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원본자료 다운로드“전 세계 데이터센터 에너지 소비량…2년 내 1,000테라와트시 육박”
국제에너지기구(International Energy Agency, IEA)는 최근 발행한 보고서에서 에너지 집약적인 데이터센터가 "전력 소비를 증가시키는 중요한 새로운 원인"이며, 많은 지역에서 전력 수요 증가를 주도하고 있다고 말했다. IEA의 보고서는 전기와 관련한 모든 분야의 최근 정책과 시장 동향을 분석해 오는 2026년까지 전력 수요, 공급 및 이산화탄소 배출에 대한 예측을 제공한다.
IEA는 전 세계 데이터센터의 에너지 소비량이 2026년까지 일본 전체의 에너지 소비량인 1,000테라와트시(TWh)와 맞먹을 정도로 증가할 것으로 예상했다. 이는 2022년 소비량(약 460테라와트시)보다 2배가량 증가한 수치다. 1,000테라와트시 중에서 미국 데이터센터에서 소비되는 에너지 수요는 1/3 이상을 차지할 것으로 예상된다.
IEA 보고서 집필팀은 AI와 암호화폐 같은 기술이 존재하고 발전하는 데 필요한 컴퓨팅 성능의 급증이 데이터센터 전력 소비량 급증에 미치는 영향을 완화하기 위해 전력 효율에 관한 규제와 기술 개선이 필요하다고 지적했다.
기술의 이점과 에너지 요구 사항의 균형
냉각과 전력이 필요한 대규모 기계 클러스터는 상시 가용성을 유지하기 위해 컴퓨팅 성능이 더 많이 필요하다. 기술 제공업체도 새로운 기술이 에너지 소비에 가하는 부담을 인지하고 있다. 특히 대규모 데이터 저장소에서 빠르게 검색하고 결과를 즉시 제공하는 생성형 AI를 구축하고 발전시킬 때 고려해야 하는 환경에 대한 영향이 상당할 것으로 보인다. 가트너는 최근 보고서 "생성형 AI의 9가지 환경적 영향"에서 "생성형 AI의 데이터 처리 및 모델링은 광범위한 리소스 소비와 탄소 배출을 초래하며, 이는 학습 모델의 잠재적 결과와 균형을 이루어야 한다"라고 말했다.
또한 가트너는 AI가 기후변화 모델링 및 기타 위험 인식 솔루션 등으로 기업이 탄소 배출량을 감축하는 데 많은 이점을 제공할 수 있지만, 근본적인 전력 소비 문제를 안고 있다고 지적했다. 따라서 기업은 컴퓨팅과 냉각에 막대한 양의 에너지와 물이 필요하다는 사실을 처음부터 이해하고 이런 수요를 충족하기 위해 앞으로 현명한 에너지 결정을 내릴 필요가 있다.
생성형 AI의 에너지 발자국을 줄이기 위해 기술 및 비즈니스 리더가 추진할 수 있는 몇 가지 전략이 있다. 가트너가 권장하는 방법은 ML 가동 중 에너지 소비를 모니터링한 다음 결과가 나오는 즉시 학습을 중단하는 것이다. 또한 기업이 생성형 AI를 사용할 때 해당 지역의 에너지 소비 요구사항과 기타 요인을 고려하고 리소스 사용을 최적화해 적재적소에서만 실행하는 것도 도움이 된다.
가트너는 또 다른 보고서 "생성형 AI의 환경적 위험과 약속의 균형"에서 "베스트 프랙티스는 탄소 추적 및 예측 서비스와 EAS(energy-aware scheduling)를 활용해 관련 배출량을 줄이는 것"이라고 조언했다.
editor@itworld.co.kr
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