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[IT뉴스]AI 경쟁, 칩보다 전력이 관건…골드만삭스 “2030년까지 5조달러 필요”

온카뱅크관리자

2026-10-21 08:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI 데이터센터 250MW급 한 곳에 120억달러…전력·입지·금융이 변수 
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 [디지털데일리 이상일기자] 골드만삭스(Goldman Sachs)가 인공지능(AI) 산업 확산의 가장 시급한 병목으로 전력 공급을 꼽았다. AI 모델과 반도체는 빠르게 발전하지만 발전소와 송전망, 데이터센터 확충 속도가 이를 따라가지 못한다는 진단이다. AI 경쟁력을 갖추려면 연산 자원과 전력을 함께 확보하고 대규모 투자를 이어갈 금융 구조를 마련해야 한다는 분석이다.
 골드만삭스 투자은행 부문은 ‘파워링 더 AI 에라(Powering the AI Era)’ 보고서에서 2030년까지 디지털 인프라에 2조달러(약 2656조원), 전력·유틸리티 분야에 3조달러(약 3984조원)의 자금 수요가 생길 것으로 추산했다. 총 5조달러(약 6640조원)는 데이터센터 건설비만이 아니라 디지털 기반시설과 전력·유틸리티 전반의 예상 자금 수요다.
 보고서 서문을 쓴 댄 디스(Dan Dees) 당시 골드만삭스 글로벌 뱅킹·마켓 공동대표는 AI의 미래가 “콘크리트와 철강, 실리콘으로 구축될 것”이라고 밝혔다. AI도 철도나 광통신망처럼 물리적 인프라가 확산을 좌우한다는 설명이다.
 ◆AI 데이터센터 비용 구조는 어떻게 다른가
 보고서는 250메가와트(MW)급 AI 데이터센터 한 곳을 가동하는 데 내부 장비를 포함해 약 120억달러(약 16조원)가 든다고 추산했다. AI 데이터센터는 기존 클라우드 데이터센터보다 고가의 연산 장비를 대규모로 배치한다. 전력 공급과 냉각 설비도 강화해야 한다.
 클라우드 확산기에는 서버와 인프라 효율 개선이 전력 소비 증가를 상당 부분 상쇄했다. 그러나 그래픽처리장치(GPU)를 고밀도로 배치하는 AI 인프라에서는 효율 개선만으로 전력 수요를 억제하기 어렵다고 보고서는 판단했다. 골드만삭스는 2027년 AI 서버 랙의 전력 요구량이 5년 전 클라우드용 랙보다 50배 높아질 것으로 내다봤다. 액체냉각의 중요성도 커지고 있다.
 투자비의 중심도 바뀐다. 기존 클라우드 데이터센터는 건물과 전력·기계·배관 등 기반설비가 금융 심사의 주요 대상이었다. AI 데이터센터에서는 내부 연산 장비 비용이 건물 등 물리적 시설 비용의 3~4배에 이를 수 있다.
 이는 자금조달 방식에도 영향을 준다. GPU 등 연산 장비는 건물과 달리 기술 변화에 따라 경쟁력이 빠르게 달라진다. 대출기관과 투자자는 임대계약과 부동산 가치에 더해 장비의 기술적 수명과 교체 위험까지 따져야 한다.
 신생 AI 연구기업은 스타트업 수준의 재무구조로 막대한 연산 투자를 감당해야 한다. 보고서는 이들의 자본조달 비용을 낮출 금융 구조와 신용 보강 장치가 필요하다고 분석했다.
 ◆전력 공급은 왜 병목이 되나
 골드만삭스는 세계 데이터센터 전력 수요가 2030년까지 160% 늘 것으로 전망했다. 문제는 공급을 늘리는 데 걸리는 시간이다. 보고서는 평균 연령 40년에 이르는 미국 전력망 설비와 빠르게 발전하는 AI 산업 사이의 구조적 불일치를 핵심 병목으로 지목했다.
 신규 천연가스 발전소를 가동해 전력망에 연결하는 데는 5~7년이 걸릴 수 있다. 인허가와 송전망 확충, 가스터빈 공급망 문제 때문이다. 발전설비를 확보해도 송전망이 없으면 데이터센터 가동으로 이어지기 어렵다. 보고서는 미국에서 2030년까지 7000억달러(약 930조원) 이상의 송배전망 투자가 이뤄질 것으로 예상했다.
 데이터센터 전력 수요 증가분의 약 60%는 신규 발전용량으로 채워야 한다는 분석도 내놨다. 이에 따라 천연가스와 재생에너지, 원자력, 에너지저장장치(ESS)를 조합하는 접근이 필요하다고 봤다.
 태양광과 풍력은 비교적 빠르게 전력을 늘릴 수단이지만 기상 조건에 따라 발전량이 달라진다. 보고서 작성 당시 배터리 기술로는 상시 전력 공급에 한계가 있다고 설명했다.
 원자력은 24시간 안정적인 전력 공급과 탄소배출 감축 측면에서 장기 대안으로 꼽혔다. 보고서는 마이크로소프트(Microsoft)가 스리마일섬 원전 1호기 재가동을 위해 콘스텔레이션에너지(Constellation Energy)와 20년 전력구매계약(PPA)을 맺은 사례를 소개했다. 소형모듈원전(SMR)도 선택지로 거론했다. 다만 원전은 사업비 증가와 공기 지연 위험이 커 초기 개발 위험을 누가 부담할지가 중요하다고 지적했다.
 전력망 연결 대기 시간을 줄이는 방안도 제시됐다. 데이터센터 부지 안에 자체 발전설비와 마이크로그리드를 구축하거나 기존 발전소 인근에 시설을 두는 방식이다. 보고서는 이 경우에도 지역 주민의 전기요금 부담과 환경 문제를 고려해야 한다고 덧붙였다.
 AI 수요가 늘어도 모든 데이터센터 투자의 수익성이 보장되지는 않는다. 보고서는 AI 활용이 학습에서 추론으로 옮겨가는 속도를 주요 투자 변수로 꼽았다.
 학습용 시설은 최종 이용자와 실시간으로 주고받을 일이 적다. 넓은 부지와 풍부한 전력, 유리한 규제 환경을 갖춘 지역에 대규모로 지을 수 있다. 반면 추론 단계에서는 응답 속도와 지연시간이 중요하다. 이용자와 가까운 곳에 연산 자원을 둘 필요가 커지면서 입지 기준도 달라질 수 있다.
 골드만삭스는 추론 중심 전환이 예상보다 빠르면 외곽에 지은 대규모 학습용 데이터센터의 중요성이 낮아질 위험이 있다고 분석했다. 딥시크(DeepSeek) 사례처럼 기술 진전의 방향과 속도를 예측하기 어려운 만큼 장기 인프라 투자에는 수요 구조 변화까지 반영해야 한다는 것이다.
 ◆학습에서 추론으로 바뀌면 무엇이 달라지나
 보고서에 따르면 세계 데이터센터 공급용량은 2019년 30기가와트(GW)에서 2024년 57GW로 늘었다. 2030년까지 65GW가 추가될 전망이다. 보고서는 이를 뒷받침하려면 은행 대출뿐 아니라 국부펀드와 연기금, 보험사 등 장기 투자자가 참여해야 한다고 제안했다.
 대표적인 방식은 합작투자다. 에퀴닉스(Equinix)는 2024년 캐나다연금투자위원회(CPPIB), 싱가포르 국부펀드 GIC와 미국 하이퍼스케일 데이터센터 확대를 위한 합작투자에 나섰다. 150억달러(약 20조원) 규모의 자금 조달이 목표다.
 개발 단계별로 자금을 연결하는 방식도 중요해지고 있다. 초기에는 토지와 전력 확보 위험을 부담할 자본을 넣는다. 건설 단계에서는 대출과 프로젝트 금융을 쓴다. 준공 후 임대수익이 안정되면 장기 금융으로 전환한다. 임대가 안정된 데이터센터를 담보로 상업용 부동산담보부증권(CMBS)이나 자산유동화증권(ABS)을 발행해 건설대출을 대체하는 방식이다. 이자 부담을 낮추고 회수한 자금을 다음 개발에 투입할 수 있다.
 보고서는 장기 임대계약과 조기 해지 위험을 줄인 계약 구조를 보험사와 연기금 참여를 늘리는 조건으로 제시했다.
 한편 보고서는 데이터센터를 ‘AI 시대의 대사관’에 비유했다. 데이터센터가 국가 간 동맹과 기술 영향력을 강화하는 수단이 될 수 있다는 분석이다. 미국에서 전력이나 인허가 문제로 확장이 늦어지면 해외 협력국에 AI 학습 인프라를 확보할 필요가 커질 수 있다. 유치국은 투자와 기술 기반을 얻고 AI 기업은 연산 자원을 넓힌다.
 다만 데이터센터에는 수출통제 대상 고성능 반도체가 들어가고 정부와 기업의 민감한 정보가 처리된다. 반도체 수출규제와 데이터 보호정책, 제재와 세제 변화가 해외 데이터센터 사업의 변수가 될 수 있다고 보고서는 지적했다.
 전력이 이미 부족한 지역에서는 대규모 데이터센터가 기존 인프라 부담을 키울 수 있다. 골드만삭스는 AI 인프라 확장을 이어가려면 기업의 전력 확보와 함께 지역 전력망 투자, 비용 분담, 장기 자금조달 구조를 함께 설계해야 한다고 강조했다.
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