착각

에너지 전환

정책의 착각

에너지 정책은 가치로 시작할 수 있다.
하지만 성공은 가치가 아니라

전력의 물리가 결정한다.

탈원전은 “환경”이라는

명분을 앞세웠다.

그런데 시간이 지나면서

드러난 건 정반대의 장면이다.

원전을 줄인 자리는

신재생이 아니라

화석연료가 메웠고,

전력 안정성은 흔들렸으며,

산업은 전력을 기준으로

움직이기 시작했다.

그리고 AI 시대가 오면서

그 현실은 더 노골적으로 드러났다.
이제 질문은 간단해졌다.

“좋은 에너지가 무엇인가”가 아니라
“지금 당장, 끊김 없이, 충분히 공급할 수 있는가”다.

‘전기를 전제로 한 산업’

(이미지: AI 생성)

AI는 소프트웨어처럼 보이지만,

실제로는 전력 인프라 산업에 가깝다.
데이터센터와 AI 연산은

24시간 돌아가야 하고,

한 번 멈추면 손실이 커진다.

그래서 필요한 건

“많은 전기”만이 아니다.

항상 같은 품질의 전기다.

국제에너지기구(IEA)는

데이터센터 전력 수요가

빠르게 늘어날 것으로 본다.

IEA ‘Energy and AI’ 분석에 따르면

데이터센터에 전기를 공급하기 위한 발전량은

2024년 460TWh에서 2030년 1,000TWh 이상,

2035년 1,300TWh로 커질 전망이다.

또 IEA ‘Electricity 2024’는

2022년 460TWh였던 데이터센터 전력 소비가

2026년 1,000TWh를 넘을 수 있다고 언급한다.

이 수치가 중요한 이유는 간단하다.
전력 수요가 “조금 늘어나는 수준”이 아니라,

국가 단위로 발전소·송전망을

추가로 깔아야 하는 수준으로

커진다는 뜻이기 때문이다.

AI 모델 학습이

얼마나 전기를 먹는지도

점점 숫자로 정리되고 있다.

최근 연구들은

GPT-3 학습 전력 사용량을

약 1,287MWh로 인용한다.

‘단독 주력’은 어렵다

(이미지: AI 생성)

태양광·풍력은 늘려야 한다.
다만 정책은 “늘린다”에서 끝나지 않는다.

늘렸을 때 전력망이 버티는지가 핵심이다.

여기서 가장 중요한 지표가

설비 이용률(가동률)이다.

가동률이 높을수록

같은 설비 용량으로

더 많은 전기를 꾸준히 생산한다.

미국 EIA는 원전이

높은 가동률로 운영된다는 점을

여러 차례 제시한다.

예컨대 2024년

미국 원전의 가동률이

약 92% 수준이라고 설명한다.

반대로 태양광·풍력은

발전 특성상 출력 변동이 크고,

평균 가동률이 원전보다 낮다.

이 차이는 “효율”의 문제가 아니라

“자연 조건”의 문제다.

해가 지면 태양광은 0에 가깝고,