최기련 아주대학교 에너지학과 명예교수
▲최기련 아주대학교 에너지학과 명예교수
'호르무즈' 사태 이후 세계 석유 시장형성 기조(基調)는 1) 기존 시장 질서 회복 시도와 2) AI(인공지능)의 파급 효과에 대한 기대와 우려의 혼존(混存)이다. 우선 '호르무즈' 사태 이후 기존 질서 회복 시도는; 페르시아만 수출국들의 파이프라인 확장을 통한 '호르무즈' 우회 경쟁으로 요약할 수 있다. UAE(아랍에미리트), 사우디아라비아, 이라크는 이미 대체 수출 경로를 확대-운영한다. 여기다 베네수엘라, 이란과 러시아의 추가 수출이 예상된다. 미국 영향권에 있는 베네수엘라 원유 생산량은 이미 125만 배럴/일 수준에 달하고 있다. 따라서 우리는 원유 생산의 중복성, 저장능력 확대, 그리고 다양한 수출 네트워크 구성을 통한 미래 원유시장 변화 가능성에 유의해야 한다.
사실 미국-이란 전쟁이 처음 발발하였을 때 1) 이란이 호르무즈 해협을 절대 폐쇄하지 않을 것이며, 2) 폐쇄되더라도 몇 주 이내 단기간에 그칠 것으로 예상했다. 그러나 무기한 해협 폐쇄 가능성이 제기되자 결국 비상 대책들이 나왔다. UAE의 OPEC 탈퇴는 그 대표적일 것이다. 지난 수년 동안 UAE(아랍 토후국 연합)는 자국 원유 생산량을 하루 500만 배럴로 늘리는 노력을 해 왔으나 OPEC 내부 합의에 실패하였다. 이번 조치는 자국 에너지 독립성 제고를 위한 비상책일 것이다. 중동 최대 산유국인 사우디아라비아 역시 내륙 파이프라인을 이용해 호르무즈를 우회하고 있다. '이라크' 역시 남부 유전 생산이 70% 급감하여 비상 대책을 모색하고 있다. 결국 이번 위기는 호르무즈 해협 우회를 위한 '인프라' 건설 경쟁으로 귀결되었다.
이러한 여건 아래 지난 6월 10일 국제원유시장은 미국 WTI(서부 텍사스중질유) 가격은 종전 거래일 대비 3.4% 내린 88.20달러/배럴 수준으로 시작되었다. 북해산 Brent유는 91.73달러, 천연가스는 약 0.22% 하락한 3.14 달러/백만BTU(영국열량단위) 수준을 보였다. 통상적 시장변화 범주 아래 있다.그러나 길게 보면 이러한 가격 변화 이면에는 석유, 가스, 석유화학, 비료, 헬륨 등 상호 연결된 원자재 사슬 전반에 걸친 위기 요인들이 누적되고 있다. 그 위기는 시장가격 '리스크'에서 배송 및 시장접근 위험으로 바뀌고 있다. 석유 등 에너지 시장의 본원적 한계인 고갈 가능성과 함께 공급망 유연성 부족 우려가 더해지는 셈이다.
두 번째 석유 시장형성 기조는 인공지능(AI:Artificial Intelligence)과 에너지시스템/시장과의 연계이다. 이를 통한 지속적 융합-고(高)부가가치 창출 가능성이 검증되어야 한다. '인공지능'이란 인간 지능이 가지는 학습, 추리, 적응, 논증 등의 기능을 갖춘 컴퓨터 시스템을 말한다. 차세대 청정에너지 기술 개발에 매우 유용하단다. 예컨대 신형 SMR(중소형 핵융합로)와 재생 에너지 개발 과정에서 AI 활용 효율성이 입증되고 있단다. 특히 전력 수요 급증 대처와 수급 체계 건전화 차원에서 AI는 미래 전력 체계 변화의 장-단점을 손쉽게 검증하는 도구로 활용되고 있다.
우리는 지금 'AI시대를 여는' 이재명 정부 시대를 살고 있다. 작년 6월 취임 직후부터 AI 선거공약을 적극 시행 중이다. 주요 공약은 관련 정부예산 지속 증액과 민간투자 100조 원 수준 달성, 데이터 센터 등 AI 고속도로 구축, 최신 GPU(최소 5만 개) 확보, 미래 인재 육성 등이다. 여기다 대통령실 'AI 정책수석'이 신설되었다. 취임 2년 차인 올해는 1) 'AI 3대 강국 도약 2) 첨단전략 산업 등 핵심기술 개발 3) AI 인재 1,1만 명 양성과 고성능 GPU 1.5만 장 추가 구매 4) 150조 원 수준 국민 성장 펀드(5년간) 조성 등이 적극 추진되고 있다. 성공을 바란다.
그러나 AI 정책 실패는 AI 도구를 효율적으로 활용하지 못하는 데서 온다는 국내외 전문가 지적에 유념해야 한다. 실제로 대규모 AI 모델을 도입, 운영에는 엄청난 양의 에너지가 소모된다. 그러나 AI는 다양한 부문에서 에너지 효율성을 크게 높인다고는 한다. 그러나 항상 그렇지는 않다. AI가 소비하는 에너지보다 더 많은 에너지를 절약할 수 있다는 검증이 중요하다. 특히 막대한 초기 투자 비용을 고려하고, 수명 기간 전반에 걸친 동태적-객관적 경쟁력 검증이 필요하다. 이에 AI 투자 평가 기준이 모델 성능에서 '와트당 토큰 가치'로 전환되고, '전력 경제학'이 생존의 핵심 화두로 부상한단다.
사실 미국 트럼프 정부가 AI 첨단 모델을 국가 안보 자산으로 규정한 이래 글로벌 AI 기업들의 대형 IPO(자본 모집을 위한 기업공개)가 속출하고 있다. 우리로서는 그만큼 유동성 우려가 커진다. 따라서 글로벌 AI 질서는 미국 중심의 민간 'AI 생태계' 성공 여부에 크게 달려 있다. 사실 AI 붐은 에너지 산업에 전례 없는 불확실성을 키운다는 우려가 분명히 있다. 우선 AI 데이터 센터용 전력 공급 가능성 차원 우려를 점검해야 한다. 특히 노후화된 기존 전력망을 가진 현재 여건에서 국가 민생 복리를 저해하지 않는 '효율적' AI 전력 수요대처 방안을 찾아야 한다. 그러나 효율적 AI 도구 활용 조건에 상충할 수 있다. 또 다른 중요 해결 과제가 도출되는 셈이다.
여러 전문 의견을 종합할 때 거시 측면의 AI 투자/사업 효율화 방안에 대한 확실한 결론은 아직 없다. AI 투자/사업이 투입된 에너지보다 더 많은 에너지절약 가능한지에 대해 전문가 견해마저 엇갈린다. 따라서 AI 투자는 위험 회피 전략 요소를 구비 해야 한다. AI 투자 편익을 기존 화석 연료 소비 시설 (발전소 등) 비용 합리화에 재투자되어서는 안 된다. 그렇지 않다면 석유파동 때 직시한 '석유 메이저(Oil Major)'들의 '영역 독과점' 폐해를 다시 볼지 모른다.
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