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발전소를 짓지 않고, 전선도 끌어오지 않으며, 실리콘밸리의 이 스타트업들은 코드로 AI의 전기를 '빼앗아' 옵니다.

이 글을 읽으려면 26 분

전력망 이용률이 30%에도 미치지 못하는 가운데, 코드가 '유휴 전력'을 해제하고 있다.

원문 제목: 《AI 네이티브 에너지 기업, 실리콘밸리의 '신종'으로 부상하다》
원문 저자: 이하이룬, 텐센트 테크놀로지

에너지가 AI 시대의 기반이 되면서, 에너지 산업도 AI에 의해 재편되고 있다. 본 기사는 《에너지 특이점》 시리즈 제10호로, AI 컴퓨팅 파워 폭발 속에서 AI 네이티브 에너지 기업이 어떻게 AI 인프라의 새로운 진입점을 선점하는지에 초점을 맞춘다.

2026년에 접어들면서, 기술 업계의 불안감은 모델, 코드, 칩에서 AI 산업 체인의 더 하위 계층으로 확산되고 있다. 업계는 더 근본적인 문제를 논의하기 시작했다: 이 많은 AI 컴퓨팅 파워를 뒷받침할 충분한 전력이 있는가?

6월 1일 막을 내린 엔비디아 GTC 타이베이 컨퍼런스에서 젠슨 황은 NVIDIA DSX, 3세대 MGX 랙 아키텍처 및 800VDC 전원 공급 솔루션을 발표하며, 컴퓨팅, 네트워크, 스토리지, 전력, 냉각 및 제어 시스템을 하나의 통합 설계로 재정의해 AI 공장 내부의 '전력 시스템 엔지니어링'을 재정립하고자 했다.

엔비디아가 목표로 하는 것은 AI 공장 내부의 시스템 효율성을 최적화해 컴퓨팅, 네트워크, 전력 및 냉각이 협력하도록 하여, 와트당 Token 생산량을 높이는 것이다.

동시에, AI 공장 외부의 전력 부문도 새로운 병목 현상이 되고 있다: 데이터 센터를 어디에 지을지, 어디에 추가 용량을 연결할 수 있는지, 프로젝트가 가능한 한 빨리 계통에 연결될 수 있는지, 그리고 구축 후 계통 압력에 따라 부하를 어떻게 조정할지 등이다.

이러한 배경과 수요 속에서 'AI 네이티브 에너지 기업'들이 점차 등장하고 있다.

흥미로운 점은, 에너지 기업임에도 불구하고 이들 회사는 발전소를 짓지도 않고 전선을 깔지도 않으며, 오직 코드와 알고리즘만으로 전력의 흐름, 가격 및 리듬을 재정의하려 한다는 것이다.

자본 시장도 이러한 기업들을 재평가하기 시작했다.

2026년 5월, 엔비디아에 초기 투자한 실리콘밸리 벤처 캐피털 Sutter Hill Ventures는 유명 투자자 존 도어와 함께 'GridCARE'의 6400만 달러 시리즈 A 라운드를 공동 주도했다.

GridCARE는 전력 접속 및 에너지 스케줄링 단계에 AI를 적용해 AI 공장이 사용 가능한 전력 자원을 더 빠르게 식별하고, 접속 계획을 완료하며, 이후 부하 스케줄링에 참여할 수 있도록 돕는다.

과거에는 에너지 기술 기업의 상상력이 주로 신재생 에너지, 에너지 저장, 배터리 및 계통 장비에서 비롯되었다. 그러나 AI 컴퓨팅 파워 수요가 폭발한 이후, 데이터 센터가 더 빠르게 전력을 찾고, 연결하고, 효율적으로 사용할 수 있도록 돕는 기업이 AI 인프라 체인의 핵심 고리가 될 가능성이 있다.

GridCARE와 같은 기업들이 미국 실리콘밸리 등 지역에서도 속속 등장하고 있다.

미국 워싱턴에 본사를 둔 Emerald AI는 16개월 동안 약 6800만 달러를 누적 조달했으며, 그 뒤에는 엔비디아 NVentures, Energy Impact Partners, 그리고 Eaton, Siemens, GE Vernova 같은 전력 대기업들이 자리 잡고 있다. Jeff Dean과 Li Feifei도 개인 자격으로 투자에 참여했다.

2026년 5월에는 퀀트 트레이딩 배경의 창업자 Amann Shariff가 설립한 Shatterdome Energy도 350만 달러의 Pre-Seed 라운드 펀딩을 완료했다.

이들 기업이 겨냥하는 것은 대부분 AI 인프라에서 현재 가장 제약을 받는 부분이다: 전력망에서 '전기를 찾아내고', 어디에 가용 용량이 있는지, 어디에 더 빨리 연결할 수 있는지 판단해 계통 연계 대기 시간을 단축하는 것; 전력망이 부족할 때 연산 작업을 조정하고 전력 사용을 분산하는 것; 그리고 신재생 에너지, 에너지 저장, 대규모 산업 사용자를 대상으로 AI를 활용한 실시간 전력 거래 및 배분을 수행하는 것이다.

이들 기업의 부상은 업계에 중요한 참고와 시사점을 제공한다.

AI 시대의 에너지 경쟁은 단순히 발전소를 더 많이 짓고, 더 많은 송전선을 까는 것만이 아니라, 신재생 에너지, 에너지 저장, 전력망, 그리고 연산 부하를 더 효율적으로 조직하는 방법도 포함한다. 미래에는 누가 더 빨리 전기를 찾고, 연결하고, 배분할 수 있는지가 AI 인프라 경쟁에서 더 유리한 위치를 차지할 수 있는 핵심이 될 것이다.

칩과 연산 능력 외에도, 전력은 AI 시스템의 새로운 속도 상한선이 되고 있다. 그리고 전력 산업 자체도 AI에 의해 재편되고 있다.

01 AI 시대의 전력 불안: 부족한 것은 전기가 아니라 '사용 가능한 전기'

AI 시대의 전력 불안은 표면적으로는 '전기 부족'이지만, 본질적으로는 '사용 가능한 전기 부족'이다. 많은 전력 자원이 존재하지 않는 것이 아니라, 충분히 식별되고, 배분되며, 전달되지 못하고 있다.

실리콘밸리 벤처 캐피털 Bessemer Venture Partners는 2026년 5월 발표한 《로드맵: AI 데이터센터 스택》 보고서에서 일련의 수치를 제시했다: 2026년 초 기준, 전 세계적으로 190기가와트의 초대규모 데이터센터 프로젝트가 발표되었지만, 실제 운영 중인 것은 12기가와트에 불과하고, 21기가와트가 건설 중이며, 나머지 148기가와트는 모두 설계도에만 머물러 있다. 2025년 가동 예정이었던 프로젝트 중 4분의 1 이상이 전력 및 허가 문제로 막혀 있다.

스탠퍼드대학교가 2025년 12월 발표한 연구 보고서에 따르면, 미국 전력망의 가동률은 대부분의 시간 동안 3분의 1에도 미치지 못한다. 전력망 스마트 운영 기업 GridCARE는 더 구체적인 수치를 제시하며, 전력 수요가 가장 집중된 지역에서도 실제 전력망 가동률은 32% 미만이라고 밝혔다. 전력 자체는 부족하지 않지만, 이를 전달할 능력이 부족한 것이다.

GridCARE의 공동 창립자이자 CEO인 아미트 나라얀(Amit Narayan)은 이 현상에 '전력 공급 시간 위기(Time-to-Energize Crisis)'라는 이름을 붙였다. 이는 전력 수요와 실제 공급 사이에 수년의 시간 차가 존재함을 의미한다. 기존 전력망의 대규모 용량이 전통적인 스케줄링 및 계통 연계 절차의 제약으로 인해 오랫동안 활용되지 못하고 있는 것이다.

그는 현재 상황을 설명하며 "현재 AI 열풍은 통제 불능 상태에 이르러, 사람들은 지구에서 전력을 찾는 것보다 칩을 우주로 보내는 것이 더 빠를 것이라고 생각한다"고 말했다.

이 병목 현상 뒤에는 거대한 비즈니스 기회가 숨어 있다. GridCARE의 계산에 따르면, 1GW의 전력을 조기에 계통 연계하는 데 도움을 줄 때마다 250억 달러의 가치가 창출된다.

주도 투자자인 Sutter Hill Ventures는 엔비디아의 초기 투자 기관 중 하나로, '컴퓨팅 시대'의 부상에 전 과정에 걸쳐 참여했다. 이 기관의 매니징 디렉터인 빅 밀러(Vic Miller)는 공개적으로 "1년 전만 해도 전력이 AI의 병목 현상이라고 말하는 사람은 거의 없었다. 오늘날 이는 업계 전체가 피할 수 없는 장벽이 되었다"고 밝혔다.

공동 투자자인 존 도어(John Doerr)는 아마존과 구글의 초기 투자자이기도 하다. 그는 투자 논리를 설명하며 단 한마디로 "GridCARE는 이미 구축된 전력망의 유휴 전력을 해제하여 저렴하고 지속 가능한 에너지를 제공한다"고 말했다.

GridCARE는 '전력 가속' 소프트웨어를 출시했다. 핵심 기술은 AI를 사용해 전력망의 수십억 가지 운영 상태(라인 혼잡, 정전 위험, 기상 변화, 수요 변동 등 포함)를 실시간으로 시뮬레이션하고 분석한 후, 유휴 전력을 식별하여 필요한 곳으로 전송하는 것이다.

현재 이 모델은 첫 번째 사례에서 성과를 거두었다. GridCARE는 포틀랜드 제너럴 일렉트릭과 협력하여 오리건주 힐스버러에서 400MW 이상의 전력망 용량을 해제하고 있으며, 이는 6개의 데이터 센터 연결을 지원할 수 있는 규모다. 그중 첫 80MW는 2026년에 가동될 예정이다.

02 전력 찾기에서 전력 조정으로: AI 공장이 '피크 시간 회피 전력 사용'을 배우다

GridCARE는 전력망 측면에 초점을 맞춰 기존 송배전 시스템에서 더 많은 접속 용량을 확보하려고 시도합니다.

또 다른 에너지 스타트업들도 소프트웨어 계층에 집중하지만, 접근 방식은 완전히 다릅니다.

「Emerald AI」라는 회사는 AI 데이터 센터를 조정 가능한 전력망 자산으로 전환하여, 데이터 센터가 전력망 상황에 따라 전력 사용 패턴을 조정할 수 있도록 연구하고 있습니다. 예를 들어, 전력망 부하가 클 때 일부 AI 작업을 일시적으로 속도를 늦추거나 연기하거나 다른 지역으로 이전하여 실행하고, 전력망 부하가 완화된 후에 다시 높은 부하 상태로 복구하는 방식입니다.

여기서의 기본 논리는 AI 공장이 항상 최대 용량으로 가동될 필요가 없다는 것입니다. 모델 훈련 작업은 일시 중지 후 재개할 수 있고, 배치 추론 작업은 다른 지역으로 이동할 수 있습니다. 데이터 센터가 전력망의 지시에 따라 능동적으로 전력을 낮출 수 있다면, 전력망의 부담이 훨씬 줄어들고, 피크 부하를 위해 새로운 선로를 구축하는 데 막대한 비용을 쏟을 필요가 없어집니다.

Emerald AI가 출시한 제품은 「Conductor」 플랫폼으로, 데이터 센터에 '유연하게 대응하는' 두뇌를 장착한 것과 같습니다.

그 역할은 전력망과 데이터 센터 사이에 설치된 스마트 밸브와 유사합니다. 전력망이 부담을 받을 때 플랫폼은 신호를 받아 시설의 전력 소비를 실시간으로 낮추면서, 엔비디아 GPU에서 실행되는 핵심 AI 작업에는 영향을 미치지 않도록 보장합니다.

COMPUTEX Taipei에서 Emerald AI는 엔비디아 및 실리콘밸리 전력 회사와 협력을 발표하고, 실리콘밸리에서 첫 번째 상업용 멀티 메가와트급 프로젝트를 시작했습니다.

이 프로젝트의 출발점은 실리콘밸리 전력 회사가 추진하는 「유연 부하 상호 연결 계획」입니다. 이 계획의 핵심은 실제로 데이터 센터의 전력 접속 대기 시간이 너무 긴 문제를 해결하는 것입니다.

시바람은 이에 대해 "실리콘밸리 전력 회사의 '유연 부하 상호 연결 계획'은 규제 측면에서 이 경로가 가능하다는 것을 입증했습니다. 엔비디아의 DSX OS, DSX Flex와 당사의 Conductor 플랫폼이 결합되어 이 기술 솔루션이 상업적 규모로 실현되었습니다."라고 평가했습니다.

03 단일 지점 조정에서 플랫폼화로: AI 업그레이드 버전의 '가상 발전소'

GridCARE 및 Emerald AI와 비교할 때, AI 에너지 회사 Grid AI의 야망은 더 커 보입니다.

Grid AI는 통합된 AI 플랫폼을 사용하여 가정의 에어컨부터 AI 데이터 센터의 예비 전원까지 모든 분산 전력 자원을 연결하여 조정에 포함시키려고 합니다.

그들은 이 아이디어를 세 가지 수준으로 나누어 실행에 옮겼습니다.

첫 번째는 일반 가정과 소규모 기업입니다. AI가 백그라운드에서 에어컨, 전기차, 배터리 등의 기기를 자동으로 관리하여, 전기 요금이 낮을 때는 전력을 많이 사용하고, 요금이 높거나 전력망이 혼잡할 때는 사용량을 줄이도록 돕습니다.

두 번째는 상업 및 공공 시설 분야입니다. 에너지 저장 장치, 전기차 차량군, 분산형 전원 등의 자산을 통합적으로 관리하여 전력 시장 거래에 참여합니다.

세 번째는 AI 데이터 센터와 대규모 산업 단지입니다. 발전, 에너지 저장 및 부하를 종합적으로 조정하여, 이들 고에너지 소비 시설이 더 안정적이고 저렴한 전력을 사용할 수 있도록 합니다.

어느 정도 보면, Grid AI는 본질적으로 'AI 버전의 가상 발전소'를 만드는 것과 같습니다. 기존 가상 발전소는 많은 '소형 전원, 소형 배터리, 소형 부하'를 모아 전력망의 부담을 덜어주는 방식이었다면, Grid AI는 가상 발전소의 범위를 AI 데이터 센터와 대규모 산업 단지로 확장하여, 가정, 상업, 공공 시설 및 초대규모 전력 사용 시나리오를 포괄하는 AI 에너지 관리 플랫폼을 구축합니다.

전력망과 부하 최적화 외에도, AI는 전력 시장의 거래 단계에도 진입하기 시작했습니다.

미국의 AI 에너지 거래 서비스 제공업체 Shatterdome Energy는 스스로를 에너지 세계의 '금융 인프라 계층'으로 자리매김하고 있습니다.

지붕 위의 태양광 패널, 풍력 터빈, 에너지 저장 배터리 한 세트는 과거에는 단순히 흩어진 발전 설비에 불과했습니다. 그러나 Shatterdome Energy의 시스템에서는 이들이 거래 가능한 에너지 자산으로 묶일 수 있습니다. 플랫폼은 전기 요금 변동, 날씨 변화, 발전 예측 및 시장 수요에 따라 언제 전력을 판매하고, 언제 저장하며, 언제 거래 도구를 사용해 가격 위험을 헤지할지 결정합니다.

Shatterdome Energy의 AI 도구는 전력 시장에서 인간 트레이더가 적시에 발견하기 어려운 미세한 신호에 주목합니다. 예를 들어, 특정 송전선로가 갑자기 혼잡해지거나, 특정 지역의 발전 속도가 수요를 따라가지 못하거나, 특정 노드의 전기 요금이 비정상적으로 변동하려는 경우 등입니다. 알고리즘은 이러한 변화가 발생하는 즉시 판단을 내리고, 인간보다 더 빠르게 거래를 완료할 수 있습니다.

신재생 에너지 비중이 높아짐에 따라 전력 시장은 점점 더 예측하기 어려워지고 있습니다. 날씨는 풍력 및 태양광 발전에 영향을 미치고, 데이터 센터는 갑자기 부하를 증가시키며, 전력망의 국부적 혼잡은 지역 간 전기 요금의 급격한 차이를 유발합니다. 전력 회사 입장에서는 예측이 틀리거나 조정이 늦어지면 바로 벌금과 거래 손실로 이어질 수 있습니다.

AI가 도입되면서 에너지 거래는 점점 더 고빈도 게임처럼 변하기 시작했습니다. 기업의 '전기 요금 절감'을 돕는 것 외에도, 전력 회사가 수급을 더 정확하게 예측하고, 가격 변동에 더 빠르게 대응하며, 판단 착오로 인한 손실을 줄이는 데 도움을 줍니다.

기술 서비스 기업 Digiqt가 2025년 9월에 실시한 조사에 따르면, AI 트레이더가 에너지 시장에 빠르게 침투하고 있습니다. 이들은 실질적인 변화를 가져왔습니다. 한 중형 전력 회사의 경우, 과거에는 예측 오차로 인한 불균형 패널티로 매월 5만에서 15만 유로의 손실을 입었습니다. 하지만 AI를 도입한 후, 이 손실이 15%에서 30%까지 감소했습니다.

04 「유연 부하」: AI 공장 전력 연결 문제의 새로운 해결책

스타트업들은 많은 이야기를 전했지만, 실제 효과는 어떨까요? AI 데이터센터가 정말로 '전력망의 지시를 따를' 수 있을까요?

2026년 3월, 한 실험이 그 답을 제시했습니다.

영국 국영 전력 회사, 엔비디아, Emerald AI, 전력 연구소(EPRI)가 공동으로 테스트를 진행했습니다. 전력망이 신호를 보낸 후 약 1분 만에 런던 사이트의 데이터센터가 전력 사용량을 3분의 1로 줄였습니다. 더 중요한 점은, 엔비디아 GPU에서 실행 중인 AI 작업이 중단되지 않았다는 것입니다.

또 다른 테스트는 더 길게 진행되어 10시간 동안 지속되었습니다. 데이터센터는 전력을 약 10% 수준으로 장기간 유지했으며, 작업 부하에도 영향을 미치지 않았습니다.

이 두 결과는 AI 데이터센터가 항상 최대 부하로 전력을 소비하는 '철 덩어리'가 아니라, 전력망이 긴장될 때 능동적으로 양보할 수 있는 조절 가능한 부하처럼 작동할 수 있음을 보여줍니다.

운영자가 전력망이 긴장될 때 능동적으로 부하를 줄일 수 있음을 입증할 수 있다면, 전력망은 이론적 최대치에 맞춰 완전히 확장할 필요가 없습니다. 이로 인해 전력망 구축 압력이 줄어들고, 데이터센터의 계통 연결 대기 시간도 단축될 가능성이 있습니다.

런던 실험의 의미는 바로 여기에 있습니다. 비록 초기 실험이지만, 적어도 AI 데이터센터 측면에서 '유연한 대응'이 실제로 검증 가능한 능력임을 증명했습니다.

05 결론: 소프트웨어가 전력 계층을 재정의하고 있다

GridCARE가 혼잡한 전력망에서 '틈새를 찾아' 스케줄링하든, Emerald AI가 데이터센터에 피크 시간대 전력 사용을 분산하도록 가르치든, Shatterdome Energy가 알고리즘으로 전력 거래에 참여하든, 이 모든 것은 동일한 추세를 가리킵니다. AI 시대에는 전력이 더 많이 필요할 뿐만 아니라, 더 효율적으로 사용하고 더 잘 조정해야 한다는 것입니다.

이러한 AI 네이티브 에너지 기업들은 발전소를 새로 짓거나 고압선을 설치하지 않았습니다. 하지만 이들이 창출한 소프트웨어 계층은 전력망 시스템에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

이는 앞서 황런쉰이 제시한 'AI 5층 케이크' 프레임워크와도 맞닿아 있습니다. 에너지가 최하층에 위치하며, 그 위에 칩, 인프라, 모델, 애플리케이션이 자리 잡습니다. 지속적이고 안정적이며 조정 가능한 전력이 없다면, 아무리 강력한 칩과 모델도 실제로 작동할 수 없습니다.

이것이 바로 AI 시대의 심오한 변화일지도 모릅니다: 산업 시대에 탄생한 거대한 존재인 전력망이, 한 줄의 코드로 재조립되고 있습니다.

결국, 누가 더 뛰어난 알고리즘을 가졌느냐가 AI 문명을 움직이는 열쇠를 쥐게 됩니다.