[한경ESG] 커버 스토리- 인터뷰 ① 김유창 KEI 컨설팅 본부장
AI, 재생에너지 시장 게임체인저 되나

김유창 KEI 컨설팅 본부장 “AI 데이터센터 늘어도 재생에너지 자동 확대 안돼”[인터뷰①]


“AI 데이터센터가 늘어난다고 재생에너지가 저절로 늘어나지 않는다.”

김유창 KEI 컨설팅 본부장은 AI 데이터센터 확산으로 전력 수요가 급증하고 있지만 재생에너지 시장의 성장으로 곧바로 이어지지 않는다고 강조했다. 데이터센터에 전기를 안정적으로 공급하는 문제와 RE100 이행을 위한 재생에너지 조달은 구분해야 한다는 것이다.

그는 데이터센터의 안정적인 운영을 위해 전력망과 에너지저장장치(ESS) 등 물리적 인프라가 뒷받침돼야 한다고 강조했다. 정부가 추진하는 한국형 녹색대전환(K-GX) 전략과 2030년 재생에너지 100GW 목표에 대해서도 민간 투자를 활성화할 제도적 기반이 필요하다고 지적했다.

“데이터센터 전력 확보와 RE100 조달 별개…LNG·ESS 병행 필요”

AI 데이터센터 사업에서 가장 중요한 것은 전기를 제때 확보하는 일이다. 건물과 서버는 1~2년이면 준비할 수 있지만 전력망 연결이 늦어지면 데이터센터를 가동할 수 없기 때문이다.

국내에서도 전력망 확보는 주요 과제로 지목된다. 송전선로 건설이 평균 7년가량 지연되고 있으며, 2024년 8월부터 2025년 6월까지 수도권 데이터센터 전기사용 신청 195건 가운데 통과한 사례는 4건에 그쳤다는 것이 김 본부장의 설명이다.

해외에서는 이러한 전력망 연결 지연에 대응하기 위해 자체 발전설비를 확보하는 ‘BYOP(Bring Your Own Power)’ 방식이 등장했다. 전력망이 연결되기 전 자체 발전설비로 데이터센터를 먼저 가동하고, 이후에는 계통 전력과 자체 발전을 병행하는 방식이다. 반면 재생에너지 조달은 전력 공급과는 성격이 다르다.

데이터센터가 원거리 전력구매계약(PPA)이나 재생에너지공급인증서(REC)를 통해 재생에너지 사용 실적을 확보하더라도 실제 사용하는 전기는 원전과 LNG, 석탄, 재생에너지 등이 혼합된 계통 전력이다. 그는 “물리적 공급은 전기를 제때 데이터센터까지 끌어올 수 있느냐의 문제이고, 재생에너지 조달은 어떤 전기를 사용했다고 인정받느냐를 정하는 계약의 문제”라고 언급했다.

재생에너지 조달이 실제 발전설비 투자로 이어지려면 신규 발전소와 연계된 장기 계약이 중요하다는 설명이다. 기존 발전설비의 인증서를 구매하는 데 그치지 않고 10~20년 장기 PPA를 확대해야 발전사업자가 자금을 조달해 새로운 발전소를 건설할 수 있다는 설명이다. 데이터센터의 전력 공급 안정성도 별도로 해결해야 할 문제다. 태양광과 풍력은 날씨에 따라 발전량이 달라지는 데다 발전 공백이 수일간 이어질 수도 있다. 일반적인 단주기 ESS만으로는 이러한 공백을 감당하기 어렵다.

김 본부장은 데이터센터의 안정적인 전력 공급 방안으로 LNG 발전과 ESS의 병행을 제시했다. LNG 발전은 확정 출력과 관성·전압 지지, 장시간 공급을 담당하고 ESS는 급격한 부하 변동과 순간 정전에 대응하는 역할이다.

그는 “데이터센터가 요구하는 것은 끊기지 않고 흔들리지 않는 전기”라고 언급하며 단기적인 전력 공급 안정성은 LNG 발전과 ESS로 확보하고, 장기적인 탄소감축 목표는 재생에너지 장기 PPA 비중을 점진적으로 높이는 방식으로 이행하는 것이 현실적이라는 설명이다.

데이터센터의 재생에너지 조달 의무화에는 신중한 입장을 보였다. 재생에너지 구매를 의무화하기보다 기업들이 자발적으로 조달할 수 있도록 시장에 공급되는 물량을 늘리는 것이 우선이라는 주장이다. 대신 규제가 필요한 분야로는 데이터센터의 전력효율지수(PUE)를 꼽았다. 건물 배치와 냉각 방식, 전력 설비 등은 건설 단계에서 대부분 결정되는 만큼 초기 설계부터 효율 기준을 적용하는 것이 효과적이라는 설명이다.

재생에너지 조달은 운영사와 입주 고객사가 담당하는 경우가 많다는 점에서 개발사에 구매 의무를 부과하는 것은 효율적이지 않다고 봤다. 운영사가 재생에너지 조달 목표와 이행 실적을 공시하고, PPA 망이용료 등 부대비용을 투명하게 공개하는 방안을 제안했다. 운영사와 입주 고객사 사이의 재생에너지 사용 실적 귀속 기준을 명확히 하는 것도 과제로 꼽았다.

“재생에너지 100GW, 민간 투자와 시장 제도 개선이 관건”

김 본부장은 정부의 K-GX 전략과 2030년 재생에너지 100GW 목표를 달성하기 위해서는 공공 주도의 보급 정책을 넘어 민간 자본의 참여를 확대해야 한다고 강조했다. 그는 “K-GX와 제1차 재생에너지 기본계획을 보면 100GW 목표는 공공이 주도하는 구조”라며 “민간 투자를 끌어낼 장치는 상당히 부족해 보인다”고 지적했다.

그는 정부가 발전 입지와 구매자, 가격을 정하고 공공기관이 수요를 담당하는 구조에 주목했다. 민간 기업의 장기 PPA를 확대하기 위한 지원은 망이용료 지원 연장 정도에 그친다는 지적이다. 보급 목표를 달성하기 위해 필요한 설비 규모도 만만치 않다. 재생에너지 설비를 2025년 37GW에서 2030년 100GW로 확대하려면 연평균 약 12.6GW의 신규 설비가 필요하다는 것이 그의 주장이다. 최근 연간 보급 규모가 3~4GW 수준인 점을 고려하면 현재보다 3~4배 빠른 속도로 확대해야 하는 셈이다.

이를 위해 민간 사업자가 장기 투자를 결정할 수 있도록 정책의 예측 가능성을 확보해야 한다는 설명이다. 특히 재생에너지공급의무화제도(RPS) 폐지와 경쟁입찰 일원화, 지역별 전기요금제 등 사업 수익성에 영향을 미치는 제도의 변경 일정과 규칙을 명확히 제시해야 한다는 것이다.

그는 “20년짜리 투자를 결정하는 민간에 가장 큰 위험은 낮은 가격이 아니라 바뀌는 규칙”이라고 강조했다. 발전단가를 낮추기 위한 입찰제도 운영에도 변화가 필요하다고 봤다. 정부가 입찰 상한가격으로 가격을 낮추기보다 충분한 경쟁을 통해 개발비와 금융비를 반영한 적정 가격이 형성되도록 해야 한다는 주장이다.

AI가 전력시장에 가져올 변화에 대해서는 기술의 발전 가능성을 인정하면서도 시장제도의 중요성을 강조했다. 그는 “AI는 운영 효율을 극도로 끌어올리는 데 쓰일 것”이라며 “하지만 한국의 규칙을 그대로 두면 효율은 좋아지겠지만 게임체인저가 되기는 어려울 것”이라고 지적했다.

발전량 예측과 ESS 충·방전 제어, 가상발전소(VPP) 운영은 AI가 등장하기 전부터 최적화 기술이 활용되던 분야다. 최근 AI는 더 많은 데이터를 동시에 학습해 예측 정확도가 높고, 수많은 분산자원을 실시간으로 통합 제어할 수 있다는 점에서 차이가 있다.

다만 이러한 기술이 만들어 내는 경제적 가치는 전력시장 가격 신호에 달려 있다. 전력가격이 낮은 시간에 전기를 구매하고 가격이 높은 시간에 활용하는 차익이 있어야 AI를 통한 최적화의 경제적 효과도 커질 수 있다는 설명이다.

대표적인 사례가 영국 옥토퍼스에너지의 에너지관리 플랫폼 ‘크라켄’이다. 크라켄은 전력가격 변동에 따라 전기차 충전과 전력 사용을 자동으로 조절한다. 영국은 도매가격 변동 폭이 크고 이러한 변화가 소비자 요금에도 반영되는 구조다. 반면 한국은 영국보다 도매가격 변동 폭이 작고 소매요금도 도매가격과 분리돼 있다. 같은 AI 기술을 도입하더라도 영국과 동일한 경제적 효과를 기대하기 어려운 이유다.
그렇다고 영국식 가격제도 도입이 해법이라는 뜻은 아니다. 전력가격 변동에 따른 위험이 소비자에게 전가될 수 있기 때문이다.

그는 “에너지 시장의 효율을 높이자고 산업계와 일반 소비자의 후생을 희생한다면 굳이 제도를 바꿀 이유가 없다”고 말했다. 결국 AI 도입 성과를 같은 시장 규칙 아래 기존 최적화 방식과 비교해 검증해야 한다는 입장이다. 이어 발전량 예측 오차와 정산 비용, ESS 운영 수익, 배터리 열화 감소, 재생에너지 출력제어량 등을 같은 기간·같은 자원을 기준으로 비교해야 한다고 강조했다.

이미경 기자 esit917@hankyung.com