AI는 더 높은 에너지 소비량을 가지고 있으며, 이는 새로운 지속가능성 솔루션을 요구합니다

인공지능 기술의 에너지 요구량은 기술 업계에서 가장 흔히 논의되는 주제 중 하나입니다. 인공지능 기술은 한 국가 전체의 에너지 수요량에 필적하는 에너지를 소비할 뿐만 아니라, 막대한 탄소 발자국을 남기기도 합니다.

당시 가장 유명한 AI 제품이었던 OpenAI의 ChatGPT는 매일 1억 9500만 건의 사용자 질문에 대한 답변을 생성하기 위해 미국 중형 가정 2만 3천 가구에 전력을 공급할 수 있는 양의 전력을 소비했습니다. 이는 마치 작은 도시에 전력을 공급하는 것과 같습니다.

인공지능의 에너지 소비를 가속화하는 요인은 대개 우리의 사소한 습관과 기술 대기업 및 스타트업의 개발 활동입니다. 자세히 살펴보겠습니다.

우리는 인공지능의 에너지 소비량을 제대로 파악하지 못하는 경우가 많습니다

이 디지털 시대에 우리의 거의 모든 작업은 어떤 식으로든 컴퓨팅 능력과 연결되어 있습니다. 우리 눈앞에서 일어나는 대부분의 일들은 어딘가에 내장된 컴퓨터와 연결되어 있습니다. 

예를 들어, 우리가 매장의 계산대에서 카드를 긁어 결제할 때, 우리가 볼 수 없는 거대한 네트워크를 통해 일련의 거래가 이루어집니다.

우리가 통행료 징수소를 통과할 때 시스템은 요금을 청구하지만, 우리는 그 내역을 볼 수 없습니다. 지도 앱을 사용할 때도 마찬가지입니다. 우리 화면에는 휴대전화만 보이지만, 어딘가에 있는 데이터 센터에서는 우리 기기에 길 안내를 제공하기 위한 데이터를 저장하고 처리합니다.

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우리가 온라인이나 기기에서 어떤 작업을 할 때 발생하는 모든 연산 작업은 추론이라는 과정을 통해 이루어지는데, 이 과정에서 많은 에너지가 소모됩니다. OpenAI, Meta, Alphabet 같은 회사들은 실제 에너지 소비량을 공개하지 않지만, Hugging Face의 사샤 루치오니 박사는 AI 학습 및 추론과 관련된 비용이 더 높다는 점을 시사했습니다. 그녀는 AI 학습을 언급하며 트윗에서 다음과 같이 썼습니다

"챗봇에 매력적인 목소리를 입히기 위해 컴퓨팅에 1억 달러를 쏟아부었습니다!" 

그녀는 그러한 추론을 언급하면서 다음과 같이 말했다

"사진을 검색할 때마다 도시 전체 블록이 소모하는 에너지만큼의 에너지를 소비합니다!" - 사샤 루치오니

에너지 소비가 심한 이러한 AI 시스템이 전력망에서 얼마나 많은 에너지를 빨아들이는지 감을 잡으시도록 설명드리겠습니다. 루치오니는 오랫동안 AI를 연구해 왔는데, 그녀는 비생성형 AI 방식에서 생성형 AI 방식으로 전환하면 동일한 작업을 수행하는 데 최대 40배의 에너지 차이가 ​​발생할 수 있다고 말합니다.

우리가 주목해야 할 에너지 수치는 어느 정도일까요?

인공지능 도입이 증가함에 따라 전 세계 데이터 센터의 에너지 소비량은 2026년까지 거의 두 배로 증가하여 1000테라와트 이상을 필요로 할 것으로 추산됩니다. 

지난 1월, 국제에너지기구(IEA)는 향후 2년간 세계 에너지 소비량 전망치를 발표했습니다. 이번 전망치에는 데이터 센터, 암호화폐, 인공지능 분야에서 사용되는 전력량에 대한 예측치가 처음으로 포함되었습니다.

“데이터 센터의 총 전력 소비량은 2026년에 1000TWh를 넘어설 수 있습니다. 이는 일본의 전력 소비량과 거의 같습니다.” (출처: IEA)

수치를 살펴보면, 모든 분야에서 기술 도입이 증가하는 상황에서 지속 가능한 에너지 미래를 어떻게 달성할 수 있을지는 불확실합니다. 현재 AI는 소규모 엣지 추론 서버부터 대규모 AI 학습 클러스터에 이르기까지 데이터 센터 워크로드에서 상당한 비중을 차지하고 있습니다.

탄소 배출량이 증가하고 있습니다

위에서 언급한 데이터를 단순화하여 설명하자면, 에너지 소비는 휘발유 차량 8천만 대가 배출하는 탄소 발자국과 맞먹는다고 할 수 있습니다. 여기에 더해 여러 가지 추가적인 요인들이 빠르게 누적됩니다.

예를 들어 GPU(그래픽 처리 장치)를 생각해 보세요. GPU는 집중적으로 사용될수록 더 많은 열을 발생시킵니다. 수천 개의 GPU가 스택으로 쌓여 작동하는 데이터 센터를 상상해 보세요. 얼마나 많은 열이 발생할지 생각해 보십시오. 이러한 GPU를 냉각하기 위해 다양한 방식이 사용되어 왔습니다. 대부분의 경우 수냉식이 사용되는데, 이는 물 소비량과 물을 순환시키는 데 defi에너지 소비량을 증가시키는 결과를 초래합니다.

"이러한 훈련과 매우 높은 업무량은 보다 효율적인 환경에서 이루어져야 합니다. 그렇지 않으면 유럽뿐만 아니라 전 세계 전력망에 엄청난 부담을 주어 향후 5~10년 안에 심각한 문제가 발생할 것입니다." - 도미닉 워드, 베른 글로벌 CEO

데이터 센터의 수가 증가하고 기존 데이터 센터가 확장 및 AI 기능에 맞춰 변화함에 따라 더 많은 열이 발생하여 지구 생태계에 영향을 미칠 것입니다. 또 다른 우려 사항은 데이터 센터가 석탄과 천연가스가 주요 에너지 생산 연료인 지역으로 전 세계적으로 사업을 확장하고 있다는 점입니다.

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태양광 및 풍력 에너지에는 몇 가지 한계가 있기 때문에 이러한 전통적인 에너지원을 활용하는 것이 훨씬 쉽고, 기업들은 AI 열풍 속에서 이러한 에너지원에 몰려들고 있습니다. 전문가들은 인터넷에 연결된 수십억 개의 기기가 내년까지 전체 이산화탄소 배출량의 3.5%를 차지할 것으로 추정합니다. 그렇다면 우리 사용자들도 생각해 봐야 합니다. 세탁기와 대화하고 AI가 생성한 답변을 받아야 할 필요가 있을까요?

기술 대기업들은 훨씬 더 많은 책임을 져야 하지만, 모두가 각자의 역할을 다해야 합니다.

아미르 셰이크의 Cryptopolitan 보도