아마존(AMZN)은 오늘날 세계에서 가장 크고 잘 알려진 온라인 마켓플레이스일 뿐만 아니라 가장 큰 데이터 센터 제공업체 중 하나로도 유명함.
하지만 아마존이 원자력 발전소의 소유자이자 운영자라는 사실은 잘 알려져 있지 않음.
그렇지만 바로 그 사실이 아마존의 클라우드 자회사인 AWS가 3월에 펜실베니아의 6억 5천만 달러 규모의 원자력 데이터 센터를 구매한 것에서 드러남.
표면적으로 이 거래는 아마존의 야심찬 확장 계획을 나타내지만, 더 깊이 파고들면 아마존과 다른 기술 대기업들이 직면하고 있는 더 넓은 문제를 보여줌: 인공지능의 끝없는 에너지 수요.
아마존의 경우, AWS는 Talen Energy의 펜실베니아 원자력 데이터 센터를 구매하여 급속히 확장하는 AI 데이터 센터를 전력 공급원 옆에 위치시키고, 인공지능이 만들어낸 에너지 수요를 충족시키고자 함.
이 전략은 AI가 소비자들의 일상생활에 스며들면서 발생한 에너지 문제의 증상임. AI는 인터넷 검색부터 스마트 기기와 자동차에 이르기까지 모든 것을 구동하고 있음.
구글(GOOG, GOOGL), 애플(AAPL), 테슬라(TSLA)와 같은 기업들은 새로운 제품과 서비스로 AI 기능을 계속 향상시키고 있음. 각 AI 작업은 막대한 계산 능력을 요구하며, 이는 에너지 소모가 많은 데이터 센터를 통해 상당한 전력 소비로 이어짐.
추정에 따르면 2027년까지 전 세계 AI 관련 전력 소비는 64% 증가하여 연간 134 테라와트시(TWh)에 이를 것으로 보임. 이는 네덜란드나 스웨덴과 같은 국가의 전력 사용량에 해당함.
이는 중요한 질문을 제기함: 대형 기술 기업들은 그들의 미래 AI 혁신이 요구할 에너지 수요를 어떻게 해결하고 있는가?
AI의 에너지 소비 증가
Pew Research에 따르면, 미국인의 절반 이상이 하루에 최소 한 번 AI와 상호작용함.
저명한 연구자이자 데이터 과학자인 사샤 루치오니는 AI 애플리케이션을 위한 도구를 만드는 Hugging Face에서 AI 및 기후 리드를 맡고 있으며, AI의 에너지 소비에 대해 자주 논의함.
루치오니는 AI 모델을 훈련하는 것이 에너지를 많이 소모한다고 설명함. 예를 들어, GPT-3 모델을 훈련하는 데 약 1,300 메가와트시의 전기가 사용됨. 하지만 이는 일반적으로 한 번만 발생함. 그러나 모델이 응답을 생성하는 추론 단계에서는 쿼리의 양 때문에 더 많은 에너지를 요구할 수 있음.
예를 들어, 사용자가 ChatGPT와 같은 AI 모델에 질문을 하면, 데이터 센터에 요청을 보내고, 강력한 프로세서가 응답을 생성함. 이 과정은 빠르지만, 일반적인 구글 검색보다 약 10배 더 많은 에너지를 사용함.
루치오니는 "모델이 너무 많이 사용되기 때문에, 정말 빠르게 누적됨"이라고 말함. 모델의 크기에 따라 5천만에서 2억 개의 쿼리가 모델 훈련에 사용된 것과 같은 양의 에너지를 소비할 수 있다고 덧붙임.
루치오니는 "ChatGPT는 하루에 1천만 명의 사용자가 있음. 그래서 20일 안에 훈련을 위해 사용된 '어마어마한' 양의 에너지를 초과하게 됨"이라고 설명함.
이 에너지의 가장 큰 소비자는 클라우드 서비스를 통해 AI 노력을 신속하게 확장할 수 있는 대형 기술 기업들, 즉 하이퍼스케일러들임. 마이크로소프트(MSFT), 알파벳, 메타(META), 아마존은 2024년에 AI에 1,890억 달러를 지출할 것으로 예상됨.
AI 기반 에너지 소비가 증가함에 따라 이미 과중한 에너지 그리드에 추가적인 부담을 주고 있음. 골드만삭스는 2030년까지 전 세계 데이터 센터 전력 수요가 160% 증가하고, 미국의 전체 전력 수요의 8%를 차지할 수 있다고 예측함. 이는 2022년의 3%에서 증가한 수치임.
이 부담은 노후된 인프라와 미국의 전기차 및 제조업 전기화 추진으로 더욱 심화됨. 에너지부에 따르면, 미국의 송전선의 70%가 일반적인 50~80년 수명의 끝에 가까워져, 정전 및 사이버 공격의 위험이 증가하고 있음.
더욱이, 재생 가능 에너지원은 이러한 수요에 발맞추기 위해 고군분투하고 있음.
루치오니는 그리드 운영자들이 증가하는 에너지 수요를 충족하기 위해 석탄 발전소의 사용을 연장하고 있다고 지적함. 이는 재생 가능 에너지 생산이 확장되고 있음에도 불구함.
AI는 대형 기술 기업의 지속 가능성 약속을 뒤엎음
마이크로소프트와 구글은 AI가 기후 목표 달성을 방해하고 있다는 점을 지속 가능성 보고서에서 인정함. 예를 들어, 마이크로소프트의 탄소 배출량은 AI 관련 데이터 센터 건설로 인해 2020년 이후 29% 증가함.
그럼에도 불구하고 재생 가능 에너지는 대형 기술 기업의 전략에서 중요한 부분으로 남아 있음. 비록 모든 AI의 에너지 수요를 충족할 수는 없지만 말임.
2024년 5월, 마이크로소프트는 부동산 및 자산 관리 대기업 브룩필드와 함께 10.5 기가와트의 새로운 재생 가능 전력 용량을 전 세계적으로 제공하기 위한 최대 기업 전력 구매 계약을 체결함. 또한, 이 회사는 업계 기록인 820만 톤의 배출량을 상쇄하기 위해 탄소 제거 노력에 막대한 투자를 함.
아마존도 재생 가능 에너지에 상당한 투자를 하여, 4년 연속으로 세계 최대의 재생 가능 에너지 구매 기업으로 자리매김함. 이 회사의 포트폴리오는 이제 매년 720만 가구에 전력을 공급할 수 있는 충분한 풍력 및 태양광 발전을 포함하고 있음.
하지만 야후 파이낸스 기자 이네스 페레가 언급했듯이, "재생 가능 에너지의 문제는 특정 시간대에 에너지를 저장해야 할 때가 있다는 것임. 그 시간에 에너지를 사용하지 않을 수 있기 때문임."
더 깨끗한 에너지를 조달하는 것 외에도 대형 기술 기업들은 효율성에도 투자하고 있음. 루치오니는 구글과 같은 기업들이 이제 AI 작업에 최적화된 AI 전용 칩, 즉 텐서 처리 장치(TPU)를 개발하고 있다고 말함. 이는 게임 기술을 위해 만들어진 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용하는 대신임.
엔비디아는 최신 블랙웰 GPU가 이전 버전보다 AI 모델의 에너지 사용과 비용을 최대 25배 줄일 수 있다고 주장함.
에너지 비용을 관리하지 못하는 기술 기업들이 직면할 미래를 엿보려면, 대만 반도체 제조 회사(TSMC)를 보면 됨. TSMC는 세계에서 가장 진보된 AI 칩의 90% 이상을 제조하며, 에너지 비용이 지난 1년 동안 두 배로 증가하여 회사의 마진을 거의 1% 포인트 줄였다고 CFO 웬델 황이 전함.
미래의 에너지 수요를 보다 정확하게 측정하고 비용을 줄이기 위해 전문가들은 투명성이 중요하다고 말함.
"우리는 특히 투명성에 관한 규제가 더 필요함,"이라고 루치오니는 말하며, 에너지 소비를 기준으로 더 에너지 효율적인 모델을 선택할 수 있도록 돕기 위한 AI 에너지 스타 등급 프로젝트를 진행하고 있다고 덧붙임.
기술 기업들의 우선순위를 따르려면, 항상 돈의 흐름을 따라가야 함. 또는 이 경우, 투자임. 유틸리티 기업과 기술 대기업들은 향후 몇 년 동안 AI에 1조 달러를 지출할 것으로 예상됨.
하지만 루치오니에 따르면, AI는 단순히 문제일 뿐만 아니라 이 에너지 위기를 해결하는 데에도 해결책이 될 수 있음.
"AI는 확실히 해결책의 일부가 될 수 있음,"이라고 루치오니는 말함. "예를 들어, 수력 발전 댐이 수리해야 할 때를 예측하거나, 노후된 인프라, 즉 케이블 수리, 누수 수리와 같은 것들. 많은 에너지가 실제로 전송 및 저장 중에 손실됨. 그래서 AI는 이를 예측하거나 실시간으로 수리하는 데 사용될 수 있음."
