MIT 테크놀로지 리뷰 코리아 Vol. 22 : AI, 에너지 블랙홀

  AI는 지금 현재 전 세계가 가장 주목하고 있는 기술이다. 많은 나라들이 AI에 너나 할 것 없이 참전하고 있고 엔비디아의 주식은 고공행진해 간다. GPU 개발은 물론 NPU까지 개발하기 위해서 투자를 아끼지 않는다. AI는 강력한 도구가 되어 가고 있고 국가 산업으로 키우지 않을 경우 식량 전쟁과 같은 종속을 맞이하게 될지 모르는 불안감도 커져 간다.

  하지만 AI의 중요성 이면에는 큰 맹점이 있다. AI는 거대한 에너지 소비자라는 것이다. 최근 몇 년 사이 증가한 전력 소모에 큰 주범이 바로 AI다. 데이터 센터는 전기를 먹는 하마와 같은 것이다. 매년 증가하는 전력 소모량의 22%가 데이터 센서이며 이 수치는 기하급수적으로 증가해서 향후 5년 뒤에는 일본 국가 전략 소모량과 맞먹는 수준의 전기가 필요하게 될 것이라는 것이 대부분의 추측이다.

  마이크로소프트가 얼마 전 핵발전소 한 기의 전력을 모두 구매하기로 한 것은 AI의 에너지 소모량을 단편적으로 보여준다. 예전에는 발전소와 철강 혹은 조선소가 전력을 공급받았던 것과 다르지 않다. AI를 움직이는 전력은 무척이나 거대하다. 반도체 주식을 사는 것보다 전력망 사업에 투자하라는 말도 틀린 말은 아닌 것 같다.

  AI가 초기에는 무료로 제공했지만 급격히 유료화가 진행되고 있는 것도 감당하기 힘든 전력 소모 때문이다. AI는 아직까지 산업군 분류가 되어 있지 않아 이런 조사가 명확하지 않지만 AI가 학습하고 추론하는 데 드는 전력은 상상 이상이다. 당신이 지금 무심코 넣어 보는 프롬프트에 얼마나 많은 탄소가 만들어지는지 상상하기 어려울 것이다. 

  학습이라는 것은 굉장히 많은 에너지가 소모되는 일이다. 사람들이 요구하는 프롬프트에 대응하는 추론 또한 만만치 않은 전력이 소모된다. 데이터 양이 증가할수록 하나하나에 드는 전력은 점점 늘어간다. AI를 사용하는 비용이 점차 증가할 수밖에 없는 상황과 마주하게 된 것이다.

  AI 업체들은 AI가 어떻게 동작하는지 명확하게 설명하지 않고 있으면서도 연산 과정을 최소화하려고 노력하고 있다. 일반 회사들이 원가절감을 하려고 안간힘을 쓰는 것과 마찬가지다. AI의 수명은 의외로 근본적인 문제와 연결되어 있는 것이다. 대규모 학습 모델들이 살아남기 위한 경쟁이 돌입한 것이다.

  더 상황이 좋지 않은 것은 데이터 센서는 인구가 많은 곳에 위치해야 한다. 하지만 발전소는 인구가 적은 곳에 지어진다. 그리고 24시간 안정적인 전력을 공급받아야 한다. 세계가 AI에 열광하는 동안 알게 모르게 화석 발전소가 더 많이 돌아가고 세계는 원자력으로 회귀하려는 움직임을 보이고 있다. 하지만 원자로를 짓기도 전에 전력 소모는 포화 상태가 되어 버릴지도 모른다. AI 업체들은 효율적인 전력망, SMR(소형 원자로) 같은 설계를 위해 AI를 투입하고 있는 것이다.

  AI는 현재 기후 위기 정책에 반하는 최고의 산업이 되어 버렸다. AI가 복잡한 기후 문제를 풀기 위해서라고 하지만 그 문제를 풀기 전에 기후위기에 휩쓸려 가버릴지도 모른다. 인간은 또 얼마나 빠르게 이 문제를 해결해 낼 수 있을지 궁금해진다.