전력은 이제
생산능력이다

전기는 오랫동안 비용이었다. 공장의 기계를 돌리고 서버를 켜 두려면 내야 하는 돈이었고, 기업은 전기요금을 한 푼이라도 줄이려 했다. 그런데 AI 데이터센터에서는 전기가 다른 자리에 선다. 들어간 전기가 GPU를 돌리고, GPU가 계산해 토큰을 만들고, 그 토큰이 API로 팔려 매출이 된다. 철광석이 제철소를 거쳐 자동차가 되듯, 전자가 데이터센터를 거쳐 토큰이 된다.

이 생산라인의 길이를 재는 단위가 메가와트(MW)다. 요즘 AI 업계의 큰 계약은 대부분 MW나 GW로 적힌다. OpenAI는 4월에 미국에서 계약 기준 10GW의 컴퓨트를 확보했다고 밝혔다. 그렇다면 자연스럽게 다음 질문이 나온다. 1MW는 1년에 얼마를 버나. 이 글은 그 질문 하나를 끝까지 따라간다.

숫자는 두 개다. 하나는 SemiAnalysis가 제시한 연 1억 달러라는 상한이고, 다른 하나는 OpenAI가 지난 3년 동안 실제로 만든 연 1,000만 달러다. 둘 사이의 열 배 차이가 이 글의 주제다. 그 간격을 이해하면 오라클이 오래된 원전의 비싼 전기를 떠안은 이유도, 아마존이 OpenAI 지분을 산 이유도 같은 계산으로 설명된다.

과거의 공장은 철광석을 사들였다. AI 공장은 전기를 사들인다. 그리고 그 전기의 값은 이제 전기요금이 아니라, 그 전기로 만들 수 있는 토큰의 값으로 매겨진다.

미국 반도체·AI 인프라 분석사 SemiAnalysis의 추정에서 나왔고, 평균이 아니라 상한이다. SemiAnalysis는 8월 7일 스페이스X의 데이터센터 계획을 분석한 글에서, 현실적인 GPU 처리 속도를 가정할 때 OpenAI와 앤트로픽(Anthropic)이 GB300 클러스터에서 API 추론을 팔면 GW당 연 1,000억 달러 넘게 벌 수 있다고 썼다. MW로 바꾸면 연 1억 달러다. OpenAI가 발표한 숫자가 아니라 분석사가 자체 추론 모의실험으로 만든 추정이다.

같은 글은 비용 쪽도 적었다. 그 GPU를 시간당 3달러에 빌린다고 보면 임대료가 GW당 연 120억 달러, MW당 연 1,200만 달러다. 1억 달러를 벌고 1,200만 달러를 내니 추론 사업의 매출총이익률은 60%⁠를 넉넉히 넘는다. SemiAnalysis는 이 차이를 마이크로소프트가 잡을 수 있는 기회로 읽었다. 컴퓨트를 빌려주는 데서 그치지 않고 토큰을 직접 팔면 같은 MW에서 몇 배를 더 번다는 이야기다.

문제는 이 숫자가 가장 좋은 조건을 전제한다는 점이다. 최신 GB300을 쓰고, 전력 대부분을 유료 API 추론에 쓰고, 가동률이 높아야 한다. 현실의 숫자는 훨씬 낮다. SemiAnalysis의 딜런 파텔(Dylan Patel)은 8월 드와케시 팟캐스트에서 앤트로픽의 MW당 매출이 높을 때 5,000만 달러까지 갔다고 말했다. SemiAnalysis는 10월 5일 글에서 앤트로픽 구독 상품이 매출의 약 10%⁠이지만 추론 컴퓨트는 40% 넘게 써서, MW당 평균 매출을 약 3,600만 달러 끌어내린다고 분석했다.

이 도표에서 눈여겨볼 숫자는 가운데의 5,000만 달러다. 엔비디아(NVIDIA)의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 9월 24일 1GW짜리 AI 공장이 1년에 약 500억 달러에 임대되고, 짓는 데도 그만큼 든다고 말했다. MW로 바꾸면 연 5,000만 달러다. 데이터센터를 빌려주는 쪽이 받는 값이 이미 그 수준이라는 뜻이고, 그 위에서 토큰을 파는 쪽은 더 벌어야 남는다.

AC리서치는 1억 달러를 AI 공장의 천장으로, 1,000만 달러를 지금까지의 바닥으로 본다. 천장은 기술이 정하고, 바닥은 사업 구조가 정한다. 같은 전기로 더 많은 토큰을 만들수록, 그 토큰을 더 많이 유료로 팔수록 실제 숫자는 천장 쪽으로 올라간다.

데이터센터를 지을 지역의 반발을 줄이고, 24시간 끊기지 않는 전기를 먼저 확보하기 위해서다. 위스콘신 전력회사 We Energies와 오라클(Oracle)은 10월 2일 오라클이 Point Beach 원전 전기의 일부를 자발적으로 구독하기로 했다고 발표했다. 구독량은 원전 출력의 10~20%⁠다. We Energies는 이 계약으로 기존 고객의 연료비 부담이 약 3억 달러 줄어들 것으로 추산했고, 위스콘신워치는 이를 앞으로 5년 동안의 절감액으로 보도했다. 계약은 위스콘신 공공서비스위원회(PSC)의 승인을 받아야 한다.

Point Beach는 오래된 원전이다. 1호기가 1970년, 2호기가 1972년에 상업운전을 시작했고 두 기를 합친 출력은 약 1.2GW다. 2007년부터 넥스트에라에너지(NextEra Energy)가 소유하고, We Energies는 전력구매계약으로 이 원전 전기의 대부분(약 86%)을 산다. 미국 원자력규제위원회는 2025년 9월 두 기의 계속운전을 허가해 각각 2050년, 2053년까지 돌릴 수 있게 됐다(위키백과). 출력의 10~20%⁠면 대략 120~240MW다. 발표문에 MW 숫자는 없고, 출력에서 거꾸로 계산한 값이다.

이 전기는 싸지 않다. We Energies는 2027년 이 원전이 회사 연료비의 약 3분의 2를 차지하면서 필요한 용량의 3분의 1만 공급한다고 밝혔다. 오라클의 발표문 제목도 Point Beach의 오르는 전기 비용을 흡수하겠다는 약속이다. 비싼 전기의 일부를 데이터센터 회사가 사 주고, 그만큼 일반 고객의 요금 부담이 줄어드는 구조다.

오라클이 이 비용을 떠안는 이유는 근처에서 짓는 데이터센터에 있다. 포트워싱턴의 Project Lighthouse는 반티지데이터센터(Vantage Data Centers)가 오라클과 OpenAI를 위해 짓는 약 1GW 규모 AI 캠퍼스다. 투자액 150억 달러, 2025년 12월 착공, 2028년 완공 목표다(컨스트럭션다이브). 오라클은 이 캠퍼스의 에너지 비용을 전액 부담하겠다고 밝혔다. 다만 구독한 원전 전기가 Lighthouse로 바로 가는지, MWh당 가격과 계약 기간이 어떻게 되는지는 공개하지 않았다고 머글헤드가 짚었다.

배경에는 요금 정치가 있다. 위스콘신 공공서비스위원회는 4월 We Energies의 초대형 고객 요금제를 고쳐, 100MW 이상 고객이 최소 15년 동안 자기 몫의 비용을 전부 내도록 정했다. 주민들은 데이터센터 때문에 전기요금이 오를까 걱정하고, 회사는 비용을 다른 고객에게 넘기지 않겠다고 약속하는 중이다(TMJ4). 오라클의 구독은 그 약속을 숫자로 보여 주는 장치다. AC리서치는 오라클이 산 것을 전기보다 지역의 동의에 가깝다고 본다.

지분과 함께 OpenAI의 미래 컴퓨트 수요를 샀다. OpenAI는 2월 27일 1,100억 달러 투자 유치를 발표했고 아마존(Amazon)이 그중 500억 달러를 맡았다(CNBC). 엔비디아와 소프트뱅크가 300억 달러씩을 더했다. 이 투자는 3월 말 1,220억 달러로 마감됐고 투자 후 기업가치는 8,520억 달러였다(재팬타임스).

아마존의 500억 달러는 150억 달러를 먼저 넣고 나머지를 조건부로 넣는 구조였다. PYMNTS는 아마존이 7월 31일까지 세 번에 나눠 500억 달러를 모두 넣었다고 전했고, 파이낸셜타임스는 아마존의 지분이 약 5%⁠라고 보도했다. 같은 거래에서 OpenAI는 기존 380억 달러 규모의 AWS 계약을 8년간 1,000억 달러 더 늘리고, 아마존의 AI 칩 트레이니엄(Trainium) 약 2GW를 쓰기로 했다.

겉으로는 서로 다른 거래다. 아마존은 주식을 사고, 오라클은 전기를 산다. 그러나 둘 다 OpenAI가 앞으로 만들어 낼 토큰의 몫을 미리 잡는 일이다. 아마존은 자본과 칩, 클라우드로 그 생산능력의 일부를 갖고, 오라클은 데이터센터와 전력으로 갖는다. OpenAI는 모델로 그 생산능력을 상품으로 바꾼다.

이렇게 보면 최근의 수백억 달러짜리 투자와 수백 MW짜리 전력 계약이 한 줄로 이어진다. 자본이 발전소와 송전망을 거쳐 데이터센터로 가고, GPU와 모델을 거쳐 토큰이 되고, 토큰이 매출로 돌아온다. AI 하이퍼사이클은 GPU가 많이 팔리는 현상만이 아니다. 전력이라는 1차 자원을 디지털 상품으로 바꾸는 산업 전체가 새로 깔리는 과정이다.

아니다. 240MW에 MW당 1억 달러를 곱하면 240억 달러가 나오지만, 실제로 매출이 되는 전력은 그보다 훨씬 적다. 데이터센터 전력이 모두 GPU로 가지 않고, GPU가 1년 내내 돌지 않고, 도는 시간에도 전부 유료 추론을 하지는 않는다. 이 숫자는 재무 전망이 아니라 AI 산업의 크기를 가늠하는 사고실험이다.

가장 먼저 빠지는 것은 냉각과 전력 변환이다. 데이터센터의 PUE가 1.25면 계약 전력의 80%⁠만 IT 장비로 간다. 구글은 자사 데이터센터의 평균 PUE가 1.09라고 공개했지만, 업타임인스티튜트의 2025년 조사에서 업계 평균은 1.54였다. 그다음은 가동률, 모델을 새로 만드는 학습에 쓰는 몫, 그리고 상한과 실제 판매 단가의 차이다.

이 글의 기본 가정(PUE 1.25, 가동률 80%, 추론 60%, 추론 IT 전력 MW당 5,000만 달러)을 넣으면 240MW의 연 매출은 약 46억 달러다. 단순 곱셈의 5분의 1이다. 계약 전력으로 다시 나누면 MW당 약 1,900만 달러로, OpenAI의 지난 3년 실현치(1,000만 달러)의 두 배쯤이다.

그런데도 이 사고실험이 중요한 이유는 따로 있다. 46억 달러로 깎아도, 같은 전력의 1년치 전기값은 약 1.6억 달러로 매출의 3~4%⁠다. 상한에 가까운 경우라면 1%⁠에도 못 미친다. 전기값을 아끼는 것보다 전기를 확보하는 것이 몇십 배 중요한 사업이다.

OpenAI는 지난 3년 동안 MW당 연 약 1,000만 달러를 벌었다. 사라 프라이어(Sarah Friar) CFO는 1월 글에서 OpenAI의 컴퓨트가 2023년 0.2GW, 2024년 0.6GW, 2025년 약 1.9GW로 늘었고, 연환산 매출도 20억, 60억, 200억 달러 이상으로 같은 곡선을 그렸다고 밝혔다. 매출을 GW로 나누면 해마다 GW당 약 100억 달러, MW당 약 1,000만 달러다.

상한과 열 배 차이가 나는 이유는 앞의 계산에 그대로 있다. OpenAI의 컴퓨트에는 학습과 연구에 쓰는 전력, 무료 사용자에게 주는 추론, 아직 남아 있는 이전 세대 GPU가 다 들어 있다. 매출도 API만이 아니라 ChatGPT 구독이 큰 몫을 차지한다. 그러니 1억 달러와 1,000만 달러는 서로 틀린 숫자가 아니라 다른 것을 잰 숫자다.

액시오스는 DevDay 당일 OpenAI의 연환산 매출이 약 700억 달러에 가깝다고 보도했다. MW당 1,000만 달러가 그대로라면 OpenAI는 이미 약 7GW를 돌리고 있어야 한다. 반대로 1억 달러에 가까워졌다면 0.7GW로도 충분하다. OpenAI는 지금 가동 중인 GW를 공개하지 않았다. 다만 4월에 계약 기준 10GW를 확보했다고 밝혔고, 그 GW가 실제로 켜지는 속도와 MW당 매출이 오르는 속도가 OpenAI 사업의 두 축이다. DevDay에서 본 상주형 에이전트와 요금제 개편은 MW당 매출을 끌어올리려는 시도로 읽힌다(「OpenAI는 이제 모델만 팔지 않는다」 칼럼).

AC리서치는 이 비례 관계를 AI 하이퍼사이클의 가장 단순한 엔진으로 본다. 컴퓨트를 늘린 만큼 매출이 따라온다면, 투자자가 지켜볼 것은 모델 성능 발표보다 전력이 켜지는 일정이다. 엔비디아도 같은 계산을 한다. 콜레트 크레스(Colette Kress) CFO는 8월 실적 발표에서 GW당 엔비디아가 가져가는 매출 기회가 호퍼 세대 180억 달러에서 베라 루빈 세대 400억 달러로 커졌다고 말했다.

그 전기로 만드는 매출에 비하면 전기값이 아주 작기 때문이다. 1MW를 1년 내내 돌리면 8,760MWh다. MW당 연 매출을 8,760으로 나누면 전기 1MWh가 만드는 매출이 나온다. OpenAI 실현치로는 약 1,142달러, AI 공장 임대료로는 약 5,708달러, 상한으로는 약 1만 1,416달러다. Point Beach의 전기는 MWh당 75.51달러다.

이 계산은 전력의 진짜 비용이 무엇인지 바꿔 놓는다. 오라클이 산 240MW가 1년 늦게 들어오면, 아낀 전기값은 약 1.6억 달러다. 대신 만들지 못한 토큰은 OpenAI 실현치로만 계산해도 약 24억 달러어치다. AC리서치는 이것을 만들지 못한 토큰의 비용이라고 부른다. AI 데이터센터에게 가장 비싼 전기는 비싼 전기가 아니라 늦게 오는 전기다.

그래서 원전의 값이 달라진다. 원전은 비싸더라도 24시간 돌고, 한 번 계약하면 수십 년 동안 공급한다. 이미 돌고 있는 원전이라면 새 발전소를 기다릴 필요도 없다. 새로 짓는 길은 느리다. 텍사스 전력망 운영기관 ERCOT에는 대형 부하 연결 신청이 438GW 쌓였고, 6월에 승인된 첫 연결 절차로도 대부분 2030년쯤에야 가동된다(유틸리티다이브). 오하이오의 전력회사 AEP는 30GW 넘는 데이터센터 신청이 몰리자 신규 신청을 멈추고 별도 요금제를 만들었다.

시간표의 아래쪽으로 갈수록 기다려야 하는 시간이 길어진다. 마이크로소프트의 Crane 재가동은 2027년, 구글의 Duane Arnold 재가동은 2029년이 목표이고(월드뉴클리어뉴스, DCD), 메타가 1월에 맺은 Oklo·TerraPower 계약은 빨라야 2030년대 초에 전기를 낸다(유틸리티다이브). 소형모듈원전 투자 이야기가 뜨겁지만, 당장의 토큰은 이미 지어진 원전이 만든다. 소형모듈원전 기업들의 실제 일정은 「SMR 관련주 10개사 비교」 리서치에 정리했다.

예전에는 전력회사가 수요를 찾아다녔다면, 이제는 AI 데이터센터가 발전소를 찾아다닌다. 미국 에너지부가 발표한 로런스버클리국립연구소 보고서는 데이터센터가 2023년 미국 전력의 4.4%(176TWh)를 썼고, 2028년에는 6.7~12%⁠까지 늘 수 있다고 봤다. 미국전력연구소(EPRI)는 2월 갱신한 전망에서 2030년 9~17%⁠를 제시했다.

가격은 이미 움직였다. 미국 동부 13개 주의 전력망을 운영하는 PJM의 용량시장 낙찰가는 2024/25년 MW·일당 28.92달러에서 2025/26년 269.92달러로 뛰었고, 그 뒤로도 300달러 안팎의 상한 근처에 머물렀다. 2027/28년 경매는 상한인 333.44달러에 낙찰되고도 필요한 신뢰도 기준을 6,623MW 채우지 못했다(PJM). 7월에 열린 2028/29년 경매도 상한인 325달러에 끝났다(OPIS).

PJM의 독립 시장감시인은 2028/29년 용량 비용 164억 달러 가운데 63억 달러, 38%⁠가 데이터센터 때문이라고 분석했다. 이 비용은 결국 가정과 기업의 전기요금에 얹힌다. 그래서 각 주 규제당국은 데이터센터가 자기 비용을 스스로 내게 하는 요금제를 서두르고 있고, 위스콘신의 초대형 고객 요금제와 오하이오 AEP의 데이터센터 요금제가 그 예다. 오라클의 Point Beach 구독은 이 흐름의 가장 새로운 형태다. 데이터센터가 전기를 쓰는 데서 끝나지 않고, 지역의 비싼 전기 일부를 대신 사 주는 방식으로 사회적 허가를 얻는다.

AC리서치는 이 변화를 발전소가 컴퓨트의 상류 산업이 되는 과정으로 본다. 과거에는 발전소를 지은 뒤 누가 전기를 살지 고민했다. 앞으로는 GW 단위의 AI 수요가 먼저 생기고, 그 수요를 채우기 위해 원전과 가스발전소, 계통 연결, 송전망, 에너지저장장치가 뒤따라 지어진다. 수요가 먼저 오는 전력 산업은 미국에서 수십 년 만의 일이다.

이 회사가 몇 MW를 확보했고, 그중 몇 MW를 실제로 켰고, 켠 MW로 얼마를 버는지를 세야 한다. 지금까지 AI 기업을 볼 때는 사용자 수와 매출, GPU 숫자, 모델 성능을 봤다. 앞으로는 그 앞단의 숫자가 먼저 움직인다. MW를 확보하지 못한 회사는 사용자가 늘어도 토큰을 만들 수 없고, MW를 확보하고도 켜지 못한 회사는 비용만 낸다.

한국 투자자에게도 같은 질문이 이어진다. MW가 토큰이 되려면 변압기와 전력 케이블, 원전 기자재와 우라늄이 먼저 깔려야 한다. 미국의 MW 계약 하나하나가 이 공급망의 주문서가 된다. 전력 밸류체인의 각 단계는 AC리서치의 리서치 연재에서 차례로 다룬다. 케이블과 초고압직류송전은 「전력 밸류체인 03」, 우라늄은 「전력 밸류체인 04」에 정리했다.

물론 1억 달러라는 상한이 그대로 현실이 된다는 보장은 없다. 토큰 가격은 해마다 내려가고, 같은 MW로 만드는 토큰 수는 늘어난다. 엔비디아는 베라 루빈이 블랙웰보다 토큰당 비용을 크게 낮춘다고 말한다. 가격 하락이 사용량 증가보다 빠르면 MW당 매출은 오히려 내려갈 수 있다. 그래서 MW당 실현 매출은 AI 산업의 수요가 가격 하락을 이기고 있는지를 보여 주는 가장 정직한 숫자다.