Forwarded from 프리라이프
[전 구글 CEO, AI 에너지 수요 폭증 경고…융합 및 소형 모듈 원자로(SMR) 연구개발 촉구](https://www.rdworldonline.com/ex-google-ceo-details-massive-ai-energy-needs-at-house-hearing-advocates-for-fusion-and-smr-rd/)
◦ 에릭 슈미트 전 구글 CEO, 미 하원 청문회에서 AI로 인한 에너지 수요 급증 경고
• AI 데이터 센터의 전력 소비 증가로 미국 전체 에너지 수요의 9.1%까지 차지할 수 있음
• 전통적인 연 0.5% 증가율 대비, 향후 5년간 15%의 에너지 수요 증가 예상
◦ 에너지 공급 안정성 확보를 위한 대안으로 융합 및 소형 모듈 원자로(SMR) 제안
• SMR은 기존 대형 원자로보다 설치가 용이하고, 다양한 지역에 배치 가능
• 융합 에너지는 장기적으로 무한한 청정 에너지 공급원으로 기대됨
◦ 기술 기업들의 에너지 전략 변화
• 구글, 카이로스 파워와 협력하여 SMR 기반 전력 구매 계약 체결
• 마이크로소프트와 아마존도 원자력 에너지 도입을 위한 투자 진행 중
◦ 정책적 지원 및 연구개발 투자 필요성 강조
• 정부와 민간 부문의 협력을 통해 융합 및 SMR 기술의 상용화 촉진 필요
• 에너지 인프라의 현대화와 지속 가능한 발전을 위한 정책 마련 요구
원문 발췌:
- “AI 데이터 센터의 전력 소비 증가로 미국 전체 에너지 수요의 9.1%까지 차지할 수 있음”
- “에너지 공급 안정성 확보를 위한 대안으로 융합 및 소형 모듈 원자로(SMR) 제안”
- “구글, 카이로스 파워와 협력하여 SMR 기반 전력 구매 계약 체결”
#smr
#ai
◦ 에릭 슈미트 전 구글 CEO, 미 하원 청문회에서 AI로 인한 에너지 수요 급증 경고
• AI 데이터 센터의 전력 소비 증가로 미국 전체 에너지 수요의 9.1%까지 차지할 수 있음
• 전통적인 연 0.5% 증가율 대비, 향후 5년간 15%의 에너지 수요 증가 예상
◦ 에너지 공급 안정성 확보를 위한 대안으로 융합 및 소형 모듈 원자로(SMR) 제안
• SMR은 기존 대형 원자로보다 설치가 용이하고, 다양한 지역에 배치 가능
• 융합 에너지는 장기적으로 무한한 청정 에너지 공급원으로 기대됨
◦ 기술 기업들의 에너지 전략 변화
• 구글, 카이로스 파워와 협력하여 SMR 기반 전력 구매 계약 체결
• 마이크로소프트와 아마존도 원자력 에너지 도입을 위한 투자 진행 중
◦ 정책적 지원 및 연구개발 투자 필요성 강조
• 정부와 민간 부문의 협력을 통해 융합 및 SMR 기술의 상용화 촉진 필요
• 에너지 인프라의 현대화와 지속 가능한 발전을 위한 정책 마련 요구
원문 발췌:
- “AI 데이터 센터의 전력 소비 증가로 미국 전체 에너지 수요의 9.1%까지 차지할 수 있음”
- “에너지 공급 안정성 확보를 위한 대안으로 융합 및 소형 모듈 원자로(SMR) 제안”
- “구글, 카이로스 파워와 협력하여 SMR 기반 전력 구매 계약 체결”
#smr
#ai
R&D World
Ex-Google CEO details massive AI energy needs at House hearing, advocates for fusion and SMR R&D
The AI race hinges not just on algorithms and silicon, but increasingly on raw power. The International Energy Agency (IEA) projects that global electricity consumption by data centers will more than double by 2030, with AI-specific data centers alone expected…
❤2
Forwarded from 프리라이프
‣ 파월 의장, “AI 붐은 진짜다” 선언
◦ 미 연준 의장 제롬 파월은 현재의 AI 열풍이 2000년대 초 닷컴 버블과는 다르다고 강조했다.
· 당시와 달리 오늘날의 주요 기술 기업들은 실질적인 수익을 내며 경제 성장에 기여하고 있다.
· 그는 이번 AI 투자가 저금리나 투기적 자금이 아닌, 장기적 생산성 향상에 기반한 흐름이라고 설명했다.
‣ AI가 미국 경제에 미치는 실질적 영향
◦ 파월은 AI 기술이 데이터 센터 건설부터 전력 인프라 확충까지 미국 경제 전반에서 가시적인 변화를 일으키고 있다고 언급했다.
· 이는 단순한 기술 트렌드가 아닌 경제 구조 자체를 바꾸는 생산성 혁신의 흐름으로 평가된다.
‣ 경제학자들의 전망
◦ 골드만삭스와 JP모건의 경제학자들 역시 파월의 입장에 동의하며, AI가 향후 수조 달러 규모의 생산성 향상을 이끌 것으로 전망했다.
· GDP 성장률에도 점진적이지만 지속적인 긍정 효과가 나타날 것으로 분석된다.
➱ 요약:
AI 붐은 투기적 거품이 아니라, 실질적 수익과 생산성 향상에 기반한 새로운 경제 성장의 축으로 자리 잡고 있다.
#파월 #AI #버블
◦ 미 연준 의장 제롬 파월은 현재의 AI 열풍이 2000년대 초 닷컴 버블과는 다르다고 강조했다.
· 당시와 달리 오늘날의 주요 기술 기업들은 실질적인 수익을 내며 경제 성장에 기여하고 있다.
· 그는 이번 AI 투자가 저금리나 투기적 자금이 아닌, 장기적 생산성 향상에 기반한 흐름이라고 설명했다.
‣ AI가 미국 경제에 미치는 실질적 영향
◦ 파월은 AI 기술이 데이터 센터 건설부터 전력 인프라 확충까지 미국 경제 전반에서 가시적인 변화를 일으키고 있다고 언급했다.
· 이는 단순한 기술 트렌드가 아닌 경제 구조 자체를 바꾸는 생산성 혁신의 흐름으로 평가된다.
‣ 경제학자들의 전망
◦ 골드만삭스와 JP모건의 경제학자들 역시 파월의 입장에 동의하며, AI가 향후 수조 달러 규모의 생산성 향상을 이끌 것으로 전망했다.
· GDP 성장률에도 점진적이지만 지속적인 긍정 효과가 나타날 것으로 분석된다.
➱ 요약:
AI 붐은 투기적 거품이 아니라, 실질적 수익과 생산성 향상에 기반한 새로운 경제 성장의 축으로 자리 잡고 있다.
#파월 #AI #버블
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Forwarded from Kael Playground
페이스북-고영혁님
Slack 에 AI를 연동시켜서 AI native company 만드는 것에 대해 궁금하신 분들은 공유한 케이스(원문 내용 + 제 댓글)와 캡쳐들 꼬옥 보시길 바랍니다. 원문은 좋아요 700개 포스트네요~
Maltbook 에서 AI 에이전트(OpenClaw)들이 모여서 이야기하고 수다떠는 것을 회사 Slack 채널들로 옮겨서 일하게 만들었다고 보시면 이해가 쉬우실 겁니다.
제 경우 똑같은 아이디어를 앞단 테스트만 해보고 뒷부분은 나중에 시간날 때 하려고 했는데, 이게 진짜 되네요 !!
공유해 주신 Abel Ko 님께 감사드리며, LinkedIn 원본 포스트 링크를 댓글에 달았습니다. 이 분께 DM 보내시면 더 상세한 정보 공유해주신다고 합니다. 저는 직접 파볼 계획이라.
-----
[ 원문 내용 ]
저는 토스 출신 시니어 개발자 입니다.
솔직하게 말합니다.
AI 에이전트 600개 띄우면 토스 만들 수 있습니다.
미친 소리 같죠?
근데 지금 제 Slack을 보면 생각이 바뀔 겁니다.
토스에서 배운 가장 중요한 건 코드가 아니었습니다.
"시스템"이었습니다.
토스가 100개 사일로로 운영되는 거 아시죠?
각 사일로에 PO, 디자이너, 개발자, DA.
명확한 R&R. 독립적 의사결정. 빠른 실행.
이 구조가 토스를 토스답게 만든 겁니다.
그래서 생각했습니다.
사일로 하나하나를 AI 에이전트로 바꾸면?
지금 저는 이걸 실제로 하고 있습니다.
제 Slack에는 진짜 사일로가 돌아가고 있습니다:
→ FRIDAY: PO (Product Owner). 스펙 정의, 우선순위 결정, 작업 분배.
→ Black Widow: 디자이너. UX 분석, 레퍼런스 리서치, 와이어프레임, 디자인 스펙 작성.
→ Spider-Man: 프론트엔드 엔지니어. UI 구현, 컴포넌트 개발, 배포.
→ Hulk: 백엔드 엔지니어. DB 스키마, API 설계, 데이터 파이프라인.
→ Hawkeye: QA 엔지니어. 통합 테스트, 버그 캐치, CI 검증.
PO가 스펙을 내리면
디자이너가 UX 리서치하고 화면 설계하고
프론트가 구현하고
백엔드가 API 만들고
QA가 테스트합니다.
토스 사일로가 일하는 방식 그대로.
근데 전부 AI 에이전트입니다.
이 에이전트들은 명령을 실행하는 봇이 아닙니다.
Slack에서 서로 대화합니다.
서로의 작업을 리뷰합니다.
블로커가 생기면 서로 에스컬레이션합니다.
제 인볼브 없이.
제가 자는 동안 Black Widow가 UX 스펙 작성하고,
Hulk가 DB 스키마 짜고,
Spider-Man이 프로덕션에 배포합니다.
저는 아침에 일어나서 Slack 확인하고, 머지 승인하고, 전략에 집중합니다.
CEO처럼요.
이건 "AI 툴 사용"이 아닙니다.
토스의 사일로 조직을 AI로 재현한 겁니다.
AI가 큰 발전을 이룬 건 항상 사람의 방식을 미믹했을 때였습니다.
뉴럴넷은 뇌를 미믹했고.
LLM은 언어를 미믹했고.
이제 조직이 협업하는 방식을 미믹할 차례입니다.
스크린샷 보세요.
진짜 Slack 스레드. 진짜 PR. 진짜 CI/CD. 진짜 배포.
전부 AI 에이전트들이 한 겁니다.
토스 같은 조직을 AI 에이전트로 만드는 시스템.
더 만들고 있습니다.
궁금하시면 DM 주세요.
-----
[ 제 댓글 ]
슬랙에서 서로 다른 엔터티의 에이전트들끼리 따로 만들어서 각 주제방마다 모아놓고 진행시키면 어떨까 했는데, 이걸 하려면 슬랙과 claude 사이의 auth 부분을 조정해서 둘 이상의 claude 엔터티를 만들어 연동해야 할텐데, 역시 가능하군요.
캡쳐보니까 하나하나의 AI 직원을 개별 Slack app 으로 처리하신 케이스군요. 이해했습니다. 직접 보여주셔서 감사합니다. 해당 부분에 대해서 추가 리서치하고 비슷하게 구현해봐야겠네요.
저는 현재 이렇게는 안해놓았고, 여러 에이전트들이 공통의 업무 체계와 정보들을 read write 해가며 상호작용 할 수 있는 환경을 순수 jsonl 만으로 우선 빠르게 해 놓은 상태입니다. 조만간 supabase 나 firebase 등으로 옮길 계획.
참고로, 현재 ChatGPT 나 Perplexity 등은 Slack 연동으로 끌고 들어와도 이런 식으로 일 못하고 오직 Claude 만 글쓴이께서 만드신 구조로 쉽게 해볼 수 있긴 합니다. 만약 글 쓴 분께서 GPT나 Gemini 나 각각의 API 들을 써서 저 Slack App 자체를 이런저런 부분들 고려해서 만드셨다면 충분히 가능하구요.
여하튼 생각했던 것이 돌아간다는 것을 확인해서 좋네요. 감사합니다.
Palantir 가 AI Native Enterprise 를 외치고 있었는데... 어찌보면 구현하신 이 모습이 진짜 AI Native Company/Enterprise 인지도 모르겠습니다.
OpenClaw 와 은근 비슷한 것들이 정해진 규칙과 역량 셋팅에 따라 정해진 범위(Slack 채널)에 모여서 토론하고 태스크 설정하고 수행하고 결과 공유하고...
OpenSource 로 공유하실 계획은 있으신지요? 그렇게 해 주시면 많은 사람들에게 큰 도움이 될 것 같습니다. :)
#ai #agent #aios #ax
Slack 에 AI를 연동시켜서 AI native company 만드는 것에 대해 궁금하신 분들은 공유한 케이스(원문 내용 + 제 댓글)와 캡쳐들 꼬옥 보시길 바랍니다. 원문은 좋아요 700개 포스트네요~
Maltbook 에서 AI 에이전트(OpenClaw)들이 모여서 이야기하고 수다떠는 것을 회사 Slack 채널들로 옮겨서 일하게 만들었다고 보시면 이해가 쉬우실 겁니다.
제 경우 똑같은 아이디어를 앞단 테스트만 해보고 뒷부분은 나중에 시간날 때 하려고 했는데, 이게 진짜 되네요 !!
공유해 주신 Abel Ko 님께 감사드리며, LinkedIn 원본 포스트 링크를 댓글에 달았습니다. 이 분께 DM 보내시면 더 상세한 정보 공유해주신다고 합니다. 저는 직접 파볼 계획이라.
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[ 원문 내용 ]
저는 토스 출신 시니어 개발자 입니다.
솔직하게 말합니다.
AI 에이전트 600개 띄우면 토스 만들 수 있습니다.
미친 소리 같죠?
근데 지금 제 Slack을 보면 생각이 바뀔 겁니다.
토스에서 배운 가장 중요한 건 코드가 아니었습니다.
"시스템"이었습니다.
토스가 100개 사일로로 운영되는 거 아시죠?
각 사일로에 PO, 디자이너, 개발자, DA.
명확한 R&R. 독립적 의사결정. 빠른 실행.
이 구조가 토스를 토스답게 만든 겁니다.
그래서 생각했습니다.
사일로 하나하나를 AI 에이전트로 바꾸면?
지금 저는 이걸 실제로 하고 있습니다.
제 Slack에는 진짜 사일로가 돌아가고 있습니다:
→ FRIDAY: PO (Product Owner). 스펙 정의, 우선순위 결정, 작업 분배.
→ Black Widow: 디자이너. UX 분석, 레퍼런스 리서치, 와이어프레임, 디자인 스펙 작성.
→ Spider-Man: 프론트엔드 엔지니어. UI 구현, 컴포넌트 개발, 배포.
→ Hulk: 백엔드 엔지니어. DB 스키마, API 설계, 데이터 파이프라인.
→ Hawkeye: QA 엔지니어. 통합 테스트, 버그 캐치, CI 검증.
PO가 스펙을 내리면
디자이너가 UX 리서치하고 화면 설계하고
프론트가 구현하고
백엔드가 API 만들고
QA가 테스트합니다.
토스 사일로가 일하는 방식 그대로.
근데 전부 AI 에이전트입니다.
이 에이전트들은 명령을 실행하는 봇이 아닙니다.
Slack에서 서로 대화합니다.
서로의 작업을 리뷰합니다.
블로커가 생기면 서로 에스컬레이션합니다.
제 인볼브 없이.
제가 자는 동안 Black Widow가 UX 스펙 작성하고,
Hulk가 DB 스키마 짜고,
Spider-Man이 프로덕션에 배포합니다.
저는 아침에 일어나서 Slack 확인하고, 머지 승인하고, 전략에 집중합니다.
CEO처럼요.
이건 "AI 툴 사용"이 아닙니다.
토스의 사일로 조직을 AI로 재현한 겁니다.
AI가 큰 발전을 이룬 건 항상 사람의 방식을 미믹했을 때였습니다.
뉴럴넷은 뇌를 미믹했고.
LLM은 언어를 미믹했고.
이제 조직이 협업하는 방식을 미믹할 차례입니다.
스크린샷 보세요.
진짜 Slack 스레드. 진짜 PR. 진짜 CI/CD. 진짜 배포.
전부 AI 에이전트들이 한 겁니다.
토스 같은 조직을 AI 에이전트로 만드는 시스템.
더 만들고 있습니다.
궁금하시면 DM 주세요.
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[ 제 댓글 ]
슬랙에서 서로 다른 엔터티의 에이전트들끼리 따로 만들어서 각 주제방마다 모아놓고 진행시키면 어떨까 했는데, 이걸 하려면 슬랙과 claude 사이의 auth 부분을 조정해서 둘 이상의 claude 엔터티를 만들어 연동해야 할텐데, 역시 가능하군요.
캡쳐보니까 하나하나의 AI 직원을 개별 Slack app 으로 처리하신 케이스군요. 이해했습니다. 직접 보여주셔서 감사합니다. 해당 부분에 대해서 추가 리서치하고 비슷하게 구현해봐야겠네요.
저는 현재 이렇게는 안해놓았고, 여러 에이전트들이 공통의 업무 체계와 정보들을 read write 해가며 상호작용 할 수 있는 환경을 순수 jsonl 만으로 우선 빠르게 해 놓은 상태입니다. 조만간 supabase 나 firebase 등으로 옮길 계획.
참고로, 현재 ChatGPT 나 Perplexity 등은 Slack 연동으로 끌고 들어와도 이런 식으로 일 못하고 오직 Claude 만 글쓴이께서 만드신 구조로 쉽게 해볼 수 있긴 합니다. 만약 글 쓴 분께서 GPT나 Gemini 나 각각의 API 들을 써서 저 Slack App 자체를 이런저런 부분들 고려해서 만드셨다면 충분히 가능하구요.
여하튼 생각했던 것이 돌아간다는 것을 확인해서 좋네요. 감사합니다.
Palantir 가 AI Native Enterprise 를 외치고 있었는데... 어찌보면 구현하신 이 모습이 진짜 AI Native Company/Enterprise 인지도 모르겠습니다.
OpenClaw 와 은근 비슷한 것들이 정해진 규칙과 역량 셋팅에 따라 정해진 범위(Slack 채널)에 모여서 토론하고 태스크 설정하고 수행하고 결과 공유하고...
OpenSource 로 공유하실 계획은 있으신지요? 그렇게 해 주시면 많은 사람들에게 큰 도움이 될 것 같습니다. :)
#ai #agent #aios #ax
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Forwarded from 에테르의 일본&미국 리서치
⚡️ JP모건: AI 투자 사이클의 다음 병목은 ‘전력 인프라’
JP모건은 AI가 전력반도체 시장에 구조적인 다년 성장 사이클을 만들고 있다고 분석했습니다. 성장 동력은 AI 데이터센터에 전력을 공급하기 위한 전력망·마이크로그리드 투자와, 데이터센터 내부에서 전력을 GPU까지 더 효율적으로 전달하기 위한 전력 변환 기술 고도화입니다.
📊 시장 규모
JP모건의 헤드라인 기본 시나리오는 2025년 약 27억달러였던 AI 전력반도체 시장이 2028년 약 160억달러로 성장한다는 전망입니다. 3년 연평균 성장률은 약 82%입니다.
이는 2028년 AI 컴퓨팅 전력 증설 65GW와 kW당 반도체 탑재액 250달러를 적용한 결과입니다. 보고서의 상세 모델에서는 신규·교체 수요를 합친 약 81GW의 설치와 평균 237달러/kW를 적용해 2028년 시장 규모를 약 192억달러로 산출했으며, 강한 시나리오에서는 200억달러를 넘어설 수 있다고 봤습니다.
현재 AI 전력 시스템의 반도체 탑재액은 약 175달러/kW이지만, JP모건은 중기 245달러, 장기 285달러/kW까지 높아질 수 있다고 예상했습니다.
🔌 핵심 변화는 800V HVDC
기존 데이터센터의 전력은 변압기 → UPS → PDU → 서버 PSU → VRM 등 4~5단계의 변환을 거칩니다. 전체 효율은 약 85~88%에 불과해, 전력의 12~15%가 GPU에 도달하기 전에 열로 손실됩니다.
800V 고전압 직류 방식은 전압을 높이고 전류를 낮춰 구리 사용량과 전력 손실을 줄입니다. 이 과정에서 이중 변환 UPS, 랙 단위 변압기·PDU, 서버별 AC-DC PSU가 축소되거나 제거됩니다.
대신 SiC 기반 중앙집중형 AC-DC 정류기와 고체변압기(SST), 솔리드스테이트 차단기(SSCB), 양방향 DC-DC 컨버터가 탑재된 배터리 백업 시스템, 800V를 48V 또는 6V로 낮추는 랙 단위 컨버터가 새롭게 필요해집니다. 전력 변환 단계는 줄어들지만 남는 단계는 오히려 반도체 집약적으로 바뀌는 구조입니다.
🗓 도입 일정
2026~2027년에는 기존 400V·480V AC 구조가 주류를 유지하며, 향후 800V 랙을 수용하기 위한 사이드카형 파워랙과 48V 파워셸프 투자가 진행될 전망입니다.
2027년 하반기부터 2028년에는 엔비디아 Kyber를 포함한 800V 네이티브 랙이 확대되고, 별도의 파워랙이 AC 전력을 800V DC로 변환해 컴퓨팅 랙에 공급하게 됩니다.
2028년 이후에는 기존 변압기와 파워랙을 고체변압기로 통합해 중전압 AC를 800V DC로 직접 변환하는 구조가 장기적인 목표입니다. 다만 슈나이더와 르그랑은 의미 있는 800V 시장 확대 시점을 2028년 이후로 보고 있습니다.
🔥 랙 전력은 1MW 시대로
엔비디아 Blackwell B300의 소비전력은 칩당 약 1.4kW이며 Rubin Ultra는 약 3.6kW까지 상승할 전망입니다. Kyber 랙은 약 600kW, 차세대 시스템은 랙당 1MW를 넘어설 가능성이 있습니다.
랙 전력밀도가 높아질수록 전력 변환 효율과 보호 기능의 가치가 커집니다. 100kW 랙에서 효율이 1% 개선되면 약 1kW의 발열과 이에 따른 냉각 부담을 줄일 수 있습니다.
🧱 SiC·GaN·실리콘의 역할
SiC는 고전압 영역의 핵심 소재입니다. 전력망, 에너지저장장치, 중앙 AC-DC 정류기, 고체변압기와 솔리드스테이트 차단기에서 채택이 확대될 전망입니다.
GaN은 800V 전력을 48V·12V·6V 등으로 낮추는 랙 내부 1단계 DC-DC 변환에서 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 높은 스위칭 주파수를 통해 전력밀도와 효율을 높일 수 있기 때문입니다.
실리콘은 비용과 성능 측면에서 GPU 바로 옆에서 1V 이하로 전압을 낮추는 VRM·PoL 영역의 지배력을 유지할 전망입니다. JP모건은 장기적으로 kW당 SiC 탑재액이 30달러에서 60달러, GaN은 3달러에서 46달러, 실리콘은 150달러에서 180달러로 증가할 것으로 추정했습니다.
특히 전력 모듈을 프로세서 바로 아래에 배치하는 수직 전력 공급 방식은 기존 개별소자 방식보다 ASP가 3~4배 높아, 랙 내부에서 가장 큰 가치 증가 요인으로 평가됩니다.
🏭 주요 기업 포지셔닝
Infineon은 전력망부터 GPU 코어까지 Si, SiC, GaN, 드라이버, 컨트롤러와 전력 모듈을 모두 보유한 가장 포괄적인 사업자로 평가됐습니다. AI 전력 매출은 FY2025 7억유로 이상에서 FY2026 15억유로, FY2027 최소 25억유로로 증가할 전망이며, 현재 성장은 수요보다 공급능력에 의해 제한되고 있습니다. JP모건은 AI 전력 시장 점유율을 약 30~40%로 추정했습니다.
MPS는 GPU·ASIC의 VRM과 수직 전력 모듈에 강점이 있으며, Renesas는 디지털 멀티페이즈 컨트롤러와 스마트 파워스테이지에서 경쟁력을 보유하고 있습니다. TI와 ADI는 전력 제어·센싱·보호를 포함한 광범위한 아날로그 포트폴리오가 강점입니다.
Navitas는 800V→48V·6V GaN 변환과 초고전압 SiC에 집중하는 고성장 순수 전력반도체 업체이지만, 아직 매출 규모가 작아 양산과 고객 인증 리스크가 큽니다. onsemi, STMicroelectronics, Rohm, Wolfspeed는 SiC와 GaN을 기반으로 전력망·파워랙·ESS 시장을 공략하고 있습니다.
💰 공급 부족과 가격 효과
Infineon은 AI 전력 제품이 이미 공급 할당 상태라고 밝혔으며, onsemi 역시 일부 전력 제품의 리드타임이 23주에서 약 26주로 늘어났다고 설명했습니다. Infineon, onsemi, ADI 등은 공급이 부족한 제품을 중심으로 가격 인상을 진행하고 있습니다.
WSTS 기준 2026년 4월 전력 MOSFET 가격도 전년 대비 약 3% 상승했습니다. AI 수요가 전력반도체 산업 전반의 가동률과 가격을 끌어올리는 ‘AI 후광 효과’가 나타나고 있다는 분석입니다.
📌 투자 시사점
AI 인프라 투자의 가치사슬은 GPU와 메모리에서 전력 변환, 전력 보호, 에너지저장장치와 전력망으로 확장되고 있습니다.
단기적으로는 VRM·PoL과 수직 전력 모듈, 중기적으로는 800V DC-DC와 GaN, 장기적으로는 SiC 기반 고체변압기·차단기·ESS가 핵심 성장 영역입니다.
주요 리스크는 800V 전환 시점 지연, 대형 전력 시스템의 규모의 경제로 인한 와트당 반도체 탑재액 하락, 신규 업체의 고객 인증 및 양산 지연입니다.
출처: J.P. Morgan, First Principles – AI Power Infrastructure: Following the Power, 2026년 6월 25일
※ 본 내용은 보고서 요약이며 투자 권유가 아닙니다.
*GPT로 요약함
#AI #데이터센터 #전력인프라 #전력반도체 #800V #SiC #GaN #Infineon #MPS #엔비디아
JP모건은 AI가 전력반도체 시장에 구조적인 다년 성장 사이클을 만들고 있다고 분석했습니다. 성장 동력은 AI 데이터센터에 전력을 공급하기 위한 전력망·마이크로그리드 투자와, 데이터센터 내부에서 전력을 GPU까지 더 효율적으로 전달하기 위한 전력 변환 기술 고도화입니다.
📊 시장 규모
JP모건의 헤드라인 기본 시나리오는 2025년 약 27억달러였던 AI 전력반도체 시장이 2028년 약 160억달러로 성장한다는 전망입니다. 3년 연평균 성장률은 약 82%입니다.
이는 2028년 AI 컴퓨팅 전력 증설 65GW와 kW당 반도체 탑재액 250달러를 적용한 결과입니다. 보고서의 상세 모델에서는 신규·교체 수요를 합친 약 81GW의 설치와 평균 237달러/kW를 적용해 2028년 시장 규모를 약 192억달러로 산출했으며, 강한 시나리오에서는 200억달러를 넘어설 수 있다고 봤습니다.
현재 AI 전력 시스템의 반도체 탑재액은 약 175달러/kW이지만, JP모건은 중기 245달러, 장기 285달러/kW까지 높아질 수 있다고 예상했습니다.
🔌 핵심 변화는 800V HVDC
기존 데이터센터의 전력은 변압기 → UPS → PDU → 서버 PSU → VRM 등 4~5단계의 변환을 거칩니다. 전체 효율은 약 85~88%에 불과해, 전력의 12~15%가 GPU에 도달하기 전에 열로 손실됩니다.
800V 고전압 직류 방식은 전압을 높이고 전류를 낮춰 구리 사용량과 전력 손실을 줄입니다. 이 과정에서 이중 변환 UPS, 랙 단위 변압기·PDU, 서버별 AC-DC PSU가 축소되거나 제거됩니다.
대신 SiC 기반 중앙집중형 AC-DC 정류기와 고체변압기(SST), 솔리드스테이트 차단기(SSCB), 양방향 DC-DC 컨버터가 탑재된 배터리 백업 시스템, 800V를 48V 또는 6V로 낮추는 랙 단위 컨버터가 새롭게 필요해집니다. 전력 변환 단계는 줄어들지만 남는 단계는 오히려 반도체 집약적으로 바뀌는 구조입니다.
🗓 도입 일정
2026~2027년에는 기존 400V·480V AC 구조가 주류를 유지하며, 향후 800V 랙을 수용하기 위한 사이드카형 파워랙과 48V 파워셸프 투자가 진행될 전망입니다.
2027년 하반기부터 2028년에는 엔비디아 Kyber를 포함한 800V 네이티브 랙이 확대되고, 별도의 파워랙이 AC 전력을 800V DC로 변환해 컴퓨팅 랙에 공급하게 됩니다.
2028년 이후에는 기존 변압기와 파워랙을 고체변압기로 통합해 중전압 AC를 800V DC로 직접 변환하는 구조가 장기적인 목표입니다. 다만 슈나이더와 르그랑은 의미 있는 800V 시장 확대 시점을 2028년 이후로 보고 있습니다.
🔥 랙 전력은 1MW 시대로
엔비디아 Blackwell B300의 소비전력은 칩당 약 1.4kW이며 Rubin Ultra는 약 3.6kW까지 상승할 전망입니다. Kyber 랙은 약 600kW, 차세대 시스템은 랙당 1MW를 넘어설 가능성이 있습니다.
랙 전력밀도가 높아질수록 전력 변환 효율과 보호 기능의 가치가 커집니다. 100kW 랙에서 효율이 1% 개선되면 약 1kW의 발열과 이에 따른 냉각 부담을 줄일 수 있습니다.
🧱 SiC·GaN·실리콘의 역할
SiC는 고전압 영역의 핵심 소재입니다. 전력망, 에너지저장장치, 중앙 AC-DC 정류기, 고체변압기와 솔리드스테이트 차단기에서 채택이 확대될 전망입니다.
GaN은 800V 전력을 48V·12V·6V 등으로 낮추는 랙 내부 1단계 DC-DC 변환에서 가장 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 높은 스위칭 주파수를 통해 전력밀도와 효율을 높일 수 있기 때문입니다.
실리콘은 비용과 성능 측면에서 GPU 바로 옆에서 1V 이하로 전압을 낮추는 VRM·PoL 영역의 지배력을 유지할 전망입니다. JP모건은 장기적으로 kW당 SiC 탑재액이 30달러에서 60달러, GaN은 3달러에서 46달러, 실리콘은 150달러에서 180달러로 증가할 것으로 추정했습니다.
특히 전력 모듈을 프로세서 바로 아래에 배치하는 수직 전력 공급 방식은 기존 개별소자 방식보다 ASP가 3~4배 높아, 랙 내부에서 가장 큰 가치 증가 요인으로 평가됩니다.
🏭 주요 기업 포지셔닝
Infineon은 전력망부터 GPU 코어까지 Si, SiC, GaN, 드라이버, 컨트롤러와 전력 모듈을 모두 보유한 가장 포괄적인 사업자로 평가됐습니다. AI 전력 매출은 FY2025 7억유로 이상에서 FY2026 15억유로, FY2027 최소 25억유로로 증가할 전망이며, 현재 성장은 수요보다 공급능력에 의해 제한되고 있습니다. JP모건은 AI 전력 시장 점유율을 약 30~40%로 추정했습니다.
MPS는 GPU·ASIC의 VRM과 수직 전력 모듈에 강점이 있으며, Renesas는 디지털 멀티페이즈 컨트롤러와 스마트 파워스테이지에서 경쟁력을 보유하고 있습니다. TI와 ADI는 전력 제어·센싱·보호를 포함한 광범위한 아날로그 포트폴리오가 강점입니다.
Navitas는 800V→48V·6V GaN 변환과 초고전압 SiC에 집중하는 고성장 순수 전력반도체 업체이지만, 아직 매출 규모가 작아 양산과 고객 인증 리스크가 큽니다. onsemi, STMicroelectronics, Rohm, Wolfspeed는 SiC와 GaN을 기반으로 전력망·파워랙·ESS 시장을 공략하고 있습니다.
💰 공급 부족과 가격 효과
Infineon은 AI 전력 제품이 이미 공급 할당 상태라고 밝혔으며, onsemi 역시 일부 전력 제품의 리드타임이 23주에서 약 26주로 늘어났다고 설명했습니다. Infineon, onsemi, ADI 등은 공급이 부족한 제품을 중심으로 가격 인상을 진행하고 있습니다.
WSTS 기준 2026년 4월 전력 MOSFET 가격도 전년 대비 약 3% 상승했습니다. AI 수요가 전력반도체 산업 전반의 가동률과 가격을 끌어올리는 ‘AI 후광 효과’가 나타나고 있다는 분석입니다.
📌 투자 시사점
AI 인프라 투자의 가치사슬은 GPU와 메모리에서 전력 변환, 전력 보호, 에너지저장장치와 전력망으로 확장되고 있습니다.
단기적으로는 VRM·PoL과 수직 전력 모듈, 중기적으로는 800V DC-DC와 GaN, 장기적으로는 SiC 기반 고체변압기·차단기·ESS가 핵심 성장 영역입니다.
주요 리스크는 800V 전환 시점 지연, 대형 전력 시스템의 규모의 경제로 인한 와트당 반도체 탑재액 하락, 신규 업체의 고객 인증 및 양산 지연입니다.
출처: J.P. Morgan, First Principles – AI Power Infrastructure: Following the Power, 2026년 6월 25일
※ 본 내용은 보고서 요약이며 투자 권유가 아닙니다.
*GPT로 요약함
#AI #데이터센터 #전력인프라 #전력반도체 #800V #SiC #GaN #Infineon #MPS #엔비디아
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Forwarded from [신한 리서치본부] 유틸리티/신재생
#미국 #원전 #데이터센터 #SMR #AI
<미국 신규 원전 수요 74GW...하이퍼스케일러가 주문 확대 주도>
- 미국 신규 상업용 원전 계획·검토 규모는 총 74GW. 이 가운데 하이퍼스케일러 수요는 30GW(41%)로 최대 비중을 차지하며, 유틸리티 공동 프로젝트까지 포함하면 약 45% 수준
- 전체 파이프라인 중 약 60GW는 초기 수요 단계(Tier 5)에 위치. 하이퍼스케일러 단독 프로젝트는 21GW(35%), 유틸리티 공동 프로젝트는 6GW(10%)
- 기존 원전 활용도 확대. 기존 원전 PPA 6.3GW, 원전 재가동 1.5GW, 출력증강(uprate) 0.5GW 등 총 8.3GW 규모 추진
- 대형 경수로뿐 아니라 SMR·비경수로 중심으로 신규 수요가 확대되는 추세
https://thebreakthrough.org/issues/nuclear-energy-innovation/americas-nuclear-order-book-is-large-and-growing
<미국 신규 원전 수요 74GW...하이퍼스케일러가 주문 확대 주도>
- 미국 신규 상업용 원전 계획·검토 규모는 총 74GW. 이 가운데 하이퍼스케일러 수요는 30GW(41%)로 최대 비중을 차지하며, 유틸리티 공동 프로젝트까지 포함하면 약 45% 수준
- 전체 파이프라인 중 약 60GW는 초기 수요 단계(Tier 5)에 위치. 하이퍼스케일러 단독 프로젝트는 21GW(35%), 유틸리티 공동 프로젝트는 6GW(10%)
- 기존 원전 활용도 확대. 기존 원전 PPA 6.3GW, 원전 재가동 1.5GW, 출력증강(uprate) 0.5GW 등 총 8.3GW 규모 추진
- 대형 경수로뿐 아니라 SMR·비경수로 중심으로 신규 수요가 확대되는 추세
https://thebreakthrough.org/issues/nuclear-energy-innovation/americas-nuclear-order-book-is-large-and-growing
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Forwarded from 프리라이프
[AI 모델이 빠르게 범용화(Commodity)되면서 중국 AI 기업에는 기회가 커지고 있지만, OpenAI와 Anthropic은 가격 경쟁 심화와 경쟁우위 약화라는 새로운 도전에 직면하고 있다](https://www.wsj.com/tech/ai/cheaper-ai-commodity-openai-anthropic-0111da73)
◦ AI가 빠르게 범용재(Commodity)로 변화
• 일상적인 업무를 수행하는 AI 모델의 가격이 급격히 하락.
• Google, Apple, 중국 AI 기업들이
- 경량 모델
- 온디바이스 AI
- 저가 클라우드 AI
를 빠르게 확대.
• AI가 전기나 인터넷처럼 누구나 쉽게 이용 가능한 기술로 변화하고 있다고 평가.
◦ 중국 AI의 경쟁력이 크게 향상
• 시진핑은 AI 오픈웨이트(Open-weight) 모델 확산을 공식 지지.
• 중국의 GLM 5.2, Kimi K3 등이 미국 최고 수준 모델에 빠르게 접근.
• 중국 AI는 저렴한 가격뿐 아니라 성능에서도 미국과의 격차를 크게 좁히고 있다고 분석.
◦ Meta까지 프리미엄 시장에 진입
• Meta도 고성능 AI 모델을 출시하며 OpenAI와 Anthropic이 강점을 가졌던 코딩 AI 시장에 본격 진출.
• AI 경쟁이 스타트업 간 경쟁을 넘어 빅테크 전체의 경쟁으로 확대.
◦ 컴퓨팅 부족도 완화되는 추세
• 신규 데이터센터가 지속적으로 가동.
• AI 추론 효율도 개선.
• 일부 분야에서는 AI 사용량(Token) 공급이 수요를 따라가기 시작.
• AI 컴퓨팅 부족이 점차 완화될 가능성이 제기.
◦ OpenAI·Anthropic의 해자(Moat)가 약화
• 과거에는 최고 성능 자체가 가장 큰 경쟁력이었음.
• 그러나 '충분히 좋은(Good Enough)' AI가 빠르게 늘어나면서 차별성이 축소.
• 두 회사는
- 엔지니어 확보
- 데이터센터 확보
- 모델 개발
에 막대한 비용을 투자하고 있어 수익성 부담이 커지고 있음.
◦ 가격 경쟁이 본격화
• 기업 고객들도 실제 필요한 AI 성능을 재평가하기 시작.
• OpenAI와 Anthropic도 가격 인하를 검토.
• 반면
- SpaceX
- Meta
- 중국 오픈소스 AI 기업
들은 이미 사실상 가격 경쟁을 시작했다고 평가.
◦ 오픈소스와 Distillation이 확산
• AI 개발 방법과 연구 결과가 지속적으로 공개되면서 기술 확산 속도가 빨라짐.
• Distillation(대형 모델을 이용해 소형 모델을 학습시키는 기술)도 빠르게 보편화.
• OpenAI와 Anthropic은 중국 기업들이 이를 활용했다고 비판하지만,
• Microsoft CEO 사티아 나델라는 Distillation 자체는 정당한 기술 발전 과정이라고 주장.
◦ 새로운 경쟁력은 '전력'
• 향후 AI 기업의 가장 중요한 경쟁우위는 모델 자체보다
전력(Power)과 데이터센터 확보 능력이 될 가능성이 높다고 분석.
• 데이터센터 건설 제한과 전력 부족이 심화되면서
와트당 AI 성능(Intelligence per Watt)이 핵심 경쟁력이 될 것으로 전망.
◦ OpenAI와 Anthropic의 대응
• OpenAI는
- 기업 고객 300만 개 이상 확보
- 자체 AI 하드웨어 개발
등을 통해 수익원을 다변화.
• Anthropic은 첫 흑자를 달성했고 IPO를 추진해 확보한 자금으로
- 고객 확대
- 신규 사업
- 데이터센터 확보
에 투자할 계획.
◦ 핵심 시사점
• AI 산업은 '최고 성능 경쟁'에서 '가격·인프라·전력 효율 경쟁'으로 빠르게 이동하고 있다.
• 중국 AI 기업과 오픈웨이트 모델 확산으로 AI의 범용화가 가속되면서, OpenAI와 Anthropic은 기존의 기술 우위만으로는 높은 수익성을 유지하기 어려워질 가능성이 커지고 있다.
• 앞으로 AI 기업의 경쟁력은 모델 성능뿐 아니라 데이터센터, 전력 확보, 컴퓨팅 효율, 생태계 구축 능력이 좌우할 가능성이 높다.
원문 발췌:
- "AI is becoming a widely available commodity."
#AI #경쟁
◦ AI가 빠르게 범용재(Commodity)로 변화
• 일상적인 업무를 수행하는 AI 모델의 가격이 급격히 하락.
• Google, Apple, 중국 AI 기업들이
- 경량 모델
- 온디바이스 AI
- 저가 클라우드 AI
를 빠르게 확대.
• AI가 전기나 인터넷처럼 누구나 쉽게 이용 가능한 기술로 변화하고 있다고 평가.
◦ 중국 AI의 경쟁력이 크게 향상
• 시진핑은 AI 오픈웨이트(Open-weight) 모델 확산을 공식 지지.
• 중국의 GLM 5.2, Kimi K3 등이 미국 최고 수준 모델에 빠르게 접근.
• 중국 AI는 저렴한 가격뿐 아니라 성능에서도 미국과의 격차를 크게 좁히고 있다고 분석.
◦ Meta까지 프리미엄 시장에 진입
• Meta도 고성능 AI 모델을 출시하며 OpenAI와 Anthropic이 강점을 가졌던 코딩 AI 시장에 본격 진출.
• AI 경쟁이 스타트업 간 경쟁을 넘어 빅테크 전체의 경쟁으로 확대.
◦ 컴퓨팅 부족도 완화되는 추세
• 신규 데이터센터가 지속적으로 가동.
• AI 추론 효율도 개선.
• 일부 분야에서는 AI 사용량(Token) 공급이 수요를 따라가기 시작.
• AI 컴퓨팅 부족이 점차 완화될 가능성이 제기.
◦ OpenAI·Anthropic의 해자(Moat)가 약화
• 과거에는 최고 성능 자체가 가장 큰 경쟁력이었음.
• 그러나 '충분히 좋은(Good Enough)' AI가 빠르게 늘어나면서 차별성이 축소.
• 두 회사는
- 엔지니어 확보
- 데이터센터 확보
- 모델 개발
에 막대한 비용을 투자하고 있어 수익성 부담이 커지고 있음.
◦ 가격 경쟁이 본격화
• 기업 고객들도 실제 필요한 AI 성능을 재평가하기 시작.
• OpenAI와 Anthropic도 가격 인하를 검토.
• 반면
- SpaceX
- Meta
- 중국 오픈소스 AI 기업
들은 이미 사실상 가격 경쟁을 시작했다고 평가.
◦ 오픈소스와 Distillation이 확산
• AI 개발 방법과 연구 결과가 지속적으로 공개되면서 기술 확산 속도가 빨라짐.
• Distillation(대형 모델을 이용해 소형 모델을 학습시키는 기술)도 빠르게 보편화.
• OpenAI와 Anthropic은 중국 기업들이 이를 활용했다고 비판하지만,
• Microsoft CEO 사티아 나델라는 Distillation 자체는 정당한 기술 발전 과정이라고 주장.
◦ 새로운 경쟁력은 '전력'
• 향후 AI 기업의 가장 중요한 경쟁우위는 모델 자체보다
전력(Power)과 데이터센터 확보 능력이 될 가능성이 높다고 분석.
• 데이터센터 건설 제한과 전력 부족이 심화되면서
와트당 AI 성능(Intelligence per Watt)이 핵심 경쟁력이 될 것으로 전망.
◦ OpenAI와 Anthropic의 대응
• OpenAI는
- 기업 고객 300만 개 이상 확보
- 자체 AI 하드웨어 개발
등을 통해 수익원을 다변화.
• Anthropic은 첫 흑자를 달성했고 IPO를 추진해 확보한 자금으로
- 고객 확대
- 신규 사업
- 데이터센터 확보
에 투자할 계획.
◦ 핵심 시사점
• AI 산업은 '최고 성능 경쟁'에서 '가격·인프라·전력 효율 경쟁'으로 빠르게 이동하고 있다.
• 중국 AI 기업과 오픈웨이트 모델 확산으로 AI의 범용화가 가속되면서, OpenAI와 Anthropic은 기존의 기술 우위만으로는 높은 수익성을 유지하기 어려워질 가능성이 커지고 있다.
• 앞으로 AI 기업의 경쟁력은 모델 성능뿐 아니라 데이터센터, 전력 확보, 컴퓨팅 효율, 생태계 구축 능력이 좌우할 가능성이 높다.
원문 발췌:
- "AI is becoming a widely available commodity."
#AI #경쟁
The Wall Street Journal
AI’s Wider Availability Is Good for China, Not Great for OpenAI and Anthropic
Intelligence “too cheap to meter” could threaten the leading AI labs, while creating opportunity for their competitors.
❤3
Forwarded from [신한 리서치본부] 유틸리티/신재생
#마이크로그리드 #데이터센터 #연료전지 #전력망 #AI
<늙어가는 전력망, 폭식하는 AI… ‘자급자족’ 마이크로그리드 급부상>
- 노후 전력망과 AI 데이터센터의 급증하는 전력수요로 자체 발전·저장·제어 기능을 갖춘 마이크로그리드 도입이 확산. 평상시에는 계통과 연계하고, 정전 시에는 독립 운영(Island Mode)으로 전력공급을 유지
- 마이크로그리드는 태양광·가스터빈·연료전지 등 분산전원(DER), ESS, AI 기반 제어시스템으로 구성되며, 미군 기지와 UC샌디에이고 등에서 장기간 독립 운전 사례를 확보
- 데이터센터의 계통 접속 대기기간이 길어지면서 현장 전원 구축이 확대. Bloom Energy는 1분기 데이터센터용 연료전지 계약 76억5000만달러를 수주했으며, SMR까지 마이크로그리드 전원으로 검토하는 사례가 증가
- 글로벌 마이크로그리드 시장은 2025년 136억달러에서 2034년 576억달러로 성장 전망. 송전망 제약을 보완하는 핵심 전력 인프라로 부상
http://m.g-enews.com/article/Global-Biz/2026/07/202607192349036410c8c1c064d_1
<늙어가는 전력망, 폭식하는 AI… ‘자급자족’ 마이크로그리드 급부상>
- 노후 전력망과 AI 데이터센터의 급증하는 전력수요로 자체 발전·저장·제어 기능을 갖춘 마이크로그리드 도입이 확산. 평상시에는 계통과 연계하고, 정전 시에는 독립 운영(Island Mode)으로 전력공급을 유지
- 마이크로그리드는 태양광·가스터빈·연료전지 등 분산전원(DER), ESS, AI 기반 제어시스템으로 구성되며, 미군 기지와 UC샌디에이고 등에서 장기간 독립 운전 사례를 확보
- 데이터센터의 계통 접속 대기기간이 길어지면서 현장 전원 구축이 확대. Bloom Energy는 1분기 데이터센터용 연료전지 계약 76억5000만달러를 수주했으며, SMR까지 마이크로그리드 전원으로 검토하는 사례가 증가
- 글로벌 마이크로그리드 시장은 2025년 136억달러에서 2034년 576억달러로 성장 전망. 송전망 제약을 보완하는 핵심 전력 인프라로 부상
http://m.g-enews.com/article/Global-Biz/2026/07/202607192349036410c8c1c064d_1
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Forwarded from [신한 리서치본부] 유틸리티/신재생
#TVA #데이터센터 #전기요금 #AI #미국
<TVA, 전기요금 보호 서약(Ratepayer Protection Pledge) 서명>
- TVA가 트럼프 행정부의 'Ratepayer Protection Pledge'에 참여하며 데이터센터 확대에 따른 비용을 일반 전기요금 고객에게 전가하지 않겠다는 방침을 재확인
- 데이터센터 전력수요가 2030년까지 2배 증가할 것으로 예상되는 가운데, 전력요금 부담을 억제하면서 계통 신뢰성과 지역 경제 성장을 함께 추진하겠다고 강조
- TVA는 올해 2월부터 대규모 전력수요 고객(대형 부하)을 대상으로 새로운 요금체계 개편을 검토 중이며, 관련 개편안은 8월 이사회에서 심의될 가능성
- TVA는 미국 상위 100개 유틸리티 대비 주택용 요금은 약 80%, 산업용 요금은 약 90%보다 낮은 수준을 유지하고 있으며, 신규 발전 및 송전망 투자와 함께 경쟁력 있는 전기요금을 지속 제공하겠다고 설명
https://tva.q4ir.com/files/doc_news/2026/Jul/23/News-release-Ratepayer-protection-pledge.pdf
<TVA, 전기요금 보호 서약(Ratepayer Protection Pledge) 서명>
- TVA가 트럼프 행정부의 'Ratepayer Protection Pledge'에 참여하며 데이터센터 확대에 따른 비용을 일반 전기요금 고객에게 전가하지 않겠다는 방침을 재확인
- 데이터센터 전력수요가 2030년까지 2배 증가할 것으로 예상되는 가운데, 전력요금 부담을 억제하면서 계통 신뢰성과 지역 경제 성장을 함께 추진하겠다고 강조
- TVA는 올해 2월부터 대규모 전력수요 고객(대형 부하)을 대상으로 새로운 요금체계 개편을 검토 중이며, 관련 개편안은 8월 이사회에서 심의될 가능성
- TVA는 미국 상위 100개 유틸리티 대비 주택용 요금은 약 80%, 산업용 요금은 약 90%보다 낮은 수준을 유지하고 있으며, 신규 발전 및 송전망 투자와 함께 경쟁력 있는 전기요금을 지속 제공하겠다고 설명
https://tva.q4ir.com/files/doc_news/2026/Jul/23/News-release-Ratepayer-protection-pledge.pdf
Forwarded from [신한 리서치본부] 유틸리티/신재생
#PJM #전력망 #AI #데이터센터 #FERC
<백악관, PJM에 "너무 늦기 전에" 전력망 거버넌스 개혁 촉구>
- 백악관은 AI 데이터센터 전력수요 급증에 대응하기 위해 PJM에 이사회와 이해관계자 의사결정 구조를 신속히 개혁할 것을 촉구하며, 개혁이 이뤄지지 않을 경우 규제 조치 가능성을 경고
- 백악관은 PJM이 13개 주지사가 지지한 1월 'Statement of Principles'를 제대로 이행하지 못했다고 지적했으며, 발전설비 확충, 계통 신뢰도 개선, 거버넌스 개혁, 전기요금 안정, 대규모 신규 전력수요의 인프라 비용 부담 등을 요구
- PJM은 백악관 및 이해관계자들과 협력해 개혁을 추진 중이며, 일정도 당초 계획대로 진행되고 있다고 반박했고, 백스톱 조달 등 주요 개혁안도 조만간 이사회 의결이 예정됐다고 설명
- FERC는 PJM의 거버넌스와 의사결정 구조를 점검하는 기술회의를 개최해 구체적인 개혁 방안을 논의할 예정이며, AI 데이터센터 증가에 따른 송전망 확충, 계통 접속, 용량시장 운영 등이 핵심 의제로 다뤄질 전망
https://www.datacenterknowledge.com/energy-power-supply/after-blockbuster-breakup-report-white-house-warns-pjm-to-reform
<백악관, PJM에 "너무 늦기 전에" 전력망 거버넌스 개혁 촉구>
- 백악관은 AI 데이터센터 전력수요 급증에 대응하기 위해 PJM에 이사회와 이해관계자 의사결정 구조를 신속히 개혁할 것을 촉구하며, 개혁이 이뤄지지 않을 경우 규제 조치 가능성을 경고
- 백악관은 PJM이 13개 주지사가 지지한 1월 'Statement of Principles'를 제대로 이행하지 못했다고 지적했으며, 발전설비 확충, 계통 신뢰도 개선, 거버넌스 개혁, 전기요금 안정, 대규모 신규 전력수요의 인프라 비용 부담 등을 요구
- PJM은 백악관 및 이해관계자들과 협력해 개혁을 추진 중이며, 일정도 당초 계획대로 진행되고 있다고 반박했고, 백스톱 조달 등 주요 개혁안도 조만간 이사회 의결이 예정됐다고 설명
- FERC는 PJM의 거버넌스와 의사결정 구조를 점검하는 기술회의를 개최해 구체적인 개혁 방안을 논의할 예정이며, AI 데이터센터 증가에 따른 송전망 확충, 계통 접속, 용량시장 운영 등이 핵심 의제로 다뤄질 전망
https://www.datacenterknowledge.com/energy-power-supply/after-blockbuster-breakup-report-white-house-warns-pjm-to-reform
DataCenterKnowledge
Exclusive: White House Warns PJM to Reform Grid Governance
Amid mounting pressure over rising AI power demand, the White House warns PJM Interconnection to overhaul its board or face potential regulatory fallout.
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Forwarded from 투자의 빅 픽처를 위한 퍼즐 한 조각
문제는 현재 데이터센터에 설치된 상당수 장비가 이처럼 크고 빠른 전력 변화를 견디도록 설계되지 않았다는 점이다. 복수의 관계자에 따르면 데이터센터에서 전력을 생산하는 소형 천연가스 엔진의 크랭크축이 부러진 사례가 발생했다. 테네시주 멤피스에 있는 xAI의 콜로서스 컴퓨팅 시설에서는 가스 터빈에 균열이 생긴 것으로 전해졌다. 해당 시설에는 전력 수요 변동을 완화하고 회전하는 터빈에 가해지는 부담을 줄이기 위해 배터리가 설치됐다. 영국의 소규모 데이터센터에서도 터빈 균열 사례가 확인됐다.
이러한 설비 고장은 AI 데이터센터의 수익성에도 직접적인 영향을 줄 수 있다. 데이터센터 건설·운영업체 스위치의 제이슨 호프먼 최고전략책임자는 핵심 설비가 조기에 고장 날 경우 펌프나 차단기 등 부품을 교체하는 비용보다 값비싼 컴퓨팅 장비가 가동을 멈춰 수익을 내지 못하는 것이 더 큰 문제라고 지적했다. 시설과 작업 종류에 따라 데이터센터 가동 중단에 따른 매출 손실은 분당 수천달러에서 수십만달러에 이를 수 있다.
이는 수천억달러 규모의 AI 투자가 기대한 만큼의 수익을 낼 수 있을지를 둘러싼 우려를 키운다. GPU 랙 자체의 감가상각 속도가 예상보다 빠를 수 있다는 기존 논란도 AI 데이터센터의 장기 수익성에 대한 의문을 더하고 있다.
전력망 안정성에 대한 위험도 커지고 있다. 노후 설비와 전력 수요 증가, 극단적인 기상현상으로 전력망 운영이 갈수록 어려워지는 상황에서 AI 데이터센터의 급격한 수요 변동이 기존 불안정을 증폭시킬 수 있기 때문이다.
https://n.news.naver.com/article/018/0006346160
#AI #데이터센터 #전력 #ESS
이러한 설비 고장은 AI 데이터센터의 수익성에도 직접적인 영향을 줄 수 있다. 데이터센터 건설·운영업체 스위치의 제이슨 호프먼 최고전략책임자는 핵심 설비가 조기에 고장 날 경우 펌프나 차단기 등 부품을 교체하는 비용보다 값비싼 컴퓨팅 장비가 가동을 멈춰 수익을 내지 못하는 것이 더 큰 문제라고 지적했다. 시설과 작업 종류에 따라 데이터센터 가동 중단에 따른 매출 손실은 분당 수천달러에서 수십만달러에 이를 수 있다.
이는 수천억달러 규모의 AI 투자가 기대한 만큼의 수익을 낼 수 있을지를 둘러싼 우려를 키운다. GPU 랙 자체의 감가상각 속도가 예상보다 빠를 수 있다는 기존 논란도 AI 데이터센터의 장기 수익성에 대한 의문을 더하고 있다.
전력망 안정성에 대한 위험도 커지고 있다. 노후 설비와 전력 수요 증가, 극단적인 기상현상으로 전력망 운영이 갈수록 어려워지는 상황에서 AI 데이터센터의 급격한 수요 변동이 기존 불안정을 증폭시킬 수 있기 때문이다.
https://n.news.naver.com/article/018/0006346160
#AI #데이터센터 #전력 #ESS
Naver
AI 데이터센터, 고장 유난히 잦네…이유는?
인공지능(AI) 데이터센터의 극심한 전력 수요 변동성이 핵심 설비의 잦은 고장과 조기 마모로 이어지고 있다고 6일(현지시간) 블룸버그통신이 보도했다. 이는 곧 추가 비용과 가동 신뢰성 저하를 초래할 수 있다는 우려가
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