전기를 먹는 하마 AI 데이터센터 전력증가 (이효석 아카데미)

"전기를 먹는 하마 A I데이터센터 '이곳'이 떠야 해결됩니다"  요약정리

 

√ AI 데이터 센터는 일반적으로 3배에서 10배 이상의 전기를 소비합니다. AI 기술이 발전함에 따라 더 많은 전력이 필요해지고 있습니다.

√ 데이터 센터의 전력 소비는 2022년부터 2026년까지 연평균 복리 증가율(CAGR)이 16%입니다.

√ AI 데이터 센터의 전력 소비량은 2023년부터 2028년까지 연평균 복리 증가율(CAGR)이 29%로 성장할 것으로 예상됩니다. 최근 AI 발전 속도를 고려할 때, 이는 작년 10월에 발표된 연구 결과이므로 상향될 가능성이 있습니다.

√ 전기차 산업은 전력 소비 증가율이 가장 높은 산업 중 하나로 평가되고 있으며, AI 기술이 이에 뒤따라 빠르게 발전하고 있는 양상입니다.

√ 미래에는 전력 공급 구조가 변화하여, 풍력과 태양광이 주요 에너지원으로 활용될 것으로 예상됩니다. 이러한 변화로 인해 가스 및 원자력과 같은 에너지원이 기저에서 전력을 안정적으로 공급하여 변동성을 완화할 것으로 전망됩니다.

√ 요즘 클린 에너지 가격은 육상 풍력이 가장 저렴하며, 태양광이 그다음에 이어집니다. 해상 풍력은 그 다음이고, 원자력이 순위에서 가장 뒤처지고 있습니다.

√ 원자력 발전소 중 노후원전은 감가상각비가 완전히 상환되어 발전 단가가 저렴합니다. 그러나 새로운 원자력 발전소를 건설하는 경우에는 초기 투자 비용이 매우 높아 발전 단가가 상대적으로 높습니다.

√ 석탄은 환경오염물질을 줄이기 위해 많은 자금이 필요하며 장래 전망이 불투명합니다. 반면 가스는 탄소 포집 기술이 가능하여 장기적으로 살아남을 가능성이 있습니다.

√ 풍력이 비교적 저렴한 이유는 거대한 철강 구조물이지만 가격이 크게 변동하지 않기 때문에 규모의 경제를 실현할 때 발전 단가가 상당히 낮아지기 때문입니다.

 

 

 

 

 

 

전기를 하마처럼 먹어대는 AI 데이터센터, '이 산업'이 떠야 해결 됩니다.

 

삼성액티브자산운용 김효식 팀장

 

현재 사람들은 주로 AI에 대한 이야기를 나누고 있지만, 실제로 AI 기업들은 전기 소비에 대한 관심을 많이 갖고 있습니다. 이러한 현상이 매우 인상적입니다. 또한, 이러한 현상들이 현재 확인되고 있는 상황인 것으로 보입니다.

 

그럼 첫 질문에 대한 답변으로, "인공지능, 인공지능을 논할 때 진정한 수혜주는 이것이다"라는 이야기는 무엇일까요? 이것은 바로 AI 데이터 센터입니다. 많은 사람들이 들어봤을 것이고, 이들이 언급하는 것은 AI 데이터 센터가 일반 데이터 센터보다 3배에서 10배 이상의 전기를 사용한다는 점입니다. AI의 발전으로 인해 전기 수요가 증가하고 있는데, 이는 심각한 문제입니다.  

 

그래서 요즘에는 국제에너지기구나 EIA, 그리고 다른 다양한 기업들이 AI와 전력에 대해 많은 연구를 진행하고 있습니다. 이와 관련된 연구 자료 중 하나를 소개해 드리겠습니다.

 

여기 보시는 차트는 국제에너지기구(IEA)에서 최근 발표한 글로벌 데이터 센터 전력 소모량의 추이 및 전망을 보여줍니다. 2023년 1월에 발표된 자료입니다.

 

 

2022년에는 글로벌 데이터 센터의 전력 소모량이 460 TWh로, 전 세계 전력 소비의 약 2%를 차지했습니다. 국제에너지기구에서는 2026년까지 이 소비량이 620 TWh에서 1,050 TWh로 늘어날 것으로 전망하고 있습니다. 이 중간값인 835 TWh를 기준으로 보면, 2022년부터 2026년까지 연평균 16%씩 전력 소모량이 증가할 것으로 예측됩니다.

 

이 데이터 센터의 전력 소모량이 테라와트-시간(TWh)으로 표현됩니다. 그러나 이 숫자가 어느 정도인지 궁금하신가요?

 

한국의 전기 소비량은 일 년에 수백 테라와트-시간(TWh)에 이릅니다. 전 세계에서는 국가별 전력 소비량을 테라와트-시간 단위로 표현합니다. 그러므로 2022년에는 데이터 센터의 전력 소비가 전 세계 전력 소비의 약 2%에 해당하는 수준입니다.

 

2026년까지 남은 시간이 약 2년 정도인데요,그래도 전력 소비량이 거의 두 배로 늘어날 것으로 예상됩니다.

 

이 차트는 프랑스의 대형 전력 장비 회사인 슈나이더 일렉트릭이 작년 10월에 발표한 연구 결과를 기반으로 합니다. 이 연구는 AI 데이터 센터에 관한 흥미로운 내용을 다뤘습니다. 차트에서 파란색으로 표시된 부분은 AI 데이터 센터의 전력 소비량을 나타내며, 2023년부터 2028년까지 연평균 29% 증가할 것으로 예상되었습니다.

 

 

 

 

 

이 차트를 보면 전통적인 데이터 센터의 전력 소비가 연평균 8% 증가할 것으로 예상되는데요. 이는 AI 데이터 센터의 전력 소비 증가율이 거의 4배나 된다는 것을 의미합니다.

 

이 연구가 작년 10월에 발표되었다고요? 그렇습니다, 작년 10월에 발표되었습니다. 그러면 연구 보고서가 나오기 전에 연구가 이뤄졌을 것으로 예상됩니다. 따라서 해당 연구는 GPT-3.5가 주로 사용된 시기일 것으로 생각됩니다. 그러나 최근에 GPT-4와 관련된 데이터가 업데이트되면 이 연구 결과가 더 커질 수도 있습니다.

 

즉, 이 수치가 더 높아질 가능성도 있습니다.

 

이때의 연구 결과에 따르면, AI 데이터 센터의 성장률이 기존 데이터 센터에 비해 약 4배가 될 것으로 예상됩니다. 이런 얘기죠.

 

그래서 이러한 전망들을 고려할 때, 각 지역별로 한 번 살펴보면 국제에너지기구의 차트를 보면 유나이티드 스테이츠, 즉 미국의 경우에는 2022년에 데이터 센터의 전력 소비가 미국 전체 전기 사용량의 약 4.5%를 차지했습니다. 그런데 2026년에는 이 비율이 6%에 가까워질 것으로 예상됩니다. 유럽도 마찬가지로, 2022년에는 약 3% 후반에서 2026년에는 5% 초반까지 비중이 증가할 것으로 보고 있습니다.

 

비중이 1퍼센트 몇 프로 차이가 크지 않아 보일 수 있지만, 이런 약간의 차이가 큰 결과를 만들어 낼 수 있는데요. 이에 대해 좀 더 자세히 설명해 드리겠습니다.

 

 

사실 AI만이 전력을 대량으로 소비하는 것은 아닙니다. 이미 알고 계시겠지만, 전기차도 상당한 전력을 필요로 합니다. 이 정보도 국제에너지기구의 통계를 바탕으로 알려진 것인데요. 2022년 기준으로 전 세계 전력 수요 중 전기차가 차지하는 비중은 0.5%에 불과합니다. 이는 데이터 센터보다 훨씬 적은 비중입니다. 그러나 2030년까지 이 비중이 3.8%까지 증가할 것으로 예상되고 있습니다.

 

전기차가 전력 소비의 주요 부분을 차지하고 있긴 하지만, 최근에는 AI 기술도 전기차에 따라잡는 속도로 전력을 사용하고 있다는 점을 감안해야 합니다. 이러한 관점에서 이해하시면 됩니다.

 

 

전기차의 등장은 예상했던 일이었지만, AI 기술의 급속한 발전으로 데이터 센터가 갑자기 중요해졌습니다. 우리만 전력을 많이 사용하는 것이 아니라는 것을 알려주는 겁니다. 우리를 무시하지 말라고 말이죠.

 

이런 상황이 갑자기 부상하고 있는데요. 이 두 가지 요소를 종합해 보면 전 세계의 발전 추이를 보여줍니다. 1985년부터 2022년까지 전 세계의 발전량은 연평균 2.9% 성장했습니다. 그러나 2022년부터 2030년까지는 연평균 3.6%로 성장할 것으로 예상되며, 2030년부터 2040년까지는 연평균 4.4% 증가할 것으로 예측되고 있습니다.

 

 

 

 

 

이 차트를 보면 뭔가 이상한 부분이 있습니다. 특히 2030년 이후에 더 높아지는 추세가 궁금합니다. 전 세계적으로 경제 성장률과 인구 증가율이 감소하고 있는데, 전력 소비량은 오히려 증가하고 있습니다. 이는 전기차와 AI 기술의 확산으로 인해 전력 수요가 증가하고 있기 때문으로 보입니다. 전기는 결국 에너지의 한 형태이며, 우리의 경제 활동과 생활에 필수적입니다. 전 세계적으로 많은 사람들이 전기를 사용하고 있으며, 전기차와 AI의 보급으로 전력 소비량이 더 늘어나고 있는 것으로 해석됩니다.

 

예를 들어 회사에 오실 때 지하철을 이용하셨다면, 그때 에너지를 사용하게 됩니다. 사실, 우리는 움직이기만 해도 어딘가에서 에너지를 소모하게 됩니다. 이런 에너지는 위치 에너지나 운동 에너지 등 다양한 형태일 수 있습니다. 그리고 최근에는 이러한 움직임 중에서 화석 연료가 아닌 전기로의 전환을 촉진하는 추세가 있습니다.

 

맞습니다, 정확히 그렇습니다. 전기로의 전환을 촉진하는 노력으로 인해 인구 증가나 경제 성장과는 관계없이 전기 사용량이나 전력 수요가 점점 가속화되며 증가하는 것을 확인할 수 있습니다.

 

미국을 중심으로 전 세계의 상황을 살펴보겠습니다. 미국은 전 세계에서 가장 중요한 국가 중 하나이기 때문에, 이를 따로 분석해 보겠습니다.

 

 

왼쪽 차트를 살펴보시면, 미국 에너지 정보처럼 캡처된 것을 확인할 수 있습니다. 이 차트는 1950년부터 2022년까지 미국의 발전량을 보여주는데요. 특히 2009년에는 금융 위기로 인해 발전량이 한 번 꺾이고 그 이후에는 대체로 안정세를 유지하고 있습니다.

 

2009년부터 2022년까지의 미국의 발전량 증가율은 연평균 0.5%로 매우 낮았습니다. 이 성장률이 실제로 매우 낮은 것입니다. 그러나 데이터 센터의 전력 소비 비중이 2022년에는 4% 중반에서 2026년에는 6% 수준으로 1% 포인트 이상 증가한다는 것은, 발전량 증가율이 0.5%에 그치는 상황에서도 특정 섹터가 1% 포인트 이상으로 성장한다는 의미입니다. 이것은 전력 섹터에서 큰 수요를 발생시킬 수 있다는 것을 의미합니다. 이로 인해 전력망이 과부하가 발생하고 정전 사태가 발생할 가능성이 있습니다. 따라서 이러한 문제는 결코 무시할 수 없는 수준이 될 것입니다.  

 

이 그림을 보면 2008년 금융위기 이후로 발전량이 거의 변하지 않고 일정한 수준을 유지하는 것으로 보입니다.

 

맞습니다, 발전량은 대체로 일정하게 유지되고 있습니다. 그러나 앞으로는 AI 데이터 센터와 같은 곳에서도 1% 포인트 이상의 성장률이 예상되므로, 이것만으로도 상당한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 또한, 미국은 이미 2010년대부터 대부분의 발전량을 재생에너지로 충당하고 있는 상황입니다.

 

재생에너지 중에서도 특히 풍력 발전량이 많이 증가할 것으로 예상됩니다.

 

 

풍력은 녹색으로, 태양광은 노란색으로 표시되어 있습니다. 이전 차트에서 볼 수 있듯이 석탄 발전량은 꾸준히 감소하고 있습니다. 특히 2009년 이후 석탄 발전량이 줄었는데, 이에 대신 가스 발전량이 늘어났습니다. 이는 셰일 가스 혁명의 영향으로 가스 발전량이 증가한 것입니다. 또한, 뉴클리어 발전량은 상대적으로 비중을 유지하고 있으며, 녹색 부분은 재생 가능 에너지를 나타냅니다. 재생 가능 에너지의 비중이 크게 늘어난 것을 볼 수 있습니다. 이러한 추세에서 풍력과 태양광이 주요한 역할을 하고 있습니다.

 

전 세계적으로 발전량의 비중을 예측해 보면, 풍력 발전이 가장 주요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 그다음으로는 태양광이 이어지고, 재생 가능한 수력 발전과 같은 기타 재생 에너지도 일부 포함될 것입니다. 또한, 원자력은 기저 발전 시스템으로서 역할을 유지할 것으로 예상되며, 가스 발전 역시 유지될 것입니다. 보라색은 가스를 나타내며, 가스 발전과 탄소 포집 기술이 계속해서 발전량의 일부를 차지할 것으로 예상됩니다. 이러한 상황에서 풍력과 태양광이 주요 발전원으로서 역할을 하고 있으며, 원자력과 가스는 기저 발전 시스템으로서 역할을 수행할 것으로 예상됩니다.

 

AI 데이터 센터에 대해 이야기할 때, 왜 AI가 많은 전기를 소비하는지에 대한 궁금증이 있습니다. 이 부분에 대해서는 어떻게 생각하세요?

 

일반적으로 AI 데이터 센터는 다른 데이터 센터에 비해 더 많은 전기를 필요로 합니다. 그 이유는 AI 학습에 필요한 데이터 양이 매우 많기 때문입니다. 인공지능이 학습을 위해 인터넷상의 거의 모든 데이터를 활용해야 하기 때문에, 이러한 대량의 데이터 처리에 많은 전력이 소요됩니다. 따라서 AI 데이터 센터에서는 이러한 데이터 처리 작업으로 인해 상당한 양의 전기를 소비하게 됩니다.

 

AI로 인한 에너지 소비 증가에 대해 이야기하면, 전기 에너지 사용량이 늘어나고 발전량도 더 필요해지는데, 이미 전기차 때문에 수요가 높아져 있었는데 또 AI 때문에 증가한다는 것이 새로운 도전입니다. 이게 어떤 새로운 현상인지 궁금하고요, AI로 인해 전력 사용량이 급증하면서 이에 대한 대응이 필요할 것으로 보입니다. 미래 산업인 AI가 전기를 많이 소비한다는 사실을 고려할 때, 다른 분야에서 전력 절약 정책을 강화하거나 전기차의 보급을 제한하는 조치가 발생할 수도 있을 것으로 우려됩니다. 이에 대한 약간의 걱정도 있습니다.

 

잘 생각을 해보면, 만약 어디론가 가다가 문제가 발생한다면, 우리는 그 문제를 해결하기 위해 어디를 뚫을지 아니면 다른 부분을 줄일지 고민해야 할 것입니다. 그렇죠? 우리는 앞으로 가야 하지만, 지금 현상이 지나치게 부담스럽다면 어느 한 부분을 줄여야 할 것입니다. 이 맥락에서 최근 전기차에 대한 관심이 조금 둔해지는 것 같습니다.

 

맞습니다.

 

AI 분야로 나아가야 할 때, 엔비디아 주식은 계속 상승하는 반면 테슬라 주식은 조금 더 둔감한 추세를 보이고 있습니다. 이러한 현상 또한 어떤 관련성이 있을 것으로 예상됩니다.

 

맞습니다.

 

그러면 우리가 전기를 생산하는 여러 분야 중에서는 발전, 송전 및 배전, 전력 기기, 밸류체인 등이 있는데, 이제 어떤 방향으로 발전해야 할지를 조금 더 자세히 살펴볼 필요가 있습니다. 신재생 에너지의 비중이 어느 정도로 늘어나는지 등에 대해 고려해야 합니다.

 

그래서 우리나라는 풍력과 태양광 같은 재생에너지가 메인이 되는 글로벌 추세와는 조금 다른 모습을 보입니다. 실제로 풍력과 태양광 발전 단가가 아직 높은 상황이기 때문에 많은 사람들이 이에 대해 의문을 가지고 있습니다. "이게 정말로 가능한 건가요?" "경제적으로 이득이 되는 건가요?" 이러한 의문이 있는데, 이에 대한 답을 찾아보기 위해 한 가지 차트를 더 보여드리겠습니다.

 

 

 

 

 

여기 블룸버그에서 제시한 2009년부터 2023년 상반기까지의 신규 발전소의 발전 단가를 나타낸 차트가 있는데요. 맨 아래에 위치한 가장 저렴한 발전원은 온쇼어 육상풍력입니다. 그다음으로 태양광 발전이 노란색으로 표시되어 있고, 또한 일부 국가에서는 해상풍력도 상당히 경제적으로 설치할 수 있어요. 반면에 석탄, 가스, 그리고 원자력과 같은 발전원들은 발전 단가가 상당히 높은 편입니다.

 

그래서 여기서 한 가지 의아한 점이 있을 겁니다. 원자력 발전이 발전 단가가 가장 저렴하다는데, 우리나라에서는 현재 원자력 발전이 더 저렴한 것으로 알려져 있죠. 그러나 이것은 새롭게 건설되는 발전소가 아니라 이미 운영 중인 발전소를 기준으로 한 것입니다. 사실 우리나라의 원전은 대부분 30년에서 40년 정도 운영된 것이 많습니다. 그래서 발전 단가의 한 부분은 감가상각비인데, 이러한 노후 원전들은 이미 감가상각비가 완료된 경우가 많죠. 보통 20년 정도 반영되고 이후에는 거의 없어지기 때문입니다. 그래서 노후 원전은 발전 단가가 낮다고 볼 수 있습니다. 그러나 새로운 발전소는 건설 비용이 10조 원 이상이 되는 경우가 많기 때문에 발전 단가가 상당히 높습니다. 이것도 좀 특이한 사실이죠. 원자력 발전소를 지으면 금방 끝날 줄 알았는데 그게 그렇지 않다는 것을 보여주고 있는 것 같아요.

 

왼쪽 차트를 보시면 2000년대에는 우리가 살고 있는 동안이었죠. 그런데 그때만 해도 석탄과 가스가 굉장히 많은 비중을 차지했었습니다. 하지만 2050년이 되면 거의 사라질 것으로 예상됩니다.

 

그렇습니다. 석탄은 사실상 미래에 대한 가망이 거의 없습니다. 그 이유는 석탄이 너무 많은 오염물질을 배출하기 때문입니다. 탄소 포집장치나 질소산화물 저감장치 같은 것들을 설치하더라도 비용이 상당히 많이 들고 효과도 미비합니다. 반면에 가스는 탄소 포집장치 같은 것들을 달면 비교적 저렴한 가격에 탄소를 제거할 수 있어서 가스 발전은 앞으로도 계속해서 중요성을 유지할 것입니다. 그러나 늘어나는 발전량을 보면 풍력 발전이 정말 놀라운 속도로 증가하고 있고 이제는 태양광 발전 역시 무시할 수 없이 증가할 것으로 예상됩니다. 그래서 결론적으로 전기 생산에 있어서 풍력과 태양광을 주력으로 삼는 것이 좋은 선택일 것으로 보입니다.

 

이 LCOE는 'Levelized Cost of Electricity'의 약자로 발전 단가를 비교하기 위한 지표입니다. 이것은 발전소 건설 초기 비용, 이자, 유지 보수, 연료, 그리고 폐기 비용 등을 모두 고려하여 계산됩니다. 그래서 단순히 연료 비용만을 따져서 판단하는 것이 아니라 전체적인 비용을 종합적으로 고려하여 발전 단가를 비교하는 데 사용됩니다. 이렇게 종합적으로 계산하면서 어떤 발전 수단이 더 경제적인지를 명확하게 파악할 수 있습니다. 

 

 

그런데 이 지도를 보시면 작년 기준으로 육상 풍력이 가장 저렴한 국가들은 파란색으로 표시되어 있고, 태양광이 가장 저렴한 국가들은 노란색으로 표시되어 있습니다. 미국의 경우, 육상 풍력이 가장 저렴한 에너지 소스입니다. 그러나 중국조차도 육상 풍력이 태양광보다 더 저렴하다는 점이 눈에 띕니다.

 

풍력이 정말 저렴하네요.

 

풍력은 사실 거대한 철강 구조물이라고 생각하시면 됩니다. 아파트를 지을 때 사용하는 철강 구조물을 만드는 것과 비슷한데, 철강 구조물의 가격은 크게 오르거나 내리지 않습니다. 그래서 규모의 경제가 갖춰지면 풍력 발전 단가가 상당히 낮아집니다.

 

예를 들어, 제주도에 있는 큰 바람개비들을 보시면 그냥 꽂아놓으면 계속 돌아가는 거죠. 밤에도 가동률이 높기 때문에 발전 단가가 꽤 저렴하게 나옵니다. 그래서 지역별로는 태양광이 더 저렴한 곳도 있고, 풍력이 더 저렴한 곳도 있습니다. 호주 같은 경우는 중국산 태양광을 많이 수입하고 사막이 많아서 태양광 발전이 잘 되는 국가입니다.