인공지능 기술의 급속한 발전에 따라 ChatGPT와 같은 AI 대규모 모델이 전 세계적으로 큰 관심과 적용 열풍을 일으키고 있습니다. 그러나 기술의 급속한 발전은 종종 환경에 깊은 영향을 미칩니다. 최근 ChatGPT의 탄소 배출 문제가 점차 부각되면서 사람들의 지구 온난화에 대한 우려가 더 커지고 있습니다. 웹 호스팅 회사 KnownHost의 연구에 따르면 ChatGPT는 매월 260톤 이상의 이산화탄소를 배출하며, 이는 뉴욕에서 런던까지 260회 왕복하는 항공편의 탄소 배출량에 해당합니다. 비록 ChatGPT의 단일 페이지 접속 탄소 배출량은 1.59그램에 불과하여 다른 AI 도구에 비해 훨씬 낮지만, 거대한 사용자 규모(월간 활성 사용자 1.64억 명 이상)로 인해 총 배출량은 여전히 높습니다. AI 애플리케이션에 의존하는 데이터 센터의 에너지 수요가 급격히 증가하고 있으며, 2025년까지 데이터 센터, AI 및 암호화폐 등 기술의 전력 소비량이 두 배로 늘어날 것으로 예상됩니다. 전문가들은 기술 혁신과 환경 지속 가능성 사이의 균형을 찾아야 한다고 촉구하고 있습니다.
AI 대규모 모델의 에너지 소비와 탄소 배출 현황
AI 기술의 급속한 발전은 강력한 컴퓨팅 능력의 지원 없이는 불가능합니다. 이러한 컴퓨팅 능력의 뒤에는 막대한 에너지 소비가 자리 잡고 있습니다. ChatGPT의 경우, 학습 과정에서 많은 전력을 소비했습니다. 제3자 연구원 분석에 따르면 ChatGPT의 일부 학습 과정에서 1,287메가와트시의 전력을 소비했고, 이로 인해 550톤 이상의 이산화탄소가 배출되었습니다. 이는 학습 단계의 배출량일 뿐이며, 모델이 운영될 때 탄소 배출량은 더 늘어날 것입니다. 캐나다 데이터 센터 기업 QScale의 공동 창립자 Martin Bouchard은 마이크로소프트와 구글 등 기술 대기업이 ChatGPT와 같은 생성형 AI를 검색 엔진에 추가하면 각 검색의 계산량이 최소 4~5배 증가할 것이라고 지적했습니다.
AI 대규모 모델의 광범위한 적용에 따라 데이터 센터의 에너지 수요도 급격히 증가하고 있습니다. 국제에너지기구(IEA)의 데이터에 따르면 데이터 센터의 온실가스 배출량은 이미 전 세계 온실가스 배출량의 약 1%를 차지하고 있습니다. 그리고 AI 대규모 모델과 클라우드 컴퓨팅 수요 증가로 인해 이 수치는 더 늘어날 것으로 예상됩니다. 2025년까지 데이터 센터, AI 및 암호화폐 등 기술의 전력 소비량이 두 배로 늘어날 수 있습니다. 이는 AI 기술의 발전이 지구 온난화에 무시할 수 없는 영향을 미칠 수 있음을 의미합니다.
기술 대가들의 경고와 업계의 반성
기술계는 이미 AI 기술이 에너지 수요와 탄소 배출에 미치는 잠재적 위협을 인식하고 있습니다. 테슬라 최고경영자 일론 머스크는 2024년 2월 "보쉬 커넥티드 월드" 컨퍼런스에서 인공지능과 전기차의 급속한 발전이 전 세계 전력 및 변압기 공급 부족을 초래할 수 있다고 경고했습니다. OpenAI 최고경영자 샘 알트만도 여러 차례 공개석상에서 AI 기술의 에너지 위기에 대해 호소했습니다.
에너지 소비 문제 외에도 AI 기술의 물 자원 소비도 우려를 낳고 있습니다. 연구에 따르면 2027년까지 전 세계 인공지능이 42억~66억 입방미터의 깨끗한 담수를 필요로 할 수 있습니다. 만약 미국이 전 세계 인공지능 작업량의 절반을 담당한다면 인공지능 운영이 미국의 연간 총 취수량의 약 0.5%~0.7%를 차지할 수 있습니다. 이러한 자연 자원에 대한 막대한 수요는 전 세계 생태계에 깊은 영향을 미칠 수 있습니다.
기술 혁신과 지속 가능성의 균형
AI 기술의 탄소 배출 문제가 널리 주목받고 있지만, 이는 그 적용과 발전 속도를 늦추지 않고 있습니다. 많은 기관과 기업들이 여전히 경쟁력과 혁신 능력 향상을 위해 AI 기술에 적극 투자하고 있습니다. 그러나 기술 혁신과 환경 지속 가능성 사이의 균형을 어떻게 찾을 것인가가 기술 업계가 직면한 중요한 과제가 되고 있습니다.
구글의 연구에 따르면 효율적인 모델, 프로세서 및 데이터 센터 선택과 청정 에너지 활용을 통해 기계 학습 시스템의 탄소 발자국을 1,000배 줄일 수 있습니다. 구글이 제안한 "4M" 방법, 즉 모델 아키텍처 최적화, 전용 프로세서 사용, 데이터 센터 효율 향상, 저탄소 에너지 채택 등이 AI 시스템의 탄소 배출을 크게 줄일 수 있다고 입증되었습니다. 또한 일부 기업들은 핵융합 기술과 소형 모듈식 원자로(SMR)와 같은 새로운 기술 솔루션을 모색하여 AI 기술의 에너지 수요를 충족시키고자 노력하고 있습니다.
업계와 사회의 공동 책임
AI 기술의 탄소 배출 문제에 대응하려면 기술 기업의 노력뿐만 아니라 사회 각계의 공동 참여가 필요합니다. 기술 기업의 경우 에너지 효율적인 하드웨어 투자, 알고리즘 최적화, 데이터 센터 효율 향상, 청정 에너지 채택 등이 탄소 배출 감축의 효과적인 방법입니다. 또한 기업은 직원에 대한 지속 가능성 교육을 강화하고 지속 가능성 지침을 수립하여 기술 혁신 과정에서 환경 영향을 충분히 고려해야 합니다.
사용자와 소비자의 경우 더 환경 친화적인 AI 서비스와 제품 선택이 탄소 배출 감축의 중요한 방식입니다. 예를 들어 사용자는 청정 에너지를 사용하는 데이터 센터의 서비스를 선택하거나 더 효율적인 AI 모델을 사용함으로써 개인의 탄소 발자국을 낮출 수 있습니다. 또한 대중은 AI 기술의 환경 영향에 대한 인식을 높이고 기술 기업이 더 적극적인 지속 가능성 조치를 취하도록 촉구해야 합니다.
정부와 규제 기관도 중요한 역할을 해야 합니다. 관련 정책과 규제를 제정하여 기술 업계의 저탄소, 지속 가능한 발전을 촉진할 수 있습니다. 예를 들어 정부는 데이터 센터의 에너지 효율성에 대한 더 높은 요구 사항을 제시하고, 기업의 청정 에너지 채택을 장려하며, 지속 가능성 실천에 대한 정책 지원을 제공할 수 있습니다.
AI 기술의 발전은 인류 사회에 큰 기회를 가져다주지만, 동시에 새로운 도전과제도 야기합니다. ChatGPT의 탄소 배출 문제는 AI 기술의 환경 영향에 대한 일부 단면에 불과합니다. AI 기술의 광범위한 적용에 따라 에너지, 물 자원 및 생태계에 대한 압력은 점점 더 커질 것입니다. 따라서 우리는 기술 혁신과 환경 보호 사이의 균형을 찾아야 합니다. 기술 최적화, 정책 지도, 사회적 참여를 통해 AI 기술이 가져오는 환경 문제에 공동으로 대응해야 합니다. 그래야만 AI 기술의 편리함을 누리면서도 우리가 의지하는 지구를 보호하고 후손들에게 더 지속 가능한 미래를 물려줄 수 있을 것입니다.
본 기사는 WeChat 공众号 "山自"에서 발췌되었으며, 36氪의 허가를 받아 게재되었습니다.
