배경훈‘AI중국모델’불랙스톤‘AI부동산’알리바바투자과잉

Bae Kyung-hoon 'AI China Model’ Balacks

배경훈 ‘AI중국모델’ 불랙스톤 ‘AI부동산 투자’ 알리바바 ‘투자과잉’

과기부 장관에 지명된 배경훈 후보자는 “컴퓨터 인프라 데이터 조금 보완하면 세계적 AI 기술 개발하고 서비스할 수 있다”며 ‘투자 확대’를 말했으나, 메타의 데이터센터 부사장 레이첼 피터슨(Rachel Peterson)은 "모든 것이 하나의 거대한 데이터센터 크기의 슈퍼컴퓨터처럼 기능해야 하고 완전히 다른 방정식이다"고 재평가를 밝혀 격차가 컸다.

배경훈 후보자는 24일 ‘한국의 A 저력’에 대해 “컴퓨팅 인프라와 데이터 부분이 조금 더 보완되면 세계적 수준의 AI 기술을 개발하고 서비스 생태계를 만들 수 있다”며, 가장 중점을 두는AI 정책에 대해 “1차적으로 하고자 하는 일은 전 분야에 AI를 적용하고 모든 국민이 AI를 잘 활용할 수 있는 환경을 마련하는 것”이라고 기자들에게 밝혔다.

그는 5월 17일 LG AI연구원장으로 세미나에서 “전세계가 AI 경쟁력 확보 위해 정부 차원에서 AI 산업 이끌고 있다”고 규정하고 “AI 시장이 열리지 않으면 민간투자 어렵고, 몇 년안에 시장 열리지 않으면 기업들은 큰 위기“라고 ‘정부 주도 AI 시장 조성’ 정책을 밝혔다.

그는 3월 18일 미국 엔비디아 행사에서 “LG의 엑시원 딥을 한국의 대표 ‘소버린(주권) AI로 키우고 싶다”며 중국 딥시키의 추론 모델 R1과 대비해 ’중국 모델 모방 한국형 개발‘을 발표했고, 장관 지명 후에는 '미국형 중국형 중 투자 규모가 선택'으로 전환했다.

미국 최대 사모펀드인 불랙스톤이 한국 금융위기에서 부동산에 투자 확대하며 한국 정부의 공급확대로 부동산이 급등했고, 노무현 문재인 정부에 이어 이재명 정부에서도 반복을 보인다.

불랙스톤은 KB금융그룹과 업무협력 MOU를 지난해 5월 16일 뉴욕에서 체결했고, 금웅위기에서 신한은행은 2대 지주로 미국 사모펀드 불랙록이 됐다.

이복현 금융감독원장이 참석한 블랙스톤-국민은행간의 MOU 체결에는 한국 정부의 ‘Invest K-Finance’ 프로젝트 일환이다.

뉴욕타임스는 23일 옥스퍼드 대학의 데이터를 인용해 “인공 지능은 새로운 디지털 격차를 만들어 최첨단 AI 시스템을 구축할 수 있는 컴퓨팅 파워를 가진 국가와 그렇지 않은 국가 간의 세계를 분열시켰다”며 “지금까지 가장 큰 수혜자는 미국, 중국, 유럽연합”이라며, 투자 규모 확대로 AI 새 지배자가 된 사모펀드 불랙스톤의 집중 조명했다.

NYT는 “올해 초, AI 부동산 투자에서 무적처럼 보였던 블랙스톤의 베팅이 갑자기 흔들리는 모습을 보였다”면서 “지난 1월 말, 중국 기업인 딥시크(DeepSeek)는 더 적은 전력과 더 적은 칩을 사용하여 인공지능 시스템을 구축하는 방법을 알아냈다고 밝혔으며, 이는 이러한 크고 값비싼 데이터센터의 필요성이 줄어들 수 있다는 가능성을 제기했다”고 밝혔다.

옥스퍼드 대학 데이터는 ‘미국 중국 EU' 3 지역이 세계에서 가장 강력한 데이터 센터의 절반 이상을 호스팅하고 있으며, 이 데이터 센터는 가장 복잡한 AI 시스템을 개발하는 데 사용되고 있고, 32개국인 세계 약 16%의 국가만이 이러한 대규모 시설을 마이크로칩과 컴퓨터로 채워 업계 용어로 "컴퓨팅 파워"로 알려진 것을 보유하고 있다고 밝혔다.

Meta의 이글 마운틴 데이터 센터는 솔트레이크시티 남쪽 유타주 레이크 마운틴 아래 계곡에 있고, 메타의 데이터 센터는 인공지능 붐이 일어난 후 이 건물을 착공했으며 본질적으로 컴퓨터 랙이 서로 겹쳐져 있는 큰 건물인 데이터 센터의 작동 방식을 변화시키고 있다.

인공지능 붐이 일어나기 전인 2021년, 메타는 솔트레이크시티에서 남쪽으로 한 시간 거리에 데이터센터 두 곳을 열었고 그곳에 세 개의 데이터센터를 더 짓고 있으며, 사막을 가로질러 측면에 세워진 엠파이어 스테이트 빌딩 크기의 이 시설은 페이스북과 인스타그램과 같은 회사의 소셜 미디어 앱에 전력을 공급하는 구조로 전력 집중 공급망을 갖췄다.

컴퓨터와 AI 시대의 차이는 칩뿐만이 아니라, GPU를 최대한 활용하기 위해 기술 회사는 칩 간의 디지털 데이터 흐름을 가속화해야 하기 때문에 대형화 집중화가 필수적이다.

텍사스주 오스틴에서 저명한 인공지능 연구소인 앨런 인공지능연구소(Allen Institute for Artificial Intelligence)의 데이터센터는 시라스케일 클라우드 서비스(Cirrascale Cloud Services)의 최고기술책임자(CTO)인 데이브 드리거스(Dave Driggers)는 "모든 GPU는 가능한 한 빨리 다른 모든 GPU와 통신해야 한다"고 격차를 말했다.

칩이 서로 가까울수록 더 빨리 작동할 수 있어 기술 기업들은 가능한 한 많은 칩을 단일 데이터 센터에 집어넣고 있으며, 칩 간극에 데이터를 빠르게 스트리밍할 수 있는 새로운 하드웨어와 케이블링을 개발했다.

텍사스주 오스틴에 있는 시라스케일(Cirrascale)의 데이터센터는 5메가와트의 전기를 사용하며, GPU가 장착된 8-10열의 컴퓨터에 전력을 공급할 수 있다.

전력 집중 사용의 데이터 센터에는 ‘더 좁은 공간에 더 많은 장비’가 포장되어 있으면서 인공지능이 주로 사용하는 컴퓨터 칩은 기존 칩보다 훨씬 더 많은 전기를 필요로 한다.

일반적인 컴퓨터의 CPU는 실행하는 데 약 250-500와트가 필요한 반면 AI의 GPU는 최대 1,000와트를 사용한다.

NYT는 “데이터 센터 구축은 궁극적으로 지역 전기 유틸리티와의 협상이다”며 “얼마나 많은 전력을 제공할 수 있는가? 어떤 대가를 치러야 하는가? 수백만 달러의 새로운 장비로 전력망을 확장해야 하는 경우 업그레이드 비용은 누가 부담하는가? 이러한 근본적 구조이다”고 설명했다.

미국 에너지부는 지난해 12월 보고서에서 AI 데이터 센터는 2023년 미국 전체 전력의 약 4.4%를 소비했고 암호화폐 채굴에 사용되는 시설보다 두 배 이상 많은 전력 소비량이며, 이는 2028년까지 3배로 증가할 수 있다고 밝혔다.

인공지능 기업인 오픈AI(OpenAI)의 최고경영자(CEO) 샘 알트만(Sam Altman)은 지난달 텍사스에 있는 오픈AI의 새로운 데이터센터 프로젝트 건설 현장을 방문했다.

데이터센터장은 뉴욕의 센트럴파크보다 더 크고, 600억 달러가 소요되는 프로젝트로, 자체 천연가스 공장으로 전력과 에너지를 공급하게 만들고 빠르면 내년 완공으로 역사상 가장 강력한 컴퓨팅 허브 중 하나가 된다.

오늘날의 AI 데이터 센터는 이전 데이터 센터와 달리, 방대하고 전력 소모가 많으며 강력한 칩으로 가득 찬 허브 구축이라서 기본적으로 수십억 달러의 비용이 들어 간다.

NYT는 “모든 국가가 제공할 수 있는 인프라가 필요하지 않다”면서 “소유권이 소수의 거대 기술 기업에 집중됨에 따라 그러한 컴퓨팅 파워를 가진 기업과 그렇지 않은 기업 간의 격차의 영향은 이미 나타나고 있다”고 거대 기술기업의 지배 체제 강화 체체로 밝혔다.

집중적 시설에 자본 지약 투자 시설의 AI로 인해 미국 최대 사모펀드 불랙스톤은 부동산 투자에 집중하고 있다.

퀄리티 테크놀로지 서비스(Quality Technology Services, QTS)는 월스트리트의 가장 큰 도박 중 하나인 인공지능으로부터 이익을 얻기 위한 경쟁의 중심에 섰고, 미국 거대 사모펀드 블랙스톤(Blackstone)은 2021년 QTS를 인수하기 위해 100억 달러를 지출했다.

QTS는 Amazon 및 Meta와 같은 회사에 시설을 임대하고 컴퓨터에 전원을 공급하고 냉각하는 데 필요한 전기와 물을 공급하는 회사로 인공지능에서 핵심이 됐다.

사모펀드의 투기장이 된 데이터센터 확장에 불랙스톤은 이후부터 수십억 달러를 더 쏟아부으면서 이 거대한 건물에는 인터넷의 중추에서 인공 지능 시스템을 가동해, 기술과 난방 및 냉방 시스템을 사용하여 센터 내부의 컴퓨터가 계속 작동하도록 자금을 투입한다.

한국에서 금융위기 당시 빌딩 투자를 시작했던 블랙스톤은 이미 세계 최대의 사무용 빌딩, 창고 및 과학 연구소 소유주 중 하나이지만 AI 데이터센터를 "가장 확신에 찬 투자"라며, 회사의 40년 역사상 거의 모든 다른 부문보다 데이터 센터 및 관련 인프라에 더 많은 돈을 투자했다고 NYT가 밝혔다.

블랙스톤은 데이터센터를 매입 및 대출하는 데 총 1,000억 달러 이상을 투자했으며, 건설회사, 천연가스 발전소 및 건설에 필요한 기계에 투자하고 있다.

데이터 센터 투자에는 사모펀드들이 집중적으로 모여들어 KKR, 블랙록, 블루 아울과 같은 거대 투자 기업들이 이 산업에 수천억 달러를 쏟아부었다.

반면 인공지능 기업들의 주가는 급등락이다.

3월 28일, 인공지능 붐의 총아인 코어위브(CoreWeave)가 상장되었을 때 이 회사의 기업공개(IPO)는 저조한 성적을 거뒀고, 주가는 은행가와 투자자들이 예상했던 것보다 훨씬 낮게 거래되었다. 그러나 5월 말이 되자 주가는 IPO 가격의 두 배 이상 올랐다가 다시 지난달 데이터센터 업계는 다시 한 번 요동치고 하락했다.

CoreWeave는 기술 회사에 컴퓨팅 용량을 임대하고 데이터 센터를 운영하는 전형적인 AI r기술 기업이다.

인공지능을 사업의 핵심으로 보는 알리바바(Alibaba)의 조 차이(Joe Tsai) 회장은 데이터센터 건설에서 "일종의 거품이 시작되는 것을 보기 시작했다"고 말했다.

반면 블랙스톤은 데이터센터 공간을 임대하기 위해 15년에서 20년 동안 밀폐 임대 계약을 체결할 의향이 있는 기술 기업들의 강력한 수요를 여전히 보고 있다고 NYT에 밝혔다.

불랙스톤의 조나단 그레이(Jonathan Gray) 사장은 ‘과잉 건축’에 대한 의문이 제기되고 있음에도 불구하고 블랙스톤은 더 많은 센터를 짓고 그 안에 있는 컴퓨터를 가동하는 데 필요한 발전소에 투자하겠다는 약속을 재차 강조했다.

NYT는 “시기적절한 부동산 베팅은 블랙스톤을 경쟁사를 제치고 세계 최대의 사모펀드 회사로 성장시킨 원동력이며, 그레이 사장은금 융 위기의 여파로 압류된 주택을 매입하기 위한 회사의 경쟁의 수석 설계자였다”면서 “Blackstone은 수년 동안 미국에서 가장 큰 단독 주택 소유자가 되었고, 이 회사는 이 주택들을 팔아 70억 달러 이상의 이익을 남겼다”고 밝혔다.

불랙스톤은 한국의 금융위기에서 서울의 거대 빌딩을 집중적으로 사들였고, 정부에서 금융 정책에 깊이 관여하며 부당산 가격 급등에 기여한 것으로 보인다.

NYT는 “ChatGPT가 2022년에 출시되었을 때 AI 컴퓨터 칩의 최대 생산업체이자 현재 세계에서 가장 가치 있는 회사 중 하나인 Nvidia와 같은 AI 회사에서 구매 열풍을 일으켰고 이 열풍 속에서 블랙스톤은 QTS에 수십억 달러를 더 쏟아부었고, 불과 4년도 채 되지 않아 임대 데이터센터 수를 9배로 늘렸다”면서 “QTS 입주자에는 인공지능 투자에 대한 지갑을 열고 있는 Google 및 Meta와 같은 주요 기술 회사가 포함되며, 알파벳은 최근 올해 750억 달러, 메타는 720억 달러 지출 계획에서 주로 인공지능 인프라에 투자하고 있다”고 밝혔다.

인공지능 투자 확장으로 거대 수익을 올리던 불랙스톤이 위기를 맞은 것은 ‘소자본’ ‘작은 전력’으로 충격을 준 중국의 ‘딥시크’ 사건이다.

애초 2022년 메타의 AI 초기 데이터 센터는 몇 달 안에 다른 5개 데이터 센터 옆에 6번째와 7번째 유타 데이터 센터를 착공하면서 70만평방피트의 거대 시설에서 기술자들은 각 랙을 AI 교육에 사용되는 하드웨어로 채우고, 수만 달러의 비용이 들 수 있는 GPU로 가득 찬 박스형 머신을 밀어 넣었다.

2023년에 Meta는 여기에서 42억 달러의 구조조정 비용을 부담하며, 부분적으로는 AI를 위한 많은 ‘미래 데이터센터 프로젝트 재설계’를 시작했다.

메타의 기술 접근 활동은 AI 기술 산업 전반에 걸쳐 일어나고 있는 변화를 상징적으로 보여주고 있다고 NYT가 평가했다.

이제 다른 투자자들은 블랙스톤과 월스트리트의 다른 데이터센터 투자자들이 궁극적으로 어떻게 엑시트할 것인지에 대해 의문을 갖기 시작했다.

NYT는 “사모펀드 모델의 핵심은 기업이 기업을 매입하고 5년에서 7년 이내에 매각하여 투자자에게 돈을 돌려줄 수 있도록 하는 것”이라며 “블랙스톤만큼 규모가 크고 수백억 달러 가치의 거대 기업이나 개별 데이터 센터를 인수할 수 있는 자금을 가진 투자자는 거의 없으며, 그룹 딜을 실행하기가 어려울 수 있다는 것이 드러나기 시작했다”고 밝혔다.

데이터센터에 투자하는 호주 은행 맥쿼리(Macquarie)의 그룹 책임자인 칼 쿠첼(Karl Kuchel)은 사모펀드 회사들이 매각을 모색한 후 이 거대한 데이터센터에 대한 구매자가 있을 것인지에 대해 "답이 없는 질문"이라고 NYT에 말했다.

불랙스톤과 AI의 관계는 애초 2021년 여름, 블랙스톤이 QTS를 인수했을 때 ChatGPT의 출시는 나오지도 않았고, 그후 1년 후에 AI가 투자에서 거론됐다.

QTS 인수는 사모펀드 회사의 분기별 컨퍼런스 콜에서 아예 언급되지 않은 상태에서 불랙스톤이 시작했다.

QTS의 설립자인 Williams 회장은 2003년 캔자스에서 한 데이터 센터로 시작했다.

윌리암스는 지난 3월, QTS 최고경영자(CEO)직에서 물러 난다고 발표했다.

성명서에서 윌리엄스 회장은 CEO로서 자신의 또 다른 회사인 Quality Group of Companies로 복귀할 계획이라고 밝혔다.

NYT는 “윌리암스의 사임 합의서에 따라, 2021년 100억 달러 인수자인 사모펀드 블랙스톤이 윌리엄스에게 30억 달러를 추가 지불할 것”이라고 보도했다.

NYT는 “인공지능 컴퓨팅 파워의 불균등한 분포는 세계를 중국에 의존하는 국가와 미국에 의존하는 국가라는 두 진영으로 나뉘었다”며 “두 나라는 가장 많은 데이터센터를 통제하고 있을 뿐만 아니라 다른 나라들보다 훨씬 더 많은 데이터센터를 건설할 예정이고 영향력을 행사하기 위해 기술적 이점을 휘두르고 있다”고 밝혔다.

양국의 경쟁 영향은 동남아시아와 중동에서 뚜렷하게 나타난다.

2010년대에 들어서면서 중국 기업들은 미국의 핵심 파트너인 사우디아라비아와 에미리트의 기술 인프라에 공식 방문과 넉넉한 자금 지원을 통해 진출했다.

미국은 인공지능이라는 선례를 이용해 반격하며 바이든 행정부는 아랍에미리트 기업과 거래에서 엔비디아와 마이크로소프트의 인공지능 기술에 접근하는 대가로 중국 기술을 배제하겠다고 약속을 받아냈다.

트럼프 대통령은 지난달 중동 방문에서 사우디아라비아와 아랍에미리트가 미국산 칩에 더 많이 접근할 수 있도록 하는 추가 협정에 서명했다.

동남아시아에서 싸움도 커지고 있다. 아마존, 알리바바, 엔비디아, 구글, 틱톡의 소유주인 바이트댄스 등 중국과 미국 기업들은 싱가포르와 말레이시아에 데이터센터를 건설해 아시아 전역에 서비스를 제공하는 것으로 경쟁 중이다.

옥스퍼드 데이터 집계는 미국 기업들이 국경 밖에 63개의 A.I 컴퓨팅 허브를 구축한 반면, 중국은 19개를 건설하고 있고, 중국 기업이 자국 밖에서 운영하는 데이터센터 중 3곳을 제외한 모든 데이터센터가 경쟁 칩을 생산하려는 중국의 노력에도 불구하고 엔비디아의 칩을 사용하고 있다.

인공지능의 권력 집중에 경각심을 느낀 많은 국가와 지역이 그 격차를 좁히기 위해 노력하면서, 국가별로 자국의 토지와 더 저렴한 에너지에 대한 접근을 제공하고, 개발 허가를 신속하게 처리하고, 공적 자금과 기타 자원을 사용하여 칩을 구입하고 데이터 센터를 건설하고 있다.

NYT는 “목표는 지역 기업 및 기관에서 사용할 수 있는 ‘주권 A’를 만드는 것”이라며 “인도에서는 정부가 컴퓨팅 파워와 자국 언어에 능숙한 AI 모델 개발에 보조금을 지급하고 있고, 아프리카에서는 각국 정부가 지역 컴퓨팅 허브에 대한 협업을 논의하고 있으며, 브라질은 인공지능 프로젝트에 40억 달러 지원을 약속했다”고 밝혔다.

배경훈 과기부 장관 후보자는 이날 “이재명 대통령의 제1호 공약인 ‘AI 세계 3대 강국 실현’ 이행”에 대해 “한국에서만 쓸 수 있는 AI를 만들 것인지, 글로벌 수준의 AI에 도전할 것인지에 (AI 투자 규모) 답이 있는 것 같다”며 “컴퓨팅 인프라와 데이터 부분이 조금 더 보완되면 세계적 수준의 AI 기술을 개발하고 서비스 생태계를 만들 수 있다”고 밝혔다. kimjc00@hanmail.net

Bae Kyung-hoon ‘AI Chnia Model' Blackstone ‘AI Real Estate Investment’ Alibaba ‘Overinvestment’

Nominee for Minister of Science and Technology, Bae Kyung-hoon, said, “If we supplement the computer infrastructure data a little, we can develop and service world-class AI technology,” and talked about ‘investment expansion,’ but Rachel Peterson, Vice President of Meta’s Data Center, re-evaluated, saying, “Everything has to function like a supercomputer the size of a single huge data center, and it’s a completely different equation,” and the gap was large.

On the 24th, regarding ‘Korea’s A Potential,’ Bae Kyung-hoon said, “If we supplement the computing infrastructure and data a little more, we can develop world-class AI technology and create a service ecosystem,” and regarding the AI policy that he is most focused on, he told reporters, “The first thing we want to do is to apply AI to all fields and create an environment where all citizens can make good use of AI.”

On May 17, as the head of LG AI Research Institute, he stated at a seminar that “the world is leading the AI industry at the government level to secure AI competitiveness,” and announced a policy of “creating a government-led AI market,” saying that “private investment is difficult if the AI market does not open, and if the market does not open within a few years, companies will face a major crisis.”

On March 18, at an NVIDIA event in the US, he announced “development of a Korean model imitating the Chinese model” in comparison to China’s DeepKey’s inference model R1, saying, “I want to grow LG’s Exi1 Deep into Korea’s representative ‘sovereign AI,’” and after being nominated as the minister, he changed his position to “select investment scale between the US and China.”

A market leader, Blackstone, the largest private equity fund in the United States, expanded its investment in real estate during the Korean financial crisis, and the Korean government's expansion of supply led to a sharp rise in real estate prices.

The MOU signing between Blackstone and Kookmin Bank, attended by Financial Supervisory Service Chairman Lee Bok-hyun, is part of the Korean government's 'Invest K-Finance' project.

Blackstone, the largest private equity fund in the United States, expanded its investment in real estate during the Korean financial crisis, and the Korean government's expansion of supply led to a sharp rise in real estate prices, and this trend is being repeated under the Roh Moo-hyun and Moon Jae-in administrations and the Lee Jae-myung administration.

On the 23rd, the New York Times cited data from Oxford University and said, "Artificial intelligence has created a new digital divide, dividing the world between countries with the computing power to build cutting-edge AI systems and those without," and "The biggest beneficiaries so far have been the United States, China, and the European Union," and focused on Blackstone, a private equity fund that has become the new AI ruler by expanding its investment scale.

The NYT said, "Earlier this year, Blackstone's bet on AI real estate investment, which seemed invincible, suddenly seemed to waver," and "In late January, a Chinese company called DeepSeek said it had figured out how to build AI systems using less power and fewer chips, raising the possibility that the need for these large, expensive data centers could be reduced." Oxford University data shows that the US, China and the EU alone host more than half of the world’s most powerful data centers, which are being used to develop the most complex AI systems, and that only 32 countries, or about 16% of the world, have what the industry calls “computing power” by filling these massive facilities with microchips and computers. Meta’s Eagle Mountain data center is located in a valley below Lake Mountain in Utah, south of Salt Lake City, and it broke ground after the AI boom and is essentially changing the way data centers, large buildings with stacks of computer racks stacked on top of each other, operate.

In 2021, before the AI boom, Meta opened two data centers an hour south of Salt Lake City and is building three more, flanked by Empire State Building-sized facilities across the desert that power social media apps like Facebook and Instagram, with a power-intensive supply chain. The difference between the computer and AI eras is not just the chips, but also the fact that tech companies need to accelerate the flow of digital data between chips to get the most out of GPUs, which is why big centralization is essential.

In Austin, Texas, the Allen Institute for Artificial Intelligence, a prominent AI research lab, has a data center where “every GPU has to talk to every other GPU as fast as possible,” said Dave Driggers, chief technology officer of Cirrascale Cloud Services.

The closer the chips are to each other, the faster they can run, so tech companies are cramming as many chips as possible into a single data center, and developing new hardware and cabling to stream data quickly across the gaps between chips.

Cirrascale’s data center in Austin, Texas, uses 5 megawatts of electricity and can power eight to 10 rows of GPU-equipped computers. Power-intensive data centers pack “more equipment into a smaller space,” and the computer chips that AI primarily uses require far more electricity than traditional chips.

While a typical computer’s CPU requires about 250-500 watts to run, AI’s GPUs can use up to 1,000 watts.

“Building a data center is ultimately a negotiation with the local electric utility,” the New York Times explained. “How much power can you provide? At what cost? Who pays for the upgrades if you have to extend the grid with millions of dollars of new equipment? That’s the fundamental structure.”

In a report last December, the U.S. Department of Energy said that AI data centers could consume about 4.4% of all U.S. electricity by 2023, more than double the electricity used by cryptocurrency mining facilities, and that could triple by 2028. Sam Altman, CEO of artificial intelligence company OpenAI, visited the construction site of OpenAI’s new data center project in Texas last month.

The data center is bigger than Central Park in New York City, and will cost $60 billion. It will be powered and powered by its own natural gas plant, and will be one of the most powerful computing hubs in history when it is completed as early as next year.

Unlike previous data centers, today’s AI data centers are massive, power-hungry, and packed with powerful chips, which basically cost billions of dollars to build.

“We don’t need infrastructure that every country can provide,” the New York Times said. “As ownership is concentrated in a few big tech companies, the gap between those with that computing power and those without is already showing,” it said, referring to the system of strengthening the dominance of big tech companies.

Capital investment in concentrated facilities Due to AI in facilities, Blackstone, the largest private equity fund in the US, is focusing on real estate investments. Quality Technology Services (QTS) is at the center of one of Wall Street’s biggest bets: the race to profit from artificial intelligence, and U.S. private equity giant Blackstone paid $10 billion to acquire QTS in 2021.

QTS has become a key player in AI, renting facilities to companies like Amazon and Meta and supplying them with the electricity and water needed to power and cool their computers.

Blackstone has since poured billions more into expanding its data centers, which have become a speculative playground for private equity, and the giant buildings are used to power the AI systems at the heart of the internet, using technology and heating and cooling systems to keep the computers inside the centers running.

Blackstone, which began investing in buildings in Korea during the financial crisis, is already one of the world’s largest owners of office buildings, warehouses and scientific research labs, but the company called its AI data centers its “most confident bet,” according to the Times, adding that it has spent more on data centers and related infrastructure than on nearly any other sector in its 40-year history. Blackstone has invested more than $100 billion in buying and lending data centers, as well as in construction companies, natural gas power plants, and the machinery needed to build them.

Private equity funds have been flocking to data centers, with giant investment firms such as KKR, BlackRock, and Blue Owl pouring hundreds of billions of dollars into the industry.

In contrast, AI companies’ stock prices have been volatile.

When CoreWeave, the darling of the AI boom, went public on March 28, its IPO underperformed, trading far below what bankers and investors had expected. By late May, however, its stock had more than doubled from its IPO price, only to see the data center industry churn and decline again last month.

CoreWeave is a typical AI technology company that leases computing capacity to technology companies and operates data centers. Alibaba Chairman Joe Tsai, who sees artificial intelligence as a core part of his business, said he was “starting to see a kind of bubble beginning” in data center construction.

Blackstone, meanwhile, told the Times that it still sees strong demand from technology companies willing to sign sealed leases for 15 to 20 years to lease data center space.

Blackstone President Jonathan Gray reiterated his commitment to building more centers and investing in power plants to power the computers inside them, despite questions about “overbuilding.” The New York Times said, “Blackstone’s well-timed real estate bets were the driving force behind its growth into the world’s largest private equity firm, and Mr. Gray was the chief architect of the firm’s race to buy up foreclosed homes in the wake of the financial crisis.” “For years, Blackstone became the largest owner of single-family homes in the United States, selling them and generating more than $7 billion in profits,” the Times reported. Blackstone bought up massive buildings in Seoul during the Korean financial crisis, became the second-largest shareholder of Shinhan Bank, became an adviser to the Ministry of Strategy and Finance, and was deeply involved in financial policy under the Moon Jae-in administration. At the time, Vice Finance Minister Kim Yong-beom was involved in this, and became the policy chief under the Lee Jae-myung administration.

The Times reported that “When ChatGPT launched in 2022, it set off a buying frenzy among AI companies such as Nvidia, the biggest maker of AI computer chips and now one of the world’s most valuable companies, and amid that frenzy, Blackstone poured billions more into QTS, increasing the number of data centers it leased ninefold in less than four years.”

“QTS tenants include major tech companies like Google and Meta, which are opening their wallets to invest in AI, with Alphabet recently planning to spend $75 billion this year and Meta $72 billion primarily focused on AI infrastructure.”

Blackstone, which had been making huge profits by expanding its investment in AI, faced a crisis due to the shocking ‘DeepSec’ incident in China with ‘small capital’ and ‘small power’.

Originally, Meta’s initial AI data center in 2022, the 6th and 7th Utah data centers were started next to the other 5 data centers within a few months, and in the huge 700,000-square-foot facility, technicians filled each rack with hardware used for AI training, and box-shaped machines full of GPUs that could cost tens of thousands of dollars were pushed in.

In 2023, Meta took on a $4.2 billion restructuring cost here, and began to ‘redesign many future data center projects’ in part for AI.

The New York Times evaluated that Meta’s technology access activities are symbolic of the changes taking place across the AI technology industry.

Now, other investors are starting to question how Blackstone and other data center investors on Wall Street will ultimately exit.

The Times reported that “the core of the private equity model is that companies buy companies and then sell them within five to seven years, returning money to investors,” and that “few investors have the scale and resources to buy giant companies or individual data centers worth hundreds of billions of dollars as Blackstone, and it is beginning to become apparent that group deals can be difficult to execute.”

Karl Kuchel, group head of Macquarie, an Australian bank that invests in data centers, told the Times that it is “an open question” whether there will be a buyer for these massive data centers after private equity firms seek to sell them.

Blackstone’s relationship with AI began in the summer of 2021, when Blackstone acquired QTS, before ChatGPT was even announced, and AI was mentioned in the investment a year later.

The QTS acquisition was initiated by Blackstone without even mentioning it on the private equity firm’s quarterly conference call. QTS founder and chairman Williams started with a data center in Kansas in 2003.

In March, Williams announced that he was stepping down as QTS CEO.

In a statement, Williams said he planned to return to his other company, Quality Group of Companies, as CEO.

The New York Times reported that “under Williams’ resignation agreement, private equity firm Blackstone, which acquired the company in 2021 for $10 billion, will pay Williams an additional $3 billion.”

The New York Times said that “the uneven distribution of AI computing power has divided the world into two camps: those that rely on China and those that rely on the United States,” adding that “the two countries not only control the most data centers, but they also plan to build far more than any other country and are wielding their technological advantage to exert influence.”

The impact of the two countries’ competition is evident in Southeast Asia and the Middle East. Since the 2010s, Chinese companies have made inroads into the tech infrastructure of key U.S. partners Saudi Arabia and the Emirates, with official visits and generous financial support.

The U.S. has used the AI precedent to fight back, with the Biden administration getting Emirati companies to promise to exclude Chinese technology in exchange for access to AI technology from Nvidia and Microsoft.

During a visit to the Middle East last month, President Trump signed additional agreements that give Saudi Arabia and the UAE greater access to U.S. chips.

The fight is also growing in Southeast Asia. Chinese and U.S. companies, including Amazon, Alibaba, Nvidia, Google, and TikTok owner ByteDance, are competing to build data centers in Singapore and Malaysia to provide services across Asia.

Oxford Data reports that U.S. companies have built 63 AI computing hubs outside their borders, while China has 19, and all but three of those operated by Chinese companies outside their country use Nvidia chips, despite China’s efforts to produce competing chips.

Alarmed by the concentration of power in AI, many countries and regions are working to close the gap, providing access to their own land and cheaper energy, expediting development permits, and using public funds and other resources to buy chips and build data centers.

“The goal is to create ‘sovereign A’ that local companies and institutions can use,” the Times said. “In India, the government is subsidizing the development of AI models that are fluent in their own languages and computing power. In Africa, governments are discussing collaboration on regional computing hubs. Brazil has pledged $4 billion in support of AI projects.”

Minister of Science and ICT nominee Baek Kyung-hoon said on this day regarding “implementation of President Lee Jae-myung’s first campaign promise to ‘make Korea one of the world’s top 3 AI powers,’” “I think the answer (to the scale of AI investment) lies in whether we create AI that can only be used in Korea or whether we challenge global-level AI,” adding, “If we supplement the computing infrastructure and data a little more, we can develop world-class AI technology and create a service ecosystem.”

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