싱가포르의 ‘뇌세포 데이터센터’, CL1은 어떻게 작동하나

싱가포르 국립대(NUS) 생명과학센터 안에 ‘맥박이 뛰는 데이터센터’가 들어섰다. 일반적인 서버 팜처럼 실리콘 칩만 사용하는 대신, 배양한 인간 뉴런을 연산의 핵심으로 활용하는 시설이다.

초기 설치 규모는 Cortical Labs의 생물학적 컴퓨터 CL1 20대다. NUS 의과대학, 데이터센터 운영·개발사 DayOne, 호주 생명공학 스타트업 Cortical Labs가 함께 운영하는 연구·검증용 프로토타입으로, 당장 클라우드 서버나 대규모 언어 모델용 GPU를 대체하려는 프로젝트는 아니다.

‘생물학적 데이터센터’란 무엇인가

이 시설은 이른바 ‘웨트웨어(wetware)’ 컴퓨팅 시스템이다. 살아 있는 뉴런이 적응형 정보처리를 담당하고, 실리콘 칩과 소프트웨어가 신호 입력·출력, 환경 제어, 세포 유지 관리를 맡는 하이브리드 구조다.

NUS에 배치된 시스템은 랙 1개에 CL1 20대를 담고 있다. 파트너들은 이를 실제 연구 환경에서 독립적으로 운영되는 생물학적 통합 서버 랙으로 소개했다. 향후 기술 검증이 이뤄지면 DayOne의 상업용 데이터센터로 확장하기 위한 첫 단계다.

CL1은 뉴런으로 어떻게 데이터를 처리하나

각 CL1에는 최소 20만 개의 실험실 배양 인간 뉴런이 들어간다. 뉴런은 혈액세포를 줄기세포로 재프로그래밍한 뒤 배양한 것으로, 전극이 장착된 실리콘 칩 위에서 성장한다.

작동 과정은 다음과 같다.

1. 일반 컴퓨터가 입력 데이터를 전기 자극 신호로 변환해 뉴런 네트워크에 보낸다.
2. 뉴런이 전기적 활동 패턴으로 반응한다.
3. 전극 배열이 이 활동을 측정하고, 소프트웨어가 이를 다시 출력값으로 해석한다.

이렇게 입력과 출력이 반복되는 폐쇄형 피드백 구조를 통해 뉴런 네트워크는 시뮬레이션된 환경과 상호작용하며 반응을 조정한다. 뉴런은 단순히 장식처럼 들어간 것이 아니라 시스템의 적응형 연산 부분을 맡고, 실리콘 하드웨어는 연결과 제어를 담당하는 셈이다.

‘서버 관리’보다 ‘세포 관리’가 중요한 이유

CL1은 일반적인 실리콘 서버처럼 전원을 켜두기만 하면 되는 장비가 아니다. 뉴런이 살아 있어야 하므로 지속적인 생명유지 관리가 필요하다.

기술자들은 사탕수수당 등 당 성분과 미량영양소, pH 완충제가 포함된 영양액을 사흘마다 보충한다. 가스 혼합 장치는 이산화탄소·산소·질소를 공급하고, 시스템 전체가 세포 배양에 필요한 조건을 유지한다.

따라서 이 기술은 단순히 전력과 냉각을 덜 쓰는 ‘관리 비용 없는 컴퓨팅’이 아니다. 전력 부담이 일부 줄어들 수 있는 대신 영양액, 가스 제어, 실험실 장비, 생물학적 유지관리, 숙련 인력이라는 새로운 인프라가 필요하다.

어떤 분야에서 쓸 수 있나

Cortical Labs는 생물학적 신경망이 비교적 적은 사례만으로 학습하고, 환경이 바뀌었을 때 더 유연하게 반응할 가능성이 있다고 주장한다. 대규모로 정교하게 라벨링된 데이터를 확보하기 어려운 문제에서 활용 가능성을 찾는 이유다.

회사와 파트너들이 언급한 잠재적 활용 분야는 다음과 같다.

• 휴머노이드 로봇: 가정·사무실·공공장소에서 활동하는 로봇은 사전에 모두 예측하기 어려운 상황을 만난다.
• 사이버보안: 모든 공격 유형에 대한 라벨 데이터가 충분하지 않을 때 비정상 활동을 탐지하는 방식을 시험할 수 있다.
• 적응형 연구 컴퓨팅: 연구자들이 통제된 입력과 피드백에 대해 살아 있는 신경망이 어떻게 반응하는지 관찰할 수 있다.
• 로봇·게임 실험: Cortical Labs의 멜버른 시설에서는 기업 연구팀과 대학 고객들이 이와 같은 활용 가능성을 살펴보고 있는 것으로 전해졌다.

다만 이는 아직 제안 단계이거나 실험 중인 활용 사례다. 생물학적 컴퓨터가 실제 로봇·사이버보안 업무에서 실리콘 시스템을 이미 능가했다는 근거가 확인된 것은 아니다. 실제 업무별로 독립적인 성능 비교가 필요하다.

전력 사용량은 낮지만, 환경성은 아직 미검증

Cortical Labs에 따르면 생명유지 장비를 포함한 CL1 한 대의 소비전력은 약 30W이며, 일반적인 서버 냉각 시스템이 필요하지 않다. 회사는 이를 최대 700W로 평가되는 엔비디아 H100 SXM과 비교했으며, 보조 하드웨어를 포함한 H100 8개 서버의 소비전력은 약 10,200W로 제시했다.

이 수치는 싱가포르에서 이 기술이 주목받는 배경을 보여준다. 싱가포르에서는 2020년 데이터센터가 국가 전체 전력 사용량의 7%를 차지했으며, 데이터센터 증설을 둘러싼 논의에서 전력과 물 부족 문제가 중요한 제약으로 거론돼 왔다.

그러나 장비 한 대의 정격 소비전력이 낮다고 해서 총비용이나 전체 환경 부담까지 낮다고 단정할 수는 없다. 현재 공개된 정보만으로는 물 사용량, 전 생애 환경영향, 동일한 업무를 기준으로 한 GPU 인프라와의 종합 비교가 제시되지 않았다. 영양액, 가스 제어, 세포 생산, 실험실 장비와 인력 유지 비용까지 포함해 계산해야 한다.

GPU를 대체하는 기술은 아니다

CL1의 가장 현실적인 역할은 범용 고성능 컴퓨팅이 아니라 특정한 적응형 처리에 있다. Cortical Labs의 최고경영자도 대규모 언어 모델처럼 빠르고 정밀하며 반복적인 계산이 필요한 작업에서는 실리콘이 여전히 크게 우위에 있다고 인정했다.

따라서 예상되는 구조는 ‘대체’보다 ‘분업’에 가깝다.

• 실리콘 프로세서가 기존의 대규모·고속 계산을 처리하고,
• 생물학적 신경망이 적은 데이터와 변화하는 조건에 적응해야 하는 작업을 시험하며,
• 소프트웨어와 전자장치가 두 시스템을 연결한다.

‘생물학적 데이터센터’라는 이름이 붙었다고 해서 살아 있는 세포가 들어간 랙이 곧바로 주류 클라우드 서버를 밀어낸다는 뜻은 아니다.

20대에서 최대 1,000대로 확장할 수 있을까

싱가포르 프로젝트는 우선 공동 연구개발을 위한 CL1 20대에서 출발한다. 파트너들은 이 프로토타입을 통해 운영 노하우를 쌓고, 더 큰 규모의 배치에 필요한 제조·유지관리 절차를 점검하고 있다.

기술 검증과 생물안전 요건 충족, 규제 승인을 전제로 DayOne과 Cortical Labs는 싱가포르 상업 시설에 최대 1,000대를 단계적으로 배치하는 방안을 검토 중이다.

Cortical Labs의 멜버른 시설에는 CL1 120대가 운영되고 있으며, 기업 연구팀과 대학 등 약 20개 고객이 이용하는 것으로 전해졌다. CL1 한 대에 원격으로 접속하는 이용료는 월 2,200달러로 알려졌고, 주요 클라우드 서비스에서 고성능 AI 칩을 임대하는 비용은 월 4,300달러 수준으로 보도됐다.

다만 원격 접속료는 고객에게 부과되는 이용 가격이지, 생물학적 컴퓨터 자체나 NUS 시설의 실제 운영원가가 아니다. 싱가포르 설치 시설을 유지하는 전체 비용은 공개되지 않았다.

아직 풀리지 않은 과제

생물학적 컴퓨팅이 넘어야 할 장벽은 분명하다.

• 유지관리: 뉴런에는 영양액, 가스와 안정적인 환경이 계속 필요하다.
• 일관성: 살아 있는 시스템은 디지털 하드웨어보다 결과가 덜 결정적이고 반복성이 낮을 수 있다.
• 확장성: 20대 연구용 랙을 1,000대 규모로 늘리려면 세포를 균일하게 생산하고 안정적으로 운영할 수 있어야 한다.
• 규제·생물안전: 상업적 배치는 기술 성능뿐 아니라 관련 승인에도 달려 있다.
• 벤치마크: 학습 효율, 전력 사용량, 적응성이 실제 업무에서 얼마나 우수한지는 독립적인 검증이 필요하다.
• 환경 회계: 전력 사용량이 적다는 사실만으로 물 사용량이나 전체 생애주기 환경 부담이 낮다고 볼 수 없다.

이런 이유로 싱가포르 시설은 완성된 서버 팜이라기보다 단계적으로 검증하는 프로젝트로 취급되고 있다.

싱가포르에 어떤 의미가 있나

싱가포르의 생물학적 데이터센터는 ‘새로운 주류 서버’라기보다 전략적 실험으로 보는 편이 정확하다. 적은 데이터로 학습하고 변화하는 환경에 적응한다는 주장이 독립적인 검증을 통과한다면, 웨트웨어 컴퓨팅은 GPU 중심 인프라와 다른 방식으로 특정 AI 연산 능력을 추가하는 틈새 해법이 될 수 있다.

현재 확인되는 결론은 더 제한적이다. 싱가포르는 살아 있는 인간 뉴런과 실리콘 제어 시스템을 결합한 소규모 컴퓨팅 프로토타입을 구축했다. 이 프로젝트의 진짜 의미는 생물학적 구조가 유용하고 신뢰할 수 있으며 상업적으로 확장 가능한지를 시험하는 데 있다. 기존 데이터센터를 대체할 수 있다는 것을 입증한 단계는 아니다.