By REECE ROGERS, WIRED US

지금 당장 온라인에서 생성형 인공지능(AI)을 무시할 수 없다. 구글 검색 기능을 사용할 때마다 검색 결과 가장 윗부분에 임의로 AI 생성 요약문이 등장한다. 혹은 페이스북 피드를 보면서 메타의 AI 툴을 사용하고자 명령어를 입력할 수도 있다. 게다가 그 어느 때보다 더 화려한 이모지가 필자의 꿈에 계속 우려를 제기한다.

최대한 다양한 온라인 상호작용에 AI를 추가하고자 한 경쟁은 오픈AI가 챗GPT를 출시하면서 온라인 기능의 경계를 추진한 2022년 11월로 거슬러 올라갈 수 있다. 챗GPT 출시 직후 실리콘밸리는 생성형 AI에 집착하게 되었다. 챗GPT 출시일 기준 약 2년이 지난 현재 대규모 언어 모델을 바탕으로 역량을 더한 AI 툴이 온라인 사용자 경험에 만연해졌다.

생성형 AI 확산의 불운한 부작용 중 하나로 생성형 AI 실행에 필요한 컴퓨터 처리 작업의 자원 소모 수준이 더 높다는 사실이다. 생성형 AI가 요구하는 에너지 소모량은 작업 실행은 물론이고 구축에 필요한 과도한 전력 및 수자원이 필요한 새로운 유형의 컴퓨팅 확산으로 정의할 수 있는 시기인 인터넷의 과도한 소비 시대 도달로 이어졌다.

워싱턴대학교 컴퓨터 엔지니어링 연구원인 사자드 모아제니(Sajjad Moazeni) 연구원은 “백엔드에서 생성형 AI 모델 실행에 필요한 알고리즘은 기본적으로 기존의 구글 검색이나 이메일과는 매우 다르다”라며, “기본 서비스는 작업 처리 과정 전후에 필요한 데이터 처리량 측면에서 에너지 소모량이 매우 적은 편이었다”라고 설명했다. 반면, 생성형 AI 애플리케이션은 기존 인터넷보다 에너지 소모량이 100~1,000배가량 더 많다고 추산했다.

생성형 AI의 알고리즘 훈련 및 배치에 다량의 에너지가 필요하다는 사실이 더는 생성형 AI의 숨기고 싶은 심각한 비밀이 아니다. 2023년, 기업이 AI 애플리케이션 처리 작업을 담당하는 데이터센터의 에너지 수요 급증 예측 사항을 공개한 결과이다. 최근, 구글이 탄소중립 중단을 고려한 것과 마이크로소프트가 현재 진행 중인 최대 규모의 가장 훌륭한 AI 툴 개발 경쟁의 근간이 되는 지속가능성 목표가 타격을 입게 될 가능성은 거의 예측할 수 있는 일이었다.

시카고대학교 네트워크 시스템 연구원인 장준첸(Junchen Jiang) 연구원은 “탄소 발자국과 에너지 소모량은 연산 처리량을 바탕으로 한다. 기본적으로 데이터센터는 실제로 처리하는 연산 처리 작업량에 따라 가동되기 때문이다”라고 설명했다. AI 모델의 규모가 클수록 필요한 연산 처리량이 더 많다. 생성형 AI 툴 실행의 근간이 되는 모델의 규모는 거대해진다.

코리나 스탠디포드(Corina Standiford) 구글 대변인은 2019년부터 2023년 사이 구글의 전체 에너지 소모량이 두 배 증가했으나 AI 경쟁 도중 구글의 에너지 소모량이 급증했다고 말하는 것이 더 적합하다고 주장했다. 스탠디포드 대변인은 와이어드에 보낸 메일을 통해 “구글의 전체 탄소 발자국 중 75%를 차지하는 구글 공급사의 배출량 감축은 매우 어려운 일이다”라고 전했다. 구글이 탄소 배출량 발생을 두고 탓한 공급사 중에는 서버, 네트워크 장비, 기타 데이터센터에 필요한 인프라 생산 기업이 포함되었다. 데이터센터 자체는 생성형 AI의 경계에 배치된 AI 모델의 물리적 부분을 형성할 때 필요한 에너지 집약도가 매우 높은 작업을 처리한다.

코넬대학교 에너지시스템 엔지니어링 연구원 유펑치(Fengqi You)는 데이터센터의 에너지 수요가 증가하는 추세이지만, 인간이 전체적으로 사용하는 에너지 소모량 비중과 비교했을 때 소수에 불과하다고 전했다. 그 근거로 정유 공장과 건축, 대중교통 산업이 현재 탄소 배출량 생성 부문에서 더 큰 영향을 미친다고 언급했다. 유 연구원은 “정유 공장과 건축, 대중교통 산업의 현재 에너지 소모량은 AI 데이터센터보다 훨씬 더 많다”라고 말했다. 이를 염두에 두었을 때 AI의 에너지 소모량 발자국이 증가할 것이라는 단기 전망을 제기할 수 있다. 생성형 AI 툴이 인터넷의 더 많은 영역에 통합되면서 온라인 사용자의 채택률이 더 증가할 것이라는 전망 때문이다.
 
충격적인 수자원 사용량
생성형 AI 모델 훈련과 운영을 담당하는 데이터센터는 에너지 사용량 외에도 수백만 갤런에 이르는 물을 사용하기도 한다.

캘리포니아대학교 리버사이드 캠퍼스의 AI 책임 연구원이자 ‘AI의 수자원 소모량 줄이기: AI 모델의 숨겨진 물 사용 발자국 발견 및 괸리(Making AI Less ‘Thirsty’: Uncovering and Addressing the Secret Water Footprint of AI Models)’의 공동 저자인 런샤오레이(Shaolei Ren) 연구원은 “인간이 사용할 수 있는 수자원은 매우 한정적이다. 지상의 깨끗한 물과 지하수만 사용할 수 있다. 데이터센터는 대기 중으로 수자원을 증발하기만 한다”라고 주장했다.

처음에는 데이터센터와 지역 주민의 수자원 사용량이 비슷한 것처럼 보였으나 거대한 데이터 센터를 운영하는 기업이 지역 환경에 미치는 영향은 일주일간 거품 목욕을 많이 하거나 수도꼭지를 틀어둔 채로 양치하는 지역 주민의 물 낭비량과는 비교할 수 있는 수준이 아닌 것으로 나타났다. 런 연구원은 “데이터센터의 수자원 사용 실태는 일반 거주민과는 다르다. 공공재에서 수자원을 얻을 때 물을 하수로 즉시 배출하면서 수자원을 폐기한다. 실질적으로 물을 소비하지 않는다”라며, “데이터센터는 수자원을 얻으면, 대기, 하늘로 물을 증발한다”라고 설명했다. 데이터센터에서 소비한 물은 1년이 지나도 지구 표면으로 돌아오지 않는다고 덧붙였다.

마이크로소프트 애저 글로벌 인프라 수석 책임자 알리스터 스페어스(Alistair Speirs)는 메일을 통해 AI가 전 세계 데이터센터의 에너지 소모량 증가 추세에 기여한다고 언급하며, 클라우드 컴퓨팅으로의 전환 과정에서 발생하는 에너지 소모량도 고려할 필요가 있다고 전했다. 그는 “클라우드 컴퓨팅 전환은 그동안 직접 설치하여 가동되던 하드웨어 상당수를 대체하면서 제법 빠른 속도로 성장이 이루어지도록 할 수 있다”라고 설명했다. 이어, 마이크로소프트는 2020년대 말까지 탄소 배출이 없으면서 물 사용량이 적고, 배출량이 전혀 없는 배출량 목표를 달성하고자 한다고 덧붙였다.

유평치 연구원도 재생에너지 자원 전환 지속 중요성을 강조했다. 다만, 지속가능성 노력의 한 부분으로 탄소 배출량 상쇄 계획에 의존하는 기업의 목표 효율성에 의문을 제기하기도 했다. 유 연구원은 “탄소 배출량 상쇄는 아무 노력도 하지 않는 것보다 더 나은 임시방편일 뿐, 궁극적인 해결책은 아니다”라고 말했다. 런 연구원은 수자원 보급 노력도 마찬가지로 효율성이 부족하다고 본다. 아무런 노력도 없는 것보다는 낫지만, 효율성이 부족한 대책이라고 전했다. 또한, 대기업이 직접 생성하는 수자원 발자국은 물론이고, 대기업 공급망의 수자원 발자국에도 더 집중해야 한다고 덧붙였다.

물론, 구글과 마이크로소프트 외에도 AI 경쟁에 나선 기업을 여럿 찾아볼 수 있다. 멜라니 로(Melanie Roe) 메타 대변인은 와이어드가 추가 메시지를 통해 문의한 추가 정보 공개 문의에 답변하지 않았다. 오픈AI는 의견 공개 요청에 답변하지 않았다.

다량의 전력 소모 기업
테크 기업은 종종 환경을 해치는 자원보다는 AI 개발을 기후 해결책과 중요한 혁신의 일환이라는 위치에 내놓는다. AI가 비용은 물론이고 환경에 즉각 미치는 영향을 두고 많은 연구원과 개발자는 효율성이 더 우수한 하드웨어 칩에 의존하여 AI 툴 생성 시 필요한 에너지 소모량을 줄일 창의적인 접근 방식을 모색한다. 에너지 소비량이 적은 규모가 비교적 적은 AI 모델의 잠재력을 실험하기도 한다.

AI 데이터 센터는 환경 우려를 넘어서 에너지 수요 때문에 지역 전력 그리드 과부화 문제를 일으킬 수 있다. 모아제니 연구원은 “워싱턴주 퀸시에는 마이크로소프트 건물 내 데이터센터가 있다. 데이터센터가 소각하는 전력이 기본적으로 지역 에너지를 모두 사용할 것이라는 우려가 존재한다는 사실을 인지하고 있다”라고 말했다. 세계 각지에는 지역 주민, 기업과 전력 수요를 두고 경쟁하는 AI 훈련 및 실행을 담당하는 서버 농장이 있다. 결과적으로 전력 수요가 최고치를 기록한 시간에는 정전 문제가 발생할 수도 있다.

바비 홀리스(Bobby Hollis) 마이크로소프트 부사장은 메일을 통해 마이크로소프트가 당국 및 공공재 기업과 협력하여 지역 전력 공급 서비스에 지장을 주지 않도록 협력 중이라고 전했다. 홀리스 부사장은 마이크로소프트가 지역 주민에게 공급하는 전력 서비스 감소 문제를 피하기 위한 기반 시설을 건설했다고 주장했다.

에너지 소모량을 고려하는 온라인 서비스 사용자는 손실 문제를 발견하게 될 것이다. 사용자 개인이 생성형 AI 툴을 찾지 않더라도 생성형 AI가 운영체제, 웹 앱, 일상 소프트웨어 프로그램 등에 기본 기능으로 포함되었다는 점에서 생성형 AI 기능을 피하기 어려울 것이다. 온라인 업무 포털에 연결하든 친구와의 연락을 위해 인터넷에 접속한 상태이든 정보 요약문을 제공하면서 생산성 향상을 약속하는 챗봇 여럿을 피한 채로 원하는 정보를 클릭하는 것은 거의 불가능하다.

이미 AI가 온라인에서 만연해졌으나 앞으로 온라인 생활의 더 깊은 곳까지 영향을 미칠 것이다. 이때 에너지 사용량과 수자원 소비 상한은 더 지켜보아야 할 것이다.

** 위 기사는 와이어드US(WIRED.com)에 게재된 것을 와이어드코리아(WIRED.kr)가 번역한 것입니다. (번역 : 고다솔 에디터)

<기사원문>
AI's Energy Demands Are Out of Control. Welcome to the Internet's Hyper-Consumption Era