박환일 과학기술정책연구원 선임연구위원
![[국가혁신 과기정책을 말한다] AI 시대 전력 딜레마, 해법은 `그린 전환`](http://contents.dt.co.kr/images/202505/2025051202102369058002[1].jpg "[국가혁신 과기정책을 말한다] AI 시대 전력 딜레마, 해법은 `그린 전환`")
세계 각국은 대부분 2050년을 목표로 탄소중립을 달성하고자 정책을 펼치고 있다. 온실가스는 화석연료에서 전력을 생산하는 과정, 즉 전환 부문에서 많이 배출되고 있는데, 전력 수요가 크게 증가하면 화석연료 기반의 전력 생산도 같이 늘어날 것이다.
AI 기반 머신러닝은 산업, 수송, 건물 등 다양한 분야에서 에너지 소비를 줄이는 데 기여할 수 있다. 산업 현장에서 3D 프린팅, 최적화 과정을 통해 제품의 설계와 생산을 효율적으로 수행하고, 수송 분야에서 자율주행차 보급, 교통량 관련 데이터 분석, 원격센싱 및 예측 등을 통해 에너지 효율성을 높일 수 있다.
건물의 냉난방, 조명, 공조 등의 과정에서 데이터, 사물인터넷, 스마트 센서 등을 활용하여 에너지를 효율적으로 사용할 수 있다. 기후변화에 대한 적응력을 높이고 재해 대응·복원력을 향상하는 데도 디지털 기술을 폭넓게 활용할 수 있다.
AI가 다양한 모델을 활용하여 관측과 분석을 통해 예측력을 향상하여 기후변화 관련 연구의 범위를 넓히고 신뢰성을 제고하며, 재해 관련 정보를 빠르고 정확하게 전달할 수 있을 것이다. 기후변화에 따른 자연 생태계의 변화와 적응 방향을 모형화하여 부작용을 최소화할 수 있는 경로와 대안을 제시하는 것도 가능하다.
AI와 디지털 기술은 온실가스 감축, 기후변화 적응, 재해 대응·복원력 향상 등 다양한 측면에서 기후변화 대응에 기여할 것이다.
정부가 2023년에 수립한 '디지털 전환을 통한 탄소중립 촉진 방안'에는 실시간 데이터 범람, 생성형 AI 확산 등에 따른 에너지 수요 증가, 즉 온실가스 배출량 증가 우려가 포함되어 있다. 2022년 기준 국내 데이터센터는 147개, 전력 수요는 1762MW였지만, 2029년에는 데이터센터가 732개로 5배 증가하고 전력 수요는 4만9397MW로 무려 28배 늘어날 것으로 전망된다. 2022년 한국 총발전설비 용량이 135GW인 점을 감안할 때, 데이터센터 전력 수요를 충족하려면 35%가량 추가 발전설비 용량이 필요하다는 것을 알 수 있다.
발전설비 용량 가운데 LNG와 석탄발전이 약 60%를 차지하니 향후 데이터센터 증가는 곧 온실가스를 배출하는 화석연료 발전설비의 증가로 이어질 수밖에 없다.
물론 에너지 소비량이 적은 AI 모델, AI 반도체 등이 지속적으로 개발되고, 데이터센터의 서버, 냉각시설, 장비 등 인프라의 에너지 효율이 개선될 여지가 충분히 있다. 하지만 AI 활용과 데이터센터 구축, 디지털 기술의 광범위한 적용 등은 계속 확대될 것이고, 이에 따른 에너지 수요가 현재보다 큰 폭으로 늘어날 것임은 분명하다.
한국 2030 국가온실가스감축목표(NDC)에 따르면 국내 온실가스 배출량은 총 5억1200만톤이며, 이 중 전환 부문이 1억4590만톤(28.5%)으로 산업 부문(2억3070만톤, 45.1%) 다음을 차지한다. 전환 부문에서 온실가스 배출을 줄여야 전체 배출량이 줄어드는 실질적인 효과가 나타날 것이다.
에너지 소비 증가 우려 때문에 AI 개발, 활용 및 디지털 전환이 저해되어서는 안된다. 지금부터라도 과학적 근거 마련과 연구개발 활동을 통해 디지털 전환의 에너지 부하를 최소화하며 성장하는 기반을 다져 나가야 한다.
우선, AI 모델이 솔루션을 만들기 위해 필요한 단위 산출물 당 에너지 소비량을 추산해야 한다. 동시에 데이터센터와 디지털 기술에 활용되는 시설, 장비의 에너지 효율을 개선하기 위한 연구개발 투자를 활성화해야 한다.
AI 관련 가치사슬의 핵심인 AI 반도체의 에너지효율을 높인 '그린 AI칩' 개발을 적극 추진해야 한다. 늘어나는 에너지 공급을 위해 친환경 에너지 생산 기술 혁신도 가속화해야 한다. 이와 같은 혁신 활동을 통해 탄소중립에 기여하는 디지털 혁신이 활성화되길 기대한다.
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