4월 9일, SMM정보기술유한회사, 산동아이스정보기술유한회사, SMM무역센터유한회사가 주최하고 산동훙멍제련유한회사, 잠비아개발청(ZDA), 중알뤄양동가공유한회사, 허톈상무물류그룹유한회사가 공동 주관한 에서 신올금증권 유한회사 금속팀 대표 우진카이가 "연산력-전력-구리: AI 시대 '신인프라 금속'의 재평가"라는 주제로 발표했습니다.
1. '전통 인프라 금속'에서 'AI 신인프라 금속'으로: 구리의 역할 변화
구리 역할의 변화: 보조 소재에서 시스템 변수로
• 전통 인프라 단계: 전통적인 부동산, 제조업, 기존 전력망 시대에 구리는 주로 수요 확장을 따르는 보조 금속으로 간주되었습니다. 중요했지만 인프라 투자 논리를 주도하는 핵심 변수가 되는 경우는 거의 없었습니다.
• AI 신인프라 단계: AI 데이터센터는 단순히 서버를 더 구매하는 것이 아니라 고밀도 부하 인프라를 재구축하는 것입니다. GPU 수량 증가에 따라 랙, 냉각, 배전, 변전소, 송배전 및 친환경 전력 통합에 대한 수요가 동시에 증가하여 구리를 시스템 변수로 만듭니다.
• 역할 변화의 시사점: 구리의 한계 가격 기준점이 전통 인프라의 수요 회복에서 연산력 배포의 실현 여부와 전력 체인의 자본 지출이 새로운 수준으로 도약하는지로 점차 이동하고 있습니다. 이는 시장이 더 이상 전통적인 원자재 프레임만으로 AI 구동 구리 수요를 이해해서는 안 된다는 것을 의미합니다.
기존 공감대가 AI 구동 구리 수요를 과소평가한 이유: 지나치게 보수적인 기본 가정
• 공통점 1: 과거 주류 연구에서는 공개적으로 알려진 프로젝트/GW 또는 연간 건설량에서부터 분석하는 것을 선호했습니다. 명확하고 검증 가능한 지표라는 장점이 있었지만, 기존 단지의 확장, 공개되지 않은 프로젝트, 랙에서 전력망까지 이어지는 파급 구리 소비량을 간과하기 쉬운 단점이 있었습니다.
• 공통점 2: 시장이 AI 배포의 대규모 실현을 믿지 않을 때 연구는 자연스럽게 더 방어적인 매개변수를 선택했습니다. 예를 들어 프로젝트 파이프라인만 인식하고, 데이터센터 시설 자체만 집계하며, 이미 지출된 자본 지출만 회계상 인정하고 다운스트림 지원 인프라 비용은 산정하지 않는 식이었습니다.
• 공통점 3: 따라서 과거 시장이 AI 주도 구리 수요를 과소평가한 것은 본질적으로 “구리 집약도가 몇 퍼센트 포인트 정도 차이”가 아니라, 지나치게 보수적인 초기 가정에 있었음. GPU 출하량이 더 확실해지면서 모델의 출발점을 전면 상향 조정해야 했음.
새로운 컨센서스의 출발점: 구리 집약도 단순 상향이 아닌, 가이던스 재평가
• 수요 검증 전망: 2026년 이후 OpenClaw로 대표되는 에이전트 애플리케이션이 주류가 되면서, 시장은 추론 수요, 토큰 사용량, 상업화 루프가 실제 배포로 이전되고 있음을 인식하게 되었음. 이로 인해 “AI에는 수요가 없다”는 주장은 설득력을 잃게 됨.
• 공급 가이던스 재평가: 수요 측 모멘텀이 가시화되면, NVIDIA 출하량과 TSMC 첨단 패키징 확장에 대한 공격적인 가이던스가 가격에 반영되기 시작하여 기존 구리 수요 추정치에 대한 재평가를 촉발할 것임.
• 진정한 기대 격차: 따라서 구 컨센서스와 신 컨센서스의 분기점은 39t/MW 대 45t/MW에 있지 않고, 확장이 랙, 캠퍼스, 전력망에 실제로 실현될 것인지에 대해 시장이 가격에 반영할 의사가 있는지에 달려 있음. 답이 불신에서 확신으로 전환되는 순간, 구리 수요는 체계적인 재평가를 겪게 될 것임.
2. AI 데이터센터의 구리 사용 방식: 랙을 넘어 전력망까지 확장
미국 데이터센터 전력 소비 동향: 인플레이션 요인으로서의 전력
• AI 데이터센터 추정치로 가장 많이 인용되는 보고서는 2024년 12월 발간된 *2024 United States Data Center Energy Usage Report*입니다. 본 논의에서는 이 보고서에 초점을 맞춥니다.
• 과거 추세(2014~2023년): 2014~2016년: 전력 소비는 연간 약 60TWh로 안정적으로 유지되며 2010년 이후의 저성장 추세가 지속됨.
• 2017년 전환점: 서버 설치가 증가하면서—특히 AI용 GPU 가속 서버가 데이터센터 서버 대수에서 차지하는 비중이 크게 증가하면서—데이터센터 전력 소비가 반등하기 시작했음. 2018년 소비량은 약 76TWh에 달했으며, 이는 미국 연간 총 전력 소비의 1.9%를 차지함.
• 2018~2023년: 성장이 가속화되어 2023년 전력 소비는 176TWh에 도달, 미국 총 전력 소비의 4.4%를 차지했으며, 2018~2023년 CAGR(연평균 성장률) 18%를 기록함.
• 향후 시나리오 전망(2024–2028): 2028년 예상 범위: 전력 소비량은 최저 325 TWh에서 최대 580 TWh입니다。 평균 용량 이용률 50% 가정 시, 데이터 센터 총 전력 수요는 74~132 GW로, 2028년 미국 총 전력 소비 전망치의 6.7%~12.0%를 차지하며, 2023~2028년 CAGR은 13%~27%로 예상됩니다。
• 가정 측면에서: 상한선: IDC 2024b 보고서에 기반, AI 활동이 지속되고 GPU 출하량이 2024년 하반기 성장률을 유지하며 제조사가 수요를 충족할 수 있다고 가정。 하한선: IDC 2023a 보고서에 기반, AI 활동 열기가 후퇴하면서 GPU 출하량 증가율이 2024년 이전의 역사적 평균 수준(예: 2021~2023년 증가율의 70%~80%)으로 회귀한다고 가정。 현재로서는 상한선을 추정 기준으로 삼는 것이 더 합리적으로 보인다。
• 보고서의 추정치는 AI 8-GPU 랙을 기준으로 하지만, 현재 사용되는 랙은 72장의 카드를 담은 NVL72입니다。 이론적으로 전력 소비는 AI 8-GPU 랙의 9배여야 하지만, 실제 NVL72 랙의 전력 소비는 약 15배 더 높아, 냉각 측면에서 심각한 전력 인플레이션이 발생하고 있음을 나타낸다。
• GPU 업그레이드와 전력 소비 증가를 고려할 때, 2028년까지 전력 소비량은 최소 800 TWh에 이를 것으로 추정한다。
계산 결과: 2030년까지 미국 전력망 구리 소비량은 2025년 대비 약 210만 mt 증가할 전망이다。
• AI의 구리 수요 증가는 전력 소비 증가가 주된 동인이다。 2023년 미국 전력 소비량은 4조 kWh였다。 앞서 언급한 버클리 연구소에 따르면, 2023년 데이터 센터 전력 소비량은 1,760억 kWh로, 전체 전력 소비의 4.4%를 차지했다。 당사의 수정된 전망에 따르면 2028년까지 전력 소비량은 최소 5,800억 kWh에서 최대 8,000억 kWh 범위로, 4,040~6,240억 kWh의 증분 전력 소비가 발생하며, 이는 전체 증분 전력 소비의 10%~15.6%를 차지한다。
• 이 시나리오 하에서, 미국 전력망의 구리 및 알루미늄 수요를 계산했다。 2030년까지 데이터 센터, 제조업 리쇼어링, 신에너지로 인한 구리 및 알루미늄 수요 증가분은 2025년 대비 각각 210만 mt와 371만 mt 증가할 것으로 예상된다。제품 구조 측면에서 구리 수요는 주로 전선·케이블과 변압기가 견인하고, 알루미늄은 전선·케이블과 변전소가 견인한다.
AI 데이터센터의 구리 사용 방식: 3계층 경로
• 3계층 프레임워크: AI 구리 사용량을 논하기 전에 먼저 범위를 명확히 해야 합니다. 랙 내부/근접은 주로 서버와 근거리 네트워크, 랙 외부이지만 현장 내는 주로 전력 분배와 냉각, 더 먼 곳은 변전소, 송배전(T&D) 및 증분 부하를 지원하는 친환경 전력 연결을 포함합니다.
• 가장 일반적인 오해: 시장은 “서버 BOM”을 “AI 데이터센터의 총 구리 소비량”과 동일시하는 경향이 있지만, 고밀도 훈련 클러스터의 경우 랙 내부는 일부에 불과하며 실제 대부분은 현장 전력 체인과 냉각에 있습니다.
• 연구 요구사항: 모든 후속 계산은 범위가 랙 내부인지 전체 캠퍼스인지, 신규 구축인지 확장인지, 설비 자체만 포함하는지 외부 전력 체인까지 포함하는지 세 가지 질문에 동시에 답해야 합니다. 그래야만 여러 보고서를 진정으로 비교할 수 있습니다.
39 mt/MW는 “랙 BOM”이 아닌 AI 훈련 데이터센터의 전체 전기 시스템 집약도
• 집약도의 의미: S&P의 39 mt/MW 수치는 “단일 랙에 39 mt의 구리가 설치된다”는 뜻이 아니라, AI 훈련 하이퍼스케일 데이터센터의 직접 구리 범위 내 종합 집약도를 나타냅니다. 중국의 고중복 설계는 최대 47 mt/MW에 도달할 수 있습니다.
• 구조적 의미: 세부 항목 중앙값으로 분류하면, 전력 체인은 직접 구리의 약 61%, 냉각은 약 22%, 서버 + 네트워크는 17%에 불과합니다. 즉, 구리 대부분은 GPU 자체가 아니라 GPU에 전력을 공급하고 열을 방출하는 시스템에 있습니다.
• 투자 의미: 이것이 나중에 “mt/랙”에서 다시 “mt/MW”로 전환하는 이유이기도 합니다. 전력 밀도가 계속 증가하는 한, 전력 체인의 구리 소비도 그에 비례하여 증가합니다. 광섬유가 일부 구리 케이블을 대체하더라도 이는 부분적 상쇄에 불과하며 전체 논리를 바꾸지는 않습니다.
120kW 캐비닛: 신규 건설 7.8톤, 확장 6톤, 추가 증설 4.25톤
•NVIDIA NVL72 ~120kW 캐비닛을 기준으로, 신규 신축 평균을 적용하면 캐비닛당 총 시스템 구리 소비량은 약 7.8톤입니다. 이 범위에는 현장 직접 사용량과 외부 전원측 소비량의 대략적 배분이 포함됩니다.
•그러나 현재 주류 AI 구축 방식이 모든 캠퍼스를 처음부터 시작하지는 않습니다. 기존 캠퍼스 내에서 계통 연결, 주 배전, 냉각 간선을 확장하거나 일부 재사용하는 경우가 더 흔합니다. 따라서 확장 시나리오는 캐비닛당 5.5~6.5톤이 더 적합하며, 중간값은 약 6톤입니다.
•기존 인프라를 광범위하게 재사용하는 순수 추가 증설 시나리오에서는 캐비닛당 구리 소비량이 3.5~5톤으로 더 낮아질 수 있습니다.
핵심 모델: GPU 수량에서 직접 구리 수요 산출
•이 버전의 핵심 모델은 더 이상 집계 수치에서 역산하지 않고, 대신 “GPU 수량 → 캐비닛 수량 → 전력 → 전력 소비 → 구리 소비” 순서로 모델링합니다. 이 방식은 첨단 패키징, 캐비닛 전력, 확장 속도를 구리 수요로 직접 반영합니다.
•기본 가정: 2026년 NVIDIA 700만 대 GPU, Google 550만 대 GPU; 2027년부터 2030년까지 양사 GPU 수량 연평균 50% 증가. 캐비닛 가정은 NVIDIA 72 GPU/120kW, Google 캐비닛당 64 GPU; 구축 범위는 캠퍼스 확장 중간값인 캐비닛당 6톤을 사용합니다.
•이 프레임워크에 따르면, “고급 AI GPU 100만 대당 구리 소비량”은 추상적인 거시 논의가 아니라 반복 가능하고 업데이트 가능한 패러다임이 됩니다.
NVIDIA: 첫 번째 독립 메인 스레드
•2026년 출발점: 기본 시나리오에서 NVIDIA는 2026년에 약 700만 대 GPU를 보유할 것으로 예상됩니다. 72 GPU/120kW NVL72 등가 캐비닛으로 환산하면 약 9만 7천 대의 캐비닛, 11.7GW의 IT 부하, 약 14GW의 시설 부하에 해당합니다. 단일 기업만 봐도 이미 매우 큰 규모입니다.
•구리 소비 경로: 캠퍼스 확장 범위에서 NVIDIA 단독 연간 구리 수요 중간값은 2026년 약 58만 톤입니다. 2027~2030년 연평균 50% 증가율로 구축이 지속된다면, 2030년에는 이 한 기업만으로 연간 약 295만 톤까지 증가할 수 있습니다.
•연구적 함의: 이 수치의 가장 중요한 의미는 마지막 자릿수까지의 정밀함이 아니라, 시장이 가이던스가 실현될 것이라고 믿기만 하면 NVIDIA만으로도 AI 구동 구리 수요를 단순한 테마 투자가 아닌 대차대조표 수준의 변수로 격상시킬 수 있음을 보여준다는 점에 있다.
Google: 두 번째 독립적인 주요 축
•보충 항목이 아님: 기본 시나리오에서 Google은 "보충 항목"이 아니라 두 번째 독립적 주요 축이다. 2026년 GPU 550만 대, 캐비닛당 64 GPU를 기준으로 하면 약 8.6만 대의 캐비닛, 9.2GW의 IT 부하, 11GW의 시설 부하로 환산되며, 이는 NVIDIA 첫해 구축 규모와 크게 다르지 않은 수준이다.
•구리 소비 경로: 확장된 용량 프레임워크 하에서 "카드당 구리 소비 등가"를 적용했기 때문에, Google의 2026년 연간 구리 수요 중간값은 약 46만 톤이었다. 연 50%의 성장률로 유사하게 전진할 경우, 2030년에는 단일 기업에 대응하는 연간 구리 수요가 약 232만 톤에 달한다.
•결론의 의미: 따라서 Google은 NVIDIA 밖의 사소한 조정으로 보아서는 안 된다. 하이퍼스케일러의 자체 ASIC 로드맵도 병행하여 확장되는 한, AI 구동 구리 수요는 단일 GPU 선도 기업의 이야기가 아니라, 다수의 컴퓨팅 파워 경로가 전력 설비투자를 공동으로 끌어올리는 이야기이다.
두 회사 합산: 연 50% 성장률 시 2030년 중간값 약 527만 톤
•합산 결과: NVIDIA와 Google을 합치면, 2026년 중간 시나리오에서 연간 구리 수요는 이미 약 104만 톤에 도달했으며, 이후 매년 50%씩 성장할 경우 2030년 중간값은 약 527만 톤, 하단~상단 범위는 대략 464만~594만 톤에 이를 수 있다.
•공급 속도: 더 중요한 것은 공급 속도이다. 이는 "첫해에 구리를 전부 소진하는" 일회성 이야기가 아니라, 초기에는 낮고 후기에는 높은 구축 곡선이다. 카드 수, 랙 수, MW 수준이 동시에 증가함에 따라, 연간 증분 구리 수요의 기울기는 점차 가팔라질 것이다.
•시장 의미: 바로 이 때문에 시장이 여전히 "수십만 톤"이라는 낡은 프레임워크로 AI 구동 구리 수요를 이해한다면, 중후반 단계의 비선형성을 쉽게 과소평가할 수 있다. 수급이 타이트한 구리 같은 원자재의 경우, 진정 중요한 것은 첫해가 아니라 3년 차 이후의 기울기인 경우가 많다.
3. AI 고빈도 데이터는 계속해서 실제 성과를 내고 있습니다: 단순한 서사가 아닌 현실
구리 월간 실물 흐름 추적: 중국
• 2026년 2월 중국의 표면 수요는 전년 대비 10% 감소했습니다. 2월 중국 구리 음극 생산량은 109만mt로 전년 대비 10만mt 감소했으며, 수입은 낮은 수준을 유지했습니다. 1~2월 표면 수요는 전년 대비 131,000mt 감소했으며, 이중 국내 수요는 324,000mt 감소하고 해외 수요는 303,000mt 증가했습니다. 2026년 1~2월 글로벌 수요는 19,000mt 감소한 것으로 추정되며, 국내 수요가 전년 대비 및 전월 대비 크게 감소한 반면 해외 수요의 지지는 둔화되었습니다.
• 가공품 수출 측면에서는 자동차 및 변압기 수출 증가율이 전년 대비 높은 수준을 유지했습니다. 전월 대비로는 변압기 수출만 높은 수준을 유지했으며, 다른 모든 부문의 수출은 전월 대비 감소했고, 전선 및 케이블 수출이 전월 대비 눈에 띄게 감소했습니다. 가공품 수출은 1~2월에 1,000mt 감소하여 구리 가공품 수출 수요가 약세임을 시사합니다.
구리 월간 실물 흐름 추적: 미국
• 10월 미국의 표면 수요는 전년 대비 -12%였으며, 1~10월 누적 수요는 전년 대비 +22%로 412,000mt의 신규 수요가 발생했습니다. 전력 부문 수요의 견조한 실적을 고려할 때, 신규 수요 374,000mt 중 20만mt가 실제 수요 증가분으로 추정되며, 누적 숨겨진 재고는 212,000mt입니다. 10월 COMEX 재고 34만mt를 합산하면, 미국 내 총 숨겨진 재고 + 가시적 재고는 552,000mt로 추정됩니다.
• 10월 미국의 가공품 순수입과 관련하여 전선 및 케이블, 변압기, 컴퓨터가 증가의 주요 기여 요인이었으며, 자동차 순수입은 계속 감소했습니다. 전력 장비(전선 및 케이블 + 변압기)는 총 수입 수요 대비 증가 수요의 128%를 차지했으며, 자동차는 큰 부담 요인이었습니다. AI의 전력망 구리 사용 확대 효과는 이미 고빈도 데이터에 반영된 것처럼 지속적으로 현실화되고 있습니다. 전선 및 케이블과 변압기 합계 281,000mt가 추가되었으며, 2025년 미국의 전력 관련 구리 수입은 연율 기준 약 35만mt로 추정됩니다.
• 전력 장비 수입 감소는 두 가지 요인에 기인한 것으로 보입니다: 1) 상반기의 수입 및 재축적 돌진이 종료되면서 하반기의 선수입 긴급성이 약화됨; 2) 미국 내 시장 점유율 상승 — 2025년 관세 이후, AKTR/HUBB/POWL 등 미국 국내 기업들의 판매량이 눈에 띄게 증가하여 수입을 대체할 것으로 예상됨. 위 분석을 종합하면, 국내 수요 증가와 수입 증대를 합쳐, 미국의 전력망 구리 수요는 40만 톤을 하회하지 않았습니다.
미국 7대 거대 기술기업, 자가 전력 공급 약속 체결
• 마이크로소프트, 구글, 오픈AI, 아마존, 메타, xAI, 오라클 등 7개사 대표들이 백악관에서 관련 문서에 서명했습니다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 많은 미국인들이 데이터센터가 전력 수요를 증가시켜 전기요금을 인상시킬 수 있다고 우려했으나, 이 문서가 그 문제를 해결할 것이라고 밝혔습니다. 또한 관세 비용 부담 주체도 더욱 명확해졌는데, 바로 인공지능 거대 기업들 자신이라는 점입니다.
• 이전까지 미국 전력망 건설에는 두 가지 주요 문제가 있었습니다. 전력회사들이 건설 능력이 부족하다는 점과 건설 의지가 부족하다는 점입니다. 이 문서 서명으로 미국 전력망 건설의 경로가 뚜렷하게 열렸습니다. 이들 7대 거대 기업은 전력 공급 건설에 투자할 능력과 의지를 모두 갖추고 있으며, 자가 발전소는 구리 수요 배분에 영향을 미치지 않을 것입니다. 고압(HV)/초고압(EHV): 장거리 송전과 대규모 기간망을 담당하며, 대표적 설비로는 송전선로, 주변전소(승압/강압), 대형 개폐소 등이 있습니다.
• 중압(MV): 단지 수준의 전력 배분을 담당하여 각 구역에 전기를 공급하며, 대표적 설비로는 배전소, 링메인유닛(RMU)/개폐장치, MV 케이블, 배전 변압기(MV→LV) 등이 있습니다.
• 저압(LV): 서버룸 내 최종 구간을 담당하여 부하에 전력을 전달하며, 대표적 설비로는 LV 개폐장치, 부스웨이/케이블, 전원분배장치(PDU), 무정전전원장치(UPS, 주로 LV 측), 서버 전원공급장치 등이 있습니다.
• 이 문서 서명 이후, 전선 및 케이블 수요가 가속화될 것으로 기대합니다.
구리 월간 실물 흐름 추적: 유럽
• 10월 유럽의 겉보기 수요는 전년 대비 4% 감소했습니다. 첫 10개월 가공제품 수입은 전년 대비 63% 증가했으며, 10월 단독으로는 전년 대비 48% 급증했습니다. 핵심 증가분은 전선 및 케이블에서 발생했고, 자동차 수출 비중도 증가했습니다.
• 올해 첫 10개월간 유럽의 전선 및 케이블과 변압기로부터의 신규 수요는 총 14만 톤에 달했으며, 유럽의 신규 전력망 구리 수요는 연간 16만~18만 톤으로 추정됩니다.
4. 위험 경고
위험 경고
•AI 수요가 기대에 못 미침
•알루미늄의 구리 대체가 예상치를 웃돎
![중국 구리 사회 재고 지속 감소, 지역별 추세 크게 엇갈려 [SMM 주간 데이터]](https://imgqn.smm.cn/usercenter/YIaMU20251217171711.jpg)
