Energy and AI

AI 데이터센터, 2030년엔 일본 전체만큼 전기 쓴다

생성형 인공지능(Generative AI)의 급속한 확산이 전 세계 전력 수요에 새로운 충격파를 던지고 있다. 국제에너지기구(IEA)가 2024년 12월 발간한 특별 보고서 《Energy and AI》에 따르면, 2024년 기준 전 세계 데이터센터의 전력 소비량은 약 415테라와트시(TWh)로 전체 전력 소비의 약 1.5%를 차지했다. 이는 2017년 이후 연평균 12%의 성장률을 기록하며 전 세계 전력 수요 증가율의 4배에 달하는 속도다.

특히 AI 전용 데이터센터는 알루미늄 제련소처럼 대규모 전력을 소모하는 시설로 부상하고 있다. 보고서는 "일반적인 AI 데이터센터는 약 10만 가구에 해당하는 전력을 사용하고, 건설 중인 초대형 시설은 최대 200만 가구분의 전력을 소모할 수 있다"고 밝혔다. 미국에서는 AI 중심 데이터센터가 2030년까지 국가 전체 전력 소비 증가분의 절반 이상을 차지할 것으로 예상된다.

이러한 성장세는 2030년까지도 계속될 전망이다. IEA의 시나리오 분석에 따르면, 전 세계 데이터센터의 전력 소비량은 2030년까지 945TWh로 2배 이상 증가하며, 이는 현재 일본의 전체 전력 소비량을 넘어서는 수준이다. 일부 낙관적 전망인 ‘Lift-Off Case’에서는 그 수치가 1,260TWh를 초과할 수도 있다.

AI로 송전망 용량 175GW↑… 전력 인프라 없이도 효율 2배 향상

AI는 막대한 전력을 소비할 뿐 아니라, 에너지 시스템 자체의 운영 효율과 혁신 속도를 끌어올리는 핵심 기술로도 주목받고 있다. 보고서는 "AI는 이미 발전소 운영, 송배전망 최적화, 고장 예측 및 유지보수 등 다양한 분야에서 활용되며 전력 시스템의 효율을 획기적으로 향상시키고 있다"고 밝혔다.

예컨대, AI 기반 고장 탐지 시스템은 송전망 내 고장을 빠르게 식별하고, 정전 시간을 30~50% 줄일 수 있다. 또한 AI는 풍력이나 태양광처럼 변동성이 큰 재생에너지의 발전량을 정밀하게 예측해 계통 안정성을 높이는 데도 활용된다. 이러한 AI 기술을 통해 최대 175기가와트(GW)에 달하는 추가 송전 용량이 확보될 수 있으며, 이는 2030년까지 데이터센터 부하 증가분 전체를 상쇄할 수 있는 수준이다.

에너지 소비 부문에서도 AI는 다양한 효과를 창출할 수 있다. 산업 현장에서는 AI 기반 공정 최적화를 통해 멕시코 전체 에너지 소비량에 맞먹는 수준의 절감 효과가 기대되며, 교통 및 건물 분야에서도 각각 120백만대 자동차, 호주·뉴질랜드 전력 소비량에 해당하는 수준의 절전 가능성이 제시된다.

AI가 문장 하나 생성할 때 전기 2Wh… 영상 생성은 100Wh 넘는다

AI 기술 자체의 에너지 효율도 빠르게 개선되고 있다. IEA는 테스트 조건 하에서 언어 생성 모델 1회 쿼리당 에너지 소비량을 약 2Wh로 추정하며, 고화질 비디오 생성의 경우 최대 115Wh에 달한다고 밝혔다. 이는 일반 스마트폰 7회 충전, 노트북 2회 충전 수준에 해당한다.

특히 2025년 1월 발표된 중국 딥시크(DeepSeek)의 대형 추론 모델 ‘R1’은 기존 모델 대비 95% 이상 적은 파라미터를 활성화하며도 동등한 성능을 보이는 혼합 전문가 모델(Mixture of Experts) 구조로 설계됐다. 이로 인해 AI 칩 제조사와 에너지 기업의 주가는 단기간에 20% 이상 하락하는 등 시장에 큰 영향을 미쳤다.

그러나 IEA는 "모델의 효율 향상에도 불구하고 서비스 수요 증가가 상쇄 효과를 압도할 수 있다"고 경고한다. 더 효율적인 모델이 오히려 AI 서비스 사용량을 폭증시켜 총 에너지 수요를 증가시키는 ‘리바운드 효과(Rebound Effect)’가 나타날 수 있기 때문이다. 보고서는 "AI 사용에 적합한 모델을 선택하고, 과도한 연산을 자제할 수 있도록 정책적 유인 구조와 투명한 정보 공개가 필요하다"고 강조했다.

인도, AI 데이터센터 전력 소비 6.5백만 가구 규모로 급증

신흥국가에 있어서 AI는 에너지 인프라 도약의 기회를 제공할 수 있다. 전 세계 인터넷 사용자의 절반 이상이 신흥국에 분포하지만, 이들이 보유한 데이터센터 용량은 10% 미만이다. 안정적인 전력망과 정책적 지원이 갖춰진다면 AI 도입과 데이터센터 투자를 통해 IT 산업 전반의 성장도 기대할 수 있다.

예컨대, 인도는 현재 2GW 규모의 데이터센터를 보유하고 있으며, 2030년까지 5GW 이상으로 확대될 전망이다. 인도 정부는 18,000개의 GPU 클러스터를 포함한 AI 컴퓨팅 생태계 구축을 위해 12억 달러의 예산을 편성했으며, 일부 기업은 재생에너지 발전소와 전력 구매 계약(PPA)을 체결해 친환경 전력 수급을 도모하고 있다.

그러나 전력 공급의 신뢰성과 품질은 여전히 큰 장애물이다. 전력 공급이 불안정한 국가에서는 데이터센터 운영 자체가 리스크가 되며, 이는 해외 호스팅을 선호하는 구조로 이어질 수 있다. 보고서는 "신흥국이 AI의 에너지 활용 효과를 누리기 위해서는 디지털화 인프라 확충과 함께 정책적 기반 마련이 병행돼야 한다"고 강조했다.

FAQ

Q. 생성형 AI가 전기를 많이 쓴다고 하는데, 얼마나 많이 쓰나요?

A. 매우 많습니다. 일반적인 AI 데이터센터는 약 10만 가구분 전력을 사용하고, 현재 건설 중인 초대형 AI 데이터센터는 무려 200만 가구분 전력을 소모할 수 있습니다. 실제로 2024년 전 세계 데이터센터의 전력 소비량은 415TWh로, 이는 세계 전력 소비량의 약 **1.5%**를 차지합니다.

Q. AI가 에너지를 많이 쓰는 건 알겠는데, 반대로 에너지를 아껴주는 데도 도움이 되나요?

A. 그렇습니다. AI는 에너지를 소비하는 동시에 에너지 효율을 높이는 도구로도 활용됩니다. 예를 들어, AI는 전력망에서 고장을 빠르게 감지하고, 신재생 에너지 발전량을 정밀하게 예측해 송배전 효율을 높입니다. AI 기반 기술을 제대로 활용하면 최대 175GW의 송전 용량을 추가 확보할 수 있어, 인프라 증설 없이도 수요를 감당할 수 있습니다.

Q. AI가 전기를 많이 쓰면, 일반인들의 전기요금도 오를까요?

A. 그럴 가능성이 있습니다. 직접적으로 AI가 당신 집 전기요금을 올리진 않더라도, 전력 수요 증가가 전력 인프라 전체에 부담을 주면, 그 비용은 결국 소비자에게 전가될 수 있기 때문입니다. AI의 확산은 전체 전력 수요를 끌어올리고 있고, 이는 전기요금에 직·간접적인 압력으로 작용할 수 있습니다. 지역별 전력망 상황, 정부 정책, 기업의 대응 방식에 따라 영향의 크기는 다를 수 있지만, 무관하다고 보기 어렵습니다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 국제에너지기구

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.