025년 1~10월 6억 3,038만 달러 / 2024년 전체 4억 345만 달러)
• SK하이닉스 인디애나 팹 기공식 보도, 2026.8.28 — 투자 40억 달러 이상, 2029년 3분기 양산
• 아마존 · 알파벳 · 마이크로소프트 · 메타 2026년 설비투자 가이던스 — 합산 7,250억 달러

© 2026 AI7LAYER

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인용 표기: AI7LAYER, 「텍사스가 데이터센터 전력 연결을 멈춘 이유」, 2026.9.1, ai7layer.com

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