AI 인프라 격차, 교육 격차로 확산
데이터센터 입지·전력 경쟁이 성능 좌우
연산 능력 중심으로 재편된 교육 불평등

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.

지난해 고등교육정책연구소(HEPI) 조사에 따르면 학생 92%가 이미 인공지능(AI)을 활용 중인 것으로 나타났다. AI 활용이 일상으로 자리 잡으면서 관련 기술은 교육 시스템 전반의 과제로 확대되는 국면에 접어들었다. 동시에 데이터센터와 반도체, 전력망이 결합된 인프라 위에서 학습 환경이 형성됨에 따라 지역별 성능 격차도 점차 뚜렷해지고 있다. 이에 안정적인 컴퓨팅 자원에 얼마나 지속적으로 접근할 수 있는지가 교육 격차를 좌우하는 핵심 변수로 떠오르는 상황이다.

거리와 입지가 좌우하는 AI 성능 격차

AI 서비스 성능은 지역에 따라 차이를 보인다. 연산 자원과의 물리적 거리가 가까울수록 응답 속도는 안정된다. 이 차이는 실시간 자막이나 즉시 번역, 튜터링처럼 반응 속도가 중요한 기능에서 더 뚜렷하게 나타난다. 응답이 늦어지는 상황이 반복되면 수업 흐름 전반에도 영향을 미친다.

이 같은 특성은 데이터센터 입지 전략으로 이어진다. 클라우드 기업은 수요가 집중된 지역과 광케이블 경로를 중심으로 인프라를 배치하고, 서비스 안정성을 확보하기 위해 가용 구역을 인접하게 구성한다. 동시에 즉각성이 덜 중요한 대규모 작업은 전력과 부지가 확보된 외곽에서 처리하고, 실시간 응답이 필요한 기능은 사용자와 가까운 거점에 배치하는 구조다.

문제는 이러한 인프라가 균등하게 확산되지 않는다는 점이다. 초기 투자가 대도시 인근에 집중된 뒤 비용 부담이 커지면 인근 지역으로 확장되지만, 여전히 중심 시장과의 연결망 안에서 움직인다. 이로 인해 주요 클라우드 거점과 가까운 대학은 서비스 도입과 운영에서 유리한 조건을 확보하는 반면, 거점에서 떨어진 기관은 동일한 비용을 지불하더라도 성능과 지원 수준에서 차이를 겪게 된다.

전력 경쟁 격화, 교육 격차로 확산

AI 인프라를 둘러싼 제약은 네트워크를 넘어 전력 문제로 확산되고 있다. 2023년 미국 데이터센터 전력 소비는 전체 수요의 4.4%인 176테라와트시(TWh)에 이른다. 국제에너지기구(IEA)는 2030년에 이 수치가 945TWh까지 늘어날 것으로 전망했다. 단순한 수요 증가보다 더 큰 문제는 집중도다. 미국 데이터센터의 절반가량이 다섯 개 권역에 몰리면서 전력망과 변전 시설에 부담이 집중되는 구조가 형성됐다. 유럽 역시 런던과 암스테르담 등 주요 허브에서 전력망 연결에만 7~10년이 소요되는 상황이다.

이 같은 환경에서 교육기관의 AI 도입은 전력과 부지, 냉각 설비가 결합된 자원을 함께 확보하는 문제로 이어진다. 특히 실시간 학습 지원처럼 빠른 응답과 높은 가용성이 요구되는 서비스일수록 전력 수급이 안정적인 지역으로 수요가 집중된다. 그 결과 AI 도입 속도와 활용 수준은 전력 확보 여건에 따라 달라지며, 이는 서비스 품질과 기술 확산 전반에 영향을 미치는 요인으로 작용한다.

공공 전략으로 접근해야 할 AI 인프라

이러한 인프라 격차와 불균형은 기술 발전만으로 해소되기 어렵다. 반도체 성능이나 냉각 효율이 개선되더라도 입지와 전력, 형평성 문제는 여전히 구조적으로 남기 때문이다. 이에 따라 교육 정책도 기술 도입을 넘어 인프라 구조를 함께 고려하는 방향으로의 전환이 불가피하다. 일상적인 학습 지원 작업은 저지연 환경으로 분산하고, 대규모 학습 작업은 국가나 지역 단위에서 공동 처리하는 방식이 현실적인 대안으로 제시된다. 동시에 공공 조달 단계에서는 서비스 운영 지역과 지연 보장 수준, 전력 수급 리스크 대응 방안을 명확히 따져 공급자에 요구할 필요가 있다.

또한 교육용 AI 인프라는 디지털 공공재로 접근해야 한다. 각 기관이 개별적으로 소프트웨어를 구독하는 방식만으로는 구조적 제약을 넘기 어렵기 때문이다. 따라서 클라우드 입지와 전력 의존도를 학사 운영의 변수로 반영하고, 이를 에너지 정책과 데이터 거버넌스와 연계하는 접근이 요구된다.

AI 확산은 인프라 한계를 드러내는 신호다. 이러한 변화는 교육 운영 전반에도 영향을 미치고 있으며, 조달 체계를 선제적으로 정비한 기관일수록 시장 변화 속에서도 교육 접근성을 유지할 가능성이 높다. 결국 AI 시대에도 지식 전달은 장소와 전력, 정책 선택에 좌우된다. 교육 정책은 이 구조를 전제로 재설계돼야 한다.

본 연구 기사의 원문은 AI Infrastructure in Education Is the Next Digital Divide을 참고해 주시기 바랍니다. 본 기사의 저작권은 The Economy에 있습니다.