인공지능에 한 번 물어볼 때 소비되는 에너지는?

작성일 08-26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 곽노필의 미래창 구글, 제미나이 환경비용 보고서 첫 발표 전자레인지 1초 작동시키는 전기와 같아 건당 수치만 밝히고 총량은 비공개 ‘반쪽’ 
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 <img alt="미국 오하이오 중부의 뉴올버니 데이터센터 내부. 앞쪽에 보이는 것이 냉각수 배관이다. 구글 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/26/hani/20250826093615476ikak.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="ySsYlUSgrK" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/26/hani/20250826093615476ikak.jpg" width="658">
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 미국 오하이오 중부의 뉴올버니 데이터센터 내부. 앞쪽에 보이는 것이 냉각수 배관이다. 구글 제공
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 구글이 업계에선 처음으로 생성형 인공지능(AI) 사용에 수반하는 에너지 사용량, 탄소 배출량, 물 소비량을 포함한 환경 비용을 공개했다. 하지만 건당 수치만 제공했을 뿐 총량은 공개하지 않았다. 구글은 생성형 인공지능 제미나이(Gemini)의 쿼리(질문)을 처리하는 데 사용되는 에너지를 분석한 결과, 문자 프롬프트(지시문) 1개를 처리하는 데 드는 전기에너지의 중앙값은 0.24Wh(와트시)로 나타났다고 최근 밝혔다. 구글은 이는 이전에 공개됐던 추정치들보다 상당히 낮은 것으로, 일반 전자레인지를 약 1초 동안 작동시키는 것과 같고, 텔레비전을 9초 동안 시청하는 것보다 적은 에너지라고 설명했다. 구글은 또 이는 이산화탄소 배출량으로는 0.03g, 물 소비량으로는 다섯 방울(0.26밀리리터)에 해당한다고 덧붙였다. 구글은 소프트웨어의 효율성을 높이고 청정 에너지원의 비중을 높임으로써 2024년 5월 이후 1년 사이에 건당 에너지 소비량은 33배, 탄소 발자국은 44배 감소했다고 밝혔다. 
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 <img alt="거대 AI 모델의 프롬프트당 에너지 소비량을 비교한 그래프. 측정 수치(검은색, 빨간색, 파란색 글씨)와 추정 수치(회색 글씨)가 함께 표시돼 있다. 숫자가 클수록 에너지 효율이 높다는 걸 뜻한다. 구글 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/26/hani/20250826093616877uehu.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="YGW0ZV5rsB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/26/hani/20250826093616877uehu.jpg" width="658">
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 거대 AI 모델의 프롬프트당 에너지 소비량을 비교한 그래프. 측정 수치(검은색, 빨간색, 파란색 글씨)와 추정 수치(회색 글씨)가 함께 표시돼 있다. 숫자가 클수록 에너지 효율이 높다는 걸 뜻한다. 구글 제공
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 추론 모델 사용 땐 에너지 소비 더 많아져 구글은 이와 함께 사전출판논문 공유집 아카이브에 올린 연구보고서를 통해 인공지능 환경 비용 추정에 사용한 방식을 공개했다. 이에 따르면 이번 계산에는 인공지능 모델을 직접 구동하는 데 사용하는 전력뿐 아니라, 이를 지원하는 모든 기반 시설이 사용하는 전력도 포함됐다. 분석 결과 인공지능 칩을 작동시키는 데 드는 전력은 총 전력 수요의 58%에 불과한 것으로 나타났다. 나머지는 이를 지원하는 주컴퓨터의 중앙처리장치(CPU)와 메모리가 24%, 장애 발생에 대비한 백업용 유휴 장비가 10%, 냉각을 포함한 데이터센터 운영 부문이 8%였다. 구글은 “현재 에너지 사용 측정 방식이 통일돼 있지 않다”며 “이번 공개가 그 기준을 마련하는 것으로 이어지길 기대한다”고 말했다. 머신러닝 에너지 소비 문제를 연구하는 컴퓨터과학자그룹 엠엘에너지(ML ENERGY) 이니셔티브를 이끌고 있는 정재원 미시간대 박사과정 연구원은 ‘엠아이티(MIT) 테크놀로지 리뷰’에 “지금까지 나온 것 중 가장 포괄적인 분석”이라고 평가했다. 앞서 챗지피티 개발업체인 오픈에이아이의 최고경영자 샘 올트먼은 지난 6월 챗지피티에 들어온 질문 하나를 처리하는 데 평균 0.34와트시의 전기가 소비된다고 밝혔지만, 구체적인 계산 방법은 공개하지 않았다. 이번 추정치는 제미나이가 받은 요청 가운데 중간 범위에 해당하는 것을 바탕으로 한 것이다. 따라서 상당수의 경우엔 이보다 훨씬 더 많은 에너지를 소비하는 것으로 볼 수 있다. 예컨대 책이나 논문을 올려놓고 요약이나 분석을 요구할 경우엔 추론 모델을 사용하기 때문에 답을 내놓기 전에 더 많은 단계를 거치는 과정에서 에너지 소비량이 더 많아진다. 
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 오하이오 중부에 위치한 뉴올버니 데이터센터 전경. 구글 제공
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 간단하고 쉬운 프롬프트로 에너지 절약을 이번 분석은 그러나 생성형 인공지능을 사용하는 여러 유형 중 일부만 포함시켰다는 한계를 안고 있다. 무엇보다 분석 대상을 문서(텍스트) 요청에만 국한했다. 이용 사례가 급증하고 있는 이미지나 비디오 생성에 드는 에너지 비용은 계산에 포함되지 않았다. 탄소 배출량 추정치도 실제 운영에 사용하는 전력망 대신, 청정 에너지원 구매 계약을 반영한 추정치에 기반한 것이다. 구글은 2010년부터 태양광, 풍력, 지열 등 다양한 에너지원으로부터 22기가와트 이상의 전력을 구매하고 있다. 이에 따라 구글 계산에 사용된 배출량은 실제 사용 전력망의 약 3분의 1 수준이다. 더욱 중요한 건 생성형 인공지능의 효용성이 높아지면서 전 세계적으로 인공지능 사용량이 급증하고 있다는 점이다. 이는 에너지 효율을 높이려는 노력을 무색하게 만드는 요인 가운데 하나다. 예컨대 오픈에이아이는 챗지피티의 주간 활성 사용자가 8월 초 7억명을 넘어서고 있다고 최근 밝혔다. 이는 1년 사이에 4배 성장한 것이다. 그러나 이번 분석에선 건당 에너지 비용만 추정했을 뿐 구글 인공지능 전체를 가동하는 데 들어가는 총 비용은 산출하지 않았다는 점이다. 국제에너지기구(IEA)는 향후 5년 동안 데이터센터의 에너지 수요가 두배로 늘어나 연간 945테라와트시에 이를 것으로 예측했다. 이는 일본의 전체 전력 소비량을 웃도는 규모다. 세계 빅테크 기업이 몰려 있는 미국에선 향후 5년간 전력 소비량 증가분의 거의 절반을 데이터센터가 차지할 것으로 예상한다. 매사추세츠공대(MIT)의 선임 과학자 비제이 게이드팰리(컴퓨터공학)는 월스트리트저널에 가성비 높은 인공지능 사용 방법을 대안으로 제시했다. 그는 “프롬프트를 좀 더 간단하고 이해하기 쉽게 만들면 에너지 수요를 줄일 수 있다”고 말했다. 더 짧고 간결한 프롬프트와 소규모 인공지능 모델을 함께 사용하면 에너지 사용량을 크게 줄일 수 있다는 지적도 있다. 구글도 보고서에서 이 점을 지적했다. 보고서는 “하나의 프롬프트가 끼치는 영향은 일상의 다른 활동에 비하면 낮지만, 전 세계적으로 사용 규모가 엄청나기 때문에 인공지능 환경 비용을 지속적으로 줄여나가야 한다”고 밝혔다. *논문 정보 Measuring the environmental impact of delivering AI at Google Scale. https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.15734 곽노필 선임기자 nopil@hani.co.kr
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