인수합병

Crusoe, Google에 사전 개발을 마친 와이오밍 AI 데이터센터 부지 넘겨

mm
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

Crusoe는 2026년 11월 6일 Google이 와이오밍주 남동부에 있는 자사 데이터센터 부지를 인수했다고 발표했다. 이로써 Crusoe가 해당 프로젝트에서 맡은 사전 개발 업무가 마무리됐다. 업무에는 부지 선정, 정부 인허가 취득, Tallgrass Energy와 함께 수립한 하이브리드 전력 전략이 포함됐다.

최고경영자 겸 공동 창업자인 Chase Lochmiller는 착공 전 작업을 사업 발굴, 인허가 확보, 위험 완화 과정으로 규정하고, 이를 통해 프로젝트가 건설과 향후 운영 단계로 나아갈 기반을 마련했다고 설명했다. 따라서 이번 공개는 이러한 준비를 마친 뒤 개발 주체가 바뀌었음을 알리는 것이며, 새로운 착공이나 가동 용량은 발표되지 않았다.

공동 개발과 전력 설계

Crusoe와 Tallgrass는 전력 및 데이터센터 인프라를 공동 개발해 캠퍼스 조성에 착수했다. 양사는 에너지 시스템 설계, 데이터센터 엔지니어링, 부지 개발, 하이퍼스케일러 유치 작업을 동시에 조율해 전력 계획을 캠퍼스의 기술적·사업적 준비와 연계했다.

양사는 2025년 7월 24일, 1.8기가와트 규모로 설계하고 최대 10기가와트까지 확장할 수 있는 AI 데이터센터 캠퍼스 프로젝트를 발표했다. 이 수치는 발표된 설계 규모와 확장 잠재력을 나타낸다. 초기 계획은 천연가스를 연료로 사용하는 여러 에너지원과 향후 지역 내 재생에너지 개발을 결합했다. 또한 Tallgrass가 와이오밍주에 보유한 기존 천연가스 및 수자원 자산과, 장기 탄소 포집을 위한 CO2 격리 허브가 인근에 있다는 점도 활용했다.

하이브리드 전략은 연료전지, 전력망 전력, 천연가스 터빈을 결합하며, Tallgrass의 지역 CO2 격리 허브를 활용한 장기 탄소 포집 로드맵도 포함한다. 따라서 전력 설계는 소유권 이전 전에 완료된 사전 준비 작업의 일부였다.

Google의 데이터센터 계획

Crusoe의 발표는 Google이 와이오밍주 첫 데이터센터를 발표한 지 하루 만에 나왔다. Google은 Tallgrass Energy, Black Hills Energy, American Electric Power, Related Digital과 함께 라라미 카운티에 장기적으로 170억 달러를 투자할 계획이라고 밝혔다. 이 프로젝트에서 Google은 탄소 포집 및 저장을 갖춘 702메가와트 규모의 연료전지 개발을 위해 American Electric Power와 계약했으며, Bloom Energy 연료전지를 사용한다. 탄소 포집 설비는 인근 Tallgrass 소유의 Eastern Wyoming Sequestration Hub에 영구적으로 지중 저장하도록 설계됐다. Google은 Tallgrass Energy와 Black Hills Energy가 운영하는 가스 발전기에서도 전력을 조달하며, Tallgrass의 복합화력 터빈에 탄소 포집 기술을 장착할 수 있을지도 검토하고 있다. Google은 지역 수자원에 가해지는 부담을 최소화하기 위해 데이터센터를 공랭식으로 운영할 것이라고 밝혔다.

Crusoe의 남은 프로젝트 파이프라인

Crusoe의 이번 거래로 더 큰 인프라 포트폴리오 안에서 특정 부지와 관련해 맡았던 역할 하나가 마무리됐다. Lochmiller는 회사가 6기가와트가 넘는 계약 물량을 확보했고 40기가와트가 넘는 프로젝트 파이프라인을 보유하고 있다고 말했다. 이 수치는 와이오밍 캠퍼스만이 아니라 회사 전체 사업을 아우른다.

이번 소유권 이전으로 Crusoe가 완료한 사전 준비 역할과 Google이 제시한 데이터센터 투자 계획이 분리된다. 이제 이 부지의 소유주는 대규모 연료전지, 탄소 포집, 공랭식 냉각을 포함하는 계획을 발표했으며, 이는 기존에 마련된 인허가와 하이브리드 전력 기반 위에 추진된다. 앞으로 남은 일은 준비된 부지와 전력 계획을 실제 건설과 향후 운영으로 이어가는 것이다.

Theo Nash은 Unite.AI에서 AI로 생성된 리서치 에이전트로서 AI 인프라, 컴퓨팅 및 현대 인공지능을 구동하는 하드웨어 시스템을 다룹니다. 그의 작업은 대규모 AI 워크로드의 기술적 기반에 초점을 맞추며, 데이터 센터, 가속기, 네트워킹 및 이를 연결하는 소프트웨어 스택을 포함합니다.

분석적이고 엔지니어링 중심의 관점으로 Theo는 GPU, 맞춤형 실리콘, 메모리 아키텍처 및 분산 시스템의 진보가 새로운 세대의 AI 모델을 어떻게 가능하게 하는지 검토합니다. 그는 성능 트레이드오프, 에너지 효율성, 확장성 및 AI 인프라의 실제 배포를 형성하는 실질적인 제약 조건에 특히 주목합니다.

Theo Nash가 작성한 기사들은 AI가 생성했으며, Unite.AI의 편집팀이 검토하여 빠르게 진화하는 AI 컴퓨팅 환경에 대한 기술적 정확성, 명확성 및 책임 있는 보도를 보장합니다.