MS 리서치: 유연한 전력 공급이 다음 단계의 성장 동력이 될 것이다.

AI 데이터 센터들은 전력 소비량이 두 배로 증가하고 있지만, 실제적인 과제는 “얼마나 많은 전력을 필요로 하는가”에서 “어떻게 유연하게 전력을 관리할 수 있는가”로 바뀌고 있습니다. 모건스탠리는 ‘유연한 전력 관리’를 AI 분야의 다음 성장 동력으로 꼽습니다. 이 세 가지 주식들이 왜 이런 상황에서 혜택을 받을 수 있는지 알아보세요.

주요 내용:

• AI 추론 작업负载는 점점 더 복잡해지고 있으며, 그로 인해 전력 소모도 더욱 불안정해지고 있습니다. 또한, 이제는 단순한 성능 향상을 넘어서 유연성에 대한 요구도 커지고 있습니다.
• ESS는 이러한 요구를 충족시키는 가장 효율적인 방법입니다. 충격을 흡수할 수 있으며, 빠른 반응 속도를 가지고 있고, 피크 시간을 줄일 수 있으며, 비용이 많이 드는 인프라 구축 작업을 연기할 수 있습니다.
• 매력적인 LCOE 비용과 가스 발전소의 이점을 고려할 때, 그리고 인프라 관련 비용을 고려했을 때, 그 경제적 타당성은 더욱 높아집니다.
• 2030년까지 전 세계 데이터센터에서 사용될 에너지 저장 시스템의 연간 배포량은 약 321GWh에 이를 것으로 예상됩니다(최대치는 약 590GWh). 이는 현재의 유틸리티 규모의 에너지 저장 시스템 시장 규모와 비슷한 수준입니다. 따라서 연평균 성장률은 30% 정도가 될 것입니다.

모건스탠리의 보고서는 1조 5천억 달러 규모의 “AI를 위한 전력 공급”이라는 주제를 새로운 관점에서 바라보고 있습니다. AI 인식 작업의 급격한 변화로 인해 전력 수요도 구조적으로 변하고 있습니다. 인식 과정은 지속적이며, 사용자에게 직접적인 영향을 미치며, 지연 시간에 민감하며, 매우 불안정합니다. 따라서 인식 과정에서 발생하는 부하 패턴은 훈련 과정보다 훨씬 더 불규칙하고 예측하기 어렵습니다. 이로 인해 결정적인 제약 조건은 “얼마나 많은 전력을 생산할 수 있는가?”에서 “실시간으로 얼마나 유연하고 신뢰성 있게 전력을 공급할 수 있는가?”로 바뀌고 있습니다.

에너지 저장 시스템(ESS)ESS는 논리적이고 경제적으로 우수한 다음 단계로서의 역할을 합니다. ESS는 “전력 저장 장치”와 같은 기능을 수행하며, 급격한 변화에 대응할 수 있고, 전력 수요를 조절할 수 있으며, 밀리초 단위의 응답 시간을 제공합니다. 또한 인프라의 연기 기능도 가능하게 합니다. 보고서에 따르면, ESS는 더 이상 보조적인 역할만을 하는 것이 아니라, 시스템 차원에서 필수적인 요소가 되고 있습니다. 왜냐하면 AI 데이터 센터의 전력 수요는 향후 5년 내에 두 배로 증가할 것으로 예상되기 때문입니다.

주요 요인과 구조적 변화들

추론 및 변형 과정은 시스템의 유연성을 높이는 데 있어 어려움을 초래합니다. 추론 작업은 지속적으로 이루어지며, 사용자들에게 직접 전달됩니다(검색, 기업용 소프트웨어, 자율주행 시스템, 실시간 결정 엔진 등). 따라서 추론 작업은 지속적이고, 지연 시간에 민감하며, 매우 불안정한 성격을 가집니다.

이는 1초 내 또는 1시간 내에 발생하는 급격한 전력 변동을 초래하며, 이는 기존의 전력망과 열병합 발전 시스템이 감당할 수 없는 현상입니다.

오늘날의 용량 제약 상황

전 세계의 전력 수요는 2025년부터 2030년까지 연평균 3.8%씩 증가할 것으로 예상됩니다. 특히 데이터센터에 대한 수요는 연평균 21%씩 증가할 것입니다. 미국은 인공지능 관련 데이터센터들이 집중되어 있고, 전력망의 연결성도 부족한 문제가 있어 특별히 위험한 상황에 처해 있습니다. 모건스탠리의 글로벌 테크 및 유틸리티 부서는 2025년부터 2028년까지 미국에서 최대 9~18GW의 전력 부족이 발생할 가능성이 있다고 추정합니다. 이는 현재 사용 가능한 전력망과 ‘시간당 전력 생산’ 솔루션을 모두 활용했음에도 불구하고 발생할 수 있는 상황입니다.

왜 ESS가 점점 더 중요해지고 있는가?

ESS는 “전력 공급의 저장소” 역할을 합니다. 변동성을 완화시키면서도, 발전소나 전송망을 과도하게 확충할 필요가 없습니다. ESS는 모듈식으로 구성되어 있어 신속하게 배치될 수 있으며, 위치에 관계없이 작동할 수 있습니다. 또한 여러 기능을 수행할 수 있습니다(암시장 거래, 예비 전력 공급, 신뢰성 확보 등). 인식의 범위가 넓어질수록, 유연성은 “좋은 기능”에서 “시스템 수준에서 필수적인 기능”으로 변화합니다.

LCOE를 넘어서는 경제적 및 비용적 이점들

ESS는 이미 여러 지역에서 가스 발전소와 비슷한 비용 수준에 도달했습니다. 현재 대량 생산 단계에 접어드는 나트륨 이온 배터리는 LCOE를 추가로 25~30% 줄일 것으로 예상됩니다. 또한, 안전성과 추운 기후 조건에서의 성능도 향상될 것입니다.

LCOE를 초과하여, ESS는 상당한 인프라 투자 연기 효과를 제공합니다. 발전소, 송전망, 배전망에 대한 비용이 많이 드는 투자를 줄일 수 있기 때문에, 시스템 전체적으로 약 10%의 투자 비용을 절감할 수 있습니다. 이는 이자, 인플레이션, 그리고 돈의 시간 가치 등을 고려했을 때의 결과입니다.

시장 규모 및 전망

글로벌 ESS 시스템의 연간 배포량은 데이터 센터를 기준으로 약 321GWh에 달할 것입니다. 이 중 미국에서의 배포량은 169GWh, 중국에서는 85GWh, 나머지 국가들에서는 68GWh가 될 것입니다.

유틸리티 규모의 성장(연평균 22%)과 결합하여, 전체 ESS 시장은 여러 해에 걸쳐 상승세를 보일 것입니다.

불리한 상황(더 빠른 추정치와 정책적 지원): 2030년까지 2000GWh 이상이 될 것입니다.

미국에 상장된, 높은 수익률을 보이는 주주들

테슬라 (TSLA)동일한 가중치로, 가격 목표는 415달러입니다.

Megapack을 통한 수직적 통합된 ESS 시스템 제공업체입니다. 빠른 배포 가능성, 전체 시스템의 경제성, 그리고 AI 인프라 구축에 필요한 시간 절약 등의 이점을 가지고 있습니다. 데이터센터와 그리드 규모의 저장소 분야에서도 강력한 위치를 차지하고 있습니다.

포드(F) – 동일한 무게를 가진 제품. 목표 가격은 14달러입니다.

포드는 더 넓은 전략적 재편성을 위한 일환으로 ESS 시장에 진출하고 있습니다. 이를 통해 데이터 센터와 그리드 인프라에서 발생하는 배터리 에너지 저장 요구에 대응할 수 있게 됩니다.

플루엔시 에너지(Fluence Energy, FLNC)

순수한 ESS 시스템 통합업체이자 소프트웨어 플랫폼입니다. 하드웨어와는 무관합니다. 전체 솔루션을 제공함으로써 수익을 창출하며, 디지털 최적화 및 장기적인 서비스를 통해 고객의 요구를 충족시킵니다. 이는 데이터 센터가 필요로 하는 신뢰성, 유연성, 빠른 대응 능력과 완벽하게 일치합니다.

위험 요인들

정책/수익 창출 관련 문제, 인공지능 관련 데이터 센터의 성장 속도 저하, 재고 관리의 어려움, 가격 차이가 줄어드는 현상, 나트륨 이온 관련 프로젝트의 실행 위험성, 그리고 배터리 공급망에 대한 관세나 국가 안보 관련 규제 등이 있습니다.

하지만, 추론에 의한 변동성으로 인해 ESS가 선택 사항이 아니라 필수적인 요소가 되고 있습니다.