AI 데이터센터, 2027년까지 40%가 전력 부족 예상

 

가트너(Gartner)는 최근 발표에서 생성 AI 운영을 위한 데이터센터의 전력 수요 증가로 인해, 2027년까지 데이터센터의 40%가 전력 부족 문제를 겪을 것이라고 예측했어요. 이는 생성 AI 시장의 폭발적 성장과 더불어 하이퍼스케일 데이터센터의 급증이 주요 원인으로 꼽히고 있어요.

 

데이터센터 전력 문제의 주요 요인

1. 전력 수요의 급증
   생성 AI 운영을 위해 신규 하이퍼스케일 데이터센터가 빠르게 설립되고 있어요. 이런 데이터센터는 서버 10만 대 이상을 운영하며, 전력 공급업체의 용량 확장 속도를 초과하는 전력 수요를 만들어내죠.
2. 예상 전력 소비량
   가트너는 2027년까지 AI 최적화 서버 운영에 필요한 전력이 연간 **500테라와트시(TWh)**에 이를 것으로 예상했어요. 이는 2023년 대비 약 2.6배 증가한 수치로, 전력 인프라의 한계를 넘어서고 있죠.
3. 에너지 부족의 심각성
   2026년부터는 전력 부족으로 인해 새로운 AI 데이터센터 설립이 제한될 가능성이 커요. 특히 기존 데이터센터의 40%는 전력 가용성 문제에 직면하게 될 전망이에요.

 

AI 데이터센터, 2027년까지 40%가 전력 부족 예상

 

생성 AI 시장과 전력 부족의 상관관계

1. AI 시장의 성장성과 전력 가용성
   생성 AI 시장의 미래는 전력 가용성에 크게 좌우될 것으로 보입니다. 전력 공급 부족이 지속되면, 기업들은 신제품 개발과 데이터센터 운영에 어려움을 겪을 수밖에 없어요.
2. 전기료 부담 증가
   전력 확보 경쟁이 심화되며 데이터센터 운영 비용, 특히 전기료가 급증할 것으로 보입니다. 이는 AI 제품과 서비스 공급업체에도 부담으로 작용할 가능성이 높아요.

 

전력 문제 해결을 위한 전략

1. 엣지 컴퓨팅 활용
   데이터를 중앙 서버 대신 사용자가 위치한 곳 근처에서 처리하는 엣지 컴퓨팅은 전력 소모를 줄이는 효과적인 대안이에요.
2. 소형 언어 모델(sLM) 개발
   대규모 언어 모델보다 적은 자원을 소모하는 소형 언어 모델 개발이 전력 문제를 완화하는 데 중요한 역할을 할 수 있어요.
3. 에너지 효율적인 인프라 설계
   AI 데이터센터 설계 단계부터 에너지 효율성을 고려한 방안을 도입해야 해요. 예를 들어, 태양광이나 풍력 같은 재생 에너지를 적극 활용하는 방법이 있죠.

 

AI와 생성 AI의 성장은 놀랍지만, 이와 함께 전력 인프라 문제가 새로운 도전으로 떠오르고 있어요. 기업들은 전력 부족이 가져올 영향을 파악하고, 에너지 효율적인 기술과 운영 방안을 미리 준비해야 해요. 전력을 덜 소모하면서도 높은 성능을 제공할 수 있는 기술이 곧 경쟁력을 좌우할 것입니다.