1장. AI는 왜 전력을 집어삼키는가?
AI 데이터센터의 실체
차이점 1: AI 데이터센터와 전통적 클라우드 데이터센터 | 차이점 2: GPU와 TPU 클러스터의 구조 | 차이점 3: 학습과 추론의 전력 사용 패턴 | 모델이 커질수록 전력은 증가한다
GPU와 TPU 등 AI칩과 전력의 관계
엔비디아 GPU가 전력을 먹는 방식 | 구글 TPU는 왜 ‘전력 효율’을 강조했는가? | HBM과 인터커넥트, 네트워크 장비가 만드는 추가 전력 수요 | 칩 성능 경쟁에서 전력 밀도 경쟁으로
냉각, 입지, 송전… 보이지 않는 비용
공랭 vs. 수랭 vs. 액침 냉각 | 데이터센터가 사막, 광산, 원전 옆으로 가는 이유 | AI 확장의 숨은 제약, 송전망과 변전소
2장. 전력을 잡은 자들: AI 데이터센터 스타트업의 등장
코어위브, GPU에서 전력 기업으로
헤지펀드 출신들이 GPU를 바라보는 법 | GPU 임대 회사에서 AI 전력 인프라 기업으로 | 전력 계약, 입지 전략, 초대형 클러스터 | 왜 마이크로소프트는 코어위브를 선택했는가?
테라울프, 비트코인에서 AI로
암호화폐 마이닝 기업의 변신 | 원자력과 수력을 기반으로 한 전력 전략 | 전력 가격이 AI 경쟁력이 되는 구조 | AI와 크립토의 인프라적 공통점
전력 네이티브 기업들: 사이퍼 디지털, 네비우스, 아이렌
사이퍼 디지털, 전력 중심 설계에 집중하다 | 네비우스, 러시아-서방 분리 이후의 인프라 재편 준비 | 아이렌, 재생에너지 기반 AI 인프라를 노리다 | 우리는 AI 회사이기 전에 전력 회사다
페르미와 차세대 AI 데이터센터
‘AI 데이터센터 전용 개발사’의 등장 | 기존 부동산 개발과 무엇이 다른가? | 데이터센터, 컴퓨팅 인프라, 발전소가 결합된 산업 시스템
3장. 빅테크들의 전력 전쟁: 국가 전략으로 확장되다
구글, 재생에너지 제국을 만든 AI 기업
구글의 장기 전력구매계약 | 데이터센터와 태양광·풍력의 결합 | ‘24/7 무탄소 에너지’ 전략 | TPU와 에너지 전략의 연결
마이크로소프트, 원자력과 AI의 재결합
SMR 투자, 중장기 핵심 전력원 | 오픈AI와 데이터센터 확장 | 에너지 기업처럼 움직이는 빅테크들 | 실질적으로 전력 정책을 바꾸고 있는 AI 기업
엔비디아, 전기를 가장 잘 아는 칩 회사
GPU 로드맵과 전력 요구량 | 업계 표준이 된 데이터센터 레퍼런스 설계 | 엔비디아 생태계가 전력 수요를 결정한다 | 칩 회사가 인프라 질서를 만든다
테슬라, ESS·AI 데이터센터를 움직이는 보이지 않는 인프라
연산은 폭증하고, 전력은 흔들린다 | 메가팩, 전력 구조의 진화 | ESS라는 전략 자산
4장. 한국의 선택: AI 전력 전쟁에서 살아남기
한국의 AI 및 반도체 전력 딜레마
용인·평택 반도체 클러스터 전력 이슈 | AI 데이터센터와 반도체 공장의 전력 경쟁 | 문제는 발전 설비 부족이 아니다 | 재생에너지, 원전, 송전망 문제: 이상과 현실의 충돌 지점
한국의 대안 시나리오
AI 데이터센터 특구 전략 | 민간 PPA 활성화 | 원전과 재생에너지의 전략적 결합 | AI 주권은 전력 주권이다
나가며 | AI 패권은 알고리즘이 아니라 인프라에서 결정된다