[해외 DS] 깊어지는 AI 탄소발자국, 편리함 뒤에 숨겨진 에너지 효율 논쟁 가열

구글 'AI 오버뷰', 재생에너지 전환 노력에도 불구하고 탄소 발자국을 늘릴 것으로 우려돼
기술 발전에 따른 비용 감소와 사용자 만족도 향상을 강조하는 시각도 존재해
아직 걸음마 단계인 규제, AI 기술 발전과 환경 보호 사이에서 적절한 균형 찾아야

[해외DS]는 해외 유수의 데이터 사이언스 전문지들에서 전하는 업계 전문가들의 의견을 담았습니다. 글로벌AI협회(GIAI)에서 번역본에 대해 콘텐츠 제휴가 진행 중입니다.


Google AI Answers Cost ScientificAmerican 20240614
사진=Scientific American

구글이 올해 출시 예정인 AI 검색 기능 ‘AI 오버뷰(AI Overviews)’는 개별 웹사이트 방문 없이 빠른 답변을 제공하는 장점이 있지만, 에너지 소비량이 급증할 것이라는 우려가 흘러나오고 있다.

AI 오버뷰는 구글의 대규모 언어 모델 ‘제미나이(Gemini)’를 기반으로 작동하며, 단순 정보 검색을 넘어 새로운 정보를 생성해야 하므로 텍스트 생성에 약 30배 더 많은 에너지가 필요할 것으로 추정된다.

전 세계 인터넷 검색의 90% 이상을 처리하는 구글이 2024년 말까지 10억 명에게 이 기능을 제공할 계획이어서 환경에 미치는 영향은 막대할 것으로 예상되며, 마이크로소프트의 빙 등 다른 기업들도 유사한 AI 검색 기능 도입을 검토 중이라 우려는 더욱 커지고 있다.

친환경 데이터센터, 재생에너지 전환 난항

많은 기술 기업들이 데이터 센터의 컴퓨팅 수요 증가에 대응하여 화석 연료 사용을 줄이고 재생 에너지 사용을 늘리겠다고 발표했지만, 실제 성과는 미흡한 것으로 나타났다. 구글은 2030년까지 100% 무탄소 에너지 사용을 목표로 하고 있지만, 2022년에는 64%에 그쳤으며, 2023년에는 전력 부하 증가로 인해 개선되지 않았다.

재생 에너지 전환이 어려운 이유는 데이터 센터의 안정적인 전력 수요와 재생 에너지 생산량의 변동성 간 발생하는 격차 때문이다. 특히 재생 에너지는 시간대별, 계절별 변동이 심해 안정적인 전력 공급을 위해 화석 연료 발전소 가동이 불가피한 상황이다.

하지만 미국 MIT 슬론 경영대학원의 라마 라마크리슈난(Rama Ramakrishnan) 교수는 대규모언어모델(LLM) 사용 증가로 에너지 비용 상승 가능성을 인정하면서도, 하드웨어 및 소프트웨어 효율성 개선 노력으로 쿼리당 비용은 감소할 것으로 내다봤다. 아울러 구글은 AI 오버뷰에서 제공하는 링크가 기존 검색 목록보다 더 많은 트래픽과 체류 시간을 유도한다는 점을 들어 사용자 만족도를 강조하며, 비용 증가가 사용자에게 제공하는 가치로 상쇄될 수 있다고 설명했다.

에너지 먹는 하마, AI 답변 10개에 물 한 병 증발

대형 AI 모델 운영에 필요한 자원은 정확히 공개되지 않았지만, 외부 연구 결과들은 상당한 에너지 소비를 예상하고 있다. 예를 들어 GPT-3와 동등한 규모(1,760억 개의 매개변수)의 언어 모델 블룸(Bloom)은 하루 사용 시 평균적인 가솔린 자동차로 49마일 주행 시 발생하는 온실가스와 동일한 양을 배출하는 것으로 추정됐다.

또한 AI로 이미지 두 개를 생성하는 데 일반 스마트폰 충전만큼의 에너지가 사용될 수 있으며, GPT-3가 10~50개의 응답을 생성할 때마다 AI 서버 냉각에 물 한 병(500ml)에 해당하는 물이 증발한다는 연구 결과도 잇따라 나왔다.

한편 모건 스탠리의 분석가들은 AI가 쿼리의 절반에 대해 50단어 답변을 생성할 경우 구글에 연간 60억 달러의 비용이 발생할 수 있다고 추정했다.

그러나 구글은 AI 기술 발전과 함께 비용 효율성이 개선될 것이라고 밝혔다. 구글의 모회사 알파벳 회장 존 헤네시(John Hennessy)는 LLM과의 교류 비용이 기존 검색보다 10배 더 들 수 있지만, 모델 미세 조정을 통해 비용이 감소할 것으로 전망했다. 또한 구글 대변인은 생성형 AI 응답 관련 머신 비용이 기술 혁신 등에 힘입어 80% 감소했다고 덧붙였다.

폭증하는 에너지 소비, 규제는 ‘아직’

현재 전 세계 에너지 사용량의 약 1.5%를 차지하는 데이터 센터는 2026년까지 두 배로 증가하여 일본 전체 전력 소비량에 맞먹는 수준에 이를 것으로 예상된다. 특히 생성형 AI의 에너지 소비량은 2026년에 2023년 대비 10배 증가할 것으로 예상되어 에너지 문제는 더욱 심각해질 것으로 보인다.

이러한 상황 속에서도 구글 등 대형 기술 기업들은 컴퓨팅 인프라 확장에 막대한 투자를 지속하고 있다. 구글은 미주리, 인디애나, 아이오와에 새로운 데이터 센터 건설에 수십억 달러를 투자하고 있으며, 마이크로소프트와 오픈AI는 전력 용량 증대를 위한 1천억 달러 규모의 계획을 추진하고 있다.

물론 AI의 환경 문제에 대한 인식은 높아지고 있지만, 아직 명확한 법적 규제는 마련되지 않았다. 미국에서는 지난 2월, AI의 환경 영향 평가 및 자발적 보고 체계 구축을 위한 인공지능 환경영향법(Artificial Intelligence Environmental Impacts Act)이 발의됐지만, 통과 여부는 불투명하다.

유럽 의회에서도 EU AI 법에 환경 지속 가능성 관련 조항 추가를 요청했지만, 이 역시 불확실한 상황이다.

*편집진: 영어 원문의 출처는 사이언티픽 아메리칸(Scientific American)으로 본지의 편집 방향과 일치하지 않을 수도 있습니다.