국가 의료AI 데이터센터 추진…원주 거점으로 ‘소버린AI’ 속도전

▲(왼쪽부터) 최수진·김건·최보윤 의원

[한의신문] 의료AI 데이터센터를 단순 인프라가 아닌 의료주권·보안·국가경쟁력을 좌우할 핵심 기반으로 규정하며, 평가기준 수립과 선택과 집중 투자, 하이브리드 보안 기반 밸류체인 확장, 추론 중심 인프라 재편, 친환경 전력·규제 개선이 동시에 추진돼야 한다는 주장이 제기됐다.

최수진 의원(국민의힘)과 AI와우리의미래(공동대표 김건·최보윤)는 14일 ‘의료데이터 통합을 통한 의료AI 데이터센터 구축으로 AI 주권 확보’ 토론회를 열고, ‘원주 의료 AI 데이터센터’의 추진 방향, 국산 NPU 기반 추론 인프라 전환 등을 집중 논의했다.

최수진 의원은 인사말에서 “‘의료AI 데이터센터’는 국내 AI 반도체를 실제 의료 현장에서 검증하는 테스트베드이자 의료·AI·데이터가 융합된 차세대 과학기술 인재를 양성하는 핵심 인프라”라며 “의료데이터와 개인정보를 각각 규율하는 법·제도가 분절돼 기업과 연구자들이 데이터 활용 과정에서 큰 어려움을 겪고 있는 만큼, 보호와 활용의 균형을 전제로 합리적인 규제 개선과 상생 모델을 마련해야 한다”고 강조했다.

이날 토론회는 △국내 AI 데이터센터 평가 기준 정립 및 평가 계획(유병준 서울대 경영학과 교수) △의료 소버린 AI 데이터센터 구축을 위한 정책 방향(소윤창 킨드릴코리아 상무) △국산 NPU를 활용한 의료데이터 분석 및 진단과 미래(김진수 퓨리오사AI 사업개발부문 이사) △탄소중립과 친환경 데이터센터의 미래전략(채갑병 포스코이앤씨 본부장)을 주제로 발표가 진행됐다.

■ “의료AI 데이터센터는 의료주권 의제…선택과 집중 필요”

유병준 교수는 ‘원주 의료AI 데이터센터’에 대해 경제성·기술성·생태계 관점의 평가 기준을 수립해 ‘선택과 집중’의 전략적 투자가 필요하다고 제언했다.

의료 분야에서 해외 LLM 서비스 의존이 국가 차원의 보안·경쟁력 리스크로 연결될 수 있다고 진단한 유 교수는 “해외 LLM 기반 서비스는 민감한 환자정보 유출 위험이 존재한다”며 “국가 경쟁력과 보안 측면에서 한국형 의료서비스 AI와 의료 소버린 AI가 필수”라고 강조했다. 

유 교수에 따르면 ‘의료AI 데이터센터’ 설립에 있어 강원도 원주시는 건보공단, 심평원 등 의료 빅데이터 기반 기관이 집적돼 있고, 비수도권 입지로 전력·부지·접근성 측면에서도 장점이 크다. 이를 통해 수술로봇·웨어러블 등 의료기술 산업과 결합해 생태계 확장 가능성이 높다는 것.

경제성 전망에 있어선 공공기관·지자체 차원의 데이터 관리·운영비 절감, 클라우드 외주비 축소, 공공 R&D 효율화만으로도 연 2000억원 편익이 기대되며, 이는 현재가치로 환산해 1조6200억원 수준이다. 민간 R&D·임상시험·인증비 절감 등 2차 편익과 생산·고용·세수·건강증진 파급효과까지 고려하면 밸류체인 기준 15조원 규모 가치 창출이 가능하다는 설명이다.

다만 데이터센터 정책의 현실적 한계에 대해선 “현재 국내에 고려 중인 데이터센터가 64곳에 달하지만 전력과 인허가 장벽으로 승인만 2년, 착공 후 준공까지 3년 이상 소요된다”며 “정권 임기 내 실현 가능한 곳은 제한적인 만큼 난립을 지양하고 실현가능성과 효익이 검증된 데이터센터를 선별해 집중 육성해야 한다”고 강조했다.

■ “의료AI는 속도전…하이브리드 보안으로 확장 밸류체인 설계” 

소윤창 상무는 ‘원주 의료AI 데이터센터’ 구축 구상을 소개하며 의료 소버린 AI 전략을 ‘확장 밸류체인’으로 설계해야 한다고 주장했다. 

그는 의료 AI 분야를 “기술 발전 주기가 급격히 단축되는 만큼 4년 로드맵조차 길게 느껴질 수 있어, 2~3년으로 앞당긴 압축 전략이 필요하다”면서, 구축 모델로는 의료데이터의 민감성을 고려해 온프레미스(보안)와 클라우드 컴퓨팅을 결합한 하이브리드 방식을 제시한 데 이어 △민감정보 보호를 위한 온프레미스 기반 프라이버시 확보 △컴퓨팅 자원 활용 극대화를 위한 클라우드 확장 △통합 관제·운영을 통한 데이터의 ‘담기·관리·활용’ 구조 정립을 핵심과제로 꼽았다.

그는 이어 “의료AI 데이터센터를 중심으로 의료AI 클러스터를 구축하고, 데이터 기반 서비스·알고리즘·플랫폼을 통해 밸류체인을 다운스트림으로 확장해야 한다”면서 이 과정에서 △GPU 의존 탈피를 위한 국산 MPU/NPU 확보 △장비·설비 국산화 및 검증 체계 구축 △의료를 넘어 헬스케어까지 확장하는 융복합 모델을 제시했다.

소 상무는 글로벌 사업자들이 쉽게 채택하지 않는 국산 MPU/NPU, 신규 냉각·보안 아키텍처의 실증을 신뢰성과 성능을 담보할 수 있도록 정부의 ‘알파 커스터머’ 역할도 강조했다. 

■ “인프라는 학습에서 추론으로…국산 NPU가 전력·비용 해법”

AI 서비스 확산 이후 인프라 시장이 ‘학습(트레이닝)’ 중심에서 ‘추론(인퍼런스)’ 중심으로 재편되고 있다고 진단한 김진수 이사는 “대규모 모델을 학습시키는 단계보다 실제 서비스를 운영하는 단계에서 비용과 전력 효율이 핵심 변수가 되며, 이에 따라 추론 인프라 수요가 빠르게 확대된다”고 설명했따.

김 이사에 따르면 자사는 의료AI 기업과 협업해 흉부 X-ray 판독문 생성(LLM 기반) 실증을 진행했으며, GPU 대비 비용 효율과 서비스 신뢰성 측면에서 성과를 확인했다. 이를 통해 향후 EMR·CT/MRI 등 영상 데이터와 연동한 멀티 LLM 운영 환경을 검토할 수 있고, 데이터센터 인프라와 의료 AI 솔루션을 패키지화해 확산 모델을 만들 수 있다는 것.

그는 의료AI 서비스가 진료 전·중·후 전 주기에 걸쳐 확장될 수 있다는 점을 강조하며 “의료AI 데이터센터는 단일 시설이 아니라 데이터 허브·AI 서비스 플랫폼·추론 인프라가 결합된 서비스 지향 아키텍처로 설계돼야 한다”고 말했다.

■ “회계적 RE100 넘어 물리적 친환경…SMR·폐열·규제 개선 필요”

데이터센터 지속가능성 전략으로 탄소중립·친환경을 전면에 배치해야 한다고 강조한 채갑병 본부장은 친환경 데이터센터의 핵심 요소로 △에너지 효율(저PUE) △고효율 냉각(DLC·D2C·액침 등) △재생에너지 확대 △폐열 회수·활용을 제시했다.

채 본부장은 “국내 RE100 이행이 단일 전력시장 구조와 재생에너지 생산 여건 한계로 제약을 받는다”고 분석하며 “해외 역시 PPA·REC 등 ‘속성 거래’에 상당 부분 의존하고 있는 만큼 회계적 RE100의 한계를 넘어서는 물리 기반 친환경 모델 논의가 필요하다”고 말했다.

그는 저탄소 전원이자 CFE(Carbon Free Energy) 흐름과 맞물리는 데이터센터 전력 공급 모델로 SMR(소형모듈원자로)을 제시하며 “AI 데이터센터는 기존 IDC보다 도심 입지 필요성이 낮은 만큼 전원·부지 여건을 고려한 지역 공존형 모델로 설계해야 한다”고 설명했다.

채 본부장은 아울러 “의료데이터를 활용한 버티컬 AI 데이터센터 모델을 구축하면 고부가 의료AI 플랫폼과 수출 모델을 동시에 노릴 수 있다”며 △SMR 기반 전력 공급 △저전력 MPU 실증 △정부 알파 커스터머 역할을 결합한 국가 단위 생태계 구축을 제안했다.

이날 참석한 공진호 과학기술정보통신부 인공지능정책기획과장은 “데이터센터 인허가 지연 문제를 해결하기 위해 과방위 차원에서 특별법이 발의돼 입지 규제와 주차장·미술품 설치 같은 시설 규제를 한 번에 정비할 수 있도록 조속한 처리를 준비하고 있다”면서 “정부는 신속한 의료데이터 심의 체계를 통해 원격 접근·분석이 가능하고, 참여자 간 공정한 인센티브가 작동하는 생태계를 만들겠다”고 말했다.

아울러 국산 NPU 확산과 관련해선 “알파 커스터머로서 초기 수요를 창출하기 위해 노력해왔고, 올해도 K-NPU 테스트 제도 구축에 약 160억원 예산이 편성돼 공공 AI 서비스에서 국산 MPU가 활용될 수 있도록 준비하고 있다”고 밝혔다.