[에너지신문] 향후 에너지 수요·공급 전반에서 AI 활용이 가속화될 것이라는 전망이 나왔다.
                 특히 산업, 운송, 건물 등 전체 에너지 수요 부문에 큰 영향을 끼칠 것으로 예측된다.

최근 IEA는 에너지 전반의 AI 활용 전망과 비용절감, 생산성 향상, 에너지 소비 및 탄소배출 감축 등의 AI 활용 효과를 발표했다.

IEA에 따르면 에너지 부문에서 AI활용을 가속화하는 환경이 조성되고 있다. 에너지시스템 전반에 전력화, 디지털화, 변동성 재생에너지 보급 증대, 에너지 비용 증가 등이 빠르게 확산되고 있다는 것이다.

에너지 공급 및 소비 주체들은 비용절감, 효율향상, 에너지 소비 및 탄소배출 감축, 그리고 에너지시스템 안정성 제고를 위해 AI 활용을 가속화하고 있다.

AI 활용 예측은 크게 에너지 공급과 수요로 구분된다. 먼저 공급 측면에서의 AI 활용은 석유가스 탐사 및 시추 성공률을 높이고 개발기간을 단축하며, 생산량의 예측오차를 줄이는 역할을 한다. 현재 메이저 석유 기업들은 전세계 수천건 이상의 탐사자료와 AI를 활용해 탐사 정확도와 생산량 예측 능력을 크게 향상시키고 있다.

아울러 AI 활용은 발전소의 운영 및 유지보수를 최적화하고, 전력 수급 예측의 정확성도 높인다. 특히 AI는 풍력·태양광 같은 재생에너지의 출력 변동성 문제를 획기적으로 완화하고, 전력 저장장치(ESS)의 운영 및 유지보수를 최적화해 시스템 안정성을 높이고 비용을 절감시킬 수 있다.

IEA는 현 시점부터 발전소에 AI를 도입할 경우 2035년까지 △운영 및 유지보수 비용 최대 10% 절감 △발전효율 6~8% 개선 △발전설비 수명 4년 연장 등의 효과를 얻을 것으로 추정했다.

수요 측면의 경우, 산업부문에서 AI를 활용하면 생산공정을 최적화·자동화해 에너지집약 산업에서 에너지 소비를 2~6% 절감할 수 있다. 룩셈부르크 철강기업 ArcelorMittal과 독일 시멘트 기업 Heidelberg Materials는 실시간 에너지 소비 분석 및 최적화에 AI를 활용, 에너지 소비를 3%를 절감할 수 있었다.

또 AI는 운송부문에서 경로 최적화, 수요예측 및 화물적재 용량 활용 개선 등으로 연료소비와 탄소배출을 감축시킬 수 있다. IEA는 도로 화물운송부문에서 AI 활용으로 화물차 공차율을 최대 50% 줄여 동 부문에서 탄소배출량을 5% 감축시킬 수 있을 것으로 예측했다.

▲ 에너지집약 산업에서 AI활용 시 2035년까지 에너지 소비절감 효과(자료: IEA(2025.4.), Energy and AI)

승용차부문에서는 AI기반 에코드라이빙을 통해 연료소비를 최대 20% 절감할 수 있으며, 비도로 운송부문에서 항공기 5~12%, 선박 연료소비 최대 10%, 철도 에너지 소비는 최대 20%까지 줄일 수 있다고 IEA는 내다봤다.

건물 부문의 경우 최근 신축건물을 중심으로 디지털 솔루션 도입 증가와 취사·난방 부문의 전력화 가속으로 AI도입이 확대되는 추세다. 스웨덴의 건물관리기업은 600개 이상 학교건물 AI 기반 에너지관리시스템을 도입, 전체 전력 소비를 10% 절감했다.

IEA는 총평에서 "AI 활용에 따른 이와 같은 커다란 경제적 및 기후환경적 효과는 경제주체들의 AI도입 유인을 촉진시키고, 관련 기업들의 기술 개발 및 혁신 투자를 활성화시킬 것"이라고 강조했다.

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