전기를 먹고 크는 AI - AI 전력 관련주 ETF
KBSTAR 글로벌원자력iSelect
※ 요약하면 이렇습니다.
· AI 발전과 함께 전력 소모량이 급증하고 있어요.
· 하지만 전세계는 화석연료 사용을 줄이는 추세에요.
· 이에 따라 원자력 산업에 관심이 몰리고 있어요.
· 'KBSTAR 글로벌원자력iSelect' ETF는 앞으로도 전력 수요가 증가할 것이라 생각하는 분들에게 좋은 투자처가 될 수 있어요.
■ B100 반도체 칩이 의미하는 바
자료 : 엔비디아지난 3월 진행된 엔비디아 GTC에서 젠슨 황 CEO는 차세대 AI 반도체 'B100'을 공개하였습니다. 그는 B100이 가진 다양한 장점들을 설명하였습니다. 그중에서도 가장 눈에 띄는 건 '전력 소모량'이었습니다.
현재 가장 좋은 성능을 내는 AI 반도체인 H100보다 전력 소모량을 대폭 줄였다는 것입니다. (15MW → 4MW)
여기에서 의문이 생깁니다. '왜 하필 그 많은 장점 중에 전력 소모량이 중요 키워드 중 하나였지?' 이에 대한 답은 ChatGPT로 시작된 파급 효과의 물결에서 찾을 수 있습니다.
■ AI 발전은 = 전력 사용량 증가
2022년 세상에 공개된 Chat GPT는 생성형 AI 시대의 막을 열었습니다. 영화에서나 나올법한 상상력 정도로 여겨졌던 AI 기술을 직접 경험할 수 있게 되면서 관심이 주목되었습니다.
기업들은 AI 기술을 활용해 생산성을 개선하고 새로운 비즈니스 모델을 만들고자 뛰어들었죠. 가히 AI 춘추전국시대라 할 수 있을 정도로 모두가 AI를 외치고 있습니다.
그런데 말이죠. AI를 개발하고 그 성능을 향상시키기 위해서는 엄청난 양의 데이터와 컴퓨팅 파워로 이를 학습시켜야 합니다.
이를 위해 H100과 같은 AI 반도체와 컴퓨팅 시스템을 갖춘 데이터센터가 필요하죠.
중요한 점은 AI 발전 속도가 '배의 법칙'이 아닌 '곱의 법칙'을 따르고 있다는 것입니다. 놀라운 발전력을 보이고 있죠.
2019년에 나온 GPT-2가 15조 파라미터 크기였다면, 2020년에 나온 GPT-3는 그보다 14배 이상 더 큰 규모를 가집니다. 자연스레 여기에 필요한 컴퓨팅 파워와 데이터센터 규모도 커졌고, 이는 전력 수요 폭증으로도 이어졌습니다.
또한 ChatGPT를 한 번 사용할 때마다 2.9와트시(구글 검색의 10배 수준) 전력이 필요하다고 하니, AI가 얼마나 전기를 잡아먹는지 더 말하지 않아도 될 것입니다.
이미 몇몇 국가를 뛰어넘은 글로벌 데이터센터 전력 수요량 / 자료 : Enerdata, IEA일각에서는 2025년 데이터센터 전력 소비량이 2022년의 2.3배 수준까지 높아질 수 있다고 이야기합니다. 2027년에는 전 세계 AI 관련 전력 소비량이 일부 국가의 연간 전력 소비량과 맞먹을 수도 있다고 예상하기도 합니다.
최근 글로벌 거대 반도체 기업 중 하나인 ARM의 CEO는 2030년까지 AI 데이터센터의 에너지 소비가 미국 전략 수요의 20~25%에 달할 수 있다는 발언을 하였습니다. (현재 4%)
AI 발전 속도가 느려지기는커녕 '제곱의 법칙' 수준으로 넘어가는 만큼, 전력 수요도 앞으로 계속 증가한다는 결론을 내리게 됩니다.
■ 하지만 화석연료는 아니다
전력 수요가 증가하면 '전력 공급량'도 함께 늘려야 합니다. 그러나 화석연료는 그 주인공이 되지 못하는 것 같습니다.
이미 수많은 국가들이 탄소 배출을 줄이기 위해 노력하고 있기 때문입니다.
미국은 인플레이션 감축법(IRA)을 통해 녹색 전환에 노력을 기울이고 있고, 유럽도 EURO 7 법안을 통해 자동차 오염물질 배출을 엄격하게 규제하고 있습니다.
중국도 2060 탄소중립 선언을 하였고, 전기차 산업과 친환경 발전에 막대한 투자를 하고 있죠.
자연스레 시장의 눈은...
(더 자세한 내용은 아래의 링크에서)
※ 위 내용은 KB자산운용 블로그의 글을 요약한 것입니다.
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