구글 "제미나이 에너지 소비, TV 9초 수준"…1년 만에 탄소 배출 44배 ↓

작성일 08-27

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">12개월 만에 효율 '33배' 개선…자체 칩·초고효율 데이터센터가 비결</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="3zpvgbEQje">
          <p contents-hash="63007507f3ec3b4cd5763fd3cd032e720d8b0c3c902b494b751bf44c6fe65bdb" dmcf-pid="0qUTaKDxkR" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=조이환 기자)구글 인공지능(AI) '제미나이'의 에너지 소비량이 업계 통념보다 훨씬 적다는 구체적인 측정 결과가 나왔다.</p>
          <p contents-hash="5a95224587de1f9ba38aef11c8fec24e1b78690e4677d5a8463d96351f651a90" dmcf-pid="pBuyN9wMkM" dmcf-ptype="general">27일 구글 기술 백서에 따르면 '제미나이' 앱의 중간값 텍스트 프롬프트 하나를 처리하는 데 드는 비용은 에너지 0.24와트시(Wh), 탄소 배출량 0.03그램(gCO2e), 물 소비량 0.26밀리리터(ml)에 불과했다. 이는 TV를 9초 미만으로 시청하는 수준의 에너지로, 많은 공개 추정치보다 상당히 낮은 수치다. 해당 분석은 지난 5월 데이터를 기준으로 이뤄졌다.</p>
          <p contents-hash="05448b11c8585c6af6de701a7605ce4e48ccfa24ba67fa212f4e2264836dbff2" dmcf-pid="Ub7Wj2rRNx" dmcf-ptype="general">구글은 이번 결과가 업계의 다른 계산법보다 포괄적이라고 강조했다. 단순 연산에 쓰이는 활성 상태의 칩 전력만 측정하는 것은 실제 운영 현실을 과소평가하는 '낙관적 시나리오'에 불과하다고 지적했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8825298eafc2703dfb70c883293fda0c013f09f7df96d68dd260e49944d4edeb" dmcf-pid="uKzYAVmegQ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="구글클라우드 에너지 보고서 (사진=구글)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/27/ZDNetKorea/20250827172917411bcuz.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="FAbXE8Iicd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/27/ZDNetKorea/20250827172917411bcuz.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            구글클라우드 에너지 보고서 (사진=구글)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="e605450825635a2fd705108fecc2e3610212f5f21be672df7018a3dcde80193a" dmcf-pid="79qGcfsdjP" dmcf-ptype="general">실제로 이 회사의 방법론은 실제 운영 환경을 반영하기 위해 ▲전체 시스템의 동적 전력 ▲유휴 장비 ▲CPU 및 RAM ▲데이터센터 오버헤드(PUE) ▲데이터센터 물 소비량 등 핵심 요소를 모두 포함했다.</p>
          <p contents-hash="8cb98cec6aa10f0d1366170ce735d8d044d2cd575d5048c49b27ef992869bd67" dmcf-pid="z2BHk4OJj6" dmcf-ptype="general">이러한 포괄적 접근은 AI 모델 자체의 에너지뿐만 아니라 트래픽 급증에 대비하는 유휴 장비, 냉각 시스템 같은 데이터센터 인프라 전체의 동적 전력과 물 소비량까지 계산에 넣는다. 만약 활성 상태의 칩만 고려하는 비포괄적 방식으로 계산할 경우 에너지 소비량은 0.10Wh로 절반 이하로 떨어진다.</p>
          <p contents-hash="e37d4cb454516ca01dac648a20be5dfedf5c33445a97c67a7e5153ce30b24a38" dmcf-pid="qVbXE8IiN8" dmcf-ptype="general">특히 구글은 지난 1년 사이 AI 효율이 극적으로 개선됐다는 점을 부각했다. 지난 12개월 동안 '제미나이' 앱의 중간값 텍스트 프롬프트당 에너지 및 총탄소 발자국은 각각 33배와 44배 감소했다. 이는 더 높은 품질의 응답을 제공하면서 동시에 달성한 성과다.</p>
          <p contents-hash="e4e97a9d4f7ff4a68b896529d28fb796b4cd4378dad7b04006edacfe5b2480ea" dmcf-pid="B821rQloj4" dmcf-ptype="general">이러한 효율성 향상의 배경에는 구글의 '풀스택(full-stack)' AI 개발 접근 방식이 있다. 자체 설계한 하드웨어부터 모델 아키텍처, 소프트웨어 스택, 데이터센터 운영에 이르기까지 전 과정에 효율성을 내재화했다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="ac1572b9a29dbd5ddee55e77711ffed4e352e52fbc840da97841e1452373fffd" dmcf-pid="b6VtmxSgkf" dmcf-ptype="general">세부적으로는 ▲전문가 혼합(MoE) 같은 효율적 모델 구조 ▲정확한 양자화 훈련(AQT) 알고리즘 ▲추측성 디코딩 및 증류 같은 최적화된 추론 기술이 적용됐다. 이를 통해 더 적은 자원으로 더 빠르고 품질 높은 응답을 생성할 수 있게 됐다.</p>
          <p contents-hash="3084e61aed72b0ccde2f5f5e61dab606bf4ad16f2b5248f5b1429f10126acd3b" dmcf-pid="KPfFsMvaoV" dmcf-ptype="general">하드웨어와 인프라 역시 핵심적인 역할을 했다. 자체 제작한 최신 AI 가속기 '아이언우드(TPU)'는 첫 세대보다 에너지 효율이 30배 높다. 또 업계 최고 수준인 평균 1.09의 전력 사용 효율(PUE)을 기록한 초고효율 데이터센터와 수요에 따라 모델을 실시간으로 재배치해 유휴 전력을 최소화하는 관리 기술도 기여했다.</p>
          <p contents-hash="312f123a26d5079dfdfafee280bd0c0849e7a8a1fbed519d016190caa7d56515" dmcf-pid="9Q43ORTNj2" dmcf-ptype="general">구글 측은 "'제미나이'의 효율성 향상은 수년간의 노력의 결실이지만 이는 시작에 불과하다"며 "연구 결과와 방법론을 공유함으로써 더 효율적인 AI를 향한 업계 전반의 진전을 이끌고자 하며 이는 책임감 있는 AI 개발에 필수적이다"라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="754d141410c5b7f398c2174148df8649a18aa93baaec37b7b3ffa897fd87e99f" dmcf-pid="2x80Ieyjj9" dmcf-ptype="general">조이환 기자(ianyhcho@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
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