AI는 비트코인보다 더 많은 전력을 소비합니다.

연구원들은 에너지 효율성이 향상되었음에도 불구하고 AI로 인한 전력 수요가 급증할 것으로 예측합니다.

알렉스 드 브리스-가오의 연구에 따르면 일부 AI 모델은 한 국가 전체가 소비하는 것만큼 많은 전력을 소비한다고 합니다. 사진: TheVerge

새로운 분석에 따르면 인공지능(AI)이 에너지 소비 측면에서 비트코인 ​​채굴을 곧 넘어설 수 있다고 합니다. 이 연구는 AI가 2025년 말까지 전 세계 데이터 센터에서 소비되는 총 전력량의 거의 절반을 차지할 수 있다고 결론지었습니다.

이러한 추정치는 암스테르담 대학교 환경연구소의 연구원인 알렉스 드 브리스-가오가 제시한 것으로, 그는 암호화폐의 전력 소비량과 환경적 영향을 추적해 왔습니다. 인공지능의 전력 수요 증가에 대한 그의 최신 분석은 지난주 학술지 Joule 에 게재되었습니다.

"크면 클수록 좋다"

현재 AI는 데이터 센터에서 사용되는 전력의 최대 20%를 차지하는 것으로 추산됩니다. 드 브리스-가오의 분석에 따르면 (기술 기업의 구체적인 데이터 부족으로 인해) 특수 AI 칩의 공급망 예측을 기반으로 한 이 분석에서, 효율성 개선에도 불구하고 이러한 전력 소비는 빠르게 증가하고 있다고 합니다.

드 브리스-가오는 한때 에너지 집약적 기술 연구가 이더리움 더 머지(Ethereum The Merge)로 끝날 것이라고 생각했습니다. 그러나 챗GPT(ChatGPT)의 등장으로 그의 연구 방향은 새롭게 바뀌었습니다. 그는 인공지능(AI)의 발전과 암호화폐 시장의 에너지 수요 사이에 놀라운 유사점을 발견했습니다.

"ChatGPT가 나왔을 때 '맙소사, 또 나왔군.'이라는 생각이 들었습니다. 특히 경쟁이 치열한 시장에서는 에너지를 많이 소모하는 또 다른 기술이니까요."라고 그는 The Verge 와의 인터뷰에서 밝혔습니다.

인공지능 산업은 경쟁 심화로 인해 에너지 소비량이 점점 더 증가할 것이다. 사진: SciTechDaily.

두 산업 모두에서 "크면 클수록 좋다"는 사고방식이 널리 퍼져 있다는 것이 핵심적인 공통점입니다. 드 브리스-가오는 "기술 기업들이 최고의 애플리케이션을 만들기 위해 끊임없이 사업 모델을 확장하는 것을 볼 수 있습니다. 하지만 이는 자원 수요 증가로 이어지기도 합니다."라고 설명합니다.

이러한 추세를 쫓다 보니 특히 미국에서 새로운 AI 데이터 센터가 급증했습니다. 그 결과, 증가하는 전력 수요를 충족하기 위해 가스 발전소와 원자력 발전소를 더 많이 건설하려는 계획이 추진되고 있습니다.

갑작스러운 전력 수요 급증은 전력망에 상당한 부담을 주고, 암호화폐 채굴과 마찬가지로 청정 에너지원으로의 전환을 저해할 수 있습니다. 또 다른 유사점은 이러한 기술의 전력 소비량과 환경적 영향을 정확하게 평가하기 어렵다는 점입니다. 대형 기술 기업들은 탄소 배출량을 보고하지만, 자사의 AI에 대한 구체적인 데이터는 거의 제공하지 않습니다.

이 문제를 해결하기 위해 드 브리스-가오는 "삼각측량" 기법을 사용했습니다. 그는 기기에 대한 공개 정보, 분석가들의 추정치, 그리고 기업의 매출 보고서를 활용하여 생산될 하드웨어 기기의 수량과 소비될 에너지량을 예측했습니다.

그는 또한 주요 AI 칩 제조업체인 대만 TSMC(Taiwan Semiconductor Manufacturing Company)가 2023년부터 2024년까지 AI 칩 생산 능력을 두 배 이상 늘렸다고 언급했습니다.

향후 전망 및 불확실성

데 브리스-가오는 2024년까지 AI가 네덜란드 전체의 전력 소비량에 맞먹는 전력을 소비할 것으로 추산합니다. 2025년 말에는 이 수치가 영국 전체의 전력 소비량과 맞먹는 수준까지 증가할 수 있으며, AI의 전력 수요는 23기가와트(GW)에 달할 것으로 예상됩니다.

컨설팅 회사 ICF의 별도 보고서에서도 미국의 전력 수요가 2030년까지 25% 증가할 것으로 예측했습니다. 이러한 증가는 주로 인공지능(AI), 데이터 센터 및 비트코인 ​​채굴에 기인합니다.

이러한 예측에도 불구하고, AI의 에너지 소비량을 정확하게 수치화하는 것은 여전히 ​​복잡한 문제입니다. 환경에 미치는 영향은 필요한 처리 유형, AI 모델의 크기, 지역 전력망의 공급 상태 등 여러 요인에 따라 크게 달라지기 때문입니다.

이더리움은 비트코인에 비해 에너지 효율이 더 높은 거래 검증 방식으로 전환한 후 전력 소비량이 99.988% 감소했습니다. (사진: SCMP)

예를 들어, 웨스트버지니아의 데이터 센터에서 처리되는 AI 도구를 사용하면 캘리포니아에서 사용하는 것보다 탄소 배출량이 거의 두 배나 더 많이 발생할 수 있습니다. 이는 두 주 간의 재생 에너지 사용량 차이 때문입니다.

드 브리스-가오는 기술 기업들이 더 투명해져야 한다고 생각합니다. "견적을 산출하기 위해 너무 많은 복잡한 단계를 거쳐야 한다는 것은 정말 어처구니없는 일입니다. 터무니없이 복잡할 필요는 없지만, 안타깝게도 현실은 그렇습니다."라고 그는 말했습니다.

미래를 내다볼 때, 에너지 효율성이 향상될지는 여전히 미지수입니다. 딥시크(DeepSeek)와 같은 일부 AI 모델은 다른 모델보다 전력 소비량이 현저히 낮다고 주장하지만, 기업들이 "크면 클수록 좋다"는 트렌드보다 효율성을 우선시할지 여부가 관건입니다.

효율성 증대가 사용량 증가로 이어져 전체 소비량이 늘어나는 제본스 역설의 위험 또한 존재합니다. 더 나은 측정 지표와 투명성이 확보되지 않는다면 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