과소평가된 요인: 중국의 전력 잉여가 미국 반도체 우위를 무너뜨릴 수 있는 이유

글로벌 기술 경쟁에서 중요한 무기로서의 에너지 공급

전원 콘센트가 없는 엔비디아 칩: 수억 달러를 투자했지만, 전력 공급은 보이지 않는다.

인공지능(AI)의 주도권을 둘러싼 세계적 논쟁은 지금까지 반도체 기술, 알고리즘, 수출 규제 등에 대한 논의가 주를 이루는 기술 군비 경쟁으로 거의 독점적으로 진행되어 왔습니다. 그러나 현재의 지정학적 상황을 면밀히 분석해 보면, 결정적인 전장이 순수한 컴퓨팅 능력에서 전기 에너지의 물리적 가용성으로 이동하고 있음을 알 수 있습니다.

미국은 엔비디아와 오픈AI 같은 기업들로 기술적으로 선두를 달리고 있지만, 수십 년간 방치되어 온 에너지 인프라의 한계에 점점 더 직면하고 있습니다. 역설적인 상황이 여실히 드러납니다. 수억 달러 규모의 최첨단 데이터센터가 지역 전력회사의 연결 부족으로 텅 비어 있는 반면, 거대 기술 기업들은 마치 "에너지 무법지대"처럼 자체 발전소를 건설해야 하는 상황에 놓였습니다.

극명한 대조를 이루는 중화인민공화국은 전략적 비대칭 상황을 조성했습니다. 중국은 과잉 에너지 용량에 대한 막대한 국가 투자와 맞춤형 보조금을 통해 칩 개발의 기술 지연을 보완하고 있습니다. 그 논리는 간단하면서도 효과적입니다. 중국 칩은 순수한 전력으로는 부족하지만, 엄청난 양과 사실상 무료인 에너지로 그 부족분을 메웁니다. 이러한 발전은 서방 세계가 산업 정책의 우선순위를 근본적으로 재검토하도록 강요할 뿐만 아니라, 미국 국민들을 전기 가격 상승과 불안정한 전력망이라는 딜레마에 빠뜨리고 있습니다. 한편, 중국은 에너지 정책을 지정학적 무기로 지속적으로 활용하고 있습니다.

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중국의 전략적 전력 과잉과 미국의 전력망 병목 현상이 인공지능의 힘의 균형을 어떻게 재정의하고 있는가

인공지능 개발은 미국과 중화인민공화국 간의 경제적, 지정학적 경쟁으로 발전했으며, 그 결과는 주로 기술 혁신이나 과학적 우수성보다는 훨씬 더 근본적인 생산 요소인 전기 에너지의 가용성에 달려 있습니다. 이는 국가 AI 개발 전략의 성공 여부를 결정하는 중요한 자원으로 부상했습니다. 미국의 기술 기업들은 뛰어난 반도체 기술에도 불구하고 에너지 인프라의 물리적 한계로 어려움을 겪는 반면, 중국은 수십 년간의 전략적 계획을 통해 잉여 전력 생산 용량을 전략적으로 활용하여 국내 반도체 산업을 육성하고 인공지능 개발을 가속화할 수 있는 입지를 확보했습니다. 이러한 비대칭적인 출발점은 디지털 시대의 기술적 우위와 경쟁 우위에 대한 기존 가정에 근본적인 도전을 제기하는 근본적인 경제적 역설을 나타냅니다.

데이터 센터 확장의 경제적 차원

인공지능 데이터 센터에 대한 글로벌 투자 열풍은 역사상 전례 없는 규모로 확대되어 자본 흐름과 산업 발전의 근본적인 패턴을 변화시키고 있습니다. 골드만삭스는 미국 기술 기업들이 2026년 말까지 신규 데이터 센터 인프라에 7,370억 달러를 투자할 것으로 추산합니다. 이는 국가 투자 프로그램과 맞먹는 규모이며 전체 경제 분야의 역학 관계를 좌우하는 규모입니다. 이러한 자본 축적은 물리적 생산이 아닌 고도로 특수화된 반도체 칩을 통한 정보 처리에서 가치를 창출하는 특정 유형의 인프라에 집중되어 있습니다. 이러한 발전의 경제적 중요성은 개별 데이터 센터가 현재 세계에서 가장 가치 있는 건물로 여겨진다는 사실에서 드러납니다. 이는 건축 설계나 규모가 아니라, 그 안에 담긴 기술 때문입니다.

이 새로운 인프라의 에너지 집약도는 산업 플랜트의 모든 역사적 기준을 능가합니다. 월스트리트 저널의 분석에 따르면 내년 말까지 계획된 미국 데이터 센터의 전력 수요는 80기가와트에 달할 것으로 예상되며, 이는 독일 경제 전체의 최대 소비량을 상회하는 수치입니다. 이러한 규모는 전력 시장 수요 구조의 근본적인 변화를 보여줍니다. 디지털화의 기하급수적 성장에도 불구하고 2010년부터 2018년까지 데이터 센터의 전력 소비량은 거의 일정하게 유지되었습니다. 효율성 향상이 수요 증가를 상쇄했기 때문입니다. 하지만 대규모 언어 모델과 생성적 인공지능의 도입으로 이러한 추세가 급격하게 반전되었습니다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 데이터 센터는 이미 2024년 전 세계 전력 소비량의 4%를 차지했으며, 2028년까지 미국 전력 수요의 최대 12%까지 증가할 것으로 예측됩니다.

이러한 수요 급증은 미국의 에너지 인프라가 수십 년간 정체된 수요 패턴에 익숙해져 있던 시기에 발생했습니다. 미국 에너지 정보국(EIA)은 1991년부터 2007년까지 전력 소비량이 약 1조 킬로와트시 증가하여 약 3조 9천억 킬로와트시에 달했다고 기록했으며, 이 수치는 2021년까지 대체로 안정적으로 유지되었습니다. 데이터 센터, 모빌리티의 전기화, 산업 생산의 리쇼어링으로 인한 상당한 수요 증가의 갑작스러운 복귀는 계획 및 투자 주기가 정체에 맞춰져 있던 시스템에 영향을 미치고 있습니다. 골드만삭스 리서치는 2030년까지 전 세계 데이터 센터의 전력 소비량이 165% 증가할 것으로 전망하며, 2023년 전 세계 전력 소비량의 1~2%에서 2030년 말에는 3~4%로 증가할 것으로 예상합니다. 이 개발을 위해서는 송전망에만 약 7,200억 달러의 투자가 필요하며, 이러한 프로젝트를 실현하려면 수년간의 허가 절차와 긴 공사 기간이 필요합니다.

지역 전기 시장의 미시경제적 혼란

데이터 센터의 공간적 집중은 지역 전력 시장에 심각한 왜곡을 초래하고 있으며, 가격 책정 메커니즘은 근본적으로 변화된 수요 구조에 대응하고 있습니다. 블룸버그는 데이터 센터 밀도가 높은 지역에서 5년간 최대 267%의 가격 상승을 기록했습니다. 이러한 추세는 주로 발전 비용 상승을 반영하는 것이 아니라, 기존 송전 용량의 부족과 필요한 인프라 확장에 대한 비용 분배를 반영합니다. 미국에서 가장 큰 지역 데이터 센터 시장인 버지니아에서는 주택용 전기 가격이 13%, 일리노이에서는 16%, 오하이오에서는 12% 상승했습니다. 분석에 따르면 오하이오 가구는 2025년 6월부터 매달 최소 15달러의 추가 전기 요금을 지출할 것으로 예상되는데, 이는 데이터 센터 성장의 직접적인 결과입니다.

이러한 가격 역학은 분배 정의와 효율적인 자원 배분에 대한 근본적인 의문을 제기합니다. 개인 가정과 기존 기업들은 사실상 데이터 센터의 인프라 확장에 보조금을 지원하고 있는데, 데이터 센터의 서비스는 전 세계적으로 판매되고 있으며, 데이터 센터 소유주는 세계 역사상 가장 자본 집약적인 기업들 중 하나입니다. 미국 전력 시장의 규제 구조는 공공 서비스 제공업체가 일반 요금 인상을 통해 인프라 투자를 재원 조달하는 방식으로, 비용의 사회화와 동시에 수익의 민영화로 이어집니다. American Electric Power와 같은 공공 서비스 제공업체는 2030년까지 현재 시스템 규모의 5배에 달하는 24기가와트에 달하는 수요 전망을 보고하고 있지만, 데이터 센터 운영자들은 구독 용량의 최소 85%를 구매해야 하는 등의 규제 조치로 인해 점점 더 많은 책임을 지고 있습니다.

엔비디아의 고향인 캘리포니아주 산타클라라의 상황은 미국 에너지 인프라의 체계적인 병목 현상을 특히 명확하게 보여줍니다. 블룸버그는 개발사인 디지털 리얼티(Digital Realty)와 스택 인프라스트럭처(Stack Infrastructure)가 완공한 두 개의 데이터센터(합산 용량 약 100메가와트)가 지역 전력회사인 실리콘 밸리 파워(Silicon Valley Power)가 2028년까지 필요한 전력망 연결을 제공할 수 없어 가동이 중단되었다고 보도했습니다. 산타클라라 시는 전력망 현대화에 4억 5천만 달러를 투자하고 있지만, 새로운 송전선과 변전소 건설에는 3년의 인허가 절차가 필요합니다. 물리적 인프라 완공과 시운전 사이의 이러한 지연은 자본 배분의 심각한 기능 장애를 나타냅니다. 디지털 리얼티는 완벽하게 갖춰진 데이터센터에 메가와트당 평균 1,330만 달러를 투자하는데, 구조적 틀만 해도 총비용의 20~25%를 차지합니다. 따라서 산타클라라와 같은 48메가와트 프로젝트는 수년간 수익을 창출하지 못할 수억 달러의 자본 투자를 의미합니다.

산업 정책 도구로서의 중국의 전략적 에너지 과잉

중화인민공화국은 발전 용량에 대한 체계적인 과잉 투자를 통해 인공지능 개발에 있어 핵심 경쟁 우위를 확보하는 전략적 유연성을 확보했습니다. 포춘지가 미국 에너지 전문가들의 말을 인용하며 보도한 바와 같이, 서구 에너지 시스템은 전통적으로 예비 용량의 15~20%를 목표로 하는 반면, 중국은 80~100%에 달하는 과잉 용량을 운영하고 있습니다. 이러한 의도적인 과잉 공급은 시장 기반 효율 기준과는 근본적으로 다르지만, 급속한 기술 변화 속에서 전략적 자산으로 자리 잡고 있습니다. 중국 지도부는 데이터 센터를 전력망 안정성에 대한 위협이 아닌, 과잉 발전 용량을 흡수할 수 있는 좋은 기회로 보고 있습니다.

이러한 투자 규모는 국제적인 기준을 훨씬 뛰어넘습니다. 중국은 2024년에만 356기가와트의 재생에너지 설비 용량을 설치했는데, 이는 미국, 유럽연합, 인도의 투자 규모를 합친 것보다 많습니다. 2024년 말까지 총 재생에너지 설비 용량은 1,878기가와트에 달했으며, 중국은 2030년 풍력 및 태양광 발전 용량 합계 1,200기가와트라는 목표를 예상보다 6년 앞당겨 달성했습니다. 이처럼 자체 목표치를 초과 달성한 것은 비효율적인 계획이 아니라, 미래 수요를 예측하여 설비 용량을 확보하려는 의도적인 전략의 결과입니다. 미국의 에너지 공급업체들이 기존 수요에 대응하여 수년간 지연되는 반면, 중국은 궁극적으로 수요를 창출할 기술 발전을 예상하여 설비 용량을 구축하고 있습니다.

이 전략은 특히 외딴 지역을 데이터 센터 입지로 집중 개발하는 데서 두드러집니다. 역사적으로 경제적으로 저개발 지역으로 여겨졌던 간쑤성, 구이저우성, 내몽골 지역은 풍력 및 태양광 발전, 수력 발전에 대한 대규모 투자를 통해 디지털 인프라 중심지로 탈바꿈했습니다. 2022년에 시작된 동부 데이터 서부 컴퓨팅(Eastern Data Western Computing) 프로그램은 455억 위안의 투자로 에너지 자원이 풍부한 이러한 지역으로의 데이터 센터 이전을 조정합니다. 이러한 공간 재분배는 외딴 지역의 잉여 전력 생산 흡수, 기술 기업의 에너지 비용 절감, 그리고 이전에는 소외되었던 지역의 지역 개발 촉진이라는 여러 목표를 동시에 달성합니다. 미사용 용량과 기존 발전소에 대한 실질적인 의존도에 대한 보고가 계속되면서 실행 과정이 복잡해지지만, 생산 요소로서 에너지의 근본적인 가용성은 여전히 ​​논쟁의 여지가 없습니다.

기술 독립을 위한 수단으로서의 보조금 정책

중국 정부는 재정적 인센티브를 통해 국내 반도체 기술 도입을 강제하는 에너지 보조금 제도를 시행하여 전략적 산업 정책과 단기 경쟁력을 연계하고 있습니다. 간쑤성, 구이저우성, 내몽골 자치구의 지방 정부는 화웨이나 캠브리콘(Cambricon)의 국산 칩을 사용하는 데이터센터에 최대 50%의 전기료 감면을 제공합니다. 파이낸셜 타임스(Financial Times)는 이러한 보조금 중 일부가 거의 1년 동안 데이터센터를 무료로 운영할 수 있을 만큼 충분하다고 보도했으며, 이러한 경제적 효과는 수십억 달러에 달한다고 밝혔습니다. 이 조치는 미국산 제품에 비해 낮은 에너지 효율이라는 중국 반도체 기술의 근본적인 문제를 해결합니다. 화웨이의 클라우드매트릭스(CloudMatrix) 384 시스템은 엔비디아(Nvidia)의 NVL72 시스템보다 더 많은 에너지를 소비하는데, 이는 중국 제조업체들이 개별 칩의 성능 저하를 더 많은 양의 칩을 통합하여 보완하기 때문입니다.

이 보조금 정책의 전략적 논리는 중국이 이미 다른 분야에서 성공적으로 시행해 온 산업 정책 패턴을 따릅니다. 태양광, 통신, 전기차 산업에서의 유사한 접근 방식은 중국이 해당 분야에서 세계적인 선도 기업으로 자리매김하는 데 기여했습니다. 직접적인 제품 보조금 대신 에너지 보조금을 지급하는 것은 일반적인 인프라 정책으로 선언될 수 있기 때문에 국제 무역 제한과 보조금 금지를 우회할 수 있습니다. 동시에, 국내에서 생산된 칩 사용에 보조금을 조건으로 지급하는 것은 폐쇄적인 시장을 조성하여 중국 반도체 제조업체들이 규모의 경제를 달성하고 데이터 수집 및 반복 개발을 통해 제품 개선을 이룰 수 있도록 합니다.

이 정책은 국가 주도 경제 관리 개념의 근본적인 차이를 반영합니다. 미국의 산업 정책은 주로 세액 공제와 연구 보조금을 통해 운영되지만, 그 효과는 지연되고 간접적인 반면, 중국은 직접적인 가격 개입을 통해 즉각적인 행동 변화를 유도합니다. 바이트댄스, 알리바바, 텐센트와 같이 상당한 인프라 투자 예산을 보유한 기업들은 기술적으로 열등하더라도 에너지 보조금으로 인해 사실상 국내산 칩을 사용하도록 강요받고 있습니다. 골드만삭스 중국 리서치는 2025년 중국 인터넷 기업들의 자본 지출이 700억 달러를 넘어설 것으로 예상하며, 이 중 상당 부분이 데이터 센터에 할당될 것으로 예상합니다. 전력 보조금은 운영 비용을 크게 절감하여 높은 하드웨어 비용과 낮은 효율성을 상쇄하고, 중국 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 지원합니다.

반도체의 기술적 비대칭성과 그 경제적 의미

반도체 제조 분야에서 미국의 우위는 인공지능 경쟁에서 미국이 누리고 있는 가장 중요한 기술적 우위이지만, 에너지 부족과 중국의 대안적인 개발 경로로 인해 장기적인 중요성이 약화되고 있습니다. 업계 전문가들은 중국이 하이엔드 칩 제조 분야에서 주요 생산국들보다 약 10년 정도 뒤처져 있다고 추정합니다. 극자외선(EUV) 리소그래피 시스템 분야의 네덜란드 독점 기업인 ASML의 CEO는 이 핵심 기술의 중국 수출 금지로 인해 기술 격차가 10~15년으로 추산합니다. 이러한 시간 차이는 중국 칩의 낮은 생산 수율과 높은 에너지 소비로 나타납니다. 중국 반도체 제조업체 중 선두주자인 SMIC는 7나노미터 공정으로 20%의 수율을 달성하는 데 그치는 반면, TSMC는 동급 기술로 90% 이상의 수율을 달성합니다.

이러한 기술적 열세는 인공지능 모델의 학습 시간 증가로 직결되어 중국 기업들을 경쟁에서 불리하게 만듭니다. 대규모 언어 모델을 개발하려면 몇 주 또는 몇 달에 걸쳐 막대한 병렬 연산이 필요하며, 더 빠른 칩은 출시 기간을 크게 단축합니다. 엔비디아의 H100 또는 H200 칩을 사용하는 미국 기업들은 화웨이 어센드(Ascend) 또는 캠브리콘(Cambricon) 칩을 사용하는 중국 경쟁사보다 훨씬 짧은 시간 안에 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이러한 속도 차이는 직접적인 개발 비용뿐만 아니라 시장 변화에 대응하고 반복적인 개선을 구현하는 능력에도 영향을 미칩니다.

그럼에도 불구하고, 최근의 발전은 기술적 지연이 대안적인 혁신 경로를 통해 보완될 수 있음을 보여줍니다. DeepSeek이 2025년 1월에 출시한 R1 모델은 알고리즘 효율성이 하드웨어 결함을 상쇄할 수 있음을 보여주었습니다. 이 모델은 전문가 혼합 아키텍처 및 선택적 서브네트워크 활성화와 같은 혁신적인 접근 방식을 통해 OpenAI의 고급 시스템과 유사한 성능 수준을 훈련 비용의 1/10로 달성합니다. 이러한 발전은 기술 경쟁의 기본 원칙, 즉 제약 조건이 대안적인 차원에서 혁신을 유도한다는 것을 보여줍니다. 미국 기업들은 우수한 하드웨어에 대한 접근성 덕분에 연산 집약적인 접근 방식을 추구할 수 있는 반면, 중국의 자원 부족은 더 나은 하드웨어가 출시되더라도 궁극적으로 이점을 제공하는 더 효율적인 알고리즘 개발을 강요합니다.

미국 인프라 개발의 체계적 장애물로서의 규제 분열

미국 에너지 시장의 분산된 구조와 복잡한 허가 절차는 수요 패턴 변화에 대한 대응 속도를 근본적으로 제한하는 마찰을 야기합니다. 미국에서 새로운 송전선 개발은 초기 계획부터 시운전까지 평균 7년에서 10년이 걸리며, 연방, 주, 지방 차원의 허가 절차 조율이 필요합니다. 수요 파악과 용량 공급 사이의 이러한 시간 차이는 구조적 비효율성을 야기하며, 이는 신속한 허가 절차를 통해서만 부분적으로만 해결할 수 있습니다. 트럼프 행정부는 행정 명령과 연방에너지규제위원회(FERC)에 대한 지침을 통해 데이터 센터 허가 절차를 신속히 처리하기 위한 조치를 시작했으며, 연결 허가 기간을 60일로 단축했습니다. 이는 현재 수년이 소요되는 절차에 비해 대폭 단축된 것입니다.

그러나 이러한 규제 이니셔티브는 근본적인 용량 제약에 직면하고 있습니다. 신속한 허가 절차조차도 변압기, 스위치기어, 가스터빈과 같은 핵심 부품의 생산 용량에 대한 물리적 한계를 해결하지 못하고 있습니다. 분석가들은 이러한 공급 측면의 제약이 인프라 개발에 중대한 제약으로 작용한다고 지적합니다. 북미전력신뢰도협회(North American Electric Reliability Corporation)는 2024/25년 겨울 전력 수요가 전년 대비 20기가와트 증가했지만, 발전 용량 확대는 충분하지 않았다고 보고했습니다. 이는 극한 기상 조건에서 공급 부족 위험을 증가시키며, 특히 미국 남동부 지역과 워싱턴주, 오리건주를 포함한 서부 일부 지역이 취약한 것으로 나타났습니다.

미국 전력 시장이 각기 다른 규칙과 요금 체계를 가진 지역 송전 기관으로 분열되면서 복잡성이 더욱 커지고 있습니다. 중국은 중앙 집중식 계획을 통해 조율된 방식으로 송전 용량을 개발할 수 있는 반면, 미국 프로젝트는 여러 관할권을 넘나들며 전력 회사, 규제 기관, 데이터 센터 제공업체 간의 이해 상충을 해결해야 합니다. 미국 전력 회사(American Electric Power)는 오하이오주에서 데이터 센터가 구독 용량의 최소 85%를 공급받도록 요구하는 새로운 요금 체계를 도입한 후, 전력망 연결 요청이 30기가와트에서 13기가와트로 감소했다고 보고했습니다. 이 조치는 투기적 요청을 줄이고 실제 사용 없이 용량을 예약하는 것을 방지하는 것을 목표로 하지만, 인프라 투자를 장려하고 기회주의적 행동을 억제하는 인센티브 구조를 구축하는 것이 얼마나 어려운지를 보여줍니다.

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미국 기술 기업의 과도기 전략으로서의 일시적 자립

미국 전력망이 데이터 센터 개발 속도를 따라가지 못하면서 기술 기업들은 자체 발전 시스템을 도입하게 되었는데, 월스트리트 저널은 이를 '에너지 무법지대'라고 불렀습니다. 텍사스 서부에 위치한 OpenAI의 5천억 달러 규모 스타게이트 프로젝트, 멤피스에 위치한 일론 머스크의 xAI 콜로서스 데이터 센터, 그리고 12곳 이상의 다른 시설들은 자체 가스 화력 발전소나 연료 전지를 전력으로 사용합니다. 이러한 "자체 전력 사용(Bring Your Own Power)" 전략은 데이터 센터가 단순히 전력망 전기의 소비자 역할을 했던 기존 비즈니스 모델과는 근본적으로 다릅니다.

에너지 자립을 향한 이러한 노력의 경제적 논리는 지연된 시운전으로 인한 기회비용을 반영하며, 이는 현장 발전 시설 투자를 정당화합니다. 데이터센터는 수억 달러 규모의 하드웨어를 설치하고 급속한 기술 발전으로 그 가치가 지속적으로 하락하는 상황에서, 수년간의 전력망 연결을 기다리는 비용이 임시 현장 발전 투자보다 더 큰 부담을 안겨줍니다. 연료전지 기술 공급업체인 블룸 에너지(Bloom Energy)는 전통적으로 전력망 연결을 당연하게 여겨왔던 데이터센터 운영자들의 수요가 급증하고 있다고 보고합니다. 컨설팅 회사인 ICF는 미국이 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 암호화폐, 그리고 전기화로 인한 수요 증가에 발맞추기 위해 매년 80기가와트의 신규 발전 용량을 추가해야 한다고 추산하지만, 실제로는 65기가와트만 실현하고 있습니다.

이 15기가와트 용량 격차는 여름철 최대 수요 기간 동안 맨해튼 두 자치구의 전력 수요에 해당하며, 이는 공급 부족의 심각성을 여실히 보여줍니다. 그러나 가스 화력 발전소를 이용한 분산형 현장 발전은 지속 가능한 해결책이 아니라 일시적인 연결 전략일 뿐입니다. 대부분의 기술 기업은 분산형 발전이 운영 비용과 배출량 증가를 초래하기 때문에 장기적으로 전력망 연결을 목표로 합니다. 그럼에도 불구하고, 데이터 센터가 전력망 공급과 소비를 모두 담당하고, 컴퓨팅 부하가 낮은 기간에는 초과 발전량을 전력망에 공급하는 하이브리드 모델이 부상하고 있습니다. 가스터빈 제조업체 중 선두주자인 GE 버노바는 기록적인 매출을 기록했으며, 미국 제조 시설에 7억~8억 달러를 투자하고 1,800명의 추가 인력을 고용할 계획입니다.

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잠재적 시스템 솔루션으로서의 핵에너지와 그 구현

재생에너지의 기저부하 용량 한계와 화석 연료에 대한 정치적 저항으로 인해 원자력은 데이터센터 전력 공급을 위한 장기적인 해결책으로 자리 잡았습니다. 구글은 카이로스 파워 및 테네시 밸리 개발공사와 협력하여 첨단 소형 모듈형 원자로(SMR)를 활용하기로 했으며, 헤르메스 2 프로젝트는 최대 50MW의 전력을 공급할 것으로 예상됩니다. 아마존은 X-에너지, 한국수력원자력, 두산과 함께 Xe-100 소형 원자로(SMR) 기술 개발 및 구축에 최대 500억 달러를 투자하고 있으며, 목표 용량은 5GW를 초과합니다. 이러한 협력은 역사적으로 재생에너지를 선호해 온 미국 기술 기업들의 에너지 전략에 근본적인 변화를 시사합니다.

데이터 센터에 있어 원자력의 경제적 매력은 여러 가지 요인에서 비롯됩니다. 첫째, 원자력은 태양광이나 풍력 에너지의 간헐성 없이 지속적인 기저부하 전력을 공급하여 값비싼 저장 시스템이 필요 없습니다. 둘째, 소형 모듈형 원자로(SMR)는 모듈식 확장이 가능하고 기존 대형 원자로보다 빠른 구축이 가능하며, 예상 건설 기간은 4~5년입니다. 셋째, 원자력은 탄소 배출 없이 지속가능성 목표를 달성하여 경제적, 정치적 요구를 모두 충족합니다. 구글과 넥스트에라 에너지는 2029년까지 아이오와주 듀안 아놀드 에너지 센터를 재가동할 계획이며, 블루 에너지와 크루소는 텍사스주에 원자력 AI 공장을 개발하고 있으며, 기존 가스 인프라를 원자력으로 점진적으로 대체할 계획입니다.

이러한 발전은 놀라운 아이러니를 보여줍니다. 트럼프 행정부가 풍력 및 태양광 프로젝트를 체계적으로 방해하고 보조금을 폐지한 반면, 데이터 센터 수요는 기존 화석 연료 발전소를 충분한 속도로 건설할 수 없기 때문에 사실상 에너지 전환을 강요하고 있습니다. 제프리스 투자은행은 정치적 저항에도 불구하고 이러한 상황을 미국 재생에너지의 전성기로 규정합니다. 연방에너지규제위원회(FERC)는 2025년 1월부터 5월까지 추가된 15기가와트 규모의 신규 발전 용량 중 91%가 재생에너지원에서 발생했으며, 태양광이 11.5기가와트로 가장 큰 비중을 차지한다고 밝혔습니다. 2028년까지 계획된 133기가와트 용량 중 84%가 태양광과 풍력에서 발생하고, 가스는 15%에 불과할 것으로 예상됩니다.

중국의 석탄 화력 발전소 역설과 화석 연료 인프라의 지속성

재생에너지에 대한 막대한 투자에도 불구하고, 중국은 역설적이게도 대규모 석탄화력발전소 확장이라는 병행 전략을 추진하고 있으며, 이는 에너지 전환의 복잡성을 여실히 보여줍니다. 2024년 중국 당국은 67기가와트의 신규 석탄화력발전소 건설을 승인했고, 이미 95기가와트의 석탄화력발전소가 건설 중인데, 이는 2015년 이후 최고치입니다. 이처럼 모순적으로 보이는 정책은 석탄이 재생에너지의 변동성에 대한 보험이자 에너지 안보를 보장하는 정책 수단으로서의 기능을 반영합니다. 풍력과 태양광 발전 용량은 날씨에 따라 변동하는 반면, 석탄화력발전소는 수요에 따라 가동 가능한 가변적인 용량을 제공합니다. 에너지 및 청정공기 연구센터(Centre for Research on Energy and Clean Air)는 기존 발전소의 과잉 용량이 재생에너지를 사실상 배제한다고 주장합니다. 장기 석탄화력발전 계약은 재생에너지 대안이 있음에도 불구하고 석탄화력발전 용량을 사용할 경제적 인센티브를 제공하기 때문입니다.

이러한 이중 전략의 경제적 논리는 석탄 화력 발전소가 실제 전력 생산량과 관계없이 용량 요금을 통해 보상받는 중국 전력 시장 구조에 의해 결정됩니다. 분석에 따르면 2050년까지 재생에너지 백업을 위해 100~200기가와트의 석탄 화력 예비 용량이 필요하며, 이를 위해 4,000억~7,000억 위안의 용량 요금을 지불해야 합니다. 이러한 요금 지불 흐름은 석탄 사용량이 감소하더라도 석탄 용량을 유지하도록 유도합니다. 2014년 중국 지역 전력망의 계획 예비율은 평균 28%로, 미국의 일반적인 15%의 거의 두 배에 달했습니다. 북동부 전력망과 같은 일부 지역은 예비율이 최대 64%에 달했습니다.

이러한 과잉 생산능력은 중국 에너지 부문의 체계적이고 왜곡된 인센티브를 반영합니다. 지방 정부는 발전소 프로젝트를 지역 경제 발전의 도구로 활용하고, 석탄 생산업체는 발전 부문의 수직적 통합을 통해 시장을 확보합니다. 신규 석탄 화력 발전 허가의 4분의 3 이상이 광산 사업을 운영하는 기업에 할당되어 자체 생산 제품에 대한 수요를 창출했습니다. 이러한 구조는 공식적인 배출량 감축 목표와 시진핑 주석의 2026년 이후 석탄 소비 감축 공약에도 불구하고 화석 연료 인프라의 정치적, 경제적 지속성을 초래합니다. 2024년 화력 발전량은 2% 성장에 그쳤고, 재생에너지 발전 용량은 폭발적으로 증가했습니다. 그러나 대규모 석탄 예비 용량의 존재로 인해 재생에너지의 실제 통합은 제한적입니다.

기술 경쟁력의 지정학적 차원

인공지능(AI) 주도권을 둘러싼 경쟁은 경제적 경쟁을 넘어 기술 패권을 둘러싼 지정학적 갈등으로 나타나며, 이는 세계 권력 구조에 광범위한 영향을 미칩니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 중국이 AI 경쟁에서 승리할 것이라고 분명히 경고했는데, 이는 미국 최대 기업으로, 주로 미국 고객에게 제품을 판매하는 기업의 수장에게서 나온 평가라는 점에서 특히 주목할 만합니다. 황 CEO의 주장은 중국 기업의 구조적 이점, 즉 무료 또는 대폭적인 에너지 보조금, AI 응용 분야에 대한 규제 완화, 그리고 신제품을 더욱 신속하게 실험할 수 있는 능력에 초점을 맞춥니다. 중국에서 전기가 사실상 무료라는 그의 주장은 과장된 표현일 수 있지만, 실제로 운영 비용을 크게 절감하여 사실상 무시할 수 있을 정도로 낮추는 보조금 정책을 반영하고 있습니다.

미국 단체 연합인 아메리칸 에지 프로젝트(American Edge Project)는 2025년 11월 보고서를 발표하며, 미국이 초기 주도권 확보에도 불구하고 장기적인 AI 주도권을 확보하기에는 부족하다고 경고했습니다. 이 보고서는 10년간의 발전 및 송전망 투자 부족, 인재 부족, 그리고 AI 도입 부진을 중국이 악용하고 있는 구조적 약점으로 지적했습니다. 오픈AI(OpenAI)는 백악관에 중국이 발전 용량 확대에 전념하는 것이 AI 경쟁에서 우위를 점하고 있으며, 용량 공급을 산업 경쟁력의 기반으로 삼고 있다고 전했습니다. 이러한 평가는 중국 방문 후 미국의 전력망 인프라가 너무 취약하여 경쟁이 이미 끝났을 수 있다는 미국 전문가들의 의견과 일치합니다.

인공지능의 지정학적 중요성은 사실상 모든 경제 분야에 적용 가능하고 군사적 목적으로 활용될 수 있다는 잠재력에서 비롯됩니다. Anthropic은 중국 연계 조직이 정찰, 익스플로잇 검증, 신원 정보 수집, 데이터 추출 등 공격 프로세스의 80~90%를 자동화한 완전 AI 기반 사이버 간첩 행위가 최초로 확인된 사례를 기록했습니다. 이러한 발전은 AI 역량이 안보에 직접적인 영향을 미치며, 국가는 더욱 발전된 시스템을 통해 사이버전과 정보 수집에서 비대칭적 우위를 확보할 수 있음을 보여줍니다. 트럼프 행정부는 국가 안보와 경제적 우위를 AI 인프라와 명시적으로 연계하는 데이터 센터 승인 및 에너지부 지침을 신속하게 처리하라는 행정 명령을 내렸습니다.

인프라 개발의 분배 효과와 사회적 의미

데이터 센터 개발 비용 분배는 상당한 분배 효과를 초래합니다. 지리적으로 집중된 혜택은 전 세계에 분산된 주체들에게 돌아가는 반면, 비용은 지역 사회가 부담합니다. 데이터 센터는 인터넷을 통해 전 세계적으로 네트워크화되어 전 세계 사용자에게 서비스를 제공하지만, 에너지는 물리적으로 위치한 지역에서만 소비합니다. 수혜자와 비용 부담자 간의 이러한 공간적 불균형은 근본적인 형평성 문제를 야기합니다. 버지니아, 일리노이, 오하이오 주민들은 전기 가격 인상을 통해 전 세계 AI 서비스를 보조하지만, 이러한 서비스들은 자신들에게 반드시 수혜가 되는 것은 아닙니다. 반면 기술 기업들은 이윤을 사유화하고 비용을 공유화합니다.

미국 전력 시장의 규제 구조는 이러한 불균형을 심화시킵니다. 공공사업체는 모든 고객에게 요금 인상을 통해 전력망 확장 자금을 조달하며, 데이터 센터는 상당한 양의 에너지를 소비하지만 규모의 경제와 협상력 덕분에 일반 가정 고객보다 더 유리한 요금을 받는 경우가 많습니다. 조지타운 로 리뷰(Georgetown Law Review)는 세계에서 가장 자본력이 풍부한 영리 기업이 소유한 데이터 센터의 에너지 비용을 일반 가정 고객이 사실상 보조하고 있음을 보여줍니다. 산타클라라에서는 데이터 센터 소비량이 이미 전체 전기 판매량의 60%를 차지하고 있으며, 시는 인프라 비용에 대한 최소 부분적인 보상을 제공하는 5%의 공공사업세를 부과하고 있습니다.

이러한 분배 효과는 노동 시장에 미치는 영향으로 보완됩니다. 데이터센터는 고도로 자동화된 방식으로 운영되기 때문에 시운전 후 직접 일자리 창출이 상대적으로 적습니다. 건설 단계에서는 임시직 고용이 창출되고 전문 기술직이 생겨나지만, 자본 투자 대비 일자리 창출 비율은 기존 산업에 비해 매우 낮습니다. 데이터센터를 유치하는 지자체는 세수와 간접적인 경제적 이익을 얻지만, 인프라 비용과 에너지 소비 증가로 인한 환경적 부담도 감수해야 합니다. 지역적 비용과 전 세계적 이익의 불일치는 일부 지역에서 데이터센터 추가 개발에 대한 정치적 저항을 야기하며, 지자체는 모라토리아를 시행하거나 더 엄격한 허가 절차를 시행하고 있습니다.

비대칭적 자원 제약 하의 혁신 역학

미국과 중국 AI 개발자들이 직면한 서로 다른 자원 제약은 잠재적으로 놀라운 장기적 결과를 초래할 수 있는 서로 다른 혁신 경로를 주도하고 있습니다. 우수한 엔비디아 칩을 활용할 수 있는 미국 기업들은 하드웨어의 이점을 극대화하는 연산 집약적인 접근 방식에 집중하지만, 에너지 소비 측면에서 비효율적일 수 있습니다. 수출 제한으로 인해 성능이 떨어지는 하드웨어를 사용할 수 없는 중국 개발자들은 알고리즘 효율성을 우선시해야 하며, 이는 더 나은 하드웨어가 출시되더라도 이점을 제공하는 혁신으로 이어집니다. DeepSeek의 R1 모델은 이러한 패턴을 잘 보여줍니다. 전문가 아키텍처를 혼합하고 서브네트워크를 선택적으로 활성화함으로써 1/10의 비용으로 비슷한 성능을 달성합니다.

이러한 역학은 기술 진화의 근본 원리를 보여줍니다. 즉, 희소성은 대안적인 차원의 혁신을 촉진한다는 것입니다. 자원의 풍부함은 기존 경로를 따라 점진적인 개선을 촉진하는 반면, 희소성은 근본적인 재설계를 강요합니다. MIT 라이선스에 따라 오픈소스 모델로 공개된 DeepSeek R1은 전 세계 개발자들이 이러한 발전을 기반으로 발전할 수 있도록 함으로써 이러한 효과를 증폭시킵니다. 이러한 오픈소스 전략은 중국이 AI 경쟁의 논리를 이해하고 있음을 보여줍니다. 한 기업이 이룬 모든 개선은 경쟁사가 이익을 보더라도 다음 글로벌 개발 주기에 반영됩니다. 이러한 역학은 활발한 기업 생태계, 최고 수준의 연구실, 그리고 탄탄한 벤처 캐피털 네트워크를 갖춘 기업에 유리하게 작용하는데, 이러한 구조적 강점은 여전히 ​​주로 미국에 집중되어 있습니다.

그러나 중국 개발자들의 효율성 혁신이 모든 한계를 해결하는 것은 아닙니다. 학습 비용은 절감되지만, 추론(학습된 모델이 텍스트나 이미지를 생성하는 과정)은 여전히 ​​연산 집약적인 프로세스입니다. 이는 특히 반도체 제재 강화 하에서 중국의 AI 서비스 글로벌 확장 능력을 제한할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 DeepSeek 사례는 수출 통제가 혁신을 막는 것이 아니라, 단지 혁신을 지연시키고 방향을 전환할 수 있음을 보여줍니다. 중국 AI 모델의 개발 속도는 극적으로 가속화되었습니다. 이전 세대 모델이 미국 모델을 따라잡는 데 수년이 걸렸던 반면, DeepSeek은 OpenAI 출시 후 몇 달 만에 R1 초기 버전을 완성했습니다. 이러한 가속화는 축적된 전문성과 강화된 정부 지원 및 산업 투자를 모두 반영합니다.

적합:

• 글로벌 비교에서의 AI 전략: 비교(미국 대 EU 대 독일 대 아시아 대 중국)

장기 시스템 안정성 및 전환 위험

AI 인프라를 수용하기 위한 글로벌 에너지 시스템의 급속한 변화는 전력망 안정성과 장기적인 시스템 복원력에 심각한 위험을 초래합니다. 북미전력신뢰성공사(NARRC)는 데이터 센터 수요가 발전 용량을 20기가와트 초과함에 따라 2024/25년 겨울철 정전 위험이 증가할 것으로 예상합니다. 미국 남동부 지역과 워싱턴주, 오리건주는 특히 취약한데, 수요 증가, 겨울철 태양광 발전 감소, 그리고 극심한 기상 조건으로 인한 가스 파이프라인 폐쇄 가능성 등이 복합적으로 작용하여 공급 부족을 초래할 수 있습니다. 이러한 상황은 수십 년간 정체된 수요 증가 속에서 복원력과 중복성에 대한 체계적인 투자 부족을 반영합니다.

현재 개발 경로의 장기적인 지속 가능성은 의문입니다. 양국 모두 막대한 데이터 센터 투자를 진행하고 있지만, AI 애플리케이션이 이러한 투자를 정당화할 만한 가치를 창출할지는 여전히 불확실합니다. 골드만삭스는 AI 수익화 실패 또는 혁신의 상품화 및 모델 개발 비용의 급격한 감소 등의 위험과 함께 잠재적인 시장 약세에 대한 경각심을 고조시켰습니다. 후자의 경우, 대규모 인프라 투자는 수익을 창출하기 전에 불필요해질 것입니다. 딥식(DeepSeek)의 발표 이후 엔비디아 주가의 변동성은 시가총액 6천억 달러를 증발시켰으며, 투자자들이 현재 비즈니스 모델의 지속성에 대해 불확실성을 느끼고 있음을 보여줍니다.

증가하는 에너지 수요는 환경에 미치는 영향으로 인해 전환 경로를 더욱 복잡하게 만듭니다. 기술 기업들이 무탄소 에너지에 대한 의지를 표명하는 반면, 국제에너지기구(IEA)는 데이터센터용 가스 화력 발전량이 2024년 120테라와트시에서 2035년 293테라와트시로 두 배 이상 증가할 것으로 전망하며, 이는 주로 미국에서 증가할 것으로 예상합니다. 골드만삭스는 추가 데이터센터 수요의 60%를 천연가스로 충당할 것으로 추산하며, 이로 인해 2030년까지 2억 1,500만 톤에서 2억 2,000만 톤의 온실가스가 추가로 배출될 것으로 예상합니다. 이는 전 세계 에너지 배출량의 0.6%에 해당합니다. 이러한 추세는 국가 기후 목표를 약화시키고 경제 발전과 환경 보호 간의 정치적 갈등을 심화시킵니다. 중국 또한 재생에너지 투자에도 불구하고 석탄 화력 발전소를 대대적으로 확장하면서 배출 감축 목표를 위태롭게 하고 2030년 이전 배출량 정점 달성에 대한 의문을 제기하는 등 유사한 딜레마에 직면해 있습니다.

이러한 발전의 세계적 차원은 미중 양자 간 경쟁을 넘어 전 세계 에너지 시스템에 영향을 미칩니다. 국제에너지기구(IEA)는 2035년까지 데이터 센터가 전 세계 전력의 4% 이상을 소비할 것으로 전망하며, 이는 중국, 미국, 인도에 이어 네 번째로 큰 전력 소비국이 될 것이라고 예측합니다. 이러한 수요 급증은 교통수단의 전기화, 산업 리쇼어링, 그리고 신흥 경제국의 경제 발전과 맞물려 발생하며, 누적된 수요 증가는 발전 용량과 전력망 인프라를 압도할 가능성이 있습니다. 이로 인해 제한된 에너지 자원을 둘러싼 경쟁이 심화되어, 에너지 과잉 국가는 전략적 우위를 점하는 반면 에너지 수입에 의존하는 국가는 취약해지는 등 국제적 긴장이 조성될 가능성이 있습니다.

이러한 여러 갈등을 해소하기 위해서는 조율된 산업 정책 개입, 대규모 인프라 투자, 그리고 현행 인공지능 개발 모델의 근본적인 개편이 필요합니다. 효율성 향상을 위한 기술 혁신, 승인 절차를 가속화하는 규제 개혁, 또는 낭비적인 활용을 제한하는 수요 관리를 통해 AI 개발, 에너지 가용성, 그리고 환경 목표 간의 균형을 맞추려면 기존 구조를 체계적으로 재설계해야 합니다. 앞으로 몇 년은 이러한 변화 과정이 질서 있게 전개될지, 아니면 자원 부족, 전력망 불안정성, 그리고 지정학적 갈등이 혼란스러운 조정을 강요할지를 결정하게 될 것입니다. 최근의 상황 전개는 중국이 전략적 선견지명과 중앙집권적 협력을 통해 구조적 우위를 축적한 반면, 미국의 혁신과 기업가적 역동성은 인프라 부족으로 상쇄되고 있음을 시사합니다. 이러한 경쟁의 궁극적 결과는 두 체제가 각자의 약점을 어떻게 해결할 수 있는지에 달려 있습니다.

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