AI 혁명의 숨은 장벽: 전력 인프라 인력 부족 문제
인공지능(AI)에 대한 논의에서 종종 집중되는 것은 칩, 데이터 센터, 발전소 및 전력 수요입니다. 그러나 한 가지 다른 장벽이 점차 드러나고 있으며, 이는 과소평가된 도전 과제일 수 있습니다. 바로 전력 인프라 인력에 대한 수요 문제입니다.
AI 혁명은 소프트웨어 엔지니어뿐만 아니라 전기 기술자, 전망 노동자, 변전소 기술자, 전망 기술자, 기계 하청업체, 용접공, 건설 인력 및 시스템 완성 전문가를 필요로 합니다. 이러한 직업들은 소프트웨어 업데이트나 새로운 투자 라운드로 즉시 채워질 수 있는 것이 아니며, 현재 전력 산업이 충분히 갖추지 못한 교육, 경험 및 안정적인 노동력 흐름을 요구합니다.
칩에서 건설까지
초기 AI 개발 단계는 주로 컴퓨팅 파워 경쟁에 집중되었습니다. 투자자들은 반도체, 클라우드 공급업체 및 대규모 데이터 센터 건설 회사에 주목했습니다.
그러나 각 시설은 전망과 연결되어야 합니다. 변압기, 변전소, 예비 전원 시스템, 냉각 시스템, 전송 접근 및 이러한 인프라를 구축하고 유지할 수 있는 숙련된 노동력이 필요합니다. 바로 이 지점에서 문제가 더 복잡해집니다.
최근 뉴스 기관 레이터스(Reuters)는 데이터 센터 건설 경쟁이 전력 및 전망 산업의 인력 부족을 심화시키고 있으며, 이에는 전기 기술자, 전망 노동자 및 기술, 구매, 건설 역할이 포함된다고 보도했습니다. 문제는 수요가 증가하고 있다는 데만 있는 것이 아닙니다. 수요가 증가하는 동시에 많은 숙련된 건설 노동자가 퇴직 나이에 접어들고 있습니다.
수요의 규모
골드만 삭스(Goldman Sachs)의 연구에 따르면, 미국 데이터 센터에 대한 전력 수요는 2025년 31기가와트(GW)에서 2026년 41기가와트, 2027년 66기가와트로 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 2025년 말부터 2027년 말까지 데이터 센터의 예상 용량을 두 배로 늘릴 수 있습니다.
이러한 수요를 충족시키기 위해서는 생산, 전송, 연결 및 예비 시스템의 대규모 확장이 필요합니다. 골드만은 미국 전력 산업이 2030년까지 약 51만 명의 추가 노동자가 필요할 것으로 추정하며, 유럽은 25만 명이 필요할 것이라고 밝혔습니다.
| 연도 | 전력 수요 (기가와트) |
|---|---|
| 2025 | 31 |
| 2026 | 41 |
| 2027 | 66 |
이러한 수치들은 노동력 문제가 병목 현상이 될 수 있는 이유를 설명합니다. 전력 산업은 자기 자신과 경쟁하는 것만이 아닙니다. 데이터 센터, 전력 회사, 재생 에너지 개발사, 제조업체, 산업 프로젝트 및 전망 현대화 프로그램이 모두 동일한 숙련된 노동자를 유치하기 위해 경쟁하고 있습니다.
미국 노동통계국은 전기 기술자의 일자리가 2024년부터 2034년까지 9% 증가할 것으로 전망하며, 이는 모든 직업 평균보다 훨씬 빠른 속도입니다. 또한 매년 약 8,100개의 전기 기술자 일자리가 생길 것으로 예상되며, 이 중 상당수는 직업을 떠나거나 퇴직하는 노동자와 관련이 있습니다.
비용, 지연, 및 전기 요금 문제
숙련된 노동력 부족은 AI 개발이 중단됨을 의미하지는 않습니다. 이는 확장 과정을 더 비쌓고 불균일하게 만들 수 있습니다. 가장 강력한 후원사, 최적의 위치 및 명확한 유틸리티 파트너십을 갖춘 프로젝트가 진행될 가능성이 높습니다. 다른 프로젝트는 지연, 비용 초과 또는 더 긴 연결 시간을 겪을 수 있습니다.
이러한 압력은 전송 업그레이드, 재생 에너지 프로젝트, 천연가스 발전소 및 전망 강화 작업에도 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 에너지 정책, 유틸리티 고객 및 투자자에게 직접적인 영향을 미칩니다.
만약 전력 회사가 대규모 데이터 센터를 지원하기 위해 추가 인프라를 건설해야 한다면, 누가 그 비용을 부담해야 할까요? 운영사들은 이 비용을 주로 수요를 촉진하는 대형 고객이 부담해야 하는지, 아니면 비율 기준으로 더 넓게 분배해야 하는지를 고민해왔습니다. 노동력 부족은 이 논쟁에 또 다른 층을 더하며, 높은 건설 비용이 궁극적으로 프로젝트 경제성에 나타날 것입니다.
수혜자는 누구인가
투자자에게 명확한 수혜자는 반드시 AI 회사는 아닙니다. 이 장벽은 전력 하청업체, 전망 건설업체, 장비 공급업체 및 전력 인프라 회사가 될 수 있습니다.
콴타 서비스(Quanta Services), MYR 그룹, 마스트텍(MasTec), EMCOR, 이튼(Eaton), 버티브(Vertiv)와 같은 회사는 대부분의 소프트웨어 회사보다 물리적 인프라 건설에 훨씬 더 가깝게 위치해 있습니다. 그러나 노동력 부족이 양방향으로 영향을 미칠 수 있다는 점을 주목해야 합니다. 이는 가격 경쟁력과 백로그를 강화할 수 있지만, 프로젝트 완료 속도를 제한할 수도 있습니다. 또 다른 고려 사항은 이러한 대부분의 회사 주식이 지난 1년간 크게 상승했다는 것입니다.
큰 그림
AI는 클라우드에 존재할 수 있지만, 클라우드는 구축되고, 전력이 공급되고, 연결되고, 냉각되고, 유지보수되어야 합니다. 클라우드에서 실행되는 모델, 질문에 답하는 챗봇, 즉시 나타나는 검색 결과가 있습니다. 하지만 이러한 경험 뒤에는 물리적 자산의 체인이 있습니다.
칩이 가장 많은 주목을 받을 수 있습니다. 전력 발전소와 천연가스 터빈도 전력 수요 증가에 대한 전망으로 인해 많은 주목을 받고 있습니다. 그러나 노동력은 가장 중요한 제약 요인 중 하나가 될 수 있습니다.
이것은 AI나 데이터 센터에 대한 찬반 논쟁이 아닙니다. 이것은 그 뒤에 있는 전체 공급망을 이해하기 위한 주장입니다. 다음 개발 단계에 가장 유리한 위치에 있는 회사는 최고의 칩이나 가장 큰 데이터 센터를 가진 회사뿐만이 아닐 수 있습니다. 그들은 또한 숙련된 노동력에 접근할 수 있고 대규모 프로젝트를 수행할 수 있는 전력 회사, 하청업체, 장비 공급업체 및 인프라 회사일 수도 있습니다.
AI의 폭발은 표면적으로는 디지털이지만, 그 아래에는 전통적인 건설 과제가 있습니다. 그 세계에서 전기 기술자와 전망 노동자는 알고리즘만큼 중요할 수 있습니다.
— 로버트 랩피어(Robert Rapier)