parkyeonjae제목 : “AI, 2030년까지 매년 에펠탑 250개 맞먹는 폐기물 유발”
출처 : 동아사이언스
링크 : https://www.dongascience.com/ko/news/78240
요약 : UN 산하 유엔대 물·환경·보건연구소(UNU-INWEH)는 3일(현지시간) ‘인공지능 에너지 사용의 환경 비용: 탄소, 물, 토지 발자국’ 보고서를 공개했다. 보고서는 전세계 AI 전력 사용에 따른 탄소배출량과 물·토지 사용량을 정량화하고 세계 20대 데이터센터 허브의 환경 부담을 지역별로 비교 분석했다. 보고서에 따르면 2025년 전세계 데이터센터 전력 소비는 448테라와트시(TWh, 1TWh는 10억kWh, 전력량 단위)로 추산된다. 단일 국가로 가정하면 프랑스보다는 적고 사우디아라비아보다는 많은 세계 11위 전력 소비국 수준이다. 만약 현재 추세가 이어질 경우에는 미래에 지금의 몇 배가 될 전망이다. 또한, 탄소배출량은 최대 4억톤의 이산화탄소 환산량에 이를 수 있다. 2025년 영국 전체 부문 배출량과 맞먹는 규모다. 거기에 더해 전력 생산에 필요한 토지 면적은 북아일랜드 면적과 비슷한 1만4000㎢를 초과할 것으로 추정된다. 연간 물 사용량은 9조 3000억L로 세계 인구 81억명이 약 1.6년 동안 마실 수 있는 양이다.
보고서는 석탄 발전을 바이오에너지로 전환 시 탄소 발자국은 줄일 수 있으나 물 발자국이 30배 이상, 토지 발자국은 100배까지 늘어날 수 있다고 나타낸다. 탄소 지표만 보고 재생에너지를 도입하면 다른 문제를 만들어 낼 수 있다는 것이다.
조사팀을 이끈 카베 마다니 UNU-INWEH 소장은 “이 보고서는 AI에 반대하는 것이 아니라 AI를 책임감 있게 활용하기 위한 촉구”라며 “이 시대 기술 혁명의 기반이 지구적 한계 안에서 발전하도록 보장할 수 있는 시간이 얼마 남지 않았다”고 말했다. 그동안 AI 에너지 논의는 대규모 모델 훈련에 집중됐다. 그러나 훈련은 한 번으로 끝난다. 모델이 배포되면 사용자 질문에 응답하는 추론이 매일 수십억 건씩 반복된다. 보고서는 이 추론이 전체 AI 에너지 사용량의 80~90%를 차지한다고 밝혔다. 이처럼 막대한 전력 소비로 발생하는 탄소를 상쇄하려면 엄청난 양의 나무와 물 등이 필요되어진다.
작업 유형에 따른 에너지 차이도 크다. 일반 대화형 채팅 한 건은 스팸 분류 같은 단순 텍스트 분석보다 약 200배 많은 전력을 쓴다. AI 이미지 한 장 생성은 1450배, 짧은 AI 동영상 하나는 스팸 분류 20만 건에 맞먹는 전력을 소비한다. 생성형 AI 검색은 기존 구글 검색(0.3Wh)의 10배인 3Wh를 소모하고 고해상도 AI 영상 한 클립 제작에는 415Wh 이상이 들 수 있다.
보고서는 AI 인프라의 지리적 불균형도 지적했다. AI 특화 데이터센터를 보유한 나라는 전세계 32개국뿐이고 그 용량의 90% 이상이 미국과 중국에 집중돼 있다. 150개국 이상은 자국 AI 컴퓨팅 인프라가 전혀 없다. 보고서는 배제된 국가들이 핵심 광물 채굴과 전자폐기물 부담은 떠안으면서 전략적 혜택은 누리지 못하는 구조를 ‘환경 정의’ 문제로 규정했다. 예시 사례로 우루과이에서는 수자원을 대량으로 사용하는 데이터센터 건설 추진 중 가뭄이 겹쳐 담수 저장량이 바닥나 염분 농도가 높은 물이 공급되는 식수 안전 문제가 발생하기도 했다.
정부는 AI 인프라를 에너지 계획과 수자원 관리, 토지 이용 허가에 통합하고 표준화된 환경 발자국 보고를 의무화해야 한다고 제안했다. 기업은 모델 선택과 응답 길이·해상도 같은 기본값 설정이 에너지 소비를 결정한다는 점을 인식해야 한다고 보고서는 강조했다. 이용자도 같은 작업이라면 에너지 소비가 적은 모델을 선택하는 방식으로 책임을 나눠야 한다고 덧붙였다.
한 줄 요약 : AI 사용을 통해 환경 문제가 불거지고 있으며, 정부는 환경 발자국 보고를 의무화해야하고, 기업은 기본값 설정에 따른 에너지 소비량을 인식해야하고, 이용자 또한 에너지 소비가 적은 모델을 택해야한다.