AI의 발전은 에너지 산업과 환경 과학 모두를 재편하고 있습니다. 에너지 분야에서는 기계 학습이 재생에너지 발전 예측부터 전력망 신뢰성까지 모든 것을 최적화하는 데 활용되고 있습니다.
동시에 AI 자체를 구동하는 데는 상당한 전력이 필요합니다. 예를 들어, AI 서비스를 운영하는 데이터 센터는 2024년에 약 415TWh, 즉 전 세계 전력의 약 1.5%를 소비했으며, 2030년까지 두 배 이상 증가할 것으로 예상됩니다.
이 수요를 충족하려면 다양한 에너지원이 필요합니다. IEA는 신규 데이터 센터 전력의 약 절반이 재생에너지에서 공급될 것이며, 나머지는 천연가스, 원자력 등으로 채워질 것이라고 밝혔습니다. AI가 에너지를 필요로 하면서도 에너지 관리를 돕는 이중적 특성은 에너지와 기술이 함께 나아가는 여정임을 의미합니다.
에너지 분야에서의 AI 활용 사례
AI는 이미 전력 생산, 분배, 소비 방식을 변화시키고 있습니다. 주요 활용 분야는 다음과 같습니다:
- 재생에너지 예측 및 통합: 기계 학습은 풍력과 태양광 출력의 단기 및 중기 예측을 크게 향상시킵니다. 방대한 기상 및 전력망 데이터를 분석하여 변동성이 큰 재생에너지를 효율적으로 통합할 수 있도록 돕습니다.
예를 들어, 2019년 IRENA 보고서는 AI 기반 기상 및 발전 예측이 태양광과 풍력의 출력 제한을 줄일 수 있다고 지적합니다. IEA 역시 AI 예측이 분산 발전이 많은 전력망의 균형을 맞추고, 재생에너지의 출력 제한과 배출을 줄이는 데 기여한다고 강조합니다.
더 정확한 예측은 운영자가 에너지 시장에서 더 나은 입찰을 하고 발전을 효율적으로 배분할 수 있게 합니다. - 전력망 최적화 및 복원력 강화: 현대 전력망은 복잡하며 피크 수요로 인해 자주 부담을 받습니다. AI는 고장을 자동으로 감지하고 전력 흐름을 관리하는 데 도움을 줍니다.
예를 들어, AI 기반 시스템은 장비 고장을 더 빠르게 찾아내어 정전 시간을 30~50% 단축할 수 있습니다. 스마트 센서와 제어 알고리즘은 송전선의 실질 용량을 늘릴 수도 있습니다.
IEA는 AI 도구가 신규 송전선 건설 없이 최대 175GW 의 추가 송전 용량을 확보할 수 있다고 전망합니다. 디지털화된 “스마트 그리드”에서는 AI가 부하 패턴을 지속적으로 학습해 피크를 줄이고 공급을 균형 있게 조절합니다. - 산업 및 건물 에너지 효율: AI는 공장, 정유소, 사무실, 주택 등에서 에너지 사용을 효율화하는 데 널리 활용됩니다. 산업 분야에서는 AI가 설계를 가속화하고 공정을 최적화합니다.
IEA는 기존 AI를 산업 에너지 사용에 적용하면 멕시코 전체 연간 소비량보다 더 많은 에너지를 절감할 수 있다고 보고합니다. 건물에서는 AI가 난방/냉방과 조명을 관리합니다.
글로벌 규모로 확장할 경우, AI 기반 HVAC 제어 시스템은 연간 약 300TWh의 전력 수요를 줄일 수 있는데, 이는 호주와 뉴질랜드의 연간 발전량 합계와 비슷합니다. 교통 및 모빌리티 분야에서는 AI가 교통 흐름과 물류를 최적화합니다. 한 추정에 따르면 AI 기반 경로 계획은 연간 1억 2천만 대 자동차가 사용하는 에너지와 맞먹는 절감 효과를 낼 수 있지만, 운전 증가와 같은 반작용 효과는 관리가 필요합니다. - 에너지 저장 및 시장 운영: AI는 에너지 저장과 전력 시장 설계에 필수적입니다. 배터리 시스템에서는 AI가 가격과 수요 패턴을 학습해 저렴할 때 전력을 구매·저장하고, 가치가 높을 때 판매합니다.
예를 들어, 호주 테슬라의 혼스데일 배터리 프로젝트는 AI “오토비더”를 사용해 인간 입찰 대비 수익을 5배로 늘렸습니다. 실시간 시장에서는 AI 알고리즘이 밀리초 단위로 전력을 거래해 전력망 균형을 유지합니다.
IRENA는 이러한 “고급 AI” 모델이 일중 시장과 유연한 수요 관리를 위한 최적의 도구라고 평가합니다. - 유지보수 및 예측: 에너지 흐름 외에도 AI는 예측 유지보수를 지원합니다. 터빈, 변압기, 보일러에 부착된 센서가 AI 모델에 데이터를 제공해 고장을 사전에 예측합니다.
이로 인해 가동 중단 시간이 줄고 장비 수명이 연장됩니다. 석유 및 가스 분야에서는 AI가 이미 누출을 감지하고 파이프라인 상태를 예측하고 있습니다. 재생에너지 분야에서는 AI가 풍력 터빈의 서비스 필요 시점을 예측해 가동 시간을 늘리고 에너지 낭비를 줄입니다.
이러한 활용 사례들은 비용 절감, 신뢰성 향상, 배출 저감에 기여합니다. IEA는 전력 시스템 전반에 AI를 적용하면 발전소 효율 개선이나 연료 혼합 최적화 등을 통해 운영 배출량을 직접 줄일 수 있다고 밝히면서도, AI로 인한 에너지 수요 증가도 함께 고려해야 한다고 지적합니다.
환경 보호 분야에서의 AI 활용 사례
에너지 외에도 AI는 환경 및 기후 과학 분야에서 강력한 도구입니다. 대규모 데이터에서 패턴과 이상을 찾아내는 데 뛰어나 모니터링, 모델링, 관리에 활용됩니다:
- 기후 및 기상 모델링: 주요 과학 기관들은 AI를 활용해 기상 및 기후 모델의 정확도를 높이고 있습니다. 예를 들어 NASA와 IBM은 수십 년간의 역사적 데이터를 학습한 오픈소스 Prithvi 기상-기후 AI 모델을 공개했습니다.
이 모델은 기후 시뮬레이션의 공간 해상도를 지역 단위까지 향상시키고 단기 예측을 개선합니다. 이러한 AI 모델은 극한 기상과 기후 변화를 더 잘 예측해 적응 계획에 직접 활용됩니다. - 산림 파괴 및 토지 모니터링: 위성은 페타바이트 단위의 지구 이미지를 생성합니다. AI는 이 이미지를 분석해 산림과 토지 이용 현황을 감시합니다.
예를 들어, AI 기반 플랫폼은 30개국 이상에서 수백만 헥타르의 산림 파괴를 지도화하고 산림에 저장된 탄소량을 추정하는 데 사용되고 있습니다. 이미지 분석 자동화를 통해 보전 활동가들은 실시간에 가까운 서식지 손실 지도를 확보하고 재조림 목표를 설정할 수 있습니다.
유사한 기술은 도시 확장, 빙하 해빙, 탄소 및 생물 다양성에 영향을 미치는 기타 토지 피복 변화를 추적합니다. - 해양 및 오염 정화: AI는 오염 지도 작성과 정화 작업 안내에도 활용됩니다. The Ocean Cleanup과 같은 단체는 원격 해양 지역의 부유 플라스틱을 탐지하고 지도화하기 위해 머신 비전을 사용합니다.
위성 및 드론 이미지를 학습한 AI는 오염 밀집 지역을 상세히 파악해 정화 선박이 효율적으로 작업할 수 있도록 돕습니다. AI는 매립지와 재활용 공장에서도 활용되는데, 한 스타트업의 AI 시스템은 수십억 개의 폐기물을 스캔해 수만 톤의 재활용 가능 자원을 식별해냈습니다.
이처럼 AI는 과거 수작업으로 하거나 불가능했던 작업을 획기적으로 가속화합니다. - 수자원 및 농업: 수자원 관리에서는 AI가 기상, 토양, 사용 데이터를 통합해 가뭄과 홍수 예측 모델을 만듭니다. 농민들은 AI 기반의 “정밀 농업” 도구를 활용해 관개와 비료 사용을 최적화해 수확량을 높이고 유출을 줄입니다.
전문가들은 AI가 지속 가능한 농업 확산을 가속화해 자원 낭비를 줄이고 보존에 기여할 수 있다고 평가합니다. 예를 들어, AI 기반 관개 시스템은 물과 에너지 사용을 최대 40% 절감한 사례가 있습니다. - 재난 대응 및 생물 다양성 보호: 긴급 대응 기관은 AI를 활용해 산불 확산 예측, 대피 경로 최적화, 구호 물자 조정 등을 수행합니다.
AI 모델은 위성 영상을 분석해 가뭄이나 해충 발생 징후를 조기에 경고하며, 야생동물 보호에서는 동작 감지 카메라 영상이나 음성 녹음을 분석해 멸종 위기종을 식별합니다.
예를 들어, 아프리카의 한 AI 시스템은 부룬디, 차드, 수단의 마을에 홍수와 가뭄을 경고하기 위해 지역 기상 패턴을 예측하도록 학습되었습니다.
이러한 활용 사례들은 AI가 복잡한 환경 데이터를 실시간으로 처리하며, 인간만으로는 다루기 어려운 배출량, 자원 사용, 생태계 변화 등에 대한 통찰을 제공하는 광범위한 가치를 보여줍니다.
유네스코의 AI for the Planet 이니셔티브가 강조하듯, AI와 글로벌 데이터를 결합하면 30억 명 이상의 취약 인구를 보호하기 위한 극심한 기상 및 해수면 상승 조기 경보 시스템 구축 등 더 나은 의사결정을 가능하게 합니다.
과제 및 윤리적 고려사항
AI가 약속하는 바가 크지만, 에너지 사용과 환경 측면에서 중요한 과제도 제기합니다:
- 에너지 및 탄소 발자국: 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI 모델의 학습과 운영은 많은 전력을 소비합니다. IEA는 데이터 센터가 가장 빠르게 증가하는 전력 소비자 중 하나라고 경고합니다.
생성형 AI는 이미 소규모 국가에 맞먹는 전력 부하를 발생시키고 있습니다. 유네스코에 따르면 AI 한 번의 요청 처리에 약 0.34Wh가 소모되며, 이는 전 세계적으로 연간 300GWh 이상, 약 300만 명의 연간 전력 소비량에 해당합니다.
이대로라면 AI의 전 세계 배출량 비중은 현재 약 0.5%에서 2035년까지 1~1.5%로 증가할 수 있습니다. (반면, AI를 활용한 에너지 부문 최종 사용은 2035년까지 최대 5%의 CO₂ 감축 효과를 낼 수 있어, AI 자체의 환경 영향보다 훨씬 큰 이익을 기대할 수 있지만, 이를 실현하려면 여러 장벽을 극복해야 합니다.) - 자원 소비: 데이터 센터 건설과 냉각에는 원자재와 물이 많이 필요합니다. AI용 컴퓨터 한 대를 생산하는 데는 수백 킬로그램의 광물과 금속이 소요되며, 특수 칩에는 갈륨과 같은 희귀 원소가 사용됩니다(갈륨 정제의 99% 이상이 중국에서 이루어짐).
이로 인해 전자 폐기물과 광산 개발 영향이 증가합니다. 데이터 센터 냉각에 필요한 물 사용량은 덴마크 국가 전체 물 사용량의 6배 이상일 수 있다는 추정도 있습니다.
이러한 영향은 AI 성장 관리를 신중히 해야 함을 의미합니다. - 반작용 및 형평성 문제: AI로 인한 효율성 향상은 사용자가 소비를 늘릴 경우 상쇄될 수 있습니다(예: 저렴해진 여행이나 에너지 사용). IEA는 신중한 정책 없이는 AI의 순기후 이익이 반작용 효과로 인해 훼손될 수 있다고 경고합니다.
또한 AI 도입은 불균형적입니다. 현재 일부 국가와 기업만이 AI를 충분히 활용할 인프라와 데이터를 갖추고 있습니다. IEA는 에너지 부문이 기술 산업에 비해 AI 전문성이 부족하며, 특히 글로벌 남반구 지역은 데이터 센터가 제한적이라고 지적합니다.
이로 인해 디지털 격차가 심화될 수 있으므로 해결책 마련이 필요합니다. - 윤리 및 거버넌스 문제: 탄소 문제를 넘어 AI는 사회적 위험도 내포합니다. 에너지 및 환경 분야의 자동화된 의사결정은 공정하고 투명해야 합니다.
스마트 미터의 개인정보 보호, 알고리즘 편향, 중요 인프라의 사이버 보안 문제는 심각한 우려 사항입니다. 전문가들은 기준과 정책의 필요성을 강조하며, 유네스코와 UN 이니셔티브는 각국이 AI 윤리 및 지속 가능성 가이드라인을 채택하도록 권장합니다.
예를 들어, 유네스코의 AI 윤리 권고문(2021)에는 환경 영향에 관한 장이 포함되어 있습니다. 협력적 프레임워크와 규제가 AI 도구가 의도치 않은 피해 없이 지속 가능성 목표에 부합하도록 하는 데 필수적입니다.
글로벌 이니셔티브 및 미래 전망
정부와 국제기구들은 AI의 역할을 인식하고 있습니다. 예를 들어, 미국 에너지부는 AI를 활용한 전력망 현대화 프로그램을 시작했습니다.
2024년 DOE 보고서는 AI가 전력망 계획, 허가, 복원력 강화에 기여하며, 대규모 언어 모델이 연방 심사 지원에도 활용될 수 있음을 강조합니다. IEA도 정책 입안자들을 위한 글로벌 분석 보고서(“Energy and AI”, 2025)를 발표했습니다.
UN 측면에서는 유네스코의 AI for the Planet Alliance가 UNDP, 기술 파트너, NGO와 협력해 기후변화 대응을 위한 AI 솔루션의 우선순위 설정과 확장을 추진하고 있습니다. 주요 목표는 배출 추적 등 핵심 AI 활용 사례를 발굴하고 혁신과 자금, 이해관계자를 연결하는 것입니다.
앞으로 AI의 영향력은 더욱 커질 것입니다. 더 작고 효율적인 모델 개발로 AI의 환경 발자국을 크게 줄일 수 있습니다.
동시에 AI 기반 에너지 솔루션(스마트 재생에너지 그리드, 적응형 기후 예측 등)은 기후 위기 대응 도구를 제공합니다. 이러한 혜택을 실현하려면 지속적인 연구개발, 개방형 데이터 공유, 책임 있는 정책이 필요합니다.
세계경제포럼은 AI가 만능 해결책은 아니지만, 협력적 노력을 통해 지속 가능한 에너지와 환경 관리의 강력한 촉진제가 될 수 있다고 평가합니다.
>>> 자세히 알아보기:
AI는 에너지 시스템과 환경 과학을 혁신하며 효율성과 새로운 통찰을 제공합니다(출처: iea.org, science.nasa.gov). 그러나 급속한 성장으로 인해 에너지와 자원 소비가 증가해 지속 가능성에 대한 우려도 커지고 있습니다(출처: unesco.org, unep.org).
순 영향은 AI의 수요와 잠재력을 어떻게 관리하느냐에 달려 있습니다. AI를 활용해 배출을 줄이고 생태계를 보호하는 동시에 AI 자체의 환경 발자국을 최소화해야 합니다.
IEA, 유네스코, DOE 등 국제 이니셔티브는 정책, 혁신, 글로벌 협력이 필수적임을 강조하며, AI가 기후변화 대응과 청정에너지 전환의 동반자가 되도록 노력하고 있습니다(출처: iea.org, unesco.org).
