리서치 보고서 해설Hilo Research

China AI power infrastructure, grid infrastructure and energy storage: 중국의 AI 확장은 전력망 인프라와 에너지저장의 주요 수혜를 이끌 수 있다

Bernstein은 중국이 미국과의 AI 컴퓨팅 격차를 줄이려는 노력이 2035년까지 데이터센터 전력 수요를 크게 늘릴 것으로 예상한다. 보고서는 전력망 장비, UHV 송전, 배터리 에너지저장을 핵심 수혜 분야로 보며 CATL과 Sungrow가 직접적인 노출을 보유한다고 평가한다.

기관Bernstein

날짜20260916

업종China AI power infrastructure, grid infrastructure and energy storage

요약

산업 전망은 긍정적이며, 보고서 전체에 적용되는 등급이나 목표주가는 없다.

중국 데이터센터 전력 수요는 2025년 202TWh에서 2035년 1,476TWh로 증가하며 CAGR은 24%로 전망된다.
중국의 낮은 전력 요금, 빠른 설비 확장, 재생에너지 공급망은 더 낮은 비용의 AI 추론을 뒷받침한다.
중국은 2026-30년에 전력망 인프라에 RMB5tn 이상을 투자할 계획이다.
CATL과 Sungrow는 저장장치, 재생에너지 통합, 전력망 투자에 따른 직접 수혜자로 지목된다.

보고서 해설

개요

이 산업 보고서는 중국의 전력비용 우위, 확대되는 발전 기반, 컴퓨팅과 전력 인프라를 정책적으로 연계하는 체계가 AI 도입을 어떻게 지원할 수 있는지 검토한다. Bernstein은 이에 따른 송전, 재생에너지 통합, 배터리 저장 수요가 AI 전력 가치사슬에 수년간의 기회를 만든다고 결론 내린다.

핵심 견해

Bernstein의 출발점은 중국 AI 생태계가 최첨단 모델 성능뿐 아니라 경제성에서도 경쟁하고 있다는 점이다. 보고서는 여러 중국 대규모 언어 모델이 미국 선도 모델보다 훨씬 낮은 출력 토큰 가격으로 대체로 유사한 지능 수준을 제공한다고 주장한다. 이는 더 효율적인 모델 아키텍처, 낮은 인프라 비용, 저렴한 전력에 기인한다. AI 활용이 소수의 최첨단 모델 훈련에서 대규모 추론으로 옮겨갈수록 달러당 지능이 더 중요한 경쟁 지표가 된다고 본다. 보고서는 중국의 컴퓨팅 추격을 대규모 전력 및 인프라 과제로 규정한다. 중국의 현재 AI 컴퓨팅은 약 5 ZFLOPS로 미국 수준의 약 15%다. Bernstein은 미국 AI 컴퓨팅이 2030년 219 ZFLOPS, 2035년 511 ZFLOPS에 이르고, 중국은 2030년 59 ZFLOPS와 2035년 511 ZFLOPS에 도달하는 시나리오를 가정한다. 이는 현재 중국 컴퓨팅의 100배 확대를 의미한다. 미국의 제한으로 고성능 반도체 공급이 제약될 것이므로 중국은 주로 국내 AI 칩에 의존한다고 가정한다. 중국 신규 칩 효율은 현재 0.4 TFLOPS/W에서 2035년 3.2 TFLOPS/W로, 미국은 같은 기간 1.8에서 5.7 TFLOPS/W로 개선된다고 본다. 효율 격차는 축소되지만 유지되므로 중국은 동등한 컴퓨팅을 위해 더 많은 칩과 더 큰 데이터센터 용량을 필요로 한다. 이 전제에서 중국은 2035년까지 214GW의 AI 전용 데이터센터 용량이 필요하며, 이는 현재 14GW의 약 15배다. 칩 효율이 낮기 때문에 이는 미국의 예상 GW 용량의 1.6배가 된다. 중국 데이터센터 전력 수요는 2025년 202TWh에서 2030년 622TWh, 2035년 1,476TWh로 증가하며 CAGR은 24%다. 이는 1,274TWh의 수요 증가로 향후 10년 중국 총 전력 수요 증가분의 28%를 차지하는 반면, 전국 수요는 10,163TWh에서 14,741TWh로 CAGR 3.8% 증가한다. 데이터센터는 2035년 중국 전력 수요의 약 10%를 차지하며 미국의 16%보다 낮다. Bernstein은 발표된 컴퓨팅 용량이 계통 연결된 운영 용량으로 전환되는 속도에 불확실성이 있으며, 다른 업계 전망은 2030년 데이터센터 수요를 300-800TWh로 추정하는 반면 자체 전망은 622TWh라고 지적한다. Bernstein은 중국이 많은 시장보다 이 부하를 공급할 여건이 낫다고 본다. 중국의 발전량은 미국의 두 배를 넘고 2025년에 500GW 이상의 발전용량을 추가했으며, 평균 산업용 전력 요금은 약 US$56/MWh다. Ulanqab, Guizhou, Qingyang, Zhongwei 등 주요 AI 및 클라우드 허브의 요금은 RMB0.33-0.37/kWh이며, 일부 Xinjiang 프로젝트는 RMB0.32/kWh 수준이다. 중국은 2025년에 태양광 314GW와 풍력 119GW를 추가했고, 재생에너지는 발전량의 22%, 약 2,300TWh를 공급했다. 보고서는 낮은 재생에너지 장비 비용과 통상 5-7년 내에 약 US$2,000-2,500/kW로 완공되는 원자력 프로젝트도 강조하며, 저비용 변동성 전원과 신뢰성 있는 저탄소 기저부하 전원의 조합을 뒷받침한다고 본다. 정책은 이 구축의 핵심이다. 2022년 East Data, West Computing 프로그램은 지연 민감도가 낮은 훈련 및 배치 처리 작업을 재생가능 자원이 풍부하고 토지 및 전력 비용이 낮은 서부 허브로 유도하며, 동부 클러스터는 사용자 인근에서 실시간 추론을 담당한다. 2024년 Green Low-Carbon Data Center Action Plan은 신규 국가 허브 데이터센터에 80% 초과의 친환경 전력을 요구하고, 신규 대형 시설은 PUE 1.25 미만, 국가 허브 프로젝트는 1.20 미만을 요구한다. 더 새로운 Computing-Power Grid Coordination 체계는 컴퓨팅 용량, 재생에너지 발전, 저장장치, 전력망 인프라를 연계한다. 보고서는 업계 논평을 인용해 AI 중심 데이터센터의 저장 비율 15-20%, 지속시간 2-4시간을 제시한다. Alibaba Cloud와 Tencent를 포함한 주요 클라우드 및 데이터센터 사업자는 2030년까지 100% 청정 또는 친환경 에너지를 달성하겠다고 약속했다. 따라서 전력망 확장과 저장장치는 보고서의 핵심 주식시장 시사점이다. 중국은 2026년 중반까지 43개의 UHV 송전선을 운영했으며, 2026-30년에 RMB5tn 이상의 전력망 투자, 420GW 초과의 서부-동부 송전 용량, 15개의 신규 UHV DC 송전선, 2030년까지 2.8TW 초과의 풍력 및 태양광을 통합할 수 있는 전력망을 계획한다. Bernstein은 송전이 재생에너지 출력제한을 막고 서부의 저비용 발전을 컴퓨팅 수요지로 이동시키는 데 필요하다고 주장한다. 배터리 저장도 변동성, 피크 조정, 주파수 조정을 관리하는 데 중요하다. 중국은 리튬이온 배터리 시장의 80%를 차지하고 2025년 말 제조능력은 3,000GWh를 넘었다. 전 세계 BESS 배터리 수요는 2025년 추정치 기준 전년 대비 85% 증가한 556GWh였으며, Bernstein은 중국이 올해 약 300GWh를 설치해 전년 대비 95% 증가할 것으로 보는 반면 미국은 70-80GWh로 예상한다. 커버리지 종목 중 CATL은 계통 규모 저장 분야 리더십으로, Sungrow는 전력 변환, 재생에너지 통합, 저장 시스템, 전력망 인프라를 통해 수혜를 받는다고 지목한다.

분석 프레임워크

Bernstein은 중국과 미국의 AI 경제성 및 컴퓨팅 용량을 비교한 뒤, 중국-미국 컴퓨팅 동등화 시나리오를 칩 효율, 데이터센터 용량, 전력 수요로 환산한다. 이후 해당 요건을 중국의 발전능력, 전력비용, 재생에너지 및 원자력 공급, 정책 체계, 송전 계획, 배터리 저장 능력과 비교하고 관련 기업을 식별한다.

방법론 메모

산업 분석 프레임워크수급 프레임워크
전력 수요와 발전용량 시나리오 분석
보고서는 AI 컴퓨팅 성장으로부터 데이터센터 전력 수요를 추정하고, 이를 중국의 예상 총 전력 수요와 용량 증설과 비교한다.
산업 분석 프레임워크산업 가치사슬 상·중·하류 전이
AI 컴퓨팅에서 전력 인프라 가치사슬로의 전달
분석은 AI 데이터센터 확장을 재생에너지 발전, UHV 송전, 전력망 장비, 배터리 저장 수요와 연결한다.
산업 분석 프레임워크비용곡선 분석
전력, 인프라 및 재생에너지의 상대적 비용 비교
보고서는 중국의 낮은 산업용 전력 요금, 데이터센터 요금, 재생에너지 및 원자력 건설비를 사용해 중국 AI 서비스의 비용 우위를 설명한다.

자산 매핑 및 비교

투자 논리에서 명시된 자산으로의 구조화 매핑(강점, 약점, 비교 대상, 위험).

CATL (300750.CH; 3750.HK)
AI 주도의 전력 인프라 및 계통 규모 저장 수요의 직접 수혜자.
강점
배터리 기술과 계통 규모 저장 시스템에서의 리더십.
위험
보고서의 수요 시나리오는 AI 컴퓨팅 확장, 재생에너지 배치, 저장장치 투자에 달려 있다.
Sungrow (300274.CH)
전력 변환, 재생에너지 통합, 저장 시스템, 전력망 인프라를 통한 직접 수혜자.
강점
재생에너지, 전력 변환, 저장장치, 전력망 통합에 걸친 노출.
위험
보고서의 수요 시나리오는 AI 컴퓨팅 확장, 재생에너지 배치, 전력망 투자에 달려 있다.

핵심 데이터

중국 데이터센터 전력 수요202TWh in 2025 to 1,476TWh in 2035CAGR 24%; Bernstein의 AI 컴퓨팅 동등화 시나리오다.
중국 AI 컴퓨팅5 ZFLOPS currently; 59 ZFLOPS in 2030; 511 ZFLOPS in 20352035년 수준은 미국의 예상 컴퓨팅 용량과 같다고 가정한다.
중국 AI 전용 데이터센터 용량214GW by 2035보고서 시나리오에서 현재 수준의 약 15배다.
중국 총 전력 수요10,163TWh to 14,741TWh by 2035CAGR 3.8%; 데이터센터는 증분 수요의 28%를 차지한다.
전력망 투자 계획More than RMB5tn during 2026-30420GW 초과의 서부-동부 송전 용량과 15개의 신규 UHV DC 송전선을 포함한다.
중국 BESS 설치량Around 300GWh this year전년 대비 95% 증가가 예상된다.

영향과 시사점

Bernstein은 AI 구축이 송전 장비, 재생에너지 통합, 배터리 에너지저장 수요를 강화한다고 본다. CATL과 Sungrow는 전력 신뢰성, 재생에너지 통합, 전력망 확장에 필요한 투자에 가장 직접적으로 노출된 커버리지 수혜자로 지목된다.

위험

중국이 모델에서 가정한 컴퓨팅 규모에 도달하려면 국내 첨단 AI 칩 설계, 제조, 효율의 진전이 필요하다.
발표된 컴퓨팅 용량이 예상만큼 빠르게 계통 연결된 운영 용량으로 전환되지 않을 수 있어 데이터센터 수요 시점에는 불확실성이 있다.
충분한 송전 투자가 없으면 재생에너지 출력제한이 늘고 재생에너지 배치가 둔화될 수 있다.

주시할 점

국내 중국 AI 칩 효율이 보고서의 2035년 3.2 TFLOPS/W 가정에 비해 어떻게 진전되는지.
발표된 데이터센터 용량이 계통 연결된 운영 용량으로 전환되는 과정.
RMB5tn 초과의 계획 전력망 투자, 신규 UHV 송전선, 서부-동부 송전 확장의 이행.
국가 컴퓨팅 허브의 친환경 전력, PUE, 저장장치 요건 준수.
중국 BESS 설치 속도와 클라우드 및 데이터센터 사업자의 재생에너지 조달 확대.