AI와 에너지: 전기 먹는 스타와 혁신의 파트너(IEA 'Energy and AI' 보고서 제1장)

Energy and AI 보고서는 국제에너지기구(IEA)가 2025년 4월 발간한 특별 보고서로, 인공지능(AI)의 급성장과 에너지 부문의 상호작용을 심층 분석한다. AI의 전력 수요 증가와 에너지 산업 혁신 가능성을 데이터 중심으로 탐구하며, 정책과 산업 간 협력을 강조한다. 이 요약은 보고서의 Chapter 1: The rise of AI and its nexus with energy를 대상으로, 본문에 충실히 목차 순서대로 요약 정리했다. 

GPU 계산 비용, 2006-2024년, 및 주요 AI 모델 계산 훈련 규모, 2014-2024년 지난 10년 동안, 더 저렴해진 컴퓨팅, 기하급수적으로 증가한 데이터, 그리고 모델 설계의 연구 혁신이 AI 모델의 능력을 터보차지(폭발적으로 향상)시켰다. 자료: IEA의 Energy and AI

1.1 소개: AI와 에너지의 운명적 만남

인공지능(AI)은 21세기 기술계의 로큰롤 스타로, 에너지 부문에 엄청난 파장을 던지고 있다. 국제에너지기구(IEA)의 Energy and AI 보고서 제1장은 AI가 전기를 잔뜩 먹는 데이터센터에서 태어나지만, 에너지 산업을 똑똑하게 바꾸는 마법사라고 말한다. AI는 전력망을 긴장시키는 대식가지만, 탐사, 전력 관리, 기술 혁신을 위한 든든한 조력자다. IEA는 2024년 12월 파리에서 열린 글로벌 에너지와 AI 컨퍼런스를 통해 이 이야기를 시작했고, 2025년 2월 AI 액션 서밋에 힘을 보탰다. 이 장은 AI와 에너지의 로맨스를 탐구하며, 마치 둘의 첫 만남에서 불꽃이 튀는 장면을 포착한다.

1.2 AI의 부상: 학문의 꿈에서 돈벌이 제왕으로

AI는 1950년대부터 꿈꿔온 기술이지만, 최근 몇 년간 슈퍼스타로 등극했다. 세 가지 비결이 AI를 빛나게 했다. 첫째, 컴퓨팅 파워의 폭발. 2006년 대비 GPU 비용은 99% 이상 떨어졌다. 둘째, 데이터 홍수. 인터넷 덕에 AI 모델 훈련 데이터는 2008년 이후 3만 배 늘었다. 셋째, 알고리즘 혁신. 2014년 이후 AI 모델 훈련 계산량은 35만 배 증가하며, 딥 뉴럴 네트워크가 AI를 더 똑똑하게 만들었다. 이 결과, AI는 학문의 장난감에서 연간 수백억 달러 투자와 수조 달러 시장 가치를 자랑하는 산업으로 변신했다. 2022년 이후 S&P 500 시가총액 16조 달러 증가 중 12조 달러가 AI 관련 기업에서 나왔다. AI는 이제 금융시장에서 돈 냄새를 폴폴 풍기는 황금알 낳는 거위다!

1.2.1 금융시장의 AI 열풍

AI에 대한 기대는 금융시장을 불태웠다. 2022년 11월 ChatGPT 출시부터 2024년 11월까지, S&P 500 시가총액 65% 증가가 AI 관련 기업(알파벳, 아마존, 메타, 마이크로소프트 등)에서 나왔다. 이들 기업은 2025년에 AI 인프라에 3천억 달러를 쏟아붓겠다고 선언, 이는 미국 전력 부문 투자보다 20% 많다. AI 스타트업은 펀딩 4라운드에서 비AI 스타트업보다 5배 높은 가치를 인정받는다. 하지만 이 열풍은 “AI 거품 아니야?”라는 속삭임을 낳는다. 2000년 닷컴 버블 때처럼 ICT 투자가 GDP의 5.5%까지 치솟았지만, 전기처럼 시간이 지나면 생산성을 폭발시킬 가능성도 있다. AI는 금융시장의 화려한 댄서지만, 에너지 부문은 전기 요금 청구서를 걱정 중이다.

1.2.2 가정과 기업의 AI 사랑

AI는 가정과 기업을 홀렸다. 2019년 이후 인터넷 트래픽은 3배 늘었고, 5G 네트워크는 세계 인구 절반을 커버한다. 2022년 ChatGPT 출시 후 생성형 AI(텍스트, 이미지 생성)는 폭발적 인기를 끌었다. 2024년 미국, 영국 가정의 40%가 생성형 AI를 사용하며, ChatGPT는 2025년 2월 주간 4억 명 사용자를 기록했다. 출시 5일 만에 100만 사용자를 돌파, 소셜미디어 앱보다 빠르게 퍼졌다. 브라질, 인도, 인도네시아 등에서는 온라인 인구의 50% 이상이 매주 생성형 AI를 쓴다. 하지만 저소득 국가의 인터넷 접근률은 낮아 전체 사용률은 제한적이다. 대기업의 AI 도입률은 2020년 15%에서 2024년 40%로 뛰었지만, 중소기업은 전문성 부족으로 주저한다. AI는 이메일 쓰기부터 워크플로우 자동화까지, 모두를 사로잡는 매력쟁이다.

 

미국 직장에서 디지털 기술 사용의 성장, 최초 상용화 연도 이후 생성형 AI 애플리케이션은 미국 직장에서 개인용 컴퓨터와 인터넷의 광범위한 채택에 힘입어 빠르게 도입되고 있다. 자료: IEA의 Energy and AI

1.3 AI란 무엇인가? 똑똑한 기계의 비밀

AI는 인간의 지능을 흉내내는 기계 학습 기술이다. 좁은 AI(특정 작업, 예: 음성 인식), 일반 AI(다목적 지능), 초지능 AI로 나뉜다. 현재 좁은 AI가 주류지만, 생성형 AI는 일반 AI로의 도약을 꿈꾼다. AI 공급망은 복잡하다. 유럽은 칩 제조 장비를, 동아시아는 칩 생산(최대 기업 점유율 65%)을, 미국은 AI 모델 개발을 장악했다. 중국은 무서운 속도로 추격 중이다. AI 인프라는 데이터센터(대규모 연산), 엣지 디바이스(스마트폰, IoT), 클라우드 서비스로 구성된다. AI는 텍스트, 비디오, 날씨 예측, 로봇 제어까지 가능하지만, 능력 측정은 까다롭다. 에너지 소비도 문제다. 언어 생성은 2Wh, 대규모 추론 모델은 4Wh, 짧은 비디오는 50Wh를 먹는다. AI는 똑똑하지만 전기 요금계의 골칫거리다!

1.3.1 AI의 종류

AI는 세 가지 맛으로 나온다. 좁은 AI는 특정 작업(예: 시리, 이미지 인식)에 특화된 현재의 스타다. 일반 AI는 인간처럼 다재다능한 꿈의 기술로, 생성형 AI가 그 문을 살짝 열었다. 초지능 AI는 인간을 초월하는 미래의 판타지다. 지금은 좁은 AI가 무대를 휘어잡지만, 일반 AI가 곧 스포트라이트를 훔칠지도 모른다.

1.3.2 AI 공급망

AI는 글로벌 공급망의 걸작이다. 유럽은 칩 제조 장비(세계에서 가장 복잡한 기계!), 동아시아는 칩 생산(대만 TSMC, 65% 점유율)을 주도한다. 미국은 AI 모델 개발과 배포에서 선두, 중국은 빠르게 따라붙는다. 데이터센터, 클라우드, 소프트웨어도 필수다. AI는 마치 세계 각국이 악기를 연주하는 오케스트라, 한 명이라도 삐끗하면 망한다.

1.3.3 AI 인프라

AI 인프라는 세 다리로 선다. 데이터센터는 대규모 연산의 심장, 엣지 디바이스는 스마트폰이나 IoT 기기처럼 가벼운 작업을 처리한다. 클라우드 서비스는 이 둘을 연결하며 유연성을 준다. 데이터센터는 전기를 엄청 먹는 대식가로, AI의 성장에 따라 점점 더 큰 무대를 차지한다.

1.3.4 AI 능력과 측정

AI는 텍스트, 비디오, 오디오 생성, 날씨 예측, 로봇 제어, 물리적 세계 해석까지 가능하다. 하지만 능력을 정량화하기는 어렵다. 벤치마크는 있지만, 실제 성능은 데이터 품질과 모델 설계에 좌우된다. 에너지 소비는 더 골치 아프다. 테스트 환경에서 언어 생성은 2Wh, 대규모 추론 모델(예: DeepSeek-R1)은 4Wh, 짧은 비디오는 50Wh를 쓴다. 상용 모델의 소비 데이터는 미스터리다. AI는 천재지만 전기 요금 청구서 앞에선 한숨 짓는다.

 

1.4 AI와 에너지: 서로의 구원자

AI와 에너지는 떼려야 뗄 수 없다. AI는 데이터센터에서 전기를 엄청 먹는다. 2022년 이후 데이터센터 투자(2024년 5천억 달러)는 2배 늘었고, 대형 데이터센터는 10만 가구, 초대형은 200만 가구의 전력을 빨아들인다. 알파벳, 아마존, 메타, 마이크로소프트는 2025년 AI 인프라에 3천억 달러를 쏟는다. 하지만 AI는 에너지 부문에 혁신을 선사한다. 석유 탐사, 전력망 관리, 기술 혁신을 최적화하며 효율을 높인다. AI 모델의 하드웨어·소프트웨어 효율은 빠르게 개선 중이지만, 상용 모델의 에너지 소비 데이터는 베일에 싸여 있다. AI는 전기를 달라고 떼쓰는 아이지만, 에너지 부문엔 똑똑한 선생님 같은 존재다.

1.4.1 AI 모델 생애주기와 에너지 소비

AI 모델은 훈련, 배포, 사용 단계에서 전기를 먹는다. 훈련은 데이터센터에서 대규모 연산을 요구하고, 배포는 모델을 사용자에게 전달한다. 사용 단계(예: 쿼리)는 엣지 디바이스나 클라우드에서 이뤄진다. 언어 생성은 2Wh, 추론 모델은 4Wh, 비디오 생성은 50Wh를 소모한다. 효율은 나아지고 있지만, 상용 모델의 실제 소비는 데이터 부족으로 불투명하다. AI는 전기를 사랑하는 연인이지만, 그 사랑의 비용은 아직 계산기 두드리는 중이다.

 

선별된 AI 인프라 및 애플리케이션 유형 AI는 매우 복잡한 글로벌 공급망에 의해 지원된다. 자료: IEA의 Energy and AI

결론: AI와 에너지, 화려한 듀엣의 시작

IEA의 제1장은 AI가 전기를 엄청 먹는 데이터센터의 대스타이자, 에너지 부문을 혁신하는 마법사라고 선언한다. AI는 금융시장의 돈벌이, 가정과 기업의 친구, 복잡한 공급망의 산물이다. 데이터센터는 전기 대식가지만, AI는 에너지 효율과 혁신을 선물한다. AI와 에너지는 서로에게 반한 듀엣 가수처럼, 전기 요금을 나누며 혁신의 무대를 만들어가야 한다. 자, 이 화려한 공연이 어디까지 갈지 지켜보자!