슈나이더 일렉트릭은 정책 입안자들이 AI 데이터 센터의 전력 소비량을 신중하게 관리하고 통제 불능 상태로 치솟는 것을 막아야 한다고 경고했습니다.
이는 AI 서비스 수요 급증으로 AI 데이터 센터의 에너지 소비량이 지속적으로 증가하고 있다는 보도가 나오면서 AI 기업들이 대체 에너지원을 모색할 여지가 생긴 가운데 나온 소식입니다.
데이터 센터는 나머지 사람들을 완전히 암흑 속에 가둘 수도 있습니다
보고서 에서 네 가지 잠재적 시나리오를 제시하고, AI 데이터 센터가 전력망을 "점점 소모"하여 세상을 암흑으로 몰아넣는 것을 막기 위해 따라야 할 몇 가지 지침을 제안했습니다.
이번 연구는 지난달 개최된 IEA 에너지 및 인공지능 글로벌 컨퍼런스에 이어 진행되었습니다. '인공지능과 전력: 시스템 다이내믹스 접근법'이라는 제목의 이 연구는 인공지능과 에너지 소비에 미치는 영향에 대한 새로운 연구 동향을 분석합니다.
생성형 AI와 전력 소비에 대한 많은 보도가 있었지만, 슈나이더 일렉트릭 보고서는 기존 데이터 센터 인프라가 작동하는 데 상당한 전력이 필요하다는 이전 연구 결과와 일치하며, 따라서 예상되는 AI 도입 급증을 지원하기 위해 더 많은 자원이 필요할 것이라고 지적합니다.
인공지능 서비스에 대한 수요 증가와 그에 따른 에너지 소비량 증가는 전력망에 미칠 잠재적 부담에 대한 우려를 낳고 있습니다. 또한 에너지 수요가 이러한 속도로 계속 증가할 경우 환경에 미칠 영향에 대한 우려도 제기되고 있습니다.
슈나이더 일렉트릭 지속가능성 연구소 소장인 레미 파쿠는 이번 연구가 잠재적인 미래를 탐색하고 이해관계자들이 앞으로 닥칠 도전과 기회에 대비할 수 있도록 하기 위한 것이라고 밝혔습니다.
"오히려, 우리는 이것이 정보에 기반한 논의와 의사결정을 위한 출발점이 되기를 바랍니다."
파쿠.
그는 "인공지능은 빠르게 발전하는 분야이며 우리의 지식은 끊임없이 증가하고 있다는 점을 염두에 두고 이번 연구 결과를 발표한다"고 덧붙였다.
따라서 슈나이더 일렉트릭은 지속 가능한 AI, 성장의 한계, 무한한 풍요, 에너지 위기라는 네 가지 시나리오를 제시했습니다.
슈나이더 일렉트릭은 현재부터 2030년까지 전력 수요가 증가할 것으로 예상합니다
연구에 따르면 슈나이더 일렉트릭이 제시한 네 가지 시나리오 모두 2025년부터 2030년까지 에너지 소비량이 증가할 것으로 예상되며, 수요는 계속해서 급증할 것으로 나타났습니다. 그러나 각 시나리오의 기본 전제에 따라 결과는 상당히 다릅니다.
슈나이더 연구팀의 '지속 가능한 AI' 연구는 소비가 증가하는 상황에서 효율성을 우선시할 경우 발생할 수 있는 잠재적 결과를 살펴보는 반면, '성장의 한계' 연구는 AI 개발이 인간과 관련된 한계에 부딪히는 제약된 경로를 분석합니다. '지속 가능한 AI'는 보다 유망한 접근 방식을 제시하는데, 해당 모델에 따르면 전력 소비량이 2025년 100테라와트시(TWh)에서 2035년 785TWh로 증가할 것으로 예상됩니다.
이 시나리오에 따르면 2027년부터 2028년까지 AI 부문의 전력 소비를 주도하는 핵심 동력은 생성형 AI 추론이 될 것입니다. 또한 더욱 효율적이고 에너지 소비가 적은 모델로의 전환이 이루어질 것입니다.
보고서에 따르면, 이는 "AI 인프라와 수요 간의 공생 관계가 특징이며, 효율성과 자원 절약이 상호 강화된다"고 합니다
'무제한 성장'과 같은 다른 시나리오는 통제되지 않은 성장의 잠재적 위험을 살펴보고, '에너지 위기'는 불균형적인 에너지 수요와 생산이 어떻게 광범위한 부족 사태로 이어질 수 있는지를 분석합니다.
보고서에 따르면 전체 AI 에너지 소비량은 올해 기준치인 100TWh에서 2030년까지 510TWh로 증가할 것으로 예상되지만, 특수 칩 제조 차질과 LLM(Long-Term Modeling)에 필요한 데이터 부족과 같은 문제들이 걸림돌이 되고 있습니다.
보고서는 또한 '경계 없는 풍요' 시나리오가 인공지능의 급속한 발전이 인공지능 기업들이 더욱 크고 발전된 인프라를 구축하기 위해 경쟁하면서 자원의 지속 가능한 활용 능력을 앞지르게 되어 여러 가지 문제점을 야기할 것이라는 점을 반영한다고 명시하고 있습니다.
에너지 위기 시나리오에서는 AI의 급속한 성장으로 인해 AI에 필요한 에너지가 경제의 다른 핵심 부문과 충돌하여 AI에 의존dent 산업에 운영상의 어려움을 초래하는 것으로 나타납니다.
이 시나리오에 따르면 에너지 소비량은 2029년에 정점을 찍어 약 670TWh에 도달한 후 2032년에는 380TWh로 감소하고 2025년에는 190TWh까지 더 감소할 것으로 예상됩니다.
슈나이더는 잠재적인 에너지 위기에 대한 몇 가지 제안을 제시합니다
보고서에 따르면, 조정되지 않은 거버넌스는 파편화된 정책으로 이어지고, 이는 다시 전 지구적 또는 지역적 에너지 defi을 초래할 수 있습니다.
하지만 슈나이더 보고서는 지속 가능한 AI를 위한 몇 가지 권고 사항을 제시하며, 이는 AI 인프라, AI 개발, 거버넌스, 표준 및 교육이라는 세 가지 영역을 다룹니다.
AI 인프라 구축을 위해서는 차세대 데이터 센터가 최신 냉각 기술, 고밀도 컴퓨팅, GPU 및 TPU와 같은 최신 에너지 효율 하드웨어로 최적화되어야 합니다.
이는 구글, 마이크로소프트, 오픈AI와 같은 기술 기업들이 데이터센터에서 AI 서버 냉각을 위해 막대한 양의 물을 소비하고 있다는 보고에 이은 것입니다. 이들 기업들은 데이터센터의 공공요금 소비량이 증가하고 있다고 전해졌습니다.
AI 개발 관련 권장 사항은 모델 가지치기, 양자화, 경량 아키텍처와 같은 기술을 통해 모델의 효율성을 높이는 것을 제안합니다.
보고서는 거버넌스, 표준 및 교육 분야에서 정책 입안자들이 에너지 효율성 및 환경 영향과 같은 지속 가능한 AI 관행에 대한 인증 제도를 개발하고 시행할 것을 권고합니다. 또한 견고한 프레임워크를 통해 책임 있는 AI 개발을 안내하고 에너지 소비, 데이터 프라이버시 및 윤리적 고려 사항을 다룰 것을 제안합니다.
