데이터 센터는 현재 미국 전력 수요의 4.4%를 차지하고 있으나, 하이퍼스케일러(hyperscalers)들이 탄소 중립을 주장하기 위해 사용하는 재생 에너지 인증서(RECs) 및 전력 구매 계약(PPAs)의 그리드 수준(grid-level) 효과는 여전히 불분명합니다. 우리는 데이터 센터 운영자가 RECs, PPAs, 그리고 비하인드 더 미터(behind-the-meter) 코로케이션(colocation) 중에서 선택하고, 발전 사업자들은 내생적 금융 비용(endogenous financing costs) 하에서 진입 결정을 내리는 게임 이론적 모델(game-theoretic model)을 개발했습니다. 이 모델은 타이밍 웨지(timing wedge)—소비와 인증된 재생 에너지 발전 사이의 불일치—를 핵심 메커니즘으로 식별하며, 이를 통해 RECs가 연간 소비량의 100%를 충당하더라도 AI 수요가 신뢰성을 저하시키고, 가격을 높이며, 배출량을 증가시킨다는 것을 보여줍니다. 저장 장치를 갖춘 코로케이션은 이 웨지를 직접적으로 해결하며, 발전 사업자의 수익 위험을 제거함으로써 가장 큰 재생 에너지 진입을 유도합니다. 우리는 대규모 언어 모델(LLMs)의 단계적 출시를 자연 실험(natural experiment)으로 활용하고, AI 활동과 지역 그리드 결과를 연결하는 새로운 데이터셋에 이중차분법(difference-in-differences)을 적용하여 이러한 예측을 테스트합니다. AI 수요는 데이터 센터 인근의 화석 연료 발전, 도매 가격(대상 PJM 구역에서 최대 25% 상승), 그리고 정전 빈도(연간 0.5~1회 추가 정전)를 유의미하게 증가시키며, 이러한 영향은 모델 크기에 따라 확장됩니다. 현장 발전 시설을 갖춘 데이터 센터는 전력 품질 효과에서 부호 반전(sign reversal)을 보이는데, 이는 비하인드 더 미터 용량이 수요 급증을 흡수한다는 모델의 예측과 일치합니다. 반사실적 분석(Counterfactual analyses) 결과, 엣지 추론(edge inference), 공간적 재배치(spatial reallocation), 그리고 코로케이션된 저장 장치는 각각 그리드 영향을 실질적으로 완화하는 반면, REC 전용 전략은 그렇지 못함을 보여줍니다. 종합적으로, 우리의 연구 결과는 AI가 그리드에 미치는 외부 효과(externalities)가 조달 설계 및 데이터 센터 인프라의 공간적 조직과 밀접하게 결합되어 있음을 입증합니다.