AI 확산 ‘병목’은 전력… 슈나이더일렉트릭 SE벤처스, 데이터센터·전력망·로보틱스에 베팅

슈나이더일렉트릭의 벤처 투자 부문 SE벤처스가 인공지능(AI) 확산의 최대 수혜처로 소프트웨어보다 ‘물리 인프라’를 지목했다. 데이터센터, 전력망, 로보틱스, 산업 자동화처럼 AI가 현실 세계와 맞닿는 영역이 다음 성장 축이 될 것이라는 판단이다.

SE벤처스는 약 10억달러, 원화 약 1조4704억원 규모의 투자 플랫폼을 바탕으로 관련 스타트업에 자금을 집행하고 있다. 2022년 시스코의 기업 투자 책임자 출신 아밋 차투베르디(Amit Chaturvedy)가 합류한 뒤에는 특히 AI와 에너지, 산업 기술의 접점을 넓히는 데 집중하고 있다.

차투베르디는 크런치베이스 뉴스와의 인터뷰에서 AI 시장의 가장 큰 병목으로 ‘전력’을 꼽았다. 그는 “지금 이 시장에서 진짜 희소한 자원은 건설 역량”이라며 건물, 부지, 에너지, 전력, 전력화 장비가 모두 부족한 상황이라고 진단했다. AI 모델 학습과 추론 수요가 급증하면서 데이터센터 증설이 이어지고 있지만, 이를 뒷받침할 전력 인프라가 따라가지 못하고 있다는 설명이다.

SE벤처스가 주목하는 투자 축

SE벤처스가 주목하는 첫 번째 축은 AI 인프라다. 오픈소스든 자체 개발 모델이든 학습과 추론을 위해서는 대규모 연산 자원이 필요하고, 이는 곧 데이터센터 수요로 이어진다. 차투베르디는 포트폴리오 기업인 투게더AI(Together AI)를 사례로 들며 현재는 데이터센터를 더 많이 짓는 ‘설비투자 사이클’ 초입이지만, 향후 3~7년 뒤에는 효율 개선이 핵심 과제가 될 것으로 내다봤다. 이와 관련해 SE벤처스는 데이터센터 효율화 기업 해머헤드AI(Hammerhead AI)에도 투자하고 있다.

두 번째 축은 전력망 회복력이다. AI 확산으로 전력망이 받는 부담은 전기차 충전 수요 확대 때보다 훨씬 클 수 있다는 게 그의 시각이다. 신규 재생에너지 설비와 기타 발전 용량이 늘고는 있지만, 결국 문제는 전력망과의 연계다. 이에 따라 송배전 효율 개선, 계통 안정화, 전력 저장장치 같은 분야가 유망 투자처로 떠오르고 있다. 차투베르디는 특히 배터리 에너지 저장 시스템, 이른바 ‘BESS’ 영역을 면밀히 보고 있다고 밝혔다.

세 번째는 산업 현장에서의 AI 활용이다. 그는 범용 AI 모델이 로봇 하드웨어의 활용 폭을 크게 넓히고 있다고 평가했다. 과거에는 현장 단말기, 즉 ‘엣지’에서 충분한 인지와 추론이 어려웠지만 이제는 같은 로봇이 여러 작업을 수행할 수 있는 환경이 마련되고 있다는 것이다. SE벤처스 포트폴리오에는 로보틱스와 AI의 접점에서 성장하는 스킬드AI(Skild AI)도 포함돼 있다.

산업 현장용 AI 소프트웨어 역시 관심 분야다. 예를 들어 포트폴리오 기업 액시온(Axion)은 보증 데이터 등을 수집·분석해 대기업 설계 엔지니어에게 다시 전달하는 구조를 갖췄다. 제조사와 하드웨어 기업들이 실제 업무에 적용할 수 있는 선택적 AI 활용 사례를 찾는 만큼, 현장 문제를 곧바로 해결하는 스타트업이 시범 사업을 넘어 빠르게 채택될 가능성이 높다는 설명이다.

투자 방식과 효율 전략

SE벤처스의 투자 방식도 눈에 띈다. 이 회사는 현재 포트폴리오 내 유니콘 기업 8곳을 보유하고 있으며, 최근 일본 전자업체 TDK에 인수된 3D 금속 프린팅 기업 패브릭8랩스(Fabric8Labs)를 포함해 12건의 회수를 기록했다. 또 포트폴리오 기업의 약 80%가 슈나이더일렉트릭 사업 부문과 일정 수준의 상업적 관계를 맺고 있다. 단순 재무 투자보다 고객 연결과 사업 협업까지 지원하는 구조라는 의미다.

차투베르디는 단기적으로는 에너지 자체보다 AI 연산 효율이 중요하다고 봤다. 결국 AI 데이터센터의 경제성은 ‘토큰’ 생산 비용에 달려 있고, 토큰을 생성하려면 전기가 든다. 더 큰 모델, 더 복잡한 데이터셋, 더 고도화된 활용 사례일수록 더 많은 전력이 필요하다. 따라서 적은 전력으로 더 많은 결과를 내는 소프트웨어 최적화가 당장의 해법이 될 수 있다고 설명했다.

중기적으로는 데이터센터 운영 효율이 해법으로 제시됐다. 추론 작업 시점을 조정해 피크 전력 요금을 피하거나, 냉각 설비와 공조 시스템을 더 정교하게 운용하는 방식이다. 장기적으로는 결국 발전 용량 확대가 불가피하다고 내다봤다. 특히 미국에서는 재생에너지와 저장장치 확대가 AI 경제를 떠받칠 중요한 기반이 될 수 있다고 평가했다.

재산업화와 AI 인프라의 결합

그는 미국과 유럽의 ‘재산업화’ 흐름도 AI와 연결해 해석했다. 지정학적 환경과 공급망 재편 속에서 두 지역 모두 제조업 기반을 다시 강화할 수밖에 없고, 이 과정에서 AI와 로보틱스, 산업 자동화가 핵심 수단이 될 것이라는 분석이다. 특히 숙련 노동력 고령화가 빠르게 진행되는 만큼, 단기간에 인력을 다시 훈련시키기보다 AI를 ‘현장 보조 인력’처럼 활용하는 방향이 현실적이라고 봤다.

차투베르디는 향후 3~10년 사이 산업별 설비투자 주기에 맞춰 로보틱스 중심의 신규 공장, 자동화 중심의 신규 공장이 늘어날 것으로 전망했다. 앞으로 7~10년 안에 가동되는 새 공장들은 15~30년 전 지어진 공장보다 훨씬 높은 생산성과 투자수익률을 갖게 될 가능성이 크다는 설명이다.

결국 SE벤처스의 시각은 분명하다. AI 경쟁의 승부처는 모델 성능만이 아니라 이를 떠받치는 데이터센터, 전력망, 냉각, 저장장치, 로보틱스 같은 ‘물리 레이어’에 있다는 것이다. AI가 산업 현장으로 깊숙이 들어갈수록 전력과 자동화 인프라의 중요성은 더 커질 가능성이 높다.