AI 전력 폭증 시작됐다…수도권 부동산만 믿다간, 부동산과의 관계 ‘구리'가격 급등
AI 데이터센터 전력 수요가 급증하며 국내 인프라 전략에 비상이 걸렸습니다. 수도권 집중 문제와 전력망 한계를 분석하고, 지역 분산형 인프라 구축과 지속 가능한 상생 모델을 위한 국가적 과제와 대안을 제시합니다.
지금 무슨 일이 벌어지고 있나?
1) 글로벌 데이터센터 전력 소비 증가 현황
인공지능(AI) 기술이 무섭게 확산하면서, 데이터를 처리하는 센터의 전력 수요 역시 눈에 띄게 불어나고 있습니다. 국제에너지기구(IEA)는 데이터센터의 전력 소비가 2024년 기준 약 415 테라와트시(TWh)에서 2030년에는 무려 약 945 TWh까지 급증할 것으로 내다봤습니다.
골드만삭스 리서치 분석 역시 비슷한 전망을 내놓았습니다. 글로벌 데이터센터 전력 수요가 2023년 약 55 기가와트(GW)였는데, 2030년에는 약 122 GW로 두 배 이상 확대될 가능성이 있다는 것이죠.
이처럼 인공지능과 연계된 데이터센터의 전력 수요 증가는 이미 거스를 수 없는 구조적인 흐름으로 자리 잡았습니다.
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2) AI 시대 데이터센터가 국내 지자체와 인프라에 미치는 영향
이러한 전력 및 인프라 수요 증가는 우리나라에서도 매우 현실적인 숙제를 던져줍니다. 대규모 AI 데이터센터를 짓기 위해서는 안정적인 전력 공급, 냉각 시스템, 그리고 대용량의 송배전망 확보가 필수적입니다. 이는 단순히 IT 기업 차원의 문제를 넘어, 지방자치단체의 입지 선정, 지역 사회의 수용성, 그리고 국가 전력 인프라의 준비 상태 등과 직접적으로 연결됩니다.
국내 한 강연에서는 “우리나라의 AI 및 반도체 인프라가 특정 지역에 집중되어 있어, 앞으로 전력 수요 증가폭이 미국이나 중국보다 더 클 가능성이 있다”는 지적이 나오기도 했습니다.
결국 AI 데이터센터의 전력 수요 문제는 단순히 기업 설비 확충을 넘어, 국가와 지방정부의 인프라 전략 차원에서 깊이 있게 검토해야 할 사안인 것입니다.
국내 전략과 과제
1) 국내 지자체별 데이터센터 유치 경쟁과 현실적 한계
서울과 수도권은 AI와 반도체 인재, 기업, 서비스가 밀집되어 있어 데이터센터가 '가장 선호하는 지역(유리지역)'으로 꼽힙니다. 하지만 동시에 높은 땅값, 그리고 주민들의 수용성을 확보하기 어렵다는 명확한 한계에 부딪히고 있습니다.
실제로 강연 내용 중에는 “서울 시민이 쓰는 데이터를 서울 내에서 모두 처리하려고 하면 물리적으로 한계가 뚜렷하다”는 언급이 있었습니다. 해외 사례를 보더라도, 인구밀도가 낮고 땅값이 상대적으로 저렴한 지역으로 대형 데이터센터가 몰리는 추세입니다.
예를 들어, 미국 노던버지니아(Northern Virginia)에는 100여 개에 달하는 데이터센터 클러스터가 구축되었고, 인근 지자체가 전력 및 송배전 인프라를 공급받는 구조가 형성되어 있습니다.
그러나 이러한 구조는 자칫 그 지역 주민들에게는 “대형 설비를 유치했으니 우리만 희생하라”는 불만으로 이어지기 쉽습니다.
데이터센터를 유치할 수 있는 조건(넓은 부지, 충분한 전력 인프라, 주민 설득 가능성 등)을 갖춘 지자체는 제한적이며, 유치하더라도 지역 사회에 실질적으로 기여할 수 있는 체계를 명확히 마련해야 한다는 숙제가 남아있습니다.
2) 인프라 분산 구축, 지자체-산업 간 상생 모델
AI 시대에 맞는 데이터센터 구축 전략을 새롭게 짜야 합니다. 우선, 전력 및 데이터센터 인프라를 수도권이나 특정 대도시에만 몰아넣기보다 전국적으로 분산 구축하는 방식이 여러 면에서 유리합니다. 이는 전력망 과부하 위험을 낮추고, 지역 균형 발전이라는 측면에서도 큰 의미가 있습니다.
인구밀도가 낮거나 송배전 손실이 적은 지역을 선택하되, 해당 지자체에 대한 보상과 발전 책임을 제도적으로 명확히 하는 것이 중요합니다. 지역 주민들이 “우리 지역만 손해 보는 구조”라는 인식을 깨고 벗어날 수 있도록 해야 합니다.
또한, 지자체-기업-국가가 함께 상생 모델을 설계해야 합니다. 쉽게 말해 “서울 시민이 데이터를 많이 쓴다면, 그 데이터를 처리하는 데이터센터가 들어선 지역에도 마땅히 혜택이 돌아가야 한다”는 논리입니다. 예를 들어 주민세나 지방세 일부를 데이터센터 유치 지역에 배분하거나, 지역 인프라, 교육, 일자리 프로그램과 연계하는 방안을 고려해볼 수 있습니다.
마지막으로, 전력 인프라 자체를 확충하는 것이 무엇보다 시급합니다. 앞서 언급된 IEA와 골드만삭스 보고서에서도 전력망 확충이 늦어지면 데이터센터 확장 자체가 어려워질 수 있다는 경고가 나왔습니다. 따라서 데이터센터 수요 시나리오를 반영한 중장기 전력 계획 수립, 송배전망 확장, 그리고 지역별 전력 공급원 다변화 등이 반드시 함께 추진되어야 합니다.
마무리하며
AI 데이터센터의 전력 수요 증가는 더 이상 단순한 기술 업계만의 문제가 아닙니다. 국가, 지방정부, 그리고 지역 사회가 힘을 합쳐 해결해야 할 중대한 인프라 과제입니다. 국내에서도 AI 데이터센터 전력 수요가 현실화되는 만큼, 수도권 중심의 인프라 집중을 벗어나 지역 분산형 인프라 설계와 실질적인 상생 모델 구축이 절실합니다. 데이터센터를 유치하는 지자체를 단순한 수혜지가 아닌, 적극적인 파트너로 설정해야 하며, 전력망 확충과 지역 주민의 권리 보장 또한 병행되어야 합니다. AI 시대, 인프라 전략이야말로 곧 국가 경쟁력이 될 것입니다.