가트너가 AI와 생성형 AI로 인해 전력 수요가 급증함에 따라 향후 2년간 데이터센터의 전력 소비량이 160%까지 증가할 것이라 전망했다. 가트너는 2027년까지 기존 AI 데이터센터 40%에서 전력 가용성 문제가 발생할 것으로 예측했다.

 

밥 존슨 가트너 VP 애널리스트는 “생성형 AI를 구현하기 위한 신규 하이퍼스케일 데이터센터의 폭발적인 성장은 끝없는 전력 수요를 만들어내고 있다”며 “이는 궁극적으로 에너지 가용성을 저해하고 전력 부족으로 이어질 위험이 있다. 2026년부터는 생성형 AI와 다른 용도를 위한 신규 데이터센터 구축에 악영향을 미칠 수 있다”고 말했다.

 

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

 

 

존슨 VP 애널리스트는 “현재 LLM 학습과 구현에 필요한 방대한 양의 데이터를 처리하는 대규모 데이터센터의 설립이 추진되고 있다. 하지만 송전, 배전 등 신규 인프라를 갖추고 발전 용량을 확보하는 데 수년이 걸릴 수 있어 전력 부족 문제는 지속될 것”이라 전했다.

 

가트너는 전력 부족 문제로 인한 전력 가격과 LLM 운영 비용의 증가를 내다보면서, 기업은 전력 비용이 오를 것을 예측해 향후 계획을 점검하고 합리적인 가격으로 데이터센터 서비스에 대한 장기 계약을 협상할 것을 권장했다. 또한 신규 제품 및 서비스를 계획할 때 비용 증가를 예상해 전력을 덜 소모하는 대체 방식을 모색해야 한다고 덧붙였다.

 

급증하는 전력 수요로 인해 폐쇄 예정이었던 화석 연료 발전소를 계속 가동할 수도 있다는 점에서 부족한 전력을 공급하기 위한 단기 해결책은 ‘탄소 제로 지속가능성’에도 악영향을 미친다. 

 

존슨 VP 애널리스트는 “데이터센터의 전력 사용량이 증가하면 이산화탄소 배출량도 단기적으로 증가한다”며 “데이터센터 운영 기업과 고객은 이산화탄소 배출에 대한 엄격한 지속가능성 목표를 달성하기 더욱 어려워질 것”이라고 말했다.

 

가트너는 풍력이나 태양광과 같은 재생 에너지원은 전력 생산이 불가능한 기간이 존재해 항시 전력이 필요한 데이터센터에는 적합하지 않다고 밝혔다. 현재로서는 수력·화석 연료·원자력 발전소만이 안정적으로 전력 공급 가능하다. 향후 나트륨 이온 배터리와 같은 향상된 배터리 저장 장치, 소형 원자로를 비롯한 청정에너지와 같은 신기술이 등장하면 지속가능성 목표를 달성하는 데 도움이 될 것이라 전망했다.

 

이어 기업이 향후 몇 년 동안 데이터센터 요구 사항과 전력 공급원을 고려해 이산화탄소 배출과 관련된 지속가능성 목표를 재점검할 필요성을 언급하면서, 생성형 AI 애플리케이션을 개발 시 최소한의 컴퓨팅 성능을 사용하는 데 초점을 맞추고 엣지 컴퓨팅 및 소규모언어모델(SLM) 등 대체 옵션을 검토해야 한다고 조언했다.

 

헬로티 구서경 기자 |