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[IT뉴스]AI 데이터센터, 전력 더 끌어오기보다 '덜 쓰기'로⋯구글·엔비디아 20여개사 연합

온카뱅크관리자

2026-09-20 08:37:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">전력망 피크 때 AI 학습 미루고 배터리 활용<br> "기존 전력망서 100GW 추가 활용 가능"</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Vu0s1pXSTb">
          <p contents-hash="686807f94970eae759441a467417c0ae3b1c12937617fc5801cd16b2c2a219ce" dmcf-pid="f7pOtUZvCB" dmcf-ptype="general">[아이뉴스24 최효경 기자] 구글과 엔비디아 등 인공지능(AI)·에너지 기업들이 데이터센터의 전력 확보 방식을 '끌어오기'에서 '덜 쓰기'로 바꿨다. 발전소와 송전망을 늘려 전력을 더 공급받는 데 그치지 않고 전력망이 붐빌 때 AI 연산을 미루거나 다른 지역으로 옮겨 사용량을 낮추는 방식이다. 24시간 최대 전력을 소비하는 '전력 먹는 하마'에서 필요할 때 사용량을 조절하는 전력망 자원으로 데이터센터의 역할을 조정하는 것이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5c138425541a1da6df51f3ef91c7c222ccf9c343f814c5c9ccc0461221e68290" dmcf-pid="4zUIFu5Tvq" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI 데이터센터가 전력망 상황에 따라 연산 부하를 분산하고 배터리저장장치를 활용해 전력 사용량을 조절하는 모습을 표현한 이미지 [사진=챗GPT]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/20/inews24/20260920083129588fosd.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="KGj2oAiPS2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/20/inews24/20260920083129588fosd.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI 데이터센터가 전력망 상황에 따라 연산 부하를 분산하고 배터리저장장치를 활용해 전력 사용량을 조절하는 모습을 표현한 이미지 [사진=챗GPT]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="746a3243e8eabe0ed428da136f2859f1932793eafdbbc3509a4fc802bfcebaae" dmcf-pid="8quC371ylz" dmcf-ptype="general">18일 업계에 따르면 구글과 엔비디아, 에너지 소프트웨어 기업 에메랄드AI는 최근 'AI 에너지 관리 연합(AEMA)'을 출범했다. 앤트로픽과 아날로그디바이스 등 AI·반도체 기업을 비롯해 내셔널그리드, AES, 콘스텔레이션, NRG, RWE 등 전력·에너지 기업까지 총 21곳이 참여했다.</p>
          <p contents-hash="77cd8dda3566c0b8f3cbda19feb93b093a7a14b50ce2d3404b4ff214925116a6" dmcf-pid="6B7h0ztWW7" dmcf-ptype="general">연합은 전력 수요가 몰리는 시간에 데이터센터가 사용량을 탄력적으로 낮추는 '유연한 AI 데이터센터' 확산을 추진한다. 사용량을 조절할 수 있는 데이터센터에는 전력망 연결 기간을 단축하는 등의 유인을 제공하도록 미국 연방·주 정부와 규제기관, 전력회사를 설득할 계획이다.</p>
          <p contents-hash="b9755289880615891ae0104677266fcc20c4e8cf5e898f7004bdf2211605c636" dmcf-pid="PbzlpqFYSu" dmcf-ptype="general">현재 미국 주요 지역에서는 대규모 AI 데이터센터를 전력망에 연결하는 데 5~7년 이상이 걸린다. 자본과 AI 반도체를 확보해도 필요한 전력을 공급받지 못하면 데이터센터를 제때 가동할 수 없는 상황이다.</p>
          <p contents-hash="0413a396988f97317ca72eba2087f00b89623ac1a8826f6986817df1565178bb" dmcf-pid="QtZkY5TslU" dmcf-ptype="general">AEMA는 데이터센터에 일정 수준의 유연성을 적용하면 기존 전력망에서 최대 100기가와트(GW)의 여유 용량을 활용할 수 있다고 주장했다. 이는 1억가구에 전력을 공급할 수 있는 규모다. 1GW 규모의 유연한 AI 데이터센터를 구축할 때마다 최대 7억 3300만달러의 전력망 비용을 줄일 수 있다는 분석도 제시했다.</p>
          <h3 contents-hash="1ce82eb0638527eaa34a158fac0cfd80339db73f558a61d03d4462f5088928db" dmcf-pid="xF5EG1yOhp" dmcf-ptype="h3"> AI 학습 미루고 배터리 가동⋯40초 만에 전력 30%↓ </h3>
          <p contents-hash="b1e3eb6c3132b1ad9a20a7743790d574ffa4d90cda68a1d6e8f75ab7e3027a14" dmcf-pid="ygnzeLx2S0" dmcf-ptype="general">데이터센터의 전원을 통째로 끄겠다는 의미는 아니다. 전력 공급이 부족한 시간에 반드시 실시간으로 처리하지 않아도 되는 AI 학습과 미세조정 작업을 미루거나, 전력 여유가 있는 다른 지역의 데이터센터로 옮기는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="01a2e71da1d93a671990edf70d0d8af3e813806404bada411c94495c4e320bc9" dmcf-pid="WaLqdoMVl3" dmcf-ptype="general">그래픽처리장치(GPU)의 순간 소비전력에 제한을 걸거나 작업의 우선순위를 낮출 수도 있다. 배터리와 데이터센터 인근 발전설비를 가동해 전력망에서 공급받는 전력을 줄이는 방법도 활용한다. 이용자의 요청에 즉시 답해야 하는 AI 추론 등 핵심 업무는 계속 처리하면서 상대적으로 시급하지 않은 작업이 전력 감축을 담당한다.</p>
          <p contents-hash="825ef58c9b2e46b4cb2a0a94d0554df0b3187f83719955467cfce00ba5577094" dmcf-pid="YNoBJgRflF" dmcf-ptype="general">실제 에메랄드AI와 엔비디아, 영국 내셔널그리드 등은 지난해 12월 엔비디아 블랙웰 울트라 GPU 96개로 구성된 AI 클러스터에서 전력 조절을 실증했다. 닷새 동안 전력망 운영기관이 사전 예고 없이 보낸 요청을 포함해 총 22차례의 감축 신호에 대응했다.</p>
          <p contents-hash="6395ea3d6e9f95db5e8134ac0f2595bf4edc677e52c6bd2cee580d35474c3b4e" dmcf-pid="Gjgbiae4St" dmcf-ptype="general">실증 결과 AI 클러스터는 긴급 신호를 받은 뒤 40초 안에 소비전력을 30% 줄였다. 200개가 넘는 전력 목표를 모두 충족하면서도 우선순위가 높은 작업에 약속한 서비스 수준은 유지했다. AI 연산을 중단하지 않고도 전력망 상황에 따라 사용량을 조절할 수 있다는 것을 보여준 셈이다.</p>
          <p contents-hash="60399014e636b8fada74e7f753f4ca7ae7a2c728236feb829fa3f3a358b7cdfc" dmcf-pid="HAaKnNd8y1" dmcf-ptype="general">구글은 이미 미국 전력회사들과 체결한 장기 계약에 총 1GW 규모의 데이터센터 수요반응 용량을 반영했다. 전력이 부족한 시간에는 데이터센터에서 수행하는 일부 머신러닝 작업을 제한하거나 다른 시간대로 옮긴다.</p>
          <p contents-hash="80a289ae27765197accbaf6ade36d2190d440737a763e6839e9d893fefb87ced" dmcf-pid="XcN9LjJ6W5" dmcf-ptype="general">조시 파커 엔비디아 지속가능성 책임자는 "새 인프라를 건설하는 동시에 기존 자원을 더 똑똑하게 활용하는 것이 가장 빠른 길"이라며 "유연한 데이터센터를 측정 가능한 전력망 신뢰성 지표로 평가해야 한다"고 말했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5afde1cb4316153d7774d4d7709059cd180ca2313da9758d2f3829de6d46e739" dmcf-pid="Zkj2oAiPCZ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="지난 15일 열린 'kt cloud summit 2026'에 전시된 AI 데이터센터용 D2C(Direct-to-Chip) 액체냉각 실증 장비. 랙형·서버형 부하기와 냉각수 공급·환수 배관을 통해 AI 서버의 발열을 식히는 과정을 구현했다. [사진=최효경 기자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/20/inews24/20260920083130862hhml.jpg" data-org-width="580" dmcf-mid="2FM36RfzyK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/20/inews24/20260920083130862hhml.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            지난 15일 열린 'kt cloud summit 2026'에 전시된 AI 데이터센터용 D2C(Direct-to-Chip) 액체냉각 실증 장비. 랙형·서버형 부하기와 냉각수 공급·환수 배관을 통해 AI 서버의 발열을 식히는 과정을 구현했다. [사진=최효경 기자]
           </figcaption>
          </figure>
          <h3 contents-hash="7562bd15c63aa7b9426cb204265228556dfb663290d91aa98c5189857975f37f" dmcf-pid="5WvLCTsACX" dmcf-ptype="h3"> 국내도 1GW AIDC 시대⋯공급 확대와 수요관리 병행해야 </h3>
          <p contents-hash="31eefc2429ac26eeff7432c6f038f3dec98ae11bf109b94a748b644be4387dfd" dmcf-pid="1YTohyOcSH" dmcf-ptype="general">국내에서도 AI 데이터센터가 GW 단위로 커지면서 전력 수요관리의 중요성이 높아지고 있다. KT클라우드는 최근 2031년까지 수도권과 비수도권 20여개 지역에 총 1GW 이상의 AI 데이터센터 인프라를 공급하겠다는 계획을 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="5f7d70724731b0e0b55f410db50d5d7269781f501d5f2d7a91aa1bd074dd5829" dmcf-pid="tGyglWIkWG" dmcf-ptype="general">에너지경제연구원에 따르면 국내 데이터센터의 전력 소비량은 지난 2023년 5테라와트시(TWh)에서 2060년 65TWh로 증가할 전망이다. AI 확산으로 데이터센터가 더 빠르게 늘어나는 시나리오에서는 135TWh까지 확대될 수 있다. 연구원은 데이터센터가 전력 수요를 줄이는 수요반응 자원으로 참여할 수 있도록 지원할 필요가 있다고 분석했다.</p>
          <p contents-hash="e91418ca2b230e410296e34856c368563557c4edd305469d8ad733fff775e9a5" dmcf-pid="FHWaSYCESY" dmcf-ptype="general">다만 유연한 데이터센터가 전력망 증설을 완전히 대체할 수 있는 것은 아니다. 구글도 모든 데이터센터와 AI 작업이 전력 사용량을 자유롭게 조절할 수 있는 것은 아니며, 적용 가능한 지역에도 한계가 있다고 인정했다.데이터센터가 약속한 만큼 실제 전력을 줄일 수 있는지도 객관적으로 검증해야 한다. AEMA가 요구하는 전력망 연결 혜택 역시 아직 규제기관과 전력회사의 동의를 얻어야 한다.</p>
          <p contents-hash="a11f56197f52c0864787e7688b6db6bd61df9b087cf6d837fa81186e57be178c" dmcf-pid="3XYNvGhDvW" dmcf-ptype="general">AI 업계 관계자는 "AI 데이터센터를 일방적인 전력 소비자가 아닌 전력망 운영에 참여하는 자원으로 보려는 시도는 시작됐다"며 "AI 인프라의 규모뿐 아니라 전력을 얼마나 정교하게 통제할 수 있는지가 데이터센터 경쟁력을 가르는 새로운 기준으로 떠오르고 있다"고 말했다.</p>
          <address contents-hash="d92add5f8e9bc8dc9e804411f51747687c32ccb454d2d527869c94e2d2eb04f8" dmcf-pid="0ZGjTHlwvy" dmcf-ptype="general">/최효경 기자<a href="mailto:hyomirror@inews24.com" target="_blank">(hyomirror@inews24.com)</a>
</address>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 아이뉴스24. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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