AI 도입 가속화와 컴퓨팅 확장으로 인해 중국의 데이터센터 전력 수요가 2030년까지 4배 증가할 것으로 전망된다.

중국 데이터센터의 전력 소비량은 급증하는 인공지능(AI) 컴퓨팅 수요에 힘입어 2030년까지 774테라와트시(TWh)로 현재 대비 4배 증가할 전망이다. 우드맥킨지(Wood Mackenzie)의 보고서 ‘AI 시대를 위한 중국 전력망 재구성(Rewiring China’s Grid for the AI Era)’에 따르면, 중국 데이터센터는 2030년 전체 전력 사용량의 6%를 차지할 것으로 예상되며, 이는 현재의 약 2%에서 상승한 수치다. 또한 이 비중은 2060년까지 최대 17%까지 도달할 수 있다. 중국 정부도 유사한 추세를 전망하고 있다. 국가에너지국(NEA)은 2025년 컴퓨팅 시설이 약 1700억 킬로와트시(170TWh)의 전력을 소비했으며, 이는 전국 전력 사용량의 1.6%에 해당한다고 보고했다. NEA는 2030년까지 수요가 약 800TWh, 즉 총 소비량의 약 6%에 달할 것으로 예측한다. 우드맥킨지의 774TWh 추정치와 NEA의 800TWh 전망 사이의 미세한 차이는 데이터센터 및 컴퓨팅 파워 전력 사용량을 측정하는 방법론의 차이에서 기인하지만, 양측 모두 가파른 상승세를 강조한다는 점에서는 일치한다.

이러한 확장의 주요 동력은 AI다. 우드맥킨지는 AI 학습에는 에너지 집약적인 컴퓨팅 시스템이 필요하며, 기업과 소비자가 AI 서비스를 점차 채택함에 따라 AI 추론은 지속적인 전력 수요 스트림을 생성한다고 지적했다. 이러한 급증을 반영하여 NEA는 2025년 중국 컴퓨팅 시설의 전력 소비가 전년 대비 30% 증가했다고 보고했다. 지난 3년간 중국 내 8개 국가 컴퓨팅 허브의 전력 사용량은 연평균 39.5% 성장했으며, 이는 전국 전력 수요 성장률을 상회하는 수치다.

이 같은 급속한 확장은 전력 인프라 계획의 근본적인 변화를 초래하고 있다. 데이터센터는 중단 없는 24시간 전력 공급이 필요하며, AI 워크로드는 대규모이고 집중된 전력 부하를 발생시킨다. 따라서 중국은 컴퓨팅 용량 배치를 전력 공급 계획과 조율해야 한다. 이러한 전환을 관리하기 위해 정부의 제15차 5개년 계획은 컴퓨팅 인프라와 녹색 전력의 통합 개발을 의무화하고 있다. 최근 정책들은 또한 컴퓨팅 시설에 대한 재생에너지 직접 구매를 장려하고 유연한 컴퓨팅 부하를 최적화하여, 화석연료 발전에만 의존하지 않고도 AI 기반 수요를 충족하려는 목표를 가지고 있다.

역사적으로 데이터센터는 고객, 인재, 네트워크 인프라에 근접하기 위해 주요 도시와 기술 허브 근처에 입지해 왔다. 우드맥킨지는 특히 지연 시간 허용형 워크로드의 경우 ‘전력이 있는 곳으로 컴퓨팅이 이동(compute follows power)’하는 모델로의 전환을 예상한다. 서부 중국은 풍부한 재생에너지 자원과 이용 가능한 토지를 갖추고 있어 에너지 집약적인 AI 학습, 배치 처리 및 데이터 저장에 매력적인 목적지가 되고 있다. 한편, 동부의 대도시 지역은 실시간 AI 추론 및 금융 서비스 등 저지연 연결이 필요한 애플리케이션에 여전히 중요한 역할을 할 것이다. 이러한 지리적 분화에도 불구하고, 우드맥킨지는 중국의 8개 국가 컴퓨팅 허브가 2060년까지 전체 데이터센터 용량의 70% 이상을 차지하며 지배적 위치를 유지할 것으로 기대한다.

증가하는 전력 수요가 반드시 더 높은 배출량으로 이어지는 것은 아니며, 그 결과는 전력원에 완전히 달려 있다. 우드맥킨지는 재생에너지 용량 확대와 엄격한 녹색 전력 의무화가 결합되어 중국의 데이터센터 탄소 배출량이 2035년까지 정점에 이를 것이라고 전망한다. 중국은 이미 상당한 재생에너지 기반을 보유하고 있다. 2026년 6월 기준 NEA에 따르면 총 발전 설비용량은 40억 킬로와트를 초과했으며, 재생에너지원이 24억 킬로와트 이상을 기여했다. 국가는 또한 그린 파워 시장을 확장하고 있다. 2026년 7월 NEA는 재생에너지 프로젝트를 대상으로 한 3억 600만 개의 녹색 전력 인증서를 발급했으며,当月 5468만 개가 거래되었다. 이러한 메커니즘은 데이터센터 운영자가 재생가능 전력을 구매하고 그 사용을 검증할 수 있게 해준다.

컴퓨팅 수요와 그리드 유연성을 더욱 일치시키기 위해 NEA는 표적화된 이니셔티브를 추진하고 있다. 정부의 지침은 서부 지역의 데이터센터가 대규모 재생에너지 프로젝트와 개발을 동기화하도록 지시한다. 동부 지역에서는 당국이 분산 컴퓨팅, 분산 전력, 마이크로그리드 및 가상 발전소 간의 통합을 촉진하고 있다. 또한 중국은 다중 사용자용 직접 녹색 전력 연결 규제를 시행했으며, 컴퓨팅 시설과 신흥 산업에 우선권을 부여했다. 이러한 정책은 참여 프로젝트가 지역 내 재생에너지 소비를 증대시키기 위해 에너지 저장 장치와 유연한 부하를 도입하도록 요구한다. 집단적으로 이러한 조치는 데이터센터를 수동적인 부하 소비자로부터 전력 시장의 적극적 참여자로 변모시키는 것을 목표로 한다.

이러한 규모의 성장을 수용하려면 데이터센터와 재생에너지 발전 Beyond한 투자가 필요하다. 중국은 송전망, 에너지 저장, 고급 그리드 관리 능력을 확장해야 한다. NEA는 2026년부터 2030년까지 컴퓨팅 전력 수요가 연평균 1000억 킬로와트시 이상 증가하여 2030년에는 약 8000억 킬로와트시에 도달할 것으로 예측한다. 이 같은 급증은 전기차, 산업 활동 및 기타 신흥 부하로 인한 전국적인 전력 수요 증가와 맞물리며, 데이터센터 입지의 전략적 중요성을 강조한다. 전력 제약이 있는 지역에 시설을 건설하면 비용이 많이 드는 그리드 업그레이드가 필요하지만, 재생에너지 발전 인근에 입지하면 비용을 절감할 수 있다. 다만 운영자는 여전히 신뢰할 수 있고 고품질의 그리드 연결이 필요하다.

중국의 AI 기반 전력 확장은 탄소 시장에도 기회를 제공한다. 증가하는 전력 수요가 화석연료에 의해 충족될 경우 배출량을 높일 수 있지만, 재생에너지, 저장 기술 및 효율성 개선은 이러한 영향을 완화할 수 있다. 이러한 역동성은 재생에너지 발전, 에너지 저장, 그리드 최적화 및 기타 배출 감소 기술에 중점을 둔 프로젝트에 대한 수요를 자극할 수 있다. 그러나 재생에너지 채택률이 높아진다고 해서 자동으로 탄소 크레딧이 생성되는 것은 아니다. 프로젝트는 적용 가능한 탄소 시장 규정을 준수하고 자격 있는 배출 감소를 입증해야 한다. 중국은 이미 주요 전력 부문 배출자를 포괄하는 국가 배출권 거래제를 운영하고 있다. 컴퓨팅 관련 전력 수요가 가속화됨에 따라 강력한 탄소 가격 책정과 정확한 배출량 추적은 점점 더 중요해질 것이다.

우드맥킨지의 774TWh 전망과 NEA의 800TWh 예측은 중국의 AI 전력 과제가 얼마나 큰 규모인지 보여준다. 합의는 명확하다: AI는 빠르게 중국의 에너지 시스템의 핵심 구성 요소가 되고 있다. 이에 대응하여 정책 입안자들은 데이터센터 계획을 재생에너지 배포, 에너지 저장 및 그리드 현대화와 일치시키고 있다. 탄소 시장과 청정 에너지 부문에게 이 수렴은 도전이자 전략적 기회를 제시한다. AI 기반 전력 수요가 가속화됨에 따라 컴퓨팅 성장과 그에 따른 배출 증가를 분리하기 위해서는 청정 전력 및 유연한 그리드 인프라의 도입이 필수적이다.