인공지능 모델의 발전은 전례 없는 컴퓨팅 성능을 가져왔지만 막대한 에너지 소비와 환경 문제도 가져왔습니다. OpenAI의 최신 AI 모델 o3의 에너지 소비와 이것이 환경에 미치는 영향은 광범위한 관심과 논의를 불러일으켰습니다. 본 글에서는 o3 모델의 에너지 소비, 탄소배출, 환경영향을 분석하고, 이에 대한 관련 분야 전문가 및 학자들의 견해와 대응 전략을 살펴보고자 한다.
인공지능이 계속해서 발전함에 따라 혁신과 지속가능성 사이의 균형이 중요한 과제가 되었습니다. 최근 OpenAI는 현재까지 가장 강력한 모델인 최신 AI 모델인 o3를 출시했습니다. 그러나 이러한 모델을 실행하는 데 드는 비용 외에도 환경에 미치는 영향에 대한 우려도 널리 퍼져 있습니다.
한 연구에서는 각 O3 작업이 약 1,785kWh의 전기를 소비하는 것으로 나타났습니다. 이는 평균 미국 가정의 두 달간 전기 소비량에 해당합니다. Salesforce의 AI 지속 가능성 책임자인 Boris Gamazaychikov의 분석에 따르면, 이 전력 소비는 약 684kg의 이산화탄소 환산 배출량에 해당하며, 이는 휘발유 탱크 5개가 가득 찬 탄소 배출량에 해당합니다.
o3의 고성능 버전은 ARC-AGI 프레임워크에서 벤치마킹되었으며 계산은 표준 GPU 에너지 소비 및 그리드 방출 계수를 기반으로 합니다. Gamazaychikov는 "기술이 계속해서 확장되고 통합됨에 따라 이러한 상충관계에 더 많은 주의를 기울여야 합니다."라고 Gamazaychikov는 말했습니다. 그는 또한 이 계산은 내재된 탄소를 고려하지 않고 GPU의 에너지 소비에만 초점을 맞추고 있다고 언급했습니다. 실제 배출량은 과소평가될 수 있습니다.
또한 데이터 과학자 Kasper Groes Albin Ludvigsen은 8개의 Nvidia H100 그래픽 카드가 장착된 HGX 서버의 에너지 소비량이 11~12kW로 그래픽 카드당 0.7kW를 훨씬 초과한다고 밝혔습니다.
작업 정의 측면에서 Pleias 공동 창립자 Pierre-Carl Langlais는 특히 모델 설계를 신속하게 축소할 수 없는 경우 모델 설계에 대한 우려를 제기했습니다. "복잡한 수학 문제를 해결하려면 초안 작성, 중간 테스트 및 추론이 많이 필요합니다."라고 그는 말했습니다.
올해 초 연구에 따르면 ChatGPT는 단일 대화 중에 평균 인간의 일일 물 섭취량의 10%, 즉 거의 0.5리터의 물을 소비하는 것으로 나타났습니다. 이 숫자는 별로 많아 보이지 않을 수도 있지만, 매일 수백만 명의 사람들이 이 챗봇을 사용하게 되면 총 물 소비량은 상당해집니다.
Salesforce의 인공 지능 기술 수석 설계자인 Kathy Baxter는 OpenAI의 o3 모델과 같은 AI 발전이 Jevons의 역설로 인해 어려움을 겪을 수 있다고 경고했습니다. "필요한 에너지는 줄어들 수 있지만 물 소비량은 늘어날 수 있습니다"라고 그녀는 말했습니다.
높은 에너지 소비, 복잡한 냉각 요구 사항, 거대한 물리적 인프라 등 AI 데이터 센터가 직면한 과제에 대응하여 Synaptics 및 embedUR과 같은 회사는 엣지 AI를 통해 이러한 문제를 해결하여 데이터 센터에 대한 의존도를 줄이고 대기 시간을 줄이려고 노력하고 있습니다. 및 성능 소비를 고려하여 장치 수준에서 실시간 결정을 내릴 수 있습니다.
가장 밝은 부분:
각 O3 작업의 전력 소비량은 한 가구의 두 달간 전력 소비량에 해당합니다.
각 임무는 휘발유 탱크 5개를 가득 채운 만큼의 이산화탄소를 배출합니다.
ChatGPT 대화에서 소비되는 물의 양은 인간이 매일 마시는 평균 물의 10%에 이릅니다.
전체적으로 AI 모델의 높은 에너지 소비와 환경에 미치는 영향은 무시할 수 없습니다. 우리는 기술 진보를 추구하는 동시에 보다 친환경적이고 지속 가능한 AI 개발 경로를 적극적으로 모색해야 하며, 인공 지능의 지속 가능한 개발을 달성하기 위해서는 혁신과 환경 보호 간의 관계 균형을 유지해야 합니다.