세 번째 플러그는 열두 번째보다 더 큰 가치가 있다

예산을 쥔 모든 CPO는 같은 갈림길에 섭니다. 혼잡한 충전소 한 곳을 업그레이드할 돈이 있습니다. 충전 베이당 전력을 더 높일 것인가, 아니면 베이 수를 더 늘릴 것인가?

Kempower의 8월 백서 More plugs, more utilization은 플러그라고 말합니다. 우리도 그들이 올바른 방향을 가리키고 있다고 봅니다. 다만 이 백서가 그것을 입증하지는 못했다고 생각합니다 — 그리고 진짜 근거는 더 유용합니다. 어디에서 멈춰야 하는지까지 알려주기 때문입니다.

전화의 문제

충전소는 대기행렬 시스템입니다. 도착, 서버, 대기. 통신업계는 한 세기 전에 이 문제를 풀었습니다.

코펜하겐 전화회사에서 일하던 Agner Krarup Erlang은 교환대 규모를 산정하기 위해 1917년 이 모델을 발표했습니다. 지금도 콜센터나 기지국 규모를 산정하는 방식입니다. 여기서 중요한 결과는 풀링 이득입니다. 서버를 풀링하면 효과는 선형을 넘어섭니다. 운영자 세 명은 두 명이 처리하는 물량의 1.5배가 아니라 2.3배를 처리합니다. 더 큰 풀이 작은 풀이 흡수하지 못하는 무작위성을 받아내기 때문입니다. 이 원리는 언제나 성립합니다 — 어떤 규모에서든 용량은 서버 수보다 더 빠르게 늘어납니다. 달라지는 것은 프리미엄의 크기이며, 이는 빠르게 줄어듭니다. 서버 3대에서는 선형 대비 +80%p의 가치가 있지만, 17대에서는 +1.7%p, 100대쯤이면 사실상 사라집니다. 이 감소 곡선이 충전소가 어디에서 증설을 멈춰야 하는지를 결정합니다.

서비스 품질을 “도착 건의 5%가 대기해야 한다”로 고정하고, 이를 충전 베이에 적용해 보겠습니다.

출처: Erlang C, Chargalytics 계산. 점선은 용량이 단순히 베이 수에 비례해 증가할 경우의 값입니다.

2베이 충전소에 세 번째 베이를 추가하면 용량이 +130% 늘어납니다 — 하드웨어는 50% 늘리면서 용량은 두 배 이상이 됩니다. 11베이 충전소에 열두 번째 베이를 추가하면, 들인 비용은 +9%인데 용량은 +12% 늘어납니다.

전력을 더 높이면 실제로 세션이 짧아질까?

어느 쪽에 돈을 쓰든, 먼저 전력이 실제로 무엇을 사주는지 확인할 필요가 있습니다. 그리고 불편한 부분이 있습니다. 우리는 충전 시간을 측정합니다. 에너지는 측정하지 않습니다. 그래서 에너지 데이터가 전혀 필요 없는 증거에 기대고 있습니다.

각 시장의 충전소를 실제 설치된 베이당 전력 기준으로 분류하고, 세션 시간에서 무엇을 얻는지 물었습니다. 100–175 kW 구간에서 175 kW 이상 구간으로 올라가는 것은 명판 용량 기준으로 대략 두 배입니다.

출처: Chargalytics 통합 텔레메트리, 2026년 6월. 세션 50건 이상, 관측일 10일 이상인 모든 DC 충전소 — 5 100곳, 세션 4.0 million건. 에너지 가정 없이 측정된 명판 용량과 측정된 충전 시간을 비교했습니다.

다섯 시장 모두에서 베이당 설치 전력을 두 배로 높여도 세션 시간은 0~13%만 줄어듭니다. 스웨덴에서는 전혀 줄지 않습니다. 이것이 충전 곡선이 작동하는 방식입니다. 대략 150 kW 이상에서는 충전기가 아니라 배터리가 속도를 결정합니다.

그 선 아래에서는 이야기가 다릅니다. 60 kW 미만 장비에서 100–175 kW 구간으로 올라가면 — 대략 세 배 — 세션 시간이 17%~50% 줄어듭니다. 50 kW에서는 충전기가 진짜 병목입니다. 부록에서는 이 때문에 프랑스와 스위스의 평균 세션이 북유럽보다 훨씬 긴 이유를 설명합니다.

이는 하드웨어의 실패가 아닙니다. 물리 법칙입니다. 충전 곡선은 SOC 60–70% 이상에서 급격히 테이퍼링되고, 실제 배터리를 탑재한 실제 차량들의 대기열은 명판 전력을 지속적으로 끌어쓰지 못합니다. 350 kW 정격의 상위 절반은 대부분의 시간 동안 아무 일도 하지 않습니다.

바로 이것이 콘센트마다 전력을 고정 배정하는 대신 충전소 전체에 부하를 분산해야 하는 상업적 근거입니다. 하지만 논거의 절반일 뿐입니다.

플러그 하나 더, 아니면 전력 두 배?

Erlang은 이에 명쾌한 답을 줍니다. 가동률 50%인 4베이 충전소에서 도착한 운전자가 대기해야 할 확률은 17.4%입니다. 베이당 전력을 두 배로 높이면 10.9%로 떨어집니다. 베이 수를 두 배로 늘리면 0.1%까지 떨어집니다.

출처: Erlang C, Chargalytics 계산.

가장 간명하게 말하면 이렇습니다. 가동률 40%인 4베이 충전소에서는 베이 하나를 추가하는 효과가 모든 세션을 33% 단축하는 효과와 같습니다. 2베이 충전소에서는 그에 상응하는 단축폭이 56%입니다. 시장에 나온 어떤 충전 기술도 이를 제공하지 못합니다. 추가 디스펜서는 지금 바로 재고로 구할 수 있습니다.

실제로 이런 일이 일어날까? 그렇다 — 그리고 거의 전적으로 소규모 충전소에서

지금까지는 이론이었습니다. 텔레메트리로 이를 검증할 수 있습니다. 모든 충전소의 하루 중 가장 혼잡한 시간대를 가져와, 그때 도착한 운전자가 모든 베이가 찬 상태를 마주할 빈도를 모델에 물었습니다.

유럽 DC 충전소의 21.2%에서는 피크 시간대 도착 20건 중 1건 이상이 대기합니다. 충전소 20곳 중 1곳에서는 도착 5건 중 1건 이상이 대기합니다.

하지만 실제로 어디에 고통이 집중되는지 보십시오.

출처: Chargalytics 통합 텔레메트리, 2026년 6월, 완전한 시간대별 프로파일을 보유한 DC 충전소 8 672곳. 측정된 피크 시간대 부하를 적용한 Erlang C 모델.

시장별 격차도 마찬가지로 큽니다 — 그리고 한 국가가 구축한 베이 수로는 설명되지 않습니다.

출처: Chargalytics 통합 텔레메트리, 2026년 6월; BEV 보유 대수는 Chargalytics 시장 분석, 2026년 기준 시나리오.

스위스와 노르웨이를 비교해 보십시오. 전국 단위 공급 수준은 거의 정확히 같습니다 — 전기차 1 000대당 DC 베이가 각각 14.6개와 14.1개입니다. 스위스 충전소는 피크 시 오히려 더 낮은 부하로 운영됩니다. 노르웨이의 18.3%에 비해 16.0%입니다.

그런데도 스위스 충전소의 38.8%는 피크 시 대기열이 생기는 반면 노르웨이는 7.1%에 불과합니다. 차량당 베이 수는 같고 부하는 더 낮은데, 고통은 5.5배입니다.

차이는 그 베이들이 어떻게 배치돼 있느냐입니다. 노르웨이는 충전소당 평균 9.4베이입니다. 스위스는 평균 2.7베이입니다. 같은 공급, 정반대의 경험 — 스위스 네트워크는 풀링의 이점을 얻기에는 너무 작은 조각들로 쪼개져 있기 때문입니다.

업계 전체가 설계 기준으로 삼는 지표에 대한 경고이기도 하다. 전기차 1대당 베이 수는 운전자가 대기하게 될지를 거의 말해주지 못한다. 핀란드는 노르웨이의 두 배가 넘는 비율 — BEV 1,000대당 베이 29.4개, 노르웨이는 14.1개 — 을 보유하지만, 대기가 발생하는 사이트 비중도 두 배 이상 높다. 베이를 얼마나 많이 구축하느냐보다 어떻게 묶느냐가 더 중요하다.

우리에게 이것은 새로운 이야기가 아니다. 7월에 우리는 Europe's charging network survived July. 145 sites didn't.를 발행했다. 휴가 성수기 동안 DC 베이 20 955개를 추적한 이 분석은 피크 시간대 부하가 80%를 넘은 사이트가 145곳으로, 5월보다 일곱 배 많았다는 사실을 확인했다. 같은 현상을 반대편에서 본 것이다. 네트워크 평균은 여유로워 보이는 동안, 소수의 사이트가 혼잡의 고통을 떠안는다.

그 글의 표현이 적확했다. 포트폴리오 평균은 고통을 감춘다. 7월 가동률 16%를 보고하는 CPO도 열두 곳의 사이트에서는 운전자를 돌려보내면서, 이백 곳에서는 충전기를 놀리고 있을 수 있다. 6월의 시간대별 데이터가 더해주는 것은 어느 사이트인지이며, 답은 압도적으로 소규모 사이트다.

피크 시 두 베이 사이트의 절반은 대기 발생 구간에 들어간다. 여덟 베이 사이트는 1% 미만이다. 여덟 베이 이상에서는 약 1% 또는 그 이하를 유지한다.

그렇다고 대형 사이트가 한산해서는 아니다. 베이당 피크 시간 부하는 사이트 규모와 관계없이 16%~25%로 놀라울 만큼 평평하다. 대기열이 사라지는 이유는 Erlang이 예측하는 그대로, 오직 트렁킹 이득 때문이다.

이것이 하나의 차트로 요약되는 전체 논지다. 유럽 급속충전의 대기열 문제는 소규모 사이트의 문제다. 전력의 문제가 아니며, 약 여덟 베이 이상에서는 사실상 더는 문제가 아니다.

그리고 여기서 이 논리는 한계에 닿는다

이 부분은 Kempower를 포함한 벤더 자료에서 빠지기 쉬운 대목이다.

첫 번째 차트를 다시 보자. 트렁킹 보너스는 두 베이에서 막대하고, 열여섯 베이에 이르면 거의 사라진다. 하지만 더 직관적으로 보는 방법은 절대적인 대기 발생률이다.

가동률 40%인 사이트를 생각해 보자. 두 베이에서는 도착 차량의 23%가 기다린다. 네 베이에서는 9%다. 열두 베이에서는 0.4% — 그리고 열세 번째 베이를 추가하면 0.15%로 낮아진다. 이 규모에서는 이미 사라진 대기열을 없애기 위해 실질적인 자본을 투입하는 셈이다.

플러그 확대 논리는 사이트가 가장 작을 때 가장 강력하며, 규모가 커질수록 희미해진다.

따라서 “플러그를 더 많이”는 충전 사이트 설계의 보편 법칙이 아니다. 두 베이에서 네 베이로 늘릴 때는 매우 강력한 논거이고, 여섯 베이에서 여덟 베이로 갈 때는 괜찮은 논거이며, 열두 베이에서 열네 베이로 갈 때는 약한 논거다. 세 번째 플러그가 보여준 효과를 근거로 열두 번째 플러그를 팔려는 사람은 잘못된 차트를 보여주고 있는 것이다.

그렇다면 대형 사이트는 무엇을 해야 할까?

사이트 전체에서 부하를 분산해야 한다. 그리고 여기서 흥미로운 점은 두 레버가 서로 반대 방향으로 작동한다는 것이다.

베이 추가는 사이트가 작을수록 중요하다. 반면 사이트 전반의 부하 분산은 사이트가 클수록 중요하다 — 대형 사이트를 2구 아웃렛 캐비닛으로 나누면 전력이 갇힐 수 있는 분리된 섬이 더 많아지기 때문이다. 한 차량이 페어드 캐비닛에서 혼자 충전하면, 나머지 사이트가 놀고 있어도 그 캐비닛의 한도에 묶인다.

출처: Erlang C 및 Chargalytics 전력 배분 모델. 소규모 사이트는 베이를 추가해야 하고, 대규모 사이트는 부하를 분산해야 한다.

네 베이 사이트에서는 쌍 단위가 아니라 사이트 전체에서 부하를 분산할 경우, 경부하에서 차량당 공급 전력이 약 50% 더 높다. 여섯 베이에서는 약 60%에 이르며 그 수준을 유지한다. 반면 베이 하나를 더 추가하는 가치는 +130%에서 +26%로 급락한다.

소규모 사이트: 플러그를 추가하라. 대규모 사이트: 부하를 분산하라. 둘 다 맞으며, 어느 하나도 다른 쪽에 일반화할 수 없다.

우리 데이터가 실제로 보여주는 것

유럽 DC 사이트 8 966곳의 베이당 가동률을 살펴봤다. 원시 베이당 가동률은 사이트가 커질수록 하락하지 않는다 — 그렇다고 일관되게 상승하지도 않으며, 패턴은 시장별로 크게 다르다.

출처: Chargalytics 통합 텔레메트리, 2026년 6월. 프랑스는 U자형, 북유럽은 평탄하며, 스위스는 상승한다. 어느 곳도 하락하지 않는다.

입지 품질, 베이당 전력, 국가를 통제하면 베이 수가 두 배가 될 때 베이당 가동률은 10.5% 낮아지는 것으로 나타난다. 베이당 kW가 두 배가 되면 반대 방향으로 간다. 즉 7.7% 높아진다. 입지 품질은 여전히 이 모든 변수 가운데 가장 강력한 단일 예측 변수다.

빠르게 읽으면 백서와 모순되는 것처럼 보인다. 그렇지 않다 — 그리고 상업적 해석은 어느 쪽보다 더 흥미롭다.

가동률은 단일 스코어보드로는 틀린 지표다

모든 운영자가 사이트 규모를 같은 방식으로 결정하지는 않으며, 누가 비용을 부담하는지가 중요하다.

충전이 다른 목적을 위한 수단인 네트워크 — 소유 경험을 보호하는 Tesla, 완성차 주주사에 대한 장거리 이동 약속을 이행하는 IONITY — 는 피크 수요에 맞춰 규모를 정하고 한산한 화요일을 감수할 수 있다. 그 여유 용량은 브랜드 신뢰성을 사며, 수익은 충전기 이외의 곳에서 나타난다.

영리 CPO에게는 그런 여유가 없다. 두 숫자를 동시에 충족해야 한다. 피크 수요는 운전자가 다시 찾을지를 결정한다. 평균 수요는 사이트가 수익을 낼지를 결정한다. 매출은 한 달 전체에 걸쳐 판매한 에너지 — 우리 데이터에서는 베이당 일일 사용량 — 에서 발생하는 반면, 피크 시간대의 대기열은 나머지 주중을 채우는 재방문 수요를 조용히 파괴한다.

따라서 희석 효과는 실제로 존재하지만 크지 않으며 — 가장 정제된 시장에서는 거의 없다. 위의 다섯 나라 가운데 사이트가 커질수록 가동률이 떨어지는 곳은 없다. 프랑스는 U자형, 북유럽은 평탄하고, 스위스는 오히려 상승한다. 더 큰 사이트가 운영자에게 어떤 비용을 초래하든, 각 베이의 가동 강도가 무너지는 일은 아니다.

7월 분석은 매출 측면에서도 같은 긴장을 발견했다. 휴가철 피크에 포화되는 사이트는 바로 나머지 열한 달 동안 반쯤 비어 있는 사이트들이다. 여유 용량은 공짜가 아니며, 고르게 분포하지도 않는다.

그래서 백서의 프레이밍은 거꾸로 되어 있다. Kempower는 플러그를 더 늘리면 가동률이 높아지는지를 물었다. 우리 데이터에서 플러그 수는 어느 방향으로든 가동률을 거의 움직이지 않는다. 물어야 할 질문은 한계 베이 하나가 대기열에 어떤 영향을 미치는가다 — 그리고 그 답은 크고, 측정 가능하며, 거의 전적으로 소규모 사이트에 집중돼 있다.

이것이 구축 방식에 의미하는 것

소규모 사이트에서는 플러그가 전력보다 효과적이고, 대규모 사이트에서는 부하 분산이 둘 다보다 효과적이라면 아키텍처는 자연히 따라온다. 여러 디스펜서에 전력을 공급하는 파워 블록 — PB/D — 은 하나의 정류기 뱅크를 사이트 전체에서 분산 활용하므로, 유휴 용량이 실제 충전 중인 차량으로 흘러간다. 단일 2구 아웃렛 캐비닛 내부의 부하 분산은 두 베이를 포괄한다. PB/D는 열두 베이를 포괄한다.

대부분의 CPO는 이미 어떤 형태로든 부하 분산을 하고 있다. 문제는 풀의 규모이며, 우리 모델에 따르면 쌍 단위 분산과 사이트 전체 분산의 차이는 여섯 베이를 초과하는 모든 사이트에서 차량당 공급 전력을 약 60% 더 높일 가치가 있다.

주목할 만한 것은 Jabil과 함께 구축한 EcoG의 하드웨어 비종속 Powerblock/Dispenser 플랫폼이다. 이 플랫폼은 32개 충전 아키텍처와 15개 전력 컨버터를 지원한다. PB/D가 진정한 멀티벤더 방식이 된다면, CPO는 15년짜리 자산을 두고 특정 OEM의 로드맵에 묶이지 않게 된다. 대부분의 네트워크에는 개별 벤더의 플러그 수보다 그 점이 더 중요하다.

그리고 베이 하나의 비용이라는 문제가 있다

위의 논의는 모든 베이가 같은 가격이라고 가정한다. 그렇지 않으며, 그 차이는 Erlang 논리를 정면으로 가로지른다.

독립형 2구 아웃렛 캐비닛 — 전형적인 Alpitronic 방식 — 은 자체 정류기를 갖춘 독립형 박스다. 하드웨어와 설치 비용은 박스 수에 따라 대체로 선형적으로 증가한다. 베이당 비용은 일정하다. 열 번째 베이도 두 번째 베이와 같은 비용이 든다.

PB/D는 전혀 다르게 작동한다. 비싼 부분은 전력 블록이고, 이 블록은 여러 베이가 공유한다. 베이를 하나 더 추가할 때마다 비교적 저렴한 위성이 붙는 셈이므로 하나의 블록에 연결하는 베이가 많을수록 베이당 비용은 낮아진다 — 블록을 모두 채울 때까지는 그렇다. 그 시점부터 다음 베이는 완전히 새로운 블록 하나를 끌어들이며, 비용 곡선은 껑충 뛴다.

Chargalytics 가격 데이터가 아닌, 방향성을 보여주는 구조적 모델입니다. 위의 가정을 참조하세요. 9번째 베이에서의 점프는 두 번째 전력 블록 때문입니다.

이 가정에 따르면 PB/D는 베이 2개나 3개일 때는 더 나쁜 선택이다 — 거의 아무것도 공유하지 않는 전력 블록의 비용을 내고 있기 때문이다. 약 4베이에서 역전되며, 8베이에서는 베이당 비용이 대략 3분의 1 낮아진다. 그러다 9번째 베이에서 비용이 한 단계 뛰어오른다.

여기서 대부분의 사이트 설계를 좌우하는 긴장이 생긴다. 사이트가 커질수록 추가 베이의 대기열 해소 가치는 급격히 떨어진다. 사이트가 커질수록 추가 베이의 비용은 낮아진다. 이 두 곡선은 서로 반대로 움직이며, 교차점이 바로 해당 사이트의 설계 논리가 실제로 자리하는 곳이다.

영리 목적의 CPO에게 이는 정말 유용한 비대칭성이다. 대형 PB/D 사이트에서는 추가 베이가 저렴하므로 평균 이용률 희석의 아픔도 덜하다 — 할인된 가격으로 피크 수요를 커버하고, 운전자가 다시 찾을지를 결정하는 연중 4주를 방어하는 것이다. 독립형 사이트에서 같은 베이를 추가하는 것보다 이사회 설득도 훨씬 쉽다. 독립형에서는 정가를 치르면서도 대기열에는 여전히 거의 아무런 영향이 없기 때문이다.

트레이드오프는 실재하며, 분명히 말할 가치가 있다. 더 많은 베이에 나눠 쓰는 공유 블록은 사이트가 실제로 만차일 때 최대 충전 속도를 낮춘다. 대부분의 시간인 비피크에는 운전자가 위성 유닛의 정격 출력을 온전히 누린다. 러시아워에는 그보다 낮다. 평균 세션이 이미 정격 출력의 절반에도 훨씬 못 미치는 전력을 끌어쓴다는 점을 고려하면, 이는 대체로 저렴한 대가다 — 하지만 대가는 대가이며, 하필 사이트가 가장 붐비는 날에 치러진다.

요약하면

• 베이당 설치 전력을 150 kW 이상으로 두 배 늘려도 세션 시간은 0-13%만 줄어든다. 측정된 결과이며, 에너지 가정이 필요 없다. 이 선을 넘으면 충전기가 아니라 배터리가 속도를 결정한다.
• 베이를 2개에서 3개로 늘리면 수용 능력은 +130% 증가한다. 11개에서 12개로 늘리면 +12%다. 플러그를 더 달자는 논리는 소규모 사이트의 논리다.
• 4베이 사이트에서 베이 하나를 더하는 효과는 세션 시간을 33% 줄이는 것과 같다. 시장의 어떤 것도 이를 제공하지 못한다.
• 대형 사이트는 플러그를 추가하지 말고 부하를 분산해야 한다. 사이트 전체 부하 분산은 페어드 캐비닛보다 차량당 공급 전력을 약 60% 더 높여준다.
• 추가 베이 하나는 피크 대기열을 줄이고 평균 이용률을 희석한다. 영리 CPO는 후자에 따라 수익을 내고, 전자에 따라 평가받는다.
• 2베이 사이트의 절반은 이미 피크 시간에 대기열이 발생한다. 8베이 사이트에서는 1% 미만이다. 유럽 급속충전의 대기열 문제는 소규모 사이트의 문제다.
• PB/D의 베이당 비용은 사이트가 커질수록 낮아지고, 베이당 대기열 해소 가치도 낮아진다. 이 두 곡선이 교차하는 지점이 진짜 사이트 설계 의사결정이다.

Kempower는 방향성 면에서 옳고, 그들의 보고서가 충분히 짚어내지 못한 이유에서도 옳다. 정격 출력의 절반 이하만 실제로 공급되는 상황에서는 추가 정격 전력이 갈 곳이 없기 때문에 전력보다 플러그가 낫다 — 플러그가 이용률을 높여서가 아니다. 우리 데이터에서 플러그는 이용률을 거의 움직이지 못한다 — 입지와 출력을 통제하면 오히려 소폭 희석한다 — 그리고 이는 영리 사업자가 정당화해야 할 비용이다.

그리고 어떤 하드웨어도 팔아주지 않는 단서가 있다. 효과는 옅어진다. 세 번째 플러그의 가치는 열두 번째보다 크다. 그에 맞춰 구축하라.

부록

시장마다 세션 시간이 크게 다른 이유

세션당 평균 충전 시간은 네덜란드의 23.5분에서 프랑스의 39.2분까지 분포한다. 이를 그대로 보면 전력은 중요하지 않다는 앞선 논지와 모순처럼 보인다 — 따라서 전력이 언제 중요하고 언제부터 중요하지 않은지 정확히 짚을 필요가 있다.

격차는 한 가지를 따라간다. 아직 현장에 깔려 있는 레거시 60 kW 미만 DC의 비중이다. 스위스는 42.7%, 프랑스는 30.9%다. 스웨덴은 8.2%다.

출처: Chargalytics 통합 텔레메트리, 2026년 6월. 해당 월에 최소 50건의 세션이 있는 사이트.

모든 개별 시장에서 60 kW 미만 사이트의 세션은 175 kW 이상 사이트보다 1.35배에서 2.1배 더 길다. 그리고 현대식 사이트만 비교하면 국가 간 격차는 대부분 사라진다. 노르웨이 24.5분, 스웨덴 24.8분, 네덜란드 29.0분, 스위스 30.9분, 프랑스 34.4분이다.

그러므로 규칙은 “전력은 중요하지 않다”가 아니다. 전력은 차량이 제약 조건이 될 때까지 중요하며, 그 이후에는 중요하지 않다는 것이다. 50 kW에서 150 kW로 높이면 세션 시간이 17%에서 50% 줄어든다 — 프랑스에서는 약 절반, 네덜란드에서는 6분의 1가량이다 — 50 kW에서는 충전기가 병목이기 때문이다. 150 kW에서 350 kW로 올려도 거의 달라지는 것이 없는 이유는, 그때는 배터리가 병목이기 때문이다.

바로 이것이 현대식 사이트에서 전력을 사는 것이 약한 수인 반면, 레거시 사이트에서는 강한 수인 이유다. 유럽 DC 충전 인프라의 대부분은 이미 곡선의 변곡점을 지났다.

남는 격차도 있다 — 비슷한 하드웨어에서도 프랑스 세션은 스웨덴보다 약 39% 더 길다. 우리 데이터만으로는 이를 판정할 수 없다. 가장 유력한 후보는 차량 구성(프랑스는 충전 수용 전력이 낮은 소형차 비중이 높음)과 입지이며, 프랑스에는 운전자가 오래 머무는 목적지형 DC 충전소가 더 많을 수 있다. 둘 다 별도 분석이 필요하다.

공급 전력 산출 방식과, 이를 주된 논거에서 제외하는 이유

당사는 kWh 데이터를 보유하지 않는다. kW 단위의 공급 전력을 논하려면, 이를 공개하는 운영사의 세션 에너지를 차용해야 한다 — Fastned는 세션당 26.9 kWh, IONITY는 명시적으로 30 kWh를 제시한다 — 그리고 모든 시장에 같은 수치를 적용해야 한다.

이는 실질적인 가정이며, 주요 논거가 아래 내용에 의존하지 않는 이유다.

표본은 2026년 6월 유럽 5개 시장의 DC 충전 세션 5 300 160건이다.

공급 전력은 측정값이 아니라 산출값이다. 공개된 세션 에너지를 당사가 측정한 충전 시간으로 나눈 수치다. 모든 시장에 동일한 에너지 수치를 적용했으므로, 공급 전력 열은 충전 시간을 재표현한 것일 뿐 에너지에 관한 독립적인 정보를 담지 않는다. 절대 수준은 예시로, 순위는 잠정적으로 해석해야 한다.

네덜란드 참고: 전체 평균 23.5분은 위의 세 전력대 평균(40.5, 33.5, 29.0분)보다 모두 짧다. 커넥터별 전력 정격을 보유하지 않아 어느 전력대에도 속하지 않는 사이트도 포함되기 때문이다. 6월 데이터를 다시 추출해 보니, 그 세션의 대부분은 한 운영사의 피드에서 발생했으며 수 분짜리 세션이 베이당 하루 수십 건씩 보고되는 경우도 많았다 — 실제 충전이 아니라 보고 아티팩트다. 따라서 네덜란드 평균은 과소평가되고 공급 전력은 과대평가됐다. 네덜란드 세션이 더 길게 잡힐수록 정격 출력 대비 비중은 낮아질 뿐이므로, “절반에 훨씬 못 미친다”는 결론은 유지된다.

이를 기준으로 평균 세션은 하드웨어 정격 출력의 30%에서 45% 사이를 끌어쓴다 — 모든 시장에서 절반에 한참 못 미친다. 다만 시장별 세션 에너지 차이가 크다면 이 범위는 무너질 수 있다는 경고가 필요하다. 프랑스가 스웨덴과 같은 전력을 공급하려면 프랑스 세션은 1.56배의 에너지를 담아야 한다 — 27 kWh 대비 약 42 kWh다. 프랑스는 소형차 비중이 높다는 점에서 가능성은 낮다고 보지만, 우리 데이터만으로 배제할 수는 없다. 그래서 주된 논거는 이 수치가 아니라 측정된 시간에 기반한다.

Kempower 보고서에 대한 참고사항

Kempower의 More plugs, more utilization(2026년 8월, 양식 제출 필요)을 산점도 좌표 추출까지 포함해 면밀히 검토했습니다. 독자가 알아야 할 세 가지가 있습니다.

‘3× 더 강하다’는 주장은 서로 다른 두 표본을 비교합니다. 플러그 차트에는 이용률이 11%로 제한된 약 30개 데이터 포인트가 있습니다. 전력 차트에는 23%까지 도달하는 약 45개 포인트가 있습니다. 서로 다른 표본에서 나온 상관계수를 나눠 두 동인의 우선순위를 매길 수는 없습니다.

그들 자신의 에너지 차트는 플러그와 전력을 거의 동등한 수준으로 보여줍니다 — R = 0.47 대 R = 0.401 — 그런데 제목은 플러그 밀도가 훨씬 더 중요하다고 말합니다. 우리 데이터도 그들의 차트와 일치합니다. 동일한 비교에서 0.657 대 0.667을 측정했습니다.

그들의 이용률 지표는 총 설치 전력 대비 이용률로 정의됩니다. 즉 설치 전력이 분모에 들어가며, 이를 다시 설치 전력과 비교해 플롯합니다. 이 구성은 실제 효과와 무관하게 전력과의 관계를 기계적으로 약화시킵니다.

이 어느 것도 그들의 결론이 틀렸다는 뜻은 아닙니다. 다만 제시된 근거만으로는 입증되지 않았다는 뜻입니다.