[한국미래일보=김이진 대학생 기자]

레포트 작성을 위해 제미나이와 보낸 1시간이 실제로 환경에 어떤 흔적을 남길까? 1시간 동안 제미나이와 질문을 주고 받고, 완벽한 레포트를 위해 제미나이를 학습시키는 과정은 스마트폰 100대를 동시에 완충하는 것과 맞먹는 전력을 소비한다. 우리가 화면 너머의 지능에 감탄하는 동안, 데이터 센터의 서버는 전기를 삼키며 뜨거운 열기를 내뿜고 있는 것이다.

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AI의 급격한 성장과 적용 확대는 막대한 양의 연산 처리와 데이터 저장을 요구한다. 특히 챗봇과 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 학습과 추론 과정에서 고성능 GPU를 장시간 가동 해야 하며, 이는 곧  상당한 에너지 소비와 냉각수 사용으로 이어진다. 전력의 과도한 사용은 탄소 배출량의 증가로 이어질 것이며, 에너지 부족이 심화될 가능성이 있다. 

이러한 문제를 해결하기 위해 AI 산업을 이끄는 빅테크 기업들은 친환경 기술 전환에 속도를 내고 있다. 많은 기업들이 '그린AI'에 주목하며 지구에 미치는 영향을 최소화하는 기술을 개발하고 있다. 그린AI란 AI 모델의 효율을 높여 전력 사용량과 탄소 배출량 등을 낮추는 기술로, 2019년 AI 연구소가 "Green AI"라는 논문에서 제시한 개념이다. 그린AI는 성능을 유지하면서도 기존의 AI 소프트웨어나 하드웨어보다 에너지를 적게 쓰도록 하는 기술을 핵심으로 한다.  

단순히 전기를 덜 쓰는 것을 넘어, AI의 생애주기 전반에 걸쳐 효율성을 극대화하는데, 모델 경량화를 통해 복잡한 신경망을 압축하거나 불필요한 연산을 줄여서 성능은 유지하되 연산량만 낮춘다. 또한 효율적인 알고리즘을 설계하여 반복 계산 횟수를 줄인다. AI 연산에 최적화된 NPU나 전력 효율이 높은 GPU를 사용하여 전력 사용을 낮추기도 한다.    

이러한 그린AI는 실제 산업 현장에서도 점차 적용되고 있다. 앞서 언급한 글로벌 빅테크 기업들은 데이터 센터의 에너지 효율을 높이기 위해 수냉식 서버와 액침 냉각 기술을 도입하고 있고, 전력공급원을 재생 에너지로 전환하는 데에도 적극적으로 나서고 있다. 

 AI가 일으키는 환경 문제를 현재의 그린AI 기술로 모두 해결하는 것은 불가능하다.  AI 활용 빈도와 모델 규모는 여전히 빠른 속도로 증가하고 있으며, 에너지 효율 개선 속도가 이를 따라잡지 못할 가능성도 제기된다. 특히 재생에너지 사용 확대가 실제 전력 소비 감소로 이어지지 않는다면, 이는 실질적인 감축이 아닌 ‘그린워싱’에 그칠 수 있다는 비판도 존재한다.

그린 AI는 이제 선택이 아닌 필수적인 흐름이 되고있다. 기술의 편리함 이면에 존재하는 환경 비용을 인식하고, 이를 최소화하려는 노력이 병행될 때 비로소 AI는 지속 가능한 미래 기술로 자리잡을 수 있을 것이다.