"AI 인해 향후 2년간 데이터센터 전력 소비량 160% 증가할 것…부족 대비해야"

2024-11-13 08:41
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    인공지능(AI)과 생성 AI로 인해 전력 수요가 급증하면서 향후 2년간 데이터센터의 전력 소비량이 160%까지 증가할 것이라는 전망이 나왔다.

    현재 LLM 학습과 구현에 필요한 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 대규모 데이터센터의 설립이 추진되고 있다"며 "하지만 송전, 배전 등 신규 인프라를 갖추고 발전 용량을 확보하기 까지는 수년이 걸릴 수 있어 전력 부족 문제는 지속될 것"이라고 내다봤다.

    또 "머지않아 신규 데이터센터 설립과 생성 AI의 성장은 이를 운영할 수 있는 전력 가용성에 따라 좌우될 것"이라며 "기업은 전력 부족이 자사 제품과 서비스에 미칠 수 있는 잠재적인 위험을 파악해야 한다"고 조언했다.

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[사진=가트너]
인공지능(AI)과 생성 AI로 인해 전력 수요가 급증하면서 향후 2년간 데이터센터의 전력 소비량이 160%까지 증가할 것이라는 전망이 나왔다.

13일 가트너에 따르면, 오는 2027년까지 기존 AI 데이터센터의 40%에서 전력 가용성 문제가 발생할 것으로 예상된다. 전력 소비량이 빠르게 늘어남에 따른 현상이다.

밥 존슨 가트너 VP 애널리스트는 "생성 AI를 구현하기 위한 신규 하이퍼스케일 데이터센터의 폭발적인 성장은 끝없는 전력 수요를 만들어내고 있다. 이는 전력 공급업체의 용량 확장 능력을 초과할 것"이라며 "이는 궁극적으로 에너지 가용성을 저해하고 전력 부족으로 이어질 위험이 있다. 2026년부터는 생성 AI와 다른 용도를 위한 신규 데이터센터 구축에 악영향을 미칠 수 있다"고 말했다.

가트너는 2027년에 데이터센터가 AI 최적화 서버를 운영하기 위해 필요한 전력은 연간 500테라와트시(TWh)에 달할 것으로 예상했다. 이는 2023년 대비 2.6배 증가한 수치다.

존슨 애널리스트는 "생성 AI 애플리케이션을 뒷받침하는 대규모언어모델(LLM)은 빠른 속도로 확장하고 있다. 현재 LLM 학습과 구현에 필요한 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 대규모 데이터센터의 설립이 추진되고 있다"며 "하지만 송전, 배전 등 신규 인프라를 갖추고 발전 용량을 확보하기 까지는 수년이 걸릴 수 있어 전력 부족 문제는 지속될 것"이라고 내다봤다.

또 "머지않아 신규 데이터센터 설립과 생성 AI의 성장은 이를 운영할 수 있는 전력 가용성에 따라 좌우될 것"이라며 "기업은 전력 부족이 자사 제품과 서비스에 미칠 수 있는 잠재적인 위험을 파악해야 한다"고 조언했다.

가트너는 전력 부족 문제가 임박하면 전력 가격은 상승할 수밖에 없으며, LLM 운영 비용 또한 증가할 것으로 내다봤다. 이에 기업은 전력 비용이 오를 것을 예측해 향후 계획을 점검하고, 합리적인 수준의 가격으로 데이터센터 서비스에 대한 장기 계약을 협상해야 한다고 짚었다. 또 신규 제품·서비스를 계획할 때 상당한 비용 증가를 예상해 전력을 덜 소모하는 대체 방식을 모색해야 한다고 권장했다.

존슨 애널리스트는 "많은 전력사용자들은 장기적인 전력 공급원을 확보하기 위해 주요 생산업체와 협력하고 있다"며 "전력 확보가 치열해지면서 데이터센터 운영에 필요한 전기요금은 크게 상승할 것이며, 이러한 비용은 AI와 생성 AI 제품·서비스 공급업체에도 전가될 것"이라고 강조했다.

가트너는 더 많은 전력을 공급하기 위한 단기 해결책이 탄소중립 지속가능성 목표에도 악영향을 미칠 것이라고 짚었다. 급증하는 전력 수요에 대응하기 위해 공급업체가 폐쇄 예정이었던 화석 연료 발전소를 계속 가동하는 등 수단과 방법을 가리지 않을 것이라는 전망이다.

가트너는 풍력이나 태양광 등 재생 에너지원은 전력 생산이 불가능한 기간이 존재해 항시 전력이 필요한 데이터센터에는 적합하지 않다고 분석했다. 현재 기준으로 수력, 화석연료, 원자력 발전소만이 중단 없이 안정적으로 전력을 공급할 수 있다. 다만 향후 나트륨 이온 배터리 등 향상된 배터리 저장 장치, 소형 원자로와 같은 신기술이 등장할 여지는 있다.

가트너는 기업이 향후 몇 년 동안의 데이터센터 요구 사항과 전력 공급원을 고려해 이산화탄소 배출과 관련된 지속가능성 목표를 재점검할 필요가 있으며, 생성 AI 애플리케이션을 개발할 때는 최소한의 컴퓨팅 성능을 사용하는 데 초점을 맞추고 엣지 컴퓨팅과 소규모언어모델(SLM)과 같은 대체 옵션을 검토해야 한다고 조언했다.

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