이만재 기자 ㅣ 미디어원
인공지능(AI) 산업이 폭발적으로 커지면서 전 세계 전력시장이 새로운 압박을 받고 있다. 겉으로 보면 AI는 검색을 더 빠르게 하고, 문서를 더 쉽게 쓰게 하고, 기업의 업무를 줄여주는 편리한 기술처럼 보인다. 그러나 그 편리함 뒤에는 막대한 전력 소비가 있다. 대형 언어모델을 학습시키고, 수억 명의 사용자가 하루 종일 묻고 답하는 서비스를 유지하려면 초대형 데이터센터가 24시간 돌아가야 한다. 냉각 장치와 서버, 네트워크 장비까지 포함하면 AI는 이제 ‘눈에 보이지 않는 전기 먹는 공장’에 가깝다.
문제는 이 전기를 누가 부담하느냐다. 표면적으로는 AI 기업과 빅테크가 비용을 내는 것처럼 보인다. 실제로 데이터센터를 짓고 서버를 돌리는 비용은 기업의 회계 장부에 먼저 찍힌다. 하지만 거기서 끝나지 않는다. 데이터센터가 몰리는 지역에서는 발전설비를 더 늘려야 하고, 송전망과 변전시설을 다시 깔아야 하며, 전력계통을 안정적으로 운영하기 위한 각종 보강 투자도 따라붙는다. 이 비용은 상당 부분 전기요금 체계와 공공 인프라 투자, 각종 부담금 구조를 통해 사회 전체로 번진다. 결국 빅테크가 먼저 쓰는 전기지만, 시간이 지나면 그 부담은 일반 가정과 소상공인, 중소기업, 지역 주민의 고지서와 세금으로 되돌아오기 쉽다.
AI 산업은 전기를 단순히 많이 쓰는 수준을 넘어, 특정 지역에 대규모로 집중시킨다는 점에서 더 큰 부담을 만든다. 제조업 공장이 분산돼 들어서던 과거와 달리, 데이터센터는 통신망과 부지, 냉각 조건, 전력 확보 여건이 맞는 곳으로 한꺼번에 몰린다. 그러면 한 지역의 전력 수요가 갑자기 치솟는다. 평소에는 버티던 전력망도 대형 데이터센터가 몇 개만 들어와도 곧바로 증설 압박을 받게 된다. 변압기와 송전선로, 계통 안정 장치, 예비전력 확보까지 모두 비용이다. 전력 인프라는 민간 기업 한 곳만을 위해 따로 움직이지 않는다. 한 번 확충되면 전체 전력계통 투자비에 녹아 들어간다.
여기서 시민이 체감하는 문제는 두 갈래다. 하나는 직접적인 전기요금 부담이다. 전력 인프라를 확대하고 유지하는 비용이 커지면 결국 요금 인상 압박이 생긴다. 다른 하나는 간접 부담이다. 정부와 지방자치단체가 데이터센터 유치를 위해 도로, 용수, 전력 인입, 각종 행정 지원에 나설 경우 그 비용도 넓게 보면 공공 부담이다. 기업은 일자리와 투자 효과를 말하지만, 지역 주민 입장에서는 소음과 열, 물 사용, 전력망 부담, 토지 이용 갈등이 함께 따라온다. 편익은 일부 기업과 산업에 집중되고, 비용은 넓게 퍼지는 구조가 만들어질 수 있다.
AI 업계는 이에 대해 재생에너지 구매와 탄소중립 계획을 내세운다. 틀린 말은 아니다. 문제는 재생에너지 구매 계약이 곧바로 지역 전력망의 부담을 없애주는 것은 아니라는 점이다. 어느 기업이 다른 지역의 풍력·태양광 전력을 계약으로 확보했다고 해도, 실제 데이터센터가 있는 지역에서는 여전히 안정적인 전력 공급을 위한 계통 보강이 필요하다. 해가 지거나 바람이 멎을 때를 대비한 보완 전원과 저장장치, 송전망 연계 비용도 남는다. 말하자면 ‘친환경 전기를 쓴다’는 선언과 ‘지역 전력망에 부담이 없다’는 말은 같은 뜻이 아니다.
이 문제는 한국도 남의 일이 아니다. 한국은 산업용 전력 비중이 높고, 수도권과 일부 지역에 데이터센터가 집중되는 흐름이 이미 나타나고 있다. AI 산업 육성과 클라우드 확산, 공공·민간의 디지털 전환이 동시에 진행되면 전력 수요는 더 빠르게 늘 수밖에 없다. 그런데 한국의 전기요금은 오랫동안 정치와 물가 관리의 영향을 크게 받아왔다. 필요한 시기에 필요한 만큼 요금을 반영하지 못하면, 전력망 보강 비용은 뒤로 밀리거나 한전 적자로 쌓이게 된다. 결국 언젠가는 국민 부담으로 돌아온다. 지금 당장 체감하지 못한다고 해서 비용이 사라지는 것은 아니다.
더 큰 문제는 ‘AI는 혁신이니 비용도 감수해야 한다’는 분위기다. 산업 발전을 위해 어느 정도 사회적 투자가 필요한 것은 맞다. 그러나 그 비용 구조가 불투명하면 시장은 왜곡된다. 전기를 많이 쓰는 기업이 실제 사회적 비용보다 낮은 가격으로 전력을 이용하면, 그 차액은 다른 사용자가 메우게 된다. 반대로 전력망 부담이 큰 입지와 시간대에 더 많은 비용을 부과하는 체계가 정교하게 작동하면, 기업도 입지 선택과 효율 개선에 더 신중해진다. 결국 핵심은 AI를 막자는 것이 아니라, AI의 실제 비용을 숨기지 말자는 데 있다.
앞으로는 몇 가지 원칙이 필요하다. 첫째, 초대형 데이터센터의 전력 사용과 계통 부담을 투명하게 공개해야 한다. 둘째, 전력망 보강 비용을 누구에게 어떻게 나눌 것인지 명확한 기준을 세워야 한다. 셋째, 단순한 전력 소비 경쟁이 아니라 고효율 반도체, 냉각 기술, 분산형 인프라, 지역 분산 배치 등으로 사회적 비용을 줄이는 방향으로 유도해야 한다. 넷째, AI 산업 육성 정책에도 전력 인프라 비용과 지역사회 부담을 함께 반영해야 한다. 산업 정책과 전력 정책이 따로 갈 수 없는 단계에 들어섰다.
AI는 공짜가 아니다. 우리가 매달 내는 구독료만이 비용이 아니다. 더 큰 비용은 보이지 않는 곳에서 전력망과 공공 인프라, 전기요금 체계를 타고 천천히 번질 수 있다. 기술의 수혜는 박수로 소비하고, 비용은 사회 전체가 나눠 떠안는 구조가 굳어지면 결국 시민만 손해를 본다. 이제는 AI가 얼마나 똑똑한지보다, 그 똑똑함을 유지하기 위해 누가 얼마를 내고 있는지부터 따져야 할 때다.
미디어원 Copyrights ⓒ MediaOne. 무단전재 및 재배포 금지.
