구글(Google)이 발표한 2025년 환경 보고서에 따르면, 데이터센터 전력 소비량이 급격히 증가하며 탄소중립 목표 달성에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 구글의 데이터센터 전력 소비량은 2020년 14.4테라와트시(TWh)에서 2024년 30.8TWh로 4년 만에 2배 이상 증가했다. 전체 전력 소비량도 2020년 15.2TWh에서 2024년 32.2TWh로 같은 기간 두 배 이상 늘어났다.

특히 2024년 한 해에만 전력 소비량이 전년 대비 27% 급증했는데, 이는 AI 서비스 확산과 구글 클라우드 성장, 유튜브 확대 등이 복합적으로 작용한 결과다. 구글은 제미나이(Gemini) AI 모델을 핵심 제품과 플랫폼에 빠르게 통합하면서 수백만 명이 생성형 AI를 사용하게 되었다고 설명했다.

온실가스 배출량 51% 급증, 2019년 대비 1150만 톤 달성

구글의 탄소중립 목표는 더욱 멀어지고 있다. 2024년 구글의 총 온실가스 배출량(야심 기반)은 1150만 톤으로, 2019년 기준년 대비 51% 증가했다. 이는 2030년까지 50% 감축한다는 목표와 정반대 방향으로 가고 있음을 의미한다.

운영 부문(스코프 1+2) 배출량은 2019년 대비 241% 급증한 310만 톤을 기록했으며, 공급망(스코프 3) 배출량도 25% 증가한 840만 톤에 달했다. 특히 2024년 한 해에만 공급망 배출량이 전년 대비 22% 증가했는데, 이는 AI용 하드웨어 제조 및 데이터센터 건설 증가가 주요 원인으로 분석된다.

청정에너지 비중 66%에 불과, 아시아태평양 지역은 12%만 달성

구글이 2030년까지 24시간 무탄소 에너지(24/7 CFE) 100% 달성을 목표로 하고 있지만, 현실은 녹록지 않다. 2024년 구글의 글로벌 평균 무탄소 에너지 비중은 66%에 머물렀으며, 지역별 격차도 심각하다.

북미 지역은 70%, 유럽은 84%를 달성한 반면, 아시아태평양 지역은 12%에 불과했다. 구글은 아시아태평양 지역에서 풍력과 태양광 자원에 대한 접근이 제한적이고, 청정에너지 시장이 아직 초기 단계라고 설명했다. 특히 많은 아시아태평양 국가들이 토지 제약, 상업적으로 확장 가능한 풍력·태양광 자원의 낮은 가용성, 높은 건설비용 등의 독특한 과제에 직면하고 있다고 밝혔다.

AI 에너지 수요 예측 불가능성으로 목표 달성 복잡성 증가

구글은 기후 목표 달성이 "모든 수준에서 더욱 복잡하고 도전적"이 되었다고 인정했다. 특히 AI의 급속한 발전이 비선형적 에너지 수요 증가를 유발하며, 미래 에너지 필요량과 배출 궤적 예측을 어렵게 만들고 있다고 설명했다.

구글은 "AI의 비선형 성장 가능성과 이를 뒷받침할 청정에너지 및 인프라의 불확실한 규모가 결합되어 미래 배출량 예측을 더욱 어렵게 만들고 있다"고 밝혔다. 또한 정책 불안정성도 청정에너지 공급과 개발 일정에 영향을 미칠 것으로 예상된다고 덧붙였다.

FAQ

Q: 구글의 전력 소비량이 왜 이렇게 급증하고 있나요?

A: AI 서비스 확산이 주요 원인입니다. 구글의 데이터센터 전력 소비량은 2020년 14.4TWh에서 2024년 30.8TWh로 4년 만에 두 배 이상 증가했으며, 특히 제미나이 AI 모델 통합과 구글 클라우드 성장이 급격한 전력 수요 증가를 이끌었습니다.

Q: 구글의 탄소중립 목표 달성이 어려운 이유는 무엇인가요?

A: 2024년 온실가스 배출량이 2019년 대비 51% 증가해 2030년 50% 감축 목표와 반대 방향으로 가고 있습니다. AI의 비선형적 성장으로 에너지 수요 예측이 어려워지고, 아시아태평양 지역의 청정에너지 접근성이 제한적인 것도 주요 장애물입니다.

Q: 구글이 청정에너지 확보를 위해 어떤 노력을 하고 있나요?

A: 2024년 8GW 규모의 청정에너지 계약을 체결했으며, 소형 모듈형 원자로(SMR) 분야에서 세계 최초 기업 구매 계약을 맺었습니다. 하지만 현재 글로벌 평균 무탄소 에너지 비중은 66%에 머물고 있어 2030년 100% 목표 달성에는 상당한 도전이 예상됩니다.

해당 기사에 인용한 보고서 원문은 구글 블로그에서 확인 가능하다.

이미지 출처: 구글

보고서 명: Google 2025 Environmental Report

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.