글로벌 데이터센터 전력 소비 동향과 대응방안

해외인프라도시개발지원공사

2024-09-06 - 8분 걸림 - 댓글 남기기

□데이터센터 현황

ㅇ 데이터센터는 클라우드 컴퓨팅, 인공지능, 사물인터넷(IoT) 등의 기술 발전을 뒷받침하는 핵심 인프라로서 중요한 역할ㅇ 전 세계적으로 8,000개 이상의 데이터센터를 운영 중이며, 이 중 미국(약 33%), 유럽(16%), 중국(10%) 중심으로 분포

기타 지역 중 동남아시아 시장은 정부 지원정책과 비용효율적인 건설로 ‘22년 약 97억불에서 ‘28년까지 142억불로 성장 예상(연평균성장률(CAGR) 6.57%)

□ 데이터센터 전력사용 현황

ㅇ 데이터센터는 디지털 시대의 필수 인프라로, 전력 소비가 지속적으로 증가하여 여러 지역에서 전력 수요 증가의 중요한 요인

‘22년 전 세계적으로 데이터센터의 전력 소비는 약 460TWh로 전 세계 전력 소비의 약 2%를 차지

□ 데이터센터 전력 수요 전망

ㅇ 세계 전력수요는 ‘22년 27,080TWh에서 ‘26년 30,601TWh로 13% 늘어날 것이며, 기술 발전과 디지털 서비스의 변화에 따라 데이터센터의 전력 수요는 다변할 것으로 예상됨

데이터센터가 차지하는 비중은 ‘26년 4.4%로 ‘22년 2.1% 대비 2배 이상 증가하고 ‘30년에는 10.2%까지 확대 전망

‘26년까지 데이터센터·암호화폐·인공지능의 전력소비는 620TWh~ 1,050TWh로 증가할 것으로 예측되며, 기본 시나리오에서는 800TWh 이상 될 것으로 예상(이는 ’22년 대비 160~590TWh의 전력 수요가 증가하는 것으로 최소 스웨덴 또는 독일 한 나라를 추가하는 것과 동일)

□ 데이터센터 전력 소비 주요 원인

ㅇ (컴퓨팅과 냉각) 주로 2가지 시스템 처리 과정에서 발생

□ (기타) 디지털 新사업(인공지능, 암호화폐) 전력 수요 추가 원인

ㅇ 인공지능(AI)과 암호화폐는 전력 소비 증가의 또 다른 주요 원인임

(인공지능) AI가 다양한 부문에서 소프트웨어 프로그래밍에 통합되어 학습과 추론 과정으로 대규모 컴퓨팅 파워를 소모, 전력 수요 증가· 일반적인 구글 검색의 평균 전력 수요(0.3Wh)와 OpenAI의 ChatGPT(요청 당 2.9Wh) 비교 시 일일 90억건의 검색을 고려할 때 연간 약 10TWh의 추가 전력 필요 → 검색 도구가 AI를 활용할 경우 전력 수요 10배 증가 예상· AI 서버 시장 점유율 약 95%인 엔비디아가 ’23년 연간 평균 7.3TWh의 전력을 소비하는 10만대의 서버를 출하 → ’26년까지 AI 산업은 ’23년 수요의 최소 10배를 소비할 것으로 예상

(암호화폐) 채굴은 고성능 컴퓨팅 장비를 사용, 지속적 전력 소비 유발· ’22년 암호화폐는 약 110TWh의 전력(전 세계 연간 전력 수요의 0.4%에 해당, 네덜란드 총 전력 소비 규모와 동일) 소비, 기본 시나리오에서 전력 소비는 ’26년까지 40% 이상 증가하여 약 160TWh 예상

전력 소비 증가 대응 방안

□ 데이터센터의 전력 소비 증가로 일부 국가에서는 전력난을 겪고 있어, 이에 따른 대책이 필요

□ 기술적 혁신과 정책적 지원 등 지속 가능한 발전을 위한 노력을 통해 데이터센터의 전력 소비를 줄이고, 효율성을 높여야 함

□ (방안1) 재생에너지 사용 확대 등 에너지 전환으로 에너지 효율성 제고

ㅇ (분산형 발전 확대) 에너지 전환의 일환으로 분산형 에너지 발전* 증가.(분산형 발전이란 에너지를 소비하는 곳과 가까운 지역에서 중소규모로 전기를 생산하는 체계)

옥상 태양광 발전 설치 증가 등이 가장 활발하며 ‘22년 이탈리아의 분산형 자가소비용 태양광 발전은 총 전력 수요의 약 2%, 독일·스페인·브라질·일본 등의 국가에서는 ‘22년 총 전력 수요의 약 1%를 차지

자가소비가 가정용 저장 시스템과 함께 배치되어 재생가능에너지 기반 전력 시스템의 간헐성 문제를 완화하는 해결책이 될 수 있음ㅇ (스마트미터 도입) 세밀한 데이터 수집을 가능하게 하여 재생에너지를 활용한 분산형 발전 등에서 자가소비 평가 개선 및 비용 절감 가능

유럽연합에서 ‘18년 기준 스마트미터 한 대당 설치 비용이 180~200유로로 스마트미터 도입으로 미터링 지점당 연간 280유로 비용 절감 추정

전 세계적으로 ‘15년 대비 ‘22년 글로벌 스마트미터 투자는 2배 증가, 스마트미터 수 10억대 초과. 중국은 총 수치의 절반 이상이며 유럽연합이 16%, 미국이 13% 차지ㅇ (소프트웨어 최적화) 탄소인식모델을 사용하여 데이터센터 작업을 탄소배출이 적은 지역으로 이동시켜 운영 경제성 34% 제고 가능

구글의 ‘23년 환경 보고서에 따르면 탄소인식모델과 기존 에너지 효율성 조치 및 저탄소 에너지 생산을 결합한 결과 총 전력 소비의 64%를 탄소중립 에너지로 달성할 수 있음을 밝힘ㅇ (하이퍼스케일 전환) 대규모 데이터센터로 전환하면서 운영의 지속가능성과 효율성, 재정 절감 효과 강화

‘23년 대비 ‘26년까지 하이퍼스케일 데이터센터의 글로벌 시장 규모는 두 배로 증가하여 2,120억불의 가치가 될 것으로 예상

□ (방안2) 데이터센터 운영에 새로운 냉각 기술과 에너지 효율적인 IT 장비 등 신기술 도입

ㅇ 고효율 냉각 시스템, 머신러닝, 양자컴퓨터 등의 신기술을 활용하여 전력 소비 절감 가능-고효율 냉각 시스템 도입으로 전력 수요를 10% 이상 감축 가능

저점도 유체를 사용하여 모든 구성 요소를 냉각하고 직접 수냉식으로 작동할 때 소비량 20%까지 감소 가능

머신러닝 도입으로 다양한 시나리오에 대한 적응력을 최적화하여 서버의 전력 수요 감소 도움 가능

구글은 DeepMind AI를 사용하여 데이터센터 냉각 시스템 전력 소비 40% 절감

장기적으로 슈퍼컴퓨터를 양자컴퓨터로 대체하면 효율적인 냉각 시스템으로 전력 수요 감축 가능

양자컴퓨터는 슈퍼컴퓨터보다 더 많은 처리 능력을 제공하면서도 에너지를 적게 소비