AI는 비트코인보다 더 많은 전기를 소모한다

연구자들은 에너지 효율성이 향상되었음에도 불구하고 AI로 인한 전기 수요는 급증할 것으로 예측합니다.

알렉스 드 브리스-가오의 연구에 따르면, 일부 AI 모델의 전력 소비량은 한 국가의 전력 소비량과 맞먹는 것으로 나타났습니다. 사진: TheVerge .

새로운 분석에 따르면 인공지능(AI)이 곧 비트코인 ​​채굴의 에너지 소비량을 추월할 수 있다고 합니다. 이 연구는 2025년 말까지 AI가 전 세계 데이터 센터에서 소비하는 전력의 거의 절반을 소비할 수 있다고 결론지었습니다.

이러한 추정치는 암스테르담 자유대학교 환경연구소 박사과정생인 알렉스 드 브리스-가오가 제시한 것으로, 그는 암호화폐의 전력 소비량과 환경적 영향을 추적해 왔습니다. AI의 증가하는 전력 수요에 대한 그의 최신 논평은 지난주 저널 줄 (Joule) 에 게재되었습니다.

“크면 클수록 좋다”

AI는 현재 데이터 센터에서 사용하는 전력의 최대 20%를 차지하는 것으로 추산되며, 기술 회사의 구체적인 데이터가 부족하여 특수 AI 칩에 대한 공급망 예측을 기반으로 한 De Vries-Gao의 분석에 따르면 효율성이 향상되었음에도 불구하고 소비가 급격히 증가하고 있습니다.

드 브리스-가오는 에너지 집약적인 기술 연구가 이더리움의 합병(The Merge)으로 끝날 수 있다고 생각했습니다. 그러나 ChatGPT의 등장으로 그는 새로운 관점을 갖게 되었습니다. 그는 AI 개발과 암호화폐 시장의 에너지 수요 사이에 놀라운 유사점을 발견했습니다.

"ChatGPT가 나왔을 때 '맙소사, 또다시야'라고 생각했어요. 이건 특히 경쟁이 치열한 시장에서 많은 에너지를 소모하는 특이한 기술이죠."라고 그는 The Verge 에 말했습니다.

AI 산업은 경쟁으로 인해 점점 더 많은 에너지를 소비하게 될 것입니다. 사진: SciTechDaily.

두 산업 모두에서 공통적으로 나타나는 중요한 공통점 중 하나는 "크면 클수록 좋다"는 사고방식입니다. 드 브리스-가오는 "기술 기업들이 최고의 애플리케이션을 만들기 위해 끊임없이 모델 규모를 확장하는 것을 볼 수 있습니다. 하지만 이로 인해 리소스 수요도 증가합니다."라고 설명합니다.

이러한 추세에 따라 특히 미국에서 새로운 AI 데이터 센터가 붐을 이루었고, 이로 인해 증가하는 전기 수요를 충족하기 위해 새로운 가스 발전소와 원자로를 건설하려는 계획이 수립되었습니다.

이러한 전력 수요 급증은 전력망에 부담을 주고 더 깨끗한 에너지원으로의 전환을 저해할 수 있습니다. 이는 암호화폐 채굴이 직면한 문제와 유사합니다. 또 다른 유사점은 이러한 기술의 에너지 소비량과 환경 영향을 정확하게 평가하는 것이 어렵다는 점입니다. 대형 기술 기업들은 탄소 배출량을 보고하지만, AI에 대한 구체적인 데이터는 거의 제공하지 않습니다.

이 문제를 해결하기 위해 드 브리스-가오는 "삼각 측량"이라는 기법을 사용했습니다. 그는 공개적으로 이용 가능한 장치 정보, 분석가 추정치, 그리고 회사 실적 보고서를 활용하여 하드웨어 생산량과 에너지 소비량을 예측했습니다.

그는 또한 주요 AI 칩 제조업체인 대만 반도체 제조회사(TSMC)가 2023년부터 2024년까지 AI 칩 생산 용량을 두 배 이상 늘렸다고 언급했습니다.

앞으로의 예측과 미지수

드 브리스-가오는 2024년에 AI가 네덜란드 전체 전력 소비량과 맞먹는 전력을 소비할 것으로 추산합니다. 2025년 말까지 이 수치는 영국 수준으로 증가하여 AI 전력 수요는 23기가와트(GW)에 달할 수 있습니다.

컨설팅 회사 ICF의 별도 보고서에 따르면, 2030년까지 미국의 전력 수요는 25% 증가할 것으로 예측됩니다. 이러한 증가는 주로 AI, 데이터 센터, 비트코인 ​​채굴 때문입니다.

이러한 예측에도 불구하고 AI의 에너지 소비량을 정확하게 계산하는 것은 여전히 ​​어렵습니다. 환경에 미치는 영향은 필요한 처리 유형, AI 모델의 규모, 지역 전력망에 공급되는 에너지 등의 요인에 따라 크게 달라집니다.

비트코인보다 에너지 효율적인 거래 검증 방식으로 전환한 후 이더리움의 전력 소비량이 99.988% 감소했습니다. 사진: SCMP.

예를 들어, 웨스트버지니아주의 데이터 센터에서 처리되는 AI 도구를 사용하면 두 주 간의 재생 에너지 사용 차이로 인해 캘리포니아주보다 거의 두 배나 많은 탄소 배출량이 발생할 수 있습니다.

드 브리스-가오는 기술 기업들이 더 투명해야 한다고 생각합니다. "추정치를 도출하기 위해 그렇게 많은 복잡한 단계를 거쳐야 한다는 것은 정말 어처구니가 없습니다. 이렇게 어처구니없을 정도로 어려워서는 안 되지만, 안타깝게도 그렇습니다."라고 그는 말했습니다.

앞으로 에너지 효율이 향상될지는 아직 미지수입니다. DeepSeek처럼 일부 AI 모델은 다른 모델보다 전력 소비량이 훨씬 적다고 주장하지만, 기업들이 "크면 클수록 좋다"는 트렌드보다 효율성을 우선시할지 여부는 의문입니다.

또한 제본스의 역설(Jevons paradox)이 발생할 위험도 있습니다. 즉, 효율성이 증가하면 사용량이 늘어나 전체 소비량도 늘어나는 것입니다. 더 나은 측정과 투명성이 없다면 AI가 소비하는 에너지를 관리하는 것은 큰 과제가 될 것입니다.

출처: https://znews.vn/ai-co-the-tieu-thu-dien-nhieu-hon-bitcoin-vao-cuoi-nam-2025-post1556958.html