7장 전기, 탄소, 지구온난화

"문명의 제국은 킬로와트 위에 건설된다." - 윈스턴 처칠

어둠이 내린 텍사스 애빌린의 허허벌판에서 한밤중에도 밝게 빛나는 거대한 건물이 있다. 바로 OpenAI의 스타게이트 프로젝트 1호 데이터센터다. 이 건물 하나가 소비하는 전력은 1.2기가와트, 75만 가구가 사용할 수 있는 전력량이다. 그런데 이것은 시작일 뿐이다. OpenAI는 앞으로 4년간 5천억 달러를 투입해 총 10기가와트의 AI 인프라를 구축하겠다고 발표했다. 이는 네덜란드 한 나라가 사용하는 전력량과 맞먹는 규모다.

1. 인공지능은 전기를 먹고 산다

사람이 음식을 먹고 생명활동을 하듯, 인공지능은 전기를 먹고 연산하고 글을 쓰고 추론한다. 하지만 AI의 식욕은 상상을 초월한다. 구글 검색 한 번에는 0.3와트시의 전력이 필요하지만, 챗GPT에게 같은 질문을 하면 2.9와트시가 소모된다. 거의 10배에 가까운 차이다.

OpenAI의 샘 알트만이 사용자들에게 "AI에게 고맙다는 인사를 하지 말아달라"고 부탁한 것도 이 때문이다. 사용자가 "고맙습니다"라고 쓸 때마다 AI는 답변을 생성하느라 또 한 번 전기를 소모한다. 매일 수억 명이 사용하는 서비스에서 이런 작은 차이는 천문학적 전력 소비로 이어진다.

AI 저널리스트 카렌 하오의 날카로운 지적처럼, "AI 제국은 자원을 탐욕스럽게 소모하는 현실 세계의 제국과 전적으로 똑같다." 우리는 디지털 세상의 편리함에 빠져 그 뒤에 숨은 물리적 대가를 잊고 있었다. 테슬라 자율주행차의 밑바닥이 온통 배터리로 가득 찬 것처럼, AI의 편리함 뒤에는 전기라는 거대한 자원 소비가 숨어 있다.

2. AI 데이터센터의 막대한 전력 소비

국제에너지기구(IEA)의 최신 보고서는 충격적인 수치를 제시한다. 전 세계 데이터센터의 전력 소비량이 2024년 415테라와트시에서 2030년 945테라와트시로 두 배 이상 급증할 것이라는 전망이다. 이는 현재 일본 전체가 사용하는 전력량과 맞먹는다.

더욱 놀라운 것은 AI가 이 증가의 주범이라는 점이다. AI 최적화 데이터센터의 전력 수요는 2030년까지 4배 이상 증가할 것으로 예상된다. MIT 연구진은 북미 데이터센터의 전력 요구량이 2022년 말 2,688메가와트에서 2023년 말 5,341메가와트로 거의 두 배 급증했다고 발표했다. 단 1년 만의 일이다.

스타게이트 프로젝트의 규모는 이런 추세를 극명하게 보여준다. 200만 개의 AI 칩을 가동하려면 연간 122억 킬로와트시의 전력이 필요하다. 미국 평균 전기료로 계산하면 연간 전기료만 12억 달러에 달한다. 하지만 실제 전력 소비는 더 클 것이다. 컴퓨터 칩 자체의 전력 소비에 더해 서버, 냉각 시스템, UPS, 통신 장비 등을 고려하면 총 전력 소비는 칩 자체의 2배에 이를 수 있기 때문이다.

냉각의 문제는 특히 심각하다. AI 데이터센터의 랙 전력 밀도는 기존 10-15킬로와트에서 40-250킬로와트로 급증하고 있다. 이는 전통적인 공기 냉각으로는 감당할 수 없는 수준이다. 그래서 액체 냉각 기술이 필수가 되었고, 이마저도 막대한 전력을 소모한다. 데이터센터 전체 전력 소비에서 냉각이 차지하는 비중은 약 40%에 달한다.

3. 다시 석탄을 태우는 미국

아이러니하게도 미래 기술인 AI가 과거의 에너지원인 석탄을 되살리고 있다. 미국은 지금 심각한 전력 부족에 직면해 있다. 북미전력계통신뢰도협회(NERC)에 따르면, 미국 국토의 절반 이상의 주들이 향후 10년간 전력 공급 부족에 시달릴 가능성이 높아졌다.

조지아주에서는 AI 데이터센터 건설로 인한 산업용 전력 수요 급증으로 향후 10년간 필요한 전력량을 종전 예상치보다 17배 늘려 잡았다. 버지니아주 북부에서는 새로 들어서는 데이터센터에 전력을 공급하기 위해 대형 원자력발전소 몇 개가 추가로 필요한 상황이다.

이런 급박한 상황에서 미국은 환경보다 전력 공급을 우선시하는 선택을 하고 있다. 캔자스, 네브래스카, 위스콘신, 사우스캐롤라이나주에서는 폐쇄 예정이었던 석탄화력발전소들의 가동을 연장하고 있다. 기후변화 대응이라는 시대적 과제와 정면으로 충돌하는 현상이다.

골드만삭스는 2022년에서 2030년 사이 미국의 AI 관련 전력 수요 증가에 대비하기 위해 약 500억 달러(약 69조 원)의 투자가 필요하다고 추산했다. 그런데 문제는 재생에너지 발전소 건설 속도가 이런 수요 증가를 따라가지 못한다는 점이다. 태양광, 풍력 등 신재생에너지는 여전히 화석연료보다 발전 비용이 높고, 날씨에 따른 변동성도 크다.

4. 2027년, 전기가 부족해 AI가 멈춘다

가트너는 충격적인 예측을 내놨다. 2027년까지 기존 AI 데이터센터의 40%에서 전력 가용성 문제가 발생할 것이라는 전망이다. 즉, 전기가 부족해서 AI가 제대로 작동하지 못할 수도 있다는 이야기다.

문제의 핵심은 노후한 송전망이다. 송전망은 전기가 다니는 길로, 발전소에서 만든 전기를 우리 집과 회사, 데이터센터로 전달하는 역할을 한다. 현재 미국 내에서 2테라와트 이상의 재생에너지 프로젝트가 전력망 연결 허가를 기다리고 있다. 역사적으로 100개의 재생에너지 프로젝트 중 겨우 15개만이 전력망 연결 허가를 받을 수 있었다.

연결 비용도 천문학적이다. PJM이라는 미국 중부 대서양 지역의 전력 관리 회사에서는 태양광 발전소가 전력망에 연결하려면 메가와트당 10만 달러, 즉 약 1억 3천만 원을 내야 한다. 새로운 송전망을 만드는 과정에서 계획 수립에 수년, 정부와 주민 허가에 수년, 실제 건설에 수년이 걸려 총 10년 이상 소요되는 경우가 대부분이다.

이런 상황에서 기업들은 전력 공급을 우선시하여 데이터센터 입지를 선정하고 있다. 실리콘밸리나 시애틀 같은 전통적인 기술 허브를 떠나 미국 중부의 옥수수밭까지 눈을 돌리고 있다. 이는 농촌 지역의 토지 이용 패턴을 급격히 바꾸고, 지역 주민들의 생활에도 큰 영향을 미치고 있다.

5. 기후변화 가속화와 탄소배출 급증

AI의 확산은 탄소 배출량을 급격히 증가시키고 있다. 국제에너지기구(IEA)는 글로벌 데이터센터 산업이 2024년 기준 연간 약 1억 8천만 톤의 온실가스를 배출한다고 추산했다. 모건스탠리의 보고서에 따르면, 2030년까지 데이터센터에서 배출하는 온실가스가 연간 25억 톤에 이를 것으로 분석된다.

주요 기업들의 현실은 더욱 충격적이다. 구글의 경우 2023년에만 1,430만 톤의 온실가스를 배출했는데, 이는 전년보다 13% 증가한 수치다. 4년 전인 2019년과 비교하면 50% 가까이 늘어났다. 마이크로소프트 역시 2020년 이후 탄소배출량이 29.1% 증가했다고 발표했다.

더욱 심각한 것은 기업들이 공식 발표하는 수치가 실제보다 훨씬 낮을 가능성이 크다는 점이다. 가디언의 조사에 따르면, 구글, 마이크로소프트, 메타, 애플 등 빅테크 기업들이 소유한 데이터센터에서 2020년부터 2022년까지 배출된 온실가스는 공식 발표 수치의 7.62배에 이를 것으로 추정된다.

이런 상황에서 기업들의 탄소중립 목표는 공허한 약속이 되고 있다. 구글은 지난 7월 '탄소중립을 달성한 최초의 기업'이라는 타이틀을 포기했다. AI 기술 발전과 데이터센터 확장으로 인해 탄소 배출량이 계속 증가하고 있기 때문이다. 전 세계가 2050년 탄소중립을 목표로 하고 있는 상황에서, AI로 인한 온실가스 배출 증가는 기후변화 대응과 정면으로 충돌하고 있다.

6. 냉각수와 수자원 고갈

AI의 물에 대한 갈증은 전력 못지않게 심각하다. 평균적으로 100메가와트 데이터센터는 하루에 200만 리터의 물을 소비한다. 이는 6,500가구가 사용하는 물의 양과 맞먹는다. 전 세계 데이터센터가 연간 소비하는 물의 양은 5,600억 리터로, 올림픽 수영장 22만 4천 개를 채울 수 있는 양이다.

구글의 경우 2023년 한 해 동안 61억 갤런(약 231억 리터)의 물을 사용했다. 이는 소규모 도시 하나가 1년간 사용하는 물의 양과 비슷하다. 더욱 심각한 것은 데이터센터가 사용하는 물의 80%가 증발하여 원래 수원지로 돌아가지 않는다는 점이다.

블룸버그의 분석에 따르면, 2022년 이후 미국에서 건설되거나 개발 중인 새로운 AI 데이터센터의 3분의 2 가까이가 이미 물 부족에 시달리는 지역에 위치하고 있다. 160개 이상의 새로운 AI 데이터센터가 물 부족 지역에 들어서면서 지역 사회의 수자원을 더욱 압박하고 있다.

애리조나주의 경우 농민들이 농지를 포기하고 가정에서는 수돗물 공급이 중단되는 상황에서도 데이터센터들은 막대한 양의 물을 끌어다 쓰고 있다. 오리건주 댈러스에서는 구글 데이터센터가 전체 물 사용량의 25%를 차지하고 있으며, 2017년부터 2022년 사이 물 사용량이 거의 3배 증가했다.

물 부족 문제는 특히 사막 지역에서 심각하다. 사우디아라비아와 UAE 같은 건조한 지역들이 AI 붐의 혜택을 누리기 위해 더 많은 데이터센터를 유치하고 있지만, 이는 이미 부족한 수자원을 더욱 압박하는 결과를 낳고 있다.

7. 지속 불가능한 발전의 대가

OpenAI 직원의 "우리는 땅과 전력이 고갈되고 있다"는 말은 이 문제의 심각성을 단적으로 보여준다. 2027년까지 AI 부문이 네덜란드 전체 전력 소비량과 맞먹는 85~134테라와트시를 소비할 것으로 예상되는 상황에서, 우리는 과연 이런 속도로 AI를 발전시켜도 되는지 진지하게 고민해야 한다.

AI 개발이 시장 논리에만 의존하고 있다는 점이 가장 큰 문제다. 기업들은 경쟁에서 이기기 위해 더 크고 더 강력한 AI 모델을 만들려고 하고, 이 과정에서 환경적, 사회적 비용은 무시되고 있다. AI 개발의 혜택은 소수의 거대 기업에게 집중되는 반면, 환경 파괴와 에너지 부족의 피해는 전 인류가 감당해야 하는 불공평한 구조가 만들어지고 있다.

네덜란드 중앙은행 데이터 과학자 알렉스 데 브리스가 지적한 바와 같이, "AI는 에너지 집약적이기 때문에 실제로 필요하지도 않은 모든 종류의 작업에 AI를 투입하는 것은 쓸데없는 낭비"다. 우리는 AI의 편리함에 중독되어 정말 필요한 곳과 그렇지 않은 곳을 구분하지 못하고 있다.

첫째, AI 개발에 대한 규제와 가이드라인이 필요하다. 무분별한 AI 확산보다는 실제로 필요한 용도에 AI를 사용하는 것이 중요하다. 둘째, AI 기업들의 환경적 책임을 강화해야 한다. 더 엄격한 환경 기준과 탄소 배출 규제가 필요하다. 셋째, 에너지 효율성을 높이는 기술 개발에 더 많은 투자가 필요하다.

개인 차원에서도 우리가 할 수 있는 일들이 있다. AI 서비스를 사용할 때 정말 필요한지 한 번 더 생각해보고, 불필요한 AI 사용은 줄이는 것이다. 또한 환경 친화적인 AI 기업들을 선택하고, 정부와 기업에 더 엄격한 환경 기준을 요구하는 목소리를 내는 것도 중요하다.

우리는 지금 갈림길에 서 있다. AI의 편리함을 위해 환경을 파괴하고 미래 세대에게 부담을 떠넘길 것인지, 아니면 지속 가능한 방식으로 AI를 발전시킬 것인지 선택해야 한다. 인공지능은 인류의 미래를 바꿀 수 있는 강력한 기술이다. 하지만 그 강력함만큼 신중하게 사용해야 할 기술이기도 하다.

우리가 지금 내리는 선택이 미래 세대의 운명을 결정할 것이다. AI의 편리함을 누리되, 그 대가가 무엇인지 정확히 알고, 지속 가능한 방향으로 발전시켜 나가는 것이 우리 모두의 책임이다. 기술 발전과 환경 보호, 경제 성장과 사회적 공평함 사이의 균형을 찾는 것, 이는 어려운 일이지만 반드시 해결해야 할 과제다. 미래 세대에게 건강한 지구와 지속 가능한 사회를 물려주기 위해서는 지금부터 변화를 시작해야 한다.