Unit 007. AI 시대의 딜레마 : 전기 먹는 하마인가, 에너지 혁신의 열쇠인가?

인공지능(AI)은 언제부터 인지도 모르게 이미 일상에 녹여들었어.

 

전 세계 기업 10곳 중 7곳 이상이 최소 하나 이상의 비지니스 기능에서 AI를 활용하고 있다니, 말 다 했지? 덕분에 생산성은 올라가고, 일하는 방식도 바뀌고, 새로운 비즈니스 기회도 계속 생기고 있어. 정말 ‘혁신’이라는 말이 괜히 붙은 게 아니지.

 

그런데 이 눈부신 기술 발전 뒤엔 커다란 전력 부담이 따라붙어. AI를 돌리는 데 필요한 데이터센터는 규모가 커질수록 작은 도시 하나만큼의 전기를 먹는다고 해. 이 딜레마를 무시한 채 AI만 앞세운다면, 결국 전력 인프라에 발목 잡힐 수밖에 없어.

 

이 글에서는 AI 시대를 살아가는 우리가 꼭 고민해봐야 할 ‘전기’ 이야기를 해보려고 해. AI는 과연 전기 먹는 하마일까? 아니면 에너지 혁신의 열쇠일까?

---

✨ AI는 전기 먹는 하마일까?

AI 기술의 발전 속도가 엄청나지. 특히 챗GPT 같은 초거대 모델은 한 번 쓰는 데도 전력이 많이 들어.

기존 검색보다 10배 가까운 전력을 쓰고, 모델 한 번 학습시키는 데 100가구가 1년 동안 쓸 전기를 넘는다고 해. 이러다 보니 세계 데이터센터의 전력 사용량도 급증하고 있어. 이제는 프랑스 전체가 쓰는 전기만큼 된다고 하니까, 이건 꽤 심각한 문제야.

 

2025년 현재, 한국도 AI 도입이 급격하게 늘고 있어.

챗봇, 이미지 생성, 예측 시스템 등 여러 분야에서 AI 기술이 퍼지고 있지만, 이걸 뒷받침할 전력 인프라는 많이 부족한 상황이야.

 

한국은 전체 전력의 90% 이상을 해외 에너지 수입에 의존하고 있고, 전력 수요는 계속 늘어나는데 신규 발전소나 송전 인프라는 제때 따라오지 못하고 있지. 특히 수도권에 전력 소비가 집중된 반면, 송전선로는 이미 포화 상태고, 재생에너지는 지역 편중과 입지 규제 등으로 확산 속도가 더딘 편이야. 여름철엔 전력 예비율이 위험 수위까지 떨어지기도 했고, 한전은 수익성 악화로 설비 투자 여력도 줄어든 상황이지.

 

AI 인프라는 말 그대로 전기 덩어리인데, 한국은 그 전기를 감당할 준비가 충분하지 않아. 그래서 지금 이 문제를 제대로 짚고 넘어가지 않으면, 기술 발전이 전력 때문에 멈추는 날이 올지도 몰라.

---

🌍 그래도 AI가 에너지를 아낄 수 있다고?

그렇다고 AI가 나쁘기만 한 건 아니야. 오히려 AI는 에너지를 더 효율적으로 쓰게 도와줄 수도 있어. 예를 들어, 스마트 그리드에서 AI가 전력 수요와 공급을 실시간으로 조절해주기도 하고, 태양광이나 풍력처럼 출력이 들쭉날쭉한 재생에너지 예측도 AI가 잘 해.

 

구글은 실제로 딥마인드 AI를 써서 데이터센터 냉방에 드는 전기를 40%나 줄였대. 세계경제포럼도 2030년까지 AI로 온실가스를 5~10% 줄일 수 있을 거라고 하더라.

 

국내 기업도 AI를 활용해 에너지 절감에 나서고 있어.

 

예를 들어, 네이버는 세종시에 데이터센터 '각 세종'을 열면서 친환경 설계와 AI 기반 냉각 최적화를 도입했어. AI가 서버 부하를 예측해서 냉각 시스템을 효율적으로 조절하는 방식인데, 기존 대비 약 30% 이상의 에너지 절감 효과가 기대된다고 해.

 

KT도 자체 개발한 '기가지니 AI 에너지 매니저'를 통해 상업시설이나 아파트 단지의 에너지 사용 패턴을 분석하고, 최적의 전력 사용량을 제안하는 서비스를 제공 중이야.

 

이렇게 국내 기업들도 AI를 통해 에너지 효율을 높이고 탄소 배출을 줄이는 데 기여하고 있다는 점에서, AI는 확실히 해결책의 일부가 될 수 있어.

---

🛠️ 그럼 한국은 어떻게 대응해야 할까?

이제부터 중요한 건 AI가 가져오는 가치를 살리면서, 전력 인프라를 제대로 구축하는 일이야. 특히 아래와 같은 수치 기반 상황을 고려해서 말이지.

• 한국의 데이터센터 전력 수요는 2023년 0.6GW에서 2038년 6.2GW로 10배 이상 증가할 것으로 정부는 예측하고 있어. (산업통상자원부 / 제11차 전력수급기본계획)
• 2024년 기준, 여름철 피크 시간대 전력 예비율은 한 자릿수(약 6%)까지 떨어지며, 한전의 전력 설비투자비도 수익성 악화로 2020년 대비 25% 이상 감소한 상태야.
• 수도권은 전체 소비 전력의 약 40%를 차지하지만, 송전선로 용량은 포화 상태로 추가 공급 여력이 부족하다는 지적도 있어.

이런 현실을 감안해서, 한국은 전력 사용이 몰리는 지역에는 전력망을 강화해서 안정적으로 전기를 공급할 수 있도록 하고, 전력이 여유로운 지방에는 데이터센터를 유치할 수 있도록 세금 감면이나 부지 제공 같은 인센티브를 마련해야 해.

 

또, 재생에너지만으로는 당장 전력을 안정적으로 공급하기 어렵기 때문에 가스발전처럼 유연하게 운용 가능한 에너지원도 현실적으로 고려할 필요가 있어.

 

여기에 더해 AI 기술을 활용해 전력 수요를 정밀하게 예측하고, 스마트 그리드나 분산형 전력 시스템을 적극적으로 도입하는 것도 중요해.

 

그리고 전력 수요 관리를 위한 법적 기반 정비도 병행돼야 해. 예를 들어 AI 데이터센터처럼 전력 집중형 산업에 대해서는 수요 반응(DR) 제도나 시간대별 차등요금제 같은 정밀한 전력 관리 장치도 필요해.

DR 제도:
한국전력은 이미 일부 산업체를 대상으로 *수요자원 거래시장(DRM)*을 운영하고 있어. 전력 수요가 급증하는 시기에 기업이 자발적으로 전력 사용을 줄이면 금전적 보상을 해주는 구조야. 2024년 기준으로 약 500여 개 기업이 참여 중이야.

시간대별 차등요금제:
한전은 상업용/산업용 고객을 중심으로 일부 요금제를 시간대별로 구분해서 적용하고 있어. 예를 들어 피크 시간대(오후 1~5시)의 전기요금을 높이고, 심야에는 낮게 부과해서 전력 부하를 분산시키려는 목적이야. 하지만 일반 가정용까지는 아직 확대되지 않은 상태야.

---

💡 결국, 핵심은 '전력'이야

AI는 분명 전기를 많이 먹는 존재야. 하지만 동시에 에너지를 더 잘 쓰게 도와주는 도구이기도 해. 전력 소비를 어떻게 관리하느냐에 따라 AI는 기회가 될 수도 있고, 위협이 될 수도 있어.

 

가장 중요한 것은 AI가 창출하는 가치를 극대화하는 동시에 그에 따른 에너지 부하를 감당할 전력 인프라를 구축하고, 안정적이고 지속가능하게 전력 공급을 확보하는 일이지. 만약 이 문제를 제때 혁신하지 못한다면 결국 에너지 공급 문제로 도태될 수 밖에 없어.

 

우리가 할 일은 이 딜레마를 잘 풀어서, AI 시대를 지속가능한 방향으로 이끄는 거야.