모건스탠리가 글로벌 전력 소비 증가율을 상향 조정했다: AI 외에 누가 전력 시장의 5000억 달러 증분을 나눠 가질 것인가?

요약

· 모건스탠리는 글로벌 전력 수요 증가율 전망을 약 10% 상향 조정하며, 2025~2030년 연평균 복합 성장률이 4.2%에 달하고 2030년 전력 사용량은 약 36조 킬로와트시에 이를 것으로 예상했다.

· 아시아는 같은 기간 글로벌 신규 전력 수요의 약 64%를 기여할 전망이며, 산업 부문이 아시아 신규 수요의 약 43%를 차지해 데이터센터의 약 2.7배에 달한다.

· AI 에이전트는 반복적인 추론, 도구 호출, 결과 검증이 필요해 단위 토큰 비용이 하락하더라도 개별 작업의 연산 소비는 증가할 수 있다.

· 글로벌 공간 냉방 전력 사용량은 2025년 약 2.9조 킬로와트시에서 2030년 4.1조 킬로와트시로 증가할 전망이며, 신규 수요 규모는 데이터센터에 맞먹을 수 있다.

· 아시아는 2030년까지 약 15GW 규모의 미국 클라우드 기업 이전 수요를 흡수할 수 있으나, 생산능력 이전만으로는 미국의 전력 부족을 해소하기 어렵다.

모건스탠리는 2028년까지 시장화된 발전 가격차가 평균 약 15% 확대될 것으로 예상하며, 선호 기업의 2028년 주당순이익은 시장 컨센서스 대비 약 14% 상향 여지가 있다고 본다.

지난 2년간 AI 전력 투자의 초점은 주로 데이터센터에 집중됐다. 칩 수가 늘고 서버 전력이 상승하면서 변압기, 가스터빈, 냉각 설비를 공급할 수 있는 기업이 신규 수주 기회를 얻었다.

모건스탠리는 10월 26일 발표한 글로벌 전력 연구에서 이 프레임워크를 더욱 확장했다. AI 에이전트, 냉방, 제조업이 지역별로 확장하면서 전력 수요를 동시에 증가시키고 하루 중 전력 사용 분포도 변화시키고 있다. 전력 시장의 제약은 이에 따라 안정적 전력 공급, 첨두 부하 조정 능력, 전력망 접속 속도로까지 확대된다.

해당 증권사는 2024년 이후 'AI 전력 공급'이 관련 산업 체인에 약 1조 달러의 시가총액 증가를 가져왔다고 추정한다. 다음 단계에서는 더 광범위한 전기화 수요가 2027년까지 약 5000억 달러의 시가총액을 추가로 창출할 수 있으며, 수혜 기업은 발전, 천연가스 파이프라인, 전력망, 종합 에너지 분야에 더 많이 분포할 전망이다.

36조 킬로와트시 전력 수요, AI 외의 증분이 확대되고 있다

모건스탠리는 글로벌 전력 수요 증가 전망을 추가로 약 10% 상향 조정하며, 2025~2030년 연평균 복합 성장률이 4.2%에 달해 국제에너지기구(IEA) 전망보다 약 0.6%포인트 높을 것으로 예상했다. 계량기 후단 전력 사용을 포함한 기준으로 2030년 글로벌 전력 사용량은 약 36조 킬로와트시에 이를 전망이다.

「表后」는 사용자 전력계 뒤편에 위치한 발전 또는 전력 사용 설비를 의미하며, 예를 들어 공장, 데이터센터에 구성된 현장 발전 시스템이 이에 해당합니다. 이러한 수요는 전통적인 공공 전력망 공급 통계에 완전히 반영되지 않을 수 있지만, 마찬가지로 연료, 설비 및 건설 투자가 필요합니다.

이번 성장은 더 넓은 지역적 기반을 갖추고 있습니다. 중국과 인도는 계속해서 큰 전력 사용 기반 위에서 확장하고 있으며, 미국, 유럽, 일본, 호주는 산업 투자, 제조업 리쇼어링 및 전기화 추진에 힘입어 과거 10년 대비 더 뚜렷한 수요 회복세를 보이고 있습니다. 해당 은행은 2025~2030년 아시아가 전 세계 신규 전력 수요의 약 64%를 기여할 것으로 전망합니다.

산업은 여전히 그중 가장 큰 축입니다. 모건스탠리는 철강, 자동차, 반도체, 국방, 정유 및 화학等行业이 2030년까지 2025년 대비 약 2조 킬로와트시의 연간 전력 수요를 추가할 것으로 예상합니다. 아시아 산업용 전력은 약 4%의 연평균 복합 성장률로 증가하여 해당 지역 신규 전력 수요의 약 43%를 기여할 것으로 예상되며, 이는 데이터센터 기여분의 약 2.7배에 해당합니다.

보고서는 이 같은 힘을 「Allshoring」이라고 부르며, 공급망 리쇼어링, 현지화 및 지역 간 재배치를 포괄합니다. 공장이 어디에 들어서든 관련 전력 부하는 그곳에서 형성됩니다. 신규 반도체, 화학 또는 금속 가공 프로젝트는 전국 전력 사용 규모를 크게 바꾸지 않더라도 현지 전력망에 상당한 압력을 줄 수 있습니다.

에어컨은 또 다른 과소평가되기 쉬운 증가 요인입니다. 해당 은행은 글로벌 공간 냉방 전력 사용량이 2025년 약 2.9조 킬로와트시에서 2030년 약 4.1조 킬로와트시로 증가할 것으로 예상하며, 연평균 복합 성장률은 약 7%로 전체 전력 수요보다 빠를 것으로 전망합니다. 신규 냉방 전력 사용 규모는 데이터센터 신규 전력 사용 규모에 비견될 수 있습니다.

아시아의 에어컨 보유량은 현재 약 11억 대에서 2030년 14억 대로 증가할 것으로 예상됩니다. 사용 시간 연장이 더해지면서 냉방 전력 사용량은 2025년 약 1.5조 킬로와트시에서 약 2.1조 킬로와트시로 증가하여, 아시아 동기 신규 전력 수요의 약 15%를 기여할 것으로 전망됩니다.

냉방으로 인한 압력은 피크 시간대에 집중됩니다. 무더운 날씨에는 대량의 에어컨이 동시에 가동되어 전력망이 충분한 피크 공급 능력을 갖추도록 준비해야 합니다. 연간 발전량이 충분하다고 해서 가장 더운 몇 시간 동안에도 안정적으로 전력을 공급할 수 있다는 의미는 아니며, 이는 동시에 첨두 부하 발전원, 에너지 저장 및 송배전 투자 수요를 증가시킵니다.

에이전트가 복잡할수록 전력 접속의 가치가 커진다

AI 모델 효율성 향상이 반드시 총 전력 사용량 감소로 이어지는 것은 아닙니다.

전통적인 챗봇은 한 번의 주요 모델 호출로 답변을 완료할 수 있지만, 에이전트는 반복적으로 추론하고, 정보를 검색하고, 도구를 호출하고, 코드를 실행한 뒤 결과를 검증할 수 있습니다. 각 토큰——모델이 텍스트를 처리하는 기본 단위——의 가격이 계속 하락하더라도, 하나의 작업을 완료하는 데 소비되는 토큰 수와 모델 호출 횟수는 여전히 증가할 수 있습니다.

모건스탠리는 가상 시나리오를 통해 이러한 변화를 설명했다. 복잡한 기업 워크플로에 5~7개의 에이전트 인스턴스를 배포하고, 각 인스턴스가 일반적인 5,000 토큰 쿼리의 약 15배에 해당하는 토큰을 소비한다면, 엔드투엔드 작업 하나를 완료하는 데 총 37만 5,000~52만 5,000 토큰이 소요될 수 있다. 이는 작업 복잡도의 예시일 뿐, 모든 에이전트 애플리케이션의 평균 소비량은 아니다.

따라서 모델 가격 인하, 채택률 증가, 작업 복잡도 상승이 동시에 발생할 수 있다. 더 저렴한 추론은 적용 범위를 넓히고, 더 복잡한 워크플로는 다시 컴퓨팅 소비를 높이며, 전력 수요는 이러한 요인들의 공동 작용에 달려 있다.

전력 공급 속도도 이에 따라 컴퓨팅 확장의 중요한 변수가 된다. 모건스탠리는 2028년까지 미국의 신규 데이터센터 전력 수요가 약 116GW에 달할 것으로 추정한다. 건설 중인 프로젝트, 전력망 가용 용량, 그리고 현장 발전, 연료전지, 원자력 등 전력 공급을 가속화하는 방안을 감안하더라도 약 43GW의 격차가 여전히 존재할 수 있으며, 이는 관련 수요의 약 38%에 해당한다.

이 수치는 아직 아시아태평양 수요 이전을 차감하지 않은 기준이다. 미국 팀은 별도로 2026~2028년에 약 6GW의 수요가 아시아태평양으로 이전된 후에도 격차가 약 38GW에 달할 것으로 추정한다. 보고서에서 아시아 팀이 제시한 약 15GW의 수용 기회는 2030년까지의 더 장기적인 기간에 해당하며, 두 수치를 직접 빼서 계산할 수는 없다.

수요 이전의 논리는 일부 컴퓨팅을 전력 공급 조건이 더 나은 지역에 배치한 후 네트워크를 통해 서비스를 제공하는 것이다. 태국, 말레이시아, 인도, 일본 등의 시장은 이로 인해 새로운 데이터센터 투자 기회를 얻는다. 전력 자원, 전력망 접속, 납기 시간이 함께 컴퓨팅 입지를 결정하고 있다.

그러나 해외 확장은 현지 전력망, 건설 인허가, 납품 능력, 고객 요구 사항의 제약을 받아 미국의 격차를 온전히 메우기 어렵다. 모건스탠리는 여전히 2027~2028년에 가용 전력을 공급할 수 있는 현장 발전 기업, 즉 연료전지 및 가스 발전 솔루션 공급업체를 긍정적으로 보고 있다.

「자체 전력 확보」(Bring Your Own Power)도 아시아에서 확산되고 있다. 이 투자은행은 2030년까지 아시아의 계량기 후단(Behind-the-Meter) 전력 수요가 약 8GW에 달할 것으로 예상한다. 데이터센터의 경우 현장 발전은 공공 전력망 접속 일정에 대한 의존도를 줄일 수 있고, 발전 기업의 경우 대형 고객을 직접 서비스함으로써 새로운 계약 및 수익 모델을 창출한다.

가격 결정권이 안정적 전원, 전력망, 가스 공급 단계로 이동

전력 사용 증가가 궁극적으로 누구에게 이익을 가져다줄지는 전력 시스템에서 가장 부족한 자원에 달려 있다.

풍력과 태양광은 여전히 신규 발전의 중요한 원천이지만, 출력이 날씨와 시간대에 따라 변한다. 원자력은 안정적인 전력을 제공할 수 있지만 일반적으로 출력을 신속하게 조정하는 유연성이 부족하다. 24시간 운영되는 데이터센터, 산업 부하, 야간 냉방 수요가 함께 증가하면 시스템은 조정 가능한 전원, 에너지 저장, 전력망에 대한 요구가 높아진다.

모건스탠리는 2030년까지 아시아에서 약 1조 달러의 전력망 투자가 필요하다고 예상하며, 이는 신규 전력 수요를 충족하고 시스템 유연성을 높이기 위한 것이다. 이에 따라 전력망 접속권, 이미 전력 공급이 가능한 토지, 그리고 비교적 빠르게 가동할 수 있는 안정적인 전원의 가치가 상승하고 있다.

천연가스는 그 가운데 연결 역할을 담당한다. 해당 기관은 2025~2030년 아시아에서 중국을 제외하고 약 19GW의 가스 발전 설비가 추가되어 연간 약 2000만 톤의 액화천연가스(LNG) 수입 수요를 뒷받침할 것으로 추정한다. 관련 기회는 발전소에서 가스 수송관, LNG 인수 및 기타 부대설비로 이어질 것이다.

에너지 저장도 적용이 확대되겠지만, 그 비즈니스 모델은 구분할 필요가 있다. 배터리는 저가 시간대에 충전하고 고가 시간대에 방전하여 풍력·태양광 발전의 출력 제한과 저녁 피크 부담을 완화할 수 있다. 다만 배치 규모가 확대되면 피크·비피크 가격 차이가 좁혀질 수 있고, 전력 가격 차익거래에만 의존하는 수익도 감소할 것이다. 따라서 용량 보상과 보조 서비스 수익, 즉 배터리가 예비 전력 공급 능력, 주파수 조정 등의 서비스를 제공하여 보수를 받는 것이 더욱 중요해진다.

발전 기업의 잠재적 이익은 전력 판매 가격과 연료 비용 간의 차이에서 나온다. 모건스탠리는 2028년까지 시장화된 발전 가격 차이가 평균 약 15% 확대될 것으로 예상한다. LNG 공급 증가가 연료 비용 하락을 촉진하는 동시에 전력 수급이 다소 타이트하게 유지된다면, 일부 발전 기업의 수익 공간은 확대될 수 있다.

데이터센터가 전력 공급 시간을 중시하는 점도 전력 기업의 협상력을 높일 수 있다. 100MW 규모로 서버실, GPU, 대형 모델 사업을 동시에 보유한 종합 AI 운영사를 대상으로 한 추산에서, 해당 기관은 전력 가격이 메가와트시당 120달러에서 140달러로 약 17% 상승할 경우 자기자본이익률에 미치는 영향은 약 0.6%포인트에 불과하다고 추정했다.

이 결과는 모델 가정에 따라 달라지며 모든 데이터센터에 직접 적용할 수는 없지만, 다음과 같은 점을 보여준다. 고투자 AI 프로젝트의 경우 전력을 조기에 확보하여 칩을 가동하는 것이 더 낮은 단위 전력 가격을争取하는 것보다 경제적 가치가 더 클 수 있다.

동시에 주민 전기요금 상승은 정책 저항을 증가시킬 수 있다. 데이터센터에 차별화된 전기요금을 설정하고, 신규 대형 고객이 전력망 확장 비용을 더 많이 부담하도록 하는 것이 투자와 주민 부담을 균형 있게 하는 방식이 될 수 있다. 전력 기업이 신규 수요를 수익으로 전환할 수 있는지는 여전히 규제 당국이 비용 회수를 허용하는지에 달려 있다.

5000억 달러 기회, 이익 실현 여부에 달려

모건스탠리는 선호 기업의 2028년 주당순이익이 시장 컨센서스 대비 약 14% 상향 조정될 여지가 있으며, 관련 이익 성장과 밸류에이션 변화가 약 5000억 달러의 신규 시가총액을 뒷받침할 수 있을 것으로 예상한다. 이는 기관이 한 기업군에 대해 제시한 시나리오 판단이며, 전력 업계 전체에 대한 통일된 이익 예측은 아니다.

해당 보고서가 선호하는 방향에는 안정적인 전원, 전력망, 천연가스 인프라, 그리고 전력 공급 병목을 직접 해결할 수 있는 현장 발전 및 에너지 저장 기업이 포함된다. 보고서가 중점적으로 열거한 기업으로는 유럽의 EDP, RWE, 아시아의 Gulf Development, Keppel, Adani Power,长江电力, 삼성 SDI, 홋카이도 전력, 그리고 미국의 Bloom Energy와 Solaris Energy Infrastructure가 있다.

설비 공급업체 내부에서는 더 큰 분화가 나타날 수 있다. 지난 2년간 설비 부족은 가격 상승과 주문 확대를 초래했다. 가스터빈, 변압기 등의 생산능력이 증가함에 따라 발전 및 전력망 기업은 노후 설비 개조, 건설 일정 조정을 통해 지출을 통제할 수 있다. 이에 모건스탠리는 인프라와 고객 자원을 보유한 기업을 더 중시하며, 설비 부문에 대해서는 선별적 접근을 취하고 있다.

전력 사용량 증가가 공공요금 기업의 이익 동반 증가를 보장하지도 않는다. 보고서는 한국전력에 대해 신중한 판단을 유지하는데, 그 이유로 연료비 부담, 전기요금 조정 여력 제한, 높은 레버리지와 전력망 투자 수요를 꼽는다. 신규 부하는 수익을 가져올 수 있지만, 기업이 먼저 대규모 자본지출을 부담해야 할 수도 있다.

다음 단계의 핵심 검증 포인트는 데이터센터와 산업 프로젝트가 예정대로 가동될 수 있는지, 현장 발전이 실제로 공급될 수 있는지, 연료비가 예상대로 하락하는지, 그리고 전기요금 메커니즘이 투자 수익을 뒷받침할 수 있는지 여부다. 모건스탠리의 핵심 판단은 이에 따라 하나의 구체적인 변화에 귀결된다. 전력 수요가 확대됨에 따라 제때 공급하고 지속적으로 전력을 공급하며 비용을 합리적인 수익으로 전환할 수 있는 인프라가 전력 산업 체인에서 더 강한 가격 결정력을 확보하게 될 것이다.

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