둘중하나는 죽는다 아니 둘다 죽을수도 있다
지금부터는 필자가 생각하는 미래 산업 전쟁에 대해 애기하고자 한다. 다시 말해 산업과 기술적으로 대전환의 과도기의 시기를 거치고 있는 시점이다. 인공지능 기술이 개발되고 있으며 전기차로의 전환을 통해 지속가능한 에너지 시스템에 대한 변화를 꾀하고 있고 새로운 컴퓨팅기술이 연구중에 있으며 블록체인이 레거시 금융 시스템의 가능성을 한단계 업그레이드하려는 움직임이 보여지고 있다. 오늘 필자가 애기하려는 것은 이 모든 산업의 대전환에 대한 이야기가 아니라 이 산업의 대전환에서 가장 중요한 부분을 차지하고 있는 에너지에 대한 필자의 개인적인 이야기를 풀어보고자 한다.
결론부터 말하자면 현재 수준의 에너지 발전량을 유지 한다면 향후 10년 안에 에너지 수요와 공급의 불균형이 올것으로 필자는 보고 있다. 이러한 예측이 가능한 것은 최근 2-3년 전 인공지능 기술이 급속도록 발전을 하였고 실제 개발자와 회사들이 LLM을 기반으로한 서비스들을 출시해보면서 뼈저리게 느꼈던 것은 바로 LLM을 클라우드 서버에 돌리는데 천문학적인 전기에너지 비용과 데이터 센터 유지비용이라는 것을 깨닫게 된 것이 1-2년 사이의 일이다. 그 후로 많은 사람들이 데이터 센터에 대한 천문학적인 투자를 하기 시작했고 이에 따른 전력 수요와 에너지 발전량을 늘려야 한다는 목소리가 나오기 시작했다. 이러한 움직임에 방점을 찍은 뉴스가 바로 블랙락과 마이크로소프트의 전력 인프라에 투자하는 $30B 펀드를 조성하여 투자를 한다는 발표였다. 이 뉴스는 결국 에너지 및 전력 수요가 기하급수적으로 증가하게 될 것이고 이에 맞쳐 선제적으로 전력 인프라에 투자하여 준비하겠다는 포석으로 필자는 보고 있다. 필자가 최근에 본 뉴스중에 개인적으로 투자관점에서 보자면 이 펀드는 미래를 보는 선구안을 가지고 투자 펀드를 조성했다고 판단하고 있다
미래 에너지 수요처는 3가지다
- 인공지능 및 로보틱스
- 전기차
- 블록체인 채굴
필자가 보는 미래 에너지 핵심 수요처는 크게 3가지로 볼 수 있다. 위에서 보듯이 현재 가장 트렌디한 기술들로 각광을 받고 있는 분야들이다. 필자가 보는 이 3가지 기술중에 에너지를 가장 많이 사용할 것 같은 두가지는 바로 인공지능 및 로보틱스와 전기차다. 우선 가솔린 자동차는 전세계적으로 1.5B개의 자동차가 현재 운행이 되고 있고 만약 이 가솔린 차들이 100% 전기차로의 전환을 모색한다면 과연 얼마의 전기에너지가 하루에 필요할가? 여기에 인공지능 서버를 24시간 돌리는데 전세계적으로 하루에 얼마의 전기에너지가 들어갈가? 지금으로서는 상상 그이상의 에너지가 필요할 것으로 필자는 보고 있다. 필자가 조사한 바로는 chatGPT가 하루에 소비하는 전력은 미국 33,000가구가 하루에 소비하는 전력량과 맞먹는다고 한다. chatGPT 서비스만 있는가? 관련 서비스들이 우후죽순 생길텐데 이런 모든 LLM 기반의 서비스들을 서포트하기 위한 데이터센터를 운영하고 그에 따른 전기에너지의 수요는 우리들의 상상을 초월할 것이다. 만약 전기에너지의 수요가 인공지능 데이터 센터에만 머문다면 필자는 걱정을 하지 않겠지만 앞으로 인간의 수보다 휴먼노이드 로봇의 숫자가 더 많아질 것으로 예측이 되기에 이 두 섹터의 에너지 수요만 합쳐도 지금 현재 우리가 소비하고 있는 전기 에너지의 발전량으로는 턱없이 부족한 것이 현실이다.
둘중 하나는 죽는다
필자가 조금은 과격한 제목을 정한 이유는 앞으로 산업 섹터의 성공 여부는 어느 산업 섹터가 가장 경제적인 에너지 비용으로 산업 구조를 설계할 수 있는 가에 달려있다고 본다. 다시 말해 앞으로 전기 에너지의 대한 수요는 기하급수적으로 늘어날 것이며 공급이 이를 받혀 주지 못한다면 에너지 가격은 높은 레벨에서 머무를 수 밖에 없다. 이를 다시 말하자면 인플레이션이 쉽게 꺾이지 않을 것이라는 필자의 생각을 지울 수 없다. 우선 기존의 공산품과 필수 제품들을 생산하던 제조업 시설에서 필요로 하던 전기에너지 수요에 전기차와 인공지능 데이터 센터의 에너지 수요까지 추가되어 에너지 수요가 증가함에 따라 공급 가격은 증가할 수 밖에 없고 이는 생산단가의 증가와 함께 결국 물가 상승으로 이어질 수 밖에 없을 것이다. 요점만 말하자면 높은 에너지 수요로 인한 에너지 단가의 상승으로 결국 인플레이션과 물가는 높은 레벨에 머무를 수 밖에 없고 정부나 중앙은행에서는 이러한 인플레이션을 조절하기 위해 금융정책을 정할 수밖에 없을 것이다. 이는 결국 소비자들의 지갑은 얇아지고 구매력은 떨어지는 효과를 가져올 수 밖에 없다. 구매력이 얇아지면 산업에서 만든 서비스들의 구매율은 떨어질 수 밖에 없다. 이것이 필자가 말하는 미래 산업 섹터의 성공 여부는 어느 산업 섹터가 가장 경제적인 에너지 비용 관리를 하면서 소비자들에게 제품과 서비스를 제공할 수 있느냐의 따라 그 성공여부가 결정될 것으로 보고 있다.
쉽게 설명하자면 우선 전기에너지의 수요가 증가하게 되면 공급이 아무리 받혀준다 하여도 에너지 가격은 일정 이상의 가격으로 상승할 수 밖에 없다. 과연 이 에너지 가격을 소비자들의 감당을 하며 전기차를 구매하고 소비할 수 있느냐의 문제가 결국 전기차의 대중화를 결정짓는 가장 큰 거시경제적 요인이다. 아무리 자율주행차를 잘만들든 자동차 디자인을 멋있게 디자인을 하든 그것들은 중요 포인트가 아니다. 결국에는 소비자들은 자신들이 소비하고 감당할 수 있는 에너지 가격이 제공되어야 전기차를 구매하고 유지하며 소비를 할 것이기 때문이다. 이는 인공지능 데이터 센터 섹터도 마찬가지다. 데이터 센터에서 들어가는 유지비용 및 에너지 비용 대비 그 기반으로 한 LLM 서비스들이 가져올 수익성이 뒤받침 되지 않는 다면 아무리 최첨단 기술이라 할지라도 수익성이 담보되지 않는 산업은 결국 성장을 하지 못한다. 이것이 필자가 애기하는 둘중 하나는 죽는다라는 제목을 정한 이유다. 전기차든 인공지능이든 둘중 하나는 결국 경제적인 에너지 비용과 공급망 구조를 설계하지 못한다면 그산업은 결국 소비자단에서 경제성을 잃고 대중화의 길을 걷기 힘들 것이기 때문이다.
한가지 변수는 있다 바로 로봇자동화다
높은 에너지 수요로 인한 에너지 단가의 상승으로 산업섹터의 비용이 증가하게 되더라도 특히 제조 공장에서의 로봇자동화로 인한 인건비 절감과 기하급수적인 생산성 향상은 기업들의 비용을 낮은 레벨로 유지시켜줄 수 있을 것이다. 기업의 비용이 절감이 된다면 당연히 소비자에게 제공되는 단가 또한 하방 압박을 받을 수 밖에 없고 이는 인플레이션과 물가를 안정화 시키는 효과를 가져올 수도 있다. 필자도 아직은 예측하기가 어렵다. 높은 에너지 수요로 인한 에너지 비용 상승과 로봇의 생산성 향상으로 인한 제조단가 하락중 어떤 것이 과연 기업의 비용을 결정하는 주요 팩터가 될지는 아직 모른다. 아마도 이 결정은 기술이 개발이 되고 10년 후가 되봐야 알수 있지 않을가 한다. 아직은 로봇이 어느정도의 생산성 향상과 에너지 비용이 어느정도 까지 상승할지는 아무도 모른다. 만약 전력 인프라의 충분한 공급으로 인해 낮은 단가를 에너지를 공급하게 된다면 그 때부터는 이야기가 달라지지 않겠나?
자 오늘은 글이 조금 길었다. 간단히 요약을 해보자면 향후 발전할 기술들의 특징은 높은 전기 에너지 수요를 요구하는 산업들이다. 이는 에너지 공급이 부족할 경우 결국 에너지 단가를 상승시킬 요인으로 작용할 수 있으며 이는 경제적으로 인플레이션을 자극할 수 도 있다. 결국 어느 산업 섹터들이든 그 산업 섹터안에서 필요로 하는 전기 에너지 비용과 공급망 구조를 경제적이고 낮은 비용 구조로 설계하지 못한다면 그 산업은 성공하지 못할 것이라는 것이 필자의 분석이다. 둘중 하나가 죽는 이유는 에너지는 한정되어 있지만 두 섹터중 어느 섹터가 경제적인 에너지 비용 구조를 설계하여 소비자들을 끌어들일 것인지의 싸움이다. 결국 둘중 하나는 죽는다가 결론이다.
