에너지경제연구원 보고서 “PUE 개선 시 전력수요 최대 18% 절감”
AI 확산으로 국내 데이터센터(DC)의 전력 소비가 2060년 최대 135TWh까지 증가할 수 있다는 전망이 나왔다. 데이터센터가 국가 전력 소비에서 차지하는 비중이 커지는 만큼 에너지 효율 관리와 전력 수급을 위한 정책 마련이 필요하다는 제언도 제시됐다.
에너지경제연구원은 최근 발간한 ‘AI 시대 데이터센터 증가의 국내 에너지 소비 시사점’ 보고서를 통해 국내 데이터센터의 전력 소비 전망과 에너지 정책 방향을 분석했다.
보고서에 따르면 국내 데이터센터 전력 소비는 2023년 5TWh에서 기준 전망 기준 연평균 7.2% 증가해 2060년 65TWh에 이를 것으로 전망됐다. AI 확산으로 데이터센터 수가 더 빠르게 증가하는 시나리오에서는 연평균 9.3% 증가해 2060년 135TWh에 달할 것으로 분석됐다.
(국내데이터센터의전력소비전망)
연구진은 AI 시대에는 대형 데이터센터를 중심으로 전력 소비가 증가하고, 이후에는 소형 데이터센터의 전력 수요도 확대될 것으로 전망했다.
보고서는 데이터센터 에너지 소비의 대부분이 서버와 냉각 설비에서 발생한다고 분석했다. 글로벌 평균 기준 서버가 전체 전력 소비의 61%, 냉각이 18.5%를 차지해 두 부문의 비중이 약 80%에 달하는 것으로 나타났다.
AI 연산에서는 학습보다 추론 과정의 누적 에너지 소비가 더 클 것으로 분석됐다. 학습은 한 번 수행될 때 많은 전력이 필요하지만 일회성인 반면, 추론은 개별 작업의 소비 전력은 적더라도 반복적으로 수행되면서 전체 에너지 소비가 더 커질 수 있다는 설명이다.
(데이터센터 유형에 따른 용도별 전기 소비 비중)
또 보고서는 “AI 검색 한 건의 전력 소비가 기존 검색보다 10배 많다”는 통념도 과장된 측면이 있다고 평가했다. 최신 GPU와 일반적인 검색 환경을 기준으로 할 경우 ChatGPT 검색 1회당 전력 소비는 약 0.3Wh 수준으로 추정된다고 밝혔다.
국내 데이터센터의 평균 전력사용효율(PUE)은 2023년 기준 1.58로 추정됐다. 연구진은 주요국 수준으로 PUE를 개선해 2030년 1.2, 이후 1.1 이하까지 낮출 경우 데이터센터 전력 수요를 기준 전망에서는 약 18%, AI 가속 시나리오에서는 16~17% 절감할 수 있을 것으로 분석했다.
보고서는 데이터센터 증가에 따른 국가 전력 수요 확대는 단기적으로 크게 우려할 수준은 아니라고 평가하면서도 냉방 부하 증가에는 대비가 필요하다고 지적했다. 데이터센터 냉방용 전력 소비는 2023년 대비 2030년 약 2배, 2040년 5배, 2050년 8배, 2060년에는 10배 수준으로 증가할 것으로 전망됐다.
(국내 데이터센터 냉방용 전기 소비 및 비중)
전력 공급원과 관련해서는 재생에너지와 원자력이 장기적으로 중요하지만, 중단기적으로는 가스 발전이 가장 현실적인 대안으로 분석됐다. 또한 수도권과 충청권보다 송전 여건과 무탄소 발전 여력을 고려한 비수도권 지역이 데이터센터 입지에 유리하다고 평가했다.
연구진은 정책 과제로 데이터센터 분류 기준과 통계 체계 정비, 에너지 소비 정보 보고 체계 구축, PUE 기반 효율 규제 및 정부 주도의 데이터센터 인증제 도입 등을 제안했다. 이와 함께 데이터센터 전용 전기요금제 검토와 PPA 활성화, 수요반응(DR) 참여 확대, 정부 주도의 훈련형 AI 데이터센터 분산 구축 등도 검토할 필요가 있다고 밝혔다.
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