전 세계가 인공지능(AI) 붐으로 에너지 수요는 지속 가능한 미래를 만들기 위해 기가와트 규모의 전력이 필요한 것은 물론 ‘보호 장치’(guardrails)가 필요하다.

인공지능 붐은 농업, 서비스업, 제조업, 법률, 의료에 이르기까지 다양한 분야를 급진적 변화를 예고하고 있으며, 동시에 탈(脫)탄소화를 더욱 복잡하게 만들 수 있는 시스템 영향을 포함, 빠르게 확산되는 위험 요소들을 야기하고 있다.

그러나 이러한 위험과 함께 업계의 리더, 정책 입안자, 지역 사회가 함께 노력한다면 탈탄소화를 가속화할 수 있는 절호의 기회를 맞이할 수 있다.

굿 에너지 콜렉티브(Good Energy Collective)의 전무이사이자 기후 기술 시장 조사를 전문으로 하는 수석 연구원 겸 전략 고문으로 활동한 에릭 펑크하우저(Erik Funkhouser)와 굿 에너지 골렉티브의 전략 커뮤니케이션 매니저이자 텍사스 대학교 오스틴(UT Austin) 에너지 연구소에서 특별 프로젝트 디렉터로 재직하며 에너지 이해, 교육 및 연구를 지원하는 학제 간 사업에 대한 전략적 협업을 촉진했던 노라 앤크럼(Nora Ankrum)은 인공지능용 에너지는 두 개의 얼굴을 가졌다면서 탈탄소화의 훼방꾼일 수도, 아니면 촉매제로 역할을 할 수 있다고 말한다.

AI의 폭발적인 에너지 수요는 탄소 배출량을 급격히 증가시킬 수 있고, 데이터 센터의 성장은 A 에너지 수용의 상당 부분을 차지한다. 이 시설은 데이터 처리르 위해 24시간 연중무휴로 운영되며, 막대한 전력과 냉각(cooling)이 필요하다. 셀 타워(Cell towers), 스위치, 라우터(routers) 역시 AI의 전제 에너지 사용량을 증가시키는 것들이다.

미국과 중국이 수위를 차지하기 위해 치열하게 대결하고 있는 가운데, 주요 선진국을 비롯해 첨단 기술 경쟁에 뛰어들고 있다. 그 과정에서 인공지능 기술 발전의 속도는 놀라울 도로 빠르다. AI분야는 중공업을 포함한 탄소 집약도가 가장 높은 분야 대열에 합류할 수 있다. 많은 AI 분야가 ‘에너지 시장’을 독점할 수도 있다.

미국의 챗지피티(chatGPT), 중국의 딥시크(DeepSeek) 등 AI 성장 속도는 독보적이다. 기존의 청정에너지 자산과 새로운 에너지원 파이프라인을 통해 수요를 충분히 충당할 경우, AI 기업의 놀라운 재무상태와 청정에너지 자산에 대한 프리미엄 가격을 지불하려는 의지를 따라잡을 수 없는 다른 에너지 소비자들의 공급이 제한될 가능성을 배제할 수 없다.

이로 인한 공급 제약은 AI 부문 외의 청정 전력 공급에 대한 한계 비용 증가로 이어져, 이미 탈탄소화에 상당한 어려움을 겪고 있는 가정 요금 납부자, 중소기업, 그리고 감축이 어려운 부문으로 부담이 전가될 것이다.

이러한 전망은 중요한 질문을 던진다. AI는 청정에너지 전환의 병목 현상이 될 것인가, 아니면 돌파구가 될 것인가? 에릭 펑크하우저와 노라 앤크럼은 이 같은 두 가지 질문을 던졌다.

AI를 위한 청정 전력 공급원(clean power sourcing)을 개발하는 것은 업계의 헌신을 요구하는 중요한 과제이지만, 더 큰 과제(그리고 특별한 기회)는 더 넓은 탈탄소화를 위한 정의로운 길을 제시하는 방식으로 이를 추진하는 것이다. 업계가 두 번째 과제 해결에 전념한다면, 실존적 위험을 탈탄소화를 위한 엄청난 사회경제적 활력으로 전환할 수 있다. 이는 청정에너지 혁명과 AI 혁명을 동시에 가능하게 하는 것이다.

AI 분야는 고유한 자연적 이점 덕분에 다른 어떤 산업도 따라올 수 없는 방식으로 청정에너지 전환을 가속화할 수 있는 위치에 있다.

첫째, 데이터 센터 가동에 따라 용량 증가를 전략적으로 계획해야 할 필요성과 이러한 시설의 높은 에너지 밀도는 꼼꼼한 사전 계획을 위한 필수적인 요소이다. 개발자는 전력을 훨씬 미리 확보하여 청정에너지를 조기에 통합할 수 있는 기회를 제공해야 한다.

둘째, 데이터 센터의 입지 선정은 매우 유연하다. 교통 및 물류 허브는 도시, 항만 또는 고속도로망 근처에 위치해야 하고, 정유 공장은 해상 운송로나 항구 근처에 위치해야 하며, 많은 인프라 시스템은 대규모 전력 회랑 내에 위치해야 한다. 다른 개발사들은 한정적이고 값비싼 부지를 두고 경쟁한다.

반면 데이터 센터는 입지 제약이 적다. 이러한 유연성 덕분에 개발사들은 교통 패턴 변화(traffic pattern changes), 전력망 정체(power grid congestion), 지역 세수 기반(local tax base)에 대한 부정적인 영향, 또는 생태계 손상(damage to delicate ecosystems) 등 개발이 주변 지역에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 지역을 피할 수 있다.

이러한 특징들을 종합해 볼 때, ▶ 의도적인 계획 수립의 기회를 창출하고 ▶ 불필요한 타협을 줄일 수 있다. 업계의 현행 기업 구조 또한 이점을 제공한다. AI 분야는 소수의 지배적인 기업에 집중되어 있다. 주요 참여자가 적기 때문에 AI의 집중적인 리더십은 대규모 청정에너지 조달에 대한 효율적인 의사 결정을 가능하게 하고, 업계 전반의 지속가능성 표준을 신속하게 채택하며, 전력망 운영자 및 재생에너지 개발업체와의 직접적이고 영향력 있는 협업을 가능하게 한다.

이 분야의 집중도와 집단적 재정 역량(concentration and collective financial strength) AI가 에너지 환경 전반에 걸쳐 체계적인 변화를 주도할 수 있는 기회를 제공한다. 그러나 이러한 내재적 이점이 광범위한 공익으로 이어지도록 하려면, 책임 있는 에너지 개발을 위한 체계적인 접근 방식이 반드시 필요하다.

책임 있는 에너지 개발을 위한 프레임워크는 전력망 제약과 청정에너지 부족을 악화시키지 않는 전력 공급 및 입지 선정에 대한 ‘산업 표준’(industry standard)부터 시작해야 한다. 이러한 표준은 또 데이터 센터와 청정에너지의 공동 배치를 위한 저영향 고효용 지역을 파악하고, 전력망 성능을 개선하고, 더 광범위한 청정에너지 혜택을 실현하는 지역의 우선순위를 정하는 지침을 제공해야 한다. 또, 표준에 프로젝트가 지속적인 지역 세금 및 경제적 이익을 가져올 수 있도록 보장하는 조항을 포함하는 것이 중요하다.

그려면, 프로젝트가 대기하기 시작하면서 대중의 지지가 더욱 중요 해질 것이다. 책임감 있는 청정 전력 기준은 대중의 신뢰를 얻는 데 중요한 첫걸음이다.

동시에 업계는 지역 사회의 적극적인 참여에 대한 지속적인 의지를 보여주는 모델을 채택해야 한다. 이 모델은 책임감 있는 조달 및 입지 선정 기준을 기반으로 해야 하며, 부지 선정 및 지역 인프라에 대한 프로젝트 수요 평가부터 기술적 영향(규모, 설계 및 운영) 평가, 그리고 제공될 공익(예 : 조세 기반 기여, 경제 개발, 환경 관리, 인력 기회)에 대한 합의에 이르기까지 전 과정에 걸쳐 진지한 참여를 보장해야 한다. ‘참여 프로젝트’이어야 한다.

스포츠 경기장부터 제조 허브, 기업 본사에 이르기까지, 지역 사회는 약속을 지키지 못한 인프라 프로젝트로 인해 이전에도 큰 타격을 입었다. AI는 에너지 발자국(energy footprint)을 기후 변화 진전으로 전환하여 더 나은 방향을 제시할 수 있다.

에너지 발자국은 미국 에너지부에서 개발한 에너지 발자국 도구(energy footprint tool)는 제조, 상업 및 기관 시설에서 에너지 소비량, 에너지 사용관련 요소, 최종 에너지 사용량을 추적하는데 도움을 주는 도구이다. 이를 통칭해 ‘시설의 에너지 발자국’(facility’s energy footprint)이라 한다.