기후위기와 AI 산업 성장으로 물 사용량이 늘어나면서 기존 물관리 방식에도 변화가 필요해졌다. 과거에는 댐이나 대규모 정수장 같은 ‘큰 인프라’를 짓는 것이 가장 중요한 해결책이었다. 하지만 지금은 상황이 다르다.
기후변화가 빠르게 진행되다 보니 한 번 지으면 바꾸기 어려운 고정형 인프라만으로는 대응에 한계가 생기고 있다. 이러한 맥락에서 영국의 물전문 분석기관인 GWI(Global Water Intelligence)는 '유연성, 민첩성, 가용성, 신뢰성'을 미래 물산업의 키워드로 제시했다.
먼저 ‘유연성’은 재난 상황이 발생했을 때 빠르게 대응할 수 있는 능력이다. 예를 들어 이동형·모듈형 수처리 시스템처럼 필요한 현장에 즉시 투입할 수 있는 기술들이 대표적이다.
‘민첩성’은 AI와 디지털 기술을 활용해 물 문제를 실시간으로 관리하는 방식이다. 스마트 미터기와 센서를 통해 누수를 바로 찾고, 관망 운영을 최적화하는 기술이 여기에 해당한다. 실제로 AI 기반 물관리는 누수 탐지와 공급 효율화 분야에서 빠르게 활용 범위를 넓혀가고 있다. 아마존은 멕시코에서 AI 기반 누수 탐지 프로젝트를 진행해 연간 130만㎥의 물을 절감하고 있다.
‘가용성’도 중요한 키워드다. 가뭄이 심해져도 안정적으로 물을 공급할 수 있도록 해수담수화나 물 재이용 같은 대체 수자원을 확보하는 것이다. 최근 글로벌 빅테크 기업들도 이런 분야에 적극 투자하고 있다. 인텔은 미국 애리조나에서 물 재이용 인프라를 구축해 연간 420만㎥ 규모의 물 재이용 시스템을 운영 중이다.
마지막은 ‘신뢰성’이다. 시민들이 “우리 지역 물은 안전하다”라고 믿을 수 있도록 물 공급 상황과 수질 정보를 투명하게 공개하는 것이다. 미래 물관리는 단순히 물을 공급하는 것을 넘어 데이터를 기반으로 빠르고 똑똑하게 움직이는 방향으로 바뀌고 있다.
쉽게 말해 앞으로의 물관리는 ‘많이 만드는 시대’에서 ‘똑똑하게 관리하는 시대’로 이동하고 있는 셈이다.

AI는 분명 많은 물을 사용한다. 생성형 AI를 30분 사용할 경우 생수병 한 병이 넘는 물이 사용된다는 분석도 있다. 이쯤 되면 “AI는 물 부족을 더 심하게 만드는 거 아닐까?”라는 생각이 들 수도 있다.
그런데 흥미로운 점은 AI가 오히려 물 문제를 해결하는 기술이 될 수도 있다는 사실이다. 세계은행은 AI 기반 물관리 솔루션이 누수 저감, 물 공급 최적화, 홍수·가뭄 대응 등에서 매우 큰 효과를 낼 수 있다고 분석했다. 예를 들어 AI는 수많은 데이터를 실시간으로 분석해 ‘어디에서 물이 새고 있는지’, ‘어느 지역이 가뭄 위험이 높은지’, ‘언제 물 사용량이 급증하는지’ 등을 빠르게 파악할 수 있다. 기존에는 사람이 직접 현장을 점검하고 데이터를 확인해야 했다면, 앞으로는 AI가 문제를 먼저 예측하고 대응 방향까지 제시하는 시대가 되는 것이다.
특히 앞으로 글로벌 물산업의 중심은 전통적인 토목·인프라 중심에서 디지털 기반 기술 산업으로 빠르게 이동할 가능성이 크다. 물산업도 이제는 단순한 시설 산업이 아니라 AI·데이터·센서 기술이 결합된 첨단 산업으로 변화하고 있다는 뜻이다.
결국 중요한 것은 AI를 얼마나 똑똑하게 활용하느냐다. AI는 물을 많이 쓰는 기술이기도 하지만, 동시에 물 문제를 해결할 수 있는 가장 강력한 도구가 될 수도 있다. AI 시대의 물관리는 이제 선택이 아니라 필수가 되고 있다.