인공 지능 (AI)은 단순히 기술을 변화시키는 것이 아닙니다. 또한 글로벌 에너지 부문을 크게 변화시키고 있습니다. 최신에 따르면 보고서 IA (International Energy Agency)에서 AI의 빠른 성장, 특히 데이터 센터에서의 빠른 성장은 전기 수요가 크게 증가하고 있습니다. 동시에 AI는 에너지 부문이보다 효율적이고 지속 가능하며 탄력적이 될 수있는 기회를 제공합니다. 이러한 변화는 전기를 생성, 소비 및 관리하는 방식을 크게 변화시킬 것으로 예상됩니다.
AI의 증가하는 전기 요구
AI가 글로벌 전기 소비에 미치는 가장 즉각적인 영향 중 하나는 데이터 센터의 성장입니다. AI 모델을 운영하는 데 필요한 계산 능력을 제공하는이 시설은 이미 전기의 주요 소비자입니다. AI 기술이 더욱 강력하고 광범위 해짐에 따라 컴퓨팅 전력에 대한 수요와이를 지원하는 데 필요한 에너지는 크게 증가 할 것으로 예상됩니다. 에 따르면 보고서데이터 센터의 전기 소비는 2030 년까지 945 TWH를 초과 할 것으로 예상되며, 2024 년에 보이는 수준의 두 배 이상이 증가합니다.이 증가는 주로 고성능 컴퓨팅, 특히 가속화 된 서버를 사용하는 고성능 컴퓨팅이 필요한 AI 모델에 대한 수요가 증가함에 따라 주도됩니다.
현재 데이터 센터는 전세계 전기의 약 1.5%를 소비합니다. 그러나 글로벌 전기 수요에 대한 비중은 향후 10 년 동안 크게 증가 할 것으로 예상됩니다. 이는 주로 GPU 및 가속 서버와 같은 전문 하드웨어에 대한 AI의 의존 때문입니다. AI의 에너지 집약적 특성은 전기 소비의 미래를 결정하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
AI의 에너지 영향의 지역 변화
데이터 센터의 전기 소비는 전 세계적으로 균등하게 분포되어 있지 않습니다. 미국, 중국 및 유럽은 글로벌 데이터 센터 전기 수요의 가장 큰 비중을 차지합니다. 미국에서는 2030 년까지 데이터 센터가 전력 수요 증가의 거의 절반에 기여할 것으로 예상됩니다. 한편, 동남아시아 및 인도와 같은 신흥 경제는 급속한 데이터 센터 개발을 경험하고 있지만, 수요 증가는 선진국에 비해 수요 증가가 낮아졌습니다.
이 데이터 센터의 농도는 전기 그리드, 특히 인프라가 이미 긴장을 받고있는 지역에서 고유 한 과제를 제기합니다. 이 센터의 높은 에너지 수요는 그리드 정체와 그리드에 연결하는 데 지연 될 수 있습니다. 예를 들어, 미국의 데이터 센터 프로젝트는 제한된 그리드 용량으로 인해 장기 대기 시간에 직면 해 왔으며, 이는 적절한 계획없이 악화 될 수있는 문제입니다.
AI의 증가하는 에너지 요구를 충족시키기위한 전략
IEA의 보고서는 그리드 신뢰성을 보장하면서 AI의 증가하는 전력 수요를 충족시키기위한 몇 가지 전략을 제안합니다. 한 가지 주요 전략은 에너지 원을 다각화하는 것입니다. 재생 에너지는 데이터 센터의 수요 증가를 충족시키는 데 중심적인 역할을 할 것이지만, 천연 가스, 원자력 및 소형 모듈 식 원자로 (SMRS)와 같은 새로운 기술도 기여할 것입니다.
재생 에너지는 경제 경쟁력과 빠른 개발 타임 라인으로 인해 2035 년까지 데이터 센터 수요의 전 세계 성장의 거의 절반을 공급할 것으로 예상됩니다. 그러나, 재생 에너지의 간헐적 특성을 데이터 센터의 지속적인 수요와 균형을 맞추려면 강력한 에너지 저장 솔루션과 유연한 그리드 관리가 필요합니다. 또한 AI 자체는 에너지 효율을 향상시키는 역할을 수행하여 발전소 운영을 최적화하고 그리드 관리를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
에너지 부문 최적화에 AI의 역할
AI는 또한 에너지 시스템을 최적화하기위한 강력한 도구입니다. 에너지 생산을 향상시키고 운영 비용을 낮추며 재생 에너지를 기존 그리드에 통합 할 수 있습니다. 실시간 모니터링, 예측 유지 보수 및 그리드 최적화를 위해 AI를 사용함으로써 에너지 회사는 효율성을 높이고 배출량을 줄일 수 있습니다. IEA는 2035 년까지 광범위한 AI 채택이 전기 부문에서 매년 최대 1,100 억 달러를 절약 할 수 있다고 추정합니다. IEA 보고서는 AI가 에너지 부문의 수요 효율성과 공급의 효율성을 향상시킬 수있는 몇 가지 주요 응용 프로그램을 강조합니다.
- 공급 및 수요 예측 : AI는 가변 소스를 그리드에 통합하는 데 필수적인 재생 에너지 가용성을 예측하는 능력을 향상시킵니다. 예를 들어, 구글 신경망 기반 AI는 정확한 36 시간 예측을 통해 풍력의 재무 가치를 20% 증가 시켰습니다. 이를 통해 유틸리티는 공급과 수요의 균형을 높이고 화석 연료 백업에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.
- 예측 유지 보수 : AI는 전력선 및 터빈과 같은 에너지 인프라를 모니터링하여 정전으로 이어지기 전에 결함을 예측합니다. 영겁 중간 전압 케이블에 대한 머신 러닝을 사용하여 최대 30% 감소했으며 Enel은 센서 기반 AI 시스템으로 15% 감소를 달성했습니다.
- 그리드 관리 : AI는 특히 분배 수준에서 전력 흐름을 최적화하기 위해 센서 및 스마트 미터의 데이터를 처리합니다. 이로 인해 그리드 연결 장치의 수가 계속 증가하더라도 안정적이고 효율적인 그리드 작업을 보장합니다.
- 수요 응답 : AI는 전기 가격과 동적 가격 책정 모델을 더 잘 예측할 수있게하여 소비자가 사용량을 피크 시간으로 전환하도록 장려합니다. 이는 그리드 스트레인을 줄이고 유틸리티와 소비자 모두의 비용을 낮 춥니 다.
- 소비자 서비스 : AI는 앱 및 챗봇을 통해 고객 경험을 향상시켜 청구 및 에너지 관리를 향상시킵니다. Octopus Energy 및 Oracle Utilities와 같은 회사는이 혁신의 예를 보여줍니다.
또한 AI는 발전 및 전송과 같은 에너지 집약적 인 프로세스의 효율성을 향상시켜 에너지 소비를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 에너지 부문이 더욱 디지털화됨에 따라 AI는 공급과 수요의 균형을 맞추는 데 중요한 역할을합니다.
도전과 앞으로
AI를 에너지 부문에 통합하면 큰 약속이 있지만 불확실성은 여전히 존재합니다. AI 채택 속도, AI 하드웨어 효율의 발전 및 에너지 부문의 수요 증가 능력은 미래의 전기 소비에 영향을 줄 수있는 모든 요소입니다. IEA의 보고서는 몇 가지 시나리오를 간략하게 설명하며, 가장 낙관적 인 프로젝션은 현재 기대보다 45% 이상의 수요 급증을 나타냅니다.
AI의 성장이 에너지 부문의 용량을 능가하지 않도록하기 위해 국가는 그리드 인프라 향상, 유연한 데이터 센터 운영을 촉진하며 에너지 생산이 AI의 진화하는 요구를 충족시킬 수 있도록하는 데 집중해야합니다. 에너지 및 기술 부문 간의 협력과 전략 정책 계획과 함께 위험을 관리하고 에너지 부문에서 AI의 잠재력을 활용하는 데 필수적입니다.
결론
AI는 글로벌 전기 부문을 크게 변화시키고 있습니다. 데이터 센터에서 에너지에 대한 수요가 증가하면 도전이 발생하지만 에너지 부문도 발전하고 효율성을 향상시킬 수있는 기회를 제공합니다. AI를 사용하여 에너지 사용을 향상시키고 에너지 원을 다각화함으로써 우리는 AI의 증가하는 전력 요구를 지속 가능한 방식으로 충족시킬 수 있습니다. 에너지 부문은 AI를 사용하여 에너지 시스템을 개선하기 위해 AI의 빠른 성장을 지원하기 위해 신속하게 적응해야합니다. 향후 10 년 동안, 우리는 AI와 디지털 경제의 교차로에 의해 전기가 생성, 배포 및 소비되는 방식의 주요 변화를 기대할 수 있습니다.
게시물 AI가 세계의 전기지도를 다시 그리는 방법 : IEA 보고서의 통찰력 먼저 나타났습니다 Unite.ai.
