전력 산업과 관련된 연구 및 개발을 수행하는 미국의 독립적인 비영리 기관 EPRI(Electric Power Research Institute)에 따르면, 챗GPT의 경우 한 번의 요청 처리에 구글 검색의 10배에 달하는 전력을 소비한다. 음성 및 영상 생성과 같은 새로운 AI 기능은 이러한 에너지 수요를 더욱 가중시킬 것으로 예상된다.
데이터센터 에너지 위기, 전력망 불안정 초래
패스트컴퍼니에 따르면 AI 기술 발전은 데이터 센터의 급격한 성장을 촉진시켰고, 이는 전력망에 엄청난 부담을 주고 있다. 데이터 센터 건설에는 1~2년이 소요되는 반면, 전력망 확충에는 4년 이상이 걸리기 때문에 전력 공급 부족 문제가 심화되고 있다.
특히 미국 버지니아주의 '데이터 센터 앨리'와 같이 데이터 센터가 밀집된 지역에서는 전력 소비량이 급증해 전력망 불안정 문제가 더욱 심각하다.
재생에너지 확대와 에너지 저장 문제
대부분의 국가들이 탄소 중립 목표를 달성하기 위해 재생에너지 사용을 확대하고 있지만, 풍력 및 태양광 발전은 간헐적인 특성으로 인해 안정적인 전력 공급이 어렵다. 또한, 데이터 센터의 냉각 시스템에 사용되는 물 소비량 증가는 제한된 수자원에 부담을 주고 있다.
데이터 센터 에너지 효율성 개선 노력
데이터 센터 업계는 에너지 효율성을 높이기 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 수냉식 및 외부 냉풍 시스템 도입, 액체 냉각 및 침지 냉각 기술 개발 등을 통해 냉각 시스템의 효율성을 개선하고 있다.
그러나 하드웨어 효율성 향상에는 한계가 있으며, 제번스의 역설(석탄 사용의 효율성 증가가 석탄 소비 감소로 이어지지 않고 오히려 증가시킨다는 19세기 영국의 경제학자 윌리엄 스탠리 제번스 주장)처럼 효율성 향상이 오히려 에너지 소비 증가로 이어질 수 있다는 점을 간과해서는 안 된다.
유연한 컴퓨팅과 AI 모델 최적화
AI 데이터 센터의 에너지 소비를 줄이기 위해서는 유연한 컴퓨팅 방식 도입이 필요하다. 전력 가격이 저렴하고 공급이 원활할 때는 컴퓨팅 작업량을 늘리고, 그렇지 않을 때는 줄이는 방식으로 에너지 소비를 효율적으로 관리해야 한다.
AI 모델 훈련 시 정확도를 낮추는 등 작업 부하를 줄이는 전략도 고려할 수 있다. 이를 위해서는 데이터 센터 부하 및 전력망 상황에 대한 정확한 예측과 모델링이 필수적이다.
엣지 데이터 센터 확대 및 지속 가능한 에너지 솔루션 모색
대규모 데이터 센터 건설 대신, 지역 사회에 컴퓨팅 파워를 제공하는 소규모 엣지 데이터 센터를 확대하는 방안도 고려할 수 있다. 엣지 데이터 센터는 전력망에 부담을 주지 않으면서도 안정적인 컴퓨팅 파워를 제공할 수 있다.
AI 기술 발전과 함께 급증하는 데이터 센터 에너지 문제를 해결하기 위해서는 하드웨어 및 소프트웨어 혁신, 전력망과의 협력, 에너지 저장 기술 개발 등 다양한 분야에서 지속적인 노력이 필요하다.
AI 기술의 발전은 우리 삶에 많은 편리함을 가져다주었지만, 동시에 데이터 센터의 에너지 소비 증가라는 심각한 문제를 야기했다. 이 문제를 해결하기 위해서는 정부, 기업, 연구기관 등 다양한 주체들의 협력과 노력이 필요하다. 지속 가능한 에너지 솔루션을 개발하고 적용하여 AI 기술 발전과 환경 보호라는 두 가지 목표를 동시에 달성해야 한다.
이태준 글로벌이코노믹 기자 tjlee@g-enews.com
