AI의 환경 비용, 물·토지·기후를 위협하다

AI를 구동하는 글로벌 인프라인 데이터센터는 2030년까지 연간 945테라와트시(TWh)의 전력을 소비할 수 있다. 이는 파키스탄, 방글라데시, 나이지리아 세 나라의 연간 전력 사용량을 합친 것의 거의 세 배에 달하는 수치로, 이 세 나라의 인구는 합산 6억 5천만 명이 넘는다.

그러나 이는 빙산의 일각에 불과하다. 탄소 발자국 외에도, 데이터센터가 사용하는 전력 한 단위마다 냉각 및 에너지 생산을 위한 "물 발자국"과 발전 및 공급망과 관련된 "토지 발자국"이 수반된다.

유엔대학교(UNU)의 새로운 연구에 따르면, AI 관련 물 소비량은 이 10년이 끝날 무렵 13억 명의 연간 기본 생활용수 수요와 맞먹을 수 있으며, 토지 발자국은 1만 4,500제곱킬로미터를 초과할 수 있다. 이는 자카르타 광역권의 약 두 배에 해당하는 면적이다.

한 측면에서 "친환경적"으로 여겨지는 해결책이 다른 측면에서는 압박을 악화시킬 수 있으며, 특히 이미 자원 부족에 직면한 지역에서 그러하다. 예를 들어, 특정 재생에너지원으로의 전환은 탄소 배출을 줄일 수 있지만 물 소비와 토지 이용을 크게 증가시킬 수 있다.

공개 논의는 주로 고급 AI 모델 훈련에 필요한 에너지에 집중되어 왔지만, 이 연구는 일상적인 사용이 전체 에너지 수요의 약 80~90퍼센트를 차지한다는 사실을 밝혀냈다.

그 규모는 놀랍다. 널리 사용되는 한 AI 서비스는 하루 약 25억 건의 프롬프트를 처리하며, 연간 수백 기가와트시(GWh)의 전력을 소비하는 것으로 추산된다.

에너지 사용량은 작업 유형에 따라서도 크게 차이가 난다. AI 이미지 한 장을 생성하는 데 단순 텍스트 분류보다 천 배 이상의 에너지가 필요할 수 있으며, 동영상 생성은 훨씬 더 많은 자원을 요구한다.

효율성 개선만으로는 이러한 수요 증가를 상쇄하기 어려울 것으로 보인다. 보고서는 소위 "반등 효과"를 지적하는데, 이는 비용 절감과 성능 향상이 더 높은 사용량을 유발하여 결국 총 자원 소비량을 늘리는 현상이다.

AI 인프라의 환경적 영향은 균등하게 분산되지 않는다. 기술의 혜택은 전 세계적이지만, 그 비용은 특정 지역에 집중되는 경우가 많다.

일부 국가에서는 데이터센터가 이미 국가 전력 소비의 상당 부분을 차지하며 에너지 시스템에 부담을 주고 있다. 다른 국가에서는 확장 중인 시설들이 때로는 가뭄 상황에서도 수자원을 대규모로 끌어다 쓰고 있다.

AI 하드웨어에 필요한 핵심 광물 생산도 채굴 지역의 환경 훼손과 사회적 불평등에 대한 우려를 낳고 있다.

AI 인프라의 확장은 접근성과 영향력에서 새로운 불균형을 만들어내고 있다. 보고서에 따르면, AI 특화 컴퓨팅 역량의 90퍼센트 이상이 단 두 나라, 즉 미국과 중국에 집중되어 있다. 동시에 150개 이상의 국가는 국내에 변변한 AI 인프라를 갖추지 못하고 있다.

이러한 불균형은 경제적 기회를 제한할 뿐만 아니라, 일부 국가들이 AI 주도 성장의 혜택을 공유하지 못한 채 환경적 비용만 떠안는 환경 정의 문제를 제기한다.

냉혹한 연구 결과에도 불구하고, UNU 연구진은 이 보고서가 AI 자체에 반대하는 주장이 아님을 강조한다. 오히려 기술이 지구의 한계 내에서 발전할 수 있도록 시급한 행동을 촉구하는 것이다.

이 연구는 투명성, 설계 기반 효율성, 형평성, 수명 주기 책임, 국제 협력, 지속 가능한 이용 등의 원칙에 기반한 "책임 있는 AI 생태계" 프레임워크를 제시한다.

각국 정부는 AI 인프라를 에너지, 수자원, 토지 이용 계획에 통합할 것을 촉구받고 있으며, 기업들은 자원 소비를 최소화하는 시스템을 설계하도록 권장된다. 사용자들 역시 가능한 경우 환경 부담이 적은 애플리케이션을 선택함으로써 역할을 할 수 있다.

궁극적으로, 보고서는 AI의 미래가 기술 혁신뿐만 아니라 오늘날 내려지는 거버넌스 선택에도 달려 있다고 주장한다.