투자자들은 데이터센터 물 사용량의 가장 큰 원천을 간과하고 있다.

(trellis.net)

Trellis2026년 10월 2일AI 산업

AI 데이터센터 투자가 직접적인 냉각수 사용량에만 집중하느라 전력 생산 과정에서 발생하는 막대한 간접적 물 소비라는 잠재적 리스크를 간과하고 있다는 분석이 제기되었습니다.

이 글의 핵심 포인트

1데이터센터 투자자들은 시설 내 직접적인 물 사용량은 점검하지만, 전력 생산 과정의 간접적 물 사용량은 간과하는 경향이 있음
2Meta의 2024년 보고에 따르면, 간접적 물 사용량이 직접 사용량보다 20배 이상 많았음
3전력 생산 과정에서의 간접적 물 소비는 전체 물 발자국의 최대 75%에 달할 수 있음
4건식 냉각(Dry-cooling) 방식은 데이터센터의 물 사용량은 줄이지만, 전력 소비를 늘려 발전소의 물 사용량을 증가시키는 역효과를 낼 수 있음
5현재 업계 내 간접적 물 사용량을 측정하고 보고하는 표준화된 방식이 부재함

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

데이터센터의 지속 가능성을 평가할 때 전력 생산의 '물 발자국'을 배제하면, 향후 전력 공급 중단이나 비용 급증 같은 실질적인 재무적 리스크를 예측할 수 없기 때문입니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

AI 수요 폭증으로 데이터센터 전력 수요가 급증하면서, 화력 및 원자력 발전소의 냉각수 확보 문제가 에너지 공급망의 핵심 변수로 부상하고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

데이터센터 운영사는 단순한 냉각 효율을 넘어 전력 공급원의 수자원 안정성까지 고려한 공급망 관리가 필요하며, 이는 인프라 투자 전략의 재편을 요구합니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

전력 의존도가 높은 한국의 AI 인프라 구축 시, 데이터센터 자체의 효율뿐만 아니라 발전소의 수자원 리스크가 전력 단가 및 공급 안정성에 미칠 영향을 선제적으로 검토해야 합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

데이터센터 투자 시장이 '직접적 수자원 사용'이라는 눈에 보이는 지표에만 매몰되어 있다는 점은 매우 날카로운 지적입니다. 특히 건식 냉각(Dry-cooling) 기술 도입이 데이터센터의 물 사용량은 줄일 수 있지만, 오히려 전력 소비를 늘려 발전소의 물 사용량을 가중시키는 '트레이드오프' 현상은 인프라 설계의 딜레마를 보여줍니다. 이는 기술적 해결책이 또 다른 환경적 비용을 발생시키는 구조적 한계를 시사합니다.

스타트업 창업자들은 이 지점에서 새로운 기회를 찾아야 합니다. 단순히 데이터센터의 효율을 높이는 것을 넘어, 전력 생산의 간접적 환경 비용을 정량화하거나, 전력망의 수자원 리스크를 예측할 수 있는 데이터 분석 솔루션, 혹은 저전력·고효율 컴퓨팅 아키텍처 개발이 차세대 인프라 시장의 핵심 경쟁력이 될 것입니다. 리스크를 '측정 가능한 지표'로 전환하는 기술이 곧 시장의 표준이 될 것입니다.

원문 보기 →