※ AI로 인한 컴퓨팅파워(연산) 수요 폭발 및 전력설비 산업 (Part. 1)
● 글로벌 AI 컴퓨팅파워(연산) 시장 규모 및 예측
컴퓨팅파워는 디지털 경제 시대의 핵심이며, 전력과 함께 AI에 중요한 부분임.
2020년 이후 대형 AI 모델 기술 발전으로 인공지능 응용의 전환점이 도래하였음.
IDC의 예측에 따르면, 향후 10년 동안 AI는 교통, 금융, 제조, 의료, 통신, 에너지, 과학기술 등 여러 산업 분야에서 중추적인 역할을 할 것임.
Precedence Research의 예측에 따르면, 2023년부터 2030년 글로벌 AI 시장은 CAGR로 35% 이상 성장할 것으로 기대되고 있으며, 2030년 글로벌 AI 시장 규모는 1.6조 달러를 넘어설 것으로 전망됨.
중국정보통신연구원 IDC 자료에 따르면, 2023년 글로벌 컴퓨팅 장비의 총 컴퓨팅 파워(연산능력)이 1397EFops(FP32, 32비트 부동소수점 기준)에 달하였으며, 그 중 AI 컴퓨팅 파워는 875EFlops로 63%를 차지하였음.
2030년에는 글로벌 컴퓨팅 파워가 16ZFlops를 초과할 것으로 예상되며 이는 CAGR로 42%에 달하는 수치임. 이 중 AI 컴퓨팅 파워의 비중이 90%를 초과할 것으로 예상됨.
● DeepSeek의 등장과 컴퓨팅파워 시장
대형 모델 알고리즘이 지속적으로 최적화 되고 있으며, 이에 따라 AI 트레이닝 및 추론 비용은 지속적으로 감소할 것으로 기대되고 있음.
DeepSeek V1과 같은 저비용 오픈 소스의 대규모 모델이 앞으로 반복적으로 나타날 것으로 기대되고 있어, 데이터 증류(크고 복잡한모델의 데이터를 작고 효율적인 모델로 전달), 정밀도 감소, 파라미터 부분 호출(Keyword Arguments, Default Values, Variable Arguments 등) 등의 방식을 통해 트레이닝 및 추론 비용을 크게 줄이고, 대규모 모델과 인공지능의 보급을 가속화할 것임.
이는 추론 및 응용 수요를 폭발적으로 증가시킬 것.
DeepSeek의 갑작스러운 등장이 단기적으로 컴퓨팅파워 투자에 대한 다소의 불확실성을 가져오기도 했지만, 제번스의 역설(Jevons Paradox)에 따라 AI 컴퓨팅파워 총수요는 장기적으로 크게 증가할 것임.
통계에 따르면, 2023년 이후 글로벌 주요 대형 모델의 호출(인공지능 모델을 활용하여 특정 작업을 수행하거나 기능을 실행하는 것) 비용은 빠르게 하락하고 있어, AI 응용의 문턱이 크게 낮아졌음.
● AI 컴퓨팅파워와 전력사용
추론단계에서의 전력소모량은 모델특성, 알고리즘, 사용빈도 등 복합적인 요인에 의해 영향을 받으며, IFA(국네에너지기구) 추산에 따르면, 구글의 단일 검색 평균 전력 소모량은 0.3Wh, ChatGPT의 단일검색 평균전력소모량은 2.9Wh이며, 연간 글로벌 검색횟수를 90억회라고 가정하면, ChatGPT 응용 프로그램은 매년 10Twh의 추가 전력 소비를 가져올 수 있음.
구글 보고서에 따르면, 2019년 – 2021년 AI와 관련된 에너지 소비 중 약 60%가 모델 추론 단계에서 비롯되었음.
Semi Analysis 분석에 따르면, GPT-3 추론 단계의 하루 전력 소비량은 564MWh에 달하며, 이를 3일 동안 운영하면 전체 트레이닝 단계의 전력 소비량을 초과할 수 있음.
슈나이더 일렉트릭의 예측에 따르면, 추론 단계가 AI전력소비에서 차지하는 비율은 2023년 80%에서 2028년 85%로 증가할 것으로 전망되고 있음.
DeepSeek의 등장은 고성능 대형 모델의 문턱을 크게 낮췄으며 일부 데이터 센터의 수요는 집중식에서 분사형으로 전환될 것임.
이에 따라 소형 및 초소형 데이터 센터의 비중이 증가할 것으로 기대됨.
전력 장비 관점에서, 데이터 센터의 총 설치수요가 변하지 않는 다는 전제 하에, 소형/초소형 데이터 센터의 비율 증가는 전력 장비의 단위 가치 증가를 의미하며 이는 오히려 수요 증가에 유리함.
● AI 성장에 따른 전력소비량 : 전력공급문제가 AI 성장에 가장 큰 걸림돌
IEA에 통계에 따르면, 2022년 기준 글로벌 데이터센터 수는 약 8,000개였으며 그 중 33%는 미국, 16%는 유럽, 10%는 중국에 위치하였음.
2022년 기준 글로벌 데이터 센터의 전력 소비량은 약 460Twh로 글로벌 전체 전력소비량의 약 2%를 차지하였음.
IEA의 예측에 따르면, 글로벌 5G 네트워크, 클라우드 서비스 및 사물인터넷(IoT)의 빠른 발전에 따라 2026년 글로벌 데이터센터의 전력 사용량은 1000TWh를 초과하여 2022년 대비 2배 이상 증가할 것으로 예측되고 있음.
로렌스 버클리 국립연구소에 따르면 2023년 미국 데이터 센터의 전력 소비량은 약 176Twh로 미국 전체 전력 소비량의 4.4%를 차지하였는데, 2028년에는 325 – 580TWh로 미국 전체 전력 소비량의 6.7% - 12%를 차지할 것으로 전망되고 있음.
Epoch AI에 따르면, 글로벌 AI 트레이닝 규모는 전력공급, 칩 제조능력, 데이터 부족, Latency Wall(AI 기술이 발전함에 따라 발생하는 잠재적인 문제점으로 데이터 처리량 증가, 하드웨어 성능 한계, 네트워크 지연 등이 있음)과 같은 문제로 제약을 받을 수 있음.
이 중 전력공급문제가 AI 트레이닝을 제한하는 가장 큰 장애물이 될 가능성이 높음.
자료인용 : Guosen Securities 발간 “AI데이터센터 전력설비 보고서” (2025. 02. 18)