[따져보니] AI 개발 경쟁이 가져온 전세계 '전력 확보 전쟁'

[앵커]
이렇게 인공지능, AI가 이곳 저곳에 쓰이면서 갈수록 부각되는 문제가 있습니다. 바로 전기입니다. 전세계가 AI 개발 뿐 아니라 전력 확보에도 사활을 걸고 있는데요, 산업부 장윤정 기자와 따져보겠습니다.

장 기자, AI와 전력이 그렇게 밀접한 관련이 있는 겁니까?

[기자]
AI는 '전기먹는 하마'라고도 불리는데요, 사람이 머리를 많이 쓰면 에너지가 많이 소모되고, 금방 배고픈 것처럼, AI도 복잡한 연산을 수행하려면 많은 에너지가 필요합니다. 챗GPT와 같은 초거대 AI모델을 훈련하는 데 들어가는 전력량이 1287메가와트시(MWh)에 달하는데, 우리나라 460여가구가 1년 내내 쓰는 전력 소비량과 맞먹습니다.

[앵커]
AI가 고도화될수록, 또 AI를 이용하는 사람들이 늘어날수록 더 많은 전력이 필요하겠네요?

[기자]
맞습니다. AI개발과 유지를 위해서는 데이터센터가 필요한데요, 국제에너지기구는 2년 뒤 전세계 데이터센터가 사용하는 전력량이 1050테라와트시(TWh)에 달할 것으로 예측하고 있습니다. 일본의 한 해 전력 소비량과 맞먹고, 우리나라 2022년 전력 사용량의 2배입니다.

[앵커]
언뜻 들어도 엄청난 양인데, 탈탄소 흐름까지 겹친 상황에서,, 이만한 전기 수요를 다 감당할 수 있을까요?

[기자]
​​​​​​​전세계가 전력 확보에 비상이 걸린 것도 이 때문입니다. AI와 데이터센터로 전력수요가 늘 건 알았지만, AI가 이렇게 급격히 발전할 줄은 미처 몰랐던 겁니다. 그래서 탈원전에 앞장섰던 유럽 국가들도 적극적으로 원전 강화 정책에 나섰는데요, 영국과 프랑스는 2050년까지 각각 8기, 14기의 원전을 도입하기로 했고 스웨덴도 향후 20년간 원전을 최소 10기 짓겠다고 밝혔습니다. 또 미국과 일본 등 많은 나라들이 차세대원전인 소형모듈원전, SMR 개발에 뛰어들고 있습니다. 이밖에 태양광과 풍력 등 신재생 에너지에도 막대한 투자가 이뤄지고 있습니다. 전력 생산과 탄소 중립이라는 두마리 토끼를 잡기 위해 모든 수단을 총동원하는 겁니다.

[앵커]
​​​​​​​국가적으로도 그렇지만, 전기를 많이 쓰는 빅테크 기업들도 자체적인 고민이 많겠습니다.

[기자]
​​​​​​​네, 기업들도 비상입니다.

일론머스크 / 테슬라 최고경영자 (2월 19일)
"다음 부족한 부분은 전기일 것이기 때문에, 내년에는 모든 AI 칩을 구동할 만큼 충분한 전력을 찾을 수 없다는 것을 알게될 것입니다."

테슬라는 인도에 잉여 전력을 저장할 수 있는 '파워월' 생산공장 설립을 발표했고 마이크로소프트는 재생에너지 개발에 14조원을 투자하기로 했습니다. 챗GTP 개발사인 오픈 AI는 소형모듈원전 등에 막대한 자금을 투자했습니다.

[앵커]
​​​​​​​우리나라도 AI 개발에 속도를 올리고 있잖아요, 전력 수급 문제는 없을까요?

[기자]
​​​​​​​어제 발표한 11차 전력수급기본계획은 오는 2038년까지 AI 관련 산업을 위해 16.7GW의 전력이 추가로 필요할 걸로 예상했습니다. 이런 수요를 다 감안해 대형 원전 3기, SMR 1기를 비롯한 전력 공급 계획을 세운 건데요, 계획대로 시설 확충이 이뤄진다면 문제가 없겠지만, 원전은 계획부터 완공까지 10년 넘게 걸리는 데다, 주민 반대 등 변수가 많습니다. SMR도 아직 상용화되지 않은 미완의 기술입니다.

[앵커]
​​​​​​​사용후 핵연료 처리 관련 법안이 21대 국회에서 정쟁으로 통과되지 못했는데,, 전세계 전력 전쟁이 함의하는 바를 잘 새겼으면 합니다. 장 기자, 잘 들었습니다.

장윤정 기자(yoom@chosun.com)

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[앵커]
이렇게 인공지능, AI가 이곳 저곳에 쓰이면서 갈수록 부각되는 문제가 있습니다. 바로 전기입니다. 전세계가 AI 개발 뿐 아니라 전력 확보에도 사활을 걸고 있는데요, 산업부 장윤정 기자와 따져보겠습니다.

장 기자, AI와 전력이 그렇게 밀접한 관련이 있는 겁니까?

[기자]
AI는 '전기먹는 하마'라고도 불리는데요, 사람이 머리를 많이 쓰면 에너지가 많이 소모되고, 금방 배고픈 것처럼, AI도 복잡한 연산을 수행하려면 많은 에너지가 필요합니다. 챗GPT와 같은 초거대 AI모델을 훈련하는 데 들어가는 전력량이 1287메가와트시(MWh)에 달하는데, 우리나라 460여가구가 1년 내내 쓰는 전력 소비량과 맞먹습니다.