벽돌에서 두뇌로: AI가 부동산 가치 창출을 어떻게 재정의하고 있는가

 

출처: Urban Land Institute (ULI), July 8, 2025
URL: https://urbanland.uli.org/issues-trends/from-bricks-to-brains-how-ai-is-redefining-real-estate-value-creation

출처: 아리엘 슈타크만(Undivided Ventures 매니징 파트너), 루이 화 창(ESR 비즈니스 관리 및 투자 담당 매니징 디렉터), 찰스 화이틀리(AECOM 글로벌 디지털 리더, 디지털 전략 및 AI 실행 리드 부사장), 레이먼드 곽(Nan Fung Development Limited 부동산 AI 및 데이터 인텔리전스 책임자, 선임 디렉터), 닐스 필(Auki Labs 설립자 겸 CEO)이 2025년 홍콩에서 열린 ULI 아시아 태평양 서밋에서 연설했다.

 

주요 내용:
2025년 ULI 아시아 태평양 서밋에서 부동산 업계 리더들이 모여 인공지능(AI)이 부동산 가치 창출, 자산 관리, 글로벌 인프라 수요에 미치는 변혁적 영향을 논의했다. 패널 토론은 AI 기술의 급속한 발전이 부동산 시장의 구조적 변화와 새로운 기회를 어떻게 촉발하는지에 초점을 맞췄다. 패널에는 아리엘 슈타크만(Undivided Ventures 설립자), 루이 화 창(ESR 최고경영자), 레이먼드 곽(Nan Fung Group 부동산 혁신 담당), 찰스 화이틀리(AECOM 아시아 태평양 지속 가능성 담당), 닐스 필(Auki Labs 최고경영자)이 참여했다. 논의는 데이터센터의 부상, AI 도입의 진화, 조직 및 노동력 구조의 변화, 그리고 AI가 부동산 가치 창출 방식을 재정의하는 방식에 집중되었다. 아래는 주요 논의 내용이다:

• 데이터센터의 급성장과 부동산 기회:
  AI의 확산으로 데이터센터에 대한 수요가 폭발적으로 증가하며 부동산 포트폴리오에서 새로운 고수익 자산 클래스로 부상했다. 루이 화 창은 데이터센터가 높은 임대료와 장기 임대 계약으로 매력적인 투자 대상이 되었지만, 이를 지원하기 위한 전력 인프라 확충과 지속 가능성 과제가 동반된다고 강조했다. 예를 들어, 데이터센터는 에너지 집약적이며, 재생에너지와 효율적인 냉각 시스템이 필수적이다. 또한, 데이터센터의 위치 선정은 전력망 접근성, 기후 리스크, 그리고 지역 규제를 고려해야 한다.
• AI 도입의 진화와 디지털 동료:
  레이먼드 곽은 AI가 단순한 데이터 검색 도구를 넘어 인간-에이전트 협업의 "디지털 동료"로 발전했다고 설명했다. 마이크로소프트의 2025 Work Trend Index 보고서에 따르면, 2~5년 내 모든 직원이 자율적 디지털 에이전트를 관리하는 리더 역할을 맡을 가능성이 높다. 이는 부동산 업계에서 프로젝트 관리, 자산 평가, 시장 분석과 같은 프로세스를 재구성한다. 예를 들어, AI는 부동산 개발 초기 단계에서 설계 최적화와 비용 예측을 개선하며, 운영 단계에서는 에너지 사용과 세입자 경험을 최적화한다. 그러나 AI 도입은 직원 교육과 새로운 기술 스택 통합에 대한 투자를 요구한다.
• 조직 구조와 노동력의 구조적 변화:
  닐스 필은 AI가 소규모 팀의 생산성을 극대화하면서 대규모 조직의 필요성을 줄이고 있다고 전망했다. 그는 2030년까지 기업 규모가 축소되며, 500명 규모의 대형 오피스 공간 수요가 감소할 것이라고 예측했다. 이는 부동산 개발자에게 과거의 임차인 중심 설계(대규모 오피스 타워)에서 벗어나 소규모, 유연하고 기술 중심의 작업 공간을 설계해야 한다는 과제를 제시한다. 예를 들어, 공유 오피스나 하이브리드 작업 공간이 증가하며, 부동산은 더 스마트하고 적응 가능한 설계로 전환해야 한다.
• 인간 중심의 AI 활용과 감독:
  찰스 화이틀리는 AI를 단순히 도구로 추가하는 것을 넘어 업무 방식과 조직 문화를 재구성하는 기회로 보아야 한다고 주장했다. AI 모델은 지속적으로 학습하고 진화하지만, 인간의 감독과 맥락적 판단이 필수적이다. 예를 들어, AI는 시장 데이터를 분석해 투자 결정을 지원하지만, 지역별 규제나 문화적 요인을 고려하려면 인간의 개입이 필요하다. 부동산 업계는 AI와 인간의 협력을 통해 데이터 기반 의사결정의 정확성을 높이고, 세입자 맞춤형 서비스를 강화할 수 있다.
• 부동산 가치 창출의 재정의:
  AI는 부동산의 설계, 건설, 운영, 그리고 투자 전반에 걸쳐 가치를 재정의하고 있다. 구체적으로, AI는 다세대 주택의 표준화된 설계와 조립식 건축을 가능하게 해 소프트 비용(설계, 허가 등)을 줄이고 프로젝트 일정을 단축한다. 또한, AI 기반 예측 분석은 시장 수요, 임대료 동향, 자산 성과를 더 정확히 예측해 투자 리스크를 완화한다. 자산 관리에서는 AI가 에너지 소비를 모니터링하고, 유지보수 필요를 예측하며, 세입자 피드백을 분석해 운영 효율성을 높인다.
• 지속 가능성과 AI의 통합:
  데이터센터와 AI 기술의 에너지 집약적 특성은 지속 가능성에 새로운 도전을 제시한다. 패널은 재생에너지, 고효율 냉각 시스템, 그리고 스마트 그리드 기술을 통해 AI 인프라의 환경 영향을 최소화해야 한다고 강조했다. 예를 들어, AI는 건물의 에너지 사용 패턴을 분석해 효율성을 높이고 탄소 배출을 줄이는 데 기여할 수 있다. 이는 ULI의 넷제로 목표와도 연계된다.

시사점:

• 미래 지향적 부동산 개발: 데이터센터와 같은 신흥 자산 클래스와 소규모, 기술 중심의 오피스 공간에 맞춘 개발 전략이 필요하다. 개발자는 전력 인프라, 지속 가능성, 그리고 지역 규제를 고려한 유연한 설계를 우선시해야 한다.
• 업무 프로세스와 조직 혁신: AI 도입은 단순한 기술 통합이 아니라, 업무 흐름, 의사결정 프로세스, 그리고 비즈니스 모델의 근본적 재구성을 요구한다. 직원 교육과 AI 관리 역량 강화가 필수적이다.
• 지속 가능성 전략 강화: 데이터센터와 AI 인프라의 높은 에너지 수요를 관리하려면 재생에너지 투자, 에너지 효율적 설계, 그리고 탄소 배출 저감 기술이 핵심이다. 이는 환경적 책임과 경제적 수익성을 동시에 추구하는 방안이다.
• 소규모 팀 중심의 공간 설계: 2030년을 대비해 부동산은 대규모 오피스 중심에서 벗어나 소규모, 하이브리드, 기술 중심의 작업 공간을 지원하는 방향으로 전환해야 한다. 이는 공유 오피스, 플렉시블 공간, 스마트 빌딩의 수요 증가로 이어진다.
• AI와 인간 협력의 경쟁력: AI의 데이터 처리 능력과 인간의 맥락적 판단을 결합하면 부동산 업계는 더 정확한 투자 결정, 효율적인 자산 관리, 그리고 개인화된 세입자 경험을 제공할 수 있다. 이를 위해 지속적인 학습과 기술 적응이 필요하다.
• 시장 예측과 리스크 관리: AI 기반 예측 분석은 시장 동향과 자산 성과를 더 정확히 예측해 투자 리스크를 줄이고, 개발 프로젝트의 수익성을 높인다. 이는 특히 변동성이 높은 시장에서 경쟁 우위를 제공한다.

이 논의는 AI가 부동산 산업의 패러다임을 전환하며, 개발자, 투자자, 운영자가 새로운 기술과 시장 변화에 적응해야 함을 보여준다.