미국 최대 지하수 저수지 상부에 데이터센터 건설 제안, 환경 지속가능성 문제 제기

AI 데이터 센터의 급속한 확장은 그레이트 플레인스 전역에서 긴급한 환경 문제를 야기하고 있습니다: 미국의 가장 중요한 지하수 매장량 중 하나가 성장하는 디지털 경제와 이에 의존하는 농업 커뮤니티를 동시에 지탱할 수 있을까요?

Brockovich AI Data Center Reporting의 새로운 지도 작성에 따르면, 제안된 여러 AI 시설과 건설 중인 AI 시설이 Ogallala Aquifer 바로 위에 또는 인접하게 위치하고 있습니다. Ogallala Aquifer는 미국의 많은 농업 생산지를 차지하고 있는 지하수 시스템입니다. 이러한 발견은 텍사스와 와이오밍의 지방 정부들이 AI 투자의 경제적 이점을 장기적 수자원 가용성 우려와 저울질하고 있는 가운데 나왔습니다.

텍사스에서는 이미 패턴이 명확합니다. Tom Green County에서 커미셔너들은 2026년 6월 2일, 4월에 500명 이상의 주민들이 Beacon의 Dove Creek 프로젝트에 반대하는 대규모 공개 시위가 있은 후 Precinct 4에서의 데이터 센터 개발에 대한 12개월 유예 기간을 거부하기로 투표했습니다. 커미셔너들은 이전에 데이터 센터의 대량 물 사용에 대한 더욱 엄격한 주 차원의 규제를 촉구하는 만장일치 결의안을 통과시킨 바 있습니다. 한편, 6월 24일에 Fermi Chief Site Development Officer Charlie Hamilton은 Amarillo의 Fermi Project Matador 데이터 센터와 관련하여 텍사스 하원 천연 자원 위원회 앞에서 물 절약에 대해 증언했습니다.

Ogallala 지역 전역의 개발 집중은 연구자, 농민 및 지방 관계자들의 감시를 심화시켰습니다. 모든 시설이 대수층에서 직접 물을 끌어오지는 않을 것이며, 일부 프로젝트는 낮은 수량 냉각 기술을 추구하고 있지만, 누적된 영향은 여전히 불확실합니다.

주목을 받고 있는 프로젝트들 중에는 텍사스와 와이오밍의 여러 대규모 AI 중심 캠퍼스가 있으며, 지하수 시스템이 상호 연결되어 있을 가능성이 있는 근처에 제안된 여러 프로젝트가 더 있습니다. 4개의 데이터 센터가 이미 Ogallala Aquifer 위에서 건설 중입니다(주로 텍사스와 와이오밍에 위치).

결정적으로, 이러한 프로젝트들은 기술적으로 동일하지 않습니다. 일부 시설은 특히 낮은 수량 설계로 마케팅되고 있습니다. Related Digital의 Cheyenne 캠퍼스는 소비 수량 사용을 최소화하기 위한 고효율 공기 냉각 시스템을 강조했으며, 대량의 물을 증발시키는 대신 팬과 열 교환기에 의존합니다. 다른 AI 캠퍼스는 에너지 효율을 개선할 수 있지만 폐회로 시스템, 건식 냉각 기술 또는 기존 증발 냉각탑 사용 여부에 따라 수량 소비가 크게 달라지는 고급 액체 냉각 시스템을 사용할 것으로 예상됩니다.

Beacon Dove Creek, Microsoft의 Cheyenne 확장, Prometheus' Casper 캠퍼스 등 여러 주요 프로젝트는 아직 최종 냉각 구성, 물 공급 계획 또는 예상 소비 수량 사용을 공개적으로 공개하지 않았으며, 이는 장기적 영향을 평가하기 어렵게 만듭니다. University of Pennsylvania의 전기공학 및 시스템 공학 교수인 Benjamin Lee가 지적한 대로: "이러한 지리적 위치에 데이터 센터를 구축하는 것이 물 사용에 본질적으로 좋거나 나쁜 것은 아닙니다. 가장 중요한 것은 데이터 센터의 유형과 사용되는 냉각 기술입니다."

Ogallala Aquifer는 8개 주(South Dakota, Nebraska, Wyoming, Colorado, Kansas, Oklahoma, New Mexico, Texas)를 아래로 확장되어 있으며, 북미의 가장 중요한 지하수 자원 중 하나입니다. 미국 지하수 관개의 약 30%를 지원하며, 미국 농업 생산의 약 1/5을 유지하는 데 도움이 됩니다.

수십 년에 걸친 농업 취수로 인해 대수층 전체에서 수위가 극적으로 감소했습니다. 일부 지역에서는 지하수 수위가 200피트 이상 하락했으며, 이는 자연 충전 속도를 훨씬 초과합니다. Colorado State University의 전기공학 및 컴퓨터 공학 교수인 Sudeep Pasricha는 "일부 소지역에서는 수자원 손실이 수십 년 동안 지속되어 왔으며, 고갈 속도가 연간 100,000에이커-피트를 초과하고 일부 지역에서는 저장된 수자원의 거의 27%가 이미 고갈되었습니다"라고 설명했습니다.

과학자들은 대수층이 충전되는 것이 아니라 채굴되고 있다고 경고합니다. Pasricha에 따르면, "표면 저수지와 달리 대수층은 극히 천천히 충전되며", 그레이트 플레인스의 일부 지역의 충전 속도는 종종 연간 1인치 미만입니다. 이는 관개 취수량보다 훨씬 적습니다. 따라서 손실된 물이 복구되는 데 "일부 지역에서 수백 년에서 수천 년" 이상이 소요될 수 있습니다.

이러한 우려에도 불구하고, 텍사스, 와이오밍 및 다른 그레이트 플레인스 주는 대규모 AI 인프라에 매력적으로 남아 있습니다. 개발자들은 상대적으로 저렴한 토지, 주요 전송 인프라 접근, 이용 가능한 전력 생성, 세금 인센티브 및 해안 시장보다 적은 토지 사용 제약에 의해 끌려갑니다.

현대의 AI 시설은 막대한 양의 열을 생성하며 정교한 냉각 시스템이 필요합니다. 설계에 따라 냉각은 시립 공급, 지하수 우물, 재활용 수 시스템 또는 건식 냉각 및 폐회로 구성과 같은 낮은 수량 대안에 의존할 수 있습니다. 대형 시설은 하루에 최대 500만 갤런을 소비할 수 있으며, 이는 수만 명의 사람들의 일일 필요량에 필적합니다.

수 절약 대안이 존재하며, 공기 냉각, 건식 냉각 및 폐회로 시스템이 포함됩니다. 그러나 그러한 접근 방식은 종종 추가 에너지 또는 더 높은 초기 자본 비용이 필요합니다. 직접 수량 소비를 최소화하는 시설도 상당한 간접 수자원 발자국을 가질 수 있습니다. 연구자들은 총 수량 수요의 상당한 부분이 전력 생성을 통해 오프사이트에서 발생하며, 특히 발전소가 수 집약적인 냉각 시스템에 의존할 때 그렇다고 추정합니다.

University of California, Riverside의 연구자 Shaolei Ren이 주도한 AI 수자원 발자국에 관한 획기적인 연구는 20~50개의 AI 쿼리(예: ChatGPT 프롬프트)가 약 500밀리리터의 물을 소비할 수 있으며, 이는 주로 냉각 시스템 및 수 집약적인 프로세스에 의존하는 전기 사용으로 인한 것으로 추정했습니다. 개별적으로, 이러한 양은 작아 보이지만, 수십억 번의 상호 작용 전체에서 누적된 수요는 상당합니다.

Pasricha는 가장 큰 우려는 단일 시설보다 누적된 개발이라고 주의했습니다. 같은 지하수 시스템에서 물을 끌어오는 여러 대규모 캠퍼스는 "실질적인 누적 영향"을 창출할 수 있습니다. 연구자들은 누적된 영향이 가장 중요하다고 강조합니다: 단일 시설은 제한된 영향을 미칠 수 있지만, 대형 캠퍼스의 클러스터는 매우 다른 결과를 야기합니다.

수자원 가용성은 점점 더 단순한 환경 문제가 아니라 지역 정치 문제가 되고 있습니다. 장기적인 결과는 개발자, 규제 당국, 유틸리티 및 지방 정부가 현재 내리는 결정에 크게 달려 있습니다.