'AI·반도체·에너지' 경쟁력과 AIX 이슈 [아침을 열며]

AI 본격화로 급증한 전력소비
중국에 밀리는 에너지 경쟁력
장기 '에너지 인프라'정책 필요

2023년 12월 8일 보스턴에서 ChatGPT의 Dall-E 텍스트-이미지 모델이 생성한 컴퓨터 모니터 이미지와 함께 휴대폰에 OpenAI 로고가 표시되어 있다. AP

2022년 말 오픈AI가 챗GPT를 처음 선보인 이후, 인공지능(AI) 시장은 구글, 메타, MS 같은 미국 거대기업뿐만 아니라, 중국의 딥시크, 알리바바까지 가세했다. 이들이 잇따라 내놓은 AI 모델은 정보검색이나 생성을 넘어 추론과 멀티모달(multi-modal) 기능으로 확장되고 있다. 정보 생성과 멀티모달의 조합은 생성형 AI가 오프라인 영역에 본격 진입함을 의미한다. 엔비디아 CEO 젠슨 황도 다음 타깃으로 AI가 오프라인으로 진출하는 물리적 AI(physical AI)를 지목했다.

AI의 확산은 물리적 AI에 적합한 계산 성능의 하드웨어를 필요로 한다. 또 그에 걸맞은 학습 모델의 규모 확대와 동시에 추론 비용의 통제도 요구한다. 이는 약 반세기 동안 반도체 업계에서 통용되던 '무어의 법칙' 같은 추세의 발전이 동반돼야 함을 의미한다. 이를 뒷받침하는 것은 AI 연산에 특화된 GPU 같은 하드웨어의 에너지 효율 강화이지만, 정작 이들이 집약된 AI 데이터서버는 설치 규모가 날로 가속되고 있다. 각국은 AI 모델-AI 반도체-데이터센터로 이어지는 AI 밸류체인의 한 자리를 차지하기 위해 치열한 경쟁을 벌인다. 대형 AI 데이터센터 유치 경쟁은 과열되고 있다.

이런 스케일링 추세와 확산 과정에는 대가가 따른다. GPU부터 성능 강화를 위해 더 많은 전력을 요구한다. 이들이 수천 장씩 집약된 데이터서버는 서버 냉각과 유지보수를 위해 연산과 맞먹는 수준의 전력을 요구한다. 더 강력한 GPU 제조를 위해서는 EUV 리소그래피 같은 고전력 소모 장비가 필요하다. 현 추세라면 2030년경, AI 데이터센터가 소모하는 전력은 전 세계 발전량의 10% 이상이 될 것으로 전망된다. AI 반도체 생산까지 포함하면 그 비중은 더 치솟을 것이다. AI가 촉발할 전력 수급 위기가 근미래에 현실화될 수 있음을 의미한다.

더 큰 문제는 치솟는 전력을 현재의 전력믹스로 대응하기 어렵다는 것이다. 주요국의 기저 전원은 원자력을 제외하면 여전히 화석연료 기반이다. AI와 반도체는 물론, 물리적 AI로 인해 전환될 에너지 집약산업의 산업전환(AIX)의 에너지 수요를 신재생에너지로 감당하기 어렵다는 의미다. 이 경우, 탄소배출량은 더 급증하게 된다. 기후재앙 도래 시점이 앞당겨짐을 의미한다. 향후 AIX에서 가장 강력한 경쟁 상대인 중국은 신재생에너지 보급 속도가 세계에서 가장 빠르며, 양산용 태양광 패널 가격은 세계 최저 수준이다. 신재생에너지 수급 여건이 한국보다 더 유리하다. 이는 한국이 현재의 전력믹스 정책만으로는 향후 중국과의 경쟁에서 밀릴 수 있음을 의미한다.

한국의 주력 산업 포트폴리오인 에너지집약적 제조업의 경쟁력을 강화하려면 AIX는 필요불가결하다. AIX를 위해서는 AI와 데이터센터, 반도체 밸류체인이 안정적으로 국내에 정착되어야 한다. 에너지의 안정적 수급, 특히 무탄소배출 에너지의 기저전원으로의 업그레이드가 필요하다. 이는 에너지 생산뿐만 아니라, 배분(송배전)의 안정화를 의미한다. 에너지 인프라, 그중에서도 ESS(에너지저장장치)에 대한 선제 대응이 필요한 이유다. ESS는 에너지 저장을 넘어, 에너지 수급 관리, 신재생에너지 간헐성 대응, 국가 전력망(그리드) 붕괴 예방 브레이크 역할도 하기 때문이다.

AIX는 △AI의 적시 보급 △산업전환 △무탄소배출 기저전원 확보 등 복합 과제가 동시 달성돼야 가능하다. 그 타이밍이 보여주는 틈은 그리 오래가지 않는다. 아직 기회는 남았다. AI, 반도체, 데이터센터, AIX에 대한 투자에서 기저전원으로서의 신재생에너지와 ESS를 포함한 에너지 인프라 정책이 더 신중하고 장기적으로 고려돼야 한다.

권석준 성균관대 화학공학부 교수·성균관대 공과대학 부학장