보고서 해설

개요

이 보고서는 내몽골 울란차부의 데이터센터 산업 클러스터에 초점을 맞추고, 용량 확장, 주요 참여자, 실제 수요, 가동률, 전력 및 수자원, 친환경 전력 조달 모델 및 산업적 시사점을 분석한다. 낮은 기온, 베이징과의 근접성, 비교적 낮은 전력요금, 풍부한 풍력 및 태양광 자원을 바탕으로 울란차부는 중국과 아시아태평양에서 가장 빠르게 성장하는 AI 컴퓨팅 파워 허브 중 하나가 되었다. 보고서는 중국의 AI 수요와 자본지출에 추가 상승 여력이 있다고 보지만, 현지 계획 공급 규모가 매우 커 산업 가치 창출은 단순한 임대료 인상보다 고객 확보, 가동 개시 속도, 가동률 개선 및 에너지 관리 역량에 더 좌우될 것으로 판단한다.

핵심 견해

첫째, 울란차부의 12.5GW 용량 약정은 AI 인프라 투자가 저비용 및 풍부한 친환경 에너지를 보유한 핵심 컴퓨팅 파워 허브에 빠르게 집중되고 있음을 보여준다. 둘째, 수요는 장기 계획만으로 뒷받침되지 않는다. 2025년 사용 용량은 전년 대비 70% 이상 증가했고, 가동 컴퓨팅 파워는 2026년 6월 165 EFLOPS에 도달했으며, VNET 프로젝트도 비교적 빠른 가동률 상승을 보였다. 셋째, 더 큰 캠퍼스 규모, 자본 투입 역량 및 전력 효율을 갖춘 선도 제3자 데이터센터는 AI 수요를 흡수하는 핵심 참여자로 남는다. 넷째, 운영 모델은 캐비닛 임대에서 데이터센터 운영, 친환경 전력 자산 관리 및 컴퓨팅 파워 또는 Token 수익 공유로 진화하고 있다. 다섯째, 대규모 공급 여력은 임대료 가격결정력을 약화시킬 수 있으며, 프로젝트 수익률은 가동률, 친환경 전력 총비용, 에너지저장장치 및 전용선 투자, 백업 전력 요건의 영향을 함께 받게 된다.

분석 프레임워크

보고서는 상향식 프로젝트 매핑과 하향식 산업 수급 분석을 결합한다. 울란차부의 가동, 건설 중 및 계획 용량을 집계하고, 주요 운영사와 인터넷 또는 AI 기업을 식별하며, 현지 용량을 중국 전체 공급 및 조호르 같은 아시아태평양 허브와 비교한다. 또한 사용 용량, 컴퓨팅 파워, 전력소비량 및 VNET의 단계별 가동 프로젝트를 활용해 수요와 가동률 상승 속도를 평가하고, 친환경 전력 조달, 송배전, 에너지저장장치, 전용선 및 백업 전력이 프로젝트 경제성에 미치는 영향을 분석한다.

방법론 메모

• 수급 분석데이터센터 용량 및 가동률 프레임워크

  프로젝트 발표만으로 실제 수요를 판단하지 않도록 가동, 건설 중, 계획 및 사용 용량을 동시에 검토한다.

  보고서는 12.5GW의 용량 약정을 약 1.2GW의 가동 용량, 약 800MW의 사용 용량 및 66%의 전체 가동률과 결합해 분석하며, 빠른 신규 공급이 일시적으로 가동률을 희석시킬 것이라고 지적한다.

• 지역 비교아시아태평양 컴퓨팅 파워 허브 벤치마크 비교

  용량 규모, 지연시간, 전력요금, 기후 및 친환경 전력 조건을 기준으로 서로 다른 데이터센터 허브를 비교한다.

  울란차부의 총 용량 약정은 조호르의 미래 데이터센터 용량의 약 3배이며, 베이징과의 근접성, 낮은 지연시간, 낮은 기온 및 비교적 낮은 전력요금 등의 장점을 보유한다.

• 운영 분석단계별 가동 개시 후 가동률 상승 분석

  가동 개시 배치별로 인도 후 분기별 데이터센터 용량 가동률 변화를 관찰한다.

  VNET 울란차부 프로젝트의 평균 가동률은 용량 인도 후 약 2개 분기 및 4개 분기에 각각 40% 초과 및 80% 초과로 상승했으며, 이는 고객 약정의 전환과 수요 이행 속도를 검증하는 데 활용된다.

• 비용 분석친환경 전력 종합 경제성 프레임워크

  친환경 전력 비용은 발전 가격뿐 아니라 인증서, 송배전, 에너지저장장치, 전용선 및 백업 전력 비용도 포함한다.

  보고서는 친환경 전력 직접 공급과 친환경 전력 거래 및 인증서라는 두 가지 주요 모델을 비교하며, 친환경 전력은 주로 정책 및 에너지 효율 요건을 충족하는 수단이고 반드시 기존 전력망 전력요금보다 본질적으로 저렴한 것은 아니라고 강조한다.

자산 매핑 및 비교

투자 논리에서 명시된 자산으로의 구조화 매핑(강점, 약점, 비교 대상, 위험).

• VNET

  울란차부의 선발 주자이자 잠재적 주요 수혜자

  강점

  2026년 1분기 기준 가동 398MW, 건설 중 388MW 및 미래 개발 예비 용량 약 1GW를 보유했으며, 약 300MW의 사용 용량과 비교적 빠른 가동 후 가동률 상승은 강력한 고객 유치 역량을 나타낸다.

  약점

  대규모 건설 중 및 예비 용량은 지속적인 자본지출, 건설 실행 및 가동률 실현 압력을 초래한다.

  비교

  다른 현지 프로젝트와 비교하면 VNET은 가동, 건설 중, 예비 용량 및 가동률에 대해 더 완전한 데이터를 공개해 울란차부 수요 강도를 검증하는 대표 사례가 된다.

  위험

  빠른 업계 공급 증가, 임대료 압력, 고객 집중, 에너지 비용 변동 및 신규 용량의 예상보다 느린 가동률 상승.

• GDS

  기가와트급 제3자 데이터센터 투자자이자 잠재적 수혜자

  강점

  Rmb30bn을 초과하는 투자로 약 2GW 데이터센터 캠퍼스 구축을 계획하고 있으며, 직접 공급과 거래를 통해 80% 초과의 친환경 전력 커버리지를 달성하는 것을 목표로 한다.

  약점

  프로젝트 규모가 크며, 자본집약도와 고객 사전 약정의 질이 투자 수익률에 큰 영향을 미친다.

  비교

  인터넷 기업의 자체 구축 캠퍼스와 비교하면 GDS와 같은 제3자 운영사는 일반적으로 더 큰 캠퍼스와 더 많은 용량 예비분을 보유한다.

  위험

  건설 지연, 공급 전개보다 느린 수요 전환, 금융비용 및 예상보다 높은 친환경 전력 총비용.

• Chindata (Dongyangguang, 600673.SS, 커버리지 제외)

  기가와트급 울란차부 프로젝트 참여자

  강점

  기가와트급 캠퍼스를 계획하고 있으며, 발전원-전력망-부하-저장을 통합한 친환경 전력 직접 공급 모델을 채택한다.

  약점

  보고서는 이 프로젝트의 상세 가동 개시 일정, 고객 약정 또는 가동률 데이터를 제공하지 않는다.

  비교

  VNET과 비교하면 가동 용량 및 가동률에 대한 검증 가능한 정보가 적어 프로젝트 가치는 후속 실행에 더 크게 의존한다.

  위험

  프로젝트 승인, 건설 진척, 자본 투자, 고객 도입 및 친환경 전력 지원 실행 리스크.

• Envision Group

  데이터센터와 친환경 에너지 통합 배치 참여자

  강점

  자체 풍력발전단지 및 친환경 전력 직접 공급과 결합해 약 2GW까지의 용량을 계획하고 있으며, 80% 초과의 직접 친환경 전력 공급을 목표로 한다.

  약점

  보고서는 구체적인 투자 금액, 가동 개시 계획 또는 고객 구성을 공개하지 않는다.

  비교

  에너지 자산 시너지 역량이 상대적으로 두드러지며, 데이터센터 운영이 친환경 전력 자산 관리로 확장되는 추세를 보여준다.

  위험

  계획 용량 실현, 에너지 인프라 건설, 고객 수요 및 프로젝트 수익률에 불확실성이 존재한다.

• 중국의 선도 제3자 데이터센터 운영사

  AI 수요 성장의 핵심 흡수자

  강점

  자본 투입 역량, 전력 효율, 고객 서비스 역량 및 핵심 컴퓨팅 파워 허브의 용량 예비분을 보유하며, 계획 용량은 일반적으로 인터넷 기업의 자체 구축 캠퍼스보다 크다.

  약점

  사업은 자본집약적이며 현금흐름과 수익률은 가동률, 금융비용 및 전력요금 변화에 민감하다.

  비교

  기업 자체 구축 데이터센터와 비교하면 제3자 운영사는 더 많은 고객과 더 큰 캠퍼스를 포괄하지만, 더 높은 공실 및 가격 경쟁 리스크도 부담한다.

  위험

  공급 과잉, 제한적인 임대료 성장, 고객 자체 구축 데이터센터로의 대체, 기술 변화 및 장기화된 자본지출 회수 기간.

• 친환경 전력, 에너지저장장치 및 전력장비 가치사슬

  데이터센터 확장에 따른 간접 수혜 자산

  강점

  친환경 전력 비중 및 PUE 준수 요건은 직접 공급, 거래, 마이크로그리드, 에너지저장장치, 전력 반도체, 에너지 라우터 및 고체 변압기 수요를 견인한다.

  약점

  친환경 전력이 반드시 저비용인 것은 아니며, 인증서, 송배전, 전용선, 에너지저장장치 및 백업 전력은 총비용을 증가시킨다.

  비교

  기존 전력망 전력 공급과 비교하면 친환경 전력 솔루션은 규제 준수 측면에서 강점이 있으나 경제성은 프로젝트 구조와 지원 투자에 좌우된다.

  위험

  정책 변화, 전력시장 가격 변동성, 에너지저장장치 활용 부족, 계통연계 제한 및 추가 백업 용량 비용.

핵심 데이터

• 울란차부 용량 약정12.5GW2026년 6월 기준 가동 및 계획 용량 포함; 2025년 7월 3.3GW보다 크게 높다.
• 울란차부 2025년 가동 용량약 1.2GW2025년 중국 가동 데이터센터 용량의 약 4%.
• 울란차부 2025년 사용 용량약 800MW전년 대비 70% 이상 증가했으며 전체 가동률은 약 66%.
• 울란차부 가동 컴퓨팅 파워165 EFLOPS2026년 6월 기준 전년 대비 두 배 이상 증가했으며 중국 지능형 컴퓨팅 파워의 약 7%를 차지.
• VNET 울란차부 용량가동 398MW, 건설 중 388MW, 예비 약 1GW2026년 1분기 기준; 추정 사용 용량은 약 300MW로 현지 시장의 약 3분의 1.
• VNET 가동률 상승2개 분기 후 40% 초과, 4개 분기 후 80% 초과울란차부 캠퍼스의 단계별 가동 개시 성과 기준이며 프로젝트 약정 및 사전 약정률은 100%.
• 중국 데이터센터 가동 용량 전망2025년 28GW; 2030년 53GW 예상보고서는 중국의 가동 용량이 2030년까지 거의 두 배가 될 것으로 예상한다.
• 데이터센터 전력소비량2026년 상반기 3.3TWh전년 대비 90% 증가했으며 울란차부 도시 전체 전력소비량의 약 7%를 차지.
• 2026년 6월 월간 데이터센터 전력소비량649GWh전년 대비 75% 증가.
• 데이터센터 최종 사용자 전력요금Rmb0.33-0.36/kWh베이징의 약 Rmb0.6-0.7/kWh 및 장자커우의 약 Rmb0.37-0.42/kWh보다 낮다.
• 재생에너지 설비 용량20GW 초과, 2026년 25GW 예상친환경 전력은 울란차부 전력 믹스의 약 67%를 차지.
• 발전원-전력망-부하-저장 프로젝트4개 프로젝트, 친환경 전력 용량 1.6GW완공 후 연간 발전량은 4.5TWh로 예상.

영향과 시사점

울란차부의 부상은 중국의 AI 컴퓨팅 파워가 더 낮은 에너지 비용과 풍부한 재생자원을 갖춘 지역으로 이동하는 추세를 강화한다. 선도 제3자 데이터센터 사업자는 캠퍼스 규모, 자금조달 역량, 고객 자원 및 에너지 효율의 수혜를 받을 것으로 예상되며, 친환경 전력 조달, 마이크로그리드, 에너지저장장치 및 전력 거래 등 자산 관리 기능을 점진적으로 담당하게 될 것이다. 동시에 12.5GW의 계획 공급은 단계적 공급 압력을 만들고 임대료 성장을 제한할 수 있으며, 투자 수익률은 고객 사전 약정, 가동 개시 규율 및 빠른 가동률 상승에 더 의존하게 된다. 전력 반도체, 에너지 라우터, 고체 변압기, 에너지저장장치, 액체 냉각 및 기타 부문은 추가 수요를 볼 수 있으나, 물 부족은 냉각 기술 경로와 프로젝트 비용에 영향을 미칠 것이다.

위험

• 울란차부의 12.5GW 계획 용량은 현재 수요를 크게 상회하며, 신규 공급은 가동률 하락과 가격 경쟁을 초래할 수 있다.
• 중국 전체 공급의 빠른 확대로 데이터센터 임대료 성장이 제약될 수 있다.
• 대규모 프로젝트는 높은 자본지출을 수반하며, 건설 진척, 금융비용 및 고객 사전 약정 전환율이 수익률에 영향을 미칠 수 있다.
• 친환경 전력 인증서, 송배전, 전용선, 에너지저장장치 및 백업 전력 비용은 낮은 전력요금의 장점을 약화시킬 수 있다.
• 울란차부는 수자원이 상대적으로 부족해 일부 냉각 솔루션을 제한하고 액체 냉각 시스템의 설계 및 운영 난도를 높일 수 있다.
• AI 수요 또는 자본지출이 기대에 못 미칠 경우 신규 용량의 가동률 상승 주기가 길어질 수 있다.
• Token 수익 공유와 같은 신규 사업 모델은 수익 변동성, 고객 신용 및 미성숙한 가격결정 메커니즘 관련 리스크를 수반한다.
• 고객 자체 구축 데이터센터가 일부 제3자 코로케이션 수요를 대체할 수 있다.

주시할 점

• 12.5GW 용량 약정이 실제 착공, 가동 개시 및 고객 계약으로 전환되는 진척.
• 울란차부의 사용 용량, 전체 가동률 및 165 EFLOPS 컴퓨팅 파워의 후속 성장.
• VNET, GDS, Chindata 및 Envision Group 프로젝트의 건설 속도, 사전 약정률 및 가동률 상승.
• 2025년 28GW에서 2030년 예상 53GW로 중국 데이터센터 가동 용량이 증가하는 과정에서의 수급 격차.
• 현지 데이터센터 임대료, kWh당 전력요금 및 AI 컴퓨팅 파워 서비스 가격 변화.
• 친환경 전력 직접 공급, 거래 및 인증서의 총비용과 80% 초과 친환경 전력 커버리지 요건의 이행.
• 신규 데이터센터 PUE 1.25 미만 및 국가 허브 PUE 1.2 미만 등의 요건이 장비 및 에너지 솔루션에 미치는 영향.
• 수자원 제약 환경에서 칩 직접 액체 냉각 및 기타 절수형 냉각 기술의 도입 진척.
• 제3자 데이터센터가 캐비닛 임대에서 친환경 전력 자산 관리 및 컴퓨팅 파워 수익 공유 모델로 전환함에 따른 수익성 성과.