AI, 에너지 산업의 ‘양날의 검’…전력폭증과 탈탄소 기로

인공지능(AI)의 급속한 확산은 에너지 수요를 폭증시키는 위협 요인이 되는 동시에, 산업 전반의 효율성과 탈탄소화를 가속할 수 있는 잠재적 해법으로 주목받고 있다.

3일 에너지경제연구원이 발간한 '세계 에너지시장 인사이트 제25-5호'에 따르면 인공지능의 발전은 데이터센터 중심의 전력 소비 증가라는 도전 과제와 동시에 에너지 효율 개선이라는 기회를 병존시키는 이중적 성격을 지니고 있다. 보고서는 이를 '에너지 패러독스'로 정의하며, AI 기술의 확대가 에너지 소비에 미치는 영향과 대응 전략을 분석했다.

보고서에 따르면 AI 전체 전력소비의 약 6070%는 실제 서비스 환경에서 AI가 작동하는 '모델 배포(deployment)' 단계에서 발생하며, AI 학습 단계에서도 약 2040%의 전력을 소모하는 것으로 나타났다.

이로 인해 글로벌 데이터센터의 에너지 수요는 2023년 대비 2030년까지 2.5배 이상 증가할 전망이다. 특히 하이퍼스케일(Hyperscale) 센터는 중소 도시 단위에 필적하는 수준의 전력을 요구하며, 전력망 부담과 지역 인프라에 직접적인 영향을 미친다.

하지만 AI는 역설적으로 산업현장의 에너지 소비를 줄이는 데도 기여하고 있다. 건물 냉난방 시스템, 제조공정, 물류 운영, 전력망 제어 등에서 AI 솔루션을 적용한 사례들은 최대 60%까지의 에너지 절감 효과를 보여주고 있다.

예컨대 버진미디어 O2는 AI 기반 냉각 최적화 시스템을 도입해 냉각 전력사용을 15% 절감했고, 슈나이더 일렉트릭 인도 하이데라바드 공장은 AI·IoT 기술을 활용해 전력소비를 59%, 온실가스 배출을 61% 저감했다.

보고서는 AI의 전력소비를 줄이기 위한 실천 방안으로 △불필요한 데이터를 정리하는 '다크 데이터' 관리 △고효율 반도체·냉각 시스템 도입 △AI 서버 입지 및 설계 전략 개선 △가상화 및 동적 전력관리 등의 기술·운영 전략을 제시했다.

특히 다크 데이터는 전체 저장데이터의 60~75%를 차지하며, 이를 제거하거나 재활용하면 막대한 전력절감 효과를 기대할 수 있다고 설명했다.

또한 AI는 전력망 운영의 효율화를 통해 재생에너지와의 연계 통합을 가능하게 하고, △스마트 그리드 기반의 전력수요 조절 △저장시스템 운영 최적화 △정전 예방 등 다방면에서 기후 대응 수단으로 활용되고 있다.

특히 제조업체, 통신사, 전력회사 등에서 AI를 활용한 운영 효율화로 수십 퍼센트에 달하는 에너지 절감과 비용 절약 효과를 실현한 사례들이 소개됐다.

에너지경제연구원은 “AI의 성장과 에너지 시스템의 안정성 간 균형 확보가 시급하다"며 탄소중립 전력원 확보와 전력망 강화, 저장기술 투자, 국제 협력 기반의 기술 표준화가 함께 이뤄져야 지속가능한 AI 인프라 확장이 가능하다"고 제언했다.

윤수현 기자 ysh@ekn.kr