[AI 경쟁이 치 열해짐에 따라 데이터와 에너지 절약을 쫓는 데이터 센터] 생성형 인공지능(AI)이 2월 파리에서 열리는 글로벌 AI 정상회의의 환경 우선순위 중 하나인 물을 점점 더 많이 소비함에 따라 이와 같은 노력이 주목
AI 경쟁이 치 열해짐에 따라 데이터와 에너지 절약을 쫓는 데이터 센터
프랑스 지중해 항구 마르세유(Marseille)의 유람선과 화물선 옆에 쪼그리고 앉아 있는 세 개의 데이터 센터는 오래된 탄광을 펌핑하여 물 절약형 냉각 방법을 테스트하고 있다. 생성형 인공지능(AI)이 2월 파리에서 열리는 글로벌 AI 정상회의의 환경 우선순위 중 하나인 물을 점점 더 많이 소비함에 따라 이와 같은 노력이 주목을 받고 있다.
항구 데이터 센터는 "시간당 약 3,000입방미터(100,000입방피트)의 속도로 물을 펌핑합니다"라고 운영자인 Digital Realty의 프랑스 사업부 사장인 Fabrice Coquio는 말했다. 서버 뱅크를 최적의 온도로 유지하는 물은 "사람이 소비하기에 적합하지 않습니다... 미네랄과 입자로 가득 차 있습니다"라고 Coquio는 덧붙였다. Digital Realty는 Microsoft에서 Disney 및 TikTok에 이르기까지 주요 플랫폼을 처리 및 저장을 위한 고객으로 간주한다.
최근 몇 달 동안 마르세유 현장에는 AI 스타트업 Sesterce의 운영을 지원하는 슈퍼컴퓨터가 설치되었다. 보안이 철저하게 유지되는 현장의 모든 문은 지문 스캐너로 열린다. 연중 내내 섭씨 14도(화씨 57도)로 일정하게 유지되는 탄광의 물은 "강 냉각"이라는 폐쇄 루프 시스템을 통해 서버실의 열교환기로 들어간다. 데이터 센터의 기계는 최상의 성능을 위해 섭씨 25도, 대기 습도 60-80%를 유지해야 한다고 코퀴오는 말했다.
그는 "냉각 시스템이 중단되면 모든 컴퓨터실이 10분 이내에 섭씨 45도까지 올라갈 것"이라며 "잠재적으로 작업이 중단될 수 있다"고 말했다. "추위는 기계에 전원을 공급하는 전기 소켓만큼이나 중요합니다"라고 Coquio는 덧붙였다.
Digital Realty는 강 냉방 덕분에 에너지를 많이 소비하는 에어컨의 필요성이 거의 없어져 3개의 데이터 센터의 소비량이 20% 줄었다고 말한다.
생성형 AI와 그에 수반되는 인프라의 사용이 예측에 부합하도록 성장하려면 이러한 절감 효과를 활용하는 것이 매우 중요하다. "우리 고객들이 요구하는 전기 밀도는 우리가 지난 25년 동안 해왔던 것과는 다른 수준입니다"라고 Coquio는 말했다.
AI 칩은 기존 프로세서보다 더 강력하고 더 많은 에너지를 소비하며 더 많은 열을 생성하는 경향이 있다. 칩 제조업체 Nvidia의 최신 하드웨어는 "라디에이터"와 같아서 전력 사용량이 "수백 와트"에 달한다고 프랑스 INRIA 컴퓨팅 연구소의 환경 프로그램 책임자인 Jacques Sainte-Marie는 말했다. 이러한 모든 칩을 냉각하기 위해 많은 데이터 센터는 여전히 에어컨 또는 Microsoft에서 사용하는 단열 냉각으로 알려진 물 증발 시스템으로 전환하고 있다.
물 사용은 전력 및 원자재 소비와 함께 AI 부문의 주요 환경 과제이다. 구글의 데이터센터는 2023년 전년보다 14% 더 많은 물을 사용해 2,400만㎥에 달했는데, 이는 올림픽 수영장 9,600개를 2미터(6피트 6인치) 깊이로 채울 수 있는 양이며, 마이크로소프트의 데이터센터는 22% 급증했다. 대체 냉각 방법으로는 북유럽의 Microsoft와 Digital Realty, 프랑스 통신사 Data4 등에서 사용하는 주변 공기 냉각이 있다.
마이크로소프트 애자(Azure) 클라우드 컴퓨팅 부문의 인프라 책임자인 알리스테어 스피어스(Alistair Speirs)는 "우리의 물 전략은 현장에 따라 요구 사항이 다르기 때문에 우리가 운영하는 지역에 따라 현지화되고 구체적"이라고 말했다.
Microsoft는 열을 전달하지만 물처럼 부품을 손상시키지 않는 냉각수에 컴퓨터 구성 요소를 담그는 실험을 하고 있다. 스피어스 박사는 "지금 당장 이 일을 하기 위해 존재하는 화학 물질은 일반적으로 PFAS 지수가 높다"고 말하면서 최근 몇 년 동안 널리 퍼진 오염 물질로 헤드라인을 장식한 소위 "영원한 화학 물질"을 언급하면서 이 방법을 널리 배포하지 않고 있다고 말했다. 그러나 친환경 대안으로 선전되는 방법조차도 저항에 부딪힐 수 있다.
마르세유에서는 시 정부와 지역 캠페인 단체가 Digital Realty가 다른 방식으로 사용될 수 있는 물을 독점하고 있다고 비난했다. 이 물은 "직접 마실 수는 없지만, 지역 농업 프로젝트, 깨끗한 거리, 워터파크를 다시 시작하는 데 사용될 수 있다"고 환경운동가 앙투안 데빌레(Antoine Devillet)는 말했다.
데이터센터 냉각이 개선되고 있지만 기업들은 여전히 이를 '그린워싱(greenwashing)'에 사용할 수 있다고 그는 말했다 그는 "광석에서 칩에 이르기까지 전체 생산 체인을 살펴봐야 하며, 각 단계에서 전기, 물, 때로는 희귀한 원자재가 엄청나게 소비됩니다"라고 말했다.
생성형 AI가 환경에 미치는 영향을 수치로 나타냄 파리 (AFP) 2025년 2월 1일 - 생성형 인공지능(AI)의 급증은 2월 10-11일 파리에서 열리는 글로벌 서밋에서 논의될 주요 질문 중 하나인 기술의 생태 발자국에 대한 두려움이 커지는 것과 맞물려 있다. 다음은 2025년 초반의 플레이 상황에 대한 몇 가지 주요 수치이다.
자연어 쿼리에 대한 모든 종류의 응답을 생성할 수 있는 OpenAI의 챗봇에 대한 모든 요청은 2.9와트시의 전기를 소비한다. 이는 국제에너지기구(IEA)에 따르면 Google 검색에 해당하는 수치보다 10배 더 많다.
OpenAI는 ChatGPT가 현재 3억 명의 주간 사용자를 보유하고 있으며 매일 총 10억 건의 요청을 하고 있다고 주장한다. 2022년 생성형 AI가 대중의 의식 속에 등장한 데 앞장섰던 챗GPT 외에도 수천 개의 챗봇이 있다.
프랑스의 여론조사기관 이포프(Ifop)의 조사에 따르면 프랑스의 18세에서 24세 사이의 청소년 중 70%가 생성형 AI를 사용한다고 답했다. 모닝컨설트(Morning Consult)의 여론조사에 따르면 미국에서는 13세에서 17세 사이의 청소년 중 65%가 생성형 AI를 사용했으며, 일반인의 경우 그 절반에 가까운 것으로 나타났다.
생성형 AI는 방대한 양의 정보와 컴퓨팅 파워를 호스팅하는 데이터센터 없이는 작동하지 않는다. 컨설팅 회사 딜로이트(Deloitte)의 연구에 따르면 2023년 데이터 센터는 전 세계 전력 소비의 거의 1.4%를 차지했다. 그러나 생성형 AI에 대한 대규모 투자가 계획됨에 따라 2030년까지 이 수치는 3%인 1,000테라와트시(TWh)에 이를 것으로 예상된다. 딜로이트는 이 수치가 프랑스와 독일의 연간 소비량을 합친 것과 비슷하다고 밝혔다.
국제에너지기구(IEA)는 2026년까지 데이터센터 전력 소비가 2022년 대비 75% 이상 증가하여 800TWh에 이를 것으로 예측했다. 미국 컨설팅업체 가트너(Gartner)는 막대한 전력 수요로 인해 2027년까지 AI 애플리케이션용으로 구축된 데이터센터의 최대 40%가 전력 부족에 직면할 수 있다고 밝혔다.
2019년 매사추세츠 대학교 애머스트 캠퍼스(University of Massachusetts Amherst)의 연구원들은 챗봇을 구동하는 대규모 언어 모델(LLM) 중 하나를 훈련하면 약 300톤의 온실 가스인 이산화탄소가 발생한다고 추정했다. 이는 뉴욕과 베이징을 오가는 왕복 항공편 125편과 거의 같은 수치이다.
2년 후, 옥스퍼드 대학 연구진은 OpenAI의 GPT-3 모델에 대한 단일 훈련 세션에서 이 수치를 224톤으로 추산했다. 개발자는 기술을 발전시키기 위해 수천 개의 모델을 훈련시켜야 한다. 이러한 추정치에도 불구하고 연구진은 생성형 AI의 전체 온실가스 배출량을 판단하는 것은 어려운 일이라고 말한다. 전문가와 기관은 모델 제작 방법에 대한 정보가 부족하고 글로벌 측정 표준이 없다고 지적했다.
생성형 AI는 에너지 외에도 물을 소비하며, 특히 컴퓨터 하드웨어 냉각을 위해 물을 소비한다. GPT-3는 10개에서 50개 사이의 응답을 생성하는 데 약 반 리터(1파인트)의 물이 필요하다고 캘리포니아 리버사이드 대학교와 알링턴 텍사스 대학교 연구원의 보수적인 추정치에 따르면 그렇다.
전반적으로 물에 대한 AI 수요 증가는 42억 입방미터에서 66억 입방미터(1,550억 - 2,330억 입방피트)에 이를 것으로 예상된다. 그것은 같은 2023년 연구에 따르면 덴마크의 연간 물 소비량의 4배에서 6배에 달한다.
네이처 컴퓨팅 사이언스(Nature Computational Science) 저널의 연구에 따르면 2023년 그래픽 카드, 서버, 메모리 칩과 같은 약 2,600톤의 전자 폐기물이 생성형 AI 애플리케이션에서 등장했다. 연구진은 현재 추세가 계속되고 폐기물을 제한하기 위해 아무 조치도 취하지 않는다면 2030년까지 이 수치를 250만 톤으로 추정했다.
이는 약 133억 대의 스마트폰이 폐기된 것과 같다. 그리고 많은 컴퓨터 하드웨어와 마찬가지로 칩을 포함한 AI 장비도 제조하려면 희귀 금속이 필요하다. 종종 아프리카에서 그러한 금속을 채굴하려면 심하게 오염되는 공정이 포함될 수 있다. (Energy Daily)
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