올해 AI의 전력·물 사용량이 급증, 대책이 절실하다는 연구보고서가 나왔다. 네덜란드 연구소 VU 암스테르담의 연구팀이 학술지 ‘패턴’(Patterns)에 발표한 연구결과에 따르면 2025년 AI 관련 연간 전력 수요가 최대 수십 기가와트(GW)에 달하고, 이로 인한 탄소배출량과 데이터센터 냉각·전력생산에 쓰이는 물 사용량 또한 크게 늘었다고 IT전문매체 더버지가 17일 전했다.
연구팀은 공개 가능한 기업별 데이터가 제한적이어서 수치가 보수적으로 산정됐을 가능성이 크다며 기업들의 비공개 관행이 AI의 숨은 환경비용을 가리고 있다고 지적했다.
이번 연구의 핵심은 ‘전력’ 사이다쿨접속방법 (전기)과 ‘물’(냉각수 및 발전 과정에서의 사용)이라는 두 자원의 수요와 공급, 그리고 환경에 미치는 영향이다. AI 모델 학습·추론을 위한 연산은 대량의 전력을 소모하고, 고성능 서버는 효율적 냉각을 위해 많은 물을 필요로 한다. 연구는 AI가 초래하는 탄소 배출·수자원 수요의 규모가 도시 단위의 탄소배출이나 물 수요에 견줄 만큼 커질 수 있음을 경고한 바다이야기5만 다.



거대 데이터 센터 내부. 로이터 연합뉴스 자료사진


한국적 상황도 과제로 대두하고 있다. 올 들어 정부와 민간의 AI 인프라 투자는 산업 육성의지와 정책에 힘입어 크게 증가했다. 대규모 데이터센터 신·증설이 추 릴게임바다신2 진됐다. AI 프로젝트 지원은 산업 경쟁력 확보 차원에서 추진되고 있지만, 그만큼 전력 수요 급증과 지역별 전력계통 부담, 수자원 관리 문제를 야기하고 있다.
산업통상자원부·기후환경부 등은 AI 인프라의 전력 영향과 지역 배치를 정책적으로 관리하려는 움직임을 보이고 있다. 정부는 올해 AI 데이터센터 등 대형 전력수요 사업의 전력계통영향평 바다신2 다운로드 가 절차를 완화해 산업 활성화를 도모하고 있다. 실수요와 계통 안정성을 균형 있게 관리하려는 목적에서다.
정부·산업계 간 갈등 요인이던 평가 항목(비기술적 요건 등)을 합리화해 불필요한 행정·시간 비용을 줄이는 방향으로 논의가 진행됐다. 업계는 이를 통해 신규 데이터센터 사업의 진입 장벽이 낮아질 것으로 기대하고 있다.
릴게임무료 전력 부담을 분산하기 위해 AI 데이터센터의 비수도권 이전 촉진과 분산에너지(지역 신재생에너지)를 기반으로 한 특구 조성 계획도 제시됐다. 이는 지역 균형발전과 전력망 부담 완화라는 두 마리 토끼를 잡기 위한 전략이다. 정부는 재생에너지 확대와 함께 데이터센터의 친환경 전원 전환도 유도하고 있다.
하지만 이러한 전력 확충을 위한 노력은 정부의 또다른 목표인 탄소저감정책과 충돌하고 있다. 이재명 정부는 지난달 더 강화된 국가온실가스감축목표(NDC)를 발표했다. 2035년까지 2018년 배출 기준 53~61% 감축한다는 것이다.
정부 ‘제11차 전력수급기본계획’에 따르면 AI 3대 강국 진입을 위해서는 앞으로 15년 내에 현재의 5배 이상의 데이터센터 전력이 확보돼야 할 것으로 보인다. 당장 2030년까지 3.7기가와트(GW)의 추가 설비가 필요하다. 이는 대형 원자력 발전소 3~4기가 데이터센터 전용으로 추가로 건설돼야 한다는 얘기다.
하지만 2030년까지 추가 완공될 탄소저감 원전은 없다. 이에 정부는 AI 인프라의 지속 가능성을 높이기 위해 재생에너지 공급 확대, 전력 수요가 많은 사업장에 대한 ESS 연계 지원 및 전력계약 방식 개선을 추진하고 있다. 장기적으로는 데이터센터가 재생전력으로 운영되도록 유도하는 인센티브 정책을 펼친다는 계획이다.
정부는 NDC 목표와 전력 확보라는 두 마리 토끼를 잡기 위해 재생에너지 확충을 추진하지만 목표대로 이뤄질지는 미지수다. AI 데이터센터 구축의 속도가 높아지면 LNG(천연가스) 등 화석연료 발전이 불가피할 수도 있다는 지적이 나온다.
데이터센터 냉각수 대책도 만만치 않다. 정부는 ‘물 관리의 디지털 전환’(AI 기반 홍수 예측·정수장 운영 최적화 등)을 추진하며 AI 자체를 물 관리 해법으로 활용하는 개념을 제시했다. 그러나 전문가들은 데이터센터의 냉각수 사용과 지역 수자원 부담 문제는 별개로 관리할 필요가 있다고 지적한다.
정부가 AI 산업 활성화를 우선하면서도 전력·물 같은 인프라 제약을 어떻게 균형 있게 풀지에 대한 고민은 아직 미해결 과제다.
전력계통 영향평가 완화는 사업 속도를 높이지만, 장기적 전력 수급과 전력요금·탄소중립 목표와의 상충을 불러올 수 있다. 또한 데이터센터의 물 사용량은 지역별 물 스트레스(가용 수자원 부족)와 연결되므로 냉각 방식 전환(공랭·재생에너지 기반 냉각 등)과 물 재이용 기술 도입이 병행돼야 한다는 지적이다.
더버지는 이번 VU 암스테르담의 연구가 AI 성장 뒤에 숨겨진 자원·환경 비용을 새삼 환기시켰다고 설명한다.
국내의 경우도 AI 산업 경쟁력을 위해 인프라 투자와 규제 완화를 병행하지만, 전력과 물이라는 한정된 자원을 어떻게 지속 가능하게 관리할지에 대한 명확한 전략과 투명한 데이터가 무엇보다 필요하다. 적시의 실효성 있는 정책과 전력 및 물 소비에 대한 기업의 투명한 데이터 공개가 뒤따르지 않으면 자칫 AI 인프라가 어느 순간 불랙아웃 될 수도 있음을 알아야 한다.
이규화 대기자 david@dt.co.kr