Demand for AI compute capacity outpaces traditional grid-connected data center build-out, accelerating deployment of isolated data centers with dedicated power sources (renewables, small reactors).

골드만 삭스 보고서에 따르면, 글로벌 인공지능(AI) 부문은 급증하는 수요를 충족할 만큼 빠르게 인프라를 구축하는 데 상당한 어려움을 겪고 있다. 이러한 인프라 병목 현상은 특히 물리적 세계와 더 넓은 경제 분야에서 AI의 가장 큰 경제적 기회가 아직 대부분 활용되지 않은 상태에서 발생하고 있다.

골드만 삭스는 전역 초규모 기업(hyperscaler)의 자본 지출이 2026년에 7,600억 달러를 초과하여 하루 약 20억 달러에 달할 것으로 전망한다. 이 막대한 투자는 다양한 지역에 분산되어 있으며, 미국 초규모 기업이 가장 큰 비중을 차지하고 중동의 주권 부채 펀드, 유럽의 산업 투자, 아시아 지역 공급망에서의 구조적 자본 배분이 이를 보완한다.

구글이 약 11만 개의 엔비디아 GPU 접근 권한을 위해 스페이스X에 월 약 9억 2천만 달러, 2029년 중반까지 총 nearly 300억 달러를 지불하기로 한 합의는 수요의 규모를 추가로 입증한다. 동시에 전력 그리드 운영사들은 3년 전의 계획 모델을 훨씬 상회하는 에너지 요구 사항을 수반하는 연계 요청에 직면해 있으며, 이로 인해 주요 제조업체들의 전기 분배 장비 납품이 수년간 지연되는 백로그가 발생하고 있다.

이러한 배경 속에서 완전 격리형 데이터 센터는 초규모 AI 인프라를 위한 대안으로 주목받고 있으며, 이는 특히 그리드 연결 지연이 증가하기 때문이다. 골드만 삭스는 1년 전에는 이러한 솔루션이 드물었지만, 최근 12~18개월 동안 연계 지연과 AI 컴퓨팅의 경제성이라는 요인에 힘입어 변두리 사례에서 신뢰할 만한 발전 경로로 전환되었다고 지적했다. 이제 향후 용량의 약 3분의 1이 격리될 것으로 추정된다.