[투데이에너지 김은국 기자] 인공지능(AI)이 산업·사회 전반에 빠르게 확산되면서, 새로운 차원의 에너지 문제가 부각되고 있다. 생성형 AI를 비롯한 대규모 언어모델(LLM)의 고성능 연산 기반 추론·학습 과정은 엄청난 전력 소비를 야기, 탄소중 립(Net-Zero)과 충돌 중이다.
IEA는 전세계 데이터센터의 전력소비가 2023년 약460TWh(Terawatt-hour)에서 2026년 800TWh에 달할 것으로 전망했다.
독일 전체의 연간 전력 소비량에 맞먹는 수준이다. 특히 이 중 절반 이상이 AI 모델 학습·추론 등 연산집약적 분야에서 발생, AI 가 ‘디지털 탄소배출의 주범’이라는 지적도 제기된다.
Google은 지난해 자사의 AI 사용 증가로 전년 대비 탄소배출량이 48% 증가했다고 발표했다. OpenAI의 GPT-4 모델 역시 학습 과정에서 수백MWh에 달하는 전력을 소비 한다. 내연기관차 수백~수천km 운행시 발생 하는 탄소배출량에 상당한다.
AI는 기후변화 대응의 핵심 기술로 기대를 모았다. 예측 모델 고도화, 스마트 그리드 운영 최적화, 산업설비 에너지 효율화 등으로 탄소감축 효과를 창출할 수 있기 때문이다.
한국IDC는 국내 데이터센터 전력 수요가 2028년까지 연평균 11%씩 증가할 것으로 전망했다.
수도권 중심으로 AI 연산 특화 데이터센터가 잇달아 건설 중이나, 전력 인입 지연 및계통 수용능력 한계 등으로 현장에서는 에너지 확보전이 치열하다.
ICT 대기업들은 재생에너지 기반 전력 도입과 냉각 효율 개선을 통해 문제해결에 나서고 있지만, 대부분의 전력이 화석연료 기반이라는 구조적 한계는 남아있다.
‘AI와 탄소중립의 병존’을 위한 사회적 합의·정책적 정비가 시급하다. 디지털 부문에 대한 탄소배출 감시체계 구축, 전기요금 구조개편, 고효율 장비 사용 의무화 등이 요구 된다. 인간이 만든 가장 지능적인 기술이, 지구의 지속가능성을 위협하고 있다.