▲연세대학교 전기전자공학부 김윤석 교수

[경기중앙신문]때아닌 전력난이다. 최근 인공지능(AI) 열풍으로 전 세계가 전력난을 맞을 위기가 도래했다는 것이다. 이는 기존의 전기차, 암호화폐 채굴열풍, 전기히트펌프등의 확산과 맞물려 인공지능 기반의 데이터센터 열풍이 전력 소비량을 폭발적으로 늘리고 있기 때문이다.

전력의 공급이라는 측면에서도 화석연료 및 원자력 발전소의 퇴출 속도에 비해 신재생에너지 발전설비가 더디게 확충되고 있는 것 또한 하나의 원인으로 지목되고 있기는 하다. 그럼에도 불구하고 이 가운데 주요 원인을 꼽자면 인공지능 열풍이라고 해도 과언은 아니다.

인공지능의 등장은 데이터 트래픽을 기하급수적으로 증가시키고, 이는 곧 데이터센터 전력 수요의 촉발과 함께 데이터센터의 추가적인 건설을 유인하고 있다. 인공지능을 학습시키고 제공하기 위해서는 엄청난 규모의 컴퓨팅 성능과 데이터 스토리지가 필요하기 때문이다.

현재 일반화된 구글의 제미나이나 오픈AI의 챗GPT, 소라 등 생성형 인공지능 도구인 거대언어모델(LLM)은 훈련과 개발을 위해 방대한 양의 데이터를 받아들여야만 한다. 이런 데이터가 저장되는 데이터센터는 전력 소비량이 매우 높은 컴퓨터 칩을 사용한다.

우리에게 잘 알려진 엔비디아의 경우 인공지능 칩 시장의 90% 이상을 공급하고 있고, 가장 인기 있는 칩의 경우 약 1000W의 전력을 소비하는 것으로 알려져 있다. 대부분의 나라에 있어서 기존에 있던 데이터센터 용량은 이미 포화상태인 것으로 알려져 있다. 그런 연유로 신규 데이터센터가 건설되어야 하는데 인허가 절차가 복잡한 데다 전력 설비 부족, 지역 주민의 반발, 전기 요금 인상등의 우려가 맞물려 있어서 그마저도 쉽지 않은 상황이다.

데이터센터는 컴퓨터를 돌리는 데도 전력이 필요하고, 온도 유지를 위해 냉각시키는 데도 전력이 필요하기 때문에 전기 먹는 하마로 불리는 것은 이미 주지의 사실이어서 전력 고갈이라는 측면이 가장 큰 문제로 대두된다. 일 예로 챗GPT 같은 생성형 AI 서비스를 이용할 때는 구글 검색보다 최대 30배 높은 전력이 필요하다는 것이 정설이다.

국제에너지기구(IEA)에 의하면, 인공지능 모델 하나를 훈련하는데 가정 100곳의 연간 사용량보다 많은 전기를 써야 하는 것으로 추산한다. 이는 LLM의 핵심인 그래픽처리장치(GPU)가 중앙처리장치(CPU)보다 전력 사용량이 많기 때문이다.

데이터센터는 서버, 네트워크, 스토리지 등 IT 서비스 제공에 필요한 장비를 한곳에 모은 시설로서 1년 365일 하루 24시간 동안 전력이 필요하고, 데이터센터 1곳당 연간 전력사용량은 평균 25GWh로 4인 가구 기준 6000세대의 사용량과 맞먹는 수준이다.

인공지능이 데이터센터 산업을 재편하고 있다고 해도 과언은 아니다. 데이터센터 는 방대한 데이터를 실시간 처리해야 하는 인공지능과 자율주행 등 첨단 기술에 필수불가결한 인프라다. 이러한 데이터센터의 중요성은 IT분야의 비약적인 성장과 함께 서버, 스토리지, 네트워크 장비를 모아 데이터를 저장하는 곳으로서 그 중요성이 날로 커지고 있다.

인공지능 프로그램을 실행하는 시설을 포함해 데이터센터 산업이 많은 양의 전기를 소비한다는 것은 공공연한 사실이다. 데이터센터(Data Center)는 그간 IDC(Internet Data Center)로 불리우다, 클라우드 환경이 확산되면서 CDC(Cloud Data Center)로 지칭되고 있다.

최근 인공지능이 발전하면서 인공지능용 머신러닝과 'Gen AI 서비스'를 전담하는 AI 데이터센터까지 등장하기에 이르렀다. 생성형 인공지능의 보급은 이 같은 데이터센터 설립 및 전력 소비를 가속화하고 있다. 2023년 말 기준 전 세계적으로 8000개 이상의 데이터센터가 가동 중이며 이 중 약 33%가 미국에, 16%가 유럽, 그리고 10%가 중국에 자리한 것으로 파악되고 있다.

인공지능과 맞물린 데이터센터의 전력 공급 문제는 단순히 전력 공급이라는 문제에만 국한되지 않고 환경적인 우려를 불러일으키고 있다는 점이 문제의 핵심이다. 앞에서 언급한 것처럼 데이터센터의 전력 수요를 맞추려면 석탄이나 천연가스 같은 화석연료에 의한 발전량의 의존도를 오히려 높일 수밖에 없다. 이는 결국 지구 열대화의 주범인 온실가스를 더 많이 방출함으로써 기후 변화에 따른 기후 위기를 극복하기 위한 전 지구적인 노력과 정면으로 충돌하기 때문이다.

전 세계 주요국들은 2050년까지 넷제로(탄소중립)를 이미 약속한 바 있다. 그러나 급증하는 데이터센터의 전력 수요를 맞추기 위해서 현재의 태양광, 풍력, 배터리 등과 같은 에너지로는 전력량 측면에서 모든 데이터센터 가동을 커버할 수는 없다.

또한 선진국들을 포함한 미국에서도 인공지능, 암호화폐 채굴, 첨단산업에 기인한 막대한 전력 수요를 충족하기 위해서 석탄화력발전소를 폐쇄하려던 기존의 계획을 잇따라 연기하고 있다는 사실은 문제의 심각성을 더해준다.

인공지능의 시대, 거의 모든 산업에 걸쳐 활용되고 있는 인공지능이라는 전기먹는 하마로 말미암아 수 많은 데이터센터를 추가로 건설해야 하고, 그 데이터센터를 감당할 전력량의 안정적인 확보가 필요한 시점인 것은 인정할 수 밖에 없다. 하지만 기후위기 극복을 위한 탄소중립 실현에 한 발짝 더 다가서기 위해 전 지구적으로 사활을 걸고 있다는

사실 또한 간과하기는 어렵다. 이에 화석연료 기반의 발전량을 지양하고, 이산화탄소를 상대적으로 덜 배출하는 원자력 발전량을 더 늘리는 방향으로 정책을 유도해 볼 수 있지만 이 또한 당장 실현시키기는 어렵다. 왜냐하면 원자력 발전소의 추가적인 건설에는 적어도 5~10년이란 시간이 필요할 뿐만 아니라, 학계에서 손쉽게 건설이 가능할 것으로 논의되고 있는 소형 원자로 모듈(SMR) 또한 실현 가능성의 여부가 아직은 요원하기 때문이다. 인공지능의 미래를 담보할 데이터센터의 추가적인 확충과 기후위기 극복을 실현할 탄소중립은 과연 양립할 수 없는 영원한 딜레마인가.