세 번째 충전기는 열두 번째보다 더 큰 가치가 있다

예산을 쥔 모든 CPO는 같은 갈림길에 선다. 혼잡한 충전소 한 곳을 업그레이드할 자금이 있다. 충전 베이당 더 높은 출력에 투자할 것인가, 아니면 베이를 더 늘릴 것인가?

Kempower의 8월 백서 More plugs, more utilization은 충전기 수를 늘리라고 말한다. 우리는 그들이 올바른 방향을 가리키고 있다고 본다. 다만 이 백서가 이를 입증했다고 보지는 않는다 — 그리고 실제 근거는 더 유용하다. 언제 멈춰야 하는지까지 알려주기 때문이다.

전화의 문제

충전소는 대기행렬 시스템이다. 도착, 서버, 대기. 통신업계는 이미 한 세기 전에 이 문제를 풀었다.

코펜하겐 전화회사에서 일하던 Agner Krarup Erlang은 교환대 규모를 산정하기 위해 1917년 이 모델을 발표했다. 지금도 콜센터나 셀 사이트의 규모를 정하는 방식이다. 여기서 중요한 결과는 트렁킹 이득이다. 서버를 풀링하면 효과는 선형을 넘어선다. 세 명의 운영자는 두 명이 처리하는 물량의 1.5배가 아니라 2.3배를 처리한다. 작은 풀이 감당하지 못하는 변동성을 더 큰 풀이 흡수하기 때문이다. 이는 언제나 성립한다 — 어떤 규모에서든 용량은 서버 수보다 더 빠르게 늘어난다. 달라지는 것은 프리미엄의 크기이며, 이것은 빠르게 줄어든다. 서버 3개에서는 선형 대비 +80 percentage points의 가치가 있지만, 17개에서는 +1.7, 100개쯤이면 사실상 없다. 이 감쇠가 충전소가 어디에서 확장을 멈춰야 하는지를 결정한다.

충전 베이에 적용해 보자. 서비스 품질을 “도착 차량의 5%가 대기해야 함”으로 고정했다:

출처: Erlang C, Chargalytics 계산. 점선은 용량이 단순히 베이 수에 비례해 늘어날 경우의 값이다.

2베이 충전소에 세 번째 베이를 추가하면 용량이 +130% 증가한다 — 하드웨어를 50% 늘려 두 배 이상의 용량을 얻는 셈이다. 11베이 충전소에 열두 번째 베이를 추가하면, 투자한 +9%에 대해 용량은 +12% 늘어난다.

출력을 높이면 실제로 충전 시간이 줄어드는가?

어느 쪽에 돈을 쓸지 결정하기 전에, 출력이 실제로 무엇을 사주는지 확인할 필요가 있다. 그리고 여기에는 불편한 지점이 있다. 우리는 충전 시간을 측정한다. 에너지를 측정하지는 않는다. 그래서 에너지 데이터가 전혀 필요 없는 근거에 의존한다.

각 시장의 충전소를 베이당 실제 설치 출력 기준으로 분류하고, 이것이 세션 시간에 어떤 차이를 만드는지 물었다. 100–175 kW 구간에서 175 kW 이상 구간으로 가는 것은 명목 출력 기준으로 대략 두 배다:

출처: Chargalytics 통합 텔레메트리, June 2026. 세션 50회 이상, 관측 일수 10일 이상인 모든 DC 충전소 — 5 100곳, 4.0 million 세션. 에너지에 관한 가정 없이, 측정된 충전 시간과 측정된 명목 출력을 비교했다.

5개 시장 중 4곳에서 베이당 설치 출력을 두 배로 높여도 세션 시간은 0~13%밖에 줄지 않는다. Sweden에서는 전혀 줄지 않는다. 충전 곡선이 원래 그렇게 작동하기 때문이다. 대략 150 kW를 넘어서면 속도를 결정하는 것은 충전기가 아니라 배터리다.

그 선 아래에서는 이야기가 다르다. 60 kW 미만 장비에서 100–175 kW 구간으로 올라가면 — 대략 세 배가 되면 — 세션은 17%에서 50%까지 짧아진다. 50 kW에서는 충전기가 정말 병목이다. 부록에서는 이 때문에 France와 Switzerland의 평균 세션이 Nordics보다 훨씬 긴 이유를 살펴본다.

이것은 하드웨어의 실패가 아니다. 물리학이다. 충전 곡선은 충전 상태 60–70% 이상에서 급격히 테이퍼링되고, 실제 배터리를 단 실제 차량들의 대기열은 결코 명목 출력을 지속하지 못한다. 350 kW 정격의 상위 절반은 대부분의 시간을 아무 일 없이 보낸다.

이것이 바로 출력을 개별 충전기에 고정 배정하는 대신 충전소 전체에서 부하를 분산해야 하는 상업적 근거의 전부다. 하지만 논증의 절반일 뿐이다.

충전기 하나 더, 아니면 출력 두 배?

Erlang은 이에 명확한 답을 준다. 가동률 50%인 4베이 충전소에서 도착한 운전자가 대기해야 할 확률은 17.4%다. 베이당 출력을 두 배로 높이면 10.9%로 떨어진다. 베이를 두 배로 늘리면 0.1%까지 떨어진다.

출처: Erlang C, Chargalytics 계산.

가장 간결하게 말하면 이렇다. 가동률 40%인 4베이 충전소에서는 베이 하나를 추가하는 효과가 모든 세션을 33% 단축하는 것과 같다. 2베이 충전소에서는 그에 상응하는 단축 폭이 56%다. 시장에 나온 어떤 충전 기술도 이를 제공하지 못한다. 반면 추가 디스펜서는 지금 당장 재고로 구할 수 있다.

실제로 이런 일이 일어나는가? 그렇다 — 그리고 거의 전적으로 소규모 충전소에서다

지금까지는 이론이었다. 텔레메트리로 이를 확인할 수 있다. 모든 충전소의 하루 중 가장 혼잡한 시간대를 추출하고, 그때 도착한 운전자가 모든 베이가 차 있는 상황을 얼마나 자주 마주하는지 모델에 물었다.

유럽 DC 충전소의 21.2%에서는 피크 시간대에 도착하는 차량 20대 중 1대 이상이 대기한다. 충전소 20곳 중 1곳에서는 5대 중 1대 이상이 대기한다.

하지만 실제 고통이 어디에 집중되는지 보라.

출처: Chargalytics 통합 텔레메트리, June 2026, 완전한 시간대별 프로필을 보유한 DC 충전소 8 672곳. 측정된 피크 시간대 부하를 기준으로 Erlang C 모델 적용.

시장별 격차도 마찬가지로 크다 — 그리고 이는 한 국가가 구축한 베이 수로 설명되지 않는다.

출처: Chargalytics 통합 텔레메트리, June 2026; BEV 보유 대수는 Chargalytics 시장 분석, 2026 기본 시나리오.

Switzerland와 Norway를 비교해 보자. 국가 전체의 공급 수준은 거의 정확히 같다 — 전기차 1 000대당 DC 베이가 각각 14.6개와 14.1개다. Swiss 충전소는 피크 시에도 Norway보다 낮은 부하로 운영된다. 18.3% 대비 16.0%다.

그런데도 Swiss 충전소의 38.8%는 피크에 대기가 발생하는 반면 Norwegian 충전소는 7.1%에 그친다. 차량당 베이 수는 같고 부하는 더 낮은데, 고통은 다섯 배 반이다.

차이는 베이의 배치 방식이다. Norway는 충전소당 평균 9.4베이다. Switzerland는 평균 2.7베이다. 같은 공급 수준, 정반대의 경험 — Swiss 네트워크는 풀링의 이점을 누리기에는 지나치게 작은 조각들로 쪼개져 있기 때문이다.

이는 업계 전체가 계획의 기준으로 삼는 지표에 대한 경고다. 전기차 1,000대당 충전면 수는 운전자가 대기하게 되는지를 거의 말해주지 못한다. 핀란드는 노르웨이보다 비율이 두 배 높다 — BEV 1,000대당 충전면 29.4개 대 14.1개 — 그런데 대기가 발생하는 사이트 비중도 두 배 이상 높다. 몇 개를 짓느냐보다 충전면을 어떻게 묶느냐가 더 중요하다.

우리에게 새로운 이야기는 아니다. 7월에 우리는 유럽의 충전 네트워크는 7월을 버텼다. 145개 사이트는 그러지 못했다.를 발행했다. 휴가철 피크 동안 20 955개 DC 충전면을 추적한 분석으로, 피크 시간대에 부하율 80%를 넘긴 사이트가 145곳 — 5월의 일곱 배에 달했다는 결과를 보여줬다. 같은 현상을 반대편에서 본 것이다. 네트워크 평균은 여유로운데, 소수의 사이트가 고통을 떠안고 있다.

그 글은 핵심을 잘 짚었다. 포트폴리오 평균은 고통을 감춘다. 7월 가동률 16%를 보고하는 CPO도 200개 사이트에서는 충전면을 놀리면서, 12개 사이트에서는 운전자를 돌려보내고 있을 수 있다. 6월의 시간대별 데이터가 더해주는 것은 어느 사이트인가다 — 답은 압도적으로 소규모 사이트다.

2면 사이트의 절반은 피크에 대기 발생 구간에 들어선다. 8면 사이트는 1% 미만이다. 10면이 되면 사실상 0이다.

대형 사이트가 한산해서가 아니다. 충전면당 피크 시간 부하율은 사이트 규모 전반에서 놀랄 만큼 평평하다 — 어디서나 16%~25% 사이다. 대기열이 사라지는 이유는 순전히 풀링 이득이며, 정확히 Erlang이 예측하는 바다.

이것이 차트 하나에 담긴 전체 논지다. 유럽 급속충전의 대기열 문제는 소규모 사이트 문제다. 전력 문제도 아니며, 약 8면을 넘으면 사실상 문제라고 할 수도 없다.

여기서부터 논지가 힘을 잃는다

이 부분은 Kempower를 포함한 벤더 자료에서 빠지기 쉽다.

첫 번째 차트를 다시 보자. 풀링 보너스는 2면에서 엄청나고 16면이면 거의 사라진다. 하지만 이를 더 직관적으로 보는 방법은 절대적인 대기 발생률이다.

가동률 40%인 사이트를 보자. 2면이면 도착 차량의 23%가 기다린다. 4면이면 9%다. 12면이면 0.4% — 여기에 13번째 충전면을 더하면 0.15%가 된다. 이 규모에서는 이미 존재하지 않게 된 대기열을 없애기 위해 실제 자본을 투입하는 셈이다.

충전면 확대 논리는 사이트가 가장 작을 때 가장 강력하며, 규모가 커질수록 약해진다.

그러므로 “플러그를 더 많이”는 충전 사이트 설계의 보편 법칙이 아니다. 2면에서 4면으로 갈 때는 매우 강력한 논거고, 6면에서 8면으로 갈 때는 꽤 괜찮은 논거이며, 12면에서 14면으로 갈 때는 약한 논거다. 세 번째 플러그가 해낸 일을 근거로 열두 번째 플러그를 팔려는 사람은 잘못된 차트를 보여주고 있는 것이다.

그렇다면 대형 사이트는 대신 무엇을 해야 할까?

사이트 전체에 걸쳐 부하를 분산하라. 그리고 여기서 흥미로운 부분이 나온다. 두 레버는 반대 방향으로 작동한다.

충전면 추가는 사이트가 작을수록 가장 큰 의미를 갖는다. 사이트 전체 부하 분산은 사이트가 클수록 가장 중요하다 — 대형 사이트를 2구 캐비닛으로 나누면 전력이 갇히는 별도 섬이 더 많아지기 때문이다. 페어드 캐비닛에서 차량 한 대만 충전하면 그 차량은 해당 캐비닛의 한도에 묶이는 반면, 사이트 나머지 부분은 놀고 있게 된다.

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

4면 사이트에서는 페어 단위 대신 사이트 전체로 부하를 분산하면 경부하에서 차량당 공급 전력이 약 50% 더 늘어난다. 6면에서는 약 60%이고, 이후에도 그 수준을 유지한다. 반면 충전면 하나를 더하는 가치는 +130%에서 +26%로 급락한다.

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

우리 데이터가 실제로 보여주는 것

우리는 유럽 DC 사이트 8 966곳의 충전면당 가동률을 살펴봤다. 대형 사이트일수록 충전면당 가동률은 더 높지 않고 더 낮았으며 — 그 양상은 시장별로 뚜렷하게 달랐다.

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

입지 품질, 충전면당 전력, 국가를 통제하면 충전면 수가 두 배가 될 때 충전면당 가동률은 10.5% 낮아지는 것으로 나타난다. 충전면당 kW가 두 배가 되면 반대다. 7.7% 높아진다. 입지 품질은 여전히 이들 모두를 통틀어 가장 강력한 예측 변수다.

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

가동률은 잘못된 단일 스코어보드다

모든 운영자가 사이트 규모를 같은 방식으로 결정하는 것은 아니며, 누가 비용을 부담하는지도 중요하다.

충전이 다른 목적을 위한 수단인 네트워크 — 소유 경험을 지키려는 Tesla, 완성차 주주들에게 장거리 이동 약속을 이행하는 IONITY — 는 피크 기준으로 규모를 잡고 한산한 화요일을 감수할 수 있다. 그 여유 용량은 브랜드 신뢰성을 사고, 수익은 충전기 외의 다른 곳에서 나타난다.

영리 CPO에게는 그런 여유가 없다. 두 숫자를 동시에 충족해야 한다. 피크 수요는 운전자가 다시 찾아올지를 결정한다. 평균 수요는 사이트의 수익성을 결정한다. 수익은 한 달 전체에 걸쳐 판매된 에너지 — 우리 데이터에서는 충전면당 일일 이용량 — 에서 나오지만, 피크 시간의 대기열은 나머지 주중을 채우는 재방문 수요를 조용히 파괴한다.

따라서 희석 효과는 실제로 존재하지만 크지 않다 — 그리고 가장 깔끔한 시장에서는 거의 없다. 위의 다섯 국가는 어느 곳도 사이트가 커질수록 가동률이 떨어지지 않는다. 프랑스는 U자형이고, 북유럽은 평탄하며, 스위스는 실제로 상승한다. 더 큰 사이트가 운영자에게 어떤 비용을 초래하든, 충전면 하나하나가 얼마나 열심히 일하는지의 붕괴는 아니다.

우리의 7월 분석도 수익 측면에서 같은 긴장을 발견했다. 휴가철 피크에 포화되는 사이트는 정확히 나머지 열한 달 동안 절반이 비어 있는 사이트들이다. 여유 용량은 공짜가 아니며, 균등하게 분포하지도 않는다.

그래서 백서의 프레이밍은 방향부터 잘못됐다. Kempower는 플러그가 많아지면 가동률이 오르는지를 물었다. 우리 데이터에서는 어느 방향으로든 거의 움직이지 않는다. 물어야 할 질문은 한계 충전면 하나가 대기열에 무엇을 하는가다 — 그 답은 크고, 측정 가능하며, 거의 전적으로 소규모 사이트에 집중돼 있다.

구축 방식에 이것이 의미하는 것

소규모 사이트에서는 플러그가 전력보다 낫고, 대규모 사이트에서는 부하 분산이 둘 다보다 낫다면 아키텍처는 자연히 따라온다. 여러 디스펜서에 전력을 공급하는 파워 블록 — PB/D — 은 하나의 정류기 뱅크를 사이트 전체에 걸쳐 분산하므로, 유휴 용량이 실제 충전 중인 차량으로 흐른다. 2구 캐비닛 내부의 분산은 두 충전면만 커버한다. PB/D는 열두 면을 커버한다.

대부분의 CPO는 이미 어떤 형태로든 부하 분산을 하고 있다. 문제는 풀의 크기이며, 우리 모델에 따르면 6면을 넘는 모든 사이트에서 페어 단위 분산과 사이트 전체 분산의 차이는 차량당 공급 전력을 약 60% 더 높일 가치가 있다.

주목할 만한 사례는 Jabil과 함께 구축한 EcoG의 하드웨어 독립형 Powerblock/Dispenser 플랫폼이다. 32개의 충전 아키텍처와 15개의 전력 컨버터를 지원한다. PB/D가 진정한 멀티벤더 구조가 된다면, CPO는 15년 자산의 미래를 특정 OEM 한 곳의 로드맵에 묶어둘 필요가 없어진다. 대부분의 네트워크에 이것은 어느 한 벤더의 플러그 수보다 더 중요하다.

그리고 충전면 하나의 비용 문제가 있다

지금까지는 모든 베이의 가격이 같다고 전제했습니다. 하지만 그렇지 않으며, 이 차이는 Erlang 논리를 정면으로 가로지릅니다.

독립형 2구 캐비닛 — 전형적인 Alpitronic 방식 — 은 자체 정류기를 갖춘 독립형 박스입니다. 하드웨어와 설치 비용은 박스 수에 따라 대체로 선형적으로 증가합니다. 베이당 비용은 일정합니다. 열 번째 베이도 두 번째 베이와 같은 비용이 듭니다.

PB/D는 완전히 다르게 작동합니다. 비싼 부분은 공유되는 파워 블록입니다. 추가되는 각 베이는 비교적 저렴한 위성 장치이므로, 하나의 블록에 더 많은 베이를 연결할수록 베이당 비용은 낮아집니다 — 블록 용량이 찰 때까지는 그렇습니다. 그 시점부터 다음 베이는 완전히 새로운 블록 하나를 끌어들이며 비용 곡선은 뛰어오릅니다.

Chargalytics 가격 데이터가 아닌 참고용 구조 모델입니다. 위의 가정을 참조하세요. 9번째 베이에서의 급등은 두 번째 파워 블록 때문입니다.

이 가정에 따르면 PB/D는 2개 또는 3개 베이에서는 더 나쁜 선택입니다 — 사실상 아무것도 공유하지 않는 파워 블록 비용을 지불하는 셈이기 때문입니다. 약 4개 베이에서 역전되며, 8개에서는 베이당 비용이 대략 3분의 1 낮아집니다. 그러다 9번째 베이에서 비용이 한 단계 뛰어오릅니다.

여기서 대부분의 사이트 설계를 결정하는 긴장이 생깁니다. 한계 베이가 대기열에 주는 가치는 사이트가 커질수록 급격히 줄어듭니다. 한계 베이의 비용은 사이트가 커질수록 낮아집니다. 두 곡선은 서로 반대 방향으로 움직이며, 이들이 교차하는 지점에 실제 사이트 설계 논리가 있습니다.

영리 목적의 CPO에게 이는 실질적으로 유용한 비대칭입니다. 대형 PB/D 사이트에서는 추가 베이가 저렴하므로 평균 이용률 희석의 부담도 덜합니다 — 할인된 비용으로 피크 수요를 커버하고, 운전자가 다시 찾아올지를 결정하는 연간 네 주를 대비하는 것입니다. 동일한 베이가 독립형 사이트에 들어가는 경우보다 이사회 보고서로 훨씬 설득하기 쉽습니다. 독립형에서는 정가를 치르고도 대기열에는 여전히 거의 도움이 되지 않기 때문입니다.

트레이드오프는 분명하며, 솔직하게 말할 가치가 있습니다. 더 많은 베이에 공유 블록을 나누면 사이트가 실제로 가득 찼을 때 피크 충전 속도는 낮아집니다. 대부분의 시간인 비피크 시간에는 운전자가 위성 장치의 정격 출력을 온전히 이용합니다. 러시 아워에는 그렇지 않습니다. 평균 세션이 이미 정격의 절반에도 훨씬 못 미치는 전력만 끌어간다는 점을 고려하면, 이는 대체로 저렴한 대가입니다 — 하지만 대가는 존재하며, 바로 사이트가 가장 붐비는 날에 치러집니다.

요약

• 베이당 설치 전력을 150 kW 이상으로 두 배 늘려도 세션 시간은 0-13%만 줄어듭니다. 측정된 결과이며, 에너지 가정이 필요 없습니다. 이 수준을 넘으면 속도를 결정하는 것은 충전기가 아니라 배터리입니다.
• 베이를 2개에서 3개로 늘리면 용량은 +130% 증가합니다. 11개에서 12개로 늘리면 +12%입니다. 플러그 논리는 소규모 사이트의 논리입니다.
• 4베이 사이트에서 베이 하나를 추가하는 효과는 세션 시간을 33% 줄이는 것과 같습니다. 시장에 있는 어떤 장비도 이를 제공하지 못합니다.
• 대형 사이트는 플러그를 추가하기보다 부하를 분산해야 합니다. 사이트 전체 부하 분산은 페어드 캐비닛보다 차량당 공급 전력을 약 ~60% 더 높입니다.
• 한계 베이는 피크 대기열을 줄이는 동시에 평균 이용률을 희석합니다. 영리 CPO는 후자로 수익을 내고, 전자로 평가받습니다.
• 모든 2베이 사이트의 절반은 이미 피크 시간에 대기열이 발생합니다. 8베이 사이트 중에서는 1% 미만만 그렇습니다. 유럽 고속 충전의 대기열 문제는 소규모 사이트의 문제입니다.
• PB/D의 베이당 비용은 사이트가 커질수록 낮아지고, 베이당 대기열 완화 가치는 역시 낮아집니다. 이 두 곡선이 교차하는 지점이 진짜 사이트 설계 결정입니다.

Kempower의 방향성은 맞고, 그 이유는 자사 보고서가 완전히 짚어내지 못한 부분에 있습니다. 정격 출력의 절반에도 못 미치는 수준에서 전력이 공급되는 상황에서는 추가 정격 전력이 갈 곳이 없기 때문에 플러그가 전력보다 낫습니다 — 플러그가 이용률을 높여서가 아닙니다. 당사 데이터는 플러그가 이용률을 낮춘다고 말하며, 이는 영리 사업자가 정당화해야 할 비용입니다.

그리고 어떤 하드웨어도 팔아주지 않는 단서가 있습니다. 효과는 옅어집니다. 세 번째 플러그의 가치는 열두 번째보다 큽니다. 그에 맞게 구축하세요.

부록

시장별로 세션 시간이 크게 달라지는 이유

세션당 평균 충전 시간은 네덜란드의 23.5분부터 프랑스의 39.2분까지 분포합니다. 표면적으로 보면 전력은 중요하지 않다는 위의 논지와 모순돼 보입니다 — 따라서 전력이 언제 중요하고 언제부터 중요하지 않은지를 정확히 짚을 필요가 있습니다.

격차는 한 가지를 따라갑니다. 아직 현장에 남아 있는 레거시 60 kW 미만 DC의 비중입니다. 스위스는 42.7%, 프랑스는 30.9%입니다. 스웨덴은 8.2%입니다.

출처: Chargalytics 통합 텔레메트리, June 2026. 해당 월에 최소 50세션을 기록한 사이트.

모든 개별 시장에서 60 kW 미만 사이트의 세션은 175 kW 이상 사이트보다 1.35 to 2.1 times longer 길게 지속됩니다. 그리고 현대식 사이트만 비교하면 국가 간 격차는 대부분 사라집니다. 노르웨이 24.5분, 스웨덴 24.8분, 네덜란드 29.0분, 스위스 30.9분, 프랑스 34.4분입니다.

따라서 규칙은 “전력은 중요하지 않다”가 아닙니다. 전력은 차량이 제약 조건이 될 때까지 중요하며, 그 이후에는 중요하지 않다는 것입니다. 50 kW에서 150 kW로 높이면 세션 시간이 대략 절반으로 줄어듭니다. 50 kW에서는 충전기가 병목이기 때문입니다. 150 kW에서 350 kW로 높여도 거의 달라지지 않습니다. 그 시점에서는 배터리가 병목이기 때문입니다.

바로 이것이 현대식 사이트에서는 전력을 사는 것이 약한 선택이고, 레거시 사이트에서는 강한 선택인 이유입니다. 유럽 DC 충전기 대부분은 이미 곡선의 변곡점을 지났습니다.

잔여 격차는 남아 있습니다 — 유사한 하드웨어에서도 프랑스 세션은 스웨덴보다 약 39% 더 깁니다. 당사 데이터만으로 이를 결론낼 수는 없습니다. 가장 유력한 후보는 차량 구성(프랑스는 충전 수용 전력이 낮은 소형차 비중이 높음)과 입지입니다. 프랑스에는 운전자가 오래 머무는 목적지에 설치된 DC 충전기가 더 많을 수 있습니다. 둘 다 별도로 살펴볼 가치가 있습니다.

공급 전력 산출 방법, 그리고 이를 논지에서 제외하는 이유

당사는 kWh 데이터를 보유하고 있지 않습니다. 따라서 kW 단위의 공급 전력을 논하려면 이를 공개하는 사업자의 세션 에너지를 차용해야 합니다 — Fastned는 세션당 26.9 kWh, IONITY는 30 kWh라고 밝히고 있으며 — 동일한 수치를 모든 시장에 적용합니다.

이는 실제 가정이며, 그래서 핵심 논지는 아래 내용에 의존하지 않습니다.

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

공급 전력은 측정값이 아니라 산출값입니다. 공개된 세션 에너지를 당사가 측정한 충전 시간으로 나눈 값입니다. 모든 시장에 동일한 에너지 수치를 적용하므로, 공급 전력 열은 충전 시간을 다시 표현한 것일 뿐 에너지에 관한 독립적인 정보를 담고 있지 않습니다. 절대 수준은 예시로, 순위는 잠정적으로 해석해야 합니다.

이를 기준으로 보면, 평균 세션은 하드웨어 정격 출력의 대략 30%~45% 수준의 전력만 끌어쓰고 있습니다 — 어느 시장에서나 절반에 한참 못 미치는 수준입니다. 다만 시장별 세션 에너지에 큰 차이가 있다면 이 범위는 무너질 수 있다는 점을 유의해야 합니다. 프랑스가 스웨덴과 같은 출력을 제공하려면, 프랑스의 세션당 에너지는 1.56배 더 많아야 합니다 — 27 kWh가 아니라 약 42 kWh입니다. 프랑스는 소형차 비중이 더 높다는 점을 고려하면 그럴 가능성은 낮다고 보지만, 현재 데이터만으로 이를 배제할 수는 없습니다. 그래서 핵심 논지는 이것이 아니라 측정된 시간을 기반으로 전개합니다.

Kempower 보고서에 대한 참고 사항

우리는 플러그가 많을수록, 이용률도 높다(Kempower, August 2026, 양식 입력 필요)를 산점도 좌표 추출까지 포함해 면밀히 검토했다. 독자가 알아야 할 세 가지가 있다.

“3× 더 강하다”는 주장은 서로 다른 두 표본을 비교한 것이다. 플러그 차트에는 이용률이 11%로 제한된 약 30개의 점이 표시된다. 전력 차트에는 23%까지 올라가는 약 45개의 점이 있다. 서로 다른 표본에서 나온 상관계수를 나눠 두 요인의 영향력을 순위 매길 수는 없다.

그들 자신의 에너지 차트는 플러그와 전력을 사실상 동등하게 보여준다 — R = 0.47 대 R = 0.401 — 그런데 제목은 플러그 밀도가 훨씬 더 중요하다고 말한다. 우리 데이터도 그 차트와 일치한다. 같은 비교에서 0.657 대 0.667을 측정했다.

그들의 이용률 지표는 전체 설치 전력의 이용률로 정의된다. 즉 설치 전력이 분모에 들어가는데, 이를 다시 설치 전력과 비교해 도표화한다. 이 구성은 실제 효과와 무관하게 전력과의 관계를 기계적으로 약화시킨다.

이 어느 것도 그들의 결론이 틀렸다는 뜻은 아니다. 다만 제시된 근거만으로는 입증되지 않았다는 뜻이다.