생성형AI(인공지능)의 확산으로 전력 수요가 급증하고 있으며, 앞으로 2년 내 데이터센터의 전력 소비량이 지금보다 160%가량 증가할 것이란 전망이 나왔다.
글로벌 시장조사업체 가트너(Gartner)는 13일 공개한 보고서에서 "2027년 데이터센터가 AI 최적화 서버를 운영하기 위해 필요한 전력은 연간 500테라와트시(TWh)에 달할 것으로 예상되며, 이는 2023년 대비 2.6배 증가한 수치"라고 밝혔다. 또 "이로 인해 2027년까지 기존 AI 데이터센터의 40%에서 전력 가용성 문제가 발생할 것"이라고 관측했다.
밥 존슨 가트너 VP 애널리스트는 "생성형 AI를 구현하기 위한 새로운 하이퍼스케일 데이터센터의 성장은 끝없는 전력 수요를 만들어내고 있다"며 "이는 전력 공급업체의 용량 확장 능력을 초과할 것"이라고 진단했다. 이어 "궁극적으로 에너지 가용성을 저해하고 전력 부족으로 이어질 위험이 있다"며 "2026년부터는 생성형 AI와 다른 용도를 위한 신규 데이터센터 구축에 악영향을 미칠 수 있다"고 덧붙였다.
그는 또 "생성형 AI 애플리케이션을 뒷받침하는 LLM(대규모언어모델)은 빠른 속도로 확장하고 있다"며 "LLM에 필요한 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 대규모 데이터센터의 설립이 추진되고 있지만, 송·배전 등 신규 인프라를 갖추고 발전 용량을 확보하기까지는 수년이 걸릴 수 있어 전력 부족 문제는 지속될 것"이라고 내다봤다. 아울러 "머지않아 신규 데이터센터 설립과 생성형 AI의 성장은 전력 가용성에 따라 좌우될 것"이라며 "기업은 전력 부족이 자사 제품·서비스에 미칠 수 있는 잠재적인 위험을 파악해야 한다"고 조언했다.
이에 따라 가트너는 전력 가격의 상승, LLM 운영비의 증가를 예상했다. 기업이 이 같은 전망을 고려해 합리적 수준의 가격으로 데이터센터 서비스를 장기 계약하는 게 유리하며, 신규 제품·서비스 계획 시 비용 증가를 감안해 전력을 덜 소모하는 새로운 방식을 모색해야 한다고 강조했다.
존슨 VP 애널리스트는 "전력 확보가 치열해지면서 데이터센터 운영에 필요한 전기요금은 크게 상승할 것이며, 이러한 비용은 AI 및 생성형 AI 제품 및 서비스 공급업체에도 전가될 것"이라고 말했다.
전력 부족을 해결하기 위한 단기 해결책은 탄소중립 목표에도 악영향을 줄 전망이다. AI 서비스 확산과 데이터센터 증설에 따른 전력 수요에 대응하기 위해 공급업체는 가용한 모든 수단을 동원하게 되고, 이는 폐쇄할 예정이었던 화석연료 발전소를 계속 가동하는 상황으로 이어질 것이란 전망이다. 존슨 VP 애널리스트는 "데이터센터 운영 기업과 고객은 이산화탄소 배출에 대한 엄격한 지속가능성 목표를 달성하기 더욱 어려워질 것"이라고 밝혔다.
그러나 풍력, 태양광 등 재생에너지원은 전력 생산이 불가능한 기간이 존재해 항시 전력이 필요한 데이터센터에는 적합하지 않다는 게 가트너의 판단이다. 현재로서는 수력, 화석 연료, 원자력 발전소만이 중단 없는 안정적 전력 공급원이다. 다만 기능이 향상된 나트륨 이온 배터리, 소형 원자로를 비롯한 청정에너지 등 신기술이 대안이 될 것으로 관측했다.
이에 따라 가트너는 기업이 △향후 몇 년의 데이터센터 요구 사항과 전력 공급원을 고려해 이산화탄소 배출과 관련된 지속가능성 목표를 재점검할 필요가 있고 △생성형 AI 애플리케이션을 개발할 때는 최소한의 컴퓨팅 성능을 사용하는 데 초점을 맞추며 △엣지 컴퓨팅 및 소규모언어모델(SLM)과 같은 대체 옵션을 검토해야 한다고 조언했다.
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