인공지능이 환경파괴를 부추긴다?

인공지능이 환경파괴를 부추긴다?

최근 챗GPT를 운영하는 Open AI 최고 경영자(CEO)가 ‘감사합니다’나 ‘부탁합니다’라는 말을 챗봇에게 하는 것이 상당한 비용을 유발한다고 X(옛 트위터)를 통해 털어놨습니다. 구글 검색의 경우 검색 한 번당 0.3와트시(Wh)의 전력량이 필요한 반면 챗GPT의 경우 그의 10배 수준인 2.9와트시(Wh)의 전력량이 필요하며 이미지 생성의 경우 그보다 훨씬 많은 스마트폰 한 대를 충전할 수 있는 전력량이 필요하다고 합니다.

단순히 인공지능을 통해 검색을 하는 데만 전력이 필요한 것은 아닙니다. 인공지능은 수많은 데이터를 학습하는데 그 과정에서도 수많은 전력량이 필요하며 학습된 데이터를 저장하는 데이터센터를 운영하는데도 수많은 전력량이 필요합니다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 생성형 AI가 본격적으로 개발되고 상용화 된 2022년 세계의 데이터 센터가 썼던 연간 전력량은 460테라와트시(TWh)에 달했다고 합니다. 이는 2015년의 연간 전력 사용량인 200테라와트시(TWh)의 두 배를 넘어서는 수치이며, 2026년의 세계 데이터센터의 연간전력사용량은 일본의 연간 전력 사용치인 1000테라와트시(TWh)를 넘어설 전망이라고 합니다. 

생성형 인공지능을 운영하는데 전력 뿐 아니라 수많은 물도 필요합니다. 수많은 데이터를 저장하기 위해서 수많은 전력을 사용하면서 그만큼 온도가 뜨거워지기 때문에 이를 식히기 위한 물이 필요하기 때문입니다. 캘리포니아 대학교 리버사이드의 연구원인 샤오레이 렌은 오픈 AI의 챗GPT가 10~50개의 명령어(프롬프트)가 나올 때 마다 약 500ml 물을 소비한다는 것을 밝혀냈습니다. 실제로 AI모델이 사용하는 물의 양은 급증하고 있으며, 이는 환경 문제로 대두되고 있습니다.

 

그렇다면 환경을 위해 생성형 인공지능 사용을 자제해야 할까요?

 필자는 단순히 환경을 위해 생성형 인공지능을 자제하기 보다는 어떻게 하면 생성형 인공지능을 더욱 생산적으로 사용해야 할지 고민해야 된다고 생각합니다. 생성형 인공지능을 사용하는데 수많은 전력과 수많은 물이 필요하지만 많은 에너지를 사용하는 만큼 많은 분야에서 일의 효율을 높여왔다고 생각합니다. 즉 단순히 전력과 물을 많이 쓴다고만 볼 것이 아니라 일의 효율이 높아진 만큼 비례해서 에너지를 많이 사용했다고 보는 것이 더 타당하다고 생각합니다. 그렇기에 사용자의 입장에서 하나의 명령어(프롬프트)당 더욱 효과적인 결과물을 낼 수 있도록 사용하는 방법을 고민해봐야 할 것입니다.

환경을 위한 생성형 인공지능의 과제

  생성형 인공지능을 사용하는 사용자들만 노력을 한다고 해서 환경문제가 해결되지는 않을 것입니다. 현재 인공지능이 많이 발전했다고는 하지만 아직까지 완벽하지는 않기에 더욱 더 많은 학습을 통해 고도화 시킬 필요가 있습니다. 인공지능이 더욱 고도화되어서 더욱더 효율이 높아지게 되면, 단순히 일의 효율 뿐 아니라 전력적인 효율도 높아지게 될 것입니다. 

또 더욱 효과 적인 데이터센터 냉각 기술을 개발해야 합니다. 현재 세계 곳곳에서 물 부족 현상이 발생하고 있고 이로 인해서 많은 문제들을 가져오고 있습니다. 현재 인공지능의 활용이 더욱 늘어나고 있고 그만큼 데이터 센터도 계속 확충이 되어야 하는데, 데이터 센터의 냉각을 위해서 물을 많이 사용하기에 물 부족 문제를 가속화시키는 원인이 되기도 합니다. 이를 해결하기 위한 방안으로 ‘액침 냉각(Imersion Cooling)’ 기술이 있습니다. 액침 냉각 기술이란 한 마디로 데이터 센터를 액체 속에 담궈서 냉각시키는 기술입니다. 데이터센터는 전자장비이기 때문에 저희가 생활에서 흔히 접하는 물에 담그는 것은 아니고 전기가 흐르지 않는 특수처리 된 ‘비전도성 액체’에 넣습니다. 바닷 속에 데이터센터를 넣는 사례도 있는데 이 때는 1차적으로 비전도성 액체가 담긴 큐브속에 데이터센터를 담궈 큐브내부가 1차적인 냉각을 가져가고 바닷물이 외부냉각제의 역할을 하게 됩니다. 가장 대표적인 사례가 마이크로소프트의 ‘프로젝트 나틱’ 입니다. 이 프로젝트는 2018년부터 스코틀랜드 앞바다에서 실행되어 2024년 6월에 마무리 되었습니다.

 이러한 액침 냉각기술은 초기투자비용이 비싸지만 장기적으로는 비용적인 효율성이 있다고 보고 있습니다. 아직까지 초기투자비용이 비싼탓에 많이 보편화가 되지는 않았지만 앞으로 더욱 연구되고 보편화가 된다면 물 문제에 대한 하나의 해결책이 되지 않을까 싶습니다.

 

인공지능이 보편화 되어진 요즘,

인공지능으로 인한 환경적인 문제도 한 번 살펴보면 어떨까요?

 

 

<참고>

1.   https://www.g-enews.com/article/Global-Biz/2025/04/2025042116243586479a1f309431_1

2.   https://gold10002.tistory.com/entry/Chat-GPT%EA%B0%80-%ED%99%98%EA%B2%BD%EC%97%90-%EB%AF%B8%EC%B9%98%EB%8A%94-%EC%98%81%ED%96%A5-Chat-GPT-1%ED%9A%8C-%EA%B2%80%EC%83%89-%EC%A0%84%EA%B8%B0%EC%84%B8%EB%8A%94-%EC%96%BC%EB%A7%88%EC%9D%BC%EA%B9%8C

3.   https://www.chosun.com/economy/tech_it/2024/04/24/FQ5OQ4HEUBFYHJ2XQXFGJZUYOQ/

4.   https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=497289

5.   https://www.chosun.com/economy/tech_it/2023/12/21/HMBXS34HFZA7LIRH5JVP7AR7CA/

6.   https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=522360