AI는 우리의 일자리를 빼앗지 않는다. 하지만 에너지 비용은 그럴 수 있다.

AI 일자리 공포는 데이터에 근거하지 않는다. AI 에너지 문제는 현실이며, 이제 영국이 경쟁력을 유지하기 위해 충분히 빠르게 구축하고 배치할 수 있는지가 문제다.

2023년 말 이후, 영국 기업 중 인공지능을 사용하는 비율이 약 12%에서 35%로 거의 세 배가 되었으며, 이는 ONS의 데이터에 근거한다. 하지만 이러한 기업 대부분은 전체 직원 수에 변화가 없다고 보고했으며, 노동 시장 증거에 대한 보다 넓은 검토에서도 서류상 가장 노출된 직업들조차 일관된 대체 현상이 발견되지 않았다. Google의 자체 Gemini 연구도 미국에서 유사한 결론에 도달했다. 이것이 AI가 업무에 영향을 미치지 않는다는 뜻은 아니다. AI는 직무 내에서 수행되는 작업을 변화시키고 있다. 아직 사무실을 비우지는 않는다.

실제 병목 현상: 전력망 용량 vs. AI 수요

따라서 AI가 일자리를 빼앗는다는 광범위한 공포는 데이터보다 훨씬 앞서 있다. 데이터보다 앞서 있지 않은 것은 에너지다. IEA는 전 세계 데이터센터 전력 수요가 2030년까지 945 TWh 정도로 현재 일본 전체 전력 소비량보다도 두 배 이상 증가할 것으로 예상한다. AI가 이 성장의 가장 큰 동인이며, 새로운 발전, 송전 또는 저장 설비가 이를 따라잡기 전에 이미 도래하고 있다. 일자리 공포를 겨냥한 편리한 정치 연극을 더하면, 실제로 필요한 것은 전력탑과 허가가 아니라 또 다른 AI 태스크포스나 기술 격차를 해소한다는 교육 프로그램이다.

일자리 논쟁이 놓치는 또 다른 부분은 다음과 같다: 에너지 가격은 단순히 수요가 증가해서만 오르는 것이 아니다. 가격이 오르는 이유는 전력을 가격 책정하는 시장이 이런 충격에 대비해 설계되지 않았기 때문이다. 도매 전력은 30분 간격으로 가격이 책정되며, 생산 및 소비 데이터는 측정보다 추정에 의존하고, 실제 정산은 수주 후에 이루어진다. 이러한 지연은 수요가 천천히 변할 때는 감내할 수 있었지만, 새로운 데이터센터 하나가 하룻밤 사이에 작은 마을 수준의 부하를 추가할 때는 감당할 수 없다. 발전소에 다음 건설 위치를 알려주는 가격 신호가 너무 늦게, 그리고 너무 왜곡되어 도착하기 때문이다.

에너지 시장 지연이 경제 성장에 위협이 되는 이유

이것이 실제로 일자리 위험이 존재하는 지점이며, 이미 AI를 사용하는 기업의 직원 수와는 무관하다. 비싸고 불투명한 에너지의 실제 비용은 절대로 건설되지 않는 것이다. 영국의 전력망 연결 대기열은 2024년 11월에 계약된 41 GW에서 2025년 6월에는 125 GW로 폭증했다. 그 대기열 중 약 50 GW는 데이터센터 프로젝트이며, 개발업체들은 대기 기간이 10년 이상이며 일부는 2037년까지 연결 날짜가 제시된다고 보고한다. 각각의 기가와트는 현장, 건설 계약, 운영 팀 및 공급망을 의미하지만, 이는 실제 급여 명단이 되는 대신 서류상에 머물게 된다.

그리고 데이터센터만이 아니다. 지난해 CBI는 영국 기업의 거의 90%가 지난 3년간 에너지 비용 상승을 경험했으며, 10명 중 4명이 이에 따라 투자를 축소할 계획이라고 보고했다. 전력 가격이 예측 불가능하고 추가 전력 확보까지 수년이 걸리면, 기업은 기존 직원을 해고하는 것부터 시작하지 않는다. 대신, 다음 백 명을 고용할 수 있었던 확장이나 신규 현장을 취소한다. 규모를 축소하고 창의성을 제한하는 등 다른 조치를 취한다. 이것이 메커니즘이다: 에너지에 대한 불확실성은 이미 존재하는 일자리가 아니라 아직 창출되지 않은 일자리에 대한 야망에 대한 세금이다.

이 모든 요소를 합치면, 이는 상업적 문제뿐 아니라 국가 경쟁력 문제이다. 컴퓨팅 용량과 에너지 용량은 사실상 하나의 제약으로 합쳐졌다. AI라는 헤드라인을 떼어내면 큰 경고가 남는다: 전력 거래 비용이 경쟁국보다 높게 유지되는 한 어떤 국가도 국제 무대에서 경쟁할 수 없다. 전력을 신속하고 공정하며 신뢰성 있게 가격 책정하고 공급할 수 없는 국가는 AI가 촉발하는 새로운 산업 경쟁에서 승리하지 못하며, 그 경쟁이 가져올 일자리조차 창출하지 못한다. 전자의 비용을 낮추는 것은 존재론적 과제이다.

배관 정비: AI 인프라를 위한 정책 우선순위

정책 입안자들이 AI에 정치적 자본을 투자하고 싶다면, 시장의 배관과 전력망 연결 대기열에 집중하는 것이 더 효과적이다. 전력 가격 책정, 계량 및 정산 방식을 현대화하는 것과 결합하면, 125 GW 대기열에 갇힌 일자리를 급여 명단으로 전환할 수 있다. 이를 해결하면 영국은 다음에 무엇을 건설할지 경쟁하게 된다: 두 번째 지점을 여는 카페, 전체 공급망을 구축하는 기가팩토리, 혹은 다음 DeepMind가 될 AI 연구소.