데이터센터 전력 수요, 2배로 는다…분산과 수요관리가 해법

녹색전환연구소의 2025 기후에너지 10대 전망과 제언 보고서를 10회에 걸쳐 연재합니다. 이 글의 필자는 강민영 녹색전환연구소 경제전환팀 연구원입니다.

1. 윤석열 이후의 기후 정책: 탈원전과 탈탈원전, 그 다음 기후 정책 있나 (이유진)
2. 기후대응 후진국 한국, 무역경쟁에서 살아남으려면 이 ‘세 가지’는 하라 (김병권)
3. ESG 국제 추세, 트럼프도 못 막는다 (정영주)
4. LNG발전 투자가 전환금융? ‘전환워싱’ 막는 법 (최기원)
5. 플라스틱 규제와 중국의 부상을 넘어 순환경제로 (지현영)
6. 인허가에만 5년 8개월? 해상풍력·영농형 태양광 늘리는 5가지 정책 (오선아)
7. 재생에너지가 있는 곳에 공장을 짓게 하라 (오용석)
8. 정의로운 전환 속도 높이려면 노동자·지역주민 참여부터 (배보람)
9. 우리는 기후재난으로부터 무사할 수 있을까…적응대책 쟁점 세 가지 (황정화)
10. 2배로 증가할 데이터센터 전력 수요…수도권 집중 완화와 수요관리가 해법 (강민영)

AI와 데이터센터 발전의 이면에 온실가스가 있다

2024년 노벨상은 인공지능(AI) 분야로 인해 큰 주목을 받았다. 화학, 물리학 분야에서 5명의 AI 연구자들이 수상자로 선정됐다. 특히 학계가 아닌 기업 구글 딥마인드 연구진이 노벨화학상을 수상함으로써, AI가 과학 발전에 기여하는 바를 인정받은 사례가 되었다.

한편 노벨경제학상은 대런 에스모글루를 포함한 3인의 학자들이 수상했는데, 이들은 AI 개발을 주도하는 빅테크 기업들의 권력 독점에 대해 저서를 통해 비판한 적 있다. AI 기술의 혁신적 성과와 그에 따른 사회적 우려가 동시에 노벨상을 통해 조명된 것은 시사하는 바가 크다.

오랫동안 정보통신기술(ICT) 산업은 건설, 제조업 등과는 달리 온실가스 고배출 산업의 관점에서 주목받지 않았다. 하지만 최근 생성형 AI 모델의 발달, 클라우드 전환, 사물인터넷의 증가 등으로 데이터를 처리하는 데이터센터의 전력 사용량이 급증해 그만큼 늘어나는 온실가스 배출량이 문제되고 있다.

더불어 통신망과 데이터센터의 운영뿐만 아니라, 스마트폰을 포함하는 개인 IT기기들의 데이터 저장 및 전송 과정에서 발생하는 전력 소비량에 대한 체계적인 측정과 관리도 미흡한 실정이다.

한국은 기술 발전을 통해 경제 성장을 이룩해왔으며, 현재 AI 분야에서 경쟁력 확보가 시급하다는 분위기가 형성되어 있어 AI와 반도체 산업의 발전에 필요한 전력 공급량이나 결과적으로 뒤따라오는 환경 영향에 대한 논의는 상대적으로 미진하다.

최근 국회 법제사법위원회를 통과한 AI 기본법(인공지능 산업 육성 및 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법안)은 19개의 법안을 통합한 것으로, AI 산업의 육성과 발전을 위한 내용을 담고 있다.

그러나 이 법안은 데이터센터의 구축과 운영 활성화에만 초점을 맞추고 있을 뿐, AI 데이터센터의 환경 영향에 대한 규제나 관리 방안은 포함하지 않고 있다. 해외 주요 기업들이 경쟁적으로 데이터센터의 규모와 수를 늘려가고, 필요한 전력 수요를 위해서 원전과 LNG 발전 투자를 확대하는 상황에서, AI 기술 발전이 사회와 환경에 미치는 영향에 대한 균형 잡힌 논의와 체계적인 정책 마련이 시급하다.

넷제로 선언한 구글·MS조차 온실가스 배출량이 늘었다

AI의 발달로 빅테크의 온실가스 배출량이 급증하면서, 빅테크의 넷제로 달성 가능성에 대한 우려가 커지고 있다.

구글은 총 배출량은 2019년에 비해 49% 증가했다. 2024년 데이터센터 전력사용 증가로 스코프2(간접) 배출량이 2023년에 비해 37% 증가했다.

MS는 2023년에 비해 스코프3(기업 외 공급망) 배출량이 30.9% 증가하였으며, 그 이유를 데이터센터 신규 구축에 따른 건축자재의 내재 탄소배출량, 반도체, 서버, 랙 등 하드웨어 장비 사용으로 꼽았다.

그러나 올해 빅테크의 데이터센터 건설 투자 추세로 볼 때, 향후 온실가스 배출량은 더욱 증가할 것으로 전망된다. 아마존, MS, 메타, 알파벳은 2024년 설비투자액이 2023년에 비해 42% 증가하였는데, 이 가운데 약 80%가 데이터센터 부문에 투입될 것으로 전문가들은 추정했다.

데이터센터에는 냉방, 서버, IT장비 등에 대규모의 전력이 사용되며, 늘어나는 데이터센터 수와 전력 사용량으로 인해 컴퓨팅 및 냉각효율성 향상이 빠르게 요구되는 상황이다.

그림. 전형적인 데이터센터 에너지 사용 (출처: ABB)

내년까지 데이터센터는 2배, AI는 10배 전력 수요 늘 전망

국제에너지기구(IEA)에 따르면 2022년 전 세계 데이터센터 전력 수요는 전체 전력 수요의 2%였다. 그러나 IEA는 이 수요가 2026년까지 약 2배 증가할 것이며, 이는 스웨덴이나 독일 같은 한 국가의 전력수요 정도가 추가되는 규모라고 예측했다. AI 산업의 전력 수요는 2026년까지 10배 증가할 수 있다고도 전망했다.

특히 국내에만 약 500만 사용자가 이용하는 챗GPT는 쿼리(Query, 검색요청) 당 구글 검색의 10배의 전기를 소비한다는 점에서 생성형 AI의 급격한 발달은 전력 소비 증가를 가속화시키고 있다.

시드니대학의 한 교수에 따르면, 자연어 모델에 필요한 트랜스포머 모델을 이용하여 훈련시킬 시 뉴욕과 런던의 288번 편도 항공만큼의 탄소배출량을 만들어낸다고 한다. 뿐만 아니라 이미지 인식 및 동영상 제작이 가능한 멀티모달 AI 구현 훈련에 더 많은 그래픽처리장치(GPU) 서버를 필요로 한다.

노벨물리학상 수상자로 AI의 ‘대부’라고도 불리는 제프리 힌턴 토론토대 교수는 AGI(범용 인공지능)의 도래가 2027~2030년이 될 것이라 예측한 바 있다. 이에 따라 모델 훈련에 사용될 인프라, 전력량은 더 증가될 것으로 보인다.

최근 MS와 오픈AI는 1000억 달러, 약 134조를 투입하여 2030년까지 수백만 개의 AI 칩을 갖춘 슈퍼컴퓨터를 포함하는 데이터센터 구축 프로젝트를 진행하고 있다. 이와 같이 슈퍼컴퓨터를 운영하는 데에는 약 5기가와트(GW) 즉 기존 데이터센터 여러 곳을 운영할 수 있는 규모의 전력을 필요로 한다.

AI 모델 개발, 훈련, 운영에 소요되는 막대한 전력 소비는 전력망에 심각한 부담으로 작용할 수 있다. 주요 기업들이 경쟁적으로 더 많은 GPU를 확보하고 데이터센터 투자, 전력 구매 계약을 진행하는 상황에서 2024년 10월 구글의 전 최고경영자 에릭 슈미트는 우리는 어차피 기후 목표를 달성하지 못할 것이라며 AI 인프라인 데이터센터에 적극 투자해야 한다고 말해 세간에 충격을 준 바 있다.

네이버, SKT 등 국내 ICT 기업도 온실가스 배출 증가

국내 ICT 산업도 비슷한 전망을 보인다. 2대 ICT기업인 네이버 또한 총 시장 기반 온실가스 배출량은 1년 사이 2.9%, 스코프2 지역기반 배출량이 4.4% 증가했으며, 총 배출량의 약 97%가 데이터센터와 사옥의 전력 사용으로 발생했다. 네이버는 지속적인 비즈니스 성장에 따라 전력 사용에 따른 지역 기반 배출량 비중이 증가할 것이라고도 밝혔다. 통신기업인 SKT의 지역기반 온실가스 총 배출량 또한 전년 대비 약 4.3% 증가했다.

국내 기업들은 온실가스 배출량뿐만 아니라 재생에너지 사용 비율도 해외 빅테크 기업에 비해 한참 부족한 상황이다. 일찌감치 RE100(사용전력 100% 재생에너지)을 달성한 구글, 메타 등과는 달리 2023년 기준 네이버와 카카오는 평균 3.2%, 3대 통신 기업인 SKT, LG U+, KT는 각각 8.6%, 6.9%, 1.1%의 재생에너지 사용 비율을 보이고 있다.

이러한 온실가스 배출량 증가에 대응하여 IT업계에서도 자성의 기조가 나타나고 있다. 지난해 11월 아제르바이잔 바쿠에서 열린 제29차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP29)에서는 국제전기통신연합(ITU)을 주도로 하여 노키아, 텔레포니카(Telefonica) 등 유럽의 통신기업들이 참여한 ‘녹색 디지털 행동(Green Digital Action)’ 이니셔티브에서 총회 최초로 ‘디지털화의 날’ 행사를 개최하였다. IT 산업의 기후 공약 이행 현황을 검토하고, IT 분야의 온실가스 배출량 감축 목표 설정, 정보 공개, IT 분야의 배출계수와 표준화 작업 등을 명시하였다는 의의가 있으나, 미국의 빅테크들이 참여하지 않았다는 맹점이 있다.

유럽은 500kW 이상 데이터센터에 정보보고 의무 부여

IT기업들의 온실가스 배출, 전력소비 폭증에 대응해 각국에서도 AI에 관련한 규제가 필요하다는 의견이 커지고 있다.

입법 부분에서 가장 빠른 움직임을 보이는 유럽연합에서는 세계 최초로 인공지능법(Artificial Intelligence Act, AI Act)이 2024년 8월 발효되었다. 이는 AI 시스템의 개발, 배포, 사용 등 안전과 개인정보 보호에 대해서는 광범위한 규칙을 정의하고 있으나 환경적 영향에 대해서는 자발적인 ‘구속성 없는 윤리 규칙’ 중 1개로만 규정되어 있다.

한편, 유럽 에너지 효율 지침(EU Energy Efficiency Directive, EED)은 2024년, 2025년까지 2년에 걸쳐 500킬로와트(kW) 규모 이상의 데이터센터의 자체 정보 및 운영 정보를 EU 데이터베이스에 보고해야 할 의무를 규정하고 있으며, 해당 정보는 데이터센터의 에너지 사용, 물 사용 효율성, 폐열 재사용률, 재생에너지 사용률 등의 지표를 포함한다.

2025년 5월 이후 EU 위원회는 보고된 데이터에 기반하여 데이터센터의 성과 기준 및 에너지 효율성 개선을 위한 권고안을 발표할 예정이다. 하지만 EED는 EU 개별국의 국내법 제정 지연 및 각 국가별 담당 기관의 부재 등의 이유로 데이터 확보에 어려움을 겪고 있는 상황이다.

미국에서는 2024년 2월 민주당 의원들이 인공지능 환경영향법(Artificial Intelligence Environmental Impacts Act of 2024)을 발의하였으나, 이후 진전을 보지 못하고 있다.

데이터센터 에너지효율 높이겠다는 중국, 호주, 한국

중국 정부는 2024년 7월 데이터센터의 평균 전력 사용 효율(Power usage effectiveness, PUE)을 2025년까지 1.5 미만, 연간 재생 에너지 사용량 10% 증가하겠다는 계획을 밝혔다. 데이터센터의 PUE는 총 전력 사용량을 IT 장비 전력 사용으로 나눈 값으로, 1에 가까울수록 에너지 효율성이 높은 것이다.

호주에서는 2025년 7월까지 호주 연방정부의 자가 혹은 임대 데이터센터에 국한하여 PUE 1.4 이하, 에너지효율성 5성급 달성 목표를 포함한 넷제로 계획을 제시했다.

이와 달리 한국은 삼성전자와 SK하이닉스가 가장 높은 시가총액을 가지고 있는 고탄소 산업구조임에도 불구하고, 데이터센터 에너지 효율성 규제 및 환경 영향에 대한 규제가 미진하다. 지난해 11월 산업통상자원부(산업부)는 ‘제5차 에너지기술개발계획(안)’의 기대효과로 2033년까지 데이터센터의 PUE 1.1 달성을 꼽은 바 있으나, 이에 대한 명확한 계획과 중간목표는 아직 제시하지 않았다.

데이터센터, 수도권 집중 현상 지속

과학기술정보통신부(과기부)에서는 2021년 ‘탄소중립 10대 핵심기술 개발방향’에서 2030년까지 데이터센터의 전력소모를 20% 감축하겠다고 하였으나 후속 지원이 부재하였다. 뿐만 아니라 각 부처에서는 데이터센터 수도권 집중 현상을 완화하기 위해 지원사업, 감면 혜택 등을 제공하고 있으나 기업 유인에 어려움이 계속되고 있다. 과기부는 5월 ‘친환경 그린 등 데이터센터 산업 활성화 사업 공고’를 통해 비수도권 데이터센터 전문인력양성에 2억 원을 지원할 것이라 밝혔다.

2024년 6월부터 시행된 분산 에너지 활성화 특별법(분산에너지법)에 따르면 한국전력공사(한전)와 산업부는 2026년 5월까지 비수도권에서 22.9킬로볼트(kV) 전력을 공급받는 데이터센터에 대해 전기 설비 부담금을 50% 할인해 주고 있다.

그러나 분산에너지법 시행으로 10메가와트(MW) 이상 전력 사용 시설이 전력계통 영향평가 대상에 들어가면서 데이터센터 사업자들은 지역 시설 건립에 반발하고 있다.

당초 전력계통 영향평가는 공장, 상가 등 대규모 전력 사용 시설들이 사전에 전력계통 여유 등을 검토하도록 해 수도권에 집중된 전력수요를 분산하고 전력공급의 안정성을 높이기 위해 도입된 제도다. 하지만 사업자들은 “데이터센터의 특성상 낙후 지역 건립이 어렵고, 직접 고용 인력이 많지 않은 데도 강제하고 있다”는 이유로 난색을 표하고 있다(동아일보, 2024년 12월 26일). 이 때문에 전력계통 영향평가 도입은 계속 미뤄져 지난해 11월 산업부는 ‘전력계통영향평가 제도 운영에 관한 규정(안)’을 다시 행정예고하고 올해 1월부터 절차를 변경하여 6월까지 시범 운영해오고 있다.

AI로 효율성 늘면 자원소비량은 더 는다

AI 발달을 통한 기술이 기후위기 문제 해결에 도움이 된다는 견해도 다수 존재한다. 특히 이상기후를 포함한 재해를 사전에 예측하고, 에너지 수요를 예측하고 최적화하는 부문 등의 장점도 있다.

하지만 디지털 기술을 통한 에너지 효율성 향상이 자연스럽게 전체 에너지 소비 감소로 이어지기는 쉽지 않다. 제본스 역설(아래 사진 설명 참조)에서 보듯이, 기술의 효율성이 증가할수록 오히려 그 기술의 사용과 수요가 늘어나 전체 자원 소비량이 증가할 수 있다는 점은 AI 시대에서도 예외가 아니다.

따라서 AI가 기후위기 대응에 긍정적이라는 단순한 논의를 넘어서, 에너지 사용 증가라는 심각한 결과를 최소화하기 위해서는 다각적인 접근이 필요하다. 이를 위해 기업은 소유 및 임대한 데이터센터의 전기와 물 사용량 등의 정보를 투명하게 공개하고, 그 사용량을 줄이기 위해 노력해야 한다. 정부에게는 AI 모델의 전체 수명 주기의 환경 영향을 평가하고, 그 영향을 최소화하기 위한 종합적이고 실효성 있는 대책을 수립하는 노력이 요구된다.

싱가포르, 암스테르담은 데이터센터 추가 건설 막았다

특히 해외의 데이터센터가 밀집되어있는 주요 선도국들은 이미 심각한 전력소비 폭증으로 인한 문제에 직면해 있다.

그중 아일랜드는 법인세 면제 정책을 통해 세금이 낮고 광섬유 케이블이 설치되어 있어 EU 국가 내 데이터센터로 쓰이는 전력 비율이 가장 높다. 2023년 아일랜드 내 82개 데이터센터가 국가의 21% 전기를 사용하였으며, AI의 증가로 2026년까지 에너지 사용량의 35%를 차지할 것이라 보고 있다. 2024년 9월 아일랜드 환경부 장관은 빅테크 수장들과의 만남 이후 “약속한 기후 한계 내에서, 그리고 그리드의 전력 수급에 문제가 생기지 않는 한에서”의 데이터센터 운영이 중요하다고 강조하였다. 아일랜드 내 국영 전력망 기업뿐만 아니라 싱가포르, 암스테르담 또한 데이터센터의 전력수요가 미칠 영향에 대해 염려하여 데이터센터 추가 건설 허가를 중단한다고 선언한 바 국내에도 시사하는 바가 크다.

데이터센터 73%가 수도권에 집중…분산책 마련이 시급하다

국내 데이터센터는 72.9%가 수도권에 위치해 있어(2023년 기준), 수도권 위주의 에너지 수급 불균형을 악화시킬 수 있다. 또 다른 대규모 전력 시설인 용인 반도체 클러스터는 2053년까지 약 15~20GW의 전력 수요가 추가로 필요할 것으로 예측되며, 이에 따라 LNG 발전소 3기 건설을 계획하고 있다.

수도권 외 지역으로 데이터센터 신규 증설을 유도하기 위한 노력을 정부에서 보이고 있으나, 데이터센터와 고객 간의 물리적 거리가 멀수록 전송 지연이 증가하고, 데이터센터 관련 전문인력 유치가 쉽지 않다.

분산에너지법을 통해 재생에너지 활용이 가능한 지역에 기업의 데이터센터 유치를 위한 인센티브를 명확히 제공하는 등 대규모 발전소, 장거리 송전망에 기반한 기존 중앙집중식 에너지체계에서 벗어나 전력 다소비 산업의 수도권 집중 현상을 해결하기 위한 정책 집행이 시급하다.

AI의 빠른 발전, 기업의 자율공시 때문에 전력 수요 전망이 어렵다

세계에서 데이터센터가 가장 많이 위치하여 전력 수요 예측 연구가 가장 활발한 미국에서도 연구주체마다 상이한 국가 전력 예측 수요를 발표하고 있다. 2024년 9월 글로벌컨설팅 기업인 맥킨지 또한 1년 8개월 만에 2030년 전력 수요 전망치를 2배 이상 상향조정했다.

전력 수요 예측에 어려움이 있는 이유는 두 가지다. 첫째는 AI 발달이 빠른 속도로 진행되면서 컴퓨팅 파워, GPU, 데이터센터 등의 인프라의 필요 또한 빠르게 바뀐다는 점이다. 둘째는 기업이 데이터센터의 증설 및 전력사용 데이터를 소유하고 자율적으로 공시하기 때문에 상세 정보가 공개되지 않는다는 점이다.

표. 각 기관별 미국 전력 수요 예측치 (자료 : 각 기관 보고서, 녹색전환연구소 취합)

전력 수요 증대가 원자력, 가스 발전 정당화의 근거가 되고 있다

구글은 RE100 달성을 이룬 후 2030년까지 그리드를 100% 24/7 CFE(Carbon Free Energy) 즉 24시간 7일 내내 무탄소 에너지로 운영한다는 목표를 선언한 바 있으며, 2024년 보고서를 통해 현재 64% 달성하였음을 밝혔다. 구글은 벨기에의 원전 발전소를 통해 CFE의 10%를 충당하였으며 최근 소형모듈원전(SMR) 기업인 카이로스파워와 PPA계약을 체결하였다.

MS 또한 미국 최대 원자력발전 기업인 콘스텔레이션에너지와 데이터센터에 20년간 전력을 공급하는 계약을 체결했다. 이를 위해 콘스텔레이션에너지는 1979년 원전 사고가 발생한 스리마일섬 원전을 재가동할 예정이다.

또한 오라클 설립자 래리 엘리슨은 회사가 3개의 SMR로 지원되는 1GW 데이터센터 캠퍼스를 건설할 계획이라고 밝혔다. 또한 에너지 컨설팅사 우드 맥킨지는 AI 발달과 칩 제조와 같은 고전력 산업 리쇼어링에 따른 전력 수요 증가로 LNG 발전원 확대될 것이라 예측했다.

이러한 높아지는 빅테크 기업들의 원전 의존도는 단순한 개별 기업을 넘어 타 국가 기업들에게도 원자력, LNG 발전소 확대를 정당화하는 논리로 작용하여 산업 전체의 에너지 사용에 대한 영향을 미칠 수 있다.

재생에너지와 ESS 활용을 늘려야 한다

미국 연방에너지규제위원회에서는 아마존의 원전 활용 데이터센터 사업이 전력망 신뢰도 저하, 송배전 비용의 소비자 전가문제를 지적하며 사업 불허 판정을 내린 바 있다. 메타의 원전 인접형 데이터센터 사업 또한 최근 환경영향평가에서 지적을 받으며 인허가절차가 중단된 바 있다.

빅테크 기업들의 원전 관련 계약과 재가동 계획은 잇따라 들려오지만, SMR의 경제성과 기술적 실현 가능성에 대한 심도 있는 논의는 부족한 실정이다. 소비자들에게 비용을 전가시킬 뿐인 비효율인 원전이나 LNG 발전 대신, 재생에너지와 에너지저장장치(ESS)를 활용하는 방안을 적극 검토해야 한다. 특히 소비자들도 AI와 IT기업의 발달에 앞서 사회가 봉착하게 될 전력망 포화, 지역사회 갈등, 환경적인 이슈에 대해 깊이 있는 논의가 필요하다.

국내 데이터센터, 정보 공개 체계화가 필요하다

AI 기술 발달에서 뒤지지 않기 위한 노력 또한 무시할 수 없으나 AI 확산이 가져올 수 있는 환경적 영향을 종합적으로 고려해야 할 시점이다. 현재 데이터센터와 AI 관련 정보는 기업의 자율 공시에 의존하고 있어 공개 수준이 매우 제한적이다. 국내 기업의 기후공시 의무화 시 스코프2 및 스코프3 내 AI 인프라로 인한 배출량을 세부적으로 포함하거나, 데이터센터를 비롯한 일정 용량 이상의 대규모 전력소비 기업들은 온실가스 배출량, 전력 사용량, 물 사용량 등을 별도로 보고하도록 하는 방안을 고려해야 한다.

이를 통해 AI 발전에 따른 데이터센터 전력 수요를 전기위원회와 산업부 차원에서 예측하고, 전력계통 안정화를 위한 사전 체계를 구축할 수 있다. 특히 11차 전력기본계획(전기본) 확정 시에는 분산에너지법 확대에 따른 영향 및 계통 운영 현황을 고려하여 데이터센터의 전력 수요 산정방식 등을 투명하게 공개해야 한다.

계통영향평가 고도화를 통해 수도권 불균형 문제 해결해야 한다

분산에너지법 제정 이후 현재 시범 운영 중인 계통영향평가 제도의 현실적인 어려움을 반영하며 고도화할 필요가 있다.

또한, 영향평가 시 자가발전원의 재생에너지 사용 비율에 따라 가점을 부여하는 등의 개선이 필요하다. 이때 기업의 평가 대행 비용 부담을 경감하는 등 평가방식을 보완해야 한다.

분산에너지법 시행에 맞추어 전력 다소비 기업과 데이터센터의 비수도권 유치를 촉진하기 위한 감세 혜택과 지원 세부 일정 등을 확실하게 제공해야 한다.

이를 통해 전력 계통 안정화, 재생에너지 사용 촉진, 입지 지역 및 전력망 갈등 방지 등의 효과를 기대할 수 있다.

데이터센터 에너지 효율성 향상을 지원해야 한다

산업부에서는 과기부의 그린데이터센터 실증 지원사업과 연계해 5차 에너지기술개발계획의 기대효과로 발표한 2033년 데이터센터 PUE 1.1 달성을 위해서 냉각시스템 등 데이터센터 에너지 효율성을 높이기 위한 부문별 중장기적 투자지원 계획과 체계적인 목표를 수립하고 시행해나가야 한다.