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인공지능의 에너지 소비량은 얼마나 될까?

비전공자의 테크노트 2025. 7. 26. 09:44

 

인공지능의 에너지 소비량은 얼마나 될까?

AI 기술 뒤에 숨겨진 ‘전기 요금서’를 들여다보다

인공지능(AI)은 놀라운 속도로 우리의 삶을 바꾸고 있습니다. 검색, 번역, 그림 그리기, 글쓰기, 자율주행, 로봇 등 수많은 분야에서 AI는 이미 핵심 기술로 자리잡고 있죠.
그런데 우리는 종종 한 가지 중요한 질문을 잊고 살고 있습니다.

“AI가 이 모든 걸 하기 위해 얼마나 많은 에너지를 쓰고 있을까?”
그리고 “그 에너지는 결국 누구의 몫일까?”

이번 글에서는 우리가 자주 접하는 인공지능 서비스의 에너지 소비량, 그리고 그로 인해 발생하는 환경적 부담과 해결 과제에 대해 알아보려 합니다.

 

인공지능의 에너지 소비량은 얼마나 될까

⚡ AI는 ‘전기 먹는 하마’다

AI가 똑똑해지기 위해서는 많은 양의 데이터를 반복적으로 학습해야 합니다. 이를 **딥러닝(Deep Learning)**이라고 하며, 수천~수만 개의 인공 뉴런을 가진 신경망이 수많은 계산을 반복하게 됩니다.
이 계산을 수행하는 데는 고성능 컴퓨팅 장비(GPU, TPU 등)가 필요하고, 이 장비들은 엄청난 양의 전기를 소비합니다.

🔢 실제 수치는 어느 정도일까?

  1. GPT-3 학습에 사용된 에너지
    •    OpenAI의 GPT-3 모델은 1750억 개의 파라미터(parameter)를 가지고 있으며, 이를 학습하는 데 **약 1,287MWh(메가와트시)**의 전기가 사용된 것으로 추정됩니다.
    •    이는 일반 가정 약 120가구가 1년간 사용하는 전기량에 해당합니다.
  2. AI 학습 한 번에 배출되는 탄소량
    •    미국 매사추세츠대 연구에 따르면, AI 모델 하나를 학습시키는 데 배출되는 이산화탄소는 약 284톤입니다.
    •    이는 자동차 한 대가 평생 내뿜는 CO₂ 배출량보다 많습니다.
  3. 챗봇 사용도 에너지 소비에 영향
    •    ChatGPT 같은 AI 챗봇은 대화 한 번에 수백~수천개의 연산을 수행하며, 이를 위해 데이터센터에서 지속적으로 전력이  소모됩니다.
    •    한 연구에 따르면 질문 1개당 약 0.5Wh(와트시)의 전기를 사용한다고 보고된 바 있으며, 사용량이 많아질수록 누적 전력 은 크게 증가합니다.

🏭 데이터센터는 얼마나 전기를 쓸까?

AI 모델은 클라우드 상의 데이터센터에서 돌아갑니다. 이 데이터센터는 수백, 수천 대의 서버가 24시간 구동되며, 이를 식히기 위한 냉각 시스템도 막대한 전기를 소비합니다.

  •  전 세계 데이터센터가 사용하는 전력은 **지구 전체 전력 소비의 약 1~2%**에 달합니다.
  •  AI 관련 연산이 늘어나면서 이 수치는 2030년까지 8%까지 증가할 수 있다는 전망도 있습니다.

🌍 환경적 비용: 탄소 발자국은 누가 남기고 있는가?

AI가 사용하는 전기 중 상당 부분은 여전히 **화석연료(석탄, 석유, 천연가스)**에서 생산됩니다. 이 때문에 탄소 중립이 되지 않은 AI 기술은 기후 변화에 영향을 줄 수 있는 주범이 될 수 있습니다.

  •  마이크로소프트, 구글, 메타 등 빅테크 기업들은 탄소중립(climate neutrality) 혹은 **탄소 네거티브(carbon negative)**를  선언하고 있지만,
     실제로 AI 모델의 수요와 사용량은 매년 기하급수적으로 증가하고 있어, 그 효과는 미지수입니다.

🧠 에너지를 아끼는 AI도 가능할까?

AI 기술도 진화하고 있습니다. 에너지 효율성을 높이기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있습니다.

1. 소형·경량 모델의 개발 (Small AI)

  •  거대한 모델(GPT-4 등) 대신, 특정 목적에 최적화된 경량화 모델을 개발하면 에너지 소비를 크게 줄일 수 있습니다.
  •  예: DistilBERT, TinyML 등

2. 초저전력 하드웨어 개발

  •  GPU 대신 전력 소비가 적은 전용 AI 칩을 사용하는 방식이 증가하고 있습니다.
  •  구글의 TPU, 애플의 Neural Engine 등도 이런 방향입니다.

3. 재생에너지 활용 확대

  •  데이터센터에 태양광, 풍력을 적용해 탄소배출 없는 AI 운영을 지향하는 곳도 늘고 있습니다.
  •  마이크로소프트는 2030년까지 모든 데이터센터를 100% 재생에너지로 운영하겠다는 목표를 발표했습니다.

🧭 우리는 무엇을 고려해야 할까?

AI는 분명 우리의 삶을 더 편리하고 창의적으로 만들어 주는 기술입니다. 하지만 편리함 뒤에는 에너지와 환경이라는 대가가 있다는 사실도 기억해야 합니다.

다음과 같은 질문이 필요합니다.

  •  이 AI 모델은 얼마나 많은 전력을 소비하는가?
  •  꼭 대형 모델이 필요한가, 경량 모델로도 충분한가?
  •  기업은 얼마나 투명하게 에너지 사용량과 탄소배출을 공개하고 있는가?

기술을 무조건 ‘막을 수는’ 없지만, ‘어떻게 사용할지’는 선택할 수 있습니다.
우리 모두가 소비자로서, 사용자로서 더 현명한 선택을 할 때 AI의 미래도 지속 가능해질 수 있습니다.