![[서울에너지포럼] “AI 데이터센터 전력수요 폭증…효율화·수요관리 없으면 시스템 부담 한계”](http://www.ekn.kr/mnt/thum/202604/news-p.v1.20260428.b375a0b227c24608ac265d8319922fec_T1.jpg)
“AI 데이터센터는 기존 산업과 차원이 다른 전력 수요를 유발한다. 수요 관리와 효율화 없이 단순한 공급 확대만으로는 전력 시스템을 감당하기 어렵다." 이유수 숭실대학교 경제학과 교수는 28일 에너지경제신문·에너지경제연구원·에너지미래포럼·한국자원경제학회가 서울 서초구 엘타워에서 개최한 '제9회 서울에너지포럼' 세 번째 세션에서 AI 시대 데이터센터의 수요관리 및 효율화방안을 주제로 이같이 발표했다. 이 교수는 글로벌 AI 데이터센터 시장의 폭발적인 성장세를 강조했다. 그는 “전 세계 데이터센터 시장은 2030년까지 약 3조 달러 규모로 확대될 전망이며, 전력 설비 용량도 현재 약 100기가와트(GW) 수준에서 200GW 이상으로 두 배 증가할 것으로 예상된다"며 “AI 학습과 추론을 위한 고성능 서버 확산이 전력 수요 증가의 핵심 요인"이라고 설명했다. 국내 상황도 빠르게 변화하고 있다. 그는 “국내 데이터센터 전력 소비는 2025년 약 8테라와트시(TWh)에서 2038년 30TWh 수준으로 4배 가까이 증가할 전망"이라며 “최대전력 역시 6GW 이상으로 확대되며 전력계통에 미치는 영향이 급격히 커질 것"이라고 분석했다. 특히 데이터센터 전력 수요의 '질적 특성'이 기존 산업과 다르다는 점을 지적했다. 이 교수는 “AI 데이터센터는 수십만 개 GPU가 동시에 작동하는 학습 과정에서 전력 수요가 급등했다가 급락하는 등 변동성이 매우 크다"며 “이러한 전력 패턴은 계통 안정성에 상당한 부담을 줄 수 있다"고 설명했다. 또한 데이터센터의 수도권 집중 문제도 주요 리스크로 꼽았다. 그는 “국내 데이터센터의 60~70%가 수도권에 집중돼 있어 전력계통 부담과 송전망 병목을 심화시키고 있다"며 “신규 전력 공급 인프라 확보 지연과 맞물려 전력 수급 불균형이 확대될 가능성이 크다"고 지적했다. 이 교수는 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 전략으로 '효율화'와 '수요관리'를 제시했다. 먼저 데이터센터 내부 효율 개선이 필수적이라고 강조했다. 그는 “데이터센터 전력의 약 60%가 서버에서, 30% 이상이 냉각 설비에서 소비되는 구조"라며 “냉각 효율 개선과 IT 장비 활용도 향상이 에너지 절감의 핵심"이라고 설명했다. 이를 위해 △액침·직접냉각 등 차세대 냉각기술 도입 △AI 기반 지능형 에너지관리 △서버 통합 및 가상화 △고전압 직류(DC) 배전 시스템 적용 등을 주요 방안으로 제시했다. 데이터센터 효율성을 나타내는 지표인 PUE(Power Usage Effectiveness) 개선 필요성도 강조됐다. 이 교수는 “PUE 1.5 이하를 목표로 설계하고 AI 기반 냉각 제어와 운영 최적화를 통해 전력 손실을 최소화해야 한다"며 “글로벌 빅테크 기업들은 이미 1.1 수준까지 낮추고 있다"고 설명했다. 수요관리 측면에서는 전력 사용의 '유연성 확보'가 핵심으로 제시됐다. 그는 “AI 추론 작업은 상대적으로 위치와 시간에 따라 분산이 가능하기 때문에 전력 여유 지역으로 작업을 이동시키는 방식이 효과적"이라며 “소프트웨어 기반 부하 이동과 분산형 데이터센터 구축이 필요하다"고 말했다. 이어 “전력망 부담을 줄이기 위해 데이터센터 입지 분산 정책과 함께 PPA 확대, 자가발전 및 분산에너지 활용도 병행해야 한다"고 덧붙였다. 이 교수는 향후 과제로 △수도권 집중 완화 △주민 수용성 제고 △에너지 효율 규제 및 인센티브 강화 △차세대 냉각 및 전력 기술 투자 확대 등을 제시했다. 그는 “AI 데이터센터는 국가 경쟁력의 핵심 인프라이지만, 동시에 전력 시스템에 큰 부담을 주는 존재"라며 “효율화와 수요관리 중심의 정책 없이는 AI 시대 전력 수급 안정도 담보하기 어렵다"고 강조했다. 조홍종 단국대 교수는 우리나라가 AI 산업을 키우기 위해서 안정적인 에너지 공급의 중요성을 강조했다. 그는 “우리나라는 미국과 중국을 제외하면 AI 경쟁에서 3위 국가를 유지하기 어렵다. 전력 문제를 해결하지 못했기 때문"이라며 “AI 데이터센터의 핵심은 결국 전력 문제"라고 말했다. 그는 “엔비디아가 2주 전에 발표한 AI를 하기 위한 5가지 조건 중 가장 바탕에는 에너지가 있다"며 “미국 데이터센터의 주요 전력 공급원은 가스터빈과 연료전지이다. 에너지라는 기둥이 튼튼할수록 그 위에 구축되는 AI 산업의 규모도 커진다"고 강조했다. 토론자들은 데이터센터 운영 방식의 유연성 확보 필요성도 지적했다. 다양한 발전원을 활용해야 에너지 소비 효율성과 공급 안정성을 동시에 확보할 수 있다는 설명이다. 이상준 서울과기대 에너지정책학과 교수는 막대한 전력을 소비하는 데이터센터의 에너지 효율을 높이기 위해 데이터센터용 전력 공급 비즈니스 모델에 대한 자유도를 확대해야 한다고 제언했다. 이 교수는 유럽의 데이터센터 효율화 지표 정립과 데이터센터 운영사와의 협의 과정, 에너지 고효율 데이터센터 인증사업 등을 예로 들었다. 그러면서 “우리나라에서도 데이터센터연합회가 운영하는 인증제도 등으로 업계의 자발적 움직임을 공공이 격려하는 방식으로 데이터센터 효율화를 촉진해야 한다"고 강조했다. 데이터센터 전력 효율 강화에 기여하는 제품에 대해 세액공제 같은 혜택을 주는 제도도 제안했다. 이 교수는 “일본은 반도체에도 친환경 요소 충족에 대한 생산세액공제를 제공해 (데이터센터의) 에너지 사용량 절감에 기여하는 반도체를 생산하는 것을 유도하도록 설계했다"며 “기왕이면 한국 반도체가 데이터센터에 더 많이 쓰이도록 에너지 효율 강화에 개여하는 반도체와 관련 생태계에도 세액공제를 제공해 전체 데이터센터 산업 생태계에 기여하는 방안도 가능하다"고 말했다. 이 교수는 “한국에서는 데이터센터 전력을 자체 공급할 자구책조차 마련하지 못하게 하는 정책 현실이 있다"며 “(한국 내 규제에 따라) 하나의 에너지원만으로 데이터센터용 대규모 전력을 안정적으로 확보하는 솔루션은 불가능하다"고 지적했다. 그러면서 “업계가 여러 에너지원을 적절히 혼합해 데이터센터에 전력을 공급하는 비즈니스 모델을 자유롭게 구성할 기회를 주는 것이 한국이 AI 강국으로 가는 길"이라고 강조했다. 조상민 한국공학대학교 융합기술에너지대학원 교수도 전력 수요 패턴이 복잡한 AI 데이터센터의 특성을 고려해 여러 발전원을 이용할 제도적 토대가 절실하다고 강조했다. 조 교수는 “AI 데이터센터에 필요한 에너지 규모는 일반 시설의 50배에 달하고, 부하 변동 밀도가 높은 동시에 수요도 상당한 복잡한 패턴을 보여준다"며 “이같이 제기된 문제들을 빠른 시간 내에 해결할 것을 요구한다"고 현 상황을 분석했다. 그러면서 “전력 효율성 측면에서 구글처럼 AI 기반 냉각제어 기술을 데이터센터 운영 기업들이 도입하도록 정부가 제도적 기반을 마련해야 한다"며 “적은 전력으로 많은 연산을 수행하는 효율성, 청정 에너지원 사용이라는 두 측면에서 중장기적으로 얼마나 성과를 내느냐가 데이터센터 자산 가치를 결정할 것"이라고 말했다. 조 교수는 “AI 데이터센터에서 학습 과정은 시간대 조정이 가능하지만, 추론은 실시간 응답이 필수라 재생에너지 출력이 급감하는 시간대를 피하기 어렵다"며 “데이터센터에서는 하나가 아닌 여러 발원을 섞어 안정적 전력 공급에 대비해야 하면서 전력 부하 시간 관리(스케줄링)을 잘 해야 한다"고 설명했다. 전력구매계약(PPA) 제도에 관해서는 “한국에서는 PPA가 가능한 재생에너지를 이용해도 한 AI 사업자가 다수의 전력 공급자와 계약해 여러 공급원을 단일 데이터센터로 연결하는 구조를 갖추기 어렵다"며 “데이터 센터의 전력수요 패턴에 부합하는 PPA 모델을 다양하게 만들 수 있도록 시장구조를 개편해야 한다"고 지적했다. 전지성 기자 jjs@ekn.kr, 이원희 기자 wonhee4544@ekn.kr, 정승현 기자 jrn72benec@ekn.kr
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