[AI MEMO] AI 데이터센터 고용 효과, 상시 일자리만으론 평가 어려워

건설 단계에서 대규모 고용 수요 발생 
숙련인력 부족으로 사업 일정·비용 부담 확대 
인센티브 재설계와 기능인력 양성 필요 

본 연구 기사는 유럽 경제 연구소 The Economy의 연구위원(Fellow)들이 작성한 The Economy Review 시리즈 기고문을 한국 시장 상황에 맞춰 재구성한 글입니다. 본 시리즈는 최신 기술-경제-정책 이슈에 대해 연구자의 시각을 담아, 일반 독자들에게도 이해하기 쉽게 전달하는 것을 목표로 합니다. 기사에 담긴 견해는 집필자의 개인적인 의견이며, The Economy 또는 집필자의 소속 기관의 견해와 일치하지 않을 수 있습니다.

AI 데이터센터 투자가 빠르게 늘면서 막대한 투자 규모에 비해 일자리 창출 효과가 크지 않다는 지적이 이어지고 있다. 완공 후 시설을 운영하는 데 필요한 인력이 수백 명에 그치는 경우가 많아서다. 그러나 건설 단계까지 포함하면 고용 규모는 크게 달라진다. 미국 인디애나주 레바논에 들어서는 100억 달러(약 14조원) 규모의 하이퍼스케일 데이터센터는 가동 후 약 300명을 상시 고용할 예정이지만 건설이 정점에 이르면 4,000명 넘는 인력이 콘크리트 타설과 케이블 설치, 배전 설비 구축 등에 투입된다. 여기에 AI 서버의 전력 사용량과 발열이 늘면서 운영 단계에서도 냉각·전력 설비를 관리하는 전문인력의 역할이 커지는 추세다. 이와 같이 데이터센터의 고용 효과를 정확히 평가하려면 완공 후 상시 인력뿐 아니라 건설과 운영 단계에서 발생하는 인력 수요를 함께 살펴야 한다.

상시 고용에 가려진 건설 일자리

데이터센터 인센티브를 둘러싼 논란은 그동안 완공 후 상시 고용 규모에 초점이 맞춰졌다. 수십억 달러가 투입된 시설의 상시 근무자가 대형 슈퍼마켓보다 적은 사례가 잇따르면서 수천 명의 일자리 창출을 기대하고 지원책을 마련한 지방정부도 비판에 직면했다. 그러나 상시 고용만으로 전체 고용 효과를 판단하면 건설 과정에서 발생하는 인력 수요를 놓칠 수 있다.

최근 연구에서도 데이터센터가 들어선 지역에서 관련 산업의 고용이 늘어난 것으로 분석됐다. 경제학자들은 미국 데이터센터 약 1,500곳과 계획이 취소된 프로젝트 52곳을 2003년 이후 카운티별 고용 자료와 연계해 분석했다. 그 결과, 첫 대형 데이터센터가 들어선 지역은 이후 10년간 데이터처리 부문 고용이 56%, 통신 부문은 43% 증가했다. 고용 증가는 임대형 코로케이션 시설보다 클라우드·AI 기업의 하이퍼스케일 데이터센터에서 두드러졌다. 실제 늘어난 일자리는 카운티당 약 100~200개로 대규모 제조공장 대비 적었지만 데이터센터가 지역 고용에 일정한 영향을 미친다는 점을 뒷받침한다.

숙련인력 부족이 건설 확대의 걸림돌

데이터센터 건설에서 더 큰 문제는 늘어나는 일자리를 채울 숙련인력이 충분하지 않다는 점이다. 미국에서 건설 중이거나 계획 단계에 있는 데이터센터는 약 3,000개에 이른다. 프로젝트당 공사가 가장 활발한 시기에는 통상 1,500~3,000명, 대형 단지는 최대 4,000명의 인력이 필요하다. 업계는 현재 추진 중인 사업에서 약 470만 개의 임시 건설 일자리 수요가 발생할 것으로 추산한다. 그러나 지난해 미국 건설업 실업자는 월평균 약 48만1,000명에 그쳤으며, 데이터센터 사업자의 60% 이상은 숙련인력 확보에 어려움을 겪는 것으로 조사됐다.

특히 전문 기능직에서 인력 부족이 두드러진다. 시설을 인터넷망과 연결하는 광섬유 케이블 설치 인력은 미국에서 약 5만8,000명 부족한 것으로 추산되며, 작업 인력을 확보하지 못해 공사가 지연되는 사례도 발생하고 있다. 글로벌 조사에서도 조사 지역의 70% 이상이 데이터센터 건설 인력 부족이나 공급 부족을 겪는 것으로 파악됐다. 기계·전기·배관(MEP) 분야에서 인력이 부족하다고 답한 비율은 약 90%에 달했다. 발표된 사업이 모두 예정대로 진행될 경우 미국에서 전기기사 50만 명, 용접공 30만 명, 배관공 55만 명이 부족할 것이라는 전망도 나왔다.

숙련인력 확보 경쟁은 임금에도 영향을 미치고 있다. 높은 임금을 제시하는 데이터센터 건설 현장으로 전기기사와 배관공 등이 이동하면서 병원과 주택, 지방정부 인프라 사업도 인력 확보 부담이 커지는 양상이다. 시운전 전문가와 현장 감독자처럼 양성에 오랜 시간이 필요한 직종은 단기간에 인력을 늘리기도 쉽지 않다. 이에 따라 인력 확보 여부가 사업 일정과 비용을 좌우하는 주요 변수로 부상했다.

AI 확산에 달라지는 운영 인력 수요

건설 단계에서 숙련인력 부족이 두드러지는 가운데, 완공 이후 필요한 인력의 성격도 달라지고 있다. 기존 데이터센터는 비교적 표준화된 서버를 중심으로 전력과 냉각, 네트워크를 관리해 적은 인력으로 운영할 수 있었다. 반면 AI 모델의 학습과 구동에는 특수 반도체를 고밀도로 배치한 서버가 필요하다. 이로 인해 발열과 전력 사용량이 크게 늘고 장비 관리도 복잡해졌다.

이러한 변화로 액체냉각 시스템과 고밀도 전력 설비를 관리하고 신규 장비의 시운전을 담당하는 전문인력의 중요성이 커지고 있다. 서버 인프라를 24시간 점검·수리하는 데이터센터 기술자의 미국 중위 연봉은 약 8만8,000달러(약 1억2,000만원)로 일반 시설 유지관리직보다 높은 수준이다. 마이크로소프트와 아마존, 구글, IBM 등 주요 기술기업도 관련 인력을 지속적으로 채용하는 추세다.

고용 효과에 맞춘 인센티브 재설계

그러나 데이터센터의 고용 효과와 별개로 정부 지원이 적정한지도 따져봐야 한다. 연구 결과를 보면 정부 지원 규모와 고용 효과가 반드시 비례하지는 않았다. 하이퍼스케일 데이터센터가 들어선 카운티에서는 주정부 인센티브가 전체 건설투자의 약 2%에 그쳤지만 관련 산업의 고용 증가가 상대적으로 크게 나타났다. 반면 고용 효과가 작은 임대형 코로케이션 데이터센터에서는 인센티브 비중이 전체 투자의 62%에 달했다. 결국 더 많은 지원을 받은 사업이 더 많은 일자리를 만든 것은 아닌 셈이다.

또한 건설 일자리가 일시적이라는 이유만으로 고용 효과를 낮게 평가하기도 어렵다. 고속도로와 경기장, 병원 등 다른 인프라 사업에서도 공사 기간 발생한 일자리를 경제적 효과에 포함한다. 따라서 정책적으로 따져야 할 부분은 지역 노동시장이 대규모 건설 수요를 감당할 수 있는지 여부다. 데이터센터로 숙련인력이 몰리면 주택과 병원, 지방정부 인프라 등 다른 사업의 인건비와 공사 일정에도 영향을 줄 수 있다.

이 때문에 인센티브 역시 건설과 운영 단계의 특성을 구분해 설계하는 방식이 요구된다. 건설 단계에서는 견습 인력 양성과 지역 주민 채용, 지역 기능직 임금 수준 등을 지원 조건에 반영해 투자에 따른 고용 효과가 지역으로 이어지도록 할 필요가 있다. 운영 단계에서는 연구에서 확인된 100~200명 수준을 토대로 현실적인 고용 목표를 세우고 AI 시설에 필요한 고숙련 기술직도 평가에 반영하는 것이 적절하다. 또한 공공재원을 숙련인력 양성에 활용하는 방안도 검토할 만하다. 지역 전문대학과 직업훈련기관을 통한 전기와 냉난방·공조(HVAC), 광섬유 분야의 인력 양성은 데이터센터뿐 아니라 다른 산업의 숙련인력 부족을 완화하는 데도 효과적이다.

데이터센터의 고용 효과를 제대로 평가하려면 건설과 운영 단계에서 발생하는 인력 수요를 함께 살펴야 한다. 이를 토대로 지원 정책도 지역 노동시장에 미치는 영향을 중심으로 설계할 필요가 있다. 특히 숙련인력 양성에 공공재원을 투입하면 데이터센터 건설 수요에 대응하면서 다른 산업의 인력 부족을 완화하는 데도 도움이 된다. 결국 개별 데이터센터의 고용 규모에 매달리기보다 지역의 숙련인력을 꾸준히 늘리는 방향으로 지원 정책을 전환하는 것이 바람직하다.

본 연구 기사의 원문은 The AI Data Center Jobs Debate Is Counting the Wrong Workers을 참고해 주시기 바랍니다. 본 기사의 저작권은 The Economy에 있습니다.