□ 인공지능(AI) 발전에 따른 전력 수요 증가
ㅇ 생성형 인공지능(AI) 등장
- 데이터 저장 및 연결을 넘어 컴퓨터가 자료를 학습하고, 인간의 언어로 대화하여, 인간이 원하는 정보를 스스로 생성
- 데이터센터의 기능이 정보 저장에서 정보 생성으로 확대
ㅇ 전기소비량 증가
- 국제에너지기구(IEA)는 데이터센터·AI·가상화폐 관련 산업의 전기소비량이 2026년까지 2022년의 2배가 될 것으로 추산[IEA, Electricity 2024 Analysis and forecast to 2026. 2024]
□ 데이터센터의 구분
ㅇ 랙(rack) 단위의 데이터센터 규모 구분
- 서버랙 : 씨피유(CPU) 또는 지피유(GPU) 같은 반도체와 회로가 있는 기판(mother board)으로 서버를 만들고, 서버가 탑재된 함(랙)
| 하이퍼스케일(hyperscale) 데이터센터 | 서버랙 10만 대 이상 |
| 메가(mega) 데이터센터 | 서버랙 9,001 ~ 10만 대 |
| 매시브(massive) 데이터센터 | 서버랙 3,001 ~ 9,000대 |
| 라지(large) 데이터센터 | 서버랙 801~3,000대 |
ㅇ 제공 서비스에 따른 데이터센터 구분
- 엔터프라이즈(enterprise), 온프레미스(on-premise), 로코케이션(lococation)등으로 분류
- 온프레미스와 로코케이션 : 데이터센터 사업자로부터 건물 공간 또는 장비를 임대하는 방식
- 최근 온프레미스나 로코케이션을 대상으로 데이터센터 공간을 임대하기 위하여 하이퍼스케일 규모의 데이터센터 건설 요청 증가
- 데이터센터 수요를 견인하는 것은 임대형 데이터센터 개발과 관련
□ 신규 데이터센터 입지 선정의 어려움
ㅇ 데이터센터 입지적 난관
- 데이터센터 사업자는 통신비용과 전기요금이 적고 신뢰도 높은 전기공급이 가능한 국가와 지역 희망
- 그러나 수요지 근처의 토지와 전기설비가 상당 부분 다른 건물로 포화되어 있어 도시에 데이터센터를 설치 어려움
- 데이터센터의 지역 경제 기여도가 크지 않고, 데이터센터를 위한 발전소ㆍ송변전소 건설이 필요하여 사회적 갈등 촉발
ㅇ 전력공급 비용과 통신망 비용의 종합적 고려
- 데이터센터를 수요지에서 대형 발전소 주변으로 이동하면,
ㆍ전기사업자 : 도심 변전소 증설 부담 ↓
ㆍ데이터센터 사업자 : 통신 선로 설치 및 운영 비용↑
- 통신 비용과 전력 설비 증설 비용의 합이 최소화되는 지리적 위치 선정 필요
□ 데이터센터 증설에 따른 전력 수요 증가
ㅇ 데이터센터의 전력 밀도(power density)
| 인터넷 기반 | 4 ~ 6kW / rack |
| CSP(Client Service Provider) 용 하이퍼스케일 | 10 ~ 14kW / rack |
| 최신 하이퍼스케일 | 60kW / rack |
ㅇ 최근 AI 데이터센터는 CSP의 6배의 전력 소비
ㅇ 국내 데이터센터 평균 전력밀도 : 4.8kW / rack
* AI 데이터센터 : 15kW / rack
□ 국내 데이터센터 현황(`23년 말 기준)
ㅇ 데이터센터 현황
| 지역 | 고객호수 | 총계약전력(MW) | 평균계약전력(MW) |
| 서울 | 48 | 653 | 13.6 |
| 인천 | 8 | 69 | 8.6 |
| 경기 | 34 | 681 | 20 |
| 강원 | 7 | 85 | 12.1 |
| 충북 | 4 | 30 | 7.5 |
| 대전ㆍ충남 | 17 | 162 | 9.5 |
| 전북 | 1 | 2 | 2 |
| 광주ㆍ전남 | 9 | 62 | 6.9 |
| 대구ㆍ경북 | 7 | 63 | 9 |
| 부울ㆍ경남 | 15 | 179 | 11.9 |
| 제주 | 0 | 0 | |
| 합계 | 150 | 1,986 | 13.2 |
[한국전력공사_데이터센터 전기공급 현황_20231231]
ㅇ 신규 데이터센터 수요
- ’29년까지 신규 데이터센터 수요는 732개(49,397MW)로, 지금까지의 최대전력 94,509MW(’22.12.23.)의 52% 수준[산업통상자원부, 데이터센터 수도권 집중 완화 방안, 2023.3.9.]
ㅇ 데이터센터의 전기 수요
- 40MW의 수전용량을 가진 국내 민간 데이터센터의 1년 전기 사용량은 388GWh였으며, 이 데이터센터는 24시간 내내 100% 수준으로 가동하였음
- ’29년까지 건설을 요청한 데이터센터의 개당 정격 용량이 평균 67.5MW이고 총 49,397MW의 용량을 요구하고 있음
- 이를 위해서는 1000MW(1GW)급 발전기를 53기(소내 소비 및 손실 7% 고려)를 추가 건설해야 함
□ 송변전소와 배전단 변압기 증설
ㅇ 송변전소와 배전단 변압기 증설 필요
- ’22년 전국의 배전단 변압기 용량은 139,265MVA(수도권 46,472MVA)
- 과거 3년 동안 배전단 변압기 용량은 전국 최대전력의 약 1.47배 내외
- 이를 기준으로 하여 ’29년까지의 신규 데이터센터 전력수요 49,397MW를 공급하기 위한 배전단 변압기 용량을 추정하면 약 77,168MVA
- 이는 현재 설치된 용량의 55.4% 규모임
- 수도권 지역에만 62,177MVA를 설치해야 하는데 ’22년 현재 수도권 배전단 변압기 용량은 46,472MVA로 신규 수요 용량은 현재 설치된 용량의 1.34배
- 데이터센터의 건설, 운영을 위해서 변압기 용량의 획기적 증설 필요
□ 데이터센터 에너지 소비 효율
ㅇ 데이터센터의 에너지 소비 효율
- PUE(Power Usage Effectiveness) : 데이터센터의 정보통신 장비의 에너지 소비량에 대한 총 에너지 소비량의 비
- PUE가 ‘1’에 근접할수록 효율이 높음
- 국내 민간 데이터센터의 PUE는 2.03, 공공 데이터센터는 3.13, 그리고 이중 그린데이터센터로 인증받은 곳의 평균은 1.66
- 해외 데이터센터 PUE 평균은 1.7로, 국내 데이터센터의 에너지 효율은 다른 나라 데이터센터의 효율보다 낮은 상황임
ㅇ 데이터센터의 효율화
- 데이터센터의 냉각 설비 등을 효율화함으로써 전기 사용량 감소 가능
- 단열 등으로 건물 에너지 성능을 향상하고, 강ㆍ바다, 협곡의 바람 등 자연 이용 냉각 기술을 활용하여 PUE를 향상하면 전기 수전 용량을 줄이고 계통 부하 감소 가능
- 냉각 중에 발생하는 폐열을 이용한 에너지 생산도 가능
결론
AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 6배 전력을 소비하기 때문에 전기 먹는 하마 수준이 아니라 전기 먹는 고래, 공룡 수준이다. 최근 전력 관련 주식이 미친놈처럼 오른 것은 다 이유가 있었다.
더불어서 에너지 효율, 공조(HVAC) 관련된 주식도 한번씩 올랐었는데, 냉각, 공조 등 효율화와 관련된 안오른 놈을 찾아봐야 겠다.
끝.
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