물 부족 시대, 데이터센터가 지역을 말리는 방식 — AI 물사용·데이터센터 물사용의 숨겨진 현실

앞서 2편에서 우리는 데이터센터가 지역 전력망을 어떻게 잠식하는지 살펴보았다. 그러나 전기 문제는 시작에 불과하다. AI를 지탱하는 또 하나의 거대한 그림자, 바로 ‘물 소비’가 지금 전 세계에서 폭발적인 갈등을 만들고 있다.

AI 전기요금이 오르는 진짜 이유 — 데이터센터 전력 소비가 우리 삶을 바꾸고 있다

 

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AI 산업과 물 사용의 충격 — AI 물사용·데이터센터 물사용·물 부족 문제

대부분의 한국 시민들은 AI 산업과 물이 연결되어 있다는 사실을 전혀 모른다. AI는 전기만 많이 쓰는 기술이라고 알고 있지만, 실제로는 AI 물사용이 폭발적으로 증가하고 있다. 데이터센터에서 AI 모델을 학습시키고 운영하려면 대규모 서버가 24시간 가동되고, 이 서버를 식히기 위해 막대한 양의 물이 필요하다.
그러나 이 문제는 전문가도 언론도 거의 다루지 않는다. 그래서 한국 사회는 AI 산업을 새로운 성장 동력으로만 이해하고, 그 뒤에 숨겨진 데이터센터 물사용 문제를 인식하지 못한다.
지금 우리가 겪는 물 부족은 먼 나라의 이야기가 아니다. AI 물사용은 전 세계적으로 이미 지역 갈등, 지하수 고갈, 수도요금 폭등을 일으키고 있으며, 한국도 동일한 위험의 문 앞에 서 있다.

데이터센터는 왜 물을 쓰는가 — AI 물사용·냉각 시스템·폭발적 수요

데이터센터는 수천~수만 대의 서버를 계속 가동한다. 서버는 고열을 발생시키기 때문에, 이를 식히기 위한 냉각 시스템에 엄청난 물이 들어간다.
냉각 방식에는 여러 종류가 있지만, 전 세계 데이터센터의 상당수는 여전히 물 냉각 방식을 사용한다. 이 방식은 공기 냉각보다 효율적이지만, 그만큼 물 사용량은 기하급수적으로 증가한다.
특히 AI 학습 과정은 일반 서버보다 몇 배 이상 고열을 발생시키기 때문에, 기존 데이터센터보다 더 많은 물을 필요로 한다. 결국 AI 물사용은 앞으로 더 급격히 증가할 것이고, 물 부족 지역에서 갈등은 불가피하게 폭발한다.

전 세계 AI 물사용은 ‘중형 도시 237년치' — AI 물사용·데이터센터 물사용의 수치 충격

전 세계 데이터센터가 1년 동안 사용하는 물 사용량은 6조4천억 리터에 달한다.
이 숫자는 너무 커서 감이 오지 않지만, 현실적인 비교를 하면 의미가 선명해진다.

인구 30만 명의 중형 도시는 하루 평균 약 75백만 리터의 물을 사용한다. 이를 1년으로 환산하면 27억 리터가 된다.
그렇다면 6조4천억 리터 ÷ 27억 리터 = 약 237배.
즉, 세계 AI 물사용 = 인구 30만 도시가 237년 동안 사용할 물 전체다.

이것이 바로 “AI 혁명”의 반대면이다. 우리는 기술의 혁신을 보지만, 기술 문명이 소비하는 물의 규모는 도시 문명을 압도하는 단계에 들어섰다.

데이터센터의 과도한 물 소비를 물먹는 하마에 비유한 설명 이미지

한국은 이미 데이터센터 공화국이다 — 한국 데이터센터·네이버·카카오·KT·삼성·LG

많은 사람들은 “데이터센터 물사용 문제는 미국이나 유럽 이야기”라고 생각한다.
그러나 한국은 이미 세계에서 데이터센터가 가장 빠르게 증가하는 국가 중 하나다.

현재 한국에는 약 150개 이상의 데이터센터가 운영 중이다.

그중 상당수는 AI 서비스 제공을 위한 대규모 센터이며, 다수가 수도권에 집중되어 있다.

실제 기업별 상황을 보면 다음과 같다.

 

● 네이버 — 춘천 센터 운영, 세종에 초대형 AI 데이터센터 건설 중
● 카카오 — 판교·안산 운영, 화재 이후 광주 AI데이터센터 건설
● KT — 목동·분당·용산 등 전국 대형 센터 운영
● LG CNS — 평촌·가산에 초대형 데이터센터
● SK브로드밴드 — 일산·위례 중심 확장
● 삼성 SDS — 상암·광주·수원 등 다수 운영
● 정부·공공기관 — 대전 행정전산센터, 세종·대구 공공 클라우드 센터

 

2028년까지 건설 예정인 데이터센터만 40~50기 이상이다.
이 말은 곧 전력·물·토지 소비가 한국에서 폭발적으로 증가한다는 뜻이다.
한국은 물 스트레스 국가로 분류되고 있음에도 불구하고, 물 집약적 산업인 데이터센터를 집중적으로 수용하고 있다.
즉, 이 문제는 이미 우리 눈앞으로 다가온 현실이다.

해외에서 이미 충돌한 물 부족 사례 — 미국·유럽·남미의 AI 물사용 갈등

● 미국 애리조나·유타 — 구글·마이크로소프트 데이터센터 운영 이후 지하수 고갈, 농가 항의, 허가 취소 움직임
● 네덜란드 — 메타 데이터센터가 연간 수십억 리터 물 사용 예정 → 주민 반대 시위로 승인 취소
● 칠레·멕시코 — 물 부족 국가에서 데이터센터가 들어오자 학교·병원이 물 부족으로 운영 차질

이런 갈등은 단순한 물 사용 문제가 아니다.
지역의 생활 기반이 무너지고, 수도요금이 상승하며, 농업·산업이 붕괴될 수 있기 때문이다.

한국도 예외가 아니다.
수도권의 물 공급 여력이 이미 한계에 가까워진 상황에서
AI 물사용이 급증하면 갈등은 한국에서도 반드시 재현된다.

물 부족이 현실화하면 누가 비용을 내는가 — AI 물사용·수도요금·국가 인프라 비용

여기서 핵심 질문이 생긴다.
이 막대한 물 비용을 누가 내는가? 기업인가, 시민인가?

정답은 현실적으로 시민의 수도요금으로 전가되는 구조다.

왜냐하면,
데이터센터가 사용하는 물은 “산업용 물”이 아니라 국가·지자체가 운영하는 공공 상수도망에 의존하기 때문이다.
이 인프라 확대 비용(정수시설·상수도관 확장·보급률 유지·수압 보강 등)은 모두 국가 예산과 지방세로 충당된다.

기업이 직접 지불하는 비용은 극히 일부이고,
대부분은 공공요금 체계에 녹아들어 전 국민이 사실상 1/N로 부담하는 구조다.

결국 부담은 시민에게, 이익은 기업에게 돌아간다.
AI 산업이 성장할수록 물 요금 상승 압력은 커지고,
저소득층일수록 수도요금 인상에 취약해진다.

데이터센터가 물 1톤을 소비하면 증발과 폐수가 발생하는 물 사용 구조 인포그래픽

우리는 어떤 미래를 선택할 것인가 — 물 부족 시대의 AI 산업과 한국의 선택

AI 산업은 반드시 필요한 미래 산업이지만,
그 비용과 위험도 함께 논의되어야 한다.
특히 AI 물사용이 지역 물 부족, 수도요금, 환경 부담으로 연결되는 구조는
한국에서 더욱 치명적이다.

한국은 물이 넉넉한 나라가 아니다.
그런데 앞으로 5년 사이에 데이터센터가 40~50기 더 생긴다면,
물 부족과 수도요금 인상은 불가피할 것이다.

이 문제는 기술 반대가 아니라,
기술의 비용과 혜택을 공정하게 배분하자는 질문이다.

우리는 지금 선택의 기로에 서 있다.
AI 기술이 가져올 편익을 누리되,
그 비용이 국민에게만 전가되지 않는 새로운 균형점을 찾아야 한다.