실리콘밸리의 18기가와트 전력망 문제

캘리포니아의 유틸리티 기획자들은 현재 새로운 데이터 센터를 위한 18.7기가와트 규모의 전력망 연결 요청이 담긴 스프레드시트를 마주하고 있다. 이 수치 하나만으로도 캘리포니아주 전체 주택에 전력을 공급하는 데 필요한 양보다 더 많은 전기가 소요된다. 그러나 주 정부 기관들은 향후 20년 동안 이 부하의 극히 일부에 대해서만 조용히 예산을 책정하고 있다.

이는 인공지능 붐이 공공 인프라와 충돌하면서 나타나는 물리적 현실이다. 기술 개발사들은 캘리포니아의 2045년 기후 모델에는 전혀 존재하지 않았던 컴퓨팅 클러스터에 전력을 공급하기 위해 전력망 용량을 대규모로 선점하고 있다. 새크라멘토에서 벌어지는 당면한 갈등은 이제 단순히 친환경 전력을 생산하는 문제를 넘어, 완전히 활용되지 않을 수도 있는 인프라를 위해 일반 가구가 수십억 달러의 전력망 업그레이드 비용을 부담하게 될 것인지에 대한 문제로 번지고 있다.

불확실한 예측

핵심 문제는 머신러닝이 전통적인 중공업처럼 규모가 확장되지 않는다는 점이다. 스탠퍼드 대학교(Stanford University)의 Bits & Watts 이니셔티브 연구원들은 표준 전력 수요 모델이 생성형 AI에 적용될 때 완전히 무력해진다는 사실을 발견하고 있다. 이 연구소의 연구원인 리앙 민(Liang Min)은 AI의 성장이 꾸준한 산업적 증가세가 아니라 새로운 애플리케이션에 대한 일련의 예측 불가능한 도박과 같다고 지적한다.

새로운 머신러닝 모델이 하룻밤 사이에 입소문을 타게 되면, 기반이 되는 전력 소비량은 예고 없이 급증한다. 민 연구원은 최근 전력망 기획 패널에서 "현재 우리는 매우 고전하고 있다"며, 애플리케이션 계층이 극단적인 예측 리스크를 안고 있다고 언급했다.

유럽의 경우, 전력망 확장은 국가 산업 전략 및 예측 가능한 수준의 느린 인허가 절차와 밀접하게 연계되어 있다. 반면 캘리포니아에서는 새너제이(San Jose)와 같은 지방 자치 단체가 투기적인 기술 프로젝트 제안으로 인해 불과 몇 달 만에 최대 전력 수요가 몇 배로 급증할 위기에 처해 있다. 시 관계자들은 이 프로젝트들이 실제로 요청된 만큼의 전력을 사용할 것인지에 대한 엄격한 증명을 요구할지, 아니면 자본이 다른 곳으로 빠져나가기 전에 투자 유치를 위해 인허가 절차를 신속히 처리할지 사이에서 고심하고 있다.

요금 납부자의 도박

그다음은 구리 전선 비용을 누가 부담할 것인가의 문제다. 캘리포니아 공공옹호국(California Public Advocates Office)은 이미 유틸리티 기업들이 데이터 센터를 위해 대규모 인프라를 구축했다가 해당 센터가 문을 닫을 경우, 그 좌초 자산에 대한 비용을 일반 요금 납부자들이 떠안게 될 것이라고 경고하고 있다. 많은 개발사가 최종 건설 일정이나 장기 전력 구매 계약에 대한 확약 없이 방대한 용량 확보 요청을 제출하고 있는 실정이다.

주 최대 유틸리티 기업인 PG&E는 거대 산업 고객을 유치하면 고정 전력망 비용이 더 넓은 기반으로 분산되어 이론적으로 평균 요금이 낮아질 것이라고 주장한다. 데이터 센터들이 모두 과부하가 걸린 동일한 산업 회랑에서 전력을 요구하지 않는다면, 이는 깔끔한 수학적 논리가 될 수 있다.

다른 주들은 이미 이러한 위험을 감지하고 비용을 분리하는 조치를 취했다. 오리건주는 최근 가계 요금을 특정 연결 업그레이드 비용으로부터 보호하기 위해 규제를 강화했으며, 미네소타주는 거대 데이터 센터 인프라를 별도의 요금 범주로 분리했다. 캘리포니아는 아직 강력한 법적 제한을 도입하지 않고 있으며, 올해 초 좌초된 투명성 요구 사항에 대해 입법자들이 여전히 논쟁을 벌이고 있다.

배터리와 비상용 디젤 발전기

격차를 메우기 위해 기획자들은 분산형 저장 장치에 크게 의존하고 있다. 디플로이 액션(Deploy Action)의 지가르 샤(Jigar Shah)는 소규모 상업용 배터리의 설치 비용이 5년 전 15,000달러에서 오늘날 5,000달러 미만으로 급락했다고 지적한다. 가상 발전소(VPP) 형태로 묶인 이 배터리들은 수천 개의 전기차 충전기와 스마트 부하를 통합하여 갑작스러운 전력망 스트레스에 대응하는 조절 가능한 완충 장치 역할을 할 수 있다.

하지만 소프트웨어와 배터리가 기저 부하 발전원을 대체할 수는 없다. 캘리포니아의 엄격한 환경 목표에도 불구하고, AI 컴퓨팅의 엄청난 규모는 탄소 포집 기능을 갖춘 지열, 원자력, 천연가스 등 '청정 기저 부하(clean firm)' 전력의 필요성에 대한 조용한 논의를 불러일으키고 있다. 지역 수준에서는 환경 운동가들이 이미 이러한 거대 시설에 필요한 디젤 비상 발전기와 물 소비가 많은 냉각 시스템의 확산을 문제 삼고 있다.

실리콘밸리의 경영진들은 AI가 결국 전력망 배분을 최적화하고 네트워크 결함을 감지할 수 있게 될 것이라고 강조한다. 그 말이 10년 뒤에는 사실이 될지 모른다. 하지만 지금 당장 그 알고리즘들은 전력 용량 예측치를 완전히 무너뜨리고 있다. 캘리포니아는 인프라를 구축할 공학적 인재를 보유하고 있지만, 교외 지역이 서버를 위해 보조금을 대는 상황을 막을 방법은 아직 찾아내지 못했다.

출처

• Bits & Watts 이니셔티브, 스탠퍼드 대학교
• 캘리포니아 공공옹호국