AI는 얼마나 많은 전력과 물을 소비할까?
최근 AI 기술이 급속도로 발전하면서, 그 이면에 숨겨진 환경적 비용에 대한 관심이 커지고 있습니다. AI 모델을 개발하고 사용하는 과정에서 발생하는 막대한 전력 및 물 소비량은 무시할 수 없는 수준입니다. 이에 구글과 미스트랄AI는 AI 활용에 따른 에너지와 자원 소모 규모를 가늠할 수 있는 데이터를 공개하며, 친환경 AI의 필요성을 강조했습니다.
AI 모델의 전력·물 소비 실태
AI 모델의 자원 소모는 크게 두 가지 단계로 나눌 수 있습니다.
- 질의 처리 단계: 사용자가 AI에 프롬프트를 입력하여 텍스트를 생성하는 등의 질의를 처리할 때도 전력, 물, 탄소가 소모됩니다. 질의 수준의 환경적 부담도 무시할 수 없습니다. 예를 들어, 사용자가 하루에 15개의 질의만 해도 상당한 전력 소모가 발생할 수 있습니다.
- 모델 학습 단계: AI 모델을 학습시키는 과정은 질의 처리보다 훨씬 큰 환경적 부담을 초래합니다. 예를 들어, 미스트랄 라지 2(Mistral Large 2) 모델을 학습시키는 데는 2만 400톤의 이산화탄소(CO2)가 배출되며 , 이는 자동차 4,435대가 1년간 배출하는 양과 비슷합니다. 또한, 이 과정에서 소비되는 물은 수영장 112개 분량에 달합니다.
주요 AI 모델별 환경 영향 비교 (월 1,000만 회 질의 기준)
주요 AI 모델의 한 달 사용량(질의 1,000만 회 기준)에 따른 이산화탄소 배출량과 물 소비량을 비교한 자료는 다음과 같습니다.
- ChatGPT: 서버 500대 분량의 자원을 사용하며 , 약 320톤의 CO2를 배출합니다. 이는 서울-부산 자동차 왕복 주행 16,000회에 해당합니다. 물 소비량은 약 10만 리터 이상으로, 욕조를 약 667회 채울 수 있는 양입니다.
- Gemini: 서버 40대 분량의 자원을 사용하며 , 약 300톤 이상의 CO2를 배출합니다. 이는 서울-부산 자동차 왕복 주행 15,000회와 비슷합니다. 물 소비량은 약 1만 리터 이상으로, 욕조를 약 67회 채울 수 있는 양입니다.
- DeepSeek R1 70B: 서버 450대 분량을 사용하며 , 약 200톤의 CO2를 배출하고 , 약 25,000리터의 물을 소비합니다.
- Llama 13B: 서버 100대 분량으로 약 40톤의 CO2와 약 5,000리터의 물을 소비합니다.
- Qwen 7B: 서버 20대 분량으로 약 3톤의 CO2와 약 600리터의 물을 소비합니다.
- BERT 기반: 서버 10대 분량으로 약 3톤의 CO2와 약 200리터의 물을 소비합니다.
환경 비용 관리와 대응 방안
AI의 자원 소모는 모델과 데이터센터 상황에 따라 달라집니다. AI의 지속적인 확산을 위해서는 환경을 고려한 대응이 필수적입니다. 사용자가 친환경 모델을 선택할 수 있도록 스코어링 시스템을 활용하는 것도 한 가지 해결책이 될 수 있습니다.
결론적으로, AI의 성장에 맞춰 환경적 비용을 어떻게 줄이고 관리할지가 앞으로의 핵심 과제입니다. AI 기술이 가져다줄 미래의 이점을 누리기 위해, 우리는 환경적 지속가능성을 함께 고민해야 합니다.