전 세계 AI 데이터센터의 전력 소비 규모가 뉴욕주 최고 부하 시 필요량과 같은 수준에 도달했다. 스탠포드 인공지능지수 2026에 따르면, 전 세계 AI 데이터센터가 소비하는 전력은 29.6기가와트(GW)로 집계됐다. 이는 단순 숫자 이상의 의미를 갖는다.

더욱 심각한 것은 물 사용량이다. OpenAI의 GPT-4o를 운영하는 데만 연간 소비되는 물의 양이 1200만명의 연간 음수량을 초과할 것으로 추정된다. 하나의 AI 모델 운영이 도시 규모의 수자원을 사용하는 셈이다.

이러한 에너지 증가는 불가피한가? 전문가들의 답은 엇갈린다. 일부는 AI 칩 제조사들이 에너지 효율성 개선에 투자하고 있다고 지적한다. 반면 다른 전문가들은 AI 모델의 지속적인 확대로 인해 에너지 소비도 함께 커질 수밖에 없다고 경고한다.

문제는 여기서 그치지 않는다. 글로벌 반도체 공급망이 극도로 불안정하기 때문이다. 미국이 전 세계 AI 데이터센터의 대다수를 보유하고 있지만, AI 칩 제조는 대만의 단 하나 기업인 TSMC에 의존하고 있다. 이 공급망이 한 번 끊어지면 전 세계 AI 산업이 마비될 수 있다.

업계 관계자들은 "에너지와 냉각 인프라가 AI 산업의 새로운 병목이 될 수 있다"고 우려한다. 특히 강화된 환경 규제와 전력난으로 인해 일부 지역의 데이터센터 확장이 제약을 받고 있다. 미국 내 지방정부들도 데이터센터 신규 개발을 제한하거나 금지하는 움직임을 보이고 있다.

중국과의 기술 경쟁이 심화되면서 에너지 투자는 더욱 가속화될 전망이다. 미국은 현재 중국보다 더 많은 데이터센터(5427개, 다른 국가의 10배 이상)를 운영하고 있지만, 중국의 급속한 추격으로 에너지 수급 불균형이 심화될 것으로 예상된다.

국내 AI 산업에도 영향이 불가피해 보인다. 반도체 수급 불안정성은 국내 AI 칩 개발에 직접적 영향을 미칠 것이며, 에너지 가격 상승은 AI 서비스 가격 인상으로 이어질 가능성이 높다. 정부 차원의 에너지 정책과 반도체 공급망 다원화 전략 수립이 시급한 상황이다.