에너지와 AI

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에너지와 AI

International Energy Agency (IEA) 가 에너지와 AI에 관한 스페셜을 공개했습니다. 50명 이상의 전문가가 매우 복잡한 주제를 조사하고 우리 시대의 선도적인 AI 기업과 협력하여 AI 및 에너지의 미래에 대한 획기적인 통찰력을 창출한 결과물입니다.

다음은 AI와 에너지 부문의 교차점을 7가지 핵심 포인트로 요약한 것입니다.

- AI의 에너지 소비 증가:

AI 기반 데이터센터는 전기를 많이 사용하는 지역으로, AI 및 디지털 서비스의 성장으로 인해 수요가 급격히 증가하여 2030년까지 945테라와트시(TWh)에 이를 것으로 예상됩니다.

- AI의 에너지 효율성:

AI 하드웨어 및 소프트웨어의 개선으로 에너지 사용이 줄어들고 있으며, 현재 언어 모델 쿼리에는 약 2와트시가 필요하며 추가적인 효율성 향상을 추구하고 있습니다.

- 에너지 최적화에서 AI의 역할:

AI는 전력망, 산업, 운송 및 건물 전반의 효율성을 개선하여 잠재적으로 175기가와트(GW)의 전송 용량을 확보하고 에너지 낭비를 줄일 수 있습니다.

- AI 기반 에너지 혁신:

AI는 배터리, 탄소 포집 시스템, 태양열 소재와 같은 지속 가능한 기술의 개발을 가속화하여 혁신 주기를 단축합니다.

- 에너지 분야의 AI에 대한 도전 과제:

에너지 부문의 채택은 불충분한 디지털 기술, 제한된 데이터 가용성, 보안 위험 및 단절된 인프라와 같은 문제로 인해 느려지고 있습니다.

- 인공지능 인프라의 집중:

AI 데이터센터는 특정 지역에 밀집되어 있어 지역 전력망에 압박을 가하고 집중적인 인프라 개선이 필요합니다.

- 정책 및 협업 요구 사항:

AI의 에너지 영향을 관리하려면 기술 기업, 에너지 부문 및 정책 입안자 간의 긴밀한 협력이 필요하며, 이를 통해 그리드 문제를 해결하고 혁신을 촉진하며 보안을 보장해야 합니다.

https://iea.blob.core.windows.net/assets/dd7c2387-2f60-4b60-8c5f-6563b6aa1e4c/EnergyandAI.pdf

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