👾AI는 기후 위기의 범인일까?🌎

펜을 든 펭귄이 전해주는 뉴스레터 📰

🐧FENguin🐧입니다.

오늘의 주제는 'AI와 기후 위기'입니다.

최근 AI는 학습에 도움을 줄 뿐만 아니라 여러 재미도 제공해 주고 있습니다. 우리가 원하는 대로 그림을 그려주고, 작곡도 해주는 등 창작에도 두각을 보이면서 이제 편리하고 즐거운 삶을 누릴 수 있게 해주는 우리 생활의 파트너가 되어 버렸는데요. 이러한 AI가 기후 변화에 아주 막대한 영향을 끼치고 있다고 합니다.

예전에는 AI가 기후 위기에 대응할 수 있는 방법을 마련해 준다며, AI로 인해 기후 위기를 해결할 수 있다는 주장이 대세였습니다. 하지만 AI를 생산하고 훈련할 때 사용되는 전기와 물의 양이 엄청나다는 사실이 밝혀지면서 오히려 AI가 기후 위기의 범인이 아니냐는 말도 나오고 있죠.

AI가 기후 위기의 해결책일지, 아니면 기후 위기를 초래하는 원인일지, 더 자세히 알아봅시다!

💌오늘의 목차💌 

1.  기후 위기 예측 

2.  AI: 전기 먹는 하마?

3.  물 소비 경쟁: AI vs. 인간

4.  문제 해결 방안과 앞으로의 흐름

💭 1. 기후 위기 예측

먼저, AI가 기후에 긍정적 영향을 줄 것이라고 생각하는 사람들의 주장을 살펴봅시다. 23년 11월 구글은 AI를 기후 대응에 활용하는 것만으로도 2030년까지 전 세계 탄소 배출량을 최대 10%까지 줄일 수 있다며, AI의 예측 시스템을 통해 온실가스 목표치에 도달할 수 있다고 발표했습니다.

또한 사과 값이 급격하게 상승한 '금사과 현상'도 AI를 통해 해결할 수 있다고 합니다. 정교한 예측이 가능한 AI를 활용해 기후변화 방향을 내다보고 농가에 빨리 알려주어 농작물 피해를 최대한 막는 AI 농법을 도입하자는 목소리가 커지고 있습니다.

💭 2. AI: 전기 먹는 하마?

반면, AI는 전기 먹는 하마라는 별명까지 붙을 정도로 전력을 많이 소비한다는 문제점이 있습니다. 똑같은 질문을 하더라도 복잡한 구조 탓에 연산량이 많은 AI 프로그램은 일반 온라인 검색보다 4~5배 더 전력을 소모하기 때문입니다.

이에 더해, 고성능 AI를 개발하기 위해서는 엄청난 양의 데이터를 저장하고 처리하는 데이터 센터가 꼭 필요합니다. 현재 데이터 센터는 전 세계에 약 8,000개 정도 존재하는데요, 바로 이 데이터 센터의 전력 사용량도 또 하나의 문제입니다. 국제에너지기구가 발표한 '2024년 전기 보고서'에 의하면 22년 데이터 센터의 전력 수요는 전 세계의 2%를 차지했지만, 26년에는 2배 이상 증가해 독일 전체 전력 수요와 비슷한 수준까지 도달할 것으로 예상될 만큼 극심한 상황입니다.

💭 3. 물 소비 경쟁: AI vs. 인간

앞에서 설명한 전기에 더해 물 소비량에 대한 문제도 심각합니다. AI가 막대한 전력을 사용하기 때문에 발생하는 발열을 줄이기 위해서는 깨끗한 담수로 이루어진 냉각수가 필요합니다. AI의 발전으로 인해 데이터 센터가 워낙 많다 보니, 냉각수로 사용되는 물의 양도 무시할 수 없을 정도입니다.

가장 대표적인 AI, 챗GPT의 경우 질문과 답변 25~50개 정도를 주고 받는 대화 한 번에 물 500㎖가 사용됩니다. 또한 데이터 센터에서 소비되는 냉각수는 GPT3를 훈련하는 데만 70만ℓ의 물이 사용되었다고 합니다. 

AI가 물을 많이 소비하면서 인간들이 살아가면서 필요한 물이 줄어들 위기에 처했습니다. 23년 7월 우루과이는 극심한 가뭄에 의해 식수마저 구하기 힘든 상황이었는데요, 구글이 데이터 센터를 건설하려다 우루과이 주민들의 반발로 그 계획을 축소하는 사례가 있었습니다. 그 이유는 바로 데이터 센터가 세워지면 하루 5,000명이 가정에서 쓰는 물의 양을 일일 냉각수로 사용해야 되기 때문이었습니다.

기후 위기로 인해 물 부족 현상이 심해지고 있는 만큼, AI와 인간 둘 다 충분히 물을 사용할 수 없어 세계 여러 곳에서 누가 물을 사용할 것인지 경쟁이 벌어지고 있는 판국입니다.

💭 4. 문제 해결 방안과 앞으로의 흐름

AI의 막대한 전기와 물 소비량으로 인해 기후 위기에 한 발짝 더 가까워진 상황입니다.

이 위기를 타파하기 위해서 빅테크 기업들은 여러 방안을 마련하고 있는데요, 그중 가장 대표적인 대책은 SMR이라고 불리는 소형 모듈 원자로를 개발하는 것입니다. SMR을 이용해 자체적으로 전력을 공급해 전력난을 해결하고자 하는 것이죠.

여기에 더해 물 부족에 대한 대책도 마련했습니다. 메타의 경우, 냉각시스템의 효율을 높이는 방법으로 물 대신 공기를 이용하는 '처리 수 루프' 시스템을 적용했는데요, 같은 양의 물로 여러 번 공기를 차갑게 할 수 있어 물 소비량을 많이 줄일 수 있습니다. 또한 구글은 21년 네덜란드 데이터 센터에 폐수를 정화해 냉각수로 활용하는 시스템을 적용했습니다.

여러가지 방법을 이용해 에너지와 자원의 빠른 감소를 막고 있지만, 이것보다 먼저 해결해야 하는 것은 바로 전력량과 물 소비량을 투명하게 공개하는 것입니다. 대부분의 빅테크 기업들이 내부 기밀 노출 우려와 지역 여론 의식 등을 이유로 에너지를 얼마나 사용했는지 알려주지 않는 상황입니다. 이러한 점을 해결해야 그에 따른 위험도 재빨리 예방하고 처리할 수 있을 것입니다.

지금까지 살펴본 내용에 따르면 AI 개발이 효과적으로 완료되면 기후 변화를 빠르고 정확하게 예측해 이상기후에 대처할 수 있는 방법을 알 수 있게 될 것입니다. 하지만 그 결과가 나올 때까지의 과정에서 발생하는 전력난과 물 부족 사태도 간과해서는 안 됩니다.

AI 개발과 환경 보호 중 어느 것이 더 중요할까요? 하루빨리 AI를 발전시켜 기후 위기를 타파할 방법을 찾는 것이 먼저일지, AI로 인한 기후 위기를 막는 것이 먼저일지 이번 뉴스레터를 통해 한 번 생각해 보는 시간을 가지면 좋겠습니다.

💌 저희가 준비한 이번 뉴스레터는 여기까지입니다 💌

최근 글로벌 경제에 대해 알 수 있었던 뉴스레터였길 바랍니다🔥

참고자료💬

아시아경제: [글로벌포커스]AI 붐에 급증하는 전기 수요...빅테크, 전력 확보 '비상'

뉴스핌: [기고] AI가 부르는 기후 위기 가속화

조선일보: "금사과는 기후변화 대응 시급하다는 경고... AI 농업에서 해법 찾아야"

작성인 : 이재원

편집자 : 최혜원

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