인공지능과 전기
시스템다이나믹스 접근법 by Schneider Electric
슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric)의 연구는 AI와 전기가 맞물려 돌아가는 현대 사회의 복잡한 구도를 선명하게 보여준다. AI는 이제 단순한 기술적 진보가 아니라, 에너지와 지속가능성, 사회적 균형을 아우르는 거대한 질문의 일부가 되었다. 우리는 이 문제를 보다 심층적으로 바라봐야 하며, 다양한 시나리오 속에서 어떤 방향이 바람직한지, 그리고 현실적으로 무엇이 가능한지를 끊임없이 저울질해야 한다.
우선, 다양한 시나리오를 정의하고, 그 안에서 발생할 수 있는 문제들을 명확히 규정할 필요가 있다. 모든 문제를 한꺼번에 해결하려 하기보다는, 우선순위를 정하고 핵심적인 사안을 먼저 다뤄야 한다. 그리고 예상치 못한 문제가 터졌을 때에는 유연한 대응을 통해 빠르게 조정하는 것이 중요하다.
이 연구에서는 인공지능과 전력 소비의 미래를 네 가지 시나리오로 분석했다.
1. 지속가능한 AI (Sustainable AI)
AI는 점점 더 많은 전력을 요구하게 될 것이다. 특히 생성형 AI(Generative AI Inferencing)의 확산은 주요 전력 소비원으로 자리 잡을 가능성이 높다. 하지만 전통적인 AI도 여전히 중요한 역할을 담당한다. 다양한 산업에서 탄소 배출을 줄이는 데 활용되며, 지속가능한 발전을 위한 핵심 요소가 될 것이다. 따라서 AI 학습 전략은 에너지 효율성을 극대화하는 방향으로 나아가야 하며, 전력 소비를 최소화하면서도 최적의 성능을 유지하는 방식이 필수적이다.
2. 성장 한계 (Limits to Growth)
기술의 발전이 무한정 지속될 것처럼 보이지만, 현실적인 제약이 존재한다. AI의 확산은 전력 부족, 반도체 제조 용량의 한계, 데이터 희소성, 그리고 낮은 도입률 같은 요소들에 의해 제동이 걸릴 수 있다. 특히 기업들은 ROI(Return on Investment)에 대한 불확실성을 이유로 AI 채택을 망설일 가능성이 크다. 즉, 성장의 속도는 이러한 제약 요인들에 의해 조절될 수밖에 없다.
3. 무제한 성장 (Abundance Without Boundaries)
반대로, AI 인프라가 무분별하게 확장된다면 지속 가능성이 위협받을 가능성이 높다. AI 기술에 대한 접근성의 불균형이 심화되면 경제적 격차를 더욱 벌릴 위험도 있다. 또한, AI의 전력 소비가 기하급수적으로 증가하면서 전자 폐기물(e-waste)이 급증하는 현상도 무시할 수 없다. 만약 적절한 관리가 이루어지지 않는다면, AI 기술 발전이 오히려 환경과 사회에 부담이 될 수도 있다.
4. 에너지 위기 (Energy Crisis)
AI의 전력 수요는 우리가 예상하는 것보다 훨씬 더 빠르게 증가할 가능성이 있다. 만약 전력망 확충이 미흡하다면, 예상보다 빠른 속도로 전력 부족이 현실화될 수도 있다. 더욱이, 비효율적인 AI 거버넌스 체계가 각 지역별 전력 정책을 단편적으로 만들면서 심각한 전력 불균형을 초래할 수 있다. 특히, 합성 데이터(Synthetic Data)와 다중 모달 학습(Multimodal Learning)의 확산은 AI 학습의 전력 수요를 더욱 가중시키는 요인으로 작용할 것이다.
여기서, 제안하는 결론은 우리가 바라는 지속가능한 AI로 향하고 있다. 아래 분석에 앞서 간단히 정리하면, 다음과 같다. AI와 전력의 상관관계를 고려할 때, 지속가능성을 확보하기 위한 정책적 대응이 필수적이다. 이에 따라 몇 가지 핵심 전략을 제안한다.
1) 에너지 효율적인 데이터 센터 및 AI 인프라 구축
AI 데이터 센터의 에너지 효율성을 높이고, 재생에너지를 활용하는 구조로 전환해야 한다. 이를 통해 AI의 지속적인 발전과 환경 보호를 동시에 이루어야 한다.
2) AI 개발 과정에서 지속가능성 고려 및 순환 경제 실현
AI 모델을 개발할 때부터 지속가능성을 고려하고, 자원 낭비를 줄일 수 있는 방안을 모색해야 한다. 전력 사용을 최소화하는 알고리즘을 연구하고, AI 시스템의 업사이클링(upcycling) 방식을 고민할 필요가 있다.
3) AI 거버넌스 체계 확립 및 지속가능한 AI 인증 도입
AI 기술을 관리하는 명확한 거버넌스 체계를 구축해야 한다. 지속가능성을 반영한 AI 인증 제도를 도입함으로써, 에너지 절약형 AI 기술이 확산될 수 있도록 유도해야 한다.
4) AI 교육을 통해 지속가능한 AI 실천 문화 확산
지속가능한 AI를 실천하기 위해서는 관련 교육이 필수적이다. 기업, 연구소, 정부 기관 모두 지속가능한 AI에 대한 교육을 강화하고, 윤리적이고 환경친화적인 AI 사용 문화를 조성해야 한다.
결국, AI와 전력 문제를 다루는 것은 단순한 기술적 접근이 아니라, 경제적, 사회적, 환경적 요인을 모두 고려해야 하는 문제다. 우리는 복잡한 현실 속에서 균형을 찾아야 한다. 그리고 그 균형을 찾는 과정은, 멈추지 않는 줄타기와도 같을 것이다. 미래를 예측하기는 어렵지만 꼭 필요한 준비를 하고, 변화를 이끌어 나가는 게 필요한 시점이다.
분석 개요
이 보고서를 최대한 자세히, 가시적으로 잘 읽힐 수 있게 정리해봤다. 우선 여기서 제시하는 바는 다음과 같다.
1. 인공지능의 체계적 특성과 범용 기술로서의 잠재력은 에너지 소비 예측 및 관리에 복잡한 문제를 야기한다. 인공지능 전기 발자국 추정 분야는 포괄적인 시나리오와 예측, 다양한 모델링 방법론, 그리고 인공지능의 미래에 대한 다양한 인식이 부족하다.
2. 이 분석은 인공지능(AI) 개발과 전력 시스템 간의 복잡한 관계를 탐구하고 시스템 다이나믹스 모델링을 사용하여 예측을 수행하는 것을 목표로 한다.
3. 2025년부터 2035년까지의 AI 에너지 소비 시나리오 분석은 미래 에너지 사용과 지속 가능성에 중요한 영향을 미치는 다양한 궤적을 보여준다.
<주요결과>
01. 현재의 AI 인프라에 대한 결정은 2030년 이후의 전력 소비 궤적을 크게 형성할 것이다.
02. AI 전력 소비 감소가 반드시 지속 가능하고 탄력적인 발전을 의미하는 것은 아니다.
03. 지속 가능한 AI는 전력 수요가 증가함에 따라 효율성, 절약, 입증된 영향력을 우선시하는 방향으로 진화하고 있다.
04. AI 개발의 무제한적인 풍요로움은 기존 시스템을 변화시키고, 탈탄소화 노력을 제한하며, 낭비를 초래할 수 있다.
05. 에너지 수요와 인프라의 불일치는 잠재적인 글로벌 파급 효과를 동반한 지역화된 에너지 부족으로 이어질 수 있다.
들어가며
디지털 기술이 사용하는 에너지에 대한 우려는 새로운 것이 아니다. 닷컴 붐이 한창이던 1990년대 후반, 포브스(Forbes) 기사에서는 “어딘가에서 책이 한 권 온라인으로 주문될 때마다, 미국 어딘가에서는 석탄 한 덩어리가 태워진다”라고 한탄한 적이 있다(1). 이 기사의 저자들은 이후 에너지 정책 논쟁에서 자주 인용되었는데, “향후 10년 안에 전력망의 절반이 디지털-인터넷 경제를 가동하게 될 것”이라고 추정했다(2). 그러나 이 추정은 사실과 방법론 모두에서 오류가 있었고, 결국 틀린 것으로 드러났다(3). 돌이켜보면 이에 대한 이견은 더 이상 없으며, 국제에너지기구(International Energy Agency, IEA)는 현재 데이터 센터와 데이터 전송 네트워크가 각각 전 세계 전력 사용량의 약 1~1.5%를 차지한다고 추산하고 있다(4).
이 오류는 단발적인 사건이 아니었다. 지난 수년 동안 디지털 경제의 에너지 발자국이 걷잡을 수 없이 커질 것이라는 예측을 담은 기사 제목들이 여러 번 등장했다(5). 예를 들어, 2019년 애플(Apple), 디즈니(Disney), HBO 등이 넷플릭스(Netflix), 아마존(Amazon), 유튜브(YouTube)와 경쟁하기 위해 비디오 스트리밍 구독 서비스를 발표하면서 ‘스트리밍 전쟁’이 본격화되었을 때, 여러 매체가 프랑스의 한 싱크탱크에서 나온 “넷플릭스 동영상을 30분 시청할 때 발생하는 배출량이 자동차로 약 4마일(약 6.4km)을 주행하는 것과 같다”는 주장을 반복해서 보도했다(6). 그러나 이 추정치 또한 완전히 틀렸음이 밝혀졌는데(실제로는 10야드(약 9m)에서 100야드(약 91m) 정도 주행하는 것과 비슷함), 이는 잘못된 가정과 환산 오류가 뒤섞인 결과였으며, 해당 싱크탱크는 결국 1년 뒤 오류를 정정했다(7).
최근 인공지능(AI)에 대한 관심이 급증함에 따라, 다시금 새롭게 떠오르는 기술의 에너지 사용에 대한 의문이 제기되고 있다. 비판적인 이들은 AI의 빠른 도입과 딥러닝(deep learning) 모델 크기의 증가로 인해 에너지 사용이 대폭 늘어나며 심각한 환경적 영향을 초래할 수 있다고 추측한다(8).
그러나 과거의 다른 기술 사례와 마찬가지로, AI의 에너지 소비에 관한 초기 주장들 중 상당수는 과장되거나 오해를 불러일으키는 경우가 많았다. 이 글은 이러한 논쟁의 개요와, 초기에 일어난 오류들이 이미 정책 대화에 어떤 영향을 미쳤는지, 그리고 AI의 에너지 발자국이 앞으로 어떻게 변할 가능성이 있는지에 대한 진실을 밝히고자 한다. 또한 정책입안자들이 AI의 에너지 사용에 관한 우려를 다룰 때 다음과 같은 조치를 취할 것을 제안한다.
AI 모델에 대한 에너지 투명성 기준을 마련해야 한다.
파운데이션 모델에 대한 자발적 에너지 투명성 이행을 모색해야 한다.
AI 규제가 에너지 사용에 미치는 의도치 않은 결과를 고려해야 한다.
정부 운영에서 인공지능(AI)을 활용해 탄소배출을 줄여야 한다.
AI 시스템의 에너지 사용량과 탄소 배출량을 정확하게 추정하기는 쉽지 않다. 이는 칩, 냉각 시스템, 데이터 센터 설계, 소프트웨어, 워크로드, 전력 생산에 사용되는 에너지원 등 다양한 복잡한 요소에 좌우되기 때문이다. 이 문제는 AI에만 국한되지 않는다. 에너지 연구자들이 한 논문에서 지적했듯이, “정보기술(IT)의 전력 소비량을 신뢰할 만하게 추산하는 것은 무척 어렵다. 기초 데이터 자체가 정확히 알려져 있지 않고, 실측 데이터도 제한적이며, 가장 유용한 데이터는 종종 기업 비공개 자료이며, 기술은 너무 빠르게 변하기 때문에 설령 정확한 데이터가 있다 해도 금방 구식이 되기 때문이다”라고 설명한다(9).
그러나 여러 연구에서 AI 시스템의 현재 및 미래 에너지 수요와 탄소 배출량을 계량화하려고 시도해왔다. 안타깝게도, 일부 초기 추정치는 과거 디지털 기술의 에너지 사용에 관한 연구들처럼 과장된 결과를 내놓았다. 이러한 연구들은 일반적으로 AI 시스템 전체 수명에서 필요한 에너지를 1) AI 모델을 학습(트레이닝)하는 단계와, 2) 구체적인 질의에 응답하기 위해 AI 모델을 사용하는 추론(inference) 단계로 나누어 고려한다.
2019년 매사추세츠대학교 애머스트(University of Massachusetts Amherst)의 연구진은 여러 AI 모델의 탄소 배출량을 추정했는데, 이는 당시로서는 대표적인 사례 중 하나였다(10). 이 연구에 따르면, 당시 구글(Google)의 최첨단 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)이었던 BERT를 64개의 고성능 GPU(Graphics Processing Unit)로 79시간 동안 학습시키는 과정에서 1,438파운드(약 652kg)의 이산화탄소(CO₂)가 배출되었다. 이는 뉴욕에서 샌프란시스코 간 왕복 항공편 1인당 탄소 배출량(약 2,000파운드, 907kg)에 조금 못 미치는 정도이다. 연구진은 또한 영어-독일어 번역 모델을 자동으로 찾아주는 뉴럴 아키텍처 검색(NAS, Neural Architecture Search)용 AI 모델 학습에 필요한 에너지 사용량을 평가했다(11). 이 모델을 학습시키는 과정에서 약 626,155파운드(약 284톤)의 CO₂가 배출되었다고 추정했는데, 이는 동부에서 서부로 왕복 비행기를 300번 타는 것과 비슷한 수준이었다(12).
기술 분야에 대한 언론 보도가 부정적 이슈에 치우치는 경향이 있다는 점을 고려하면, 대중 매체에서 이 연구 결과 가운데 대형 AI 모델 학습 시 막대한 에너지가 필요하다는 부분을 집중 조명한 것은 놀랍지 않다(13). 심지어 MIT 테크놀로지 리뷰(MIT Technology Review)처럼 신뢰받는 과학 매체조차도 “AI 모델 하나를 학습시키면 자동차 5대의 수명 전체와 맞먹는 탄소를 배출한다”라는 식의 기사를 내보냈다(14). 이 기사들은 이 특정 AI 모델의 막대한 에너지 사용량이 일반적인 사례인 양 보도했으며, 이는 마치 자동차 전문 매체가 비행 자동차 프로토타입만을 근거로 “자동차 운전이 항공기 운항만큼 많은 탄소를 배출한다”고 주장하는 것과 다를 바 없었다.
게다가 원 논문과 후속 기사들에서는 이 대형 AI 모델이 기존 모델보다 언어 번역 성능 측면에서 약간의 개선만 이뤄냈다고 언급했는데, 이는 마치 AI 연구자들이 사소한 성능 향상을 위해 상당한 탄소를 희생시킨다는 인식을 심어주었다. 실제로 다른 AI 연구자들은 “확률적 앵무새의 위험성: 대형 언어 모델은 너무 클 수 있는가?(On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?)”라는 논문에서 이 문제를 직접 지적하며(15), 점점 더 큰 규모의 AI 모델을 운영하는 것은 ‘환경적 인종차별(environmental racism)’이라고 주장했다. 이들은 서구의 부유한 국가들이 대형 영어 모델을 계속 확장함으로써 몰디브나 수단 등 저소득 국가들에 피해를 준다고 하면서, “예를 들어 몰디브(2100년까지 물에 잠길 가능성이 큰) 주민들이나, 수단에서 홍수 피해를 겪고 있는 80만 명이, 영어 대형 언어 모델을 학습·배포하는 데 드는 환경적 비용을 떠안는 것이 과연 공정한가? 유사한 규모의 대형 모델이 디베히어(몰디브 언어)나 수단 아랍어로는 개발되지 않는데 말이다”라고 강조했다(16).
AI 학습 과정에서 엄청난 에너지가 소모되고, 이는 환경뿐 아니라 빈곤 지역에도 악영향을 끼친다는 주장이 제기되자, 많은 정책입안자가 AI의 에너지 소비에 대해 의문을 제기한 것은 어찌 보면 당연하다. 그러나 2019년 연구에서 큰 주목을 받았던 추정치는 과거 디지털 기술의 에너지 발자국 논란에서 나타났던 것처럼, 실제와 크게 동떨어진 결과였다. 매사추세츠대학교 애머스트 연구진이 잘못된 가정을 적용하여 에너지 사용량과 탄소 배출량을 크게 부풀렸던 것이다. 해당 NAS 모델을 직접 연구한 연구자들은 당시 사용된 에너지와 실제 탄소 배출량을 상세하게 공개하면서, 이전의 추정치가 왜 틀렸는지 설명했는데, 실제 배출량은 그 연구진이 제시한 값보다 88배나 작았다(17). 안타깝게도 대중 매체는 이를 대대적으로 보도하지 않았기 때문에, 잘못된 초기 인상이 여전히 남아 있다.
이후 다른 연구들에서도 많은 AI 모델을 학습하는 데 필요한 에너지와 배출되는 탄소량을 추정했다. 예를 들어 GPT-3(챗GPT(ChatGPT)에 활용된 1,750억 개 파라미터의 AI 모델)를 학습했을 때 약 552톤(tCO₂)의 탄소가 배출되었다는 연구도 있으나, 메타(Meta)가 개발한 OPT(같은 1,750억 개 파라미터)나 구글(Google)이 개발한 Gopher(2,800억 개 파라미터) 등은 배출량이 GPT-3보다 훨씬 작았다. 게다가 학습 효율은 계속 개선되고 있다. 예를 들어 GPT-3 출시 약 18개월 뒤 구글이 발표한 GLaM은 1조2천억 개 파라미터를 지닌 대형 언어 모델이지만, GPT-3보다 모델 규모가 약 7배 더 크고 성능도 앞서면서, 학습에 필요한 에너지는 오히려 2.8배 적었다(18). 또한 AI 모델을 학습하는 데이터 센터가 사용하는 전력원의 에너지 믹스에 따라 탄소 배출량도 달라진다. 예를 들어 BLOOM 모델을 개발한 연구진은 핵발전 기반 전력을 쓰는 프랑스 데이터 센터를 사용함으로써 탄소 발자국을 줄였다(19).
그럼에도 불구하고, AI에 비판적인 일부 단체들은 2019년의 잘못된 연구 결과를 반복해서 언급하며 대규모 컴퓨팅 자원에 대한 정책적 투자를 축소해야 한다고 주장했다. 예를 들어 미국시민자유연합(ACLU)은 2021년 10월 미국 과학기술정책실(OSTP)에 서한을 보내, 백악관이 계획한 국가 AI 연구 자원(NAIRR, National AI Research Resource)의 “환경 비용”을 지적하면서, “NAIRR은 많은 산업 및 연구소가 집중하고 있는 데이터·컴퓨팅 집약적 응용 분야 대신 다른 방향에 주력해야 한다”고 주장했다(20). 비슷하게 AI와 디지털 정책을 다루는 센터(Center for AI and Digital Policy)는 2022년 “AI 지원 시스템은 기하급수적으로 증가하는 컴퓨팅 파워를 필요로 하며, 이는 막대한 에너지 소비를 유발해 거대한 탄소 발자국을 남기고, 디지털화가 가져올 친환경 효과를 해친다”라고 그릇된 주장을 되풀이했다(21). 이러한 사례들은 이미 충분한 반박 근거가 있음에도 불구하고, 과장되고 오해를 불러일으키는 주장이 여전히 이어지고 있음을 보여준다.
AI 모델 학습에 필요한 에너지 수요 추정치
다음 표는 다양한 AI 모델을 학습하는 데 필요한 에너지 사용량과 탄소 배출량을 보여준다.
(* 추정값, 자세한 내용은 부록 참조)
AI 모델 사용(추론)의 에너지 소비
정책입안자와 언론이 AI 모델 학습 비용에 주목하는 동안, 여러 연구에서는 AI 시스템의 전체 에너지 소비 중 대부분이 추론(inference) 과정에서 발생한다고 결론지었다. 예를 들어:
아마존웹서비스(AWS)는 AI 모델 운영 비용의 90%가 추론에서 발생한다고 추산한다(33).
슈나이더 일렉트릭(Schneider Electric) 연구에 따르면 2023년 데이터 센터 내 AI 워크로드의 80%가 추론, 20%가 학습이었다(34).
메타(Meta) 연구자들은 AI 모델의 용도에 따라 학습과 추론 간 에너지 소비 비율이 다르다고 분석했다. 대형 언어 모델(LLM)의 경우 추론이 탄소 배출의 65%를 차지하지만, 자주 업데이트해야 하는 추천 시스템에서는 학습과 추론이 비슷한 비율을 차지한다고 보고했다(35).
AI 모델 추론 과정에서 소비되는 에너지는 수행하는 작업의 종류와 모델에 따라 다르다. 아래 표는 1,000개의 질의를 처리하는 데 필요한 평균 에너지 사용량을 나타낸다.
특히 이미지 생성은 다른 작업에 비해 훨씬 많은 에너지를 필요로 한다.
AI 에너지 사용 예측의 문제점
AI의 미래 에너지 수요에 대한 일부 예측이 과장되는 주요 원인은 잘못된 측정 방식과 경제적·기술적 현실을 무시한 접근 때문이다.
1. AI의 에너지 사용은 경제적 한계에 의해 제한됨
고성능 칩 구매, 데이터 센터 건설 및 운영에는 막대한 비용이 소요된다. 예를 들어, 2023년 한 연구에서는 구글(Google)의 AI가 연간 29.3TWh의 전력을 사용할 것이라고 추정했지만, 이를 달성하려면 1000억 달러(약 130조 원) 규모의 칩 투자와 데이터 센터 운영 비용이 추가로 필요하다는 점을 연구자가 직접 인정했다(45). 이는 현실적으로 지속 가능하지 않다.
2. AI 성능 개선 속도 둔화 예상
AI 모델은 최근 몇 년간 급격히 발전했지만, 이제는 더 이상 극적인 성능 향상이 어려워지고 있다. 예를 들어 GPT-4(2023년 출시)는 SAT, GRE, LSAT 등 여러 시험에서 뛰어난 성과를 보였지만, 이제는 추가적인 성능 향상이 점점 더 어려워지고 있다(46). 따라서 기업들은 모델 크기를 키우는 것보다 최적화 및 효율성 개선에 집중할 가능성이 크다.
3. 미래 혁신이 AI의 에너지 효율을 향상시킬 것
컴퓨팅 기술은 지속적인 혁신을 통해 에너지 효율을 크게 개선해 왔다. 예를 들어:
2010~2018년 사이, 전 세계 데이터 센터의 컴퓨팅 용량은 550% 증가하고 스토리지 용량은 2,400% 증가했지만, 데이터 센터의 총 전력 소비는 6% 증가에 그쳤다(48).
최신 AI 칩 기술은 연산 속도를 높이면서 에너지 효율을 거의 2배 향상시켰다(50).
모델 압축(프루닝, 양자화, 증류) 기법을 활용해 정확도 저하 없이 소형화된 AI 모델이 개발되고 있음(51).
이러한 기술적 발전 덕분에 구글의 전체 에너지 소비 중 AI가 차지하는 비율은 20192021년 동안 1015%로 일정하게 유지되었으며, 이 중 60%가 추론에 사용되었다(52).
소결
현재 AI의 에너지 사용에 대한 우려가 크지만, 초기 연구들의 많은 추정치는 잘못된 가정과 계산 오류에 기반하여 과장되었으며, AI 기술 및 하드웨어 발전에 따른 효율성 향상을 충분히 고려하지 않았다.
AI 모델 학습보다 운영(추론) 과정에서의 에너지 소비가 더 크다.
기업들은 비용 문제로 인해 무분별한 AI 확장을 지속할 수 없다.
하드웨어 및 소프트웨어 최적화를 통해 AI의 에너지 효율은 지속적으로 향상될 것이다.
따라서 정책입안자들은 AI의 에너지 사용 문제를 논의할 때, 기술 발전과 비용 절감 요인을 함께 고려하여 균형 잡힌 접근이 필요하다.
AI와 에너지 사용에 대한 다면적인 고찰(감축 측면)
AI의 에너지 발자국과 대체 효과(Substitution Effects)
AI 시스템의 에너지 사용량에 대한 논의는 기술이 가져오는 대체 효과를 고려하지 않으면 오해를 불러일으킬 수 있다. 많은 디지털 기술이 비트(bits) 이동을 통해 물리적 원자(atoms) 이동을 대체하면서 탄소 배출을 줄이는 데 기여해왔다. 예를 들면:
이메일 → 우편 대체 (우편물 배송을 줄임)
스트리밍 서비스 → DVD 대여 대체 (DVD 생산 및 유통 과정의 탄소 배출 절감)
화상회의 → 대면회의 대체 (이동 및 출장을 줄임)
AI 역시 시간이 지남에 따라 이러한 디지털화를 촉진하고, 인간이 수행하던 작업을 더 효율적으로 대체함으로써 탄소 배출을 줄이는 역할을 할 것이다.
AI vs 인간의 탄소 배출 비교
2023년 한 연구에서는 AI와 인간이 동일한 작업을 수행할 때의 탄소 발자국을 비교했다(54). 연구진은 다양한 AI 모델(챗GPT(ChatGPT), BLOOM, 미드저니(Midjourney), 달리2(DALL-E 2))를 활용하여 텍스트 작성과 이미지 생성 작업을 수행한 뒤, 미국 및 인도 노동자들의 탄소 배출량과 비교했다.
그 결과:
AI가 텍스트 한 페이지를 작성할 때 탄소 배출량은 인간보다 130~1,500배 적다.
AI가 이미지를 생성할 때 탄소 배출량은 인간보다 310~2,900배 적다.
물론 AI를 사용한다고 해서 인간이 완전히 사라지는 것은 아니므로, 인간이 기본적으로 발생시키는 탄소 배출(음식 섭취, 호흡 등)은 유지된다. 그러나 AI는 인간이 사용하는 기기(노트북, 데스크톱 등)의 사용을 줄이면서 탄소 배출을 감소시킨다. 아래 표는 인간과 AI가 특정 작업을 수행할 때 발생하는 탄소 배출량(gCO₂e)을 비교한 것이다.
이 연구는 AI가 텍스트 및 이미지 생산을 더 쉽게 만들면서 콘텐츠 생성의 총량이 증가할 가능성이 있다고 지적했다. 그럼에도 불구하고, 모든 것이 동일하다면 AI가 인간 노동을 대체할 경우 탄소 배출을 줄이는 데 기여할 수 있음을 시사한다.
AI의 에너지 사용과 기후변화 대응
AI의 에너지 사용에 대한 논쟁은 전 세계 기후변화 대응 논의의 일부이다. 정책 입안자들은 AI가 기후변화 대응에서 수행할 중요한 역할을 고려해야 한다.
1)AI는 기후변화 대응에 핵심적인 역할을 할 것이다
AI는 탄소 배출 저감, 청정 에너지 기술 지원, 기후변화 대응 등 다양한 산업에서 활용될 수 있다.
재생에너지 통합: AI는 풍력 및 태양광 발전량을 예측하고, 전력망 수요를 조정하여 전력망 운영을 최적화한다.
전력망 관리: 전력회사는 AI를 활용해 자산 유지보수 예측, 그리드 제어, 동적 가격 설정 등을 수행하여 전력망 효율성을 높인다(55).
기후 데이터 분석: AI는 센서 및 위성 데이터를 분석하여 해수면 변화, 지표 온도, 강수량 등의 데이터를 예측하고 기후 변화의 위험을 관리하는 데 활용된다(56).
정밀 농업: AI를 활용하면 비료 및 물 사용량을 최적화하여 환경 영향을 줄일 수 있다(57).
스마트시티 구축: AI는 건물, 도로, 수로 등의 운영을 최적화하여 탄소 배출을 줄이는 스마트 도시 구축에 활용된다(58).
산불 감지: 캘리포니아 주정부는 AI를 활용해 1,000개 이상의 카메라를 모니터링하여 산불을 조기 감지하고 대응하고 있다(59).
산업 공정 최적화: AI는 물류, 에너지 사용 최적화, 폐기물 감소 등 다양한 방식으로 탄소 집약도를 낮추는 데 기여하고 있다(60).
물류 최적화: 배송 경로를 최적화하여 차량의 연료 소비를 줄인다(61).
소비자 에너지 절감: 네스트(Nest) 스마트 온도 조절기는 2011~2022년 사이 1130억 kWh의 에너지를 절감했고, 구글 지도(Google Maps)의 효율적 주행 경로는 120만 톤의 탄소 배출을 감축했다(62).
AI 기술이 발전함에 따라, 정책 입안자들은 AI를 기후변화 대응을 위한 핵심 도구로 활용하는 방안을 고려해야 한다.
2)AI의 에너지 사용에는 특별한 시장 실패가 없다
지속 가능한 기후 솔루션을 찾기 위해서는 청정 에너지 기술로의 전환이 필요하다(63). 그러나 현재의 모든 활동이 에너지를 소비하는 만큼, AI의 에너지 사용이 다른 활동에 비해 특별히 환경에 부정적인 영향을 미친다고 볼 수 없다.
AI가 소비하는 1kWh는 TV 시청, 전자레인지 사용, 조명 사용 등 다른 용도로 소비되는 1kWh와 다르지 않다.
오히려 AI는 기존보다 에너지 효율적인 방법으로 업무를 대체하고 있으며, 기후변화 대응에도 기여한다.
에너지를 사용하는 모든 소비자는 이에 대한 비용을 지불하며, 일반적으로 비용 절감을 위해 효율성을 추구한다.
AI 사용으로 인해 발생하는 부정적 외부 효과(예: 탄소 배출)는 AI에만 국한된 문제가 아니며, AI만을 대상으로 해결할 수 없다.
대형 IT 기업들의 탄소중립(Net-Zero) 공약
AI 기술을 선도하는 대형 IT 기업들은 동시에 탄소 배출을 줄이기 위한 가장 적극적인 기업들이기도 하다.
구글(Alphabet): 2007년 탄소중립(탄소배출량 0) 달성(64). 2017년부터 100% 재생에너지로 전력 소비 충당(65). 2020년, 기업 전체 탄소 배출량 상쇄(66). 2030년까지 데이터센터 및 캠퍼스를 100% 탄소 없는 에너지로 운영할 계획(67).
아마존(Amazon): 2019년 기후 서약(The Climate Pledge) 공동 창립, 2040년까지 넷제로(Net-Zero) 목표(68). 2022년 전체 전력 소비의 90%를 재생에너지로 충당, 2025년까지 100% 목표(69).
마이크로소프트(Microsoft): 2030년까지 탄소 네거티브(탄소 배출량보다 제거량이 많아지는 상태) 목표(70). 2025년까지 100% 재생에너지 사용 계획(71).
메타(Facebook, now Meta): 2020년 데이터센터 및 사무실 운영에서 탄소배출 제로(Zero Carbon Emissions) 달성(72). 2030년까지 공급망 전체에서 넷제로 목표.
이 기업들은 AI 개발 및 배포를 주도하면서도, 동시에 AI 모델의 에너지 효율성을 개선해야 할 필요성도 인식하고 있다.
소결
AI의 에너지 소비에 대한 논란에도 불구하고, AI는 기후변화 대응에 기여할 수 있는 중요한 기술이다. AI는:
대체 효과를 통해 기존 인간 노동보다 더 적은 탄소를 배출한다.
청정 에너지 및 산업 최적화에 활용될 수 있다.
기존 산업보다 특별히 높은 환경 비용을 초래하는 것은 아니다.
대형 IT 기업들은 탄소중립 목표를 설정하고 AI 에너지 효율성을 개선하고 있다.
따라서 AI의 에너지 사용을 무조건 규제하는 것이 아니라, 기후변화 대응을 위한 활용 방안을 적극적으로 모색해야 한다.
AI의 에너지 사용에 대한 정책적 대응 방안
AI 기술의 빠른 발전에 따라, 전 세계 정책입안자들은 AI의 에너지 사용을 포함한 여러 규제 방안을 검토하고 있다. 예를 들어, 2021년 11월 유네스코(UNESCO)가 채택한 AI 윤리에 관한 권고(Recommendation on the Ethics of AI)에서는 회원국과 기업이 AI 시스템의 전 생애 주기에서 탄소 발자국과 에너지 소비를 평가하고 환경 영향을 줄여야 한다고 명시했다(73).
AI의 에너지 사용과 환경에 대한 영향은 정책 논의에서 중요한 요소지만, AI의 에너지 소비가 통제 불가능하다는 잘못된 인식이 확산되지 않도록 주의할 필요가 있다. 이에 따라, 정책입안자들은 AI를 문제의 일부가 아니라 해결책의 일부로 활용할 수 있도록 다음과 같은 조치를 고려해야 한다.
1. AI 모델의 에너지 투명성 기준 개발
일반적으로 측정할 수 있는 것은 관리하기 쉽다. AI 모델의 에너지 사용도 마찬가지다. 현재 많은 AI 개발자들이 모델 성능, 한계점 등을 설명하는 모델 카드(Model Card)를 공개하고 있지만, 학습(training)과 추론(inference)에 사용된 에너지 정보를 포함하지 않는 경우가 많다(74).
환경적 영향을 언급하는 경우에도, 주로 학습 단계에서 발생하는 탄소 배출량에 집중하는 경향이 있다(75).
그러나 학습에 사용된 에너지가 반드시 추론 시 사용될 에너지를 예측하는 것은 아니므로, 학습 에너지를 기준으로 AI 모델을 선택하는 것은 비효율적인 결과를 초래할 수 있다.
정책적 대응 방안:
미국 표준기술연구소(NIST)와 에너지부(DOE)는 AI 모델의 학습 및 추론 에너지 비용을 평가하는 모범 사례(Best Practice)를 개발해야 한다.
일련의 벤치마크 테스트와 표준 하드웨어를 설정하여 AI 모델 간 에너지 성능을 비교할 수 있도록 해야 한다.
G7 및 경제협력개발기구(OECD)와 협력하여 AI 에너지 투명성 기준을 국제적으로 표준화함으로써 각국의 상이한 규제 기준을 조정해야 한다.
2. 파운데이션 모델의 에너지 투명성 자발적 공개 유도
AI 모델의 투명성 기준을 개발하는 것만큼이나, 주요 AI 기업들이 이를 채택하고 공개적으로 정보를 제공하는 것이 중요하다.
미국 백악관은 주요 AI 기업들로부터 AI 모델의 "안전성, 보안성, 투명성"을 확보하기 위한 자발적 서약(voluntary commitments)을 받아냈다(76).
그러나 이 서약에는 AI의 에너지 사용 및 탄소 배출에 관한 공개 의무가 포함되지 않았다.
정책적 대응 방안:
백악관은 AI 기업들과의 대화를 지속하며, AI 모델 학습 및 운영에 사용된 에너지와 탄소 배출량을 공개하도록 추가적인 자발적 서약을 추진해야 한다.
특히, 클라우드 기반 AI 서비스 제공업체들이 해당 데이터를 공개하도록 유도할 필요가 있다.
이를 통해, 사용자들이 AI 서비스 선택 시 환경적 영향을 고려할 수 있도록 해야 한다.
(2025년 트럼프 2기의 시작과 함께, 이 부분에 대한 정책적 기대를 바라기 어렵게 되었다.)
3. AI 규제의 의도치 않은 결과 고려
현재 많은 정책입안자들은 AI 모델이 편향(bias)을 줄이고, 혐오 표현을 방지하고, 개인정보 보호를 강화하도록 요구하고 있다. 그러나 이러한 규제가 AI 모델의 학습 및 추론에서 추가적인 에너지 소비를 유발할 가능성이 높다.
대형 언어 모델(LLM)의 편향 제거(Debiasing): LLM에서 편향을 줄이기 위한 추가 학습(fine-tuning) 과정은 추가적인 연산 작업을 필요로 하며, 이에 따라 에너지 사용량이 증가한다(77).
유해 콘텐츠 필터링(Safeguarding): AI가 유해한 출력을 방지하도록 설계하는 과정에서 추론 시 추가 연산이 필요하여 에너지 소비가 증가한다(78).
이러한 규제 요구 사항이 AI의 에너지 효율성을 떨어뜨릴 수 있으며, 반대로 AI의 에너지 효율성을 높이려는 규제가 AI 모델의 공정성을 저해할 가능성도 있다.
정책적 대응 방안:
AI 규제를 도입할 때, 에너지 사용량 증가와 같은 부작용을 신중히 고려해야 한다.
AI 규제와 에너지 효율성 목표 간의 균형을 맞추는 접근이 필요하다.
EU AI 법(AI Act) 사례처럼, 환경적 영향을 고려한 규제가 편향 문제와 충돌할 수 있음을 인지해야 한다(79).
4. AI를 활용한 정부 운영 탄소 감축
정부 기관은 AI를 활용하여 공공 서비스의 효율성을 높이고 탄소 배출을 줄이는 데 기여할 수 있다.
스마트시티 및 인프라: AI를 활용하여 건물, 도로, 교통 시스템을 최적화함으로써 에너지를 절감할 수 있다.
AI 기반 행정 혁신: 정부 서비스의 디지털화 및 최적화를 통해 불필요한 이동 및 종이 사용을 줄일 수 있다.
재생에너지 관리: AI를 활용한 전력망 최적화 및 에너지 예측을 통해 탄소 배출을 줄일 수 있다.
정책적 대응 방안:
미국 정부는 AI 기술을 적극적으로 도입하여 탄소 중립 목표(Net-Zero) 달성에 기여해야 한다.
대통령 행정명령을 통해 "기술 현대화 기금(Technology Modernization Fund)"에서 AI 기반 환경 영향 저감 프로젝트를 핵심 투자 분야로 포함해야 한다.
2022년 COP27에서 발표된 Net-Zero Government Initiative에 참여한 국가들과 협력하여, 정부 운영에서 AI 활용 방안을 공유하고 확산해야 한다(80).
소결: AI 에너지 사용 논의의 균형 필요
정책입안자들은 AI의 에너지 소비에 대한 정확한 정보를 바탕으로 정책을 수립해야 한다. 그러나 AI 반대론자들이 의도적으로 AI의 에너지 사용을 과장하거나 잘못된 통계를 반복적으로 인용하는 사례가 발생하고 있다.
예를 들어, 2019년 한 연구에서는 GPT-2 모델을 학습하는 데 약 30만 kg의 CO₂(뉴욕-베이징 왕복 비행 125회분) 배출이 발생한다고 주장했으며, 2023년에도 이를 인용한 기사가 등장했다(81). 그러나 이는 이미 과장된 것으로 판명된 수치이며, 이후 연구에서는 AI 모델의 학습 및 추론에서 더 나은 에너지 효율성을 달성할 수 있음을 보여주었다.
과거 전자상거래와 스트리밍 서비스의 에너지 사용에 대한 예측이 과장되었던 것처럼, AI의 에너지 소비에 대한 우려도 시간이 지나면서 부정확한 것으로 판명될 가능성이 크다.
AI는 경제와 사회에 긍정적인 영향을 미칠 뿐만 아니라, 저탄소 경제로 전환하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있다. 따라서 정책입안자와 언론은 AI의 환경적 영향을 논의할 때 보다 신중하고 균형 잡힌 접근이 필요하다.
문제 설정(Problem Statement)
인공지능(AI)의 전력 소비 증가가 미디어, 정책 입안자, 투자자, 대중의 주요 관심사로 떠오르고 있다. 이러한 관심 증가는 빅테크 기업들의 AI 컴퓨팅 확장에 의해 촉진되고 있으며, 이는 전력 사용량의 상당한 증가로 이어지고 있다(1, 2, 3). 최근 발표된 AI 데이터 센터 확장 계획(4), AI 하드웨어 출하량 증가(2), AI 프로세서 제조에 대한 대규모 투자(5)는 이러한 우려를 더욱 증폭시키고 있다.
이러한 급격한 성장세는 단순한 전력 소비 예측의 문제가 아니라, 훨씬 광범위한 영향을 미치는 문제의 일부이다(1, 3, 6).
AI의 예상 전력 수요 증가는 인프라 문제, 공급망 혼란, 사회경제적 문제 등 다양한 상호 연결된 문제를 포함한다(7, 8). AI에 대한 전례 없는 수요 증가는 전력 소비를 급증시키고 있으며, 글로벌 전력망과 반도체 제조 역량을 압박하면서(5, 9), 에너지 안보 및 환경적 영향에 대한 우려를 초래하고 있다.
특히, GPU(그래픽처리장치) 및 TPU(텐서처리장치)와 같은 특수 하드웨어에 대한 의존도 증가는 AI 공급망에 부담을 주고 있으며, AI 개발 및 배포의 확장성을 제한하고 있다. 또한, 생성형 AI 모델 학습의 어려움이 점점 더 분명해지고 있으며, 이는 전력 가용성, 칩 제조 역량, AI 학습을 위한 데이터 부족, 증가하는 비용 문제와 밀접하게 연결되어 있다(2, 10). 이러한 문제들은 향후 생성형 AI 추론(inferencing) 과정에서도 중요한 장애 요소가 될 가능성이 크다.
현재 전 세계적으로 AI 데이터 센터의 전력 사용량은 전체 전력 소비의 0.3% 미만이지만(2), 향후 몇 년 동안 급속한 성장이 예상된다. 국제에너지기구(IEA)는 2022년부터 2026년 사이 글로벌 데이터 센터 전력 수요가 두 배 이상 증가하여, 2026년에는 1,000 테라와트시(TWh)에 이를 것으로 전망하고 있다. 이는 일본의 연간 전력 소비량과 맞먹는 규모이다(3). 또한 IEA는 2023~2026년 동안 AI의 전력 수요가 최소 10배 증가할 것이라고 예상하고 있으며, 이는 데이터 센터 전력 소비 증가의 주요 요인으로 작용할 것이다(3).
이러한 변화는 2022년 AI 데이터 센터의 전력 소비량이 460TWh였던 것과 비교하면 상당한 증가이다(3). 골드만삭스 리서치(Goldman Sachs Research)는 2030년까지 데이터 센터 전력 수요가 160% 증가할 것으로 전망하며, 이에 따라 전 세계 전력 소비량에서 차지하는 비율이 현재 12%에서 34%로 증가할 것이라고 예측하고 있다(6).
지역별 AI 데이터 센터 전력 수요 문제
지역적으로도 AI 데이터 센터 개발로 인해 전력망 스트레스와 용량 문제에 대한 우려가 커지고 있다.
미국 : 미국 내 데이터 센터의 80%가 15개 주에 집중되어 있다(11). 특히 버지니아 북부(Northern Virginia)의 "데이터 센터 앨리"에서는 데이터 센터가 이미 지역 전력 소비의 25%를 차지하고 있으며, 고성장 시나리오에서는 주 전체 전력 소비의 50%에 이를 가능성이 있다(4). 이러한 상황에서, 일부 전력회사는 신규 화석연료 기반 발전소 건설을 제안하고 있다(4).
아일랜드: 2026년까지 AI 데이터 센터가 아일랜드 전력 소비의 32%를 차지할 가능성이 있다(12). 이는 2023년 기준 도시 가구 전체의 전력 소비(21%)를 초과하는 수준이다(12, 13).
네덜란드: 암스테르담은 데이터 센터 전력 사용 규제를 강화하고 있으며, 전력 관리 프로토콜을 준수하지 않을 경우 벌금을 부과하는 정책을 시행 중이다(14).
문제의 특성
이러한 문제를 해결하려면 정확한 데이터 기반 모델링을 통해 AI 전력 소비를 예측하고, 정책적 대응을 마련하는 것이 필수적이다(4).
AI의 전력 소비는 단순한 에너지 문제가 아니라, 기술 및 인간 발전 경로와 깊이 얽힌 다차원적 문제이다.
특히, AI는 산업 전반에 걸쳐 변혁을 이끄는 범용 기술(General Purpose Technology, GPT)이자, 혁신 자체를 가속화하는 발명 방법의 발명(Invention of a Method of Invention, IMI)이라는 특성을 지닌다(8, 15).
AI의 확산은 긍정적인 혁신과 에너지 소비 증가라는 상반된 영향을 동시에 가질 수 있다.
AI 최적화 기술은 에너지 효율성을 높이고 비용을 절감할 수 있음
그러나 이러한 효율성 향상이 AI 확산을 더욱 촉진하여, 총체적인 에너지 수요 증가를 유발할 가능성이 있음
즉, AI의 에너지 사용은 단순한 증가 문제가 아니라, AI 확산과 에너지 소비 간의 상호작용을 고려한 정책적 대응이 필요하다.
연구 방향
이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 2035년까지의 AI 전력 소비에 대한 네 가지 시나리오를 분석한다.
성장 제한 시나리오 (Limits to Growth) AI의 전력 소비 증가를 인위적으로 제한하는 정책 도입. 문제점: AI 확산을 막는 것이 지속가능한 발전을 보장하지 않음.
지속가능한 AI 시나리오 (Sustainable AI) AI 개발 및 운영에서 에너지 효율성을 최우선 고려. AI 친환경 혁신 및 탄소 저감 기술 활용.
무제한 성장 시나리오 (Abundance Without Boundaries) AI 사용에 대한 제약이 없으며, 전력 인프라 확충을 통해 AI 성장을 뒷받침. 문제점: 에너지 사용량이 기하급수적으로 증가하여 전력망 과부하 및 환경적 문제 초래.
에너지 위기 시나리오 (Energy Crisis) AI 전력 소비가 전력망 용량을 초과하여 에너지 불안정성이 심화됨. 결과적으로 AI 인프라 확장이 지연되거나 중단될 가능성.
이러한 시나리오를 기반으로, 자원 절약형 혁신, 사회·환경적 책임, 강력한 거버넌스를 고려한 정책적 균형을 제안한다. 목표는 AI 개발을 지속 가능하고 공정하게 추진하는 동시에, 에너지 인프라와 환경에 미치는 영향을 최소화하는 것이다.
기존 전력 소비 예측
AI의 전력 소비 추정 분야는 아직 초기 단계에 있으며, 포괄적인 시나리오와 예측 모델이 부족한 상황이다.
2023년 이후 관련 연구가 급증하면서 다양한 모델링 방법론이 등장했으며, AI의 미래에 대한 인식도 크게 다르게 나타나고 있다(18).
이러한 차이는 연구 방법론의 차이와 데이터 부족에서 비롯되며, AI 전력 소비 연구의 발전 방향을 결정하는 중요한 요소로 작용하고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 다음과 같은 접근 방식을 채택한다.
AI 전력 소비 예측에서 하향식(top-down) 및 상향식(bottom-up) 접근법의 강점과 한계를 분석한다.
단일 예측에 의존하는 것은 장기적인 AI 전력 소비 평가에서 신뢰성이 낮을 수 있음을 인식하고, 다양한 시나리오를 기반으로 AI의 미래를 예측한다. AI에 대한 주요 이론적 관점(Schools of Thought)을 반영한 모델을 구축한다.
AI 전력 소비의 미래를 정확히 평가하고 관리하려면, 이러한 새로운 이론적 관점들을 이해하고 적용하는 것이 필수적이다(2).
AI 전력 소비 예측 모델: 상향식(Bottom-Up) vs. 하향식(Top-Down) 접근법
최근 연구에서 마사네트(Masanet) 등은 AI 전력 소비를 예측하는 현대적 상향식(bottom-up) 접근법을 제안하였다. 이들은 AI 데이터 센터의 높은 전력 요구량에도 불구하고, 기존 데이터 센터 모델을 확장하여 AI 전력 소비를 예측할 수 있다고 주장한다(19).
1) 상향식(Bottom-Up) 접근법: Masanet et al. (19)
✅ 장점:
AI 데이터 센터의 미래 전력 수요를 다양한 요인에 따라 시나리오 분석 가능
보다 세부적인 데이터 활용 가능
⚠️ 문제점:
AI 데이터 센터 전력 소비를 과대평가하는 "함정(traps)" 존재 AI 서버 정격 전력(rated power)과 판매 데이터 단순 곱셈 광고된 전력 용량과 가정된 전력 사용 효율(PUE) 수치를 기반으로 한 계산 전력 허가(utility permits) 또는 가정된 성장률을 이용한 예측
� 필요한 데이터 요소:
AI 하드웨어의 전력 프로필
데이터 센터의 보고된 사용량
냉각 기술 성능 데이터
시장 변화 분석
결과적으로, 상향식 접근법은 AI 전력 소비를 보다 정밀하게 예측할 수 있는 방법이지만, 데이터 제공 및 이해관계자의 협력이 필수적이다(19).
2) 하향식(Top-Down) 접근법: De Vries (2)
반면, De Vries는 산업 수준의 가정과 시장 동향을 바탕으로 AI 전력 소비를 예측하는 하향식(top-down) 접근법을 채택했다(2).
✅ 장점:
거시적 통계 및 시장 데이터를 이용하여 AI 전력 소비를 전체적으로 예측 가능
NVIDIA와 같은 주요 AI 서버 제조업체의 데이터를 활용하여 업계 동향 반영 가능
⚠️ 문제점:
AI 시스템 또는 기업별 세부 데이터 부족
서버가 항상 최대 용량으로 작동한다고 가정하여 전력 소비를 과대평가할 가능성(2)
� 의의:
비록 한계가 있지만, AI의 급격한 성장에 따른 환경적 영향을 논의하는 중요한 출발점이 될 수 있음(21).
AI 전력 소비 예측의 한계와 향후 방향
위의 두 가지 접근법은 더 정밀한 전력 소비 예측을 위해 AI 개발자들의 데이터 투명성이 필수적임을 시사한다(22). 따라서, 상향식과 하향식 접근법을 병행하고, 데이터 공유 및 이해관계자 간 협력을 확대하는 것이 가장 포괄적인 AI 전력 소비 평가 방안이 될 것이다(23).
기존 전력 소비 예측의 문제점: AI 미래 예측의 중요성
AI 전력 소비 예측 모델은 연구자의 입장과 이해관계자들의 우선순위에 따라 달라질 수 있다(24).
이는 전력 소비 데이터 해석 방식과 결론에 큰 영향을 미친다. 현재 대부분의 AI 전력 소비 예측은 다음 두 가지 요소를 결합한다.
합리주의(Rationalism): 하향식 또는 상향식 데이터 가정(assumptions) 모델링
주관주의(Subjectivism): 문화적 편향(cultural biases) 고정관념 및 세계관(worldviews) 메타포(metaphors)
연구자들은 너무 단순하고 협소한 미래 예측 모델을 경계해야 한다(26). 특히, AI 전력 소비 예측이 조직적 사고 방식(School of Thought)과 긴밀하게 연결되고 있으며, 이는 에너지 분석가, 금융 기관, 컨설팅 회사, IT 연합, 공공 기관 등 다양한 이해관계자들이 참여하면서 더욱 복잡해지고 있다(27).
� AI의 발전 방향을 이해하려면, 단일 모델이 아닌 다양한 관점의 조합이 필요하다. 이러한 논의는 AI의 전력 소비에 대한 보다 심층적인 시나리오 분석을 가능하게 한다(29).
새로운 예측 접근법: 시스템 다이내믹스 모델링(System Dynamics Modelling)
본 연구에서는 시스템 다이내믹스 모델링(33)을 활용하여, AI 전력 소비에 대한 네 가지 주요 시나리오를 분석한다.
지속가능한 AI(Sustainable AI) : AI가 지구 환경 한계를 준수하면서 지속 가능하게 발전하는 미래를 제시 친환경 기술과 에너지 효율성을 최우선으로 고려
성장 제한(Limits to Growth): 전력 부족, 공급망 문제, 자원 부족 등이 AI 발전을 제한하는 시나리오
무제한 성장(Abundance Without Boundaries) : 기술이 모든 한계를 극복할 수 있다는 입장 AI의 무분별한 확장이 전력 수요 폭증, 사회적 불평등 심화 등을 초래할 가능성 존재
에너지 위기(Energy Crisis): AI의 무분별한 개발로 인해 전력 공급이 한계를 초과 전력망 불안정성 심화, AI 성장 둔화 또는 중단
소결: AI 전력 소비 예측의 방향성
현재 AI 전력 소비 예측 연구는 여러 접근법이 혼재된 초기 단계에 있으며, 단일 모델로는 AI의 에너지 미래를 온전히 설명할 수 없다. 따라서, 본 연구에서는 하향식과 상향식 접근법을 결합하고, 다양한 이론적 관점(Schools of Thought)을 고려하여 AI 전력 소비의 다양한 시나리오를 탐색할 것이다(30).
✅ 핵심 목표:
다양한 시나리오를 통해 AI의 전력 소비 문제를 보다 종합적으로 분석
AI 개발 및 정책 결정자들이 보다 균형 잡힌 시각을 가질 수 있도록 지원(31)
� AI의 발전은 필연적으로 전력 소비 증가와 연결되지만, 이를 관리하고 예측하는 방식에 따라 지속 가능한 발전이 가능할 것이다.
미래 시나리오 설계
시스템 다이내믹스(System Dynamics) 접근법을 적용하여, 성장과 쇠퇴의 균형을 결정짓는 주요 강화 요인 및 조절 요인을 반영한 네 가지 시나리오를 구축한다.
이들 시나리오는 현재 존재하는 AI 전력 소비에 대한 주요 학파(Schools of Thought)를 기반으로 하며, 시스템 다이내믹스 모델을 통해 구체화된다. 각 학파의 대표적인 지지자, 관련 조직, 편집적 관점, 사상적 리더십 등에 대한 상세한 특성과 매개변수(Parameterization)는 부록에서 다룬다.
시나리오 1: 지속가능한 AI (Sustainable AI)
�개요:
Sustainable AI Advocates(지속가능한 AI 지지자들)는 AI가 에너지 효율성 및 자원 최적화를 통해 데이터 센터 운영을 획기적으로 개선할 것이라 믿는다.
이들은 에너지 효율적 알고리즘, 하드웨어, 데이터 센터 설계를 적극적으로 도입하고 확산하는 데 성공한다(36, 58).
AI는 신재생 에너지 활용 최적화, 수요 측면의 전력 전환(demand-side electrification), 스마트 그리드(grid management)를 통해 전력망의 효율성을 높이며, 결과적으로 AI 자체도 더 지속 가능한 방식으로 발전하는 상호 보완적(symbiotic) 순환 구조가 형성된다(34, 60).
� 핵심 특성:
효율성 중심의 균형 메커니즘(Efficiency Balancing Mechanism) 하드웨어 및 소프트웨어의 지속적 효율 향상 생성형 AI(Generative AI, Gen AI)의 절제된 설계와 운영 AI 인프라와 AI 수요 간의 균형 유지
� 전망:
AI의 전력 수요는 증가하겠지만, 신재생 에너지 활용 및 효율성 향상을 통해 지구 환경 한계를 초과하지 않도록 조정된다(37, 40).
전력 소비 증가를 탄소 저감 기술과 지속가능한 행동 변화를 통해 관리하며(35, 39),
AI 기술 확장이 지속 가능한 한계 내에서 이루어지는 미래를 구현한다(54, 56, 63).
시나리오 2: 성장의 한계 (Limits to Growth)
�개요:
수요 역학 분석가(Demand Dynamics Analysts)들은 AI의 성장이 자연적 또는 인위적 한계에 직면할 것이라 예상한다.
이러한 제약 요인에는 전력 공급 부족, 데이터 희소성, 원자재(반도체 등) 부족, 연산 자원의 한계, 규제 강화, 사회적 반발 등이 포함된다(35, 39, 51).
AI 기술 발전 속도와 자원 제한 간의 불일치로 인해 AI 개발 속도가 둔화되며, 가치 사슬 내에서 다양한 격차(discrepancies)와 혼란(disruptions)이 발생한다(44, 55).
기술 관료주의(Technocratic Control)가 강화되며, 규제 프레임워크, 경제 성장 둔화, 문화적 과대 홍보(hype bubbles), 환경 및 사회적 우려 등이 AI 확산을 제한하는 주요 요소가 된다(40, 52).
� 핵심 특성:
제약 중심의 균형 메커니즘(Constraint Balancing Mechanism) AI의 발전이 피드백 루프를 통해 점진적으로 제한됨 전력망 용량, 칩 제조 역량, 데이터 가용성, 네트워크 지연(latency) 등의 요인이 AI 성장을 둔화
� 전망:
AI 개발이 지속 가능성과 조화를 이루려 하지만, 자원 한계 및 사회적 저항과 충돌할 가능성이 있다(61, 66, 67).
특히 대형 언어 모델(LLMs) 학습 비용 증가, AI 인프라 확장 한계, 투자 대비 수익성(ROI) 부족 등이 주요 성장 제한 요인으로 작용한다.
시나리오 3: 무제한 성장 (Abundance Without Boundaries)
�개요:
Techno-Efficiency Optimists(기술효율 낙관주의자들)는 AI의 효율성 향상이 전체 에너지 소비를 증가시키는 역설적 효과(Jevons Paradox)를 초래할 것이라 본다(37, 42, 64).
기술 유토피아론자(Technoutopian Cheerleaders)들은 AI가 모든 자원 한계를 극복할 수 있으며, 무제한 확장이 가능하다고 주장한다.
AI의 효율성이 향상될수록 연산 비용이 감소하지만, 이에 따라 AI 수요가 폭발적으로 증가하는 현상이 발생한다(45, 49).
� 핵심 특성:
반동 효과(Rebound Effect) 메커니즘 AI 성능 향상이 지구 환경에 미치는 압력을 증가시키는 구조 전력 사용 집중화, 토지 및 자원 독점, 전자 폐기물(e-waste) 문제 심화
� 전망:
AI 시스템별 개별 에너지 효율은 증가하더라도, 전체 AI 산업의 전력 소비는 기하급수적으로 증가할 가능성이 크다(47, 57).
AI가 인류 번영 및 기후 보호와 항상 일치하지 않을 수 있으며, 특정 기업이나 지역에 권력이 집중되는 문제가 발생할 위험이 존재(59).
시나리오 4: AI 에너지 위기 (AI Energy Crisis)
�개요:
Alarmists(위기 경고론자들)는 AI의 전력 소비 급증이 예기치 않은 에너지 위기(Black Swan Event)를 초래할 것이라 경고한다.
AI의 급격한 확장이 경제의 다른 주요 부문과 전력 경쟁을 벌이며, 심각한 운영 문제와 경제 침체를 유발할 위험이 있다(46, 51).
정책 입안자들은 AI 개발 및 배포를 강력히 규제하기 위해 긴급 대책을 마련하며, 연구자들은 방대한 데이터셋 활용과 에너지 제한 간의 균형을 맞추는 문제(data crunch)에 직면한다(50, 52).
� 핵심 특성:
위기 강화(Crunch Reinforcement) 메커니즘 AI의 전력 수요 증가가 전력망 계획 부실, AI 수요 예측 오류, 정책 대응 미비로 인해 위기를 초래 국지적 에너지 부족 및 AI 훈련 전력 수요 폭증 발생
� 전망:
AI 산업이 과도한 전력 소비로 인해 성장 정체를 겪거나 급격한 조정 국면에 들어갈 가능성이 크다.
불완전한 정책 대응과 전력망 관리 실패가 AI 확산을 더욱 어렵게 만들 수 있음(63, 67).
소결: 미래 AI 전력 소비 시나리오의 시사점
✅ "지속 가능한 AI" 시나리오는 AI가 친환경 기술과 결합하여 효율적으로 발전할 가능성을 제시
✅ "성장 제한" 시나리오는 규제 및 자원 부족이 AI 발전을 제약하는 위험을 강조
✅ "무제한 성장" 시나리오는 AI 확산이 제어되지 않을 경우 초래될 문제를 경고
✅ "에너지 위기" 시나리오는 전력 인프라 부족과 정책 대응 실패가 가져올 심각한 위험을 보여줌
AI의 전력 소비 문제를 해결하기 위해서는 기술적, 정책적, 사회적 요인을 종합적으로 고려한 균형 잡힌 접근 방식이 필요하다. 궁극적으로, AI 개발이 지속 가능한 방식으로 이루어질 수 있도록 전력 관리 및 정책적 대응을 강화해야 한다.
종합 분석
AI 인프라에 대한 오늘날의 결정은 미래 에너지 수요에 지속적인 영향을 미칠 것이다. 본 연구에서는 2025년부터 2035년까지 AI 전력 소비 시나리오를 분석하며, 시나리오별 특징적인 발전 패턴을 확인하였다.
AI 전력 소비 시나리오별 발전 경로
� 2025~2030년:
모든 시나리오에서 초기에는 전력 소비 증가 추세를 보인다.
2027~2028년: 새로운 AI 인프라가 본격적으로 구축되면서, 시나리오별 전력 소비 경로의 차이가 뚜렷해짐. 전력 소비에 영향을 미치는 주요 요인: 내재적(endogenous) 요인: 컴퓨팅 성능(76), 데이터셋 크기(77), 하드웨어 트렌드, 알고리즘 효율성(78), AI 학습 비용 변화(79), 하드웨어 조달 비용(80) 외재적(exogenous) 요인: 글로벌 에너지 및 원자재 수급 변화, 경제·산업적 요인, AI 관련 정책 및 시장 변화, 사회적 행동 양식(81) AI 시스템 내 균형 메커니즘과 피드백 요인도 시나리오별 차이를 만듦.
� 2030년 이후:
시나리오 간 전력 소비 차이가 더 두드러짐.
시나리오별 주요 특징 및 전력 소비 예측
1️⃣ � 지속가능한 AI (Sustainable AI) 시나리오
전력 소비: 2025년 100TWh → 2030년 620TWh → 2035년 785TWh
AI와 에너지 인프라가 상호보완적으로 발전하며, 신재생 에너지를 활용한 전력 공급 모델 구축.
2029년 이후부터 AI 효율성 증가가 인프라 확장을 상쇄하면서 성장 속도 둔화.
결과적으로 Sustainable AI 원칙이 정착하며, 친환경적인 AI 개발이 가능해짐(54, 56, 63).
2️⃣ � 성장 제한 (Limits To Growth) 시나리오
전력 소비: 2030년 510TWh → 2035년 570TWh
AI 산업이 자원 부족, 데이터 제한, 규제 강화로 인해 제한적인 성장 경로를 따름.
경제 성장도 기대만큼 이루어지지 않으며, AI 확산 속도가 둔화됨.
이 시나리오에서는 AI 인프라의 확장이 느리게 진행되며, 일부 지역에서는 전력 소비 제한 정책이 도입될 가능성.
3️⃣ ⚠️ AI 에너지 위기 (AI Energy Crisis) 시나리오
전력 소비: 2030년 670TWh → 2035년 190TWh
급격한 전력 소비 증가로 인해 글로벌 또는 지역별 전력 위기가 발생.
전력망과 공급망 관리 부족으로 인해 AI 인프라가 급격한 축소를 겪을 가능성.
AI 기술이 사회적 요구와 부합하지 않는 방식으로 확산될 경우, 심각한 부작용을 초래할 위험 존재(82, 83).
4️⃣ � 무제한 성장 (Abundance Without Boundaries) 시나리오
전력 소비: 2035년 1,370TWh까지 증가
AI 기술이 통제 없이 확장되며, 데이터 센터와 연산 자원이 폭발적으로 증가.
그러나, 환경적 부작용, 기술 발전의 불균형, AI 혜택의 불평등한 분배 문제가 발생(84).
이 시나리오는 기술 낙관론에 기반하여 AI를 제한 없이 확장할 경우 발생할 수 있는 문제를 경고함.
종합분석 시사점1: 전력 소비 감소 ≠ 지속 가능성
� 전력 소비 감소가 반드시 지속 가능한 AI 발전을 의미하지는 않는다.
� "성장 제한 (Limits to Growth)" 시나리오 분석:
AI 발전이 내재적·외재적 제약 요인으로 인해 제한됨.
2030년 510TWh → 2035년 570TWh로 제한적인 증가.
� 핵심 데이터:
생성형 AI(Gen AI) 학습 연산량: 연간 3배 증가
언어 모델 학습 데이터셋 크기: 연간 50% 증가, 2027년까지 25조 토큰 도달(85).
하드웨어 성능 향상: 연산 성능(TFLOPs): 연간 20~30% 증가 전력 효율(GFLOPs/Watt): 연간 25~35% 향상 목표 전반적으로 AI 성능 향상이 제한적인 경로를 따름(86).
� 한계점:
언어 모델의 알고리즘 효율성은 매년 2배씩 향상되지만, 확장성 문제로 인해 최적화가 어려움(87).
생성형 AI(Gen AI) 추론(inferencing)도 시장 내 수요가 충분히 성숙되지 못해 도입 속도가 둔화됨.
FP32 및 FP16 부동소수점 연산 형식이 계속 주류를 유지하고, FP8 등 효율적 포맷 채택이 느려질 가능성(88).
� 데이터 센터 변화:
소규모 분산형 엣지 컴퓨팅(Decentralized Edge Computing) 기술 도입.
"스몰 데이터(Small Data)" 및 전이 학습(Transfer Learning) 기술 확대(89).
자원 부족, 규제 강화, 사회적 압력으로 인해 AI 에너지 소비 자발적 제한 가능성 존재.
� 해석:
AI 전력 소비 감소가 지속 가능성과 일치하지 않으며, 이는 오히려 AI 산업의 성장 둔화를 의미할 수도 있다(90). 이러한 제약 요인으로 인해 AI 기술이 기대한 만큼 산업 및 사회 전반에 확산되지 못할 가능성이 존재한다.
� 소결
✅ AI 인프라 구축이 본격화되는 2027~2028년부터 시나리오별 차이가 뚜렷해짐.
✅ 2030년 이후, AI 전력 소비 패턴은 전적으로 AI의 효율성과 정책적 대응에 따라 달라질 것.
✅ 전력 소비 감소가 반드시 AI의 지속 가능성을 의미하지는 않음.
✅ AI의 성장 속도와 에너지 인프라의 균형이 중요하며, 신재생 에너지 및 전력 효율 기술이 핵심 해결책이 될 것.
✅ AI 기술 확산과 지속 가능한 전력 사용을 동시에 달성하기 위해, 정책적 조정 및 산업 간 협력이 필수적.
�향후 연구 방향
1️⃣ AI 전력 소비 최적화를 위한 하드웨어 및 알고리즘 연구 강화
2️⃣ 분산형 컴퓨팅 및 "스몰 데이터" 접근 방식 도입 확대
3️⃣ 국제적 협력을 통한 AI 데이터 센터 전력 관리 및 신재생 에너지 전환 가속화
4️⃣ AI 전력 수요를 정확히 예측할 수 있는 동적 모델 개발 및 적용
� 미래 AI 전력 소비를 지속 가능하게 관리하기 위해서는, AI 기술 혁신과 에너지 정책의 조화가 필요하다.
종합분석 시사점2: 전력 수요 증가 속에서 지속가능한 AI는 효율성, 절약성, 실질적 영향을 우선시하는 방향으로 진화
✅ "지속가능한 AI(Sustainable AI)" 시나리오는 AI 기술 발전과 환경 보호 간의 균형을 유지하는 발전 경로를 제시한다.
✅ 2025~2035년 동안 AI 전력 소비는 100TWh에서 620TWh로 점진적으로 증가하며,
✅ AI가 글로벌 에너지 시스템에 통합됨에 따라 지속적인 최적화가 이루어짐(91).
� 2028년 이후 주요 변화:
전통적인 AI 및 머신러닝(Machine Learning)이 산업화되며 탈탄소화(decarbonization)에 기여.
AI 인프라의 효율성이 향상되면서 전력 소비가 점진적으로 최적화됨.
2028년 이후부터 AI 추론(inferencing)이 주요 전력 소비 요인이 되며, 실용적이고 광범위한 AI 응용 프로그램이 확산됨.
AI의 성능 개선 및 전력 효율 향상 요인
� 하드웨어 및 알고리즘 최적화:
대형 언어 모델(LLMs) 학습 연산량: 연간 2배 증가
언어 모델 데이터셋 크기: 연간 1.2배 증가, 2027년까지 20조 토큰 도달
연산 성능(TFLOPs) 증가 속도: 연간 1.7배 증가
전력 효율(GFLOPs/Watt) 향상: 연간 40~50% 개선(94)
FP16/BF16 연산 기준으로 50%의 연평균 성장률(CAGR) 유지(95, 96).
언어 모델 알고리즘 효율성: 연간 4배 향상, 생성형 AI 학습 확장 최적화(85).
� 효율적인 데이터 표현 방식 도입:
FP8, BF16 및 혼합 정밀도 연산(mixed precision techniques) 채택 → 2029년 이후 전력 소비 증가율 둔화(97).
FP8이 대규모 AI 모델의 표준으로 자리 잡고, BF16이 AI 학습의 기본 형식으로 정착될 전망(98).
엣지(edge) 디바이스에서는 8비트 정수(8-bit integer) 기반 추론이 일반화됨(99, 100).
� 기술 발전이 실제 산업에 미치는 긍정적 영향:
전통적인 AI가 2028년까지 산업화되면서 실질적인 문제 해결에 기여할 가능성이 높음(101, 102).
AI 기반 에너지 관리 시스템이 데이터 센터에서 폭넓게 도입되면서 전반적인 전력 소비 최적화가 이루어짐(103).
외부 요인 및 정책적 변화
� 지속가능한 AI 표준 및 규제 도입:
글로벌 지속가능 AI 인증 및 정책 표준화 추진(8).
기업들은 AI 개발 과정에서 지속가능성 영향 평가를 통합하며, AI-탄소 감축 목표를 설정(101).
에너지 효율적 AI 알고리즘 개발, 오픈소스 지속가능 AI 이니셔티브 협력, 기후 변화 대응을 위한 AI의 긍정적 영향 검증(8).
� 시스템 다이내믹스 분석 결과:
AI 및 데이터 센터의 전력 소비가 균형적으로 조절됨.
의도적인 효율성 향상 조치가 지속적으로 이루어지면서, AI의 환경적 영향을 감소시키는 선순환 구조 형성.
종합분석 시사점 3: 무제한적인 AI 확장은 기존 시스템을 근본적으로 변화시키고 탈탄소화 경로를 방해하며 자원 낭비를 초래할 가능성이 있음
� "무제한 성장(Abundance Without Boundaries)" 시나리오에서는 AI가 급격히 확장하며,
✅ 에너지 소비량이 2030년 880TWh에서 2035년 1,370TWh로 급증.
✅ 대형 언어 모델 학습 연산량: 연간 5~6배 증가
✅ 언어 모델 데이터셋 크기: 연간 3.5배 증가, 50조 토큰 초과(85).
� AI 연산 성능 향상 속도:
연간 1.5배씩 연산 성능 증가(104).
TFLOPs 성능: 연간 50% 증가.
전력 효율(GFLOPs/Watt) 향상: 연간 50% 개선.
� AI 알고리즘 최적화 및 하드웨어 혁신:
언어 모델 알고리즘 효율성: 연간 4배 증가(105).
FP8, BF16 및 초저정밀(ultra-low precision) 연산 방식 도입 가능성.
AI 전용 수 체계(AI-specific number systems) 개발을 통해 에너지 효율 최적화(106).
� AI 적용 분야 확대:
항공우주, 국방, 생명공학, 헬스케어, 금융 등 다양한 산업에서 AI 추론 사용 증가(107).
전통적인 AI가 광범위하게 채택되며, 연산 자원 수요 급증.
무제한 AI 확장의 기술적 돌파구
� 데이터 센터 혁신:
상온 초전도(Room-Temperature Superconductors) 기술 발전(108).
바이오컴퓨팅(Bio-Computing) 연구 확대(109).
� 양자컴퓨팅과 원자력 발전 가능성:
2029년까지 양자컴퓨팅 발전으로 에너지 시스템 탈탄소화 가능성(110).
AI 전력 소비 증가에 대응하기 위한 원자력 발전에 대한 관심 증가.
그러나 원자력은 초기 투자 비용이 높고($3,000~$6,200/kW), 건설 기간이 길어 금리 상승에 취약(111~114).
결과적으로 2035년까지 AI 전력 소비의 상당 부분이 여전히 화석 연료에 의존할 가능성이 큼(115, 116).
� 환경적 문제:
토지 사용 증가(118), 물 소비 증가(119), 자원 고갈, 전자 폐기물(e-waste) 증가(117).
양자컴퓨팅이 상용화되고 원자력이 대규모로 운영되기 전까지는 지속적인 환경 영향이 예상됨(120).
� 시스템 다이내믹스 분석 결과:
투자 주도 성장 모델이 AI 확장을 가속화하며, 데이터 센터 인프라 확장을 반복적으로 촉진.
사회적 규범 및 환경적 한계를 초월하는 기술 발전이 이루어지며, 전력 소비 집중화, 자원 고갈, AI 거버넌스 문제 발생 가능성.
해석
✅ 지속가능한 AI 시나리오에서는 AI 효율성 향상을 통해 전력 소비 증가를 일정 부분 상쇄할 수 있음.
✅ 무제한적인 AI 확장은 환경적 문제를 초래하며, AI 산업의 전력 소비가 급격히 증가할 가능성이 큼.
✅ 효율적인 AI 알고리즘 및 하드웨어 혁신을 통해 전력 소비를 최적화해야 함.
✅ 양자컴퓨팅 및 원자력 발전이 AI 전력 수요 문제를 해결할 수 있으나, 2035년 이전에는 대규모 적용이 어려울 가능성이 높음.
✅ AI 개발 및 전력 인프라 확장을 균형 있게 조절하는 정책적 대응이 필수적.
� 소결:
AI의 미래는 기술적 혁신과 에너지 정책 간의 균형을 어떻게 유지하느냐에 따라 지속 가능한 발전이 가능할지 여부가 결정될 것이다.
효율적인 AI 기술 개발과 AI 전력 소비 최적화 전략을 병행하여, 경제 성장과 환경 보호를 동시에 달성할 수 있는 방향으로 나아가야 한다.
종합분석 시사점 4: 에너지 수요와 인프라의 불균형은 지역적 에너지 부족을 초래하고, 나아가 글로벌 도미노 효과를 유발할 가능성이 있음
⚠️ "AI 에너지 위기 (AI Energy Crisis)" 시나리오는 급속한 AI 확장 이후 심각한 수축 국면을 맞이하는 불안정한 발전 경로를 보여준다.
⚠️ 일부 지역에서는 AI 인프라와 전력 수요 간 균형을 찾기 위한 논의가 이미 시작되고 있음.
⚠️ AI로 인한 에너지 부족을 피하는 국가는 단순히 인프라를 확장하는 것이 아니라, 자체 전력 시스템의 효율성을 향상시키는 국가임(121).
AI 전력 소비 및 지역별 에너지 위기 발생 시점
� 2025~2030년:
AI 전력 소비가 100TWh에서 670TWh로 급증.
생성형 AI(Gen AI) 학습 및 추론의 폭발적 증가가 주요 원인.
특히 미국, 중국, 유럽연합(EU)에서 AI 인프라 확장이 급속도로 진행됨.
⚠️ 2026~2029년:
AI 개발 속도가 전력 인프라 확장 속도를 초과하면서 지역별 전력 위기가 발생.
초기 신호: 2024년 아일랜드(122), 미국 버지니아(123), 네덜란드(124)에서 에너지 부족 현상이 감지됨.
기업 및 국가들은 AI 수요 반동 효과(AI Demand Rebound Effect)를 억제하려 시도하지만, 산업 전반의 조율 부족으로 인해 위기가 심화됨(126, 127).
� 2035년:
전력 소비가 190TWh로 급락.
AI 산업의 성장이 한계에 도달하며, 일부 지역에서는 강제적인 전력 할당 및 AI 관련 법적 규제가 도입될 가능성.
AI 에너지 위기의 주요 특징 및 결과
� 패러독스:
에너지 위기는 AI 산업을 초저정밀(ultra-low precision) 연산 방식으로 빠르게 전환하도록 촉진할 가능성이 있음.
FP8, 4비트 양자화(4-bit quantization) 및 AI 특화 하드웨어 개발이 촉진될 수 있음.
� 전통적인 AI의 패턴:
초기에는 AI 기술이 빠르게 확산되지만, 에너지 제약이 심화되면서 AI 성장세가 급격히 둔화됨.
� 외부 요인(Exogenous Factors):
2028년 이후 급격히 증가하는 이상 기후 현상이 전력망에 압박을 가할 가능성(128, 129).
2029년부터 본격적인 지역별 에너지 위기가 시작될 것으로 예상.
AI 데이터 센터에 대한 전력 할당이 제한될 가능성(130).
AI의 환경적 영향을 비판하는 여론이 강해지면서 AI 관련 규제가 강화될 가능성(131).
� 전력망과 AI 산업 간 갈등:
AI와 경제의 다른 핵심 전력 소비 부문이 충돌하면서 심각한 부작용을 초래할 가능성 존재.
체계적인 전력 관리 계획 없이 AI가 무분별하게 확장될 경우, 전 세계적으로 연쇄적인 에너지 위기가 발생할 수 있음.
� 시스템 다이내믹스 분석 결과:
AI 전력 소비 증가가 위기를 가속화하는 "크런치 강화 루프(Crunch Reinforcement Loop)" 형성.
결과적으로, 2035년에는 AI 전력 소비가 급격히 감소하면서 AI 산업의 성장에도 제동이 걸릴 가능성이 큼.
시사점 및 정책적 대응 방향
✅ 전통적인 AI는 전체 전력 소비 증가에 미치는 영향이 상대적으로 적지만, 전력 시스템 최적화 역할을 수행할 수 있음.
✅ AI를 활용한 전력 수요 관리(Demand-Side Energy Optimization)가 실질적으로 경제 및 에너지 효율성 향상에 기여할 가능성이 큼.
✅ AI의 전반적인 영향력을 평가하기 위해서는 AI의 간접적인 효과까지 포함한 추가적인 시스템 다이내믹스 연구가 필요.
� 해석:
AI의 무분별한 확장은 전력망에 과부하를 일으키고, 글로벌 차원의 에너지 위기를 촉진할 수 있음.
따라서 AI 산업의 성장과 전력 인프라 간 균형을 유지하는 전략이 필요하며, 전력 관리 정책과 AI 효율성 개선 조치가 병행되어야 한다.
� 정책적 대응 전략:
1️⃣ AI 전력 소비 제한 정책:
AI 데이터 센터의 전력 사용량을 조절하는 정량적 할당제 도입 검토.
특정 지역의 AI 전력 사용이 급증할 경우, AI 전력 사용을 분산할 수 있는 정책 마련.
2️⃣ 전력망 최적화 및 AI 전력 효율 기술 개발:
AI 기반 스마트 그리드(Smart Grid) 기술 개발 및 적용 확대.
초저전력 AI 연산 기술 개발(FP8, 4비트 연산, 바이오컴퓨팅 등) 가속화.
3️⃣ AI 산업의 지속 가능성 평가 및 규제 강화:
AI 전력 소비를 정기적으로 모니터링하고, 환경적 영향을 분석하는 정책 도입.
기업들이 AI의 탄소 배출 감축 목표를 설정하고, 이를 준수하도록 유도.
4️⃣ 국제 협력을 통한 AI 전력 소비 관리:
글로벌 차원의 "AI 에너지 효율성 협약"을 추진하여,
전 세계적으로 AI 전력 소비를 관리하고 지속 가능한 성장을 유도할 필요가 있음.
소결: AI 전력 소비와 지속 가능한 성장 간 균형 유지 필요
� "AI 에너지 위기" 시나리오는 무분별한 AI 확장이 초래할 수 있는 전력 부족 문제를 극명하게 보여줌.
� AI 개발과 전력 인프라 확장을 조화롭게 설계하지 않을 경우, AI 산업 자체의 성장도 제약될 가능성이 높음.
� AI가 지속 가능하게 발전하려면 전력 소비 최적화 및 글로벌 협력을 기반으로 한 정책적 대응이 필수적.
� 궁극적으로, AI 산업이 지속 가능한 방식으로 성장하려면,
AI 개발자들은 전력 효율성이 높은 AI 모델 및 하드웨어 개발에 집중해야 하며,
정책 결정자들은 AI 전력 소비를 관리할 수 있는 체계적인 에너지 인프라 및 규제 정책을 도입해야 한다.
� AI의 성장과 전력 소비 관리 간 균형을 유지하는 것이 미래 AI 산업 발전의 핵심 과제가 될 것이다.
시나리오 분석1 - 지속가능한 AI
1. 지속가능한 AI를 이끄는 주요 요인
� 시스템 다이내믹스 메커니즘: 효율성 균형(Efficiency Balancing)
✅ 내재적(Endogenous) 요인:
연산 성능(TFLOPs) 연간 70% 증가
전력 효율(GFLOPs/Watt) 연간 40~50% 향상
BF16(Brain Float 16) 학습 표준, FP8 대규모 모델 적용, 8비트 정수 기반 엣지 추론 도입
언어 모델 알고리즘 효율성 연간 4배 증가
대형 언어 모델(LLM) 학습 연산량 연간 2배 증가
언어 모델 데이터셋 규모 연간 1.2배 증가(2030년까지 20조 토큰 도달)
✅ 외재적(Exogenous) 요인:
2028년까지 전통적 AI(Traditional AI)의 산업화 진행
생성형 AI(Gen AI)의 절약적 설계 및 운영
AI 인프라와 AI 수요 간의 상호보완적 관계 형성
판별적(discriminative) 작업을 위한 태스크 특화 모델 개발
2. 2025~2030년 에너지 소비 트렌드 분석
� 전반적인 전력 소비 증가:
AI 기술 확산과 성능 개선에 따라 에너지 소비가 지속적으로 증가.
생성형 AI 학습 전력 소비: 2025년 47TWh → 2030년 228TWh(3배 이상 증가)
생성형 AI 추론 전력 소비: 2027년 이후 본격화 → 2025년 15TWh → 2030년 310TWh
� 전력 소비 증가 요인:
대형 언어 모델(LLMs)과 산업용 생성형 AI 학습 확산 소비자용 LLM 학습: 2025년 40TWh → 2030년 167TWh 산업용 생성형 AI 학습: 2025년 7TWh → 2030년 61TWh
� 전통적인 AI의 전력 소비 변화:
2028년 이후 산업화가 진행되면서 전력 소비가 소폭 감소.
오픈소스 및 저코드(low-code) AI 커뮤니티 확산으로 AI 모델이 점점 더 효율적으로 변화(133).
전통 AI 학습 전력 소비: 2025년 38TWh → 2030년 45TWh(완만한 증가)
전통 AI 추론 전력 소비: 2025년 18TWh → 2030년 16TWh(소폭 감소)
3. 주요 인사이트
� 인사이트 1: 생성형 AI 추론이 AI 전력 소비의 주도적 요인이 될 전망
� 2027~2028년부터 생성형 AI 추론이 전력 소비의 주요 원인으로 대두될 것
생성형 AI의 계산 요구량이 급증하며, 3년 내 전력 소비가 200TWh를 초과할 가능성.
� 효율적인 AI 모델 배포 전략 필요성 대두
다목적(Multi-purpose) 모델을 판별적(discriminative) 작업에 사용하는 것이 더 많은 전력을 소모할 수 있음(135).
이를 해결하기 위해 특정 태스크 전용 모델(task-specific models) 개발이 적극 검토됨.
� 하드웨어 효율성 혁신이 가속화됨
AI 하드웨어 및 냉각 기술의 발전이 지속가능한 AI 실현에 중요한 역할을 수행.
NVIDIA GB200 NVL72 시스템(139): H100 기반 기존 시스템 대비 성능 30배 향상(140) Blackwell 아키텍처 기반 최적화(142) B200 GPU는 H100 대비 127% 성능 향상(143), 2,250 TFLOPS FP16/BF16 연산 지원 서버 랙 전력 밀도 증가(136), 132kW 랙 밀도 지원(137) 액체 냉각 시스템 보급 확대(138)
� AI 인프라와 AI 수요 간의 상호보완적 관계 형성
HVAC, 마이크로그리드, 전기차-그리드 통합, 폐기물 관리 등 다양한 산업에 AI 적용(145).
에너지 최적화 시스템을 통해 AI의 간접적 전력 절감 효과 발생(146).
� 인사이트 2: 전통적인 AI는 탈탄소화(decarbonization)의 핵심 도구로 활용될 전망
� 전통적인 AI는 효율성 균형을 유지하며, 다양한 산업의 탄소 배출 절감에 기여
랜덤 포레스트(Random Forest), 서포트 벡터 머신(SVM) 등 전통적인 머신러닝 모델은 생성형 AI보다 훨씬 적은 에너지를 소비(148).
전통 AI 학습 전력 소비: 2025년 38TWh → 2030년 45TWh(소폭 증가)
� 전통 AI의 주요 활용 분야:
전력망 최적화(Energy Grid Optimization)
스마트 빌딩 관리(Smart Building Management)
산업 공정 최적화(Industrial Process Optimization)
운송 및 물류 최적화(Transportation and Logistics)
정밀 농업(Precision Agriculture)
� 향후 발전 방향:
소형 언어 모델(Small Language Models, SLM) 및 Tiny AI 개발을 통해 전통 AI와 생성형 AI의 장점을 결합(149, 150).
� 인사이트 3: 에너지 절약형 생성형 AI 훈련 전략이 강화될 전망
� 생성형 AI 학습은 에너지 효율성 및 인프라 최적화와 균형을 이루는 방식으로 발전
AI 학습 인프라 개선(151), 하드웨어 및 소프트웨어 혁신(152), 절약 전략(153) 등이 주요 요인.
� 멀티 데이터 센터 학습 방식 도입 가능성:
분산 컴퓨팅을 통해 AI 학습의 시스템 효율성 향상(154).
시간대 최적화(Time Zone Optimization)를 통한 전력 부하 분산(158).
� 메모리 및 냉각 기술 혁신:
STT-RAM, Memristors 등 차세대 메모리 기술 도입 → 서버 성능 및 전력 효율 개선(159).
고급 냉각 기술(161, 162), NVIDIA Blackwell GB200 시스템(163) 도입 → 데이터센터 전력 사용 효율 개선.
� 하드웨어 효율성 개선:
트랜지스터 개수 증가: NVIDIA 2024년 2000억 개 이상 목표(166) TSMC 2030년 1nm 공정 및 1조 개 트랜지스터 목표
� AI 탄소 배출 저감을 위한 노력:
CodeCarbon을 활용한 탄소 발자국 측정(171, 172).
Schwartz et al.의 계산 비용 보고 및 AI 효율성 증대 방안 통합(174).
AFNOR의 절약형 AI 표준(Frugal AI Standard) 도입 가능성(175, 176).
4. 소결 및 전망
✅ 생성형 AI 추론이 2027년 이후 AI 전력 소비의 주요 원인으로 자리 잡을 것.
✅ 전통적인 AI는 다양한 산업에서 탄소 배출 감소에 기여하며, 지속적으로 중요한 역할을 할 것.
✅ 하드웨어 및 데이터센터 최적화를 통해 AI 전력 소비의 증가 속도를 둔화시킬 필요가 있음.
✅ 멀티 데이터센터 학습, 초저전력 연산, 분산 컴퓨팅 등 지속가능한 AI 전략이 더욱 중요해질 것.
✅ AI 탄소 배출 저감을 위한 표준화 작업과 정책적 지원이 필요함.
� "지속가능한 AI" 시나리오는 AI 기술 발전과 에너지 절약이 조화를 이루는 방향으로 나아가야 함.
시나리오 분석2 - 성장 제한
1. 성장 제한 시나리오를 주도하는 주요 요인
� 시스템 다이내믹스 메커니즘: 제약 균형(Constraint Balancing)
✅ 내재적(Endogenous) 요인:
연산 성능(TFLOPs): 연간 20~30% 증가
전력 효율(GFLOPs/Watt): 연간 25~35% 향상
데이터 형식: FP32 및 FP16이 지속적으로 주요 포맷으로 유지, 보다 효율적인 포맷 채택은 제한적
언어 모델 알고리즘 효율성: 연간 2배 증가하나 최적 확장은 어려움
생성형 AI 학습 연산량: 연간 3배 증가
언어 모델 학습 데이터 크기: 연간 50% 증가, 2030년까지 25조 토큰 도달
✅ 외재적(Exogenous) 요인:
학습(Training) 제약: 글로벌 전력 공급 한계, 칩 제조 역량 부족, 데이터 희소성, 네트워크 지연(latency), 대형 언어 모델(LLM) 학습 비용 증가
추론(Inference) 제약: 지역별 전력 부족, 인프라 확장 한계, AI 배포 및 운영상의 문제
AI 확장성의 한계: AI 도입 확대에 대한 장벽 및 확실한 ROI(투자 대비 효과) 부족
2. 2025~2030년 에너지 소비 트렌드 분석
� 전통적인 AI 에너지 소비 변화:
학습 에너지 소비: 2025년 20TWh → 2030년 40TWh(2배 증가)
추론 에너지 소비: 2025년 18TWh → 2030년 30TWh(완만한 증가)
� 전체 AI 전력 소비:
2025년 100TWh → 2030년 510TWh
에너지 소비 증가는 AI 확산을 가로막는 주요 제약 요인을 반영
� 생성형 AI의 학습 한계 요인:
데이터 센터의 전력 공급 한계 → 주요 AI 허브 지역에서 전력 공급 부족
AI 특화 칩 제조 병목 현상 → AI 칩 패키징 및 고대역폭 메모리(HBM) 부족
데이터 희소성 증가 → 대형 언어 모델(LLM)의 학습 데이터 확보 어려움
� 추론(Inferencing) 단계의 주요 제약 요인:
네트워크 지연(latency) 문제로 인해 실시간 AI 서비스 확장 어려움
2026년 이후 소비자 및 산업 도입률 감소 가능성
3. 주요 인사이트
� 인사이트 4: 생성형 AI 학습은 전력 공급, 칩 제조, 데이터 희소성 및 비용 문제로 인해 제약될 가능성
� 전력 부족으로 AI 학습의 지속 가능성이 위협받음
2030년까지 데이터 센터의 전력 소비량이 1~5GW에 도달할 가능성(180).
GPT-4(약 2e25 FLOP) 대비, 차세대 모델은 1e28~3e29 FLOP 필요(181).
이러한 에너지 집약적 프로세스는 지속 가능성과 비용 문제를 초래할 것.
� AI 칩 제조 병목 현상이 심화될 가능성
현재 추정치는 1억 개의 H100급 칩 생산 가능성(183).
그러나 전망치는 2천만 개에서 4억 개로 다양하게 예측(184).
칩 생산 역량의 불확실성이 AI 개발에 추가적인 제약을 가할 가능성이 큼(185).
� 데이터 희소성이 AI 모델 성능 확장을 제한할 가능성
2030년까지 학습 가능한 데이터는 400조~20경(Quadrillion) 토큰으로 예측(184).
웹 색인(indexed web) 데이터는 50% 증가하지만, 고품질 데이터 확보는 점점 어려워질 것(186, 187).
이러한 요인은 AI 모델 발전을 둔화시킬 가능성이 큼.
� AI 개발이 소수 기업에 집중될 가능성
생성형 AI 학습 비용이 2027년까지 10억 달러를 초과할 가능성(189, 190).
대규모 AI 모델 개발이 일부 거대 기술 기업 및 대형 자본을 보유한 조직에 집중될 가능성 존재.
결과적으로 AI 기술이 소수 기업 중심의 과점 구조(oligopoly)로 재편될 가능성(191).
� 인사이트 5: 생성형 AI 추론의 확장은 전력 및 인프라 제약으로 인해 제한될 가능성
� AI 추론 전력 소비 예측:
2030년까지 글로벌 생성형 AI 추론 전력 소비 212TWh 도달 예상(193).
그러나 AI 인프라 확장이 이를 뒷받침할 수 있을지는 불확실.
� 추론 인프라 활용률 문제:
조직의 52%가 AI 추론을 위한 GPU 대안을 모색 중(194).
GPU 인프라의 활용률이 85%에 미치지 못하는 기업이 75%(196).
AI 데이터 센터의 가용 GPU 활용률 저하가 전력 소비 증가를 가속화할 가능성(197).
� 지역별 AI 인프라 불균형 심화 가능성
전력 공급이 안정적인 지역(예: 북유럽)에서 AI 추론이 집중될 가능성.
이로 인해 지역별 AI 인프라 격차가 커질 가능성 존재.
� 인사이트 6: 생성형 AI의 확장은 ROI(투자 대비 효과) 부족으로 인해 둔화될 가능성
� 기업들이 AI 도입의 실질적 효과를 입증하는 데 어려움을 겪을 가능성
Goldman Sachs(203): AI 도입 비용이 높아질수록 수익성이 감소할 위험 존재.
Gartner(204): 2025년까지 생성형 AI 프로젝트의 30%가 ROI 부족으로 인해 중단될 가능성.
2026년 이후 생성형 AI 기술에 대한 기대감이 하락하며 시장이 안정화될 가능성 존재.
� AI 기술 도입이 실질적인 가치를 창출하지 못할 경우 기업의 전략 변화 가능성
기업들은 AI 연구개발(R&D)보다는 기존 AI 인프라 최적화에 집중할 가능성(205).
AI 산업이 "실망의 골짜기(Trough of Disillusionment)"에 접어들 가능성(Gartner 예측, 2024)(206).
� 생성형 AI 전력 소비가 2029년 이후 둔화될 가능성
2029년 이후 AI 전력 소비 증가율 둔화 또는 정체 가능성.
Meta의 세계 모델(World Model)과 같은 차세대 AI 기술이 새로운 패러다임을 만들 가능성(207).
4. 소결 및 전망
✅ 생성형 AI 학습은 전력, 칩 제조, 데이터 희소성 및 비용 문제로 인해 확장에 어려움을 겪을 가능성이 큼.
✅ AI 추론의 확장은 전력 공급 및 인프라 제약으로 인해 성장 한계를 맞을 가능성이 있음.
✅ 생성형 AI의 ROI(투자 대비 효과) 부족이 AI 도입 속도를 둔화시킬 가능성이 있음.
✅ AI 기술 확산이 점진적으로 둔화되면서 AI 인프라 최적화 및 효율성 개선이 핵심 이슈로 떠오를 가능성이 큼.
� "성장 제한" 시나리오는 AI 산업이 자원 및 비용 문제로 인해 일정한 성장 한계를 맞게 될 가능성을 제시하며, AI 효율성 향상이 필수적인 과제가 될 것이다.
시나리오 분석3 - 경계 없는 풍요(Abundance Without Boundaries)
1. Abundance Without Boundaries 시나리오를 주도하는 주요 요인
� 시스템 다이내믹스 메커니즘: 리바운드 강화(Rebound Reinforcement)
✅ 내재적(Endogenous) 요인:
연산 성능(TFLOPs): 연간 50% 향상
전력 효율(GFLOPs/Watt): 연간 50% 향상
데이터 형식: FP8, BF16 등 혼합 정밀도 학습 및 저비트(bit-width) 형식의 급속한 개발 및 도입
언어 모델 알고리즘 효율성: 연간 4배 향상, 대규모 확장 지속
대형 언어 모델(LLM) 학습 연산량: 연간 5~6배 증가
언어 모델 학습 데이터 크기: 연간 3.5배 증가, 2030년까지 50조 토큰 초과 예상
✅ 외재적(Exogenous) 요인:
행성적 한계(Planetary Boundaries) 초과 위험
과도한 AI 인프라로 인한 지속 불가능한 운영 비용 발생 위험
부족한 AI 거버넌스(AI Governance)
전자폐기물(e-AI-Waste) 문제 증가
2. 2025~2030년 에너지 소비 트렌드 분석
� 전반적인 AI 전력 소비 증가:
2025년 100TWh → 2030년 880TWh → 2035년 1,370TWh 도달 예상
생성형 AI 학습: 2025년 47TWh → 2030년 407TWh
생성형 AI 추론: 2025년 15TWh → 2030년 416TWh
전통적 AI 학습: 2025년 20TWh → 2030년 20TWh(안정적 유지)
전통적 AI 추론: 2025년 18TWh → 2030년 37TWh
� 전력 소비 증가 요인:
생성형 AI의 산업 및 소비자 시장에서의 본격적 도입
AI 인프라 확장이 지속적으로 이루어지며 데이터 센터의 전력 소비 증가
기존 전통적 AI의 에너지 소비는 소폭 증가하며 최적화가 진행됨
� 잠재적 위험:
과도한 인프라 투자로 인해 좌초 자산(stranded assets) 발생 가능성
전력 집중, 공급망 취약성 및 핵심 자원 확보 경쟁으로 인한 '삼중 딜레마(Trilemma)' 발생 가능성
AI 관련 전자 폐기물 증가로 환경적 부담 상승
3. 주요 인사이트
� 인사이트 7: 과도한 AI 인프라는 지속 불가능한 운영 비용 및 비효율적 자원 활용을 초래할 가능성
� AI 연산량 증가가 지속 가능한 유지 관리 역량을 초과할 위험
OpenAI 연구(211): AI 학습량은 2012년 이후 3.4개월마다 2배 증가, 이는 무어의 법칙보다 빠름.
결과적으로, 대규모 데이터 센터 구축이 지속되며 유지 비용 증가 및 시설 노후화 위험 상승.
Meta 사례(212): 데이터 센터 설계가 빠르게 낡아지면서 철거를 결정한 사례 발생.
� 핵심 자원 조달 및 전력 문제
핵심 에너지원으로 핵발전이 대안으로 제시되지만 초기 투자 비용이 매우 높음(213).
미국 신규 원전 건설 비용: 1kW당 3,000~6,200달러 소요(213).
높은 이자율과 긴 건설 기간으로 인해 투자 수익률이 낮아질 가능성이 큼.
결과적으로, 일부 국가(중국, 인도)는 낮은 노동 비용과 지속적 건설 경험을 통해 원전 경제성을 확보(213).
� Gen AI 인프라가 2030년 이후 급격히 구식이 될 위험
과도한 인프라 구축으로 인해 2030년 이후 AI 기술 변화 속도를 따라가지 못할 가능성.
이로 인해 지속적인 유지보수 및 인프라 갱신 비용 증가 가능성.
� 인사이트 8: AI 거버넌스 부족과 권력 집중이 AI 접근성 불평등을 심화할 가능성
� 소수 기업과 국가가 AI 기술의 주요 거버넌스를 장악할 가능성
2024년 기준, 상위 6대 기술 기업(Apple, Microsoft, NVIDIA, Alphabet, Amazon, Meta)의 시장 가치가 15.2조 달러를 초과, 대부분 국가 GDP보다 큼(215).
AI 칩 제조사(TSMC, Broadcom, 삼성 등)가 고급 칩 제조를 독점할 가능성(216, 217, 218).
TSMC: 2024년 1.07조 달러 / Broadcom: 857.7B 달러 / 삼성: 276B 달러 시장 가치.
� AI 칩 및 데이터 센터 자원의 집중 현상
Meta AI 연구 슈퍼 클러스터(RSC): A100 GPU 16,000개 배치(222).
Tesla: A100 GPU 7,360개 보유(223).
EU Leonardo 슈퍼컴퓨터: A100 GPU 13,824개 활용(224).
일부 기업과 정부 기관이 고급 AI 인프라를 독점할 경우, 글로벌 AI 접근성 격차가 심화될 가능성.
� AI 접근성 불평등이 경제 및 사회적 불평등을 확대할 위험
AI를 활용하는 기업의 생산성은 30~40% 향상될 수 있음(225).
AI 도입이 어려운 기업 및 국가들은 경쟁력이 감소하며 디지털 격차(digital divide)가 심화될 가능성(226, 227).
� AI 확산 속도가 지나치게 빨라지면 거버넌스 없이 위험한 사회적 결과를 초래할 가능성
AI 개발이 통제 없이 진행될 경우, 환경적·경제적·사회적 한계를 초과할 가능성이 있음.
결과적으로, "성장 제한(Limits to Growth)" 또는 "AI 에너지 위기(AI Energy Crisis)" 시나리오로 전환될 위험 존재.
� 인사이트 9: AI 기술의 무분별한 발전이 e-AI-Waste 문제를 악화시킬 가능성
� AI 관련 전자 폐기물(e-waste) 증가 예측
2030년까지 생성형 AI로 인해 연간 120만~500만 메트릭톤의 전자 폐기물이 발생할 가능성(228).
기존 AI 관련 전자 폐기물 대비 1,000배 증가할 가능성.
� 주요 원인:
GPU, CPU, 메모리 및 저장 장치의 빠른 노후화
AI 하드웨어의 수명이 2~5년으로 짧음
새로운 AI 기술에 맞춰 지속적인 하드웨어 교체 필요
� 환경적 위험:
AI 전자폐기물에는 납, 수은, 크롬 등 유해 물질 포함 가능성(231).
부적절한 폐기 시 심각한 환경 및 건강 위험 초래 가능성.
� 해결책:
하드웨어 수명을 연장하고 부품 재활용을 통해 전자 폐기물 86% 감소 가능(230).
AI 친화적 장비 설계(AI-Ready Equipment)를 통해 재활용 및 업그레이드 가능성 확대.
4.소결 및 전망
✅ AI 인프라가 과도하게 확장될 경우 지속 가능성이 낮아질 위험이 큼.
✅ AI 산업이 소수 기업과 국가에 집중되면서 AI 접근성 불평등 심화 가능성.
✅ AI 관련 전자 폐기물 문제(e-AI-Waste)가 새로운 환경적 도전 과제로 떠오를 가능성.
✅ AI 기술 확산을 효과적으로 관리하기 위한 강력한 거버넌스 및 규제 필요.
� "Abundance Without Boundaries" 시나리오는 AI 기술이 통제 없이 확산될 경우 발생할 수 있는 사회적, 환경적, 경제적 문제를 보여준다. 지속 가능한 AI 개발을 위한 정책적 개입이 필수적이다.
시나리오 분석4 - AI 에너지 위기(Energy Crisis)
1. Energy Crisis 시나리오를 주도하는 주요 요인
� 시스템 다이내믹스 메커니즘: 위기 강화(Crunch Reinforcement)
✅ 내재적(Endogenous) 요인:
연산 성능(TFLOPs): 연간 50% 증가 (Abundance 시나리오와 동일)
전력 효율(GFLOPs/Watt): 연간 50% 증가 (Abundance 시나리오와 동일)
데이터 형식: FP8 및 4-bit 양자화(Quantization)와 같은 저정밀(low-precision) 형식의 성급한 도입
대형 언어 모델(LLM) 학습 연산량: 연간 5~6배 증가
언어 모델 학습 데이터 크기: 연간 3.5배 증가, 2030년까지 50조 토큰 초과 예상
✅ 외재적(Exogenous) 요인:
불충분한 전력망(grid) 계획 및 부정확한 AI 전력 수요 예측
비효율적인 AI 거버넌스로 인한 조정 부족
합성 데이터(Synthetic Data) 및 다중 모달 학습(Multimodal Learning)의 확산
2. 2025~2030년 에너지 소비 트렌드 분석
� 전반적인 AI 전력 소비 변화:
2029년 AI 전력 소비 최대치: 670TWh
2032년: 380TWh로 감소
2035년: 190TWh로 추가 감소
� 생성형 AI 전력 소비:
학습(Training): 2025년 47TWh → 2029년 정점 도달 후 감소
추론(Inferencing): 2025년 15TWh → 2029년 정점 도달 후 감소
� 전통적 AI 전력 소비:
학습: 2025년 20TWh → 2030년 20TWh(안정적 유지)
추론: 2025년 18TWh → 2030년 37TWh
� 전력 위기 주요 원인:
AI 데이터 센터 및 전력망 수용 한계 초과 가능성
에너지 부족으로 인해 AI 확장이 둔화될 가능성
경제적 압력(높은 전력 비용 및 탄소세)으로 인해 AI 운영 비용 증가
3. 주요 인사이트
� 인사이트 10: 불충분한 전력망(grid) 계획과 부정확한 AI 전력 수요 예측이 미래 전력 부족을 초래할 가능성
� AI 전력 수요 증가 예측과 현실의 괴리
데이터 센터 연평균 전력 소비 증가율(CAGR)이 일부 지역에서 25%를 초과할 가능성(232).
아일랜드 전력망(EirGrid) 예측: AI로 인해 데이터 센터 연평균 성장률이 16.7% 증가할 것으로 예상했지만, 2028년까지 20% 초과 가능성(232).
이로 인해 예상보다 이른 2026년에 전력망이 포화될 위험 존재.
� 전력망 용량 부족으로 인한 리스크
AI 수요 예측이 지나치게 낙관적일 경우, 실제 전력망 공급이 이를 따라가지 못할 가능성(234).
미국 Dominion 전력망 사례(235): 2029년까지 신설된 데이터 센터의 전력 가용성이 85% 미만으로 감소할 위험 존재.
북버지니아의 데이터 센터 전력 소비 증가: 현재 5GW → 2030년 10GW로 증가 예상(237). 전력 경쟁이 심화되면서 일부 데이터 센터는 정전(blackout) 위험 존재.
� AI 기업의 전력 부족 대응 전략 부족
Amazon과 Meta와 같은 빅테크 기업은 자체 전력 공급 계약을 체결하는 추세(238, 239).
하지만 중소 AI 기업은 전력망 부족으로 인해 훈련 및 운영 제한 가능성 존재.
결과적으로, AI 개발의 지역적 집중이 심화되며 일부 지역에서 전력 부족 사태 발생 가능성.
� 인사이트 11: 비효율적인 AI 거버넌스가 단편적인 정책을 초래하여 지역별 에너지 위기를 심화할 가능성
� AI 데이터 센터 건설과 전력망 확충 간의 시간 차이
데이터 센터 건설 소요 시간: 8~12개월(242).
전력망 확충 소요 시간: 3~4년(247).
데이터 센터는 빠르게 증가하는 반면, 전력망 확충 속도가 이를 따라가지 못하면서 전력 공급 부족 발생 가능성.
� 각국의 AI 데이터 센터 전력 부담 증가
미국: 북버지니아 데이터 센터 300개 이상 운영 중, 2030년까지 전력 소비량 10GW 도달 예상(248).
아일랜드: 전력망 부담 증가로 인해 AI 기업의 전력 사용을 제한하는 규제 도입 가능성(244).
네덜란드: 데이터 센터 전력 사용량 증가로 인해 에너지 배급제 도입 가능성(245).
� AI 산업 성장 둔화 가능성
2029년 이후 AI 전력 소비 감소: AI 전력 사용 제한 조치로 인해 전력 소비가 감소할 가능성 존재.
AI 기업들이 에너지 효율적인 모델 개발 및 인프라 투자 강요될 가능성.
� 인사이트 12: 합성 데이터(Synthetic Data) 및 다중 모달 학습(Multimodal Learning)이 지역 전력 위기를 심화할 가능성
� 데이터 희소성이 AI 전력 사용량 증가에 미치는 영향
현재 AI 모델은 공개된 인간 생성 데이터 약 300조 토큰을 학습(246).
2026~2032년 사이, 이 데이터가 한계에 도달할 가능성 존재.
따라서 AI 확장을 지속하려면 새로운 데이터 소스 확보 필요.
� 데이터 확보를 위한 대체 전략
합성 데이터(Synthetic Data) 활용(253, 254). AI가 자체적으로 학습 데이터를 생성하지만, 높은 전력 소비 문제 존재. 에너지 소비가 최대 2배 증가할 가능성(257, 258).
다중 모달 학습(Multimodal Learning) 도입(255). 이미지, 동영상, 음성 데이터를 활용하지만 전력 소비 증가 예상(259).
데이터 효율성(Data Efficiency) 개선(256). 기존 데이터의 활용도를 높이지만, 컴퓨팅 성능 요구 증가 가능성.
� 지역 전력 공급 부족 문제 심화 가능성
대형 AI 훈련 작업이 가능한 지역(전력 및 데이터 가용성이 높은 지역)에 AI 개발이 집중될 가능성(262).
결과적으로, 특정 지역의 전력망이 과부하되면서 지역 간 전력 불균형 초래 가능성.
4.소결 및 전망
✅ AI 전력 수요 예측이 부정확할 경우, 전력망 확충이 AI 성장 속도를 따라가지 못할 가능성이 큼.
✅ 비효율적인 AI 거버넌스가 AI 에너지 위기를 심화할 가능성이 있음.
✅ 합성 데이터 및 다중 모달 학습이 AI 발전을 지속할 수 있는 대안이지만, 전력 소비 증가를 초래할 수 있음.
✅ 전력망 확충, AI 인프라 효율화, 지속 가능한 AI 개발을 위한 글로벌 협력이 필수적임.
� "AI 에너지 위기" 시나리오는 전력 인프라의 부족과 AI 거버넌스의 비효율성이 AI 성장 둔화와 지역별 전력 위기를 초래할 가능성을 보여준다.
결론
본 연구는 시스템 다이내믹스 접근법을 적용하여 AI 전력 소비의 미래 시나리오를 ① 지속가능한 AI(Sustainable AI), ② 성장 한계(Limits to Growth), ③ 무제한 성장(Abundance Without Boundaries), ④ 에너지 위기(Energy Crisis)의 네 가지로 모델링했다. 이 시나리오들은 현재 AI 인프라에 대한 결정이 2030년 이후의 전력 소비를 장기적으로 형성할 것임을 시사한다.
초기에는 모든 시나리오에서 AI 전력 소비가 증가하는 경향을 보이지만, 2030년 이후에는 내부적(Endogenous) 요인과 외부적(Exogenous) 요인의 영향을 받아 그 경로가 상당히 달라진다.
� AI 전력 소비 감소가 반드시 지속가능한 발전을 의미하지는 않는다
성장 한계(Limits to Growth) 시나리오는 2030년 510TWh → 2035년 570TWh로 소폭 증가하나, 이는 경제 성장 둔화를 의미한다.
지속가능한 AI(Sustainable AI) 시나리오는 2025년 100TWh → 2035년 785TWh로 증가하지만, 에너지 효율성, 절약(frugality), 유의미한 영향력을 우선시하여 기술 발전과 환경 보호를 조화롭게 유지할 가능성을 보여준다.
무제한 성장(Abundance Without Boundaries) 시나리오는 2035년 1,370TWh까지 도달할 것으로 예상되며, AI의 무분별한 확장이 전력 소비, 데이터 센터 중앙집중화, AI 접근 불평등 등의 문제를 초래할 수 있음을 경고한다.
에너지 위기(Energy Crisis) 시나리오는 AI 에너지 소비가 670TWh까지 증가한 후 2035년 190TWh로 급감하는 양상을 보이며, 이는 전력 수요와 인프라 확충 불균형으로 인해 글로벌 또는 지역별 에너지 위기가 발생할 가능성을 시사한다.
� 네 가지 시나리오별 핵심 통찰
✅ 지속가능한 AI(Sustainable AI)
생성형 AI 추론(Generative AI Inferencing)이 주요 전력 소비원이 될 것으로 전망되며,
전통적 AI(Traditional AI)는 여전히 여러 산업에서 탈탄소화(decarbonization)에 핵심적인 역할을 할 것으로 보인다.
에너지 효율성을 극대화하는 AI 학습 전략이 점점 더 중요해질 것이다.
✅ 성장 한계(Limits to Growth)
AI 개발은 전력 부족, 반도체 제조 용량, 데이터 희소성, 낮은 도입률 등의 제한으로 인해 확장이 어려울 수 있다.
기업들의 ROI(Return on Investment) 불확실성으로 인해 AI 채택이 둔화될 가능성이 크다.
✅ 무제한 성장(Abundance Without Boundaries)
과도한 AI 인프라 확장이 지속 가능성을 위협할 가능성이 크며,
AI 기술 접근성 불평등이 심화되어 경제적 격차를 초래할 위험이 있다.
AI 전력 소비 증가로 인해 전자 폐기물(e-waste)이 급증할 가능성이 있다.
✅ 에너지 위기(Energy Crisis)
전력망(grid) 확충 계획이 부실할 경우 AI의 전력 수요 증가를 과소평가할 위험이 존재한다.
비효율적인 AI 거버넌스가 단편적인 정책을 초래하여 지역별 전력 부족 사태를 유발할 수 있다.
합성 데이터(Synthetic Data)와 다중 모달 학습(Multimodal Learning)의 확산이 AI 학습에 대한 지역별 전력 수요를 더욱 가중시킬 가능성이 있다.
� 기존 연구와의 비교
� AI 전력 소비 전망치 비교
무제한 성장(Abundance Without Boundaries) 시나리오(2030년 880TWh)는 SemiAnalysis의 예측과 유사한 수준이다(263).
지속가능한 AI(Sustainable AI) 시나리오(2030년 652TWh)는 Wells Fargo의 예측과 비슷하며(264), 이는 AI 성장과 환경 지속 가능성을 균형 있게 고려하는 경향을 보여준다.
� 국가별 시나리오 적용 가능성
AI 전력 소비의 미래는 전 세계적으로 단일 시나리오가 적용되는 것이 아니라, 국가 및 지역별로 상이한 형태로 나타날 가능성이 크다.
정책, 경제, 기술 인프라 등의 차이에 따라 국가별로 서로 다른 시나리오가 동시에 존재할 수 있다.
예를 들어, 미국 내에서도 지역별 전력 소비 패턴이 크게 다르기 때문에 일부 지역에서는 에너지 위기, 다른 지역에서는 지속가능한 AI 발전이 동시에 나타날 가능성이 있다.
� AI 에너지 소비 경로의 유동성
국가별 전략적 의사 결정에 따라 AI 전력 소비 경로가 변화할 수 있다.
초기에는 AI 전력 부족이 심각한 국가도 적절한 정책과 인프라 투자를 통해 지속가능한 AI 시나리오로 전환 가능하다.
� 지속가능한 AI를 위한 정책적 시사점
� AI 전력 소비의 미래를 결정하는 핵심 요소는 두 가지:
무제한 성장(Abundance Without Boundaries)과 에너지 위기(Energy Crisis)의 부정적 요소를 피해야 한다.
지속가능한 AI(Sustainable AI)를 실현하기 위해 성장 한계(Limits to Growth) 시나리오에서 벗어나야 한다.
� 이를 위해 필요한 정책 및 전략 방향
에너지 투명성 강화: AI 모델의 에너지 사용량을 정량적으로 평가하는 글로벌 표준 마련.
전력망 인프라 투자: AI 데이터 센터의 급격한 확장을 고려한 전력망 업그레이드 필요.
AI 에너지 효율성 개선: 하드웨어 최적화, 알고리즘 효율성 향상, 지속가능한 모델 개발 촉진.
AI 전력 소비의 지역 분산: 특정 지역에 AI 데이터 센터가 집중되지 않도록 조정.
정확한 전력 수요 예측: AI 성장 속도에 맞춘 현실적인 전력 소비 예측 모델 개발.
AI 개발의 사회적 책임: 무분별한 AI 개발을 방지하고, AI의 사회적·환경적 영향을 고려한 정책 마련.
� 결론: 지속가능한 AI로 나아가기 위한 정책적 행동이 필요
현재 AI 기술이 무제한 성장(Abundance Without Boundaries)과 에너지 위기(Energy Crisis) 시나리오로 빠지는 것을 방지하고, 지속가능한 AI(Sustainable AI)로 이동하기 위한 정책적 개입이 필수적이다.
지속가능한 AI를 실현하기 위해, 에너지 인프라 확충, AI 에너지 효율 최적화, 지속가능한 AI 모델 개발, 글로벌 협력을 통한 AI 거버넌스 정립이 필요하다.
� 향후 연구 방향:
이러한 분석을 바탕으로, AI 전력 소비를 지속가능한 방식으로 유도하기 위한 정책적 실행 방안을 제안하는 후속 연구가 필요하다.
지속가능한 AI를 위한 정책 권고안
AI의 미래는 아직 결정되지 않았으며, 이를 지속가능한 방향으로 유도하는 것이 중요하다. AI 개발이 인류의 번영과 지구 환경 한계를 준수하도록 하기 위해, 우리는 AI가 지속가능한 경로를 따르도록 하고 유해한 시나리오로 변질되는 것을 방지하기 위한 9가지 원칙을 제안한다.
1️⃣ AI 인프라 및 배포
� 1. 차세대 AI 데이터 센터 구축 및 최적화
최첨단 냉각 기술 및 고밀도 컴퓨팅 솔루션을 도입하고, AI 전용 하드웨어(GPU, TPU 등)의 에너지 효율성을 높이는 데 투자해야 한다.
데이터 센터 인프라를 정기적으로 점검 및 업그레이드하고, 냉각 시스템 관련 데이터(사이트별 기술, 온도 설정, 성능 지표 등)를 수집·공유할 것을 권장한다.
정책적 인센티브를 통해 기업이 이러한 기술을 채택하도록 유도하고, 데이터 센터의 전력사용효율(PUE: Power Usage Effectiveness)을 1.2 이하로 낮추는 목표를 설정해야 한다.
� 2. 신재생 에너지 및 고급 에너지 저장 솔루션 확대
AI 데이터 센터의 현장 내 신재생 에너지 발전(태양광, 풍력 등)과 고급 에너지 저장 솔루션(고체 배터리, 수소 저장, 전력구매계약(PPA) 등)을 도입해야 한다.
스마트 에너지 관리 시스템을 통해 전력 사용을 실시간으로 조정하고, 에너지 저장 기술을 활용하여 재생 가능 에너지의 간헐성을 완화해야 한다.
� 3. 전력망 용량 강화 및 전략적 계획 수립
AI의 전력 수요 증가를 예측하고, 이에 맞춘 전력망 확충 계획을 수립해야 한다.
에너지 공급자, 정책 결정자, AI 기업 간 협업을 강화하여 장기적인 전력 인프라 계획을 수립하고, 수요 반응 관리 전략(Demand Response Strategies)을 도입하여 전력망의 안정성을 유지해야 한다.
2️⃣ AI 개발 및 순환 경제
� 4. 소프트웨어 효율성 최적화 및 AI 모델 성능 개선
모델 가지치기(Pruning), 양자화(Quantization), 경량 아키텍처 등의 기술을 적극적으로 활용하여 AI 모델의 전력 소비를 최소화해야 한다.
저전력 AI 모델 연구·개발을 장려하여, 소규모 하드웨어에서도 AI를 활용할 수 있도록 접근성을 높이는 전략이 필요하다.
AI 서버의 실제 전력 소비 및 성능 데이터를 지속적으로 업데이트하고, 모델 버전 업데이트 시 에너지 영향을 고려한 라이프사이클 평가(AI Model Lifecycle)가 필요하다.
� 5. AI의 지속가능성 영향 평가 및 우선순위 설정
과학적으로 검증된 AI 지속가능성 평가 방법론을 구축하고, AI가 미치는 직·간접적인 환경 영향을 정량적으로 측정해야 한다.
AI 기업은 에너지 효율성, 환경 영향, 비즈니스 성과를 포함한 핵심 성과 지표(KPI)를 수립하고, 이를 기반으로 지속가능한 AI 프로젝트를 운영해야 한다.
� 6. AI 하드웨어 및 소프트웨어의 순환 경제 도입
AI 하드웨어의 수명 연장, 수리 가능성 증대, 재활용성 강화를 고려하여 설계해야 한다.
소프트웨어의 모듈화(Modularity), 업데이트 가능성, 크로스플랫폼 호환성을 보장해야 한다.
폐기 장비 회수 프로그램을 운영하여, 책임 있는 재활용 및 재사용을 촉진하고, AI 부품을 지속가능성이 높은 공급망에서 조달해야 한다.
AI 분해 설계(AIDfD: AI Design for Disassembly) 원칙을 적용하여 부품 재사용과 재활용을 용이하게 만들고, AI를 활용한 예측 유지보수 시스템을 구축하여 하드웨어 수명을 연장해야 한다.
3️⃣ AI 거버넌스, 표준 및 교육
� 7. 지속가능한 AI 인증 표준 개발 및 시행
에너지 효율성과 환경 영향을 고려한 지속가능한 AI 인증 시스템을 개발하고, 이를 AI 기업 및 데이터 센터 운영사에 의무적으로 적용해야 한다.
기업의 지속가능성 목표와 AI 인증 기준을 연계하고, 일정 기간 내에 이를 준수하도록 유도해야 한다.
정기적인 감사를 통해 지속가능성 목표의 이행 상황을 평가하고, 다양한 수준의 인증 단계를 도입하여 지속적인 개선을 장려해야 한다.
� 8. 강력한 AI 거버넌스 체계 구축 및 유지
AI 개발과 활용에 대한 포괄적인 규제 프레임워크를 마련하여, 에너지 소비, 데이터 프라이버시, 윤리적 문제를 해결할 수 있도록 해야 한다.
AI 애플리케이션에 대한 위험 기반 분류 시스템을 도입하고, 정기적인 감사를 통해 에너지 소비 수준을 검토해야 한다.
AI 에너지 소비에 대한 산업 벤치마크를 수립하고, 공공 연구기관 및 소규모 AI 기업에 대한 재정 지원을 강화해야 한다.
AI 시장 독점을 방지하기 위해 공정 경쟁 및 상호운용성(interoperability) 지침을 고려해야 한다.
� 9. AI 관련 기술 역량 강화 및 디지털 리터러시 교육
AI 지속가능성 원칙을 포함한 교육 프로그램을 개발하고, AI 전문가들이 지속가능한 AI를 설계할 수 있도록 역량을 키워야 한다.
정책적으로 AI 커리큘럼을 대학 및 직업 교육 기관에 확대하고, 기업이 교육기관과 협력하여 AI 기술 교육과 환경 인식을 결합한 프로그램을 개발하도록 해야 한다.
지속가능한 AI 인증을 받은 전문가 수를 늘리는 목표를 설정하여, 지속가능한 AI 실천 문화를 조성해야 한다.
� 소결: 지속가능한 AI 발전을 위한 정책적 대응이 필수적
✅ 에너지 효율적인 데이터 센터 및 AI 인프라 구축
✅ AI 개발 과정에서 지속가능성 고려 및 순환 경제 실현
✅ AI 거버넌스 체계 확립 및 지속가능한 AI 인증 도입
✅ AI 교육을 통해 지속가능한 AI 실천 문화 확산
� 이러한 정책적 대응을 통해 AI가 에너지 위기를 초래하는 것이 아니라, 지속가능한 방식으로 발전하여 환경과 경제에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 유도해야 한다.
