새로운 모델이 끊임없이 출시되면서 인공지능(AI) 경쟁은 더욱 치열해지고 있습니다. 아마존, 마이크로소프트, 애플, 구글, 메타는 앞으로 AI 인프라에 수십억 달러를 더 투자할 것으로 예상됩니다.
엄청난 양의 전기를 소모합니다
오늘날 대표적인 AI 모델로는 OpenAI의 ChatGPT, Google의 Chatbot AI, Meta의 Meta AI, Amazon의 Olympus, Microsoft의 MAI-1을 들 수 있습니다. AI의 급속한 발전 속에서 많은 사람들이 AI가 초래할 수 있는 위험과 영향, 특히 에너지 사용 및 탄소 배출량 증가 문제에 대해 큰 우려를 표하고 있습니다.
AI가 소비하는 에너지량은 AI의 종류, 모델 크기, 하드웨어, 구현 프로세스 등 여러 요인에 따라 달라집니다. OpenAI가 개발한 1,750억 개의 매개변수를 갖는 대용량 언어 모델 GPT-3의 경우, 연구진은 이를 학습시키기 위해 약 한 달 동안 1,024개의 GPU(그래픽 처리 장치)를 지속적으로 실행해야 했습니다. 미국 미시간 대학교의 모샤라프 초우두리 부교수는 GPT-3 학습에 매번 128만 7천 kWh의 전력이 소모된다고 추정했는데, 이는 미국 가정이 120년간 평균적으로 소비하는 전력량에 해당합니다.
ChatGPT는 하루 50만 kWh 이상의 전기를 소비하는데, 이는 미국 17,000가구의 평균 일일 전기 소비량과 같습니다. 사진: 로이터
GPT-3는 4년 전에 출시되었으며, 오늘날 대규모 언어 모델(LLM)의 매개변수 크기는 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 한편, 2023년에 출시될 GPT-4는 총 1조 7,600억 개의 매개변수를 가지며, 이는 GPT-3의 10배에 달합니다. 2025년 말 출시 예정인 GPT-5는 더 빠르고 강력한 언어 처리 기능을 갖추고 있어 학습에 필요한 에너지 소비량 또한 상당히 증가할 것입니다.
앱의 인기가 높아지고 사용자 수가 증가함에 따라 전력 소비량도 계속 증가할 것입니다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 ChatGPT는 시간당 평균 2.9와트의 전력을 소비하는데, 이는 Google이 사용자 검색을 지원하는 데 소비하는 평균 전력의 약 10배에 달합니다.
사용 측면에서 ChatGPT는 하루 약 2억 건의 수요를 충족하며, 연간 최대 1억 8,250만 kWh의 전력을 소비합니다. 하루 약 90억 건의 검색을 처리하는 구글의 경우, 대규모 합성 AI를 검색에 통합할 경우 IEA는 연간 100억 kWh의 전력이 추가로 필요할 것으로 추산합니다.
데이터 센터 개발 촉진
데이터 센터는 AI의 인프라로서, AI에 필요한 컴퓨팅 리소스, 저장 용량, 네트워크 대역폭을 제공하여 AI 애플리케이션의 효율적인 실행 및 개발을 지원합니다. 동시에, 데이터 센터는 24시간 내내 가동되는 수천 대의 서버와 칩이 많은 열을 발생시키기 때문에 적정 온도를 유지하기 위한 강력한 냉각 시스템도 제공해야 합니다. 따라서 데이터 센터 자체의 전력 소비량도 상당합니다.
IEA 2022 보고서에 따르면, 2022년 전 세계 데이터 센터의 전력 소비량은 4,600억 kWh로 추산되며, 이는 전 세계 전력 소비량의 약 2%에 해당합니다. 2026년까지 데이터 센터의 총 전력 소비량은 현재의 두 배인 1,000테라와트시로 증가할 것으로 예상되며, 이는 일본 전체의 연간 전력 소비량과 거의 맞먹는 수준입니다.
전기 수요와 함께 전체 시스템 냉각을 위한 깨끗한 물의 수요도 증가하고 있습니다. 연구진의 추정에 따르면, AI 서비스 운영 필요성으로 인해 2027년까지 추출해야 할 지하수량이 42억~66억 세제곱미터에 달할 것으로 예상됩니다. 이는 영국에서 매년 사용하는 물의 절반에 해당합니다.
많은 전문가들은 기술 기업들이 친환경 전환을 지원하기 위해 AI를 활용해야 한다고 생각합니다. 로이터 통신에 따르면, 아마존, 마이크로소프트, 구글과 같은 거대 기술 기업들은 태양광 및 풍력 발전 프로젝트에 막대한 투자를 하고 있으며, 냉각수 절감을 위해 데이터 센터를 재설계하고 있습니다.
기후 변화의 위험
eduX 글로벌 인스티튜트 주식회사의 설립자이자 CEO인 루 빈센트 더 헝(Lu Vincent The Hung) 씨는 AI 도구 사용이 직접적으로 전기를 "소비"하는 것은 아니라고 생각합니다. GPT-3.5, GPT-4o와 같은 AI 모델을 훈련하는 과정은 매우 큰 처리 리소스 요구 사항으로 인해 전력 소비를 유발하며, 운영에 많은 에너지가 필요합니다. 이는 지구 온난화, 가뭄, 홍수 등 기후 변화의 원인 중 하나입니다. 또한, AI 건설 장비는 수명이 1~2년 정도로 짧은 경우가 많아 가까운 미래에 전자 폐기물이 급격히 증가할 것으로 예측됩니다.
"AI 훈련 유닛은 더 간단한 알고리즘과 더 컴팩트한 AI 모델을 만들어 에너지를 절약할 수 있으며, 이를 통해 비용 절감에도 도움이 됩니다. 동시에 AI 시스템 전력 공급에는 태양광이나 풍력과 같은 재생 에너지를 사용해야 하며, 이 기술의 운영 및 개발에는 최대 전력 소비량에 대한 구체적인 규정이 있어야 합니다."라고 헝 씨는 제안했습니다.
한 정보기술 강사에 따르면, 전력을 절약하고 AI를 더욱 지속가능하고 효과적으로 개발하기 위해서는 클라우드 컴퓨팅 솔루션을 적용하여 이러한 모델을 운영할 때 리소스 사용을 최적화할 수 있습니다. 또한, AI 시스템을 소유한 기술 기업은 자사 시스템의 전력 사용량 데이터를 제공해야 하며, 이를 통해 베트남의 장기적인 AI 기술 개발에 적합한 AI 에너지 소비 기준을 산정할 수 있습니다.
L. 지방
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출처: https://nld.com.vn/ai-hut-dien-tren-toan-cau-196240713192735629.htm
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