“검색 한 번에 전력 10배”… AI의 숨은 청구서, 탄소·물·영토 고갈 작성일 06-04 40 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">AI 데이터센터 전력 소비 급증<br>탄소·물·영토 환경 파괴 심화<br>미·중 독점 속 개발도상국 피해</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="9j71PvXSSS"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1d6a121eed9282510ccf600776113571ee89d3a263e00f893ebf15f46ae27935" dmcf-pid="2AztQTZvSl" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI라는 키워드로 생성형 AI(제미나이)가 만든 이미지 [생성형 AI]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/04/mk/20260604091205088rdjh.png" data-org-width="700" dmcf-mid="b1gRO2Q9vT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/04/mk/20260604091205088rdjh.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI라는 키워드로 생성형 AI(제미나이)가 만든 이미지 [생성형 AI] </figcaption> </figure> <div contents-hash="948863f5d1baf825611d9fc00dd5f97879ee23a4931b9032d26275cbacbcd2d2" dmcf-pid="VcqFxy5Tyh" dmcf-ptype="general"> 인공지능(AI) 기술이 급격히 발전하면서 막대한 전력 소비뿐만 아니라 탄소 배출, 물 부족, 영토 차지, 전자 폐기물 등 심각한 연쇄 환경 파괴를 일으키고 있다는 국제기구의 경고가 나왔다. </div> <p contents-hash="7d90ffabd34281726685cac7593917d02b29f372c5ce03c9dab59f54a261a556" dmcf-pid="fkB3MW1yTC" dmcf-ptype="general">유엔대학 물·환경·보건연구소(UNU-INWEH)는 이 같은 내용을 담은 ‘AI 에너지 사용의 환경적 비용: 탄소, 물, 토지 발자국’ 보고서를 3일(현지시간) 발표했다.</p> <p contents-hash="7a587e62e7339bffc6ac76d1dcc4a23f28bd342a16cc694976e0064cf0628f11" dmcf-pid="4Eb0RYtWWI" dmcf-ptype="general">보고서에 따르면 전 세계 AI 시장 규모는 2023년 1890억 달러(약 250조 원)에서 2033년 약 5조 달러(약 6600조 원)로 10년 만에 25배 폭증할 것으로 전망된다. 이 과정에서 AI 구동의 핵심 인프라인 데이터센터의 전력 소비량도 급증하고 있다. 2025년 기준 전 세계 데이터센터의 예상 전력 소비량은 448테라와트시(TWh)로, 단일 국가로 치면 프랑스와 맞먹는 세계 11위 규모다.</p> <p contents-hash="853198dffaf8c10464185aff6538e9a1743bc21b39829080a82c43966cfcc084" dmcf-pid="8DKpeGFYTO" dmcf-ptype="general">현재 전체 데이터센터 전력 소비에서 AI 관련 작업이 차지하는 비중은 약 20% 수준이지만, 2030년에는 40%까지 확대될 것으로 예상된다. 이 경우 AI 관련 전력 소비량만 최대 945TWh에 달해 전 세계 전력 사용량의 3%를 차지하게 된다. 이는 사하라 이남 아프리카 인구 13억 명이 5년 이상 사용할 수 있는 막대한 전력량이다.</p> <p contents-hash="7485dd8f2b82d6da4c10b1744f94a598bbbb320a9387b300fe3c20ae6a82eafa" dmcf-pid="6fSrFgEovs" dmcf-ptype="general">단순한 전력 고갈이 끝이 아니다. 보고서는 이러한 전력을 생산하고 인프라를 운영하는 과정에서 4억 톤의 탄소가 배출되고, 1만 4000㎢의 토지가 소모될 것으로 추산했다. 이는 2025년 영국의 국가 전체 탄소 배출량과 맞먹으며, 소모되는 토지 역시 북아일랜드의 전체 면적에 달하는 엄청난 규모다. 데이터센터 냉각 등에 사용되는 물 소비량 역시 9조 3000억 리터로, 전 세계 81억 인구가 1.6년 동안 마실 수 있는 식수량과 맞먹는다.</p> <p contents-hash="4319de109f99fbe6cf70c3dff35f009219a0a52ce6a52ba7d08d8996411c3e4c" dmcf-pid="P4vm3aDgTm" dmcf-ptype="general">일상적인 AI 서비스 이용에도 막대한 자원이 투입된다. 구글의 기존 검색은 1회당 약 0.3Wh의 전력을 쓰지만, 생성형 AI가 결합된 검색은 10배인 3Wh를 소모한다. 챗GPT가 하루 25억 개의 프롬프트를 처리한다고 가정할 때 연간 383GWh의 전력이 소모되며, 축구장 800개 크기의 토지와 아프리카 50만 명의 연간 최소 식수량에 해당하는 물이 증발한다. 고해상도 AI 비디오 영상 하나를 생성하는 데는 415Wh 이상이 필요하다.</p> <p contents-hash="25c73652feae4eb2bea46ab159ffdab484bb7f3101e5fa21d7c8ba7853b3c43c" dmcf-pid="Q8Ts0NwaTr" dmcf-ptype="general">보고서는 효율성 향상만으로는 AI의 환경 발자국을 줄일 수 없다는 ‘제본스의 역설(Jevons Paradox)’을 지적했다. 기술 발전으로 효율이 좋아지고 비용이 낮아지면 오히려 사용량이 폭증해 결과적으로 총자원 소비는 늘어난다는 것이다. 이에 따라 토큰 수, 그래픽처리장치(GPU) 사용 시간, 전력량 등에 대한 물리적인 제한 규정(예산)을 마련해야 한다고 권고했다.</p> <p contents-hash="b58f747e84e3eecfb5276620c26c80d31ad23b3d66c4a26e39dde38364500bf7" dmcf-pid="x6yOpjrNWw" dmcf-ptype="general">또한 사용자의 습관 변화도 중요한 환경 거버넌스 도구로 제시됐다. 챗봇에 “부탁해”, “고마워” 같은 일상적 인사말을 빼고 간결하게 명령하는 것만으로도 챗GPT의 토큰 출력을 30% 줄일 수 있으며, 이를 통해 연간 87~98GWh의 전력을 절약할 수 있다는 분석이다.</p> <p contents-hash="ed82adf8933dade46db03f59492608bb8d3d29f161f71a041470861759d8c945" dmcf-pid="ySx2jpb0hD" dmcf-ptype="general">AI로 인한 글로벌 불평등 구조 역시 문제로 지목됐다. AI 특화 클라우드 인프라를 갖춘 국가는 32개국에 불과하며, 전체 용량의 90%가 미국과 중국 두 나라에 집중돼 있다. 반면 자체 인프라가 없는 150여 개 국가는 AI 기술의 혜택에서는 소외된 채 전자 폐기물 처리나 광물 채굴 등 환경적 악영향만 떠안고 있다. 실제로 2030년까지 AI 인프라에서 매년 250만 톤의 전자 폐기물이 쏟아져 나와 개발도상국의 환경을 위협할 것으로 전망된다.</p> <p contents-hash="fe7b800294799ccf38615ab25e40a71227ca36050220eae5d253456e6698debe" dmcf-pid="WvMVAUKpSE" dmcf-ptype="general">미리암 아첼 UNU-INWEH 연구원은 “AI의 환경 발자국은 인프라와 에너지원뿐만 아니라 모델의 설계 방식과 사용 빈도에 따라 달라진다”며 “단순히 탄소 배출량을 넘어 공급망 전체와 사용 주기를 아우르는 투명한 환경 비용 측정이 필요하다”고 강조했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p> 관련자료 이전 국방 이어 조선까지…NC AI, 한화오션 자율용접 AI 개발 나선다 06-04 다음 인피닉, 산업 안전 AI 영상분석 ‘PoC 지원 프로그램’ 실시... 실효성 검증 기회 제공 06-04 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
