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AI 기술의 비약적인 발전은 데이터 처리 능력뿐만 아니라 전력 소비 구조에 있어서도 근본적인 전환을 초래하고 있다. 국제에너지기구(IEA)는 전 세계 데이터센터의 전력 수요가 2022년 기준 약 460TWh에서 2030년까지 1,000TWh 이상으로 증가할 것으로 전망하고 있으며, 이는 일본 전체 연간 전력 소비량(약 940TWh)에 맞먹는 수준이다. 특히 AI 특화 서버는 기존 서버보다 최대 10배 이상의 전력을 소모하는 것으로 알려져 있는데 이는 안정적이고 지속 가능한 에너지 공급원이 필수적이라는 사실을 보여주는 지표이다.

이러한 흐름 속에서 원자력, 재생에너지, ESS(에너지 저장장치) 등 전력 인프라 산업이 새로운 성장 동력으로 부각되고 있다. 미국의 Constellation Energy는 Meta와 20년 장기 전력 공급 계약을 체결함으로써 AI 시대의 핵심 기저전력 공급자로서의 입지를 확립하고 있다. 미국의 NextEra Energy는 재생에너지 분야에서 가장 큰 발전 용량을 확보한 기업으로, AI 수요에 맞춘 청정 에너지 공급을 가속화하고 있다. 국내에서는 두산에너빌리티가 SMR(소형모듈원자로) 기술의 상용화를 통해 글로벌 시장 수요 확대에 대응하고 있다. LG에너지솔루션 또한 에너지 저장장치(ESS)를 통해 전력 피크 수요를 완화하고, AI 데이터센터의 전력 안정성을 높이는 핵심 기술 공급자로 주목받고 있다.

투자 전략 측면에서 ‘기저전력형 기업’과 ‘친환경 전력형 기업’을 균형 있게 포트폴리오에 포함하는 분산 전략이 효과적일 것으로 예상된다. 원자력이나 수력처럼 AI 데이터센터에 안정적인 전력을 공급할 수 있는 기업과, ESS·태양광·풍력 등 ESG 가치와 미래 기술 수요에 부합하는 기업을 함께 분석하는 것이 중요하다. 특히 미국, 한국, 캐나다 등 에너지 인프라와 기술력이 결합된 주요 국가의 기업들을 종합적으로 고려하는 접근이 필요하다.

AI로 인해 변화된 전력 수요 구조는 단기적인 현상이 아닌, 장기적이고 구조적인 변화의 징후이다. 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지(McKinsey)에 따르면, 2030년까지 AI 활용으로 인한 전력 소비 증가분은 전체 전력 수요 증가의 20%를 차지할 것으로 예상되고 있다. 미래를 준비하는 투자자라면 AI 기술을 뒷받침할 전력 공급망과 에너지 생태계에 선제적으로 주목할 필요가 있다.

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