구글 검색보다 10배의

전력이 필요한

생성형 인공지능 시대

ESG경영에 필요한 건

지구적 선(Global Good)

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검색보다 많은 전력 수요

생성형 인공지능(AI) 시대다. 현재 일본 기업의 13%가 생성형 AI를 활용하고 미국 기업의 33%가 한 가지 영역 이상에서 생성형 AI를 도입하고 있단다. 삼성전자도 올해 신년사에서 제품 개발과 업무에 생성형 AI를 적극 활용해야 한다고 밝혔다. 이제 생성형 AI와 함께하지 않는 성장은 없다고 봐야 할 것이다.

그런데 미래 성장 과정에서 나타나는 중요 현상은 반도체, 인공지능(AI), 전기차 등 첨단산업 발전으로 전력 수요가 크게 증가한다는 것이다. 대표적 사례로 AI 사용이 늘어나면서 전 세계 데이터센터의 전력 소비량이 급증하고 있는 점을 들 수 있다. IEA(International Energy Agency, 국제에너지기구) 보고서에 따르면 2026년 전 세계 데이터센터의 전력 소비량은 620~1050TWh에 이를 것으로 추산되는데, 이는 전 세계 수요의 2%를 차지하던 2022년 소비량(460TWh)의 2.3배 수준이다.

오픈AI의 챗GPT로 질의응답을 한 차례 주고받을 때 필요한 전력은 평균 2.9Wh(와트시)로, 구글에서 검색했을 때의 10배 규모다. 유럽에서 데이터센터가 집중돼 있는 아일랜드의 경우 2021~2022년 데이터센터의 전력 소비량이 31% 급증해 국가 전체 전력 소비량의 5분의 1을 차지했다.

AI 모델의 월별 에너지 소비량과 각 AI 모델의 학습 프로세스와 관련된 에너지 소비량을 계산하기 위해 미국 TRG 데이터센터는 모델 아키텍처, 하드웨어 사양, 학습 단계, 추론 단계 및 성능 효율을 고려했다.

이 계산에 따르면 마이크로소프트 빙 검색의 AI가 가장 많은 7,200MWh의 전력을 소비하는 것으로 나타났다. 이런 전력 소비를 감당하려면, 석탄 화력발전소 2개가 필요할 정도이다. 연료에 따라 다르지만, 이 정도 규모의 화력발전소는 연간 1,867만~2,208만 톤의 이산화탄소를 배출한다.

모든 전력 생산에서 탄소중립을 실천해야 하는데, 생성형 인공지능(AI) 시대는 멈출 수 없고, 참으로 멀고도 먼 길이다.

생성형 인공지능의 답변들

생성형 인공지능 시대는 막을 수 없고, 전력 생산은 급증하고, 그 대안이 궁금해 ChatGPT에게 물었다.

“생성 인공지능이 전력을 많이 쓴다는데 줄이는 방법이 있나요?”

ChatGPT가 답했다.

“생성 인공지능이 전력을 많이 사용하는 것은 맞지만, 이를 줄이는 몇 가지 방법이 있습니다. 이러한 방법들은 인공지능 모델의 효율성을 향상시키고 에너지 소비를 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 몇 가지 예시는 다음과 같습니다:

- 모델 최적화: 인공지능 모델을 최적화하여 불필요한 매개변수를 줄이고 모델의 크기를 최소화합니다. 작은 모델은 더 적은 계산 리소스와 전력을 필요로 합니다.”

이외에도 ‘하드웨어 최적화’, ‘모델 경량화’, ‘전력 관리’, ‘재사용 및 공유’ 등이 있다는데 전문가가 아니고서는 이해하기 어려운 내용들이다. 그래도 스스로 전력을 많이 사용한다고 하는 답변에 솔깃해진다. 그래서 아직도 완전한 재생에너지 확보에 어려움을 겪고 있는 현실에서 직면할 수 있는 기후 위기에 대해 물었다.

“생성 인공지능은 기후 위기를 해결할 수 있을까요?”

ChatGPT가 답했다.

“생성 인공지능이 기후 위기를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 여러 가지 방식으로 인공지능 기술은 기후 관련 문제에 대한 해결책을 제시할 수 있습니다. 몇 가지 예를 들어 설명해 보겠습니다:

- 데이터 분석 및 예측: 인공지능은 대량의 기후 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 미래의 기후 변화를 예측하는 데 사용될 수 있습니다. 이는 재난 예측 및 대응, 자원 관리, 기후 변화에 대한 적응 전략 등을 개발하는 데 도움이 됩니다.

- 에너지 효율성: 인공지능은 건물, 공장 및 운송 수단과 같은 시설의 에너지 사용을 최적화하고 효율적으로 관리하는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 에너지 소비를 줄이고 탄소 배출을 감소시킬 수 있습니다.

- 재생 가능 에너지: 인공지능은 태양 및 풍력 발전소와 같은 재생 가능 에너지 시스템의 운영을 최적화하고 예측할 수 있습니다. 이를 통해 재생 가능 에너지의 효율성을 향상시키고 전력 그리드의 안정성을 높일 수 있습니다.”

이외에도 농업 부문의 탄소 배출을 줄이는 데 기여할 수 있고, 환경 모니터링과 해결점을 제안할 수 있다고 하는데, 마지막 “하지만 인공지능은 단독으로 문제를 해결할 수는 없으며 정책 결정과 현지 사회와의 협력이 필요합니다”라는 답변에서 결국 모든 문제는 사람이 떠안아야 할 사안이라고 볼 수밖에 없다.

그래서 지구를 살리기 위해 사람이 해나가고 있는 ESG경영에 어떤 도움을 줄 수 있냐고 ChatGPT에게 물었더니 많은 도움을 줄 수 있다며 ‘데이터 분석과 모니터링’, ‘ESG 기준 준수 검증’, ‘예측 및 리스크 관리’, ‘투자 결정 지원’, ‘보고 및 투명성 강화’ 항목을 내세웠다. 그리고 핵심은 신속성, 정확성, 일관성 유지라고 한다.

하지만 여기서 주목해야 할 것은 생성 인공지능 개발도, ESG경영도 최소 기업 단위이고 최대 국가 단위이다. 즉 지구를 살리기 위한 전 지구적 협의가 없으면 살아남지 못 하는 기업과 국가가 나오고, 살아남는 기업과 국가가 나온다는 것이다. 다시 말해 이제 모든 기술 발전과 ESG경영은 지구적 관점에서 새로운 프레임을 만들어야만 성공할 수 있다는 것이다.

전하진 SDX 재단 이사장이 한국일보에 기고한 “인공지능 시대, 어떻게 살아야 하나?” 칼럼을 보자.

“우리 모두가 지구공동체의 일원이라는 인식을 가져야 하고 애국을 뛰어넘어 지구적 선을 추구하는 지구시민으로 업그레이드되는 것이 무엇보다 시급한 문제라고 생각한다. 그러한 인식의 전환이 있어야 인공지능도 공포스러운 대상이 아닌 우리의 친구가 될 수 있을 것이다. 지구적 윤리관(Ethical)에 따라 지속가능한(Sustainable) 방법으로 지구적 선(Global Good)을 추구하자는 ESGG 프레임워크가 확산되어야 하는 이유다.”

시대 변화를 가속화하는 생성형 인공지능(AI), 이를 ESG경영 관점에서 다시 보려면 ESGG 프레임워크도 필요해 보인다. 이에 감사합니다.

김서정 기자