중국 내몽골의 울란차브는 AI 데이터센터 입지에서 전기요금만으로 결론을 내리면 무엇을 놓치는지 보여 주는 사례다. WIRED는 8월 21일, 인구 약 150만 명인 이 도시에 2016년 이후 문을 열었거나 공사에 들어간 데이터센터가 약 100곳이라고 보도했다. 중국 기업들이 약속한 프로젝트 용량은 합계 12.5GW이고, 그 약속의 70% 이상은 지난 1년 사이에 발표됐다.
12.5GW는 지금 가동 중인 설비의 전력 사용량이 아니라 기업들이 내건 프로젝트 용량의 합계다. 그래도 숫자가 커진 배경은 분명하다. 울란차브는 전력이 싸고 땅이 넓으며, 베이징과 가까워 지연시간을 낮출 수 있다. 여기에 고지대의 긴 겨울이 냉각 부담을 줄인다. AI 사업자가 실제로 계산해야 할 것은 싼 전력 한 항목이 아니라 전력·냉각·광통신·물·가동 안정성이 동시에 맞는지다.
학습용 연산과 서비스용 연산은 같은 거리에 설 필요가 없다
울란차브가 AI 붐 이전부터 데이터센터 후보지였던 이유는 저렴한 전력과 서늘한 기후다. 2021년에는 중국의 ‘동수서산’ 정책에서 주요 허브 가운데 하나로 지정됐다. 다만 인구가 밀집한 동부 해안과 떨어진 데이터센터는 처음에는 높은 지연시간 때문에 백업 저장소 용도로 주로 쓰였다.
AI 학습은 이 약점을 다르게 만든다. 한 번의 학습 실행은 수개월 걸릴 수 있고, 사람이 매 순간 응답을 주고받을 필요가 적다. 떨어진 지역의 대규모 전력과 부지를 쓸 여지가 생긴다. 반면 추론은 사용자의 요청에 실시간으로 답해야 한다. WIRED에 따르면 울란차브에는 2017년과 2019년에 구축된 전용 광케이블 두 개가 있으며, 평균 지연시간을 5밀리초 미만으로 낮췄다. 이 수준이면 AI 추론처럼 즉시 데이터 교환이 필요한 작업도 지원할 수 있다.
전력 단가가 낮아도 24시간 공급과 물 문제는 남는다
내몽골의 전력은 풍력·태양광 확대와 석탄 공급이 함께 작용해 중국에서 특히 저렴한 편이다. 재생에너지의 남는 발전량을 데이터센터가 흡수할 수 있다는 점도 정부가 이 지역의 컴퓨팅 단지를 키우는 이유다. 엔비전은 8월 울란차브에 자사 청정 전력 공급과 직접 연결하는 2GW AI 데이터센터를 짓겠다고 발표했다.
전력의 원가와 전력의 조달 방식은 다른 질문이다. 중국 컴퓨팅 인프라를 연구한 앤드루 스토콜스는 울란차브 전력의 약 37%가 여전히 석탄에서 온다고 분석했다. 데이터센터는 밤에도 멈추지 않기 때문에 운영자는 발전량이 시간에 따라 달라지는 전원만으로 설비를 운용하기 어렵다. 재생에너지 비중이 높다는 설명만으로 24시간 공급 구조까지 알 수 없는 이유다.
물은 더 직접적인 입지 조건이다. 울란차브의 연간 강수량은 약 14인치이며, 기사 보도 당시 지역 수도회사는 피크 수요를 낮추기 위해 여러 정수시설을 매일 밤 7시간씩 멈췄다. 지역 기상 자료상 데이터센터 냉각에 추가 물이 필요한 기간은 1년 중 두 달이지만, 이미 주민 수요가 빡빡한 곳에서는 그 두 달의 피크가 설계 조건이 된다.
부지 비교표에는 무엇을 한 줄씩 넣어야 하나
울란차브의 사례를 다른 지역에 그대로 대입할 필요는 없다. 대신 후보지를 비교할 때 전력 단가 옆에 네 가지 행을 추가할 수 있다. 첫째, 계약 전력량뿐 아니라 밤과 계절 피크를 포함한 공급 구조다. 둘째, 외기 냉각을 쓸 수 있는 기간과 추가 냉각수의 최대 수요다. 셋째, 학습과 추론을 나눴을 때 필요한 광통신 경로와 실제 지연시간이다. 넷째, 발표된 프로젝트 용량과 이미 확보한 전력·물·회선이 어디까지 일치하는지다.
이렇게 보면 ‘전기가 싼 곳’은 후보를 거르는 첫 조건일 뿐 최종 답은 아니다. 울란차브처럼 낮은 단가, 추운 기후, 낮은 지연시간이 한곳에 모여도 물 수요와 전력 구성은 별도의 병목이 된다. AI 데이터센터의 입지는 학습·추론·냉각을 같은 가동 시점에 지속할 수 있는 조합을 확인하는 일이다.
출처: WIRED, 「The Unlikely Place at the Center of China’s AI Boom」 (2026-08-21), IEA, Energy and AI (2025-04-10)