AI와 환경 시장 혁명: 불가피한 변화의 물결
인공지능(AI)과 환경 시장 혁명은 사회와 경제를 급격히 변화시키며 우리의 일상 속에 깊숙이 자리 잡을 것입니다. AI는 환경 위기를 완화할 잠재력이 크지만, 현재의 AI 기술, 특히 생성형 AI(genAI)는 기후 변화와 수자원에 큰 영향을 미칩니다.
- AI는 세계적으로 에너지 효율을 높이고, 기후 변화에 대한 대응 방안의 일환으로 채택되고 있습니다. 이는 지속 가능한 발전을 위한 주요 기술로 자리잡을 가능성이 큽니다.
- 다양한 산업에서 AI를 활용해 에너지 소비를 줄이고, 스마트 그리드와 같은 혁신적 에너지 기술을 통합하여 환경 보호를 촉진하고 있습니다.
데이터 센터와 전력 소비의 증가
마이크로소프트의 온실가스 배출량은 2020년부터 2023년까지 약 30% 증가했으며, 구글은 지난 5년간 50% 증가했습니다. 이는 AI와 클라우드 컴퓨팅 시스템을 지원하는 데이터 센터 건설로 인한 것입니다. 국제 에너지 기구에 따르면 AI의 성장에 따라 데이터 센터의 전력 수요가 2022년에서 2026년 사이 두 배가 될 것이며, 이는 독일과 같은 국가의 전력 소비량과 비슷할 것입니다.
- 데이터 센터의 증가로 인해 이를 위한 전력 확보와 효율적인 에너지 관리는 필수적이 됩니다. 이는 데이터 센터의 냉각 기술 혁신과 데이터 최적화를 요구합니다.
- 클라우드 컴퓨팅의 급성장으로 인해 데이터 센터 네트워크 인프라 또한 확장되고 있으며, 이는 전 세계적으로 인터넷 트래픽의 증가에 기여하고 있습니다.
에너지 효율성을 통한 AI 사용 증가
AI의 에너지 효율성이 증가하면 AI의 사용도 증가할 것입니다. 시간이 지남에 따라 AI는 더욱 에너지 효율적으로 발전할 것입니다. 특정 작업과 기능에 적합한 작은 언어 모델이 등장해 AI 효율성을 높일 것입니다. 스마트폰과 PC에 내장된 엣지 AI는 클라우드 인프라보다 적은 에너지를 소비할 것입니다. 그러나 대규모 생성형 AI의 민주화로 인해 전체 소비는 증가할 것입니다.
- 소형 AI 모델의 발전은 다양한 애플리케이션에 적합하여 소비자 기반 사용을 확장할 것입니다. 특히 모바일 디바이스에서의 AI 작동이 더욱 수월해질 것으로 기대됩니다.
- 엣지 컴퓨팅은 실시간 데이터 처리 능력을 향상시켜 사용자가 즉각적인 피드백을 얻을 수 있도록 하며, 지연 문제를 최소화하여 에너지 효율성을 높입니다.
AI의 환경적 위험과 기회
AI 기술의 발전은 환경적 위험과 기회를 동시에 제공합니다. AI의 전기와 물 소비에 미치는 부정적 영향을 고려할 때, 사회와 환경에 긍정적 영향을 미칠 수 있는 가능성은 AI를 어떻게 사용하는지에 달려 있습니다. 생성형 AI는 가짜 뉴스 영상을 대규모로 생성할 수 있지만, IPCC 과학자들의 연구를 가속화하는 데 도움을 줄 수도 있습니다.
- AI는 재생에너지 최적화, 기후 변화 시뮬레이션, 환경 데이터 분석 등에 활용됩니다. 이는 지구 환경 보호의 주요 도구로 기능할 수 있습니다.
- 사회적 신뢰도를 보호하기 위해 AI 기반 콘텐츠 생성을 규제하고, 윤리적 기준을 마련하는 것이 중요합니다. 이는 책임 있는 AI 사용을 가능하게 합니다.
AI와 지속 가능성: 기업의 역할
AI를 녹색 프로젝트에 투자하는 기업은 AI가 지속 가능성 계획과 수익성에 기여하도록 해야 합니다. AI는 비즈니스 성과를 개선하고, 가장 오염이 심한 산업에서도 지구 한계에 대한 영향을 줄일 수 있습니다. 기업은 AI 사용을 통해 비용을 절감하고 환경적 영향을 최소화할 수 있으며, AI를 혁신적인 도구로 활용하여 이익을 극대화할 수 있습니다.
- 기업은 AI를 통해 실시간으로 공급망의 에너지 사용을 모니터링하여 운영 최적화를 지원하고, 효율적인 자원 관리를 가능하게 만들고 있습니다.
- 지속 가능한 비즈니스 모델은 AI 기반 예측 분석을 통해 환경 관련 위험을 사전에 식별하고 대응 전략을 수립할 수 있도록 돕습니다.
기술 리더를 위한 지침
기술 리더는 지속 가능성과 금융 팀과 협력하여 조직의 AI와 생성형 AI의 환경적 영향을 줄이는 데 기여해야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 조치가 필요합니다:
- AI 활동의 환경적 영향을 측정합니다.
- 클라우드 지속 가능성 목표를 설정하고 투명성과 책임성을 확보합니다.
- 필요할 때만 AI를 사용합니다.
- 효율적인 하드웨어와 저탄소 지역을 우선시합니다.
- 데이터 센터에서 녹색 기술 혁신을 가속화합니다.
이러한 접근을 통해 기업은 비용을 절감할 뿐 아니라 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 AI 활용 사례를 구현할 수 있습니다.
- 기업의 지속 가능성을 높이기 위해 기술 리더는 AI의 실시간 데이터 처리 기능을 통해 밀접하게 모니터링하고 최적화하기 위한 시스템을 개발할 필요가 있습니다.
- 친환경적인 접근 방식을 채택하는 것은 단기적 비용 절감뿐만 아니라 장기적 지속 가능성을 보장하며 기업 평판 향상에 기여할 수 있습니다.
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