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글쓴이 : 해준송효
날짜 : 25-07-24
조회 : 8
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인공지능(AI) 활용도가 높아지는 가운데 AI 데이터센터 증가에 따른 전력 공급 차질 우려가 높아지고 있다. 사진은 아마존이 투자한 X-에너지의 직원들이 소형모듈원전(SMR) 컨트롤 룸에서 전력 마이너스통장 연장 생산 현황을 체크하는 모습 [아마존 뉴스룸 캡처]
집부터 회사까지 일상 다양한 순간에 쓰이는 AI(인공지능)의 뒤에는 상상 이상의 ‘전기 먹는 괴물’이 있다. 이 괴물은 다름 아닌 데이터센터다.
특히 챗GPT 등 생성형 국민카드 AI 모델을 학습·구동하기 위해선 막대한 연산 자원이 필요한데, 이를 뒷받침하는 데이터센터는 하루 24시간 멈추지 않고 전기를 빨아들인다.
그런데 아직 이 데이터센터가 얼마나 많은 양의 전기를 소비하게 될지 체감이 되지 않는게 사실인데, 2030년에는 전 세계 데이터센터의 연간 전력 소비량이 우리나라 전체 사용량의 두 배에 달할 것으로 군미필 무직자 대출 전망된다.
데이터센터가 전기 발전의 패러다임을 바꾸게 되는 셈이다. AI 기술이 산업 전반으로 빠르게 확산되면서, 이를 뒷받침할 전력 인프라 확충은 이제 ‘AI 시대의 생존 조건’으로 떠오르고 있다.
AI는 왜 전기를 많이 먹는가?
전 세계 전 모기지론대출한도 력 수요가 AI 데이터센터 증가에 따라 폭증하며 일각에선 전력 공급 위기 가능성까지 점쳐진다. 국제에너지기구(IEA)는 4월 발표한 보고서에서 전 세계 데이터센터의 연간 전력 소비가 2022년 기준 415테라와트시(TWh)에서 2030년까지 945TWh로 두 배 이상 증가할 것으로 내다봤다. 이는 한국의 2023년 전체 전력 사용량(557TWh)의 1.7배 우리직장인행복대출 수준이다. 전 세계 데이터센터 전력 소비가 단일 국가 수준의 수요를 능가하는 셈이다.
AI는 방대한 데이터를 처리하고 학습시키는 과정에서 고성능 연산이 필요하다. 이 과정은 대부분 데이터센터에서 이뤄지며 그래픽처리장치(GPU), 텐서처리장치(TPU) 등 고성능 칩이 24시간 구동된다. 단순한 저장·전송 중심의 IT 작업보다 연산량이 훨씬 많을 수밖에 없다. 더구나 AI 산업은 더 이상 IT 기업만의 전유물이 아니다. 금융, 제조, 바이오, 국방 등 주요 산업 전반에서 AI 도입이 확산되며, 연산 자원을 안정적으로 공급받기 위한 데이터센터 수요도 기하급수적으로 늘고 있다.
삼일PwC경영연구원에 따르면 AI는 단순 검색보다 수십 배의 전력을 소비한다. 예컨대 구글 일반 검색은 0.3와트시(Wh)에 불과하지만, GPT 기반의 AI 검색은 2.9Wh~7.5Wh를 소모한다. GPT-3 모델을 학습시키는 데만 1.3GWh가 들었으며, 이는 4인 기준 10만가구가 하루 동안 사용하는 전력량(1GWh)을 훌쩍 넘는다. 냉각에도 전력이 집중된다. 데이터센터 내 냉각 설비가 전체 소비 전력의 약 40%를 차지하며, 고온·고부하 환경에 대응하기 위한 공랭·수랭·액침 방식의 냉각 시스템이 추가 전력 소모를 유발한다.
AI 수요, 산업 전반 확대…전력 인프라가 발목 잡나
전력 인프라 기업 입장에서는 기회다. 초고압 전력장비, 변압기, 송배전 전선, 에너지저장장치(ESS) 등의 수요가 동반 증가하며, LS일렉트릭·HD현대일렉트릭·효성중공업 등 기업은 황금기를 맞았다. 우리나라 전력기기 수출은 지난해 71억달러를 기록하며 2020~2024년까지 연평균 11.6%의 성장률을 보였다. 특히 변압기 수출은 지난해 약 22억3000만달러 규모로, 같은 기간 연평균 40%의 성장률을 보였다.
다만 성장 이면에는 우려도 적지 않다. 미국에선 데이터센터 급증으로 일부 지역은 전력 수요 변동성에 대한 우려가 커지고 있다. 이에 미 정부는 안정적인 전력 확보를 위해 환경 규제 완화를 통한 원자력 발전 확대 및 천연가스, 재생에너지 등 전력 조합 방식을 추진 중이다. 전 세계에서 가장 많은 데이터센터가 몰린 버지니아주는 신규 데이터센터 허가를 제한 중이다. 국내 역시 수도권을 중심으로 데이터센터가 집중되면서 전력 공급 안정성에 대한 경고음이 커지고 있다.
산업통상자원부에 따르면 국내 데이터센터 1곳의 연간 평균 전력 사용량은 25GWh(기가와트시)로, 4인 가구 약 6000가구가 1년 동안 사용하는 전력량과 비슷하다. 2022년 12월 기준 국내 147개 데이터센터의 전력 수요(최대 순간 사용 전력)는 1762메가와트(㎿)이며, 2029년까지 신설 예정인 732개 신규 데이터센터의 전력 수요는 총 4만9397㎿에 이를 것으로 전망된다.
전력 수요는 순간적인 최대 사용 전력(㎿), 전력 사용량은 일정 기간 동안의 누적 소비량(GWh)을 의미하므로, 평균 사용량과 총 수요 간에는 수치 차이가 날 수 있다. 여기에 센터 규모별 전력 소비 편차도 영향을 미치는 것으로 보인다. IEA에 따르면, 대형 하이퍼스케일 데이터센터는 100㎿ 이상의 전력을 요구하기도 하는데 이는 중소형 센터보다 수십 배 많은 수준이다.
이 같은 전력 수요 급증에 대응해 정부는 관련 제도를 도입해왔다. 일정 규모 이상의 전력 사용 신청자에 대해 ‘전력계통영향평가’를 의무화하고, 전력공급 거부제도까지 마련했다. 이는 데이터센터 등 초고압 수요가 지역 전력계통에 미치는 충격을 제어하기 위한 조치다.
또 새 정부는 RE100(재생에너지 100%) 실현을 위한 산업단지 조성, 서해안 에너지고속도로 및 U자형 한반도 HVDC망 구축 계획을 발표하며 재생에너지 기반의 전력망 재편에 속도를 내고 있다. 하지만 이 같은 중장기 대책이 실현되기까지는 상당한 시간이 소요될 전망이다. 그 사이 전력 수요는 계속 증가하고 있어, 산업계는 보다 현실적인 대안을 모색하고 있다.
기업 경영 핵심요소 된 ‘전력 확보’ 역량
최근 주목받는 대안 중 하나가 직접 전력구매계약(PPA)이다. 이는 기업이 전력거래소를 거치지 않고 발전사업자와 직접 계약을 맺어 전력을 공급받는 제도다. 글로벌 빅테크들은 이미 자가 발전소 확보와 PPA 확장에 나서며 기존 전력망 의존도를 줄이고 있다. 구글은 소형모듈원전(SMR) 업체와 500㎿ 규모 PPA를 체결했으며, 메타(페이스북 모기업)는 원전 기업과 20년간 원자력 기반 전력을 구매하는 계약을 맺었다.
국내에서도 2022년부터 시행된 재생에너지 직접 PPA 제도는 300킬로와트(㎾) 이상의 전력 수요자가 재생에너지전기공급사업자와 직접 전력구매계약을 체결할 수 있도록 허용한 제도로, 데이터센터에서 재생에너지를 공급받는 경우에도 적용될 수 있다. 다수의 발전소에서 분산 공급받는 방식으로 리스크 분산이 가능하고, 저장설비(ESS)와 연계해 간헐성 문제도 일정 수준 해소할 수 있다.
또한 지난해부터 시행된 ‘분산에너지 활성화 특별법’에 따라 지정된 분산에너지특화지역 내에서의 직접거래가 가능하게 됐다. 직접거래에 참여하는 전기사업자가 직접 연계 전기공급 설비를 설치하는 경우, 해당 송배전 설비를 이용해 전력을 공급받을 수 있어, 계통 포화로 인한 전력 공급 제약을 우회할 수 있는 대안으로 주목된다.
이런 가운데 데이터센터 전력 확보를 위한 법률·정책 대응, 공급망 관리 등은 AI 시대의 새로운 경영 과제가 되고 있는 모습이다. 이미 SK텔레콤, 네이버 등 주요 기업들은 AI 데이터센터 입지를 정하며 ‘전력 인프라 접근성’을 주요 평가 기준으로 삼았다.
법무법인 율촌은 최근 보고서에서 “기업들은 이제 전력을 단순한 운영비용이 아닌 경영전략의 핵심 요소로 인식해야 한다”고 강조했다.
지방자치단체들 입장에선 ‘전기가 되느냐’를 기준으로 기업을 유치하는 시대를 맞았다. 단순한 부지 제공이나 세제 혜택을 넘어, 안정적인 전력 공급 능력이 핵심 조건으로 떠오른 것이다.
대표적으로 충청권, 전라권 등은 수도권보다 낮은 부지 비용과 재생에너지 기반 확대 가능성을 무기로 내세우며 AI 데이터센터 유치에 열을 올리고 있다. 일부 지역에서는 기업과 협의해 전용 전력 인프라 구축 및 행정 지원 방안을 논의하고 있다.
다만 지자체의 유치 노력만으로는 한계가 있다는 지적도 있다. AI 데이터센터는 평균적으로 수백㎿급 전력이 상시 공급돼야 하며, 전력망 증설에는 수년의 시간이 소요된다. 따라서 장기적인 송배전계획과 국가 차원의 전력 인프라 재설계가 병행돼야 한다는 견해도 나온다.
탈탄소형 전력 전략·에너지 절감 등 필요
한편 AI 데이터센터의 급증은 탄소중립 기조와는 충돌할 수 있다. 전력 수요 상승으로 탄소 배출도 덩달아 늘고 있기 때문이다. 실제로 구글의 경우, AI 모델 개발로 2023년 총 배출량이 2019년 대비 48%나 뛰었다. 구글은 환경보고서를 통해 “AI 컴퓨팅에 필요한 에너지 수요가 증가하고 기술 기반 시설 투자가 늘면서 온실가스 배출량을 줄이는 것이 어려울 수 있다”고 밝혔다.
이에 글로벌 기술 기업들은 태양광·풍력 기반 전력 조달, ESS 구축, SMR 도입 검토 등 탈탄소형 전력 전략에 적극 나서고 있다.
2023년 미국 신재생에너지 전력 구입에서 상위권을 차지한 기업도 모두 빅테크였다. 한국도 2030년 국가 온실가스 감축 목표(NDC)를 앞두고 산업·전력 부문의 감축이 필수적인 상황이다. 삼일PwC경영연구원은 적극적인 신재생에너지 활용, AI를 통한 건물 에너지 절약 및 불량률 감소, AI 모델 경량화를 통한 전력 소비 절감 등이 필요하다고 분석했다. 고은결 기자
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