(이글은 오픈AI의 ‘캔버스가 있는 GPT-4o' 베타버전을 이용하여 작성했습니다)
인공지능(AI) 기술의 급격한 발전으로 우리는 또 다른 산업 혁명의 문턱에 서 있다. AI는 경제와 사회에 혁명적인 변화를 불러올 것으로 기대되며, 이에 따라 국가 간 기술 패권 경쟁에도 중대한 영향을 미칠 것이다. 하지만 AI의 발전이 가져올 미래는 단순한 기술 문제가 아니다. AI의 발전이 가속화됨에 따라 새로운 에너지 수요와 지속 가능한 에너지 전환이 필수적이다.
AI 데이터센터의 전력 수요 증가
AI 기술의 발전에 따라 데이터센터의 전력 소비가 기하급수적으로 증가하고 있다. AI 모델을 처리하는 데이터센터는 기존 데이터센터에 비해 훨씬 많은 전력을 소모하며, 그 규모는 앞으로 더욱 커질 것으로 예상된다. 국제에너지기구(IEA)는 2026년 전 세계 데이터센터의 전력 수요가 2022년 대비 두 배에 달할 것으로 전망한다. 특히 AI를 처리하는 데이터센터는 일반 검색엔진이 사용하는 전력에 비해 몇 배나 많은 전력을 요구한다.
예를 들어, ChatGPT와 같은 AI 모델은 쿼리 한 번당 약 3와트시의 전력이 필요하다. 이는 일반적인 구글 검색의 전력 소모량인 0.3와트시에 비해 10배 더 많은 전력을 소모하는 셈이다. AI 기술의 발전과 그에 따른 전력 수요가 폭발적으로 증가하는 상황에서, 지속 가능한 에너지 자원에 대한 고민은 필수적이다.
청정에너지로의 전환 필요성
AI 시대를 맞아 24시간 내내 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 청정 에너지원의 개발이 매우 시급하다. 소형 모듈형 원자로(SMR), 모듈형 지열 발전, 핵융합 등은 향후 AI 기술을 요구하는 대규모 전력을 안정적으로 공급할 수 있는 유망한 에너지원으로 주목받고 있다. 또한, 전력 공급 시스템의 혁신도 함께 필요하다. 고성능 전력망과 효율적인 전력 전달 시스템을 구축하는 것이 AI 시대의 필수 과제다.
한국의 현실과 전략
한국은 AI 시대에 맞춘 에너지 전환과 전력 인프라 구축이 중요한 과제다. 한국은 높은 기술력을 보유하고 있으며, 특히 반도체와 정보통신기술(ICT) 분야에서 강점을 가지고 있다. 하지만 AI 기술 발전에 따라 증가하는 전력 수요를 충족하기 위해서는 청정에너지로의 전환과 전력 인프라의 혁신이 필수적이다.
현재 한국의 에너지 공급 구조는 여전히 화석 연료에 의존하고 있어, AI 데이터센터와 같은 대규모 전력 소비처에 안정적으로 전력을 공급하는 데 한계가 있다. 따라서 한국은 신재생 에너지 확대와 더불어 소형 모듈형 원자로(SMR)와 같은 새로운 에너지원 개발에 적극 나서야 한다. 특히, 태양광, 풍력, 지열 발전과 같은 청정에너지 자원의 활용을 늘리고, 24시간 안정적인 전력 공급을 위한 에너지 저장 기술의 발전도 함께 추진해야 한다. 청정에너지 기술에서 경쟁력을 갖춘다면 우리나라는 제조업에 이은 차세대 성장동력을 확보하게 될 것이다.
한국 정부는 AI 시대를 대비한 전력 인프라 구축을 위한 정책적 지원과 투자를 강화해야 한다. 고효율 전력망 구축과 더불어, AI 데이터센터의 에너지 효율성을 높이기 위한 기술 개발에도 힘써야 한다. 이를 위해 민간 기업과의 협력을 통한 혁신적인 에너지 솔루션 개발이 중요하다. 대기업과 스타트업이 협력해 청정에너지 클러스터를 구축하고, 이를 통해 안정적인 전력 공급을 확보하는 전략이 필요하다.
발전소 건설과 송전 시설 반대에 대한 비판
한국의 일부 지역에서는 발전소 건설과 송전 시설 설립에 대한 반대 움직임이 지속되고 있다. 이러한 반대는 지역 주민들의 이해관계와 환경 보호를 위한 우려에서 비롯된 것이지만, AI 시대의 급격한 전력 수요 증가와 청정에너지 전환의 시급성을 고려할 때 이러한 반대가 국가 경쟁력을 저해할 수 있다는 점도 인식해야 한다. 에너지 전환과 AI 인프라 구축은 국가적인 차원의 과제이며, 이를 위해서는 지역 사회와의 소통과 협력이 필수적이다. 주민들의 우려를 해소하고 공공의 이익을 극대화하기 위한 정부의 정책적 조치와 공감대 형성이 필요하다. 청정에너지 설비와 전력 인프라의 구축을 위한 투자가 지연된다면, AI 시대의 경쟁력 확보는 물론 지속 가능한 에너지 전환 목표 달성도 어려워질 것이다.
AI 기술의 에너지 효율화 역할
아이러니하게도, AI 기술 자체가 에너지 혁신에도 중요한 역할을 할 수 있다. AI를 활용한 에너지 생산 최적화는 핵융합이나 지열 발전과 같은 신재생 에너지 기술의 효율성을 극대화하는 데 기여할 수 있다. 예를 들어, AI는 핵융합 실험에서 반응 예측을 도와 실패율을 낮추고, 지열 발전에서 시스템 설계를 최적화해 개발 속도를 올리는 데 기여하고 있다. 이처럼 AI는 에너지 생산과 관리 분야에서도 혁신을 일으키며, 새로운 청정 에너지원 개발에 중요한 파트너가 될 것이다.
새로운 에너지 시장 구조
AI 기업들이 청정 에너지원에 대한 수요를 주도하는 만큼, 에너지 시장의 구조 역시 새롭게 변화하고 있다. 대형 기술 기업들이 독립적인 청정에너지 클러스터를 구축하거나, 민간 기업들이 청정에너지를 생산하는 시장 구조가 점차 확산하고 있다. 예를 들어, 구글은 지열 발전 회사인 Fervo와 협력해 AI 데이터센터에 필요한 청정에너지를 공급받는 시스템을 구축하고 있다. 이러한 움직임은 AI 시대에 청정에너지의 필요성을 보여주는 좋은 예시다.
결론: AI 시대, 새로운 에너지가 필요하다
AI 시대는 새로운 에너지 기술 개발과 전력 공급 방식의 혁신을 요구한다. AI 기술의 급격한 발전은 그에 상응하는 에너지 인프라의 발전 없이는 지속될 수 없다. 따라서 정부는 AI와 에너지 기술에 대한 체계적인 로드맵을 마련하고, 기업들은 AI 기술에 맞는 에너지원 확보를 위해 청정에너지 기술 개발에 적극 투자해야 한다. 학계 역시 AI와 에너지 기술의 결합을 통한 연구와 기술 혁신을 선도해야 한다.
한국은 AI 시대에 맞춰 청정에너지 전환과 전력 인프라의 혁신을 통해 국가 경쟁력을 강화해야 한다. AI 시대의 국가 경쟁력은 청정에너지 공급 능력에 달려 있다. 새로운 에너지 시스템을 구축하고 지속 가능하고 혁신적인 미래를 준비할 때, AI 시대의 기회를 최대한 활용할 수 있을 것이다.
 | 김진형 교수
마크애니 김진형 고문은 카이스트 명예교수로, 1세대 소프트웨어 개발자로서 1973년부터 KIST에서 개발자로 일했다.
UCLA에서 컴퓨터과학 박사학위를 받은 후 미국 휴즈연구소에서 인공지능을 연구했다. 1985년부터 KAIST 전산학과 인공지능연구실을 이끌며
약 100명의 석·박사 전문 인력을 양성했다. KAIST에서 학과장, 인공지능연구센터 소장, 소프트웨어 대학원장을 역임했다.
‘AI 최강의 수업’, ‘인공지능 메타버스 시대 미래전략(공저)’ 등의 저서를 썼다. |
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인공지능(AI) 기술의 급격한 발전으로 우리는 또 다른 산업 혁명의 문턱에 서 있다. AI는 경제와 사회에 혁명적인 변화를 불러올 것으로 기대되며, 이에 따라 국가 간 기술 패권 경쟁에도 중대한 영향을 미칠 것이다. 하지만 AI의 발전이 가져올 미래는 단순한 기술 문제가 아니다. AI의 발전이 가속화됨에 따라 새로운 에너지 수요와 지속 가능한 에너지 전환이 필수적이다.
AI 기술의 발전에 따라 데이터센터의 전력 소비가 기하급수적으로 증가하고 있다. AI 모델을 처리하는 데이터센터는 기존 데이터센터에 비해 훨씬 많은 전력을 소모하며, 그 규모는 앞으로 더욱 커질 것으로 예상된다. 국제에너지기구(IEA)는 2026년 전 세계 데이터센터의 전력 수요가 2022년 대비 두 배에 달할 것으로 전망한다. 특히 AI를 처리하는 데이터센터는 일반 검색엔진이 사용하는 전력에 비해 몇 배나 많은 전력을 요구한다.
예를 들어, ChatGPT와 같은 AI 모델은 쿼리 한 번당 약 3와트시의 전력이 필요하다. 이는 일반적인 구글 검색의 전력 소모량인 0.3와트시에 비해 10배 더 많은 전력을 소모하는 셈이다. AI 기술의 발전과 그에 따른 전력 수요가 폭발적으로 증가하는 상황에서, 지속 가능한 에너지 자원에 대한 고민은 필수적이다.
AI 시대를 맞아 24시간 내내 안정적으로 전력을 공급할 수 있는 청정 에너지원의 개발이 매우 시급하다. 소형 모듈형 원자로(SMR), 모듈형 지열 발전, 핵융합 등은 향후 AI 기술을 요구하는 대규모 전력을 안정적으로 공급할 수 있는 유망한 에너지원으로 주목받고 있다. 또한, 전력 공급 시스템의 혁신도 함께 필요하다. 고성능 전력망과 효율적인 전력 전달 시스템을 구축하는 것이 AI 시대의 필수 과제다.
한국은 AI 시대에 맞춘 에너지 전환과 전력 인프라 구축이 중요한 과제다. 한국은 높은 기술력을 보유하고 있으며, 특히 반도체와 정보통신기술(ICT) 분야에서 강점을 가지고 있다. 하지만 AI 기술 발전에 따라 증가하는 전력 수요를 충족하기 위해서는 청정에너지로의 전환과 전력 인프라의 혁신이 필수적이다.
현재 한국의 에너지 공급 구조는 여전히 화석 연료에 의존하고 있어, AI 데이터센터와 같은 대규모 전력 소비처에 안정적으로 전력을 공급하는 데 한계가 있다. 따라서 한국은 신재생 에너지 확대와 더불어 소형 모듈형 원자로(SMR)와 같은 새로운 에너지원 개발에 적극 나서야 한다. 특히, 태양광, 풍력, 지열 발전과 같은 청정에너지 자원의 활용을 늘리고, 24시간 안정적인 전력 공급을 위한 에너지 저장 기술의 발전도 함께 추진해야 한다. 청정에너지 기술에서 경쟁력을 갖춘다면 우리나라는 제조업에 이은 차세대 성장동력을 확보하게 될 것이다.
한국 정부는 AI 시대를 대비한 전력 인프라 구축을 위한 정책적 지원과 투자를 강화해야 한다. 고효율 전력망 구축과 더불어, AI 데이터센터의 에너지 효율성을 높이기 위한 기술 개발에도 힘써야 한다. 이를 위해 민간 기업과의 협력을 통한 혁신적인 에너지 솔루션 개발이 중요하다. 대기업과 스타트업이 협력해 청정에너지 클러스터를 구축하고, 이를 통해 안정적인 전력 공급을 확보하는 전략이 필요하다.
한국의 일부 지역에서는 발전소 건설과 송전 시설 설립에 대한 반대 움직임이 지속되고 있다. 이러한 반대는 지역 주민들의 이해관계와 환경 보호를 위한 우려에서 비롯된 것이지만, AI 시대의 급격한 전력 수요 증가와 청정에너지 전환의 시급성을 고려할 때 이러한 반대가 국가 경쟁력을 저해할 수 있다는 점도 인식해야 한다. 에너지 전환과 AI 인프라 구축은 국가적인 차원의 과제이며, 이를 위해서는 지역 사회와의 소통과 협력이 필수적이다. 주민들의 우려를 해소하고 공공의 이익을 극대화하기 위한 정부의 정책적 조치와 공감대 형성이 필요하다. 청정에너지 설비와 전력 인프라의 구축을 위한 투자가 지연된다면, AI 시대의 경쟁력 확보는 물론 지속 가능한 에너지 전환 목표 달성도 어려워질 것이다.
아이러니하게도, AI 기술 자체가 에너지 혁신에도 중요한 역할을 할 수 있다. AI를 활용한 에너지 생산 최적화는 핵융합이나 지열 발전과 같은 신재생 에너지 기술의 효율성을 극대화하는 데 기여할 수 있다. 예를 들어, AI는 핵융합 실험에서 반응 예측을 도와 실패율을 낮추고, 지열 발전에서 시스템 설계를 최적화해 개발 속도를 올리는 데 기여하고 있다. 이처럼 AI는 에너지 생산과 관리 분야에서도 혁신을 일으키며, 새로운 청정 에너지원 개발에 중요한 파트너가 될 것이다.
AI 기업들이 청정 에너지원에 대한 수요를 주도하는 만큼, 에너지 시장의 구조 역시 새롭게 변화하고 있다. 대형 기술 기업들이 독립적인 청정에너지 클러스터를 구축하거나, 민간 기업들이 청정에너지를 생산하는 시장 구조가 점차 확산하고 있다. 예를 들어, 구글은 지열 발전 회사인 Fervo와 협력해 AI 데이터센터에 필요한 청정에너지를 공급받는 시스템을 구축하고 있다. 이러한 움직임은 AI 시대에 청정에너지의 필요성을 보여주는 좋은 예시다.
결론: AI 시대, 새로운 에너지가 필요하다
AI 시대는 새로운 에너지 기술 개발과 전력 공급 방식의 혁신을 요구한다. AI 기술의 급격한 발전은 그에 상응하는 에너지 인프라의 발전 없이는 지속될 수 없다. 따라서 정부는 AI와 에너지 기술에 대한 체계적인 로드맵을 마련하고, 기업들은 AI 기술에 맞는 에너지원 확보를 위해 청정에너지 기술 개발에 적극 투자해야 한다. 학계 역시 AI와 에너지 기술의 결합을 통한 연구와 기술 혁신을 선도해야 한다.
한국은 AI 시대에 맞춰 청정에너지 전환과 전력 인프라의 혁신을 통해 국가 경쟁력을 강화해야 한다. AI 시대의 국가 경쟁력은 청정에너지 공급 능력에 달려 있다. 새로운 에너지 시스템을 구축하고 지속 가능하고 혁신적인 미래를 준비할 때, AI 시대의 기회를 최대한 활용할 수 있을 것이다.
마크애니 김진형 고문은 카이스트 명예교수로, 1세대 소프트웨어 개발자로서 1973년부터 KIST에서 개발자로 일했다.
UCLA에서 컴퓨터과학 박사학위를 받은 후 미국 휴즈연구소에서 인공지능을 연구했다. 1985년부터 KAIST 전산학과 인공지능연구실을 이끌며
약 100명의 석·박사 전문 인력을 양성했다. KAIST에서 학과장, 인공지능연구센터 소장, 소프트웨어 대학원장을 역임했다.
‘AI 최강의 수업’, ‘인공지능 메타버스 시대 미래전략(공저)’ 등의 저서를 썼다.
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