AI와 전력망에 대한 논의는 종종 신기술이 노후된 에너지 인프라에 가할 부담에 초점을 맞추곤 한다. 그러나 Utilidata의 CEO인 조쉬 브룸버거는 AI를 전력망 관리 향상의 도구로 보고 있다. 로드아일랜드에 본사를 둔 Utilidata는 ‘엣지 AI 지능’을 개발 중이며, Nvidia가 설계한 AI 칩셋을 스마트 미터 및 그리드 제어 장치에 내장하고 있다. 이 장비들은 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있어, 유틸리티 기업들이 점점 더 복잡해지는 전력망을 보다 효과적으로 관리할 수 있게 한다. 지난 화요일, Utilidata는 이 기술의 생산 및 배치를 확장하기 위해 6, 030만 달러의 자금을 확보했다고 발표했으며, 이는 확장하는 유틸리티 파트너십과 함께 한다. 현재까지 총 벤처 투자금은 1억2650만 달러에 달한다. 이번 투자 라운드는 Renown Capital Partners가 주도했고, 기존 투자자인 Keyframe Capital, Nvidia, Quanta Services (대형 그리드 및 에너지 인프라 기업)도 참여했다. 브룸버거는 “우리는 하드웨어 제조사들이 AI와 분산 지능을 그들의 장비에 쉽게 내장할 수 있도록 하고 싶다. AI는 전력망 같은 차세대 인프라에 필수적일 것이다. 몇 년 전만 해도 이 논의의 가장자리였는데, 이제는 핵심이 되었다”고 밝혔다. Utilidata와 Nvidia는 2021년 협력 관계를 시작했고, 다음 해 미국 유틸리티와 선도적인 주거용 태양광 및 배터리 설치 업체인 Sunrun과 함께 배포를 지원하는 연합체를 출범시켰다. 이후 이들의 기술은 여러 첨단 유틸리티 프로젝트에 채택되고 있다. 2023년, Portland General Electric은 DOE(미국 에너지부)로부터 Utilidata와 Nvidia의 ‘그리드 엣지 컴퓨팅 플랫폼’을 활용하여 배터리, 전기차, 커뮤니티 태양광을 통합하는 프로젝트에 대해 정부 보조금을 받았다. 펜실베이니아의 Duquesne Light 역시 유사한 DOE 보조금을 받아 기후 변화로 인한 그리드 위협에 대응하기 위한 데이터 수집에 이 장치들을 활용했다. 미시간의 Consumers Energy는 집내 EV 충전이 그리드에 미치는 영향을 분석하는 프로젝트를 시작했다. 이 프로젝트들은 모두 중요한 공통점을 지닌다: 초단위 전압과 주파수 데이터를 수집하고, 복잡한 계산을 수행하는 집적 회로를 통해 데이터를 처리하며, 그리드 운영자가 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있도록 한다. 이 현장 장비들은 다양한 과제와 변화하는 요구에 따라 스스로 재프로그래밍 가능해야 하며, 전통적인 중앙집중식 제어 시스템의 느린 처리 속도로는 불가능한 자율적 작업 수행이 필요하다. 처음에 전력망 전압 제어 장비에 집중하던 Utilidata는 2020년 ‘그리드 엣지’ 문제에 대응하기 위해 전략을 전환했고, 현대 그리드 요구에 맞는 빠른 버전의 이전 유틸리티 기술을 개발하기 시작했다. 예를 들어, 2000년대 중반 이후 미국에서 배포된 1억 개 이상의 스마트 미터는 기본 청구 데이터와 장애 알림을 수집하지만, 저렴하고 대량 설치를 위해 설계된 AMI 1. 0 칩셋에 의존한다. 이 칩셋은 제한된 기능만 제공한다.

한편, 칩 기술은 발전했으며, Itron과 Landis+Gyr와 같은 선도 업체들은 복잡한 기능을 수행하는 AMI 2. 0 시스템을 강화하고 있다. Utilidata와 Nvidia의 ‘Karman’ 플랫폼은 더 뛰어난 기능을 자랑하지만, 가격도 높아 산업 내 다양한 가격대의 차이를 반영한다. 유틸리티의 도입은 더딘 편인데, 2022년 초의 초기 파일럿 프로젝트들이 기존 미터에 Nvidia 칩을 탑재하는 수준이었다. 2023년에는 Utilidata가 Hubbell이 소유한 스마트 미터 업체인 Aclara와 협력하여 Karman 기반 통합 미터를 개발하고 있다. 현재 배포는 모든 기존 미터를 즉시 대체하지 않으며, 특히 분산 에너지 자원(DER)인 태양광, 배터리, 전기차 충전기 등의 영향을 정밀하게 평가할 수 있는 전략적 그리드 구역을 목표로 한다. 유틸리티들은 이 장비들을 활용해 낮 시간 태양광 에너지 저장, 전기차 충전 일정 조절 등 신속한 조치를 통해 그리드 부담을 완화하려 한다. 가상 발전소(VPP)와 분산 에너지 자원 관리 시스템(DERMS)은 유선 또는 무선을 통한 중앙 제어 방식으로 DER들을 관리하지만, 고급 작업에는 현지 계산과 실시간 장치 간 통신이 필요하다. 바로 이 점이 Karman이 가능하게 하는 기술이다. 브룸버거는 “가스 발전소만큼 신뢰성과 규모를 갖춘 VPP를 위해 가속 컴퓨팅과 AI는 다양한 자원의 잠재 가치를 끌어내는 데 필수적이다”라고 말했다. Portland General Electric은 DER에 크게 의존할 계획으로, Karman 같은 기술이 VPP의 신뢰성을 이해하는 데 핵심적이라 보고 있다. 선임 매니저인 아난트 순다람은 “이 플랫폼들은 그리드 서비스 분석, 전력 분해, 고객 행동 분석 등을 가능하게 하며, 그리드 엣지 데이터를 수집하는 견고한 토대를 만든다”고 설명했다. Utilidata는 유틸리티와 규제기관들이 앞으로의 대규모 스마트 미터 배포 시 이러한 미래 수요를 고려할 것을 기대한다. 새 투자자인 Quanta는 대형 유틸리티 인프라 사업에서 중요한 역할을 담당한다. 하지만 이 배포들은 바이든 행정부 시절 승인한 DOE 보조금에 의존하고 있다. 트럼프 행정부는 이 프로그램을 잠정 중단하거나 자금 및 인력 감축을 위협했고, 브룸버거는 아직 취소는 아니라고 말하면서도 앞으로의 어려움을 인정했다. 이번 추가 자금은 Utilidata가 국제 시장으로 확장하고, 데이터 센터 내에서 Nvidia 기술로 에너지 제어 장치를 내장하는 등 유틸리티 외 응용 분야도 모색할 수 있게 한다고 전했다. 브룸버거는 데이터 센터를 강력한 마이크로그리드로 보고 있으며, 발전기, 배터리, 에너지 제어 장치를 점점 더 통합시키고 있다고 설명했다. 또한, Utilidata와 Nvidia의 플랫폼은 수집된 데이터를 분석하고 ‘훈련’하는 과정을 거치며, 이는 방대한 텍스트와 이미지 데이터를 학습하는 대형 언어 모델과 유사하다. 예를 들어, 가전제품 사용에 따른 전압 신호 패턴과 외부 교란(나뭇가지 등)을 구별할 수 있다. 그는 “이것은 단순 센서가 아니라, 훈련을 위한 현장 활동 허브로서, 모든 데이터를 외부로 전송하는 필요를 줄여준다”고 설명했다. 핵심 질문은, 유틸리티 영역의 어느 부분까지 이러한 최첨단 기술이 필요할지—10%, 50%, 80%, 또는 100%인지이다.