AI 전력 소비량 문제: 인공지능 발전의 걸림돌인가?

AI 전력 소비량: 과연 얼마나 될까?

최근 인공지능(AI)의 눈부신 발전은 사회 전반에 걸쳐 다양한 논의를 불러일으키고 있습니다. 그중에서도 가장 핵심적인 문제 중 하나는 바로 AI의 엄청난 에너지 소비량입니다. 일각에서는 '전기 요금이 빵값보다 비싸져야 AI가 인간을 완전히 대체하지 못할 것'이라는 농담이 나올 정도입니다. 이러한 우스갯소리 속에는 AI 발전의 심각한 현실이 숨어 있습니다. 바로 고에너지 소비가 AI 발전의 발목을 잡을 수 있다는 점입니다. 과거 구글 엔지니어였던 카일 코빗은 소셜 미디어를 통해 마이크로소프트가 GPT-6 모델을 훈련하는 과정에서 전력 문제에 직면했다고 밝히기도 했습니다.

대규모 AI 모델 훈련을 위해 마이크로소프트 엔지니어들은 인피니밴드 네트워크를 구축하여 여러 지역에 분산된 GPU를 연결하는 데 힘쓰고 있습니다. 10만 개 이상의 H100 칩을 한곳에 집중 배치할 경우 지역 전력망에 과부하가 걸려 붕괴 위험에 처할 수 있기 때문에 이러한 작업은 매우 복잡합니다.

왜 이런 문제가 발생하는 걸까요? 간단히 계산해 보겠습니다. 엔비디아 데이터에 따르면 H100 칩 하나당 최대 전력 소비량은 700W입니다. 따라서 10만 개의 칩을 사용할 경우 최대 전력 소비량은 7,000만 와트에 달합니다. 에너지 업계 종사자들은 이 정도의 전력 소비량은 소규모 태양광 또는 풍력 발전소 전체 출력과 맞먹는다고 지적합니다. 게다가 서버와 냉각 장치 등 부대시설의 에너지 소비량도 고려해야 합니다. 이러한 모든 설비가 좁은 지역에 집중될 경우 전력망에 가해지는 부담은 상상을 초월합니다.

AI 전력 소비: 빙산의 일각

뉴요커의 한 기사는 ChatGPT의 하루 전력 소비량이 50만 kWh를 초과할 수 있다고 추정하여 큰 관심을 불러일으켰습니다. 하지만 현재 AI의 전력 소비량은 암호화폐나 기존 데이터 센터에 비하면 여전히 미미한 수준입니다. 마이크로소프트 엔지니어들이 겪는 어려움은 AI 발전의 제약 요인이 기술 자체의 에너지 소비뿐만 아니라 부대시설의 에너지 소비와 전력망의 수용 능력도 포함된다는 것을 보여줍니다.

국제에너지기구(IEA) 보고서에 따르면 2022년 전 세계 데이터 센터, 인공지능, 암호화폐의 전력 소비량은 460TWh로 전 세계 에너지 소비량의 약 2%를 차지했습니다. IEA는 최악의 경우 2026년에는 이들 분야의 전력 소비량이 1000TWh에 달해 일본 전체 전력 소비량과 맞먹을 것으로 예측합니다.

주목할 점은 현재 AI 연구 개발에 직접 투입되는 에너지 소비량은 데이터 센터 및 암호화폐에 비해 훨씬 적다는 것입니다. 엔비디아는 AI 서버 시장에서 주도적인 위치를 차지하고 있으며 2023년 약 10만 개의 칩을 공급하여 연간 약 7.3TWh의 전력을 소비했습니다. 반면 2022년 암호화폐의 에너지 소비량은 110TWh로 네덜란드 전체 전력 소비량과 맞먹습니다.

냉각 에너지 소비: 간과할 수 없는 문제

데이터 센터의 에너지 효율은 일반적으로 PUE(Power Usage Effectiveness)라는 지표로 측정됩니다. PUE는 소비된 총에너지량을 IT 부하에 소비된 에너지량으로 나눈 값입니다. PUE 값이 1에 가까울수록 데이터 센터에서 낭비되는 에너지가 적다는 것을 의미합니다. Uptime Institute 보고서에 따르면 2020년 전 세계 대형 데이터 센터의 평균 PUE 값은 약 1.59였습니다. 이는 데이터 센터의 IT 장비가 1kWh의 전력을 소비할 때 부대시설에서 0.59kWh의 전력을 소비한다는 것을 의미합니다.

데이터 센터의 추가 에너지 소비량 중 대부분은 냉각 시스템에 사용됩니다. 연구에 따르면 냉각 시스템은 데이터 센터 총 에너지 소비량의 최대 40%까지 차지할 수 있습니다. 칩이 계속 업그레이드됨에 따라 장치당 전력 소비량이 증가하고 데이터 센터의 전력 밀도도 높아져서 냉각에 대한 요구 사항이 더욱 높아지고 있습니다. 하지만 데이터 센터 설계를 개선하면 에너지 낭비를 크게 줄일 수 있습니다.

냉각 시스템과 구조 설계 등 여러 요인에 따라 데이터 센터의 PUE 값은 크게 달라질 수 있습니다. Uptime Institute 보고서에 따르면 유럽 국가의 PUE 값은 1.46까지 낮아졌지만 아시아 태평양 지역에서는 여전히 10% 이상의 데이터 센터가 PUE 값 2.19를 초과합니다.

에너지 절약 및 배출 감축 목표를 달성하기 위해 세계 각국은 다양한 조치를 시행하고 있습니다. 예를 들어 유럽연합(EU)은 대형 데이터 센터에 폐열 회수 장치 설치를 의무화하고 있으며, 미국 정부는 에너지 효율이 높은 반도체 개발에 투자하고 있습니다. 중국 정부 또한 2025년부터 데이터 센터 PUE 값을 1.3 이하로 유지하고 2032년까지 재생 에너지 사용 비율을 100%까지 점진적으로 늘리는 정책을 시행하고 있습니다.

기술 기업의 전력 소비: 절약은 어렵고, 새로운 에너지원은 더 어렵다

암호화폐와 AI 기술의 발전과 함께 주요 기술 기업의 데이터 센터 규모는 지속적으로 확대되고 있습니다. IEA 통계에 따르면 2022년 미국에는 2,700개의 데이터 센터가 있으며, 이는 미국 전체 전력 소비량의 4%를 차지합니다. 2026년에는 그 비율이 6%까지 증가할 것으로 예상됩니다. 미국 동부 및 서부 해안 지역의 토지 자원이 부족해짐에 따라 데이터 센터는 점차 중부 지역으로 이동하고 있지만, 이 지역의 전력 공급은 수요를 충족하지 못할 가능성이 있습니다.

일부 기술 기업은 전력망의 제약에서 벗어나기 위해 소형 원자력 발전소에서 직접 전력을 구매하려고 시도하고 있지만, 복잡한 행정 절차를 거쳐야 합니다. 마이크로소프트는 AI를 활용하여 신청 절차를 간소화하려고 노력하고 있으며, 구글은 AI를 사용하여 연산 작업 일정을 조정하여 전력망 효율성을 높이고 탄소 배출량을 줄이려고 노력하고 있습니다. 하지만 핵융합 발전이 상용화되는 시점은 아직 미지수입니다.

기후 변화: 설상가상

AI 발전은 안정적이고 강력한 전력망 지원을 필요로 하지만, 극심한 기상 이변이 빈번하게 발생하면서 많은 지역의 전력망이 더욱 취약해지고 있습니다. 기후 변화로 인해 극심한 기상 이변이 더욱 자주 발생하면서 전력 수요가 증가하고 전력망 부담이 가중될 뿐만 아니라 전력망 시설에 직접적인 타격을 가하고 있습니다. IEA 보고서에 따르면 가뭄, 강우량 부족, 조기 해빙 등의 영향으로 2023년 전 세계 수력 발전 비중은 30년 만에 최저치인 40% 미만으로 떨어졌습니다.

천연가스는 일반적으로 재생 에너지로 전환하는 과정의 가교 역할을 하는 것으로 여겨지지만, 겨울철 극심한 기상 조건에서는 안정성이 우려됩니다. 2021년 미국 텍사스주를 강타한 한파로 인해 대규모 정전 사태가 발생했으며, 일부 주민들은 70시간 이상 전기를 사용하지 못했습니다. 이러한 재앙의 주요 원인 중 하나는 천연가스 파이프라인이 얼어붙어 천연가스 발전소가 멈춘 것이었습니다.

북미전력신뢰도위원회(NERC)는 2024~2028년 미국과 캐나다에서 300만 명 이상의 인구가 정전 위험에 더욱 많이 노출될 것으로 예측합니다. 에너지 안보를 확보하고 배출량을 줄이기 위해 많은 국가가 원자력 발전소를 과도기적 조치로 간주하고 있습니다. 2023년 12월 유엔 기후변화협약 당사국총회(COP28)에서 22개국은 2050년까지 원자력 발전 능력을 2020년 수준의 3배로 늘리겠다는 공동 성명에 서명했습니다. 이와 함께 중국, 인도 등 국가에서 원자력 발전 건설을 적극적으로 추진함에 따라 IEA는 2025년 전 세계 원자력 발전량이 역대 최고치를 기록할 것으로 예측합니다.

IEA 보고서는 "끊임없이 변화하는 기후 패턴 속에서 에너지 다양성을 높이고 전력망의 지역 간 조정 능력을 강화하며, 충격에 강한 발전 방식을 채택하는 것이 매우 중요해졌다."라고 강조합니다. 전력망 인프라를 보장하는 것은 AI 기술 발전뿐만 아니라 국가 경제와 국민의 생활에도 매우 중요한 문제입니다.