[기획-AI와 데이터센터] AI는 왜 도시보다 더 많은 전기가 필요할까

AI 요약

생성형 인공지능 확산 이후 데이터센터 수요가 폭증하면서 산업의 중심이 소프트웨어에서 전력·냉각·물·건설 등 물리 인프라로 이동했으며, 거대 언어모델의 학습과 서비스 운영이 막대한 GPU 연산과 전력·냉각 자원을 요구하고 있습니다. McKinsey는 글로벌 데이터센터 수요가 2030년 약 220GW(2020년 대비 약 6배)로 증가할 수 있다고 분석했고, Goldman Sachs는 데이터센터 전력 수요가 2030년까지 160% 이상 증가할 수 있다고 전망했으며 Microsoft·Google·Amazon·Meta 등은 수백억 달러 규모 AI 데이터센터 투자를 확대하고 일부 프로젝트는 수GW급 전력 사용을 전제로 설계되어 중형 도시 수준 전력 소비에 해당합니다. 이로 인해 일부 지역에서는 신규 데이터센터 연결 지연과 송전망 확충 문제가 정책 이슈로 떠오르고 있고, 데이터센터가 대규모 토지와 전력망·냉각·물 공급을 요구하는 제조업 공장과 유사한 산업 인프라로 변모하고 있습니다.