시리즈 · 이공학
AI와 전력 — 지능을 돌리는 물리 세계
언어모델 이야기는 대개 소프트웨어에서 끝납니다. 그런데 그 기계는 어딘가에 실제로 서 있고, 전기를 끌어다 쓰고, 열을 버리고, 물을 쓰고, 전력망에 붙습니다. 여섯 편은 그 물리 세계를 차례로 봅니다 — "AI가 전기를 얼마나 쓰는가"에 붙는 숫자들이 왜 자료마다 몇 배씩 어긋나는지, 발전기의 회전하는 쇳덩이가 줄면 계통에서 무엇이 어려워지는지, 왜 다 지어 놓고도 전력망에 꽂지 못하는지, 계산이 낸 열은 어디로 가는지, 물을 아끼면 왜 전기를 더 쓰게 되는 경우가 많은지, 그리고 그 거대한 부하가 실제로 옮겨질 수 있는지. 여섯 편에 걸쳐 되풀이되는 것은 하나입니다 — 어려운 것은 대개 총량보다 어디에, 얼마나 빨리입니다.
6편
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AI는 전기를 얼마나 쓰는가 — 자료마다 숫자가 갈리는 진짜 이유「AI가 전기를 먹어치운다」는 말은 흔한데, 그 뒤에 붙는 숫자는 자료마다 몇 배씩 어긋납니다. 같은 모델의 같은 훈련 한 번에도 24.7톤과 50.5톤이 나란히 적혀 있습니다. 숫자를 만든 선택을 떼어 보면 갈리는 자리는 세 군데입니다 — 어디까지 셌는가, 무엇을 셌는가, 무엇으로 나눴는가. 그 구분이 서고 나면, 더 어려운 질문은 총량 바깥, 곧 수요가 언제 어디에 몰리느냐에 있다는 것이 보입니다.논쟁2026년 10월 8일 - 2
발전기의 쇳덩이가 공짜로 주던 몇 초 — 계통 관성이 줄면 무엇이 어려워지나재생에너지 비중이 높은 계통에서 어려워지는 것은 '전기가 모자란다'보다, 발전기의 회전하는 쇳덩이가 아무 지시 없이 내주던 몇 초가 얇아진다는 것입니다. 관성이 줄면 같은 사고에도 주파수가 더 빨리 무너집니다. 2025년 4월 이베리아 반도에서 열 시간가량 전기가 끊긴 사건을 다룬 연구들에서 출발하지만, 그날을 관성 부족 하나로도, 재생에너지 비중 하나로도 닫지 않습니다. 계통 관성과 주파수 변화율, 그리드 팔로잉과 그리드 포밍, 합성 관성과 빠른 주파수 응답의 차이, 그리고 관성만으로는 설명되지 않는 계통 강도와 보호 설정까지 짚습니다. 축은 발전원의 이름표가 아니라 그 설비가 계통에 어떤 성질을 주느냐입니다.기초2026년 10월 8일 - 3
