슈나이더 일렉트릭, 데이터 센터가 전력망을 '먹어치울' 수 있다고 경고

슈나이더 일렉트릭은 정책 입안자들에게 AI 데이터 센터의 전력 소비를 신중하게 유도하고 통제 불능 상태로 치닫는 것을 방지할 것을 경고했습니다.

이러한 전망은 AI 데이터 센터의 에너지 소비가 보고된 바와 같이 계속 증가하고 있기 때문이며, 이는 AI 서비스 수요 급증으로 인해 AI 기업들이 대체 에너지원을 모색할 기회를 만들고 있습니다.

데이터 센터가 다른 모든 사람을 완전한 암흑 속에 남겨둘 수 있습니다

슈나이더 일렉트릭은 보고서에서 네 가지 잠재적 시나리오를 제시하고, AI 데이터 센터가 전력망을 '먹어치워' 세계를 암흑으로 몰아넣는 것을 방지하기 위해 따라야 할 가이드라인 원칙들을 제안했습니다.

이 연구는 지난달 열린 IEA 글로벌 에너지 및 AI 컨퍼런스 이후 발표되었습니다. '인공지능과 전력: 시스템 역학 접근법'이라는 제목의 이 연구는 AI와 에너지 소비 영향에 관련된 새로운 사고 흐름들을 조사합니다.

생성형 AI와 전력 소비에 대한 많은 보고서가 있지만, 슈나이더 일렉트릭의 보고서도 기존 데이터 센터 인프라가 기능을 수행하는 데 상당한 전력이 필요하므로, AI 채택의 예상 급증을 지원하기 위해 더 많은 자원이 필요할 것이라고 이전 연구들과 일치합니다.

AI 서비스에 대한 예상 수요 증가와 그에 따른 에너지 소비 증가는 전력망에 미칠 잠재적 부하에 대한 우려를 불러일으켰습니다. 또한 에너지 수요가 현재 속도로 계속 증가할 경우 환경적 영향에 대한 우려도 있습니다.

슈나이더 일렉트릭 지속가능성 연구소 소장인 레미 파쿠(Rémi Paccou)는 이 연구가 잠재적 미래를 탐구하고 이해관계자들이 앞선 과제와 기회를 탐색할 수 있도록 준비시키는 것을 목표로 한다고 말했습니다.

"대신, 우리는 이것이 정보에 기반한 논의와 의사결정의 시작점이 되기를 바랍니다."

파쿠.

"우리는 AI가 빠르게 진화하는 분야이며 우리의 지식이 끊임없이 성장하고 있다는 이해 하에 우리의 발견을 제시합니다,"라고 그는 덧붙였습니다.

따라서 슈나이더 일렉트릭은 지속 가능한 AI, 성장의 한계, 경계 없는 풍부함, 에너지 위기라는 네 가지 다른 시나리오를 제시했습니다.

슈나이더 일렉트릭, 2030년까지 증가하는 전력 수요 전망

연구에 따르면, 슈나이더 일렉트릭이 제시한 네 가지 시나리오 모두 2025년부터 2030년 기간 동안 에너지 소비가 증가할 것으로 나타납니다. 이는 수요가 계속 급증하기 때문입니다. 그러나 각 시나리오의 기반이 되는 가정들에 따라 크게 달라집니다.

지속 가능한 AI(Sustainable AI) 관점에서 슈나이더 연구는 소비가 증가하는 동안 효율성을 우선시하는 잠재적 결과를 살펴보는 반면, 성장의 한계(Limits to Growth)는 AI 개발이 인간 관련 한계에 부딪히는 제한된 경로를 살펴봅니다. 지속 가능한 AI는 2025년에 예상되는 100 테라와트시(TWh)에서 2035년까지 785 TWh로 전력 소비가 증가하는 더 유망한 접근 방식을 제시합니다.

이 시나리오 하에서 생성형 AI 추론은 2027년부터 2028년까지 AI 섹션의 전력 소비를 주도할 주요 동력이 될 것입니다. 또한 더 효율적이고 에너지 집약도가 낮은 모델로의 전환도 있을 것입니다.

보고서에 따르면 이는 “AI 인프라와 수요 간의 공생 관계로 특징지어지며, 효율성과 자원 보존이 상호 강화됩니다.”라고 합니다.

경계 없는 풍요(Abundance Without Boundaries)와 같은 다른 시나리오는 통제되지 않은 성장의 잠재적 위험을 살펴보는 반면, 에너지 위기(Energy Crisis)는 불균형한 에너지 수요와 생성이 광범위한 부족으로 이어질 수 있는 방법을 살펴봅니다.

보고서에 따르면 총 AI 에너지는 올해의 기준선 100 TWh에서 2030년까지 510 TWh로 증가할 것이지만, 특수 칩 제조 병목 현상과 LLM 데이터 부족과 같은 과제가 영향을 미치고 있습니다.

보고서는 또한 경계 없는 풍요 시나리오가 AI 기업들이 더 크고 고급 인프라를 향해 경쟁하면서 지속 가능한 자원 활용 능력을 초과하는 지속적인 AI의 빠른 개발이 도전을 만들어낼 것임을 반영한다고 추가로 명시합니다.

에너지 위기 시나리오는 빠른 AI 성장이 에너지 필요를 경제의 다른 중요한 섹션과 충돌시켜 AI 의존 산업의 일부 운영 도전을 초래하는 것을 보여줍니다.

이 시나리오 하에서 에너지 소비는 2029년에 약 670 TWh에 정점을 찍은 후 2032년까지 380 TWh로 감소하고, 2025년에는 또 다른 감소로 190 TWh에 이를 것으로 예상됩니다.

슈나이더는 잠재적 에너지 위기에 대한 몇 가지 제안을 제공합니다

보고서에 따르면, 조율되지 않은 거버넌스는 파편화된 정책을 초래하며, 이는 다시 파편화된 정책으로 이어질 수 있습니다. 이러한 상황은 전 세계적 또는 지역적 에너지 부족을 초래할 것입니다.

하지만 슈나이더 보고서는 지속 가능한 AI를 위한 몇 가지 권장 사항을 제시하며, 이는 AI 인프라, AI 개발, 거버넌스, 표준, 교육이라는 세 가지 영역을 다룹니다.

AI 인프라 관련 권장 사항에서는 차세대 데이터 센터가 최신 냉각 기술, 고밀도 컴퓨팅, GPU 및 TPU와 같은 현대적인 에너지 효율 하드웨어로 최적화되어야 한다고 강조합니다.

이러한 권고는 AI 데이터 센터가 AI 서버를 냉각하기 위해 대량의 물을 소비하고 있다는 보고서와 맞물려 있습니다. 구글, 마이크로소프트, 오픈AI와 같은 기술 기업들은 데이터 센터의 유틸리티 소비량이 증가하고 있는 것으로 보고되고 있습니다.

AI 개발 관련 권장 사항에서는 모델 프루닝, 양자화, 경량 아키텍처와 같은 기법을 통해 모델을 더 효율적으로 만들어야 한다고 제안합니다.

거버넌스, 표준, 교육 분야에서는 정책 입안자들이 에너지 효율성 및 환경 영향과 같은 지속 가능한 AI 관행에 대한 인증_scheme를 개발하고 시행할 것을 권장합니다. 또한 강력한 프레임워크는 책임 있는 AI 개발을 안내하고 에너지 소비, 데이터 프라이버시, 윤리적 고려 사항을 해결할 것입니다.