AI는 파리협정의 편인가
데이터센터 전력과 1.5°C

이 시리즈는 2015년 12월 파리에서 채택된 협정의 목표 — 지구 평균기온 상승을 산업화 이전 대비 2°C보다 훨씬 낮게 유지하고 1.5°C로 제한하도록 노력한다 — 를 출발점으로 삼았다. 그리고 여섯 편에 걸쳐 AI가 그 목표를 어떻게 도울 수 있는지 살폈다. 기온을 재고, 감축 약속을 추적하고, 적응을 설계하고, 기후 재원을 흐르게 하는 일에서.

그러나 한쪽 이야기만 하는 것은 정직하지 않다. AI는 공짜로 생각하지 않는다. 모든 학습과 모든 응답 뒤에는 발전소가 있고, 냉각탑이 있고, 반도체 공장이 있다. 그리고 그 수요는 지금 역사상 가장 빠르게 늘고 있다.

이 글의 질문은 단순하다. AI는 파리협정의 편인가. 답도 단순하지 않다 — ‘조건에 따라’다. 그래서 이 글은 그 조건을 구체적으로 적는 데 목적이 있다. 먼저 숫자를 보고, 다음으로 장부를 펼치고, 마지막으로 판단의 기준을 세운다.

2024년 415TWh에서 2025년 485TWh로, 한 해에만 70TWh가 늘었다. 그중에서도 AI 중심 데이터센터의 전력 소비는 2025년 한 해 50% 증가했다. IEA의 2026년 전망에서 AI 중심 데이터센터의 전력은 2030년까지 세 배가 된다. 전체 데이터센터의 증가 속도보다 훨씬 가파르다.

그 전기는 어디서 오는가. IEA(2025)에 따르면 현재 데이터센터 전력의 60%에 가까운 몫이 화석연료에서, 약 27%가 재생에너지에서, 약 15%가 원자력에서 온다. IEA는 2035년에 청정 전력 비중이 60% 안팎까지 오를 것으로 보지만, 같은 기간 데이터센터용 가스 발전량도 2024년 120TWh에서 293TWh로 두 배 이상 늘어난다고 전망한다. 청정 전력이 늘어도, 화석 전력이 줄지 않을 수 있다는 뜻이다.

구글은 2030년 넷제로와 ‘24시간 무탄소 전력’을, 마이크로소프트는 2030년 ‘탄소 네거티브’를 약속했다. 둘 다 업계에서 가장 공격적인 목표였다. 그리고 둘 다, AI 인프라 경쟁이 본격화된 뒤 배출이 다시 늘고 있다고 스스로 공시했다.

공정하게 말하면, 두 회사는 수치를 숨기지 않았다. 구글은 탈탄소 노력이 없었다면 2025년 탄소발자국이 다섯 배는 컸을 것이라고 밝혔고, 2025년에만 12GW가 넘는 청정에너지 계약을 새로 맺었다. 마이크로소프트는 연간 전력 소비 전체를 재생에너지로 매칭했다. 그럼에도 총량은 늘었다. 구글의 최고지속가능성책임자는 이렇게 설명했다 — AI 인프라 구축이 ‘전력망의 탈탄소화보다 빠르게’ 가속하고 있다고.

여기서 한 가지 구분이 중요하다. ‘연간 100% 재생에너지 매칭’과 ‘매 시간 무탄소 전력’은 다르다. 한 해 동안 산 재생에너지 총량이 한 해 쓴 전력 총량과 같다는 것은, 밤에 바람이 멎은 시간 데이터센터가 가스 전력을 쓰지 않았다는 뜻이 아니다. 구글이 스스로 집계한 시간 단위 무탄소 전력 비율이 2025년 약 65%였다는 사실은 이 간극의 크기를 보여준다.

대기는 연말 정산을 하지 않는다. 배출은 발생한 그 시간, 그 전력망에서 일어난다.

데이터센터는 몇 년 만에 지어지지만, 송전선과 발전소는 그보다 오래 걸린다. 그 틈을 메우는 가장 빠른 수단은 대개 가스다. 대표적인 사례가 미국 멤피스의 xAI 데이터센터 ‘콜로서스’다. 회사는 허가 없이 한때 최대 35기의 가스 터빈을 가동했다는 비판을 받았고, 2025년 7월 셸비 카운티 보건당국은 백업 용도로 제한한 터빈 15기의 대기 배출 허가를 내줬다. 지역 시민단체와 전미유색인지위향상협회(NAACP)는 이 허가에 이의를 제기했다.

반대 방향의 움직임도 있다. 2024년 9월 마이크로소프트는 콘스텔레이션과 20년 전력구매계약(PPA)을 맺어 스리마일섬 원전 1호기(크레인 청정에너지센터로 개명)의 재가동을 뒷받침했다. 같은 해 10월 구글은 카이로스 파워와 2035년까지 총 500MW 규모의 소형모듈원전(SMR)에서 전력을 사들이는 계약을 맺었고, 첫 원자로는 2030년 가동을 목표로 한다. 이런 계약은 새로운 무탄소 전원을 전력망에 더한다는 점에서 의미가 크다. 다만 시점이 문제다. 새 원전이 돌아가기 전까지, 오늘의 추가 수요는 오늘의 전력망이 감당한다.

그리고 물이 있다. 캘리포니아대 리버사이드의 샤오레이 런 연구팀은 GPT-3 학습에 마이크로소프트 미국 데이터센터 기준으로 총 약 540만 리터(현장 냉각수만 약 70만 리터)의 물이 쓰였을 수 있다고 추정했고, 2027년 세계 AI 수요가 연간 42억~66억㎥의 취수를 유발할 수 있다고 전망했다. 추정의 폭은 크지만, 방향은 분명하다. 물 부족 지역에 들어서는 데이터센터는 기후 적응과 정면으로 충돌할 수 있다.

출처: Shelby County Health Department 허가 보도(TechCrunch·SELC, 2025) · Constellation, 2024 · Google/Kairos Power, 2024 · Li, Yang, Islam & Ren, ‘Making AI Less Thirsty’, Communications of the ACM, 2025 (arXiv 2023)

막대만 보면 결론은 쉬워 보인다. 오른쪽이 훨씬 길다. 그러나 두 막대는 성격이 다르다. 왼쪽은 이미 청구된 계산서이고, 오른쪽은 아직 받지 않은 어음이다. 발전소는 이미 돌고 있지만, 공장·건물·전력망의 AI 도입은 정책과 투자, 사람의 결정을 거쳐야 현실이 된다. 그리고 1.5°C를 위해 남은 탄소예산은 빠르게 줄고 있다. CO₂는 대기에 오래 남기 때문에, 지금 늘어난 배출은 나중의 감축으로 온전히 되돌리기 어렵다.

또 하나. 장부의 두 칸에 적히는 AI는 같은 AI가 아니다. 배출을 늘리는 쪽의 대부분은 범용 챗봇·이미지·영상 생성 같은 소비형 사용에서 나오고, 배출을 줄이는 쪽은 대개 전력망 운용·공정 제어처럼 작고 특화된 모델에서 나온다. ‘AI가 기후를 구한다’는 말이 대형 모델 확장을 정당화하는 데 쓰일 때, 우리는 두 칸을 슬쩍 섞고 있는 것이다.

AI가 파리협정의 편이 되는 것은 가능하다. 다만 그것은 기술의 속성이 아니라, 선택의 결과다.

파리협정은 각국이 스스로 목표를 정하고, 5년마다 더 나은 목표를 내고, 그 결과를 투명하게 점검받는 구조다. 강제보다 공개와 진전에 기대는 협정이다. AI에게도 같은 원칙을 적용할 수 있다. 스스로 측정하고, 공개하고, 매번 조금씩 나아지는 것.

이 시리즈의 여섯 편이 AI의 가능성을 이야기했다면, 이 마지막 글은 그 가능성에 붙은 가격표를 읽었다. 둘 중 하나만 보면 판단을 그르친다. 기술 낙관론은 계산서를 보지 않고, 기술 비관론은 어음을 찢어버린다. 필요한 것은 장부를 끝까지 적는 태도다.