Kyndryl의 Tim Martin은 생성적 AI가 올바르게 배치된다면 자신의 환경 영향을 줄이는 데 사용될 수 있다고 믿음.
생성적 AI(genAI)는 우리가 아는 세상을 변화시킬 수 있는 능력을 가지고 있음. 여러 면에서, 이는 우리 시대의 혁신적인 기술로, 전례 없는 속도와 규모로 산업 및 비즈니스 부문을 변화시킬 수 있음.
하지만 genAI를 워크플로우 전반에 걸쳐 채택하고 배치하는 경쟁에서, 몇몇 조직은 이 새로운 기술의 환경적 영향을 철저히 평가하는 데 잠시 멈추지 않음. AI 사용과 관련된 널리 보도된 위험 외에도, 이러한 시스템을 작동시키는 데 필요한 막대한 에너지가 문제를 제기함.
이 시대의 혁신적인 기술을 구동하기 위한 전력 요구를 충족하는 것은 인류의 가장 큰 집단적 도전 중 하나인 기후 위기를 해결하려는 우리의 노력과 직접적으로 모순됨.
최근 추정에 따르면 현재 AI 기술은 국가 규모의 에너지를 소비할 수 있음. 예를 들어, 전문가들은 일부 genAI 시스템을 지원하는 데 필요한 인프라가 연간 29.3 테라와트시(TWh) 이상의 에너지를 사용할 수 있다고 추정함. 이는 아일랜드의 연간 에너지 소비량에 해당함. 우리는 추가적인 환경 피해를 초래하지 않고 genAI의 발전을 계속하기 위해 지금 행동해야 함.
각 데이터 센터는 컴퓨팅, 데이터 저장 및 냉각을 위해 많은 양의 에너지를 필요로 함. 온실가스(GHG) 배출을 줄이기 위해 이러한 시스템에서 에너지 관리를 최적화하는 것은 이 감소에 기여하는 방법 중 하나임.
기술적 변화 외에도, 조직은 전략적 조정을 고려해야 함. 에너지 효율성을 개선하는 것만으로는 충분하지 않으며, 이러한 기술의 계획 및 배치에 지속 가능성을 의식적으로 통합해야 함.
하지만 genAI 자체를 사용하여 환경 영향을 관리하고 줄일 수 있다면 어떨까? 우리는 이 기술이 운영 프로세스를 최적화하고 관리 시스템을 자동화하며 워크플로우에 대한 세부적인 가시성을 제공할 수 있는 능력을 가지고 있다는 것을 알고 있음. 그러니 왜 이러한 능력을 genAI 프로그램에 적용하지 않겠음?
조직이 genAI를 활용하여 더 넓은 AI 기능을 추적하면, 그들은 탄소 발자국을 정량화하고 이를 상당히 줄일 수 있는 기회를 식별할 수 있음. 기술이 발전함에 따라, genAI는 자원을 최적화하여 환경에 대한 순 영향을 중화할 수 있을지도 모름 – 아마도 생성하는 CO2를 균형 잡을 수 있을 것임.
기술적 차원에서, 조직은 genAI를 가장 효율적으로 활용하기 위해 더 스마트한 시스템 아키텍처를 갖추어야 함. 코드를 최적화하고, 특수 하드웨어를 사용하며, 작업 부하를 클라우드로 이전하는 것은 에너지 소비를 상당히 줄이는 데 도움이 될 수 있는 전략임.
비즈니스 관점에서, 조직은 기술 운영에 대한 전체적인 관점을 취하여 효율성을 높일 뿐만 아니라 지속 가능성 목표와 일치하는 솔루션을 우선시하는 것이 중요함.
특수 제공업체가 관리하는 클라우드로 작업 부하를 이전하는 것은 에너지 소비를 줄일 수 있는 실질적인 기회를 제공할 수 있음. 현대 데이터 센터는 서버 가상화 및 자동화와 같은 고급 기술을 통해 에너지 사용을 최적화함.
이 데이터 센터의 냉각 혁신 또한 에너지 소비를 줄이는 데 도움을 주고 있음. 기계식 냉각기, 수동 시스템 및 직접 액체 냉각과 같은 기능이 이러한 노력에 기여함.
리더들은 개발자 및 과학자들과 협력하여 AI와 그 결과에 대한 책임을 져야 함. 이 강력한 기술이 윤리적이고 책임감 있게, 효율적으로 배치되며 환경적 진전을 저해하지 않는 방식으로 사용되도록 하는 것은 우리 모두의 공동 책임임.
책임감 있고 전략적으로 사용된다면, genAI는 더 지속 가능한 미래를 구축하는 데 도움을 줄 수 있음. 하지만 이를 달성하기 위해서는 기업들이 단기 기술 수정을 넘어 환경을 희생하지 않는 장기적이고 심사숙고한 비전을 고수해야 함.
