AI的环境成本：到2030年将消耗945太瓦时电力，影响13亿人的用水

유엔대학교 물·환경·보건 연구소(UNU-INWEH)는 AI 데이터센터의 전체 환경 영향을 정량화한 새 보고서 AI 에너지 사용의 환경 비용: 탄소, 물, 토지 발자국을 발표했습니다. 2030년까지 AI를 구동하는 전 세계 데이터센터는 연간 945테라와트시(TWh)의 전기를 소비할 것으로 예상되며, 이는 파키스탄, 방글라데시, 나이지리아(인구 6억 5천만 명 이상)의 전력 사용량을 합친 것의 거의 3배에 해당합니다. 물 발자국은 사하라 사막 이남 아프리카의 13억 인구의 기본적인 가정용 물 필요량과 같을 것이며, 토지 사용은 약 1만 4,500km²를 초과하여 자카르타 대도시권(인구 3,200만 명)의 약 두 배에 달할 것입니다.

탄소가 전부는 아니다

이 보고서는 모델 훈련으로 인한 탄소 배출에만 초점을 맞춘 기존 평가가 AI의 환경 비용을 체계적으로 잘못 측정하고 있다고 주장합니다. AI 시스템을 훈련하거나 실행하는 데 사용되는 모든 킬로와트시의 전기에는 종종 간과되는 관련 물 및 토지 발자국이 수반됩니다. UN 과학자들은 세계 20대 데이터센터 허브에서 이러한 발자국을 정량화하여 상당한 지역 차이를 강조했습니다.

개발자에게 중요한 이유

AI 애플리케이션을 구축하는 개발자에게 이러한 수치는 실제 운영 비용으로 전환되며, 이는 결국 전가될 가능성이 높습니다. 데이터센터가 물과 토지 제약에 직면함에 따라 컴퓨팅 가격 상승, 더 엄격한 부지 규정, 데이터센터 확장에 대한 반발이 예상됩니다. UNU-INWEH 소장인 Kaveh Madani 교수는 이것이 AI에 반대하는 것이 아니라 책임 있는 사용과 의도하지 않은 영향의 사전 완화를 위한 요구라고 말합니다.

주요 발견

• 전력: 2030년까지 945TWh (6억 5천만 인구 국가들의 사용량의 3배).
• 물: 사하라 이남 아프리카 13억 인구의 기본 가정용 물 필요량과 동일.
• 토지: 14,500km² 이상, 자카르타 대도시권의 두 배 이상.
• 보고서는 탄소, 물, 토지 발자국을 탄소만이 아니라 별도로 정량화합니다.

개발자에게 이는 모델 효율성 최적화(더 작은 모델, 더 나은 하드웨어 활용, 재생 에너지 조달)가 AI 워크로드의 환경 발자국을 줄이는 중요성을 강조합니다. 보고서는 AI가 지구의 한계 내에서 발전하고 핵심 광물을 공급하고 인프라를 호스팅하는 지역사회도 혜택을 받을 수 있는 좁은 기회가 있음을 지적합니다.