에너지 시스템은 복잡하게 진화하고 있다. 점점 더 전력화되고 디지털화되며 연결되어 탈중앙화되고 있으며, 비용 압박이 가중되고 있다. 이러한 동인들은 에너지 회사들이 인공지능(AI)을 활용하여 시스템을 최적화하고 생산을 개선하여 비용을 절감하며 효율성을 높이고 배출량을 줄이며 안전성을 강화하는 애플리케이션을 배포하도록 장려하고 있다.

<그림1> 재생 가능 전력 및 전력화 점유율과 연결된 장치의 수

주) 풍력과 태양광은 전 세계 발전량의 비중, 전력화는 전기를 구성하는 총 최종 에너지 소비의 비중, 경로는 오늘날의 정책 설정에 따라 결정. 커넥티드 디바이스는 네트워크에 연결된 자동화 기기의 전 세계 재고.

자료 : IEA

에너지 분야에서 AI는 효율성을 향상시키고 비용을 절감하며 혁신을 촉진할 수 있는 다양한 응용 분야를 가지고 있다. 예를 들어, 풍력 및 태양광 발전소의 출력을 예측하기 위한 더 빠르고 효율적이며 정확한 일기예보 예측, 송전선의 실시간 모니터링 및 최적화, 새로운 배터리 화학을 발견하기 위한 AI의 활용 등이 있다.

동시에 AI는 에너지 집약적이기도 하다. 전 세계적으로 데이터 센터는 2024년에 전력소비의 약 1.5%를 소비한다. AI는 데이터 센터가 수행하는 다양한 워크로드 중 하나에 불과하지만, AI 관련 서비스에 대한 수요 증가를 예상하여 데이터 센터에 대한 투자가 빠르게 증가하고 있으며, 가장 큰 데이터 센터의 규모도 커지고 있다.

전력 소모량 측면에서 기존의 데이터 센터는 약 10~25메가와트(MW) 크기일 수 있다. 초규모 AI 중심 데이터 센터는 100MW 이상의 용량을 가질 수 있으며, 연간 100,000가구에 달하는 전력을 소비한다.

AI 중심 데이터 센터는 점점 더 큰 모델을 수용하기 위해 규모가 커지고 있으며, AI 서비스에 대한 수요도 증가하고 있다. 역사적으로 데이터 센터는 공간적 측면에서 고도로 집중되어 있어 상당한 전력 소모량을 고려할 때 로컬 그리드에 상당한 도전 과제를 안겨주고 있다.

<그림2> 데이터 센터의 연간 전력소비량 가정용 전력소비량 및 도시 지역과의 근접성 대비 다양한 시설의 공간적 집중도

주) 고려된 기존 데이터 센터 용량은 25MW. 고려된 하이퍼스케일 데이터 센터 용량은 100MW. 고려된 가장 큰 건설 중인 데이터 센터 용량은 약 2,000MW. 고려된 가장 큰 계획 데이터 센터 용량은 5,000MW. 공간 집중도는 관측된 평균거리와 예상 평균거리의 비율을 통해 각 범주가 어떻게 군집화되거나 분산되는지를 수학적으로 나타내는 선형화된 최근접 이웃 지수의 역수로 계산.

자료 : IEA

그 결과, 데이터 센터가 집중된 지역에서는 데이터 센터로 가는 전력 수요의 비율이 불균형적으로 높다. 예를 들어, 아일랜드에서는 데이터 센터가 계량된 전력 공급의 약 20%를 소비한다. 미국에는 데이터 센터가 이미 전력 공급의 10% 이상을 소비하는 6개 주가 있으며, 버지니아가 25%를 차지하고 있다. 데이터 센터는 다양한 유형의 워크로드를 처리하고 있지만, AI로 인한 예상 수요 증가가 빠른 투자를 이끌고 있다.

<그림3> 대규모 데이터 센터 클러스터의 글로벌 지도(2024년)

주) 데이터 센터 클러스터는 서로 100km 이내에 위치한 데이터 센터 그룹으로 정의. 가장 큰 10개의 클러스터가 명명. 주강 삼각주는 광저우, 선전, 홍콩(중국)의 총 용량을 포함

자료 : OMDIA(2025)의 데이터를 기반으로 IEA 분석

[2026 탄소중립과 기후위기 대응을 위한 에너지 전환 글로벌 트렌드와 사업화 전략] 보고서 상세보기

https://www.irsglobal.com/shop_goods/goods_view.htm?category=04000000&goods_idx=100376&goods_bu_id=