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AI에 지속적으로 전력을 공급하는 방법 탐색 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 국립학술원(NASEM)
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2025-07-11
- 등록일 2025-07-25
- 권호 292
○ 미국 국립학술원(NASEM,National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine)는 인공지능(AI)의 전력 수요 증가가 미국 전력망에 미치는 영향과 지속 가능한 에너지 공급 방안을 탐색하기 위해 특집 기사를 발표
- 이는 NASEM이 기후 변화 대응 전략의 일환으로 진행 중인 ‘Climate Conversations’ 웨비나 시리즈 중 하나로, AI의 급속한 확산과 이로 인해 가중되는 전력 인프라의 부담, 그리고 이에 대응하기 위한 기술적·정책적 해법을 다각도로 분석
○ 최근 다양한 산업 영역(비즈니스, 과학, 예술 등)에서 AI 활용이 급증함에 따라, AI 모델을 실행하기 위한 전력 집약적 데이터 센터의 수요도 동반 상승하고 있으며, 이는 이미 노후화된 미국의 전력 인프라에 상당한 부담을 초래
○ AI의 급속한 확장은 미국 전력망에 유례없는 수요 압력을 가하고 있음
- 존스홉킨스대학교 유리 드보르킨(Yury Dvorkin) 부교수는 AI 수요 대응을 위한 신규 데이터 센터 구축 과정에서 ‘시간’, ‘비용’, ‘조정’이라는 세 가지 주요 과제를 지적함
- 특히 데이터 센터는 특정 지역에 대규모이자 급작스러운 전력 수요를 집중시키는 특성이 있어, 기존 전력망에 시간적·지리적 관점에서 심각한 부담을 주고 있다는 점이 강조
- 이에 대한 해결책으로는, 태양광 등 지역 기반의 재생가능 에너지 자원의 신속한 도입이 제안되었으며, 아울러 기업 및 전력 유틸리티는 배터리 저장 기술을 활용하여 재생에너지 생산의 피크 타이밍을 AI 관련 수요 시간대와 정렬시킴으로써 수급 효율성을 제고할 수 있다는 의견이 제시됨
○ AI 기반 서비스의 지속적인 확산에 대응하기 위해서는 AI 기업과 전력공급자 간의 새로운 형태의 협력 체계가 필요
- 이를 위해 각 산업 주체는 서로의 수요 구조를 명확히 이해하고, AI 연산 부하의 유연성을 파악하여 이를 전력망 운영에 효과적으로 연계하는 방안을 모색해야 함
- 특히, 전력 공급 여건이 여유로운 시간대나 지역에 연산 작업을 분산시키는 ‘탄소 인지 컴퓨팅(carbon-aware computing)’ 전략은 에너지 효율 향상에 기여할 수 있음
○ AI의 환경적 영향을 보다 정밀하게 평가하기 위해서는, AI 기술 및 인프라 전반에 대한 생애주기분석(Life Cycle Analysis, LCA)이 필수적임
- 최근 연구에 따르면, AI 모델에 활용되는 반도체 칩 하나의 전체 온실가스 배출량 중 80% 이상이 칩의 작동 시 사용되는 전력에서 기인하며, 이는 청정에너지 조달의 중요성을 강조함
- 이는 NASEM이 기후 변화 대응 전략의 일환으로 진행 중인 ‘Climate Conversations’ 웨비나 시리즈 중 하나로, AI의 급속한 확산과 이로 인해 가중되는 전력 인프라의 부담, 그리고 이에 대응하기 위한 기술적·정책적 해법을 다각도로 분석
○ 최근 다양한 산업 영역(비즈니스, 과학, 예술 등)에서 AI 활용이 급증함에 따라, AI 모델을 실행하기 위한 전력 집약적 데이터 센터의 수요도 동반 상승하고 있으며, 이는 이미 노후화된 미국의 전력 인프라에 상당한 부담을 초래
○ AI의 급속한 확장은 미국 전력망에 유례없는 수요 압력을 가하고 있음
- 존스홉킨스대학교 유리 드보르킨(Yury Dvorkin) 부교수는 AI 수요 대응을 위한 신규 데이터 센터 구축 과정에서 ‘시간’, ‘비용’, ‘조정’이라는 세 가지 주요 과제를 지적함
- 특히 데이터 센터는 특정 지역에 대규모이자 급작스러운 전력 수요를 집중시키는 특성이 있어, 기존 전력망에 시간적·지리적 관점에서 심각한 부담을 주고 있다는 점이 강조
- 이에 대한 해결책으로는, 태양광 등 지역 기반의 재생가능 에너지 자원의 신속한 도입이 제안되었으며, 아울러 기업 및 전력 유틸리티는 배터리 저장 기술을 활용하여 재생에너지 생산의 피크 타이밍을 AI 관련 수요 시간대와 정렬시킴으로써 수급 효율성을 제고할 수 있다는 의견이 제시됨
○ AI 기반 서비스의 지속적인 확산에 대응하기 위해서는 AI 기업과 전력공급자 간의 새로운 형태의 협력 체계가 필요
- 이를 위해 각 산업 주체는 서로의 수요 구조를 명확히 이해하고, AI 연산 부하의 유연성을 파악하여 이를 전력망 운영에 효과적으로 연계하는 방안을 모색해야 함
- 특히, 전력 공급 여건이 여유로운 시간대나 지역에 연산 작업을 분산시키는 ‘탄소 인지 컴퓨팅(carbon-aware computing)’ 전략은 에너지 효율 향상에 기여할 수 있음
○ AI의 환경적 영향을 보다 정밀하게 평가하기 위해서는, AI 기술 및 인프라 전반에 대한 생애주기분석(Life Cycle Analysis, LCA)이 필수적임
- 최근 연구에 따르면, AI 모델에 활용되는 반도체 칩 하나의 전체 온실가스 배출량 중 80% 이상이 칩의 작동 시 사용되는 전력에서 기인하며, 이는 청정에너지 조달의 중요성을 강조함
