AI 산업의 급성장과 에너지 소비량의 폭발적 증가는 미래 에너지 시스템의 새로운 과제로 떠올랐습니다.

국제에너지기구(IEA)는 최근 발간한 보고서 "Energy and AI"를 통해 AI의 발전이 에너지 수요를 급격히 끌어올린 한편, 동시에 에너지 시스템 최적화와 탈탄소화 기회를 제공하고 있다고 진단했습니다.

2024년 데이터센터는 전 세계 전력 소비의 약 1.5%인 415TWh를 소비했습니다. 2030년에는 945TWh 이상으로 두 배 넘게 증가할 것으로 전망됩니다. 특히 AI 포커싱된 하이퍼스케일(Hyperscale) 데이터센터는 10만 가구가 1년간 사용하는 전력량에 맞먹는 100MW 이상의 전력을 소비합니다.

최근 AI는 시각적 이해, 수학·과학적 추론, 코딩 역량 등 다양한 분야에서 인간 수준을 넘어 섰습니다. 이런 AI의 진화는 에너지 부문에서도 효율 향상과 비용 절감, 시스템 혁신을 촉진하고 있습니다.

특히 풍력·태양광 발전량 예측 정확도를 개선시킬 수 있고, 송전선의 실시간 모니터링과 희토류 등 대체할 신소재 탐색 등에서 AI는 중요한 도구로 활용되고 있습니다.

구체적으로 전력망 장애 감지 AI는 정전 시간을 30~50% 단축할 수 있으며, 기존 송전선의 전송 용량을 최대 175GW까지 추가 확보할 수 있는 것으로 나타났습니다.

다만 이런 AI 기술의 성장을 위해선 상당한 에너지 소비는 불가피합니다. 앞으로 AI로 인해 소비되는 연간 전력 소비는 점점 상승하여, 2030년에는 미국의 알루미늄·철강·시멘트·화학 산업 전체보다 많은 전력을 사용할 전망입니다.

디지털 격차와 전력 불균형…신흥국에겐 먼 얘기 🌍

전 세계 데이터센터의 전력 소비는 미국 45%, 중국 25%, 유럽 15%에 집중되어 있습니다. 특히 미국은 1인당 소비량 기준으로 다른 국가의 10배 이상입니다.

2030년까지 미국의 1인당 데이터센터 전력 소비는 일반 가정 연간 전력 소비의 10% 수준인 1,200kWh에 도달할 것으로 전망됩니다.

반면, 신흥국과 개발도상국은 인프라 구축조차 어려운 상황입니다. 개도국의 약 60%만이 안정적으로 인터넷에 접속 가능할 뿐만 아니라 가구당 비용은 선진국 대비 평균 10배 이상 높습니다.

중국을 제외한 개도국은 전 세계 인구의 2/3를 차지하지만, 전력 생산은 1/3 미만, 데이터센터 용량은 10% 미만에 불과해 AI 발전의 불균형이 더욱 고착될 것 입니다.

AI는 폭주 중…전력망은 준비됐나? ⚡

AI 수요 폭증에 따른 데이터센터 건설이 급증하면서, 기존 전력망의 수용 능력을 초과하는 문제가 전 세계적으로 심화되고 있습니다.

IEA는 2030년 경 건설 계획 중인 데이터센터 프로젝트의 20%가 전력망 연결 지연의 위험에 직면해 있다고 경고합니다.

문제는 계통망 연결 대기에만 그치는 것이 아닙니다. 변압기, 전선 케이블 등 주요 계통망 구성 요소의 공급망 지연도 지난 3년간 2배로 증가했습니다. 또한 신규 송전선 건설에도 평균 4~8년이 소요됩니다.

그리 많은 데이터센터들이 전력 수요 피크 시간대의 운영상 유연성이 매우 부족한 상황입니다.

미국의 경우, 데이터센터의 50%가 기존 과밀 지역에 집중되면서, 지역별 병목 현상이 심각한 수준에 도달했습니다. 이를 해결하기 위한 스페어 서버 여유분 활용과 ESS와 같은 백업 전력 자산의 최적화 등 같은 유망한 비즈니스 모델도 나올 것으로 예상됩니다.

AI는 기후 파괴자일까, 해결사일까? 🌡️

IEA에 따르면, 데이터센터에서 발생하는 CO₂ 배출은 2024년 1.8억 톤에서 2030년 3.2억 톤으로 증가할 전망입니다. AI 수요의 급증은 단기적으로 에너지 소비와 탄소 배출 증가를 피할 수 없는 흐름으로 분석됩니다.

그러나 동시에 AI를 활용하여 2035년까지 최대 연간 14억톤의 CO₂ 감축 효과를 낼 수 있습니다. 구체적으로 ▲메탄 누출 조기감지, ▲발전소의 연료 효율 최적화, ▲건물 에너지 관리 개선 등에서 AI로 인해 감축할 수 있습니다.

특히 HVAC 시스템(건물 공조) 최적화만으로도 에너지 사용량을 10% 줄일 수 있는 효과가 있는 것으로 분석됩니다.

하지만 정책 유인 부재, 디지털 인프라 부족, 규제 미비 등은 AI를 활용한 감축 효과를 막는 장벽입니다. 실제로 미국, 중국 등 많은 국가에서는 화석연료 기반의 데이터센터 확대가 지속되고 있습니다. 

이런 AI의 확산은 단기적으로는 온실가스 배출을 증가시키기에 AI의 잠재력을 낮춰, 온실가스를 더 배출하는 구조가 고착화 될 가능성도 있습니다.

앞으로 AI는 향후 수십 년간 전세계 경제와 에너지 전환을 이끄는 핵심 축이 될 것입니다. 

비록 AI로 인해 온실가스 배출량 증가는 불가피하지만, 전력망 운영의 최적화, 에너지 생산 효율 향상, 기후대응 혁신을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

전력망 강화, 데이터센터 입지 전략 구축, AI 기술의 지속가능한 활용 등을 중심으로 AI 기술 개발과 에너지 산업 간 협업이 필요합니다.

기후와 에너지를 위한 AI. "AI", "기후", "에너지" 측면에서 AI는 대립이 아닌 상호 보완적 관계로 바라봐야 할 시점이 도래한 것 같습니다. 그런 가능성을 이번 IEA 보고서에서 살펴보실 수 있습니다.