생성 AI의 환경적 영향과 지속 가능성 탐구
생성 AI 기술의 발전은 인류에게 많은 혜택을 제공하지만, 이에 따른 환경적 부담도 무시할 수 없습니다. 전기와 물의 사용 증가가 주된 문제로 대두되고 있습니다.
- 2021년 기준으로 전 세계 데이터 센터는 총 전력 사용량의 약 1%를 차지했으며, 이는 2009년 이후 두 배 이상 증가한 수치입니다.
- 데이터 센터 냉각을 위한 물 사용 또한 매년 증가하여, 미국 데이터 센터는 매년 600억 리터의 물을 소비하는 것으로 추정됩니다.
전력 소비 증가와 탄소 배출
생성 AI 모델은 수많은 파라미터를 필요로 하며, 이는 막대한 전력 소비와 탄소 배출로 이어집니다. 특히 데이터 센터의 전력 사용이 급증하면서 전력망에 부하를 주고 있습니다.
- 한 연구에 따르면, 대형 AI 모델의 훈련에는 약 284톤의 이산화탄소가 배출되며, 이는 승용차 5대가 연간 배출하는 탄소량과 맞먹습니다.
- 구글과 같은 주요 IT 기업은 전력 효율성을 개선하기 위해 재생 에너지 사용 비중을 2017년 기준 100%로 높이기 위한 노력을 기울이고 있습니다.
데이터 센터의 요구와 환경 부담
데이터 센터는 생성 AI의 훈련 및 운영에 필수적입니다. 이러한 시설은 엄청난 양의 전력을 소비하며, 이는 주로 화석 연료에 의존하게 됩니다.
- 영국의 데이터 센터들은 국가 전체 전기 사용량의 약 12%를 차지하며, 그 중 많은 부분이 비재생 에너지원에 의존하고 있습니다.
- 전 세계적으로 클라우드 컴퓨팅 서비스의 성장으로 인해 데이터 센터의 전력 수요는 계속 증가하고 있으며, 2025년까지 70% 이상 증가할 것으로 예상됩니다.
물 소비와 생태계에 미치는 영향
생성 AI 모델을 냉각하기 위해서는 많은 양의 물이 필요합니다. 이로 인해 지역 생태계가 위협받고 있으며, 물 자원의 고갈 우려가 커지고 있습니다.
- 특히, 물 부족이 우려되는 지역의 데이터 센터는 지역 생태계에 큰 위협을 줄 수 있으며, 일부 시설은 해수 냉각 시스템을 도입하여 물 사용을 줄이는 방안을 모색 중입니다.
- IBM의 무수 냉각 기술은 물 사용을 최소화하면서 데이터 센터의 효율성을 높이는 대안으로 주목받고 있습니다.
GPU 생산과 환경적 여파
고성능 컴퓨팅 하드웨어는 제조 과정에서 상당한 에너지를 필요로 합니다. 또한, 원자재 채굴과 관련된 환경 문제도 간과할 수 없습니다.
- GPU 제조에는 희귀 금속이 포함되어 있으며, 이러한 원자재의 채굴 과정에서 발생하는 환경 각종 오염이 문제가 되고 있습니다.
- NVIDIA와 같은 회사는 생산 공정에서의 탄소 배출을 줄이기 위해 지속 가능한 자원을 더 많이 활용하는 방법을 연구하고 있습니다.
지속 가능한 AI 발전을 위한 노력
책임 있는 생성 AI 개발을 위해서는 환경적, 사회적 비용을 종합적으로 고려해야 합니다. 이는 새로운 AI 발전의 지속 가능성을 보장하기 위한 필수적인 접근입니다.
- 마이크로소프트는 2030년까지 탄소 네거티브가 되는 것을 목표로 하고 있으며, AI 연구 개발 과정에서도 지속 가능한 에너지 사용을 목표로 하고 있습니다.
- 유럽 연합은 데이터 센터에 대한 에너지 효율성을 증대하기 위해 지속 가능한 IT 인프라 구축을 장려하는 규제를 제안하며, 녹색 AI 기술 개발을 지원하고 있습니다.
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