인공지능(AI) 버블론을 주도하는 논리 중 하나로 '인프라 병목 현상'이 꼽힌다. AI 기술 발전에 비해 전력 등 인프라 구축이 속도를 따라가지 못하면서 AI 수익성 확보다 더뎌진다는 논리다.
이에 따라 AI 핵심 기술력으로 '전성비'가 주목받고 있다. 효율적인 전력 사용이 AI 성능만큼 중요해졌다는 분석이 나온다.
18일 국제금융센터 등에 따르면, 글로벌 주요 투자은행(IB)은 전력 부족을 AI 확대의 걸림돌로 평가한다.
미국에서 2030년까지 필요한 신규 전력량은 100GW(기가와트)로 추산된다. AI 연산 수요 폭증으로 데이터센터의 전력 수요가 현재 40GW 수준에서 2035년 106GW로 늘어날 것으로 예상되기 때문이다.
올해부터 2028년까지 미국에 필요한 전력 69GW 가운데 49GW가 부족할 전망이다. 전력과 변전소, 송전선 등 인프라 구축에는 상당한 비용과 시간이 필요한 만큼, 전력 부족이 AI 발전과 수익성 확보의 '병목'으로 지목된다.
골드만삭스는 "전력 부족은 AI 기반 애플리케이션의 가동 시간과 서비스 가용성에 직접적인 영향을 미칠 것"이라며 "전체 AI 클러스터의 투자자본수익률(ROI)을 위협한다"고 평가했다.
이에 따라 AI 성능만큼 전력 효율성을 뜻하는 '전성비'가 핵심으로 떠오르는 분위기다.
구글의 제미나이 3.0 성능이 오픈AI의 챗GPT를 넘었다는 점도 이목을 끌었지만, 자체 개발한 텐서처리장치(TPU)에 시장이 주목한 이유도 여기 있다. AI 반도체의 표준이 된 그래픽처리장치(GPU) 대비 전력 소비를 줄일 수 있기 때문이다.
현재 구글의 데이터센터 전력사용효율(PUE)은 1.092로 전 세계 평균 1.5보다 월등하게 낮다. PUE는 데이터센터에서 소비하는 전체 전력량을 IT 장비가 사용하는 전력량으로 나눈 값으로 1에 가까울수록 효율이 높다는 의미다.
데이터센터가 100MW(메가와트)의 전력을 소비한다면, 구글의 데이터센터는 서버에서 90.9MW를 사용하는 반면 일반 데이터센터는 66.7MW 수준이다. 즉 구글은 같은 전력으로 37% 더 많은 연산이 가능한 셈이다.
KB증권 김일혁 연구원은 "추론 수요가 급증하는 만큼 전력 효율은 매우 중요한 요소"라며 "데이터센터의 생애에서 전력 요금이 차지하는 비중이 30~40%로 추정되는데, 이걸 낮춰서 비용을 낮춰야 경쟁력 있는 가격을 설정할 수 있고 마진을 높일 수 있다"고 강조했다.
김 연구원은 이어 "전력 수요 증가세가 강해서 전력 가격이 상승하고 있는 미국에서 전력 효율은 특히 중요한 요소"라며 "따라서 성능만큼이나 전성비가 중요한 요소가 될 수 있다"고 설명했다.
이 같은 상황에서 빅테크들은 전력 거래 사업에 뛰어들고 있다. AI 데이터센터 수요 확보와 수익성을 노린 전략으로 풀이된다.
마이크로소프트와 애플에 이어 최근 메타가 연방정부에 전력 도매 거래를 위한 허가를 신청했다. 발전소 지분을 확보해 대규모 전력 공급 계약을 맺고, 남은 전력을 팔아 수익을 내기 위한 목적으로 분석된다. 이 같은 전략은 AI 관련 업계로 확산할 것으로 관측된다.
한국투자증권 이충재 연구원은 "메타 같은 IT 업체가 발전 산업에 진출하는 것은 지금은 새로울 수 있지만, 데이터센터의 원료를 전기라고 생각해보자"면서 "정유 업체가 석유, 음식료 업체가 밀·콩·커피 등의 선물 거래를 통해 가격 변동 위험을 낮추는 것과 같은 맥락"이라고 평가했다.