AI가 에너지 문제를 해결할 수 있을까? - 인공지능의 거대한 탄소 발자국
- Rick Laezman
- 2024년 8월 22일
- 6분 분량
최종 수정일: 2024년 11월 15일
©Khanchit Khirisutchalual/iStock
인공 지능(AI)의 새로운 기술은 컴퓨팅과 세계의 관계를 변화시킬 가능성이 있다. 여러 분야에서의 잠재력은 어이로 어이로운다. 그러나, 다른 많은 혁신과 마찬가지로, 이 기술은 엄청난 에너지 소비로 인해 환경을 위협합니다.
AI의 장점이 잠재적인 환경 영향보다 큰가? 이 기술의 건축가와 개발자들이 이 영향을 완화할 방법을 찾을 수 있을까요? 이 딜레마에 대한 그들의 반응은 AI의 미래 성장과 사회에서의 역할에 상당한 영향을 미칠 것이다.
인공 지능이란 무엇인가?
클라우드 컴퓨팅, 메타버스, 사물 인터넷(IoT)과 같이 많이 남용되는 첨단 전문 용어와 마찬가지로 AI에 대한 보편적으로 인정되는 정의는 없을 수 있습니다. 시카고 일리노이 대학교는 AI를 "일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계를 만드는 것을 목표로 하는 컴퓨터 과학의 한 분야"라고 정의합니다.
보다 구체적으로, AI는 데이터를 분석하여 인간의 지능과 매우 닮은 방식으로 "학습"하거나 그 정보를 기반으로 작업을 수행하는 알고리즘을 사용합니다. 여기에는 언어 이해, 얼굴 인식, 문장 쓰기, 이미지 생성, 심지어 자동차 운전과 같은 기능이 포함될 수 있습니다.
AI는 새로운 개념이 아니다. 스탠포드 대학 교수 존 매카시는 1956년 공동 저술한 제안서에서 "인공 지능"이라는 용어를 만든 것으로 알려져 있다. 매카시는 1947년에 이 주제에 대해 강의를 했고 나중에 "컴퓨팅 머신과 지능"이라는 논문을 발표한 영국의 수학자 앨런 튜링에게 신용을 주었다.
그 분야는 2년 전까지만 해도 실용적인 영역에서 상당한 진전을 이루지 못했다.
©유니톤벡터
2022년에 대규모 언어 모델(LLM)으로 알려진 ChatGPT와 같은 정교한 애플리케이션의 상업적 가용성으로 AI는 대부분 가상에서 실제로 도약했습니다.
컴퓨팅 애플리케이션에서 AI의 잠재력은 무한해 보인다. 소프트웨어 대기업 SAS는 "자동화, 대화형 플랫폼, 봇 및 스마트 머신"과 같은 AI의 기능을 많은 양의 데이터와 결합하여 많은 기술을 향상시킬 수 있다고 말합니다.
여기에는 가정 보안, 금융 투자 분석, 은행 및 회계의 사기 탐지, 암 탐지 및 기타 의료 진단, 그리드 에너지 관리 등이 포함됩니다.
AI의 단점
대부분의 돌파구에는 단점이 있습니다. AI와 함께, 그것은 에너지 소비의 엄청난 증가이다.
인터넷의 발전과, 더 최근에는 소위 클라우드 컴퓨팅의 급증으로 세계에 데이터 센터의 새로운 개념이 소개되었습니다. 이들은 서버 또는 프로세서로 가득 찬 대형 시설로, 전 세계 대부분의 일상 온라인 컴퓨팅이 실제로 이루어지는 곳입니다(데스크톱 또는 현장 컴퓨터 서버와는 대조적으로).
당연히, 한 지붕 아래에 있는 이러한 대규모의 컴퓨팅 장비는 엄청난 양의 전기를 소비하고 똑같이 많은 양의 열을 발생시킵니다. 이제 AI가 주류가 되고 있는 지금, 이러한 시설의 에너지 수요는 급증할 것으로 예상됩니다. 기술 보증 회사인 Spirent에 따르면, 데이터 센터 트래픽만 2년마다 10배 증가할 것으로 예상됩니다.
그 이유는 기술 자체에 뿌리를 두고 있다. 기존 데이터 센터 장비는 사람들이 가정과 사무실에서 사용하는 개인용 컴퓨터(PC)와 동일한 처리 칩으로 실행됩니다. 이러한 중앙 처리 장치(CPU)는 수십억 개의 트랜지스터로 구성되며 여러 처리 코어를 가질 수 있습니다.
컴퓨팅 대기업 인텔은 CPU가 컴퓨터의 "두뇌"이며 "모든 현대 컴퓨팅에 필수적"이라고 설명합니다.
안타깝게도, CPU는 AI 애플리케이션의 컴퓨팅 요구를 지원하기에 충분하지 않습니다.
©Aileen Devlin/Jefferson Lab/Public Domain
그래픽 처리 장치 또는 GPU를 입력하십시오. 1990년대에 처음 상업적으로 이용 가능했으며, 주로 이미지 렌더링, 비디오 편집 및 게임과 같은 디자인 및 그래픽 응용 프로그램을 위해 설계되었습니다.
©A7N8X. CC BY-SA 4.0
인텔이 말했듯이, 오늘날 GPU는 "엄청난 성능을 제공할 수 있다"고 하지만, 이는 또한 전기에 대한 더 많은 수요와 냉각을 위해 더 많은 에너지를 필요로 하는 열 생성을 의미한다. 시장 조사 회사인 Newmark는 GPU가 "기존 CPU의 최대 15배의 에너지를 필요로 한다"고 언급했다.
대규모 데이터 센터가 AI의 증가하는 수요를 충족시키기 위해 GPU 지원 장비를 통합할 것이라는 점을 감안할 때, 이러한 데이터 센터의 에너지 발자국은 폭발적으로 증가할 것입니다.
미국 데이터 센터 시장에 대한 2023년 연구에서, 뉴마크는 AI의 결과로 "기하급수적으로 증가할" 컴퓨팅 자원의 필요성을 예측합니다. 그것은 한 비즈니스 고객을 위한 데이터 센터의 컴퓨터 서버의 일반적인 스택("랙")이 현재 10~14킬로와트를 필요로 한다고 설명합니다. 이 연구는 AI의 수요를 그 수치의 4배 이상으로 예상하고, 요구 사항을 랙당 40~60킬로와트로 밀어붙인다.
기술 회사들은 어떻게 도전에 대처할 것인가?
이것은 기술 회사들이 난제에 직면하는 곳이다. 기술 부문은 지속 가능한 에너지 관행을 수용했으며, 애플, 구글 및 기타 업체는 탄소 발자국을 줄이기 위해 재생 가능 에너지 자원과 에너지 효율에 막대한 투자를 했습니다.
그러나 이러한 회사들이 AI의 요구를 충족시키기 위해 더 많은 양의 에너지와 공간이 필요한 점점 더 큰 데이터 센터에 투자한다면, 어떻게 에너지 발자국을 줄이는 목표를 달성할 수 있을까요?
월스트리트 저널(WSJ)은 구글과 마이크로소프트가 탄소 배출을 극적으로 줄이기로 약속했지만, 두 거대 기술 기업에게는 그 반대가 발생하고 있으며, AI가 크게 책임이 있다고 보도했다.
WSJ에 따르면, 구글의 전체 배출량은 2022년부터 2023년까지 13.5% 증가했으며 2019년 이후 거의 50% 증가했습니다. 구글 최고 지속가능성 책임자인 케이트 브란트와 수석 부사장 베네딕트 고메스는 회사의 연례 지속가능성 보고서에 첨부된 서한에서 "우리가 이루고 있는 진전에도 불구하고, 우리는 적극적으로 극복하고 있는 중대한 도전에 직면해 있다"고 말했다.
마이크로소프트의 배출량은 구글과 비슷한 궤적을 따라 2020년과 2023년 사이에 29% 증가했다.
Stanford University
극복할 수 없는 도전
긍정적인 측면에서, 데이터 센터와 AI에 관한 도전은 극복할 수 없는 것이 아니다.
기업들은 AI를 더 에너지 효율적으로 만들기 위해 많은 구제책을 가지고 있다. 매사추세츠 공과대학(MIT)은 "AI 모델이 소비하는 에너지를 줄이는 데 도움이 되는 새로운 도구를 사용할 수 있다"고 보고했다.
예를 들어, MIT의 자체 링컨 연구소 슈퍼컴퓨팅 센터(LLSC)는 GPU가 소비할 수 있는 전력량을 제한하거나 "상한"함으로써 AI의 에너지 소비가 12%에서 15% 감소한다는 것을 발견했다. 이 기술의 유일한 단점은 작업 완료 시간이 약 3% 증가한다는 것인데, LLSC의 고위 직원인 Vijay Gadepally에 따르면 "거의 눈에 띄지 않는" 것입니다.
데이터 센터 운영자는 또한 AI 모델을 프로그래밍하기 위해 사용하는 알고리즘을 최적화하여 계산 능력에 대한 수요를 줄일 수 있습니다. 계산력에 대한 수요 감소는 더 적은 에너지 소비를 필요로 한다.
하드웨어 개선, 더 작고 덜 복잡한 모델 사용, AI 모델에 대한 보다 효율적인 훈련 기술, AI 컴퓨팅의 스케줄링 최적화, 데이터가 저장되는 곳에 더 가까운 계산 이동("엣지 컴퓨팅"이라고도 함)과 같은 다른 기술은 단독으로 또는 집합적으로 사용하든 AI 컴퓨팅 및 AI 컴퓨팅이 발생하는 데이터 센터의 에너지 효율을 높일 수 있습니다.
'녹색 데이터 센터'
AI의 탄소 발자국을 줄이는 또 다른 기술은 소위 "친환경 데이터 센터"에서 컴퓨팅을 수행하는 것입니다. 전기 및 전자 엔지니어 협회(IEEE)는 녹색 데이터 센터를 전통적인 데이터 센터의 기능을 "그러나 보다 지속 가능한 방식으로" 수행하는 시설로 정의합니다.
IEEE의 정의에 따르면, 센터의 모든 시스템은 "에너지를 덜 소비하고 환경에 미치는 영향을 최소화하도록 설계되었습니다." 여기에는 컴퓨터, 전기, 기계 및 조명 시스템이 포함됩니다.
그것들은 건물 발자국을 최소화하기 위해 저공해 건축 자재와 가구를 사용하여 설계 및 제작되었습니다. 아마도 가장 중요한 것은 그들이 히트 펌프나 태양광 기술과 같은 대체 에너지원을 활용한다는 것이다. 그들의 디자인은 또한 전자 폐기물 재활용과 같은 책임 있는 관행을 통합합니다. 이러한 친환경 데이터 센터의 에너지 절감은 상당할 수 있으며, 일부 보고서에 따르면 최대 40%의 절감액이 있습니다.
또한, AI의 많은 지지자들은 AI가 사회의 에너지 효율을 크게 높이는 데 도움이 될 것이며, 이러한 개선이 에너지 발자국의 증가보다 훨씬 클 것이라고 주장한다.
예를 들어, WSJ는 또한 구글이 항공의 지구 온난화 영향의 57%를 차지하는 비행기가 콘트라일 생성을 피하는 데 도움이 되는 AI 기반 도구를 개발했다고 보도했다.
©Gralo
AI 데이터 센터의 '녹화' 효과
카리브해 지역, 중남미, 그리고 전 세계적으로 운영되는 전기 에너지 솔루션 공급자 및 기타 이해 관계자의 협회인 캐리비안 전기 유틸리티 서비스 공사(CARILEC)는 AI가 여러 가지 방법으로 에너지 절약에 기여할 수 있다고 보고합니다.
예를 들어, AI는 전 세계 에너지 소비의 거의 40%를 차지하는 건물의 에너지 소비를 최적화함으로써 에너지 절약에 기여할 수 있습니다. CARILEC은 AI를 사용하여 난방, 환기 및 에어컨(HVAC) 시스템을 실시간으로 조정할 수 있으며, 에너지가 필요할 때와 필요한 곳에서만 사용되도록 보장하며, 이는 "상당한 에너지 절약과 탄소 배출 감소를 초래할 수 있다"고 말합니다.
AI가 지구 온난화를 막는 데 도움을 줄 수 있는 다른 방법들이 있는데, 그 중 일부는 조금 덜 분명해 보일 수 있지만, 똑같이 효과적입니다. 세계경제포럼(WEF)이 작성한 목록에는 다음이 포함됩니다:
빙산이 녹는 패턴을 추적합니다.
삼림 벌채 매핑.
취약한 지역 사회가 기후 변화에 적응할 수 있도록 돕는 것.
폐기물 재활용 증가.
해양 폐기물의 상세한 지도.
기후 재해 예측.
더 나은 풍력 에너지 생성을 위한 일기예보와 바람 패턴 개선.
산업이 배출을 줄이는 데 도움이 되는 추적 플랫폼.
브라질 재조림을 위해 씨앗을 분산시키기 위해 드론을 사용합니다.
WEF의 해결책 중 일부가 억지스럽게 보인다면, 다른 제안은 비교했을 때 완전히 이 세상 밖의 것처럼 보일 수 있습니다.
탈레스 알레니아 스페이스는 두 개의 유럽 방위, 보안 및 교통 시스템 제공업체인 탈레스와 레오나르도의 합작 투자입니다. 2024년 6월, 파트너십은 우주 공간의 데이터 센터에 대한 ASCEND(유럽 순 제로 배출 및 데이터 주권을 위한 고급 우주 구름) 타당성 조사 결과를 발표했습니다.
연구에 따르면, 궤도를 도는 플랫폼은 에너지를 절약할 수 있다. 예를 들어, 그들은 지구 대기 바깥에 위치한 태양 전지판에 의해 생성된 전력을 소비할 것이며, 우주는 지구보다 훨씬 춥기 때문에 지상의 데이터 센터보다 냉각하기가 훨씬 쉬울 것입니다. (The Earth & I 호의 뉴스 브리핑 "AI 에너지 법안을 낮추기 위한 유럽 계획은 이 세상 밖"을 참조하십시오).
기술은 빠르고 놀라운 방식으로 움직인다
불과 2년 전, AI는 상상력의 장벽을 뚫고 기술 혁신을 위한 변혁적인 힘이 되었고, 과대 광고는 가라앉지 않고 있다.
그 돌파구로, AI의 탄소 발자국은 이미 중요하며 세계가 기후 변화의 도전에 맞서 싸울 때 간과할 수 없는 것입니다.
스마트폰, 전기 자동차, 풍차 및 옥상 태양 전지판과 같은 다른 강력한 혁신이 이익과 영향의 균형을 맞추기 위해 고유한 환경 문제와 씨름한 것처럼 AI도 똑같이 해야 합니다.
*Rick Laezman is a freelance writer in Los Angeles, California. He has a passion for energy efficiency and innovation. He has been covering renewable power and other related subjects for more than ten years.
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