중국, 전국 전력망에 인공지능 통합 가속화

중국이 에너지 전환을 가속화함에 따라 인공지능이 전력 생산, 배전, 소비의 실질적 변화를 이끌며 정책 프레임워크를 넘어 일상 운영에 영향을 미치기 시작했다.

중국 북부 치펑(赤峰)에 위치한 한 시설이 이러한 변화를 보여준다. 이 플랜트는 인접한 풍력 및 태양광 설비에서 공급되는 전력만을 이용해 수소와 암모니아를 생산한다. 주 전력망이 아닌 독립된 마이크로그리드에서 운영되는 것은 청정 에너지의 이점과 함께 독특한 과제를 안겨준다: 재생에너지 생산량은 기상 조건에 따라 변동한다.

일관된 생산을 유지하기 위해 이 시설은 엔비전(Envision)이 개발한 인공지능 기반 제어 플랫폼을 활용한다. 이 시스템은 고정된 생산 일정을 버리고 변화하는 풍력 및 태양광 발전량에 대응해 운영을 동적으로 조절한다. 로이터 통신이 상세히 보도한 바에 따르면, 엔비전의 수석 수소 엔지니어 장젠(张健)은 이 인공지능을 오케스트라 지휘자에 비유하며, 전력 공급과 산업 수요를 매끄럽게 동기화한다고 설명했다.

이 플랫폼은 풍속이 높은 시기에는 잉여 전력을 활용하기 위해 자동으로 생산량을 늘리고, 바람이 잦아들 때는 전력망 부담을 방지하기 위해 생산량을 줄인다. 장 젠에 따르면, 이는 재생에너지의 본질적인 변동성에도 불구하고 플랜트의 고효율 운영을 가능케 한다.

이러한 노력은 철강 및 해운과 같이 감축이 어려운 분야의 탈탄소화에 핵심적인 연료로 간주되는 수소와 암모니아에 대한 중국의 전략에 중추적 역할을 한다. 또한 이는 AI를 활용해 막대한 양의 재생 에너지를 국가 전력망에 통합하는 점점 더 복잡해지는 과제를 해결하려는 더 광범위한 야망을 반영한다.

학계는 기후 목표 달성에 AI가 기여할 수 있는 잠재력을 강조한다. 저탄소 전환을 연구하는 동남대학교 정사이나 부교수는 AI의 적용 범위가 배출량 모니터링부터 수급 예측에 이르기까지 광범위하다고 지적한다. 그러나 그녀는 전력 집약적 데이터 센터로 인해 AI 자체의 상당한 에너지 발자국을 경고하기도 한다.

중국이 신규 풍력·태양광 설비 설치에서 세계를 선도하고 있지만, 이 용량을 효율적으로 통합하는 것은 어렵습니다. 트리비움 차이나의 코리 콤스는 이제 AI가 전력망 유연성과 대응력을 높이는 핵심 도구로 널리 인식되고 있다고 관찰합니다.

이러한 관점은 지난해 9월 발표된 국가 차원의 'AI+에너지' 전략으로 확고해졌다. 이 정책은 AI와 에너지 분야의 긴밀한 통합을 촉진하며, 전력망 관리·발전·산업 응용 분야에 특화된 대규모 모델 개발을 장려한다. 당국은 2027년까지 다수의 시범 사업을 추진하고 100여 가지 시나리오에서 AI를 시험 운영해 2030년까지 세계 최고 수준의 AI-에너지 통합을 목표로 한다.

컴즈는 일반 목적 AI보다는 풍력 발전단지 최적화나 전력망 부하 균형 조정 같은 특정 업무에 특화된 도구에 중점을 둔다고 지적한다. 상하이 CEIBS의 후광저우 교수에 따르면, 이는 기초적인 대규모 언어 모델에 더 많은 투자를 집중해 온 미국의 접근 방식과 차별화된다.

수요 예측은 즉각적인 적용 사례 중 하나다. 시안 교통리버풀대학의 팡 루루이(方璐瑞) 교수는 정전을 방지하려면 전력망이 완벽한 실시간 균형을 유지해야 한다고 설명한다. 재생에너지 생산량과 소비량에 대한 정밀한 AI 예측을 통해 전력망 운영자는 에너지 저장이나 석탄 화력 피크 발전소 의존도 감축 등 효과적인 계획을 수립할 수 있다.

초기 적용 사례가 진행 중이다. 상하이 전역 가상 발전소는 데이터 센터, 건물 관리 시스템, 전기차 충전기를 포함한 수십 개의 분산 자산을 통합 네트워크로 묶었다. 8월 시범 운영에서 이 시스템은 소규모 석탄 발전소 출력과 맞먹는 160메가와트 이상의 피크 수요를 성공적으로 절감했다.

컴즈는 발전이 분산화되고 변동성이 커짐에 따라 이러한 시스템이 필수적이라고 강조한다. "예측 분석이 가능하고 새로운 데이터에 신속히 적응할 수 있는 강력한 시스템이 필요하다"고 그는 밝혔다.

전력망 외에도 중국은 국가 탄소 시장에 인공지능을 도입하는 방안을 모색 중이다. 이 시장은 전력, 철강, 시멘트, 알루미늄 등 고배출 산업의 3,000여 개 기업을 규제하며, 이들 기업이 중국 전체 배출량의 60% 이상을 차지한다. 아델피의 천즈빈(Chen Zhibin)은 인공지능이 규제 당국이 배출량 데이터를 검증하고, 배출권 배분을 최적화하며, 기업들이 탄소 관련 비용을 더 잘 이해하도록 돕는 데 기여할 수 있다고 제안한다.

그러나 기회는 증가하는 위험과 맞물려 있다. 연구에 따르면 2030년까지 중국 AI 데이터센터의 전력 소비량은 연간 1,000테라와트시(TWh)를 초과할 수 있으며, 이는 현재 일본의 총 전력 사용량에 필적하는 규모다. 해당 분야의 생애주기 배출량은 급격히 증가해 중국의 2030년 탄소 목표 이후 정점에 달할 것으로 전망된다.

이러한 연구에 참여한 인민대학 박사 과정 연구원 슝치양(熊奇陽)은 이 같은 현상을 중국의 지속적인 석탄 발전 의존으로 설명한다. 그는 청정에너지로의 전환이 가속화되지 않으면 통제되지 않은 AI 성장이 기후 목표를 훼손할 수 있다고 경고한다.

규제 당국도 대응에 나섰다. 2024년 시행된 행동 계획은 데이터센터의 에너지 효율을 높이고 재생에너지 소비를 매년 10%씩 늘리도록 의무화했다. 추가 정책은 풍력·태양광 자원이 풍부한 서부 지역에 신규 시설 건설을 장려한다.

운영사들도 혁신을 시도 중이다. 상하이 해안가에는 해수를 냉각수로 활용해 에너지 및 담수 사용량을 줄이는 해저 데이터 센터가 가동을 준비 중이다. 개발사 하이란윈(海浪雲)은 이 시설이 주로 해상 풍력발전단지의 전력을 공급받을 것이며, 성공 시 복제 가능성을 시사했다.

AI의 에너지 수요가 급증하고 있음에도 슝(熊)은 전략적으로 배치된다면 배출량에 대한 순 영향이 여전히 긍정적일 수 있다고 주장한다. 중공업, 전력 시스템, 탄소 시장을 최적화함으로써 AI는 정책 입안자들이 해결해야 할 새로운 복잡성을 도입하면서도 중국의 탈탄소화를 위한 필수 도구로 남을 수 있다.

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