AI(인공지능)는 UN이 제시한 지속가능개발목표(SDGs) 중 일곱 번째 목표인 저렴하고 깨끗한 에너지를 달성하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 저가의 청정에너지를 확보하는것은 2023 SDGs의 모든 목표 달성에 필요한 에너지 접근성과 관련 있으므로 주목할 필요가 있다. 

우리가 사용하는 에너지원은 태양열, 풍력, 수력, 지열, 바이오연료, 천연가스, 석탄, 석유, 우라늄 등 다양하다. 재생, 비재생 에너지를 포함한다. 

문제는 화석 연료 사용의 증가로 인한 온실가스 배출이 지구의 기후 변화를 촉발하여 인류가 기후 위험에 직면했다는 것이다. 기후 변화로 인한 피해를 막기 위해서는 기온 상승을 1.5°C 이하로 유지하기 위한 특단의 조치가 필요하다. 

현재 지구의 기온은 1850~1900년 평균보다 약 1.1°C 높으며, 2024년에는 연평균 기온이 기준점인 1.5°C를 초과하는 날이 1/3에 이를 것으로 예상된다. 이에 따라 UN과 전 세계 국가들은 생태계 유지와 보호를 위해 수력 발전과 바이오 에너지원을 사용하거나 추가로 개발하고 있다.

UN의 자료에 따르면, 에너지 사용은 기후 변화에 가장 큰 영향을 미치는 요소로 전 세계 온실가스 배출량의 약 60%를 차지한다. 그런데 1990년 이래로 전 세계 CO2 배출량은 46% 이상 증가되었다. 2024년 현재 전 세계 인구는 약 81억 1,200만 명으로, 이 중 30억 명은 요리와 난방을 위해 나무, 석탄, 숯, 동물성 폐기물에 의존하고 있다. 

다행히도 국제에너지기구(International Energy Agency, IEA)는 2024년부터 재생에너지 발전량이 석탄 화력 발전량을 초과해 재생에너지가 최대 발전원이 될 것으로 전망한다. 

UN 자료에 따르면, 수력 발전은 오늘날 가장 큰 단일 재생 가능 전기원이며, 경쟁력 있는 가격으로 전 세계 전기의 16%를 제공하며, 여러 국가의 전기 혼합을 지배하고 있다. 또한, 바이오에너지도 세계 1차 에너지 공급의 10%를 담당하고 있다. 

따라서 UN은 저렴하고 깨끗한 현대적 에너지를 안정적으로 공급하기 위해 SDG 7의 목표를 설정하고 이를 달성하기 위해 노력하고 있다. 그렇다면 AI는 UN의 이러한 노력에 어떻게 기여할 수 있을까?

AI는 태양이 빛나고 바람이 부는 기간에 에너지 수요를 맞추는 스마트 그리드(smart grids)를 구축함으로써 가변적 재생에너지를 통합하는 데 도움을 줄 수 있다. 

IEA에 따르면, 스마트 그리드는 디지털 기술, 센서, 소프트웨어를 활용해 전력망의 안정성과 신뢰성을 유지하면서 실시간으로 전기 공급과 수요를 조절하고 비용을 최소화하는 전기 네트워크이다. 

석탄과 석유 기반의 에너지 시스템에서 청정에너지로 전환은 전기 수요의 급격한 증가와 풍력 및 태양광 같은 가변 재생에너지의 광범위한 도입을 수반하여 전력망에 대한 수요가 더 커진다. 

스마트 그리드 기술은 비용이 많이 드는 새로운 그리드 인프라의 필요성을 줄이면서 이러한 전환을 관리하는 데 도움이 될 수 있으며, 그리드를 더 탄력적이고 안정적으로 만드는 데 기여할 수 있다.

IEA의 Tracking Clean Energy Progress(TCEP)는 청정에너지 전환을 위해 중요한 에너지 시스템의 50개 이상의 구성 요소에 대한 최근 개발 사항을 평가한다. 이 평가는 부문, 하위부문, 기술, 인프라, 그리고 교차 전략으로 구성된다. 

IEA는 TCEP가 2050년까지의 순제로 배출 시나리오(NZE; Net Zero Emissions)로서 글로벌 에너지 부문이 2050년까지 순 제로 CO2 배출을 달성하고, 동시에 2030년까지 보편적 에너지 접근성을 달성하며 대기의 질을 크게 개선할 수 있는 경로라고 한다.

2023년 에디션에서 평가된 50개 이상의 구성 요소 중 태양광 발전(solar photovoltaics, solar PV), 전기 자동차, 그리고 조명이 2050년 탄소 순제로 시나리오 궤적에 완전히 적합한 것으로 평가되었다. 

태양광 발전은 대규모 공장에서 제조할 수 있는 모듈식 기술로, 규모의 경제를 창출하면서도 소규모 주거용 옥상 시스템부터 유틸리티 규모의 발전 설비까지 다양한 응용 분야에 적용될 수 있다. 

태양광 발전은 2022년 연간 발전량 성장률이 26%로, 2030년 탄소 순제로 시나리오에서 필요한 연평균 성장률과 일치하기 때문에 TCEP 2023에서 업그레이드되었다. 태양광 발전은 2050년 탄소중립을 위한 4가지 시나리오 중 글로벌 전략믹스에서 1위를 차지한다. 

2050 탄소중립을 위한 4가지 시나리오는 1) 건축물의 에너지 효율 향상(제로에너지 건축물, 그린리모델링 등), 2) 무공해차 보급을 최소 85% 이상으로 확대, 3) 대중교통 및 개인 모빌리티 이용 확대, 그리고 4) 친환경 해운으로의 전환이다. 

태양광 모듈 생산용량은 2022년 640GW에서 2030년 1,200GW로 확장될 전망이다. 인더스트리뉴스(2023)에 따르면, 태양광 제조 용량은 상위 5개 국가(중국: 54.9GW, 유럽 연합: 28.7GW, 미국: 26.9GW, 인도: 13.4GW, 일본: 6.6GW)에 글로벌 역량의 90% 이상이 집중되어 있다. 

중국은 글로벌 모듈 생산용량의 80% 이상을 차지하며, 연간 500GW 이상의 제조 용량을 보유하고 있고, 나머지 4개국은 베트남(5%), 인도(3%), 말레이시아(3%), 태국(2%) 순으로 점유율을 차지하고 있다. 6~10위 국가로는 각각 1% 수준의 점유율을 보유한 미국, 대한민국, 캄보디아, 튀르키예, 대만이 있다.

2022년을 기준으로 한 주요 부문의 에너지 전망은 다음과 같다. 
tridenstechnology(2024)에 따르면, 전기 자동차 판매는 55% 증가하여 1,421만 6,000대의 최고 기록을 달성했다. 

비록 한국에서는 전기차 대신 하이브리드 자동차에 대한 수요가 증가하고 있지만, 전기 자동차 시장은 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 17.31%로 6,937억 달러 규모로 성장할 것으로 예상된다. 

둘째, 핵(원자력) 용량 추가는 40% 증가되어 8GW가 새로 설치되었다. NZE 시나리오에서는 더 많은 배치가 필요하지만, 2019년부터 2021년까지 용량 추가가 안정적으로 유지된 후 2022년의 성장은 분명한 진전을 보인다. 

셋째, 히트펌프(Heat pumps) 매출이 11% 증가되었다. 히트펌프는 열펌프라고도 불리며, 열싱크라는 목적지 열원에서 열에너지를 제공하는 장치로 냉동사이클을 이용해 열에너지를 전달하여 차가운 공간을 냉각시키고 따뜻한 공간을 따뜻하게 한다. 

세계 시장 규모는 2024년 687억 1,000만 달러로 추정되며, 2029년에는 1,096억 6,000만 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간(2024-2029년) 동안 CAGR 9.80%로 성장할 것으로 보인다(Global Information, 2024). 

넷째, 전해조(Electrolyser) 설치 용량이 20% 이상, 전해조 제조 용량은 25% 이상 증가되었다. 현재 개발 중인 프로젝트의 파이프라인과 예상 운영 날짜를 기반으로 하면 전해조 용량은 2023년 말까지 거의 3GW에 도달할 수 있으며, 이는 2022년에 비해 총 용량이 4배 이상 증가할 것으로 전망된다. 

마지막으로, 경제 전반의 에너지 효율성은 전년 대비 2배 이상 증가하여 수년간 비교적 약한 개선 이후 긍정적인 진전을 보였다.

AI를 포함한 디지털 혁신(DX; Digital Transformation)은 UN과 모든 국가가 목표로 하는 SDG 7의 저렴한 청정에너지 확보에 크게 기여할 것이다. 그러나 IEA에 따르면, 고급 AI 기술, 연구 및 제품 생성에는 대규모 컴퓨팅 센터에서만 사용할 수 있는 방대한 컴퓨터 리소스가 필요하다. 

청정 기술이 이미 사용 가능하고 비용이 빠르게 감소하고 있다. 승용차와 같은 에너지 시스템 부문에서는 진전이 더 빠르다. 순 제로 배출로의 완전한 전환을 위해서는 에너지 생산 및 사용의 모든 영역 및 공정에서 탈탄소화가 필요하다. 

특히 중공업 및 장거리 운송과 같이 배출량을 해결하기 어려운 에너지 시스템 부문에서 청정 기술을 시장에 출시하려면 신속한 혁신이 필요하다. 지난 몇 년 동안 혁신에 긍정적인 진전이 있었지만, 이러한 영역에서 새로운 저배출 기술의 배치를 가속화할 필요가 있다.

이때 AI가 가변적인 재생에너지를 통합하는 고급 기술로 주목받는다. Google Sustainability(2024)에 따르면, AI의 데이터 분석에 형평성을 통합하면 계획이 가장 필요한 사람들에게 집중될 수 있으므로, 의사 결정권자는 자원을 현명하게 할당하고 지역사회의 에너지 수요를 충족하는 인프라를 개발할 수 있다. 

예를 들어, AI는 태양광 마이크로그리드와 같은 재생에너지 솔루션을 지역 상황에 맞게 조정할 수 있어 위치나 사회경제적 지위에 관계없이 모든 사람에게 안정적이고 저렴한 전기를 보장할 수 있다.

IEA에 따르면, 에너지 기술의 전환 속도는 지역 및 부문에 따라 다르다. 예를 들어, 2022년 전기 자동차 판매의 약 95%가 중국, 미국, 유럽에서 발생했다. 

한편, 운영 및 계획된 탄소 포집 용량의 약 75%가 북미와 유럽에 있다. 따라서 기술이 '정상'이라는 글로벌 평가는 모든 국가에서 '정상'이라는 것을 의미하지 않으며, 반대로 글로벌하게 '정상'이 아닌 기술은 특정 국가에서 더 빠르게 진행될 수 있다. 

이런 관점에서 모든 지역, 특히 신흥 시장과 개발도상국으로 진전을 확산하기 위해서는 더 강력한 국제 협력과 견고한 정책 개발이 필요하다.

AI 모델을 훈련하는 데 관련된 상당한 에너지 및 탄소 배출에는 혁신적인 솔루션이 필요하다(Google Sustainability, 2024). 24/7 탄소 없는 에너지 협약(24/7 Carbon-Free Energy Compact)은 모든 사람이 24/7 탄소 없는 에너지를 달성할 수 있도록 하는 고영향 기술, 에너지 정책, 조달 관행 및 솔루션을 개발하고 확장하려는 집단적 헌신의 증거이다. 

예를 들어, 케냐가 24/7 탄소 없는 에너지 협약에 참여한 것은 정부 이니셔티브가 에너지 부문을 재편하고 다양한 이해 관계자가 탄소 없는 전기로의 전환에 기여하도록 장려할 수 있는지 보여준다. 

이러한 접근 방식은 현지 전기 공급 회사인 Kenya Power가 인프라를 개선하여 더 나은 데이터 교환, 스마트미터 도입 및 향상된 그리드 안정성을 가능하게 했다. 이를 통해 정확한 청구가 보장되고, 소비자에게 전기 소비 패턴을 형성하고 수요를 예측할 수 있는 데이터를 제공한다. 

상업 및 산업 소비자는 비수요 시간대에 kWh당 0.023달러로 설정된 사용 시간별 요금 혜택을 누릴 수 있으며, 그리드가 전적으로 재생 에너지로 구동되는 오후 10시부터 오전 6시 사이에 소비자가 전기 부하를 전환하도록 인센티브를 제공하도록 설계되었다. 

이는 공공-민간 파트너십을 활용하여 청정 에너지 생산을 다각화하고, 저장량을 늘리며, 스마트 그리드를 설치함으로써 전기 생산 및 소비의 비효율성을 줄이는 데 도움이 된다.

따라서 이러한 과제를 해결하려면 여러 이해관계자가 참여하는 협력적 접근 방식이 필요하다. 24시간 연중무휴 탄소 없는 에너지 솔루션을 발전시키는 기업이 존재해야 하며, 그러한 기업의 중추적 역할을 할 수 있는 AI 및 에너지 전문가가 필요하다. 

이를 위해 산학관의 이해관계자들의 협력적 관계가 절대적으로 필요하다. 최근 LG가 AI 전문인력을 양성하기 위해 교육부의 인가를 받은 사내대학원을 설립한다는 소식은 환영할 만하다. 

그러나 입학자격이 자사와 협력사로 한정되어 불특정 다수의 잠재교육자들을 위한 교육과정이 아니라는 점은 한계점이다. 또한, 윤리적 문제를 고려한 커리큘럼이 개설되었는지는 잘 살펴봐야 할 것이다. 

그리고 대학원생들을 지도할 교수진이 과연 일반대학원의 교수진과 같이 학술적과 전인적 지도 능력을 발휘할지도 지켜봐야 할 것이다. 

AI 및 에너지 분야는 이공계가 중심이 되어야 하나, 인문사회계의 전문가도 참여하여 AI를 에너지 분야에 적용할 때, 오용될 수 있는 윤리적 문제가 있는가가 확인되어야 한다. 

전문가 및 관련 작업자들의 정서적 스트레스 및 갈등의 해결 방안도 검토되어야 한다는 것이다. 고급 AI 기술을 이용하여 저가의 청정에너지를 생산하였다고 할지라도 그것이 인류의 건강과 웰빙에 해를 끼친다면 결국 무용지물이 되는 것은 자명한 사실이다. 

따라서 지역 및 국가별로 청정에너지의 주류화 또는 독식을 발생시켜 청정에너지의 불평등을 조장할 수 있는 AI를 이용한 정보의 오류 생성과 악용은 사전에 막아야 한다. 방환미연(防患未然)의 예방책이 필요한 시점이다. 

참고문헌:
IEA (2023), Tracking Clean Energy Progress 2023, IEA, Paris https://www.iea.org/reports/tracking-clean-energy-progress-2023, Licence: CC BY 4.0; 인더스트리뉴스(2023). 글로벌 에너지전환 결국 ‘태양광’으로… 제조 10년간 10배 증가. Retrieved July 28, 2024 from https://www.industrynews.co.kr/news/articleView.html?idxno=51747; tridenstechnology(2024). 전 세계 전기차 판매량 및 전기차 통계(2024년). Retrieved July 28, 2024 from https://tridenstechnology.com/ko/%EC%A0%84%EA%B8%B0-%EC%9E%90%EB%8F%99%EC%B0%A8-%ED%8C%90%EB%A7%A4-%ED%86%B5%EA%B3%84/위키백과. 열펌프. Retrieved July 28, 2024 from https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%97%B4%ED%8E%8C%ED%94%84/ Global Information(2024). 세계의 히트 펌프 시장 : 시장 점유율 분석, 산업 동향 및 통계, 성장 예측(2024-2029년). Retrieved July 28, 2024 fromhttps://www.giikorea.co.kr/report/moi1405373-global-heat-pumps-market-share-analysis-industry.html Google Sustainability(2024). AI-powered pathways: Advancing SDG7 for a sustainable energy future. Retrieved July 28, 2024 from. https://sustainability.google/operating-sustainably/stories/ai-powered-pathways/    

● 세종대학교 경영학과 교수
● 세종대학교 탄소중립ESG연구소 소장
● 세종대학교 대학원 경영학과 ESG경영전공 Founder(2020)/코디네이터
● 세종대학교 공공정책대학원 시니어산업학과 석사과정 Founder(2020)
● 세종대학교 산업대학원 마케팅학과 Founder(2007)(현, 유통산업학과)
● 세종대학교 경영전문대학원 프랜차이즈석사과정 Founder(2006)
● 세종사이버대학교 경영학과 Founder(2005)
● (사)한국프랜차이즈경영학회 회장
● SDX재단 교육연구원 자문단장
● ㈜ESG_BB 자문교수
● 논문과 통계 research and statistics professor 유튜브 채널 운영자