요즘 정보를 찾을 때, 검색이 아닌 AI 서비스를 이용하는 경우가 많죠. 그런데 챗GPT에 질문을 하고 답변을 얻을 때 발생하는 에너지가 구글을 통해 검색하는 경우와 비교했을 때 무려 10배나 더 많은 에너지를 소모한다는 사실 알고 계신가요? 생성형AI 서비스는 우리의 업무와 일을 매우 효율적으로 만들어 주지만, 에너지 관점에서는 AI 자체는 매우 비효율적인 기술입니다. 그래서 최근에 에너지 이슈가 다시 부각되고 있죠.

탄소중립 멈춰서다

전 세계는 탄소중립을 위한 중장기적인 목표를 향해 산업 전반적인 체질 개선에 심혈을 기울여 왔습니다. 그런데 AI의 갑작스런 확산으로 인해 거대 테크기업들을 중심으로 이런 목표 달성에 제동이 걸렸습니다. AI 기술은 규모의 경제에 지배받고 있습니다. 마이크로소프트, 애플, 오픈AI, 메타, 구글, X 등 AI에 사활을 걸고 있는 기업들이 경쟁적으로 데이터센터와 컴퓨팅 파워를 충분히 확보하기 위해 천문학적인 투자를 하고 있습니다. AI 최대 수혜주 엔비디아의 실적을 보면 이런 증가를 확연하게 느낄 수 있게 되는데요. 올해 1분기 엔비디아의 실적은 작년등기 대비 무려 427%나 증가했습니다.

미국의 데이터 센터의 전기소모량이 총 전력소비의 8%에 이를 것

이런 상황에서 미국에서 전체 전기 소모량 대비 데이터 센터가 차지하는 비율이 2030년까지 무려 8~9%까지 이를 것이라는 보고서가 나오기도 했습니다. 그런데 이렇게 증가하는 전력 소모량을 어떤 방법으로 충당할 수 있을까요? 재생 에너지나 친환경 에너지를 통해서는 이런 갑작스런 증가에 제대로 대응할 수 없다는 것이 자명하죠. 결국 AI로 인한 에너지 증가분은 화석 연료나 천연가스를 통한 전력 생산에 의지할 수 밖에 없습니다. 그래서 재생 에너지를 통해 탄소중립을 이루고자 하는 기업들의 목표도 수정할 수 밖에 없는 상황이 된거죠. 마이크로스포트의 경우, 2020년에서 2023년 사이에 탄소 배출량이 30% 정도 상승했다고 보고하고 있습니다. 탄소중립을 향한 목표 때문에 줄여도 시원치 않는 상황에서 30%나 증가하다니요. 그만큼 AI 기술 확보에 기업의 사활을 걸고 있다는 반증이기도 합니다.

빌 게이츠, 신 에너지 기술에 10억 달러 투자

이런 상황에서 빌 게이츠의 움직임이 흥미롭습니다. 원래 빌 게이츠는 기후 위기에 관심이 많습니다. 엄청난 자금을 신 에너지 개발과 기후 위기를 해결하기 위한 여러 혁신적인 분야나 기업에 투자를 해오고 있습니다. 그런데 이런 상황 속에서 AI의 포텐이 터진 겁니다. 빌 게이츠는 기후 위기 뿐만 아니라 AI와 같은 새로운 분야의 에너지원을 개발하는 것은 장기적인 혁신에 매우 중요한 기술이라고 생각했습니다. 그래서 빌 게이츠는 SMR 스타트업인 테라파워 (TerraPower)에 10억 달러 (약 1조 3800억 원)을 투자했습니다.

SMR 소형모듈원자로 기술이란

테라파워가 개발하는 SMR은 각광받는 미래 에너지 기술 중에 하나입니다. SMR은 Small Module Reactor, 즉 소형모듈원자로라 불리는 기술인데요. 테라파워는 소형 원자력 발전소를 만들겠다는 목표로 설립된 기업입니다. SMR은 대형 원전에 비해서 1/50~1/100 정도의 사이즈에 불과하기 때문에 설치 비용과 방사능 문제, 냉각수 이슈 등에서 기존 대형 원자로에 비해 유리합니다. 하지만 아직까지 유의미한 개발 성공에는 이르지 못하고 있습니다. 무엇보다 안전에 대한 검증을 어떻게 증명할 수 있을 지가 넘어야할 가장 큰 과제입니다. 투자대비 효과적인 시장성을 확보하는 것도 SMR 성공에 중요한 요소이죠. 미국의 레거시 에너지 산업 지역이 활력을 잃고 망해가는 상황에서 SMR는 지역 기반의 활성화에도 도움이 될 것이란 긍정적인 효과도 기대되고 있습니다.

에너지 효율이 좋은 새로운 AI 개발

반면 기존 생성형 AI의 에너지 비효율성에 대한 반성으로 기존 방식과는 다른 새로운 개발 방안도 제시되고 있습니다. 최근에 한국에 방한한 머신러닝의 대부인 앤드류 응 교수는 기존 AI 개발 방향에 대한 지속가능성에 대한 의문을 제기하고 있습니다. 에너지도 많이 소모될 뿐더러 일부 기업에게만 편중되는 AI 개발 방향이 옳바르지 않다는 입장이죠. 그래서 앤드류 응은 AI Agent Workflow 라는 개념의 AI 알고리즘을 제안하기도 합니다. 원샷으로 한번에 최적의 답변을 내놓은 지금의 방식보다 작은 AI 모델이 계속해서 답변을 내고 스스로 확인하고 검증하는 과정을 통해 점점 더 옳바른 대답을 만들어가는 워크플로우 개념을 AI 에 적용하는 거죠. 그러면 훨씬 더 작은 AI 모델로도 충분히 원하는 결과를 더 정확하게 얻을 수 있다고 주장합니다. 사실 이런 방식이 인간이 학습하고 지식을 쌓아가는 과정과 유사한 방법이기도 하죠.

온디바이스 AI

이 밖에도 최근 화두인 온디바이스 AI도 미래의 AI의 방향으로 에너지 효율을 높힐 수 있는 방편으로 여겨지기도 합니다. 엔드포인트 단에서 많은 AI 처리를 진행하고 클라우드 단으로 넘기는 AI 서비스는 제한적으로 설계해서 보다 고도화되면서도 효과적인 AI 운영 전략을 만들어 낼 수 있는 거죠. 최근 마이크로소프트의 서피스 AI 노트북이나 애플의 AI 서비스도 이런 전략의 하나라고 볼 수 있습니다.

AI 혁명이 또다른 산업의 재편과 변화를 부채질하고 있습니다. 특히나 에너지 산업에 새로운 전략 패러다임을 요구하는 상황에 이르고 있습니다. AI 산업이 일으킨 나비효과가 앞으로 어떻게 번져나가게 될 지 흥미롭습니다.

촌장 드림

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