AI의 지속가능성 약속과 냉혹한 현실

인공지능과 기후의 관계는 생각보다 훨씬 복잡합니다. 이는 인공지능 모델의 에너지 요구량 때문에 관계가 더욱 악화되기 때문입니다. ChatGPT와 같은 챗봇의 백엔드 시스템인 대규모 언어 모델(LLM)은 검색 모델에 비해 전력 소모가 훨씬 크고 컴퓨팅 파워를 과도하게 소비합니다.

환경 비용 및 에너지 소비

이러한 모델을 운영하는 데 드는 환경적 비용은 막대한 양의 전기와 물을 필요로 합니다. 이 모델들이 소비하는 모든 전기의 탄소 발자국은 엄청나게 크며, 이러한 모델들이 저장되고 운영되는 여러 위치의 데이터 센터에 전력을 공급하는 전력망에서 사용되는 다양한 발전원 때문에 정확한 규모를 파악하기 어렵습니다. 

AI 업계에서 가장 저명한 인물 중 한 명인 오픈AI의 CEO 샘 알트만은 AI가 암 치료나 기후 문제 해결 등 인류에게 수많은 이점을 가져다줄 수 있다고 말했습니다. 마이크로소프트의 CEO 사티아 나델라 역시 작년 주주 서한에서 비슷한 견해를 밝히며 기후 변화를 우리 세대의 defi문제로 강조했습니다. 그는 AI를 언급하며 다음과 같이 말했습니다

"기후 위기 해결에 강력한 촉진제가 될 수 있습니다."

출처: Thestreet.

엔비디아의 CEO인 젠슨 황 역시 비슷한 생각을 가지고 있으며, 나델라와 마찬가지로 인공지능이 기후 연구 및 과학에 획기적인 발전을 가져올 것이라고 믿습니다. 이러한 낙관적인 전망에도 불구하고, 적어도 기후 변화의 영향과 관련해서는 현실이 상당히 다릅니다.

메타의 최신 모델인 라마 3는 훈련 과정에서만 2290톤의 이산화탄소를 배출하는 것으로 알려져 있는데, 이는 미국 환경보호청(EPA)에 따르면 일반 가솔린 자동차가 2500마일(약 4000km) 주행할 때마다 1톤의 이산화탄소를 배출하는 것과 비교해 볼 때 엄청난 수치입니다.

AI가 약속하는 지속가능성

구글은 2030년까지 탄소 배출량을 순제로(net-zero) 수준으로 줄이겠다는 목표를 세웠으며, 이는 탄소 상쇄를 통해 부분적으로 달성될 수 있습니다. 구글의 2022년 탄소 배출량은 1,020만 톤이었는데, 이를 이해하기 쉽게 설명하자면 같은 해 인구 550만 명의 핀란드 전체가 배출한 이산화탄소량은 4,580만 톤에 달합니다.

기후 변화에 미치는 또 다른 중요한 지표는 물입니다. 구글은 같은 해에 56억 갤런의 물을 소비했는데, 이는 전년 대비 20% 증가한 수치입니다. 이 물의 대부분은 데이터 센터에서 사용되었습니다. 구글은 2030년까지 소비하는 물의 120%를 대체하겠다고 밝혔지만, 한 보고서에 따르면 같은 해에 실제로 대체한 비율은 6%에 불과했습니다.

마이크로소프트의 에너지 담당dent 인 보비 홀리스 역시 같은 견해를 밝히며, 회사가 재생 에너지에 대한 투자를 지속하고 친환경 목표 달성을 위한 다른 노력들을 이어갈 것이라고 말했습니다. 인공지능(AI)의 막대한 에너지 소비는 업계에서 이미 잘 알려진 사실입니다. 지난 1월, 샘 알트먼은 AI가 머지않아 에너지 분야에서 획기적인 발전을 필요로 할 것이라고 지적하며 언론의 큰 주목을 받았습니다. 

인공지능 및 지속가능성 연구자인 사샤 루치오니 에 따르면 , 대규모 모델(LLM)은 모두가 그 효과를 시험해 보려는 트렌드이며, 그녀는 이로 인해 컴퓨팅 자원과 에너지 소비가 증가할 것으로 예상합니다. 그러나 일부 전문가들은 이러한 대규모 모델의 비용 대비 효과를 고려해야 한다고 주장합니다. 그들은 대규모 모델을 학습하고 운영하는 데 따른 기후 영향은 해당 모델을 통해 훨씬 더 큰 긍정적인 환경적 영향을 미칠 수 있다면 정당화될 수 있다고 말합니다.