바야흐로 데이터 시대를 맞아 데이터센터가 미래 먹거리 산업으로 각광받고 있습니다. 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하면서 이를 저장·관리하고 IT 인프라를 보관하는 시설의 수요가 폭증하고 있는 까닭인데요. 문제는 전력입니다. 전력 수요 예측과 공급 계획의 실패로 기 추진되던 대형 건설 프로젝트들마저 차질을 빚고 있는 형국인데요. 과연 한국은 일명 '전기 먹는 하마'인 데이터센터의 폭발적 수요를 감당해낼 수 있을까요? 최근 발생한 '전력대란'의 근본적 이유를 짚어보며 '예측 가능한 전력공급 계획'은 과연 불가능한 일인지 해법을 모색해보고자 합니다. <편집자주>
[뉴스토마토 신상민 기자] 올해 초 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼(WEF)에선 원전이 화두가 됐습니다. 신재생에너지가 아닌 원전이 포럼의 주요 쟁점이 된 건 54년 만입니다. 이는 AI(인공지능)를 필두로 한 데이터 시대의 본격 개화를 맞아 전력 부족에 대한 걱정이 커지고 있음을 보여줍니다. 국제에너지기구(IEA)는 2026년 전 세계 데이터센터, 가상화폐 관련 산업의 전기소비량이 2022년의 2배 수준인 1000TWh를 넘어설 것으로 예상하고 있습니다. 국내 사정도 크게 다르지 않습니다.
12일 업계에 따르면 산업통산자원부는 지난달 31일 공개한 '제11차 전력수급기본계획(전기본)'에서 우리나라의 2038년 최대 전력 수요가 129.3GW(기가와트)에 이를 것으로 전망했습니다. 적정 예비율(22%)를 고려하면 2038년까지 필요한 설비는 157.8GW로 예측했습니다. 이는 지난 제10차 전기본의 2036년 최대설비목표 143.9GW보다 높은 수치입니다.
전기본은 국가 중장기 전력수급의 안정을 위해 전기사업법 제25조 및 동법 시행령 제15조에 따라 2년 주기로 수립되는 계획입니다. 전기본에는 전력수급의 기본방향과 장기전망, 발전설비 계획, 전력수요 관리 등의 내용이 포함됩니다.
AI의 영향으로 반도체 및 데이터센터의 전력수요가 2030년에는 2023년 수요의 2배 이상으로 증가할 것으로 전망되고 있습니다.
한국전력(015760)공사에 따르면 지난해 12월말 기준 국내 150개 데이터센터의 용량은 1986MW(메가와트)입니다.
네이버 두 번째 데이터센터 각 세종.(사진=네이버)
AI 열풍으로 전세계 데이터 생성량이 폭증하는 가운데 이를 처리할 데이터센터는 계속해서 증가할 수 밖에 없습니다. AI 구동에는 막대한 전력이 소모되는데요. 가령 구글 검색에 평균 0.3Wh의 전력이 소요되지만 생성형AI 챗GPT 검색시 평균 2.9Wh의 전력이 필요합니다.
인터넷 기반 데이터센터의 전력 밀도는 랙(rack)당 4~6KW, CSP(Client Service Provider)용 하이퍼스케일(hyperscale)은 랙당 10~14kW, AI 작업용은 랙당 20~40kW, 초대형 하이퍼스케일은 랙당 60kW 이상까지 요구되는 것으로 알려져 있습니다.
IT업계 전문가는 "2025년 데이터 생성량이 2019년 대비 4배, 2022년 기준 2배 이상 증가한 175ZB(1제타바이트=1024만테라바이트)로 예상되고 있다"며 "데이터 생성량이 폭증을 하면 이를 처리해야할 서버가 많이 필요하기 때문에 데이터센터 증가도 가속화될 수 밖에 없다"고 밝혔습니다.
더욱이 데이터센터의 수도권 집중 현상이 전력 증가를 더욱 가속화시키고 있습니다. 작년 국내 데이터센터 총 용량(1986MW) 중 서울·인천·경기 비중은 70.65%(1403MW)에 해당합니다. 1000MW급 원자력 발전소 1기 이상의 전력을 수도권에서 소비하고 있는 셈입니다.
2029년까지 신규 데이터센터는 총 732개, 전력수요는 4만9397MW로 전망됩니다. 데이터센터 입지의 60%, 전력수요의 70%가 수도권에 집중된 상황 속에서 비율이 2029년까지 80%대로 확대될 것으로 예상되고 있습니다.
경기도 안산시 한양대학교 에리카 캠퍼스에서 카카오 데이터센터 준공식.(사진=뉴시스)
하지만 데이터센터 수도권 밀집으로 인해 발전소 추가 공급 여력이 없어 장거리 송전망 확충이 불가피한 상황입니다. 송전망을 건설하려면 입지 선정, 환경영향평가, 용지확보, 설비 건설, 지역갈등 해소 등의 문제를 해결해야만 합니다. 송전망 건설 지연 등으로 수도권 지역 신규 데이터센터 601개소 중 40개소(6.7%)만 전력의 적기 공급이 가능할 것으로 예측되고 있습니다.
더욱이 AI 칩은 전력 소모와 함께 발열이 심합니다. 뜨거워진 하드웨어는 손상이나 성능 저하를 일으킬 수 있어 적정 온도인 섭씨 16~24도를 유지해야 하는데요. 그렇기 때문에 데이터센터 사용 전력의 약 50%가 서버 냉각에 사용되고 있습니다. 특히 고성능 GPU 등으로 구성된 AI 서버는 일반 서버 대비 전력을 6~10배 더 사용합니다.
결국 데이터센터의 입지를 분산하고 또 데이터센터 자체의 에너지 효율을 높이는 방안 마련이 시급한 상황인데요. 춘천과 세종에 데이터센터를 세운 네이버의 경우가 참고할 만한 사례입니다. 네이버 관계자는 "데이터센터의 냉각 방식 자체가 중요한데 (네이버의 데이터센터는) 최대한 전기를 적게 쓰고 물이나 바람을 활용해 냉각하는 방식으로 처음부터 계획하에 지어졌다"며 "해외도 보면 바다 속에 짓거나 빙하에 짓기도 하는데 우린 그럴 환경이 아니기 때문에 가진 자연 환경에서 최대한 활용해 냉각을 하려고 하고 있다"고 밝혔습니다.
네이버 데이터센터 '각 세종' 서버실(사진=네이버클라우드)
신상민 기자 lmez0810@etomato.com
이 기사는 뉴스토마토 보도준칙 및 윤리강령에 따라 김나볏 테크지식산업부장이 최종 확인·수정했습니다.
ⓒ 맛있는 뉴스토마토, 무단 전재 - 재배포 금지