메타, AI 데이터센터 자동화를 위해 세 곳의 로봇 제조업체를 시험 중

뉴스 요약

메타는 여러 데이터센터 캠퍼스 내부에서 로봇 팔과 이동형 로봇 플랫폼의 실증 시험을 진행 중이며, 네트워크 케이블 교체, 멈춘 서버의 전원 재부팅, 하드웨어 부품 재장착과 같은 일상적인 물리적 유지보수 작업을 기계가 대신할 수 있는지 확인하고 있다. 2026년 8월 28일 미 동부 시간 오전 5시경에 발표된 보도에서 처음 자세히 공개된 이번 시도는 메타가 성장하는 인공지능 야망을 뒷받침하는 데 필요한 물리적 인프라 구축에 속도를 내는 가운데 나온 것으로, 일부 데이터센터 기술자들 사이에서 자신들의 일자리가 장기적으로 어떤 모습이 될지에 대한 우려를 불러일으켰다.

메타가 시험 중인 것

메타는 서로 다른 시설에서 최소 세 곳의 로봇 공급업체가 만든 하드웨어를 시험하고 있다. 아이오와주 알투나 캠퍼스에서는 샌프란시스코에 본사를 둔 와트니 로보틱스가 만든 양팔 로봇을 시험 중이다. 이 로봇은 케이블 작업 전용으로 설계되어 AI 학습 클러스터 내부의 서버를 연결하는 촘촘한 네트워크 케이블 다발을 식별하고 분리한 뒤 다시 연결하는 작업을 수행한다. 이와 별개로 메타는 퀘벡에 본사를 둔 로봇 기업 키노바가 만든 키노바 Gen3 로봇 팔을 전원 재부팅 작업에 평가하고 있다. 이는 기술자가 랙에 물리적으로 접근하지 않고도 서버를 껐다 켜거나 전원을 완전히 차단하는 작업이다.

오하이오주 뉴올버니에 있는 최신 프로메테우스 캠퍼스에서는 취리히에 본사를 둔 산업 자동화 기업 ABB의 로봇을 시험하고 있다. 이곳은 수십만 대의 엔비디아 GB200 및 GB300 블랙웰 세대 GPU 시스템을 수용하도록 지어진 세계 최대 규모의 AI 중심 데이터센터 개발 사업 중 하나다. ABB 로봇은 네 바퀴 이동형 플랫폼에 장착되어 랙과 열 사이를 이동할 수 있으며, 현재 메모리 모듈이나 네트워크 카드 같은 부품을 다시 장착하는 데 사용된다. 엔지니어들은 이 이동형 플랫폼 설계가 결국 인간의 직접적인 감독을 덜 받으면서 더 넓은 범위의 작업을 처리할 수 있는 기계로 나아가는 디딤돌이 될 것으로 본다.

메타가 이를 추진하는 이유

이번 추진은 현대 AI 시스템을 뒷받침하는 인프라 구축의 물리적 규모가 얼마나 거대한지를 보여준다. 프로메테우스처럼 AI 학습용으로 지어진 데이터센터는 이전 세대의 범용 데이터센터보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅 하드웨어, 케이블, 전력 분배 장비를 같은 면적에 집약적으로 담고 있으며, 그 밀도는 곧 고장 나는 케이블, 과열되는 부품, 오류 후 전원을 재부팅해야 하는 서버 등 더 많은 물리적 유지보수 작업으로 이어진다. 메타와 업계 경쟁사들이 이러한 캠퍼스의 수와 규모를 계속 확장함에 따라 일상적인 물리적 작업의 총량이 빠르게 늘고 있으며, 로봇 공학은 가장 반복적인 업무에 대해 인력을 비례적으로 늘리지 않고도 속도를 따라잡기 위해 메타가 모색 중인 방안 중 하나다.

메타는 또한 이번 노력을 단순한 비용 절감이 아니라 더 넓은 노동시장 문제에 대한 대응으로 설명했다. 회사 대변인 프랜시스 브레넌은 전기 기술자, 광케이블 기술자, 대형 데이터센터를 구축하고 운영하는 데 필요한 기타 전문 인력을 포함한 숙련 기술 인력의 전국적 부족을 지적하며, 미국이 "제2차 세계대전 이후 최대 규모의 인프라 붐" 한가운데에 있으며 자격을 갖춘 인력의 과잉이 아니라 부족이 더 시급한 제약이라고 주장했다. 이러한 설명과 일관되게 메타는 별도로 '미국 인력 아카데미'라고도 불리는 교육 이니셔티브에 1억 1500만 달러를 투자하기로 약속했다. 이 프로그램은 데이터센터 건설 및 운영과 관련된 숙련 직종에 진입하는 졸업생에게 취업을 보장하는 약 5주 과정의 무료 교육을 제공하며, 인디애나, 루이지애나, 오하이오, 텍사스주에서 우선 시행될 예정이다.

근로자들의 반응

메타 데이터센터 운영 내부의 모든 사람이 안심하는 것은 아니다. 현직 및 전직 근로자들의 증언에 따르면 일부 기술자들은 케이블 교체 같은 작업의 부분적인 자동화만으로도 결국 특정 직무에 필요한 인원이 줄어들거나, 남은 인력이 현재 수행하는 직접적인 기술 작업보다 임금이 낮은 감독 또는 지원 직무로 밀려날 수 있다고 우려한다. 한 근로자는 완전히 신뢰할 수 있는 케이블 교체 로봇이 개발된다면 현재 해당 작업 범주에서 수행되는 수작업의 최대 80%를 결국 대체할 수 있다고 추정했다. 이 수치가 실현된다면 직접적인 정리해고로 이어지지 않더라도 인력 수요에 의미 있는 변화를 나타낼 것이다.

현재 기술의 한계

프로그램 뒤에 깔린 야망에도 불구하고 현재 시험 중인 로봇은 완성된 자율 솔루션과는 거리가 멀다. 시험 관련 보도에 따르면 이 기계들은 대부분의 작업에서 숙련된 인간 기술자보다 여전히 눈에 띄게 느리고, 예외 상황을 처리하려면 어느 정도의 인간 감독이나 개입이 필요하며, 엔비디아 GB300 플랫폼 기반 랙을 포함한 최신 세대 AI 가속기 시스템 주변에서 발견되는 더 복잡하고 촘촘하게 밀집된 케이블 배선 구조에는 어려움을 겪는다. 배터리 수명, 작업 통로의 물리적 장애물, 완료된 작업에 대한 신뢰할 수 있는 육안 검사의 필요성도 계속되는 엔지니어링 과제로 언급된다. 지금까지 메타의 접근 방식은 점진적인 것으로 보인다. 전원 재부팅이나 케이블 식별처럼 범위가 좁고 명확하게 정의된 작업부터 자동화하고, 더 복잡한 진단 및 수리 작업은 계속 인간 기술자에게 의존하는 방식이다.

더 넓은 맥락

메타의 데이터센터 로봇 공학 시험은 AI 컴퓨팅 로드맵을 지원하기 위해 회사가 진행해 온 더 넓은 인프라 투자의 일환이다. 여기에는 프로메테우스 같은 신규 캠퍼스에 대한 대규모 자본 투입과 기가와트급 시설을 가동하는 데 필요한 전력을 확보하기 위한 원자력 에너지 계약을 포함한 추가 전력구매계약이 포함된다. 다른 주요 클라우드 및 AI 인프라 운영사들도 시설 밀도와 규모가 증가함에 따라 데이터센터 운영을 위한 자동화와 로봇 공학을 모색해 왔지만, 메타가 현재 여러 공급업체를 동시에 활용하는 방식, 즉 와트니 로보틱스, 키노바, ABB와 서로 다른 현장에서 병렬 파일럿을 진행하는 방식은 이 AI 구축 단계에서 물리적 자동화와 인력 계획의 교차점에 대해 최대 AI 인프라 구축 기업 중 하나가 어떻게 생각하는지 비교적 자세히 공개적으로 보여준다.