AI는 더 높은 에너지 욕구를 가지며, 이는 새로운 지속 가능성 솔루션을 요구합니다

인공지능 기술의 에너지 요구량은 기술계에서 가장 흔히 논의되는 주제 중 하나입니다. 이는 전체 국가의 필요량 규모의 에너지를 소비하는 동시에 상당한 탄소 발자국을 남깁니다.

가장 유명한 AI 제품인 OpenAI의 ChatGPT는 하루에 1억 9,500만 건의 사용자 쿼리에 대한 답변을 생성하기 위해 미국 중형 가정 23,000 가구를 powering할 수 있는 전력을 소비합니다. 이는 작은 도시 하나를 powering하는 것과 같습니다.

보통 우리의 작은 습관들이 기술 거대 기업과 스타트업에서 일어나는 개발과 함께 AI의 에너지 소비에 가속도를 붙입니다. 함께 살펴보겠습니다.

우리는 종종 AI의 에너지 소비를 감지하지 못합니다

이 디지털 시대에는 거의 모든 작업이 어떤 식으로든 컴퓨팅 파워와 연결되어 있습니다. 평범한 시야에서 일어나는 대부분의 일은 어딘가에 내장된 컴퓨터와 연결되어 있습니다. 

예를 들어, 상점에서 계산대에서 결제하고 카드를 스윕할 때, 우리는 보지 못하는 큰 네트워크를 통해 긴 거래 체인이 발생합니다.

우리가 톨게이트를 통과할 때 시스템이 우리에게 청구하지만 우리는 그것을 보지 못합니다. 지도를 탐색할 때도 마찬가지입니다. 우리는 단지 휴대폰만 보지만, 어딘가에는 데이터를 저장하고 처리하여 기기에서 우리를 안내하는 데이터 센터가 있습니다.

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온라인이나 기기에서 무언가를 할 때 발생하는 모든 컴퓨팅 트랜잭션은 추론(inference)이라는 과정을 통해 수행되며, 이는 많은 에너지를 소비합니다. OpenAI, Meta, Alphabet과 같은 기업들은 실제 에너지 소비량을 공개하지 않지만, 허깅페이스(Hugging Face)의 사샤 루치오니(Sasha Luccioni) 박사는 AI 학습 및 추론과 관련된 높은 비용에 대해 암시했습니다. 그녀는 AI 학습을 언급한 트윗에서 다음과 같이 썼습니다.

“채팅봇에 섹시한 목소리를 부여하기 위해 컴퓨팅 비용으로 1억 달러를 날렸습니다!” 

추론에 대해 언급하며 그녀는 다음과 같이 지적했습니다.

“사진에서 검색할 때마다 도시 전체 블록의 에너지와 맞먹는 양의 에너지를 사용합니다!” 사샤 루치오니.

이러한 에너지 다소비 AI 시스템이 전력망에서 얼마나 많은 전력을 끌어들이는지 감을 잡기 위한 예시입니다. 루치오니는 오랫동안 AI를 연구해 왔으며, 비생성적 AI 접근 방식에서 생성적 AI로 전환하면 동일한 작업에 최대 40배까지 더 많은 에너지가 필요할 수 있다고 말합니다.

우리가 보고 있는 에너지 수치는 무엇입니까?

AI 채택이 증가함에 따라 전 세계적으로 데이터 센터의 에너지 소비량은 2026년까지 거의 두 배가 되어 1000테라와트(TWh) 이상을 필요로 할 것으로 추정됩니다. 

1월, 국제에너지기구(IEA)는 향후 2년간의 세계 에너지 소비에 대한 예측을 발표했습니다. 새로운 점은 데이터 센터, 암호화폐, 인공지능이 사용하는 전력량에 대한 전망이 처음 포함되었다는 것입니다.

“데이터 센터의 총 전력 소비량은 2026년에 1000 TWh를 초과할 수 있습니다. 이 수요는 일본의 전력 소비량과 거의 동일합니다.” 출처: IEA.

수치를 살펴보면, 모든 부문에서 기술 채택이 증가함에 따라 지속 가능한 에너지 미래를 어떻게 달성할지 불분명합니다. 현재 AI 소비는 작은 엣지 추론 서버부터 대규모 AI 학습 클러스터에 이르기까지 데이터 센터의 워크로드에서 큰 비율을 차지하게 되었습니다.

탄소 배출량이 증가하고 있습니다

위 데이터를 단순화하면, 에너지 소비는 8,000만 대의 가솔린 차량에 해당하는 탄소 발자국을 남길 것입니다. 많은 추가 요인들도 빠르게 누적됩니다.

예를 들어 GPU(그래픽 처리 장치)를 들어보겠습니다. 강렬하게 사용하면 더 많이 가열되고 더 많은 열을 방출합니다. 수천 개의 GPU가 스택으로 작동하는 데이터 센터를 상상해 보십시오. 그들이 만들어낼 열의 양을요. 이를 냉각하기 위해 다양한 접근 방식이 채택되었습니다. 대부분의 경우 수냉 방식이 채택되며, 이는 물 소비량과 물을 순환시키는 데 필요한 에너지 소비량을 확실히 증가시킵니다.

“학습과 매우 밀도 높은 워크로드는 더 효율적인 환경에 배치되어야 합니다. 그렇지 않으면 유럽뿐만 아니라 전 세계의 전력망에 엄청난 부담을 주어 향후 5~10년 동안 심각한 문제가 발생할 것입니다.” 도미닉 워드, 베른 글로벌(Verne Global)의 CEO.

데이터 센터가 증가하고 현재의 데이터 센터가 확장되어 AI 기능에 적응함에 따라 더 많은 열이 생성되어 지구의 생태계에 영향을 미칩니다. 또 다른 우려 사항은 데이터 센터가 이제 석탄과 천연 가스가 에너지 생산의 주요 연료인 전 세계적으로 사업을 확장하고 있다는 점입니다.

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특정 태양광 및 풍력 에너지의 제한으로 인해 이러한 전통적인 자원을 활용하는 것이 훨씬 쉬우며, 기업들은 AI 금광 열풍 속에서 이러한 자원을 찾고 있습니다. 전문가들은 내년에 인터넷에 연결된 수십억 대의 장치가 총 이산화탄소의 3.5%를 생산할 것으로 추정합니다. 따라서 사용자로서도 생각해 봐야 합니다. 세탁기와 대화하고 AI가 생성한 답변을 얻는 것이 정말 필요할까요?

기술 거대 기업들은 더 많은 책임을 지고 있지만, 모두 자신의 역할을 수행해야 합니다.

Aamir Sheikh가 Cryptopolitan에서 보도