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AI 데이터센터 전력 위기와 해법: SMR·분산배치·재생에너지 전략

일반 리포트 2025년 07월 08일
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목차

  1. AI 데이터센터 전력 위기 진단
  2. 국내외 정책 및 대응 현황
  3. SMR(소형모듈원전) 활용 방안
  4. 친환경 데이터센터 분산 배치 전략
  5. 전망 및 시사점
  6. 결론

1. 요약

  • 2025년 7월 현재, 인공지능(AI) 데이터센터의 전력 소비 급증은 전 세계적으로 심각한 전력망 불안을 야기하고 있으며, 이는 각국의 에너지 정책 및 산업 발전에 중대한 영향을 미치고 있습니다. AI 기술의 발전과 함께 데이터 활용량이 폭발적으로 증가하면서, 데이터센터의 전력 수요는 빠른 속도로 증가하고 있으며 이로 인해 전력 공급의 불안정성이 더욱 두드러지고 있습니다. 특히, 국제 에너지 기구(IEA)의 예측에 따르면 AI 데이터센터의 전력 수요는 2030년까지 현재의 2배에 달할 것으로 보이며, 이는 데이터센터 전체 전력 소비의 약 3%를 차지할 것으로 전망되고 있습니다. 이러한 위기 상황에 대응하기 위해 정부와 기업들은 SMR(소형모듈원전) 도입, 데이터센터의 분산 배치 및 재생에너지 활용 방안을 모색하고 있습니다.

  • 현재 상황은 매우 긴박한 상태이며, 히타치에너지와 미국 에너지정보청(EIA)의 경고처럼 급증하는 전력 수요가 여름철 전기 사용량과 결합해 전력 수급에 심각한 위협이 되고 있는 중입니다. 특히, 한국 내에서는 AI 데이터센터의 전력 수요 증가가 경쟁력을 심각히 저하시킬 수 있으며, 이에 대응하기 위한 정책적 논의가 이루어지고 있습니다. 2025년 7월 7일에는 '지속 가능한 AI 데이터센터 구축전략 세미나'가 열려, 분야 전문가들이 이러한 문제를 해결하기 위한 실질적인 방안들을 논의했습니다. 특히, 데이터센터의 집중 문제가 심각한 수도권 지역에서의 상황은 더욱 지켜봐야 할 사항이므로, 균형 있는 지역 배치 전략이 절실히 필요합니다.

  • AI 데이터센터가 전 세계적으로 증가하고 있는 만큼, 이러한 상황을 해결하기 위한 정책적 노력이 더욱 중요해지고 있습니다. 미국 행정부 또한 AI 데이터센터의 전력 소비의 급증에 대응하기 위한 다양한 전략을 모색 중이며, 전력망의 현대화와 전력 인프라의 근본적인 개편이 필수적이라는 데 의견을 모으고 있습니다. 향후 이와 관련된 시장 규모의 성장은 SMR과 재생에너지의 발전에 크게 좌우될 것으로 예상되며, 이와 같은 변화는 또한 다양한 기업들의 전략적 투자와 연구개발 방향성을 결정짓는 주요 요소가 될 것입니다.

2. AI 데이터센터 전력 위기 진단

  • 2-1. 전력 수요 급증 배경

  • AI 기술의 발전과 데이터 활용량의 급증은 전력 수요의 급속한 상승을 초래하고 있습니다. 특히, 인공지능(AI) 데이터센터는 사용되는 알고리즘의 복잡성에 따라 전력 소비가 매우 높은 특징을 가지고 있습니다. 예를 들어, AI 알고리즘의 학습을 위한 전력 수요는 통상적인 데이터센터와 비교하여 평균 10배 높은 수치를 기록하고 있습니다. 이는 특정 AI 모델을 학습시킬 때 수천 개의 GPU가 동시에 작동함에 따라 발생하는 현상입니다.

  • 국제 에너지 기구(IEA)는 AI 데이터센터의 전력 수요가 2030년까지 현재의 2배에 달할 것으로 예측하고 있으며, 이는 세계 데이터센터 전체 전력 소비의 약 3%에 해당하는 수치입니다. AI 기술 확산과 함께 높은 성능의 서버(고성능 컴퓨팅 서버) 사용 증가로 인해 전력 수요가 더욱 가파르게 상승할 것으로 전망하고 있습니다.

  • 2-2. 위기 경고 사례

  • 히타치에너지의 최고경영자인 안드레아스 쉬렌벡은 최근 인터뷰에서 AI 데이터센터의 전력 수요가 여름철 전기 사용량 급증과 결합하여 전력 수급 불안을 초래할 수 있다고 경고했습니다. 그는 'AI 데이터센터는 일반 데이터센터와는 다르며, 준비되지 않은 전력망에서 AI 데이터센터의 갑작스러운 전력 수요 증가는 큰 위험이 될 수 있다'고 지적했습니다.

  • 또한, 미국의 경우 EIA가 발표한 보고서에 따르면 데이터센터가 국가 전체 전력 사용량의 10%에 달할 것이라는 전망이 나왔습니다. 이러한 추세는 AI 기반 데이터센터의 폭발적인 증가와 함께 진행되고 있으며, 이에 따라 기존의 전력 인프라의 한계가 드러나고 있습니다.

  • 2-3. 국내외 현황

  • 국내 데이터센터의 전력 수요 증가 또한 심각한 문제로 대두되고 있습니다. 2025년 현재 AI 데이터센터의 전력 수요는 이미 현실화된 위기로 평가되며, 정부의 정책적 대응이 없을 경우 국내 AI 산업의 경쟁력이 심각하게 저하될 수 있습니다. 전문가들은 수도권 집중의 데이터센터 문제를 해결하기 위한 다양한 전략적 패키지 대응 방안이 필요하다고 강조하고 있습니다.

  • 전국적으로 볼 때, 11차 전력수급기본계획에 따르면 데이터센터 전력 수요는 2038년에는 전체 전력 수요의 약 4%에 이를 것으로 전망됩니다. 하지만 수도권 지역은 이미 신설 데이터센터에 대한 전력 수용 한계에 직면해 있으며, 이는 전력망의 양적 확충과 더불어 제도 혁신이 반드시 필요함을 의미합니다.

3. 국내외 정책 및 대응 현황

  • 3-1. 국내 세미나 논의

  • 2025년 7월 7일, 국회 의원회관에서는 '지속가능한 AI 데이터센터 구축전략 세미나'가 개최되었으며, 주요 전문가들이 AI 데이터센터의 전력 수급 문제와 관련한 다양한 정책적 해결 방안을 논의했습니다. 박종배 건국대 전기공학과 교수는 기조 발제에서 'AI 산업과 데이터센터의 급증으로 전력 수요가 폭증하고 있으며, 기존 송전망 및 인프라만으로는 이를 감당할 수 없다'며, 이를 해결하기 위한 전력 인프라 확충과 제도 개선의 필요성을 강조했습니다. 특히 수도권에 데이터센터가 집중됨으로써 발생하는 전력 불균형 문제를 지적하며, 지역 간 균형 있는 데이터센터 배치를 위한 정책 설계의 필요성을 강조했습니다.

  • 세미나에서는 하민용 SK텔레콤 AIDC 사업부 부사장이 '전력 확보 가능 여부가 AI 데이터센터 입지 결정의 가장 중요한 요소가 되고 있다'고 언급했습니다. 그는 AI 데이터센터가 수도권 외의 지방으로 이전할 수 있는 실질적인 경제 유인책, 예를 들어 전기요금 할인이나 세제 혜택과 같은 지원 방안이 필수적이라고 강조했습니다. 또한, 통신망과 펀드 인프라 부족 문제를 해결하기 위한 대책도 있어야 한다고 덧붙였습니다.

  • 3-2. 국회 촉구 및 정부 계획

  • 국회는 AI 데이터센터의 전력을 안정적으로 공급하기 위한 특별법 제정과 정부의 신속한 규제 완화를 촉구하고 있습니다. 이는 현행 송전망 체계의 한계로 인해 데이터센터의 확산이 저해되는 문제를 해결하기 위함입니다. 방송통신위원회 및 과학기술정보통신부는 민간과의 긴밀한 협력을 통해 데이터센터 관련 인허가 절차를 간소화하고, 효율화 장비 국산화 및 투자 지원과 같은 다양한 정책적 대책을 검토하고 있습니다.

  • 특히, 김경만 과기정통부 인공지능 기반 정책관은 'AI 데이터센터를 구축하기 위한 복잡한 인허가 절차를 개선하고, 세액 공제와 같은 다양한 지원책을 마련할 것'이라고 밝히며 정부의 적극적인 지원 의지를 보였습니다. 이와 함께, 최성준 산업부 전력계통 혁신과장은 데이터센터의 전력 소비량이 매우 크며, 지방으로의 이전이 불가피하다는 점을 재차 강조했습니다.

  • 3-3. 미국 행정부 에너지 전략

  • 미국 행정부는 AI와 데이터센터가 전력망에 미칠 영향에 대해 심각하게 고민하고 있으며, 에너지 독립성과 그리드 현대화를 우선시하는 상황입니다. 행정부는 AI 데이터센터의 급증으로 인한 전력 소모가 2027년까지 500 테라와트시(TWh)에 이를 것으로 예상하며, 이를 해결하기 위해 전력 인프라의 근본적인 개편과 지속 가능한 에너지 솔루션의 발전이 필수적입니다.

  • 특히, 바이든 행정부 하의 기후 기술 혁신이 AI 데이터센터 건설과 관련된 전력 문제 해결을 위한 필수 인프라로 자리 잡고 있습니다. 이를 위해, 에너지 기업과 AI 데이터센터의 연계성을 강조하며, 관리자들은 전력망 강화와 재생 에너지 솔루션에 대한 투자 유도를 위한 정책적 방법을 모색하고 있습니다.

  • Gartner의 예측에 따르면, AI 중심의 데이터 센터 연간 전력 소비는 기존보다 두 배 이상 증가할 것으로 보이며, 이를 위해 U.S.의 지속 가능한 전력 공급을 위한 전략적 투자가 시급하다고 지적하고 있습니다. 이러한 전력 수요 증가에 맞춰, 정부는 이에 대한 실질적인 대책을 마련하며, 데이터센터의 전력 수요 관리를 위한 정책을 추진할 필요성이 더욱 높아지고 있습니다.

4. SMR(소형모듈원전) 활용 방안

  • 4-1. SMR 시장 전망

  • 소형모듈원전(SMR)은 최근 에너지 시장에서 주목받고 있는 혁신적인 기술입니다. 국제원자력기구(IAEA)는 2035년까지 솔루션 중 하나로 약 600조원의 시장 규모가 형성될 것으로 예상하고 있습니다. AI 산업의 부상과 동시에 탄소중립 목표를 달성하기 위해 SMR은 효율적이고 친환경적인 전력 공급 방식으로 떠오르고 있으며, 관련 기업들의 투자도 점점 증가하고 있습니다. 특히 두산에너빌리티와 한국전력기술과 같은 기업들이 SMR 관련 기술 개발에 박차를 가하고 있으며, 이는 전 세계적으로 SMR 시장을 선점하기 위한 지름길이 될 것입니다.

  • 4-2. 정책 제언 및 연구

  • 정부는 SMR을 지원하기 위해 'SMR 특별법'을 제정하고 있으며, 이는 기술 개발과 투자를 촉진하는 중요한 역할을 할 것입니다. 산업연구원은 SMR이 AI 데이터센터의 전력 공급 방안으로 적합하다고 강조하고 있으며, 이러한 시스템이 지역 특화 산업 및 AI 자율 제조 정책과 밀접하게 연계될 필요가 있습니다. 특히, 중앙 계통을 통해 공급할 경우 전력 혼잡 및 사고 위험이 크기 때문에, AI 데이터센터 전용의 분산 전원으로 SMR을 고려해야 한다는 의견이 강하게 제기되고 있습니다.

  • 4-3. 기업 투자 동향

  • 현재 SMR 관련 기업들의 투자는 증가 추세를 보이고 있습니다. 예를 들어, 두산에너빌리티는 미국의 테라파워와 협력하여 SMR 사업에 필요한 주기기를 공급하고 있습니다. 한국전력기술도 국내 SMR 기술 개발의 중심에서 설계를 총괄하고 있으며, 이러한 기업들은 글로벌 SMR 공급망의 주요 파트너로 자리잡고 있습니다. 이외에도 디지털 기술과의 융합이 이루어지는 가운데, 디지털 트윈 기술로 SMR의 안전성을 제고하는 방법이 모색되고 있습니다. 이는 SMR의 설계, 검증, 인허가 과정을 효율적으로 지원하며, 시장에서의 경쟁력을 높일 수 있는 방법으로 평가받고 있습니다.

5. 친환경 데이터센터 분산 배치 전략

  • 5-1. 수도권 집중 문제

  • 현재 한국의 데이터센터의 약 60%가 수도권에 집중되어 있으며, 이 추세가 지속된다면 2029년에는 80% 이상의 데이터센터가 수도권에 위치할 것으로 예상됩니다. 이러한 집중은 송전망의 과부하를 초래할 위험이 있으며, 신규 데이터센터의 건설이 어려워질 수 있습니다. 이는 결국 AI 산업의 성장과 국가의 글로벌 경쟁력에 심각한 장애물이 될 수 있습니다. 이와 관련하여 박종배 건국대 교수는 AI 기술의 도입으로 전력 소비가 연간 30% 증가할 것이라고 경고하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터센터를 수도권 외 지역으로 분산할 필요성을 강조했습니다.

  • 5-2. 지방 분산 배치 효과

  • 데이터센터의 지방 분산은 급격히 증가하는 전력 수요를 효율적으로 관리할 수 있는 중요한 전략으로 각광받고 있습니다. 지방에 위치한 데이터센터는 수도권의 송전망 과부하 문제를 줄일 수 있으며, 지역적으로 균형 잡힌 전력 공급을 촉진할 수 있습니다. 전력망의 강건성과 유연성을 높이기 위해, 전기요금 할인과 세제 혜택 등 실질적인 인센티브를 제공하여 지방 데이터센터 유도를 촉구하는 목소리가 높아지고 있습니다. 또한, 지역 대학과의 협력을 통해 인력을 양성하고 운영비를 지원하는 방안이 필요하다는 제안도 있었습니다.

  • 5-3. 재생에너지 도입 방안

  • 데이터센터의 친환경 운영을 위해 신재생에너지의 활용 확대는 필수적입니다. 전문가들은 지역 내 재생에너지를 활용한 '에너지 클러스터' 방식 구축을 통해 데이터센터의 에너지원으로서 태양광과 풍력을 생산하고 공급하는 방안을 권장하고 있습니다. 이는 RE100(재생에너지 100%)과 ESG(환경·사회적책임·기업지배체제 개선) 경영 등의 글로벌 요구에 부응하는 효과적인 방법으로 평가되고 있습니다. 특히 마이크로소프트와 구글 등 글로벌 빅테크 기업들이 이미 재생에너지 기반의 데이터센터 운영을 위해 다양한 전략을 채택하고 있는 만큼, 국내 기업들도 이러한 기조에 발 맞춰 나가야 합니다.

6. 전망 및 시사점

  • 6-1. 2030년 전력 수급 전망

  • 2025년 현재, AI 데이터센터의 전력 소비가 급증하고 있으며, 이는 미래 전력 수급에 심각한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 국제에너지기구(IEA)와 미국 에너지정보청(EIA)은 데이터센터가 2030년까지 커다란 전력 소비 증가 요인이 될 것이라고 경고하고 있습니다. IEA의 보고서에 따르면, 2030년까지 데이터센터의 전력 소비량이 945TWh에 이를 것으로 전망되며, 이는 2024년 대비 두 배 이상 증가하는 수치입니다. 특히 AI 기술 발전에 따른 고성능 서버의 수요가 이러한 증가의 주요 원인으로 작용할 것입니다. 이는 데이터센터가 전체 전력 소비의 약 3%를 차지하는 수준에 달할 수 있음을 시사합니다.

  • 전력 수요의 이러한 증가는 이미 미국과 중국에서 뚜렷하게 나타나고 있으며, 미국의 1인당 데이터센터 전력 소비는 2024년 540kWh에서 2030년 1200kWh 이상으로 증가할 것으로 보입니다. 이에 따라 전력 수급 안정성을 확보하기 위한 정책이 필요하며, 기술 개발과 함께 청정 에너지 전환이 필수적입니다.

  • 6-2. 정책·투자 시사점

  • AI 데이터센터의 전력 소비 급증은 정부와 기업 모두에게 중대한 정책적 영향을 미칠 것입니다. 특히 IEA는 2025년도 전 세계 에너지 투자액이 사상 최대인 3조 3천억 달러에 이를 것으로 전망하며, 그중에서 청정에너지 분야에 대한 투자가 2조 2천억 달러에 달할 것이라고 언급하였습니다. 이는 화석연료 분야의 두 배 규모로, 기후 회복과 에너지 안보를 위한 필수적인 투자가 이루어지고 있음을 보여줍니다.

  • 정부는 데이터센터에서의 전력 수요 증가를 감안한 전력망 투자가 필요하며, 특히 전력망의 현대화 및 스마트 그리드 기술의 도입이 절실합니다. 업계 또한 AI 기반 전력 효율 최적화 기술을 통해 소비를 줄여야 할 것입니다. 따라서, 정책과 민간 부문의 협력이 전력 소비 구조를 효율적으로 개선하고 지속 가능한 에너지 전략을 수립하는 핵심이 될 것입니다.

  • 6-3. 미래 에너지 전략

  • AI 데이터센터의 지속적인 성장에 대비하기 위해서는 미래 지향적인 에너지 전략이 필요합니다. 첫째로, 재생에너지의 확대가 중요합니다. 많은 데이터센터가 태양광, 풍력 등 신재생 에너지원으로 전환하고 있으며, 이를 통해 친환경적인 전력 공급이 가능해질 것입니다. 또한, AI 기술을 활용한 에너지 관리 시스템을 도입하여 에너지 효율성을 높이고 불필요한 소비를 줄일 필요가 있습니다.

  • 둘째로, 소형모듈원전(SMR)과 같은 혁신적인 전력 생성 기술이 도입되어야 합니다. 이러한 기술들은 안정적이고 지속 가능한 전력을 공급하며, 데이터센터의 기후 영향성을 줄이는데 기여할 수 있습니다. 마지막으로, 정책적 차원에서 데이터센터의 분산 배치 전략을 통해 수도권의 전력 집중 문제를 해결하는 노력이 필요합니다.

결론

  • AI 데이터센터의 전력 수요 급증은 단순한 기술 발전의 결과를 넘어, 전력망 불안정과 기후 목표 이행에 있어 중대한 도전 과제로 자리 잡았습니다. 따라서 단기적으로는 그린데이터센터 도입과 데이터센터의 분산 배치를 통해 전력 수요로 인한 부하를 완화할 필요가 있습니다. 이러한 방식은 전력망에 미치는 집중적인 부담을 줄이는데 효과적일 것입니다.

  • 중장기적으로는 소형모듈원전(SMR)과 재생에너지의 확대를 통해 탄소 저감이 가능한 안정적인 전력 공급 체계를 구축하는 것이 필수적입니다. 정부는 이러한 에너지 정책을 뒷받침하기 위한 규제 개선과 정책 지원을 신속히 추진해야 하며, 민간 부문에서는 디지털트윈, 온사이트 발전 등의 혁신 기술에 투자하여야 합니다. 이를 통해 AI 데이터센터의 전력 소비 구조를 더욱 효율적으로 개선할 수 있을 것입니다.

  • 마지막으로, 2030년까지의 전력 전망은 각국의 에너지 정책과 인프라 설계의 기초 자료로서 기능할 것이며, 이와 관련된 정책적 결정이 향후 전력 수급 안정성에 미치는 영향을 면밀히 모니터링하면서, 조절할 수 있는 유연한 전략이 요구됩니다. 전력 소비의 증가는 이미 예고된 경고이며, 이를 반영한 지속 가능한 해결책 마련이 시급한 상황입니다.

용어집

  • AI 데이터센터: 인공지능 기술을 활용하여 데이터 처리, 저장 및 분석을 수행하는 데이터센터를 의미합니다. AI 데이터센터는 고성능 서버와 대량의 데이터를 처리하기 위한 인프라를 갖추고 있으며, 전력 소비가 상대적으로 높아 전력망 안정성에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
  • SMR(소형모듈원전): 소형모듈원전(Small Modular Reactor)은 소규모로 설계된 원자력 발전소로, 기존 대형 원전보다 안전성과 효율성을 강조한 기술입니다. SMR은 전력 소모가 많은 AI 데이터센터에 필요한 안정적인 전력 공급 방식으로 부각되고 있으며, 저탄소 에너지 공급을 통해 기후 목표 달성에 기여할 수 있습니다.
  • 재생에너지: 태양광, 풍력, 수력 등 자연에서 지속적으로 발생할 수 있는 에너지원으로, 화석연료에 의존하지 않고 환경 친화적인 방식으로 전력을 생산하는 방법입니다. AI 데이터센터의 전력 공급 방식으로 재생에너지가 확대되고 있으며, 탄소 배출을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다.
  • 분산배치: 데이터센터와 같은 설비를 특정 지역에 집중시키지 않고 여러 지역에 골고루 배치하는 전략을 말합니다. 이는 전력망의 과부하 문제를 해결하고, 지역 간 전력 공급의 균형을 이루는 데 효과적입니다. 국내 데이터센터의 과도한 수도권 집중 문제를 해결하기 위한 필요성이 강조되고 있습니다.
  • 전력수요: 특정 시간 또는 기간 동안 필요로 하는 전력의 양을 의미합니다. AI 데이터센터의 전력수요는 전 세계적으로 급증하고 있으며, 이는 전력망 안정성에 부담을 줄 수 있어 정책적 대응이 필요한 상황입니다.
  • IEA(국제 에너지 기구): International Energy Agency의 약자로, 각국의 에너지 정책과 시장 동향을 분석하고 국제 협력 강화를 위한 기구입니다. IEA는 AI 데이터센터의 전력 소비 증가에 대한 경고 및 예측을 발표하고 있습니다.
  • EIA(미국 에너지정보청): U.S. Energy Information Administration의 약자로, 미국 에너지 관련 통계와 분석 정보를 제공하는 정부 기관입니다. EIA는 AI 데이터센터의 전력 소비 전망을 포함한 다양한 에너지 데이터와 보고서를 발행하고 있습니다.
  • 그린데이터센터: 환경에 미치는 영향을 최소화하는 방식으로 운영되는 데이터센터로, 신재생 에너지를 활용하고 효율적인 설계를 적용하여 에너지 소비를 줄이는 데 중점을 둡니다. AI 데이터센터의 친환경적인 전력 운영 방안으로 각광받고 있습니다.
  • 탄소중립: 온실가스 배출량을 상쇄하여 net zero 수준을 유지하는 상태를 의미합니다. 정부 및 기업이 AI 데이터센터의 전력 수요 증가는 탄소중립 목표 이행에 큰 도전 과제가 되고 있으며, 관련 투자와 정책의 필요성이 강조되고 있습니다.

출처 문서