AI의 발전이 초래한 빅 테크 기업들의 심각한 탄소 배출 문제

“어떤 회사가 2030년까지 탄소 네거티브(탄소 배출량보다 흡수량이 더 많은 상태)를 달성할지 어떻게 알 수 있을까? 그들이 그렇게 말해주면 알 수 있다.” 이는 기업들이 환경 목표를 선언하지만, 실제로 이를 실현할지는 불확실하다는 점을 비꼬는 유머다.

마이크로소프트는 2020년에 전 세계와 친환경 약속을 공유하며, 10년 후 탄소 네거티브를 달성하겠다고 선언한 것으로 잘 알려져 있다.

하지만 “그린워싱(greenwashing)”이라는 비난이 나오기도 전에, 인공지능(AI)이 기술 업계의 중심으로 떠오르면서 많은 기업의 환경, 사회, 그리고 지배 구조(ESG) 목표의 강도를 시험대에 올려놨다.

그 이후로 여러 대기업들은 AI 열풍을 쫓느라 주요 기후 공약을 뒤로 미루는 딜레마에 빠졌다.

마이크로소프트의 경우, 사티아 나델라(Satya Nadella)가 2020년에 처음 원대한 공약을 내놓은 이후 탄소 배출량이 최대 40% 증가한 것으로 나타났다.

이번 기사에서 테코피디아는 전 세계의 AI에 대한 집착으로 인해 ESG 목표가 어떻게 조용히 뒷전으로 밀려났는지와 그로 인한 문제를 다룬다.

가이드 목차 가이드 목차

1. 핵심 내용
2. AI가 빅테크의 기후 목표에 영향을 미치는 이유
3. 원자력 에너지가 AI의 전력 수요를 해결할 수 있을까?
4. 소형 원자로는 막대한 책임을 동반한다
5. 결론
6. 참고 자료

전체 보기

가이드 목차

1. 핵심 내용
2. AI가 빅테크의 기후 목표에 영향을 미치는 이유
3. 원자력 에너지가 AI의 전력 수요를 해결할 수 있을까?
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4. 소형 원자로는 막대한 책임을 동반한다
5. 결론
6. 참고 자료

AI가 빅테크의 기후 목표에 영향을 미치는 이유

100단어 정도의 챗GPT 응답을 생성하는 데 약 0.5리터의 물이 사용된다는 사실을 알고 있는가? 마이크로소프트의 코파일럿(CoPilot) 같은 챗봇이 대중에게 서비스를 제공하면서, 애리조나 주에 위치한 마이크로소프트 데이터 센터는 매년 5천만 갤런 이상의 식수를 소비할 것으로 예상된다.

이와 같은 ‘갈증’은 이미 물 부족 문제를 겪고 있는 미국의 더운 지역에서 점점 큰 문제로 떠오르고 있다.

현재 챗GPT는 매주 2억 명 이상의 활성 사용자를 보유하고 있다. 따라서 AI의 물 사용량이 2027년까지 66억 ㎥에 달할 수 있을 것이라는 예측은 놀라운 일이 아니다. 이 수치는 영국의 전체 연간 물 소비량의 절반 수준이다.

챗GPT 검색 한 번에 약 2.9와트시(Watt-hour)의 전력이 사용되며, 이는 일반적인 구글 검색보다 약 10배 많은 양이다. 특히 버지니아와 같은 주에서는 데이터 센터가 전체 전력의 25% 이상을 소비하며 이미 과부하 상태인 전력망에 부담을 더하고 있다.

가트너(Gartner)는 만약 현재와 같은 상황이 지속된다면, 2027년까지 AI 데이터 센터의 40%가 전력 부족에 직면할 것이라고 경고한다.

빅테크 기업들이 문제의 심각성을 과소평가하고 있는 가운데, 가디언(Guardian)은 데이터 센터의 탄소 배출량이 일부 기술 기업 CEO들이 생각하는 것보다 최대 662% 더 높을 수 있다고 보도했다.

원자력 에너지가 AI의 전력 수요를 해결할 수 있을까?

아마존과 구글은 최근 테코피디아의 레이더망에 포착됐다. 두 회사가 AI 프로젝트를 추진하기 위해 원자력 에너지를 사용하겠다고 발표했기 때문이다.

이 결정은 공공 안전에 대한 우려가 큰 만큼 PR 팀에게는 어려운 과제가 될 수 있다. 하지만 이 접근 방식에는 장단점이 있다.

대형 기술 기업들이 원자력 에너지를 선호하는 가장 큰 이유는 원자력 에너지가 온실가스를 최소화한다는 점이다. 원자력은 환경 지속 가능성 목표에 부합하면서 AI 시스템의 까다로운 요구 사항을 지속적으로 충족할 수 있는 안정적인 방법을 제공함으로써 하나의 비용으로 두 가지 문제를 해결할 수 있다.

태양광이나 해상 풍력 솔루션과 달리, 원자력 에너지는 날씨에 영향을 받지 않는다. 또한 소형 모듈형 원자로(SMRs)는 데이터 센터 가까이 또는 내부에 원자력 에너지를 설치할 수 있는 기회를 제공해, 전력 전송 손실을 크게 줄일 수 있다.

SMRs는 전통적인 대형 원자로보다 훨씬 작고, 50~300메가와트의 전력을 생성한다. 대형 원자로는 1,000메가와트를 생성하는 것과 비교된다. SMRs는 설계가 더 단순하고 움직이는 부품이 적어 고장 가능성이 낮다.

소형 원자로는 막대한 책임을 동반한다

빅테크 기업들은 시스템을 변경하거나 업데이트하는 데 있어 완벽하지 않은 모습을 종종 보인다. 우리가 흔히 보듯, 설정 변경 하나나 소프트웨어 업데이트만으로도 세계적 규모 소매업체의 업무가 완전히 중단돼 버리는 일이 벌어질 수 있다.

하지만 원자력 에너지와 관련된 실수가 발생하면 그 위험은 훨씬 더 크다.

원자력 사고에는 세 가지 주요 사례가 있다. 1979년의 쓰리 마일 아일랜드, 1986년의 체르노빌, 2011년의 후쿠시마 사고는 원자력이라는 단어가 언급될 때마다 항상 머릿속에 떠오르는 사건들이다.

마이크로소프트가 쓰리 마일 아일랜드 원자력 발전소의 한 유닛을 재가동하는 계약을 체결했다는 뉴스는, 정당한 이유가 있든 없든 많은 사람들의 우려를 다시 불러일으키고 있다.

비록 현대의 원자력 기술이 안전성과 보안 측면에서 많은 발전을 이루었지만, 과거의 사고들은 환경과 지역 주민들에게 심각한 피해를 주었다. 이들은 영향을 받은 지역을 떠날 수밖에 없었고, 원자력에 대한 신뢰를 회복하는 데는 시간이 걸릴 것이다.

소형 모듈형 원자로(SMR)의 설계가 강력한 신뢰를 약속하는 것처럼 보이지만, 이는 아직 검증되지 않은 기술이다. 장기적인 성능과 신뢰성에 대한 의문이 여전히 풀리지 않았다.

원자력 발전의 길에는 다섯 가지 주요 장애물이 있다. 바로 폐기물 처리, 수십 억 달러에 달하는 건설 비용, 규제 장벽, 대중의 두려움, 그리고 수십 년에 걸친 건설 기간이다.

이론적으로 SMR은 작은 연료 재고량과 낮은 출력 덕분에 사고 발생 시 방사능 방출 가능성을 최소화한다. 또한 극단적인 사건, 자연 재해 등을 견딜 수 있도록 설계되어 있으며 유해한 방사능을 방출하지 않도록 되어 있다.

결론

AI에 대한 수요가 증가함에 따라 미국 전력 연구소(the Electric Power Research Institute)는 2030년까지 데이터 센터의 전력 수요가 두 배로 증가할 것이라고 예측했다. 이는 미국 전력의 최대 9%를 소비할 수 있다는 의미다.

기후 변화의 속도가 계속된다면, AI 검색을 할 때마다 이 문제는 더 악화될 수 있으며, 우리가 집을 시원하게 유지하기 위해 늘어나는 에어컨 수요는 역설적으로 지구를 더 뜨겁게 만들 것이다.

아마존, 마이크로소프트, 구글은 모두 원자력 에너지가 AI 데이터 센터의 증가하는 에너지 수요를 해결해줄 것이라고 믿고 있다.