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에너지와 환경

AI 데이터센터, 학습·추론용 정책 차등화 필요

전자신문 SW·2026-09-29

요약

한국경제인협회가 송기헌 국회 과학기술정보방송통신위원장과 함께 'AI 시대, 데이터센터의 현재와 미래' 세미나를 공동 개최했다. 세미나에서는 AI 데이터센터를 학습형과 추론형으로 구분해 정책을 차등화해 확충해야 한다는 주장이 제기됐다. 막대한 전력을 사용하는 학습형은 비용 경쟁력 확보가, 이용자와 가까워야 하는 추론형은 전력망과 수요 기반 확충이 우선돼야 한다는 제안이다. 한국경제인협회는 AI 데이터센터가 학습형과 추론형으로 분화하고 있다고 설명했다.

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학습형과 추론형은 요구되는 입지와 전력 조건이 달라, 동일한 데이터센터 정책으로 묶기 어렵다는 문제의식을 보여주는 제안이다.

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학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.

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