인공지능(AI) 기술 발전과 함께 데이터센터 구축이 폭발적으로 늘면서, 전력 공급 부족이라는 예상치 못한 병목 현상이 심화되고 있습니다. 특히 전력망 연결과 신규 발전용 터빈 확보에 수년이 걸리면서, 일부 AI 데이터센터들은 퇴역한 제트 엔진을 개조하여 자체 전력을 생산하는 이례적인 방법을 택하고 있습니다.
뉴욕타임스(New York Times) 보도에 따르면, 은퇴한 항공기에서 분리된 제트 엔진을 천연가스 연소용으로 개조하여 사용하는데, 이는 영구적인 발전소 솔루션은 아닙니다. 하지만 전력 공급이 AI 인프라 구축 속도를 따라가지 못하는 현실을 보여주는 단적인 예입니다. 러스태드 에너지(Rystad Energy)의 분석가는 "가능한 한 빨리 전력을 확보하는 것이 핵심"이라며, 제트 엔진 활용 시 24개월 내에 데이터센터를 가동할 수 있다고 설명했습니다. 반면, 국제에너지기구(IEA)에 따르면 버지니아 북부에서 100메가와트(MW) 전력을 전력망에 연결하는 데 약 7년이 소요됩니다. 실제로 마이크로소프트(Microsoft)는 영국 러프턴(Loughton)의 데이터센터에서 전력 공급 지연 문제로 주요 고객 계약을 철회하기도 했습니다. 일론 머스크(Elon Musk)의 xAI는 이미 미시시피(Mississippi)에 8개의 개조된 제트 엔진 터빈을 설치해 콜로서스 2(Colossus 2) 데이터센터에 전력을 공급하고 있으며, 오픈AI(OpenAI)도 텍사스(Texas)의 첫 스타게이트(Stargate) 부지에 가스 터빈을 도입할 예정입니다.
이러한 제트 엔진 활용은 전력 부족 문제에 대한 단기적인 해결책이 될 수 있지만, 여러 단점도 존재합니다. 일반 가스 발전소용 터빈보다 효율이 낮고 오염 물질 배출량이 많으며, 동일한 양의 전력을 생산하기 위해 더 많은 엔진이 필요합니다. 전문가들은 효율성과 환경 문제가 1~2년 내에 더욱 중요해질 수 있다고 지적하며, 이는 개조된 제트 엔진이 장기적인 해결책이 되기 어렵다는 것을 시사합니다. 하지만 당장 전력 공급이 시급한 데이터센터 업계에서는 이러한 비전통적인 방식이라도 도입하여 사업 지연을 최소화하려는 움직임이 확산될 것으로 보입니다. 이는 AI 시대의 인프라 구축에 있어 전력 공급망의 혁신이 필수적임을 보여주는 중요한 신호입니다.