수도꼭지서 흙탕물 — 데이터센터의 또 다른 폭탄
📺 원본 영상: 수도꼭지서 흙탕물, 데이터센터의 또 다른 폭탄 (하수정 경제전문기자) 🎙️ 채널: 언더스탠딩 : 세상의 모든 지식 📅 정리 일자: 2026-06-09 ⚠️ Note: 본 리포트는 영상의 음성을 텍스트로 변환(STT)하여 정리한 것입니다. 화면에 표시된 자료(차트, 코드, 슬라이드 등)는 포함되지 않을 수 있습니다.
개요
AI 데이터센터가 폭발적으로 성장하는 이면에서 전력 수요 문제와 함께 또 하나의 ‘숨겨진 폭탄’이 수면 위로 떠오르고 있다. 바로 냉각수 문제다. 전기와 반도체 칩에 집중되어 있던 세간의 관심이 이제는 ‘물’로 옮겨가고 있으며, 미국에서는 수질 오염 논란과 주민 반발로 인해 데이터센터 건설 프로젝트가 줄줄이 제동에 걸리는 사태가 벌어지고 있다. 경제전문기자 하수정 기자가 이 이슈를 심층 취재한 내용을 정리했다.
‘AOC 흙탕물 청문회’ — 분노의 도화선
데이터센터와 물 문제가 미국 정치권의 핫이슈로 부상한 계기는 미 하원에서 열린 환경보호정책 청문회였다. 민주당 연방 하원의원 Alexandria Ocasio-Cortez(AOC)가 청문회장에 유리병 두 개를 들고 나타났는데, 그 안에 담긴 것은 조지아(Georgia)주 모건 카운티(Morgan County) 주민들의 식수였다. 병 안의 물은 시커멓고 갈색으로 변해 있었다.
03:12 - AOC 의원이 조지아주 모건 카운티에서 채취한 흙탕물이 담긴 유리병 두 개를 환경보호정책 청문회장에서 보여주는 사진 자료
이 지역은 메타(Meta)가 AI 데이터센터를 대규모로 증설 중인 곳이다. 문제의 원인으로는 건설 과정에서 이루어진 대규모 발파 작업이 지목됐다. 메타는 기반암(암반층)을 부수는 발파 작업을 실시하고 산림을 통째로 밀어버렸으며, 이 과정에서 엄청난 양의 토사가 유출됐다. 그 결과 지하수 수위가 급격히 낮아졌고, 주민들이 사용하는 우물 펌프에서는 맑은 물 대신 흙탕물과 모래 찌꺼기가 올라오기 시작했다. 메타 측은 데이터센터 운영에 필요한 용수를 지역 상수도망에서 공급받고 있어 지하수 오염과는 무관하다고 반박했지만, 건설 과정에서의 환경 피해는 부인하기 어려운 상황이 됐다.
AOC는 30대의 젊은 정치인으로, 미국 진보 정치의 아이콘으로 불리며 적지 않은 정치적 영향력을 지닌 인물이다. 강연자에 따르면 그는 뉴욕시장 후보인 Zohran Mamdani의 정치적 동지로 꼽히며, 기후변화 대응을 핵심 정책 어젠다로 내세우고 있다. 최근에는 Bernie Sanders 상원의원과 함께 연방 차원의 데이터센터 신규 건설 금지 법안(모라토리엄, Moratorium)을 발의하면서 ‘데이터센터 저격수’로 불리고 있다.
아마존 오리건주 사건 — 빅테크 최초 합의금
건설 과정의 사고가 아닌, 데이터센터 운영 자체로 인한 수질 오염 논란도 존재한다. Rolling Stone과 또 다른 탐사 매체가 보도한 오리건(Oregon)주 모로우 카운티(Morrow County) 아마존 데이터센터 사건이 그것이다.
아마존의 AWS(Amazon Web Services) 데이터센터가 냉각수를 대량 사용하는 과정에서, 인근 지하수의 질산염(Nitrate) 농도가 치명적인 수준으로 급등했다는 것이 보도의 골자였다. 데이터센터에서 방류된 물이 지하수로 스며들면서 주민들이 마시는 식수가 안전 기준치의 5배 이상 오염됐다는 심각한 내용이었다. 아마존 측은 “이 지역은 원래 농업지대여서 비료로 인한 질산염 오염이 누적된 곳이며, 우리도 그 오염된 물을 사용한 피해자”라고 반박했다. 그러나 결국 약 300억 원에 달하는 합의금을 지불하게 됐다. 강연자는 이 사건이 빅테크 기업이 데이터센터 수질 오염 문제로 합의금을 낸 최초의 사례로 기록됐다고 강조했다.
냉각수 오염의 메커니즘 — 세 가지 경로
AI 데이터센터의 GPU는 최고 80~90도까지 달아오르는데, 이 열을 식히기 위해 방대한 양의 냉각수가 순환된다. 냉각 과정에서 수질 오염이 발생하는 경로는 크게 세 가지로 정리된다.
09:07 - AI가 생성한 냉각수 농축 오염 원리 다이어그램 - 냉각탑에서 물이 증발하면서 염분·화학물질이 농축되는 과정 설명
첫 번째는 **농축 오염(Concentrated Pollution)**이다. 냉각탑은 물의 일부를 증발시켜 열을 외부로 방출하는 구조다. 이때 순수한 물 분자만 증발하고, 염분·미네랄·수처리 약품 등의 물질은 물속에 그대로 남는다. 이 과정이 반복될수록 냉각수는 점점 더 농도가 짙어진 ‘엑기스’ 상태가 된다. 강연자는 이를 찌개 냄비에 비유했다. 식당에서 찌개를 계속 끓이면 국물이 졸아들어 시커멓게 눌어붙는 것처럼, 냉각수도 운전이 반복될수록 오염 물질 농도가 기하급수적으로 높아진다. 농도가 지나치게 높아진 농축수는 주기적으로 인근 하천이나 호수, 지하수로 배출되는데, 바로 이 과정에서 수질 오염 논란이 발생한다.
두 번째는 살균제 및 화학약품 오염이다. 냉각탑 내부는 항상 따뜻하고 축축한 환경이 유지되어 각종 세균과 미생물이 번식하기 매우 좋은 조건을 형성한다. 이를 막기 위해 강력한 살균제와 부식 방지제 등 다양한 화학약품이 냉각수에 투입된다. 그런데 이 강력한 화학약품이 배관을 서서히 부식시키면서 중금속이 물에 녹아 나오기도 한다. 결국 살균제와 중금속이 섞인 진한 폐수가 데이터센터에서 주기적으로 배출되는 것이다.
세 번째는 **열 오염(Thermal Pollution)**이다. 통상 약 27도의 냉각수는 칩의 열을 흡수해 약 45도까지 데워진다. 냉각탑에서 식혀지는 과정을 거치지만, 일부 폐수는 약 30도 안팎의 온도로 자연 수계에 방류된다. 자연 수온보다 상당히 높은 온도의 물이 방류되면 수생태계에 급격한 변화가 생긴다. 물고기 집단 폐사나 수온 상승으로 인한 남조류(녹조) 대번식 현상이 발생할 수 있다고 강연자는 설명했다.
AI 데이터센터의 물 소비 규모
19:33 - 워싱턴포스트(Washington Post)가 UC Riverside 연구팀 논문을 인용한 인포그래픽 - ChatGPT 이메일 작성 1회당 500ml 물 증발 및 1년간 누적 사용량 통계
AI 데이터센터가 얼마나 많은 물을 사용하는지에 대해서는 워싱턴포스트(Washington Post)가 UC Riverside 연구팀의 논문을 인용한 보도가 자주 회자된다. 이 연구에 따르면, ChatGPT(GPT-4 기준)에게 짧은 이메일 한 통을 작성해달라고 요청할 때마다 500ml 생수병 한 개 분량의 물이 증발한다. 1년간 매주 한 번씩 이메일을 작성하게 하면 대형 정수기 생수통 1.5개 분량이 증발한다. 미국 근로자의 10%, 즉 약 1,600만 명이 1년간 매주 한 번씩 이 작업을 시킨다면, 미국 로드아일랜드(Rhode Island)주 전체 가구가 하루 반 동안 사용하는 막대한 물이 증발한다는 계산이 나온다. 전력 소비 측면에서는 이메일 한 번 작성이 LED 전구 14개를 1시간 켜는 전력에 해당하며, 미국 근로자들이 1년간 매주 한 번씩 사용한다면 워싱턴 D.C. 전체 가구의 20일 치 전력이 소비된다.
| 작업 단위 | 물 소비량 | 전력 소비량 |
|---|---|---|
| 이메일 1회 작성 (약 100단어) | ~500ml (생수병 1개) | LED 14개 × 1시간 |
| 1년간 매주 1회 (1인) | 대형 생수통 1.5개 | — |
| 미국 근로자 10% × 1년 매주 1회 | 로드아일랜드주 전체 가구 1.5일치 | 워싱턴 D.C. 전체 가구 20일치 |
출처: 워싱턴포스트 인용, UC Riverside 연구팀 논문 / ChatGPT GPT-4 기준
이 수치는 GPT-4를 기준으로 한 것이다. 현재 더 고도화된 버전이 사용되고 있고, 이메일 작성뿐 아니라 일상의 무수한 영역에서 AI가 활용되고 있음을 감안하면, 실제 물·전력 소비량은 이를 훨씬 상회한다.
데이터센터 단위로 보면 더욱 실감 난다. 강연자에 따르면 100MW급 대형 데이터센터 기준으로 하루 약 200만 리터를 사용한다는 조사 결과가 있다. 이는 약 6,500가구가 하루에 쓰는 물과 맞먹는 양이다. 강연자는 이를 서울 개포동 재건축 대단지 아파트(약 6,500세대 규모)가 하루에 사용하는 물의 양으로 설명했다. 그런데 현재 빅테크 하이퍼스케일러(Hyperscaler)들이 추진 중인 데이터센터는 1기가와트(GW)급, 즉 100MW의 10배 규모다. 단순 계산만으로도 그 물 소비량이 어느 수준인지 가늠하기조차 어렵다.
21:12 - 100MW급 대형 데이터센터 하루 물 사용량 관련 자료 - 200만 리터 = 약 6,500가구 하루 사용량 비교
규제의 현실과 Ohio주 사례
미국에는 수질오염방지법(Clean Water Act)이 있어, 강이나 호수에 폐수를 직접 방류하기 위해서는 반드시 허가를 받아야 하며, 지자체는 폐수를 하수 처리장을 통해 처리하도록 지도하고 있다. 그러나 천문학적인 투자금을 들고 오는 빅테크 기업들의 규제 완화 로비가 거세게 이루어지고 있다고 강연자는 전했다.
그 대표적인 사례가 Ohio주다. Ohio주에는 현재 200개가 넘는 데이터센터가 집중되어 있으며, 아마존이 약 50조 원을 투자하는 프로젝트를 포함해 구글(Google), 메타(Meta) 등의 대규모 건설이 줄줄이 진행 중이다. 데이터센터가 급격히 몰리면서 지역 하수 처리장이 포화 상태에 이르렀고, 기업들은 처리장을 거치지 않고 직접 폐수를 방류할 수 있도록 규제를 완화해 달라고 요청했다. Ohio 주정부는 데이터센터의 직접 방류를 허용하는 ‘포괄적 허가’를 추진하기 시작했다. 낙후된 제조업 벨트(러스트 벨트, Rust Belt)를 ‘테크 벨트(Tech Belt)‘로 탈바꿈시키려는 주정부의 목표도 이 결정에 영향을 미쳤다.
문제는 Ohio주가 미국-캐나다 국경 사이에 자리한 5대호(Great Lakes) 중 이리호(Lake Erie)를 끼고 있다는 점이다. 슈피리어호(Lake Superior), 미시간호(Lake Michigan), 휴런호(Lake Huron), 이리호(Lake Erie), 온타리오호(Lake Ontario)로 구성된 5대호는 모두 중요한 식수원이지만, 그중 이리호는 수심이 특히 얕고 녹조에 취약하다. 과거에도 녹조 문제로 Ohio 주민들이 수돗물을 마시지 못한 경험이 여러 차례 있었기 때문에, 이 지역 주민들은 수질 오염에 대한 민감도가 유독 높다. 결국 주민들의 강력한 반대 청원이 쏟아지면서 포괄적 허가 법안은 현재 교착 상태에 빠져 있다.
MSCI 보고서 — 전 세계 데이터센터의 물 위기
이 문제는 미국만의 것이 아니다. MSCI가 발간한 보고서는 전 세계적인 위기를 경고하고 있다. 전 세계 약 12,000개 데이터센터의 위치가 표시된 지도에서, 데이터센터들이 집중된 미국·유럽·동아시아 지역이 현재의 물 부족 위험 지역과 정확히 일치한다는 충격적인 사실이 드러났다. 이미 물이 부족한 곳에 데이터센터가 집중적으로 건설되고 있는 것이다.
27:02 - MSCI 보고서 세계 지도 - 전 세계 약 12,000개 데이터센터 위치(검은 점)와 물 부족 위험 지역(주황·빨간 배경)이 정확히 겹치는 것을 보여주는 지도
MSCI는 기후변화로 인해 2050년에는 지금보다 물 부족 일수가 크게 늘어날 것이라는 전망도 제시했다. 보라색 표시 지역은 현재보다 5~15일, 분홍색은 최대 35일, 그리고 가장 심각한 빨간색 지역은 35일 이상 물 부족 기간이 추가로 늘어날 것으로 전망된다. 한국도 예외가 아니다. 강연자에 따르면 MSCI 지도에서 한국은 현재도 물 스트레스가 있는 상태이며, 앞으로 더 심화될 수 있는 지역으로 분류되어 있다. MSCI는 이 추세가 지속될 경우, 전 세계 데이터센터의 4분의 1이 2050년까지 물 부족으로 인한 가동 중단(Shutdown) 위기를 주기적으로 겪을 수 있다고 분석했다.
27:54 - MSCI 2050년 물 부족 일수 전망 지도 - 빨간색 점(35일 이상 물 부족 증가 예상 지역, 가장 심각) 설명 시점
데이터 주권(Data Sovereignty) 측면에서도 문제는 복잡해진다. 각국이 금융 기록, 국방 정보, 개인정보 등 민감한 데이터를 자국 내에 보관하도록 하는 데이터 보호법을 운영하고 있어, 물이 풍부한 다른 지역으로 데이터센터를 이전하는 것도 현실적으로 쉽지 않다.
주민 반발과 정치적 파장 — 이미 시작된 ‘데이터센터 저지법’
미국 전역에서 주민들의 반발이 거세지면서, 이 흐름은 이미 정치적 현실로 나타나고 있다. 지난해에는 지역 주민들의 반발로 48개의 데이터센터 건설 프로젝트가 취소되거나 지연됐으며, 관련 투자금은 약 230조 원에 달한다. 올해 1분기에만 이미 20개 프로젝트가 취소되거나 보류 중이다.
Gallup의 최근 여론조사에 따르면, 미국인 10명 중 7명이 자기 동네에 데이터센터가 들어서는 것을 반대한다고 답했다. 반대 이유로는 전력 과소비와 함께 물 부족 문제가 거의 동일한 비중으로 꼽혔다.
애리조나(Arizona)주 투손(Tucson)시의 사례는 이 흐름을 상징적으로 보여준다. 아마존이 대형 데이터센터 건설 프로젝트를 추진했는데, 투손 지역이 극심한 가뭄 지역이라는 점에서 주민 반발이 극심했다. 결국 투손 시의회는 7대 0 만장일치로 해당 프로젝트에 대한 상수도 공급안을 부결시켰고, 아마존은 프로젝트에서 손을 뗐다.
전국적으로는 50개 주 중 10개 이상의 주에서 데이터센터 건설을 제한하거나 금지하는 법안이 발의됐다. 카운티와 시 단위 지자체 중 일부는 이미 관련 조례를 통과시켜, 일정 기준을 충족하지 못하는 데이터센터의 신규 건설을 금지하고 있다. 강연자는 이 흐름이 2026년 11월 미국 중간 선거를 앞두고 정치권의 눈치 보기와 맞물려 더욱 복잡한 양상을 띠고 있다고 설명했다. 공화당 내에서도 “중국과의 기술 경쟁에서 뒤처질 수 없다”는 목소리와 “환경 기준을 충족하는 조건부 일시 중단이 필요하다”는 의견이 충돌하는 상황이다.
39:01 - 미국 50개 주 중 데이터센터 건설 제한·금지 법안 발의 현황 지도 - 법안 발의 주(녹색)와 이미 조례가 통과된 지자체(하늘색 점) 표시
수도요금과 세금 부담 — 주민 피해의 실체
전기요금 문제와 마찬가지로, 수도요금에서도 주민들이 실질적인 피해를 보고 있다는 사례가 나오고 있다. 조지아주 뉴턴 카운티(Newton County)의 경우, 메타 데이터센터가 해당 지역 전체 물 사용량의 약 10%를 소비하고 있으며, 지자체 담당자는 인터뷰에서 2년 안에 수도 사용료를 33% 인상할 계획이라고 밝혔다. 원래 이 카운티의 연간 평균 수도 요금 인상률은 약 2% 수준이었다. 데이터센터 하나가 들어서면서 수도 요금이 16배 이상 빠른 속도로 인상되게 된 것이다.
오리건주의 더 달레스(The Dalles)시 사례는 더욱 충격적이다. 구글(Google) 데이터센터가 위치한 이 도시에서 지역 언론과 주민들의 끈질긴 정보 공개 소송 끝에 구글의 물 사용량이 밝혀졌는데, 시 전체 상수도 공급량의 **30%**를 구글 데이터센터 혼자서 소비하고 있었다. 더 나아가 시 당국이 그동안 약 400억 원에 달하는 예산을 상수도 시설 확장 공사에 투입했는데, 이 비용이 사실상 시민들의 세금으로 충당된 것이라는 비판이 쏟아지고 있다.
냉각 기술의 진화 — 액침냉각의 부상
물 문제의 해법으로 냉각 기술의 혁신이 주목받고 있다. 데이터센터의 냉각 방식은 크게 공랭식(Air Cooling)과 수랭식(Water Cooling)으로 나뉜다. 과거의 전통적인 방식인 공랭식, 즉 에어컨 방식은 전기를 극단적으로 많이 소비하는 문제 때문에 현재는 거의 사용되지 않으며, 현재 주류는 수랭식이다. 그중에서도 직접 냉각 방식인 Cold Plate(Direct-to-Chip, DTC) 방식이 많이 쓰이는데, 칩에 차가운 플레이트를 직접 부착하고 냉각수를 순환시켜 열을 빼내는 방식이다. NVIDIA는 Blackwell 아키텍처부터 칩, 메인보드, 통신망, 냉각 파이프라인을 하나의 캐비넷 세트로 묶어 판매하면서 냉각 방식까지 직접 결정하고 있다.
차세대 기술로 가장 주목받는 것은 **액침냉각(Immersion Cooling)**이다. 서버 전체를 냉각액이 담긴 수조에 직접 담가서 냉각하는 방식이다. 서버가 발열하면 차가운 냉각액이 열을 흡수하고, 뜨거워진 냉각액은 펌프를 통해 수조 밖으로 나가 열 교환기(Heat Exchanger)를 거쳐 냉각된 후 다시 수조로 돌아오는 폐쇄형 순환 구조다. 기존의 증발식 냉각탑 방식과 달리 물이 대기 중으로 증발하지 않기 때문에 물 소비량을 크게 줄일 수 있다는 것이 핵심 장점이다. Microsoft, 메타, 인텔(Intel) 등이 이 방식을 채택하거나 적극 개발 중이다.
다만 아직 완전히 대중화된 기술은 아니다. 냉각액 자체의 기술적 요구 조건이 까다롭고, 전기가 외부로 누출되지 않아야 하며, 냉각 효율도 유지해야 하는 등 여러 기술적 난제가 남아 있다. 강연자는 액침냉각을 포함한 물 절약형 냉각 기술 개발이 전력 분야보다 상대적으로 연구가 뒤처져 있지만, 빠르게 발전하고 있다고 설명했다.
💡 핵심 투자 전략: 냉각 기술 기업 주목
원리(Logic)
데이터센터의 물 사용 문제가 단순한 환경 이슈를 넘어 데이터센터 건설 자체의 핵심 제약 요소로 부상하면서, ‘물을 적게 쓰는 냉각 솔루션’을 보유한 기업의 전략적 가치가 높아지고 있다. 전력 문제는 SMR(소형 모듈 원자로)이나 재생에너지 발전소를 부지 인근에 구축하는 방식으로 어느 정도 해결이 가능하지만, 물은 현재 기술로 인공적으로 대량 생산하거나 대체하기가 불가능하다. 따라서 기존보다 적은 물로 같은 냉각 효과를 내는 기술이 데이터센터 산업의 핵심 경쟁력이 될 수 있다.
실행 방법(How-to)
강연자가 직접 언급한 기업은 **Vertiv Holdings(버티브 홀딩스)**다. 버티브는 데이터센터의 냉각 시스템 설계, 공급, 관리를 전문으로 하는 기업으로, 냉각수를 어떻게 공급·순환·회수·관리할지 전체 파이프라인을 담당한다. 기존 수랭식 냉각 시스템의 핵심 공급업체이면서, 액침냉각 기술도 함께 개발·공급하고 있다. 강연자는 이 외에도 냉각 관련 기술 기업들이 더 있다고 언급하며, 관련 애널리스트를 초청하는 후속 영상을 예고했다.
⚠️ 강연자는 특정 종목을 추천하기보다 냉각 시스템 관련 기업들이 주목받고 있다는 트렌드를 소개한 것임을 밝혔습니다. 투자는 본인 책임 하에 이루어져야 합니다.
주의 사항(Risk)
버티브 등 기존 냉각 기술 기업들이 액침냉각 시장에서도 지위를 유지할 수 있을지는 불확실하다. 액침냉각은 기존 수랭식과 근본적으로 다른 기술이기 때문에 신규 스타트업이나 타 기술 기업이 시장을 선점할 가능성도 있다. 또한 냉각 기술의 개선이 이루어지더라도, 주민 반발과 정치적 규제라는 외생 변수는 여전히 데이터센터 투자 확대의 불확실성으로 작용한다.
한국에도 닥쳐오는 물 문제
미국에서 벌어지는 일이 한국과 무관하지 않다는 경고도 나왔다. 국내에는 현재 약 150개의 데이터센터가 운영 중이지만, SK그룹과 아마존의 울산 데이터센터(7조 원 규모), 신세계그룹의 대규모 데이터센터, KT·네이버·삼성SDS 등의 수도권·영호남권 데이터센터 확장 계획이 잇따르고 있다.
강연자에 따르면 한국은 강수량 자체는 풍부하지만 계절별 편차가 크고, 1인당 물 사용량은 OECD 기준 7~8위로 유럽 선진국 대비 약 1.6배 높은 편이다. MSCI 보고서에서도 한국은 현재 물 스트레스가 있는 상태이며, 2050년까지 물 부족 일수가 추가적으로 늘어날 것으로 전망되는 지역에 포함됐다. 따라서 대형 AI 데이터센터 건설이 본격화될 경우, 한국에서도 미국과 유사한 물 부족 갈등이 발생하지 않는다고 장담할 수 없는 상황이다.
마무리 — 전기보다 어려운 ‘물 문제’
전력 문제는 어렵더라도 발전소를 짓거나 재생에너지를 늘리는 방식으로 공급 확대가 가능하다. SMR 같은 혁신 기술이 등장하면 더 빠른 해결도 기대해볼 수 있다. 그러나 물은 다르다. 인공적으로 대량 생산하거나 단시간에 공급을 늘리는 기술이 현재로서는 없다. 해수 담수화는 막대한 전력을 소비하고, 지하수 개발은 환경 파괴를 수반한다.
AI 데이터센터의 급격한 확산은 그 이면에서 전 세계 물 자원에 예상보다 훨씬 크고 심각한 압박을 가하고 있다. 강연자가 전한 핵심 메시지는 분명하다. 데이터센터 산업의 지속 가능성은 더 이상 전력과 반도체만의 문제가 아니라는 것, 그리고 물 문제가 해결되지 않으면 하이퍼스케일러들의 야심찬 투자 계획도 현실의 벽 앞에 멈출 수 있다는 것이다. 메모리반도체(D램/HBM) 수요의 지속적인 성장을 기대하는 투자자라면, 데이터센터 건설의 실질적인 진행 속도를 가늠하는 지표로 이 물 문제의 추이를 예의주시해야 한다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 원본 영상 | 수도꼭지서 흙탕물, 데이터센터의 또 다른 폭탄 |
| 채널 | 언더스탠딩 : 세상의 모든 지식 |
| 출연 | 하수정 경제전문기자 |
| 리포트 작성 | 2026-06-09 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
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