AI의 에너지 문제, AI로 해결할 수 있을까

데이터센터를 운영하는 기업의 경영진들이 AI가 에너지 전환 목표를 지원할 수 있다고 주장하고 있다. 한편으로 AI 자신이 전력 수요를 급속도로 확대시키고 있다는 모순을 안고 있으며, 업계 내외에서 이 문제에 대한 관심이 높아지고 있다.

AI의 확산이 가속화되면서 AI의 학습과 추론에 필요한 계산 처리를 담당하는 데이터센터의 전력 소비량이 급증하고 있다. 대규모 모델을 운영하려면 막대한 전력이 필요하며, 그 대부분은 여전히 화석 연료 유래 전력에 의존하고 있다. 이 때문에 AI를 적극적으로 활용하는 산업일수록 탄소발자국(온실가스 배출량) 확대라는 과제와 마주하게 된다.

이러한 상황에 대해 데이터센터 기업의 경영진들은 "AI는 에너지 문제를 만들어낼 뿐만 아니라 해결에도 기여할 수 있다"는 입장을 보이고 있다. 구체적으로는 전력망의 수급 균형 최적화, 재생 가능 에너지의 발전량 예측, 절전 설비의 운영 개선 등에서 AI가 보유한 데이터 분석 능력을 에너지 분야에 활용할 수 있다고 주장하고 있다. 즉, AI를 에너지 전환의 도구로 위치시키는 발상이다.

에너지 전환이란 화석 연료 중심의 에너지 공급에서 태양광이나 풍력 등의 재생 가능 에너지로 전환해 나가는 노력을 의미한다. 이러한 전환은 전 세계적으로 진행 중이지만, 재생 가능 에너지는 날씨에 따라 발전량이 변동하기 때문에 수급을 안정적으로 유지하는 관리 기술이 필수적이다. AI는 이러한 "변동을 읽어내고 제어하는" 역할을 담당할 수 있는 기술로 주목받고 있다.

다만 데이터센터 기업이 이러한 주장을 하는 입장에 있다는 점도 고려해야 한다. 전력 다소비 산업인 데이터센터 업계에 있어 AI의 에너지 문제 해결에 대한 기여를 강조하는 것은 비판을 피하려는 의미도 갖고 있다. 업계 전체의 전력 수요가 정말로 지속 가능한 형태로 관리될 수 있을지는 구체적인 실행 내용과 성과에 따라 판단되어야 할 것이다.

에너지와 AI의 관계는 앞으로의 산업 정책이나 규제 논의에도 영향을 미칠 것으로 보인다. 데이터센터의 입지 선정, 전력 조달 방식, 재생 가능 에너지와의 연계 등 업계가 실제로 어떻게 행동하는지가 이러한 주장의 설득력을 좌우한다. AI가 안고 있는 에너지 문제를 AI가 정말로 해결할 수 있을 것인가——그 답은 기술 발전만이 아니라 업계의 의사 결정에도 달려 있다는 견해가 있다.