AI 데이터센터의 비피크 전력 전환이 전력망 비용 감소 및 수요 곡선 평탄화 가능.

인공지능 프로그램을 지원하기 위해 미국 데이터 센터의 수가 급속도로 증가하고 있으며, 이는 환경 영향과 전력망 부하에 대한 우려를 높이고 있습니다. MIT 연구원들의 새로운 연구에 따르면 데이터 센터가 에너지 소비를 어떻게 구조화하는지에 따라 그 영향이 크게 달라질 수 있습니다.

데이터 센터가 상당한 부분의 에너지 사용을 비피크 시간대로 이동시킨다면 실제로 평균 에너지 비용을 낮출 수 있습니다. 그러나 환경 편익은 지역에 따라 달라질 것입니다. 일부 지역에서는 재생에너지 확충이 증가할 가능성이 높지만 다른 지역에서는 화석 연료 소비가 증가할 수 있습니다.

MIT Sloan 경영대학원의 경제학자이자 연구 공동 저자인 Christopher Knittel은 "데이터 센터의 핵심은 피크 사용량을 크게 증가시키지 않으면서 어떻게 네트워크에 데이터 센터를 추가할 수 있는가"라고 말했습니다. "데이터 센터가 평균 사용량은 증가시키지만 피크 사용량은 증가시키지 않는 방법 중 하나는 고비용 기간에 전력망에 유연성을 제공하는 것입니다."

오늘 *iScience*에 게재된 연구 "유연한 데이터 센터는 전력망 비용을 감소시키지만 배출을 증가시킬 수 있음"에 따르면 유연한 에너지 소비는 텍사스에서 최대 5%, 중부 대서양 지역에서 4%, 미국 서부 주에서 2%의 비용 절감을 창출할 수 있습니다. 이러한 절감을 달성하려면 데이터 센터는 비피크 시간대로 20% 이상, 때로는 거의 50%에 가까운 소비량을 이동시켜야 합니다.

MIT 에너지 및 환경 정책 연구 센터의 박사후 연구원인 Juan Ramon L. Senga와 Shen Wang, 그리고 MIT Sloan의 조지 P. 슐츠 석좌교수이면서 기후 및 지속가능성 담당 부학장인 Knittel은 미국 전력망 전체의 1년 에너지 사용을 모델링하는 광범위한 시뮬레이션을 활용했습니다.

이 연구는 2030년까지 미국 데이터 센터의 약 82%를 호스팅할 것으로 예상되는 세 개의 전력망 지역에 초점을 맞추었습니다. 텍사스, 중부 대서양 지역, 그리고 "웨스턴 인터커넥트"(11개 대규모 서부 주)입니다. 이들 지역은 향후 데이터 센터 확장의 대부분을 차지할 것으로 예상되기 때문에 선택되었습니다.

역설적이게도 연구원들은 데이터 센터 추가가 일부 시나리오에서 에너지 비용을 낮출 수 있다는 것을 발견했습니다. 일반적인 전력망 비용의 약 60%는 송전선과 같은 고정 비용이고 40%는 에너지 비용입니다. 이러한 고정 비용을 더 높은 에너지 사용량에 분산시킴으로써 데이터 센터는 단위당 비용을 절감할 수 있습니다. 하지만 이는 데이터 센터가 에너지가 가장 비싼 피크 시간 소비보다 더 빠르게 평균 소비를 증가시키는 경우에만 가능합니다.

대부분의 데이터 센터는 약 80% 용량으로 운영되는 기본 유연성을 갖추고 있습니다. 모델링에서 이 유연성은 종종 태양광 발전이 최정점인 정오 시간대로 이른 아침과 저녁 초반 피크 시간대에서 사용량을 이동시키는 것을 포함합니다. 시뮬레이션은 이 유연성이 측정 가능한 차이를 만들어낸다는 것을 보여줍니다.

Knittel은 "데이터 센터가 결정해야 할 두 가지 측면이 있습니다"라고 설명합니다. "하나는 어느 한 시간대에 그들의 부하 중 얼마나 많은 부분이 유연한지이고, 둘째는 그들이 그 계산을 몇 시간, 더하기 또는 빼기로 이동할 수 있는지입니다."

다양한 데이터 센터 유형은 서로 다른 유연성을 제공합니다. AI 학습에 사용되는 데이터 센터는 에너지를 꾸준히 소비하지만 전력 부하 이동에 더 많은 용량을 제공하는 반면, 온라인 검색 쿼리를 처리하는 추론 데이터 센터는 최종 사용자 인터넷 활동에 의해 주도되는 더욱 불규칙한 소비 패턴을 따릅니다.

Knittel은 2%에서 7% 범위의 비용 절감이 실질적으로 상당하다고 강조합니다. "3%는 큰 숫자입니다. 전력망에 대해 이야기할 때 3%나 6%는 많지 않게 들릴 수 있습니다. 하지만 1000억 달러로 곱하면 실제 돈이 되는 것입니다."

환경 영향 측면에서 모델링은 2030년까지의 데이터 센터 성장이 확장이 없는 경우에 비해 CO2 배출을 크게 증가시킬 것으로 예측합니다. 텍사스에서 58%, 중부 대서양 지역에서 20%, 미국 서부에서 24%입니다. 그러나 지역 차이가 상당히 중요합니다.

전력망 전력의 54%가 풍력 에너지에서 나오는 텍사스에서 유연한 데이터 센터는 풍력 에너지 수요를 증가시켜 배출을 40%까지 감소시킬 수 있습니다. 반대로 태양광은 더 많지만 풍력 용량이 적은 중부 대서양 지역에서는 유연한 소비 패턴이 재생에너지와 화석 연료 사용을 모두 증가시킬 수 있습니다. 모델링은 데이터 센터가 태양광 및 풍력 생산이 감소하는 시간대로 부하를 이동시킬 때 시스템 전체 CO2 배출이 3% 증가할 것으로 보여줍니다. 이는 석탄 발전소가 계속 가동될 수 있도록 합니다.

Knittel은 "데이터 센터가 후자의 시나리오에서 어느 정도의 유연성을 제공할 때, 데이터 센터는 실제로 태양광 및 풍력 에너지 생산이 둔화되는 시간대로 시간을 이동시키고, 이것은 석탄 발전소가 가동을 유지할 수 있게 합니다"라고 관찰합니다. "따라서 이것이 반드시 더 많은 재생에너지 투자를 유도하지는 않습니다. 더 많은 석탄 투자를 유도합니다."

이러한 편익이 실현되려면 데이터 센터가 유연한 에너지 사용 일정을 채택해야 합니다. 하지만 기업이 자발적으로 그렇게 할지는 여전히 불명확합니다. Knittel은 규제 개입이 필요할 수 있음을 시사합니다. "그것이 우리가 정책을 가진 이유입니다"라고 그는 말합니다.

한 가지 주요 정책 도구는 시간대별 사용 유연성에 대한 대가로 더 빠른 전력망 연결을 제공하는 것입니다. "현재 이러한 데이터 센터에 대한 한 가지 큰 우려는 전력망에 연결하는데 걸리는 시간입니다. 현재 유연성을 제공하는 한 가지 방법은 '연결 및 관리'라고 불리는 것으로, 당신이 유연성을 제공하기로 동의하면 더 빠르게 전력망에 연결하는 것입니다. 기술 회사들은 이 거래를 할 것입니다. 그들은 대기하는 것보다 1년 더 빨리 연결하고 하루에 몇 시간 동안 컴퓨팅을 축소하는 것을 선호할 것입니다." 이 접근법은 이미 발전소에서 사용되고 있습니다.

업계 전반의 요구사항은 기업의 주저함을 극복할 수 있습니다. Knittel이 지적하듯이 개별 기술 회사들은 유연성 의무에 저항하지만, 업계 전체의 보편적 표준은 경쟁 환경을 공평하게 만들 것입니다.

이 연구는 비용과 배출 모두에 대한 데이터 센터 함의의 첫 번째 포괄적인 '종단 간' 검토입니다. 연구원들은 이 중요한 문제를 계속 모델링할 계획입니다. "이것이 우리 모두가 고려해야 할 두 가지 측면이라고 생각합니다"라고 Knittel은 결론 짓습니다. "최종 결과는 정말 우리의 결정이자, 정책의 문제입니다."