인공지능(AI) 기술은 우리의 삶을 혁신하고 변화시키는 동시에 거대한 에너지 소비를 유발하고 있습니다. AI의 발전과 지속 가능한 에너지 사용 사이의 균형을 맞추는 것은 우리가 미래를 위한 더 나은 환경을 구축하는 데 중요합니다. 이제 함께 현재, 내일, 그리고 미래의 AI 에너지 수요를 관리하는 방법을 살펴보겠습니다.
인공지능(AI)의 발전은 놀라운 속도로 진행되고 있습니다. 그러나 이에 따른 컴퓨팅 성능의 증가는 에너지 소비의 급격한 증가를 불러일으킵니다. 실제로, AI 모델의 효율성을 향상시키기 위해서는 엄청난 컴퓨팅 전력이 필요합니다. 이는 100일마다 두 배로 증가하는 컴퓨팅 성능을 유지하는 데 필요하며, 이로 인해 컴퓨팅 전력 수요가 최대 10,000배까지 급증할 수 있습니다. 게다가, AI 작업을 실행하는 데 필요한 에너지 소비는 이미 연간 26%~36%의 성장률로 가속화되고 있어, 2028년까지는 AI가 아이슬란드 전체 국가에서 사용하는 전력을 넘어설 것으로 예측됩니다.
AI의 수명주기는 환경에 상당한 영향을 미칩니다. 훈련 단계에서는 방대한 양의 데이터를 처리하여 모델을 학습하고 발전시키는 데 많은 에너지가 소비됩니다. 이후 추론 단계에서는 훈련된 모델을 실제 문제 해결에 적용하며, 이 과정에서도 상당한 에너지가 필요합니다. 현재로서는 훈련이 약 20%의 에너지를 차지하고 추론이 80%를 차지하고 있습니다. 그러나 AI 모델이 다양한 분야에서 더 많은 활용을 받게 됨에 따라 추론 단계의 중요성과 그에 따른 환경 영향도 증가할 것으로 예상됩니다.
따라서, AI의 급속한 발전과 환경 지속 가능성을 조화시키기 위해서는 꼼꼼하게 계획된 전략이 필요합니다. 단기적으로는 에너지 효율성을 개선하고 컴퓨팅 전력 소비를 최소화하는 조치가 필요합니다. 그러나 이러한 단기적 조치 외에도 장기적인 지속 가능성을 위한 기반을 마련하는 것이 중요합니다. 이는 AI의 발전이 환경에 미치는 영향을 고려한 정책과 기술 개발을 통해 실현될 수 있습니다.
현재: 에너지 효율을 높이는 단기적 조치
현재 시점에서 우리는 AI의 에너지 소비를 줄이는 데 집중해야 합니다. AI의 효율을 높이고 에너지 소비를 최소화하기 위해 다음과 같은 단기적 조치를 고려할 수 있습니다:
- 최적화된 컴퓨팅 리소스 활용: AI 작업을 실행하는 데 사용되는 컴퓨팅 리소스를 최적화하여 에너지 소비를 줄입니다. 고비용이 드는 작업을 에너지 효율적인 방식으로 스케줄링하여 에너지를 절약할 수 있습니다.예를 들어, AI 모델의 훈련 및 추론 단계에서 전력 사용량을 제한하면 AI 에너지 소비를 12%~15% 줄일 수 있는 유망한 방법을 제시하며, GPU를 사용하여 작업을 완료하는 데 소요되는 시간은 약 3% 더 오래 걸릴 것으로 예상됩니다.
- 데이터 센터 공유: 개별 인프라 대신 데이터 센터와 클라우드 컴퓨팅 리소스를 공유하여 전체적인 에너지 소비를 줄일 수 있습니다. 이는 또한 에너지 비용을 절감하고 지속 가능한 운영을 촉진할 수 있습니다. 공유 데이터 센터 및 클라우드 컴퓨팅 리소스를 사용하는 방향으로 전환하면 컴퓨팅 작업을 집단 인프라에 중앙 집중화하고 AI 운영과 관련된 에너지 소비를 줄일 수 있습니다. 이는 또한 장비 비용을 절감하고 잠재적으로 에너지 비용을 낮출 수 있습니다. 특히 자원이 에너지 비용이 낮은 지역에 전략적으로 배치되어 있는 경우 더욱 그렇습니다.
- 에너지 효율적인 하드웨어: 에너지 효율적인 하드웨어를 사용하여 AI 작업을 실행하는 데 필요한 에너지 소비를 최소화합니다. 새로운 기술과 혁신적인 디자인을 활용하여 더욱 효율적인 하드웨어를 개발하는 것이 중요합니다.
내일: 에너지 전환을 위한 AI 활용
우리는 AI를 사용하여 에너지 전환을 촉진하는 데도 노력해야 합니다. AI의 힘을 활용하여 다음과 같은 영역에서 에너지 전환을 지원할 수 있습니다. 올바르게 사용되면 AI는 작년 유엔 기후 변화 회의(COP28)에서 수립된 10년 안에 재생 가능 에너지 용량을 3배로 늘리고 에너지 효율성을 2배로 늘리려는 야심찬 목표를 달성하기 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다.
- 신재생 에너지 최적화: AI를 사용하여 태양광 발전 및 풍력 발전소의 운영을 최적화하고 신재생 에너지의 생산성을 높입니다. 이를 통해 더 많은 에너지를 생산하고 동시에 에너지 소비를 줄일 수 있습니다.
- 에너지 저장 기술 개선: AI를 활용하여 에너지 저장 기술을 개선하여 에너지 효율성을 향상시키고 전력 그리드의 안정성을 높입니다. 더 효율적인 에너지 저장은 에너지 전환의 핵심입니다. AI는 에너지 저장 기능을 강화하고, 탄소 포집 프로세스를 개선하고, 더 나은 에너지 계획을 위해 기후 및 날씨 예측을 향상하고, 핵융합과 같은 녹색 에너지원의 새로운 혁신을 촉진하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 지능형 에너지 관리 시스템: AI를 사용하여 지능형 에너지 관리 시스템을 구축하여 에너지 사용을 최적화하고 에너지 효율성을 향상시킵니다. 이를 통해 에너지 소비를 최소화하고 지속 가능한 에너지 사용을 촉진할 수 있습니다.
미래: AI와 양자 컴퓨팅의 시너지
장기적으로는 AI와 양자 컴퓨팅의 시너지를 활용하여 지속 가능한 에너지 사용을 지원해야 합니다. 양자 컴퓨팅은 뛰어난 계산 성능과 에너지 효율성을 제공하며, AI의 발전을 더욱 가속화할 수 있습니다. 이를 통해 더욱 효율적이고 지속 가능한 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
AI의 발전과 지속 가능한 에너지 사용 사이의 균형을 맞추는 것은 우리의 현대 사회가 직면한 중요한 과제입니다. 단기적으로는 에너지 효율을 높이는 조치를 취하고, 내일은 AI를 사용하여 에너지 전환을 촉진하며, 장기적으로는 AI와 양자 컴퓨팅의 시너지를 활용하여 지속 가능한 에너지 사용을 실현하는 것이 필요합니다. 이러한 노력을 통해 우리는 미래 세대를 위한 더 나은 환경을 구축할 수 있을 것입니다.
