AI 데이터 센터가 스위스의 수자원에 어떤 부담을 줄 위험이 있는가

[이매진]

AI 데이터 센터가 스위스의 수자원에 어떤 부담을 줄 위험이 있는가

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How AI data centres risk straining Switzerland’s water resources

AI 데이터 센터가 스위스의 수자원에 어떤 부담을 줄 위험이 있는가

 인공지능의 확산과 함께 데이터센터 냉각에 필요한 물의 수요도 증가하고 있습니다. 키스톤 / 크리스티안 보이트러

인공지능(AI)과 지정학적 긴장이 스위스에서 데이터 센터 건설을 가속화하고 있으며, 이로 인해 인프라 수요가 증가하여 국가의 수자원 공급에 부담을 줄 수 있습니다.

이 콘텐츠는 다음 날짜에 게시되었습니다.2026년 5월 16일 - 오전 10시

9분

사라 이브라힘

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스위스는 종종 "유럽의 물 저장고"로 불립니다. 호수와 빙하가 풍부하고 유럽 주요 강들의 발원지이기도 하기 때문입니다. 하지만 이러한 풍요로움은 디지털 세상을 움직이는 IT 인프라인 데이터 센터의 급속한 확장에 의해 시험대에 오를 수 있습니다.

현재 스위스에는 약 120개의 데이터 센터가 있으며, 20개 정도가 추가로 건설 중이어서 인구 대비 데이터 센터 밀집도가 세계에서 가장 높은 국가 중 하나 입니다. 인공지능(AI)의 도입이 증가하면서 이러한 확장은 더욱 가속화되고 있습니다. AI에 사용되는 고성능 서버는 더 많은 에너지를 소비하고 열을 발생시키기 때문에 집중적인 냉각 시스템에 대한 필요성이 커지고 있으며, 이러한 시스템 중 상당수는 물을 이용합니다.

"점점 더 많은 기업과 일반인들이 AI를 활용하고 있습니다. 따라서 AI 컴퓨팅 시스템이 더욱 복잡해짐에 따라 냉방 수요는 계속 증가할 것입니다."라고 스위스 로잔 연방 공과대학(EPFL) 교수이자 AI 컴퓨팅 아키텍처 전문가인 데이비드 아티엔자 알론소는 말합니다.

지정학적 요인이 이러한 추세를 더욱 증폭시킬 수 있습니다. 무력 충돌에서 데이터 센터가 공격 목표로 부상하고 인공지능(AI) 패권을 둘러싼 세계적 경쟁이 심화됨에 따라 많은 국가들이 자국 내에 디지털 인프라를 구축하고 있습니다. 스위스 역시 예외는 아니며, 주권을 디지털 전략 의 핵심으로 삼고 있습니다.외부 링크.

아티엔자 알론소는 “모두가 데이터와 데이터 저장 위치에 대한 더 큰 통제권을 원하며, 이를 위해서는 지역 인프라가 필요하다”고 말합니다. “하지만 이는 점점 더 많은 데이터 센터를 건설해야 한다는 것을 의미하며, 이는 물과 에너지 소비에 점점 더 큰 영향을 미칩니다.” 그는 이러한 추세가 계속된다면 “인공지능 인프라에 대한 수요를 미리 예측하지 못하면 일부 지역에서는 전기와 물 공급이 어려워지는 지점에 도달할 수 있다”고 경고합니다.

데이터센터의 '보이지 않는' 물 소비

데이터센터 운영에 물이 필수적임에도 불구하고, 해당 분야에서 사용되는 물의 양에 대한 공식적인 통계는 거의 없습니다. 전 세계적으로 국제에너지기구(IEA)는 다음과 같이 추정합니다 .외부 링크현재 연간 물 소비량은 약 5600억 리터이며, 2030년에는 1조 2천억 리터로 증가할 것으로 예측됩니다. 이는 약 1천만 가구의 연간 물 소비량과 맞먹는 규모입니다. 이 물의 대부분은 데이터 센터 냉각과 데이터 센터 운영에 필요한 전력 생산에 사용됩니다.

에너지와 물 사이의 숨겨진 연결고리

 스위스인포.ch

스위스에는 사업자가 물 사용량을 공개하도록 의무화하는 법률이 없습니다. 하지만 아티엔자 알론소의 추산에 따르면 스위스 데이터 센터는 이미 국가 담수 소비량의 약 1%를 차지하고 있으며, 이는 대략 40만~80만 명이 사용할 수 있는 양에 해당합니다.

물 사용과 관련된 한 가지 문제는 데이터 센터의 규모입니다. 새로운 기술 덕분에 소규모 및 중규모 시설은 일반적으로 효율적이며, 지역 상수도 시스템에 비교적 쉽게 연결하여 환경에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.

하지만 냉각 기술이 지속적으로 발전하더라도 대규모 시설에는 여전히 막대한 양의 물이 필요하며, 강이나 호수 근처에 건설해야 할 것이라고 아티엔자 알론소는 말합니다. 20메가와트(MW) 이상의 전력을 소비하고 클라우드 및 AI 서비스를 제공하는 이른바 "하이퍼스케일" 데이터 센터는 연간 10억 리터 이상의 물을 소비할 수 있습니다.외부 링크이는 인구 1만 명에서 5만 명 규모의 도시에 해당합니다.

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주요 데이터센터 운영업체들은 인공지능(AI) 수요를 충족하기 위해 스위스, 특히 취리히와 빈터투어 지역에서 인프라를 빠르게 확장하고 있습니다. 예를 들어, Vantage는 새로운 캠퍼스를 건설 중입니다.외부 링크면적이 약 34,000제곱미터(축구장 5개 정도 크기)에 달하고 총 용량은 40메가와트로, 중소도시의 전력 소비량과 맞먹습니다. 이처럼 높은 전력량은 더욱 복잡하고 집중적인 냉방 시스템을 필요로 합니다.

업계 관계자들은 전력 및 용수 수요에 대한 질문을 받을 때 종종 효율성을 강조합니다. Vantage와 Green 같은 회사들은 외부 공기 사용 및 물을 재순환시키는 폐쇄형 시스템을 포함한 첨단 냉각 시스템을 사용하여 직접적인 물 소비량을 크게 줄인다고 주장합니다. (Vantage는 논평 요청에 응답하지 않았으며, 정보는 해당 회사 웹사이트 에서 발췌했습니다.)외부 링크.)

하지만 이러한 해결책들이 물의 필요성을 완전히 없애는 것은 아닙니다. 아티엔자 알론소는 "폐쇄형 시스템은 초기에는 여전히 상당량의 물을 필요로 하며, 건식 냉방으로 인해 전기 사용량이 증가하는 경우가 많습니다."라고 말합니다.

 빈터투르에 있는 밴티지 데이터 센터의 외관에는 태양광 패널이 설치되어 있습니다. 하지만 이러한 개선에도 불구하고, 이러한 기반 시설은 물과 에너지 소비에 점점 더 큰 영향을 미치고 있습니다. 키스톤 / 크리스티안 보이트러최대 수요, 이것이 진정한 과제입니다.

총 물 수요량은 전체 상황의 일부일 뿐입니다. 데이터 센터는 외부 환경에 따라 필요한 물의 양이 달라집니다.

캘리포니아 대학교 리버사이드 캠퍼스의 전기 및 컴퓨터 공학과 교수인 샤오레이 렌은 "수요가 가장 많은 시간대에는 물 수요가 급격히 증가할 수 있다"고 말합니다.

최근 연구외부 링크렌이 공동 저술한 연구에 따르면 여름철 데이터 센터의 물 사용량은 연평균의 3배에 달할 수 있으며, 일일 최고 사용량은 최대 10배까지 높아질 수 있습니다.

스위스와 같은 알프스 국가에서는 이러한 물 사용량 급증 현상이 더욱 심각해져 연평균 물 소비량의 최대 30배에 달할 수 있다고 렌은 지적합니다. 이는 기반 시설에 상당한 문제를 야기할 뿐만 아니라 농업이나 가정과 같은 다른 지역 사용자들과의 갈등으로 이어질 수도 있습니다. 이미 다른 국가에서는 데이터 센터들이 지역 상수도 회사로부터 물 사용에 대한 우선권을 확보하는 사례가 나타나고 있습니다.

"미국에서는 데이터센터 용수 공급이 최우선 과제로 여겨지는 경우가 많습니다."라고 렌은 지적합니다. 편집팀이 검토한 문서에 따르면, 메타의 자회사인 올라(Orla LLC)를 통해 메타와 연결된 미국 인디애나주에 건설 중인 새로운 데이터센터는 물 부족 사태 발생 시 다른 상업 사용자보다 우선권을 부여받았습니다.

스위스에서는 물 관리가 주(州) 및 시(市) 단위로 이루어지며, 용수 공급 결정은 사안별로 내려집니다. 연방 환경청(FOEN)에 따르면, 실제로 가정용 식수 공급이 전통적으로 우선시되어 왔습니다.

전국에 데이터 센터가 속속 들어서면서 이러한 결정들은 머지않아 더욱 면밀한 공론의 대상이 될 수 있습니다. 샤프하우젠 주에서는 스택 인프라스트럭처(Stack Infrastructure)가 베링겐에 위치한 자사 시설에 연간 5만 5천 세제곱미터의 물을 사용할 수 있는 허가를 받았는데 , 이는 스위스 가정 약 500곳의 연간 물 사용량과 거의 맞먹는 양입니다.

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데이터와 인공지능이 경제를 주도하는 비중이 점점 커지고 디지털 인프라의 현지화를 위한 움직임이 확대됨에 따라 데이터 센터의 확장은 멈추지 않을 것으로 보입니다.

하지만 데이비드 아티엔자 알론소는 이러한 시설의 설계 방식을 재고함으로써 그 영향을 완화할 수 있다고 믿습니다. 한 가지 방법은 수요가 특정 지역에 집중되는 것을 방지하기 위해 더 작고 분산된 시설을 건설하는 것입니다. 새로운 냉각 기술 또한 유망한 대안으로 떠오르고 있습니다. 그는 물을 더욱 정밀하게 사용하여 칩을 직접 냉각하는 시스템은 물 사용량을 최대 100분의 1까지 줄일 수 있다고 말합니다.

하지만 이러한 조치만으로는 문제를 완전히 해결할 수 없습니다. 아티엔자 알론소는 "데이터 센터를 구축하고 AI 모델을 개발하는 방식을 근본적으로 재고해야 합니다."라고 말합니다. 이는 ChatGPT의 기반이 되는 것과 같은 대규모 범용 AI 모델에서 벗어나 보다 효율적으로 작동할 수 있는 전문화된 모델로 전환해야 한다는 것을 의미합니다. "이대로 계속 나아간다면 물과 에너지 자원에 대한 압박은 점점 더 심각해질 것입니다."

Gabe Bullard/vdv/ts 편집