[프리미엄 리포트] AI·자율주행·암호화폐...미처 몰랐던 탄소 배출

이수린 기자 2023. 3. 4. 08:00
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과학동아 DB

차도를 지나는 경유차가 내뿜는 잿빛 배기가스, 강 건너 화력발전소 굴뚝에서 나오는 흰 연기, 초원에서 풀을 뜯던 소들이 내뱉는 메탄 섞인 트름.

기후변화의 원인이 되는 ‘온실가스 배출’을 생각할 때 떠올리는 이미지들이다. 과연 온실가스는 여기에서만 배출될까. 최근 디지털 기기를 사용할 때 배출되는 온실가스인 ‘디지털 탄소발자국’에 주의를 기울여야 한다는 연구들이 나오고 있다. 디지털 탄소발자국이 무엇이고, 어디서, 어떻게 찍힌다는 것일까. 디지털 탄소발자국은 과연 실체가 있는 경고인지 살펴봤다.

일상에서 찍히는 디지털 탄소발자국을 따라가다

‘디지털 탄소발자국’은 디지털 기기와 서비스의 생산과 소비, 폐기에 이르는 전 과정에서 발생하는 온실가스를 뜻한다. 디지털 탄소발자국은 어디서 어떻게 찍힐까. 

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● 첫 번째 탄소발자국은 데이터 센터에서

클라우드, SNS, 영상과 음악 스트리밍, 게임까지 우리가 인터넷을 통해 사용하는 대부분의 서비스 뒤에는 ‘데이터 센터’가 있다. 데이터 센터는 수많은 서버와 통신 장비, 스토리지(저장 장치) 등 인터넷을 통한 컴퓨터 서비스에 필요한 장비가 모인 ‘데이터의 집’ 같은 건물이다. 

데이터 센터는 어떤 일을 할까. 영상을 예로 들어보자. 스마트폰에서 영상을 스트리밍 하면, 데이터 센터에 저장돼 있는 해당 파일이 인터넷 네트워크를 통해 라우터로 전송된다. 라우터란 서로 다른 네트워크를 연결해 주는 일종의 중계 장치다. 정보를 받은 라우터는 와이파이 등 통신망을 통해 목적지인 스마트폰으로 파일을 전송한다. 이 과정을 거친 데이터는 스마트폰에서 영상으로 실시간 재생된다.

데이터 센터는 다른 분야에서도 쓰인다. 최근 주목받는 분야 중 하나는 인공지능(AI) 기술이다. 수많은 데이터를 모아 AI를 가르칠 때 연산 횟수가 기하급수적으로 증가해 대규모의 컴퓨팅이 가능한 데이터 센터가 필요하기 때문이다. 챗GPT 같은 AI 모델도 구축을 위해 방대한 분량의 데이터와 연산이 필요하다. 손에 들고 다니는 가벼운 인터넷 세상의 뒤에 실로 어마어마한 물질적 기반이 숨겨져 작동하는 것이다.

● 데이터 센터 탄소발자국, 비행기 넘어서다

매년 데이터가 기하급수적으로 쌓이면서 데이터 센터도 늘어날 수밖에 없다. 문제는 데이터 센터가 데이터를 저장하고 있는 수많은 서버를 작동시키려면 막대한 에너지가 필요하다는 점이다. 

우리가 인터넷 서비스를 이용하는 동안 데이터 센터 서버부터 라우터, 와이파이, 스마트폰에 이르는 각 단계의 기계들이 전기를 사용하며 온실가스를 간접 배출한다. 특히 데이터 센터는 수많은 사용자의 요청을 실시간으로 수행하면서 엄청난 에너지를 소모한다. 나아가 수많은 서버가 동작하면서 발생하는 폐열을 식히는 냉각 장치도 가동돼야 한다.

AI 모델을 만들고 사용할 때도 엄청난 에너지가 소모된다. 수많은 데이터를 모아 AI를 가르칠 때 연산 횟수가 기하급수적으로 증가하기 때문이다. 엠마 스트러벨 미국 매사추세츠대 연구팀은 2019년 대규모 딥러닝 AI 하나를 교육하는 데 약 30만kg의 이산화탄소가 배출된다고 분석하기도 했다.(doi: 10.48550/arXiv.1906.02243)

이렇게 소모된 에너지가 온실가스를 배출하는 화석 연료에서 만들어졌다면 우리는 데이터 센터가 온실가스의 ‘간접배출원(Scope 2)’이라 말할 수 있다. 세계적으로 널리 쓰이는 ‘온실가스 분류 기준(GHG Protocol)’에서 직접 온실가스를 배출하는 배출원은 ‘직접배출원(Scope 1)’으로 분류한다. 직접 온실가스를 만들지는 않지만 이를 수반하는 활동은 간접배출원(Scope 2)이라 불린다. 전기 에너지를 많이 소모하는 데이터 센터는 간접배출원으로 볼 수 있다. 정수종 서울대 환경대학원 교수는 “(그러나) 실제로 에너지를 많이 소모하는 데이터 센터의 경우 직접 발전을 하는 곳도 있다”며 “이런 곳은 직접배출원이기도 하다”고 설명했다.

데이터 센터가 배출하는 온실가스의 양은 어느 정도일까. 국제 에너지 기구(IEA)는 2022년 9월 발표한 보고서에서 데이터 센터가 전 세계 전력 수요의 약 1%를 소비하며, 세계 이산화탄소 배출량의 0.3%를 차지한다고 분석했다. 프랑스에서 기후변화를 연구하는 비영리기구인 더 쉬프트 프로젝트(The Shift Project)는 더 높은 수치를 제시했다. 데이터 센터의 디지털 탄소발자국이 전 세계 온실가스 배출량의 2.5~3.7%에 달한다는 것이다. 온실가스 배출의 주범으로 지목받는 항공업계의 배출량이 약 2.4%인데, 이 수치에 따르면 데이터 센터가 항공업계 전체보다 많은 온실가스를 배출하는 셈이다.

2017년 디지털 분야의 에너지 사용 그래프. 붉은색은 사용, 푸른색은 제조에 쓰인 에너지다. 데이터 센터는 전체 에너지 사용량의 19%를 차지한다. The Shift Project(2020)

암호화폐 벌면 기후변화 빨라지는 이유

2022년 9월 영국 케임브리지대 저지경영대학원의 대안금융센터는 그때까지 비트코인으로 배출된 이산화탄소가 지금껏 총 1억 9965만 톤이라 발표했다. 이 중 2022년에 배출된 이산화탄소만 4835만 톤으로, 전 세계 1년 이산화탄소 배출량의 0.1%에 달한다. 비트코인 채굴에 쓰인 에너지의 약 62.4%가 화석연료이기 때문이다. 비트코인을 제외한 다른 종류의 암호화폐까지 생각하면 암호화폐의 탄소배출량은 더 늘어날 것으로 추산된다. 

‘암호화폐’란 실물 없이 컴퓨터 내에 정보만 남아 거래되는 가상화폐의 일종이다. 암호화폐가 본격적으로 이슈가 된 것은 2009년 블록체인 기술을 도입해 발행된 첫 화폐인 비트코인의 가치가 폭등하면서부터다. 

비트코인 네트워크에는 비트코인 거래를 확인하는 과정에서 거래 기록을 안전하게 지키기 위해 수학 문제를 푸는 작업이 포함돼 있다. 이 문제를 푸는 데 기여한 사람은 컴퓨터 자원을 제공한 대가로 거래 수수료의 일부나 암호화폐를 발급받는데 이를 ‘채굴’이라 한다.

문제는 암호화폐를 채굴하려면 컴퓨터가 고성능의 연산을 수행해야 하며, 이때 많은 양의 전기에너지가 필요하다는 점이다. 대안금융센터는 매일 홈페이지를 통해 ‘비트 코인 전기 소모 지수’를 공개하는데 2월 13일 기준, 비트코인 체계를 유지하는 데는 1년에 114.3TWh(테라와트시)의 전기가 소모된다. 2021년 대한민국 전체의 전기 소모량(553TWh)의 20%에 달하는 양이다.

다행인 점은 2022년 비트코인으로 인해 배출된 이산화탄소는 이전 해인 2021년보다 14.1% 감소했다는 사실이다. 대안금융센터는 이 감소의 원인이 암호화폐 채굴의 수익성 감소로 전력 소비가 줄어들었기 때문이라 진단했다. 이 정도면 암호화폐가 자본주의와 디지털 기술이 결합해 기후에 미치는 부정적 사례를 보여줬다고 할 수 있지 않을까.

암호화폐 채굴장의 모습. GPU 등 컴퓨팅 자원을 동원하여 암호화폐를 채굴하는 과정에서 에너지가 많이 소모될뿐만 아니라, 상당량의 폐열도 발생한다. Shutterstock

● 자율주행 AI 똑똑해지면 탄소 배출 증가?

겉보기에는 큰 관련 없어 보이는 자율주행차량도 잠재적인 디지털 탄소 배출원이 될 수 있다. 지난 1월 수미야 수드하카 미국 매사추세츠공대(MIT) 연구팀은 국제학술지 ‘IEEE 마이크로’에 근미래 전체 차량 중 95%가 자율주행차량으로 대치된다면, 자율주행차량이 지금의 데이터 센터가 매년 배출하는 탄소보다도 더 많은 양의 탄소를 배출할 것이라고 예측했다.(doi: 10.1109/mm.2022.3219803)

왜 자율주행차량의 증가가 온실가스 배출 증가로 이어진다는 것일까. 수미야 수드하카 연구팀이 주목한 부분은 AI의 추론 과정이다. 자율주행 기술이 발전하면 그에 따라 AI 컴퓨터의 연산 횟수도 기하급수적으로 늘어난다. 컴퓨터를 작동시키는 데 더 많은 에너지가 들면서 온실가스 배출량이 증가한다는 것이다.

이 흐름을 좀 더 자세히 들여다보자. 자율주행 차량을 운전하는 AI는 차량 곳곳에 설치된 카메라와 라이다(LIDAR) 같은 장치를 활용해 차량, 차선, 신호등 같은 주변 사물을 인식하고 그에 맞춰 자신이 갈 길을 추론한다. 이때 AI에 입력되는 정보량과 AI의 딥러닝 신경망이 얼마나 많은 레이어를 가지고 있는지에 따라 컴퓨터 연산 횟수는 기하급수적으로 증가한다. 예를 들어 MIT 연구팀은 레이어 10개 깊이의 딥러닝 신경망을 가진 자율주행 차량이 10대의 카메라를 사용한다고 가정했을 때 1시간 동안 운전하면 2160만 번의 연산을 수행한다고 분석했다.

자율주행 기술은 완전 수동인 ‘레벨 0’부터 운전자를 대신하는 완전 자율주행 단계인 ‘레벨 5’까지 여섯 단계로 구분된다. 2023년 현재 테슬라를 포함한 세계 각국의 기업은 조건부 자율주행을 뜻하는 ‘레벨3’을 상용화하는 단계다. 한국교통연구원은 국내 2단계 이상 자율주행차가 매년 평균 83%씩 늘어날 것으로 예측했다. 만약 가까운 미래에 고도 자동화 단계인 ‘레벨 4’와 ‘레벨 5’의 자율주행차량이 급증하면, 그만큼 컴퓨터의 연산량도 증가하며 현재의 데이터 센터보다도 상당한 양의 컴퓨터 연산이 필요하게 된다는 것이다.

반대로 AI를 탄소 배출을 줄이는 데 쓰려는 연구도 진행 중이다. 최경환 광주과학기술원(GIST) 기계공학부 교수는 “AI를 이용해 자율주행 차량의 불필요한 가감속을 줄여 에너지 효율을 극대화함으로써 탄소 배출을 절감할 수 있다”고 밝혔다. 주변 차량과 교통 환경을 실시간으로 반영해 차의 속도를 최적으로 일정하게 유지하면서 주행에 필요한 에너지를 절약한다는 구상이다.

자율주행차량이 사용하는 라이다나 카메라 등의 센서가 고도 자율주행 AI와 만나게 되면 연산량도 크게 늘 수 있다. 벨로다인 라이다 사의 라이다 작동 모습.

○ 이메일 지우면 디지털 탄소발자국 줄어들까

개인이 디지털 탄소 발자국을 줄이기 위해 할 수 있는 방법으로 ‘메일함 비우기’가 자주 언급된다. e메일 한 통을 보낼 때 약 4g의 온실가스가 배출되고, 스팸 메일을 보관하는 데만 연간 1700만 톤의 이산화탄소가 발생한다는 것이다. 영국의 컴퓨터과학자 팀 버너스리가 언급하며 유명해진 이 수치는 이후 여러 곳에서 인용되면서 퍼져나갔다. 우리나라 정부도 지난 2021년 12월 ‘탄소중립 주간’을 설정하고 불필요한 이메일을 삭제하자는 캠페인을 진행하기도 했다.

그러나 이 수치에 관해서는 논란이 많다. 2022년 11월 루치아노 로드리게스 비아나 캐나다 치쿠티미퀘백대 기초과학부 연구팀은 ‘기존 통념과 달리 이메일 삭제는 탄소중립에 큰 도움이 되지 않는다’는 연구 결과를 발표했다.(doi: 10.1016/j.spc.2022.09.025) 연구팀의 분석에 따르면 e메일 교환은 전체 인터넷 트래픽의 1% 정도이며, 이 중에서도 85%가 스팸메일로 만들어지는 것으로 드러났다. 게다가 메일 송수신이 데이터 센터와 네트워크에 미치는 영향은 낮다. 

연구팀은 차 한 잔을 데우기 위해 전기포트가 사용하는 전기의 양과 1MB 메일 약 1500개를 전송하고 저장하는 데 드는 전기의 양이 같다고 분석했다. 오히려 개인의 측면에서는 디지털 기기를 새로 사지 않고 오랫동안 쓰는 편이 탄소발자국 절감에 더 큰 도움이 될 수 있는데, 기기를 만들 때 훨씬 많은 에너지가 들기 때문이다. 

결국 디지털 탄소발자국을 줄이기 위해서는 개인의 노력 이상이 필요하다. 데이터 센터가 한 예다. 정수종 교수는 “디지털 탄소발자국 중 디지털 기기 사용 측면에서는 데이터 센터의 전력 소모가 가장 중요하다”고 언급했다. 거의 모든 디지털 서비스가 결국 데이터 센터로 모이기 때문이다.

● 바다에 집어넣고 산에다 짓고, 친환경 데이터 

한 가지 방법은 데이터 센터에 신재생 에너지를 공급해 탄소 중립을 실현하는 것이다. 예를 들어 페이스북은 2018년 9월 아일랜드클로니의 바람이 많이 부는 자연환경을 활용해 100% 풍력발전으로 구동되는 데이터 센터를 건설했다. 노르웨이의 데이터 센터 업체 크린 마운틴은 동굴과 빙하의 침식 작용으로 만들어진 피오르드의 차가운 물, 그리고 수력발전을 통해 온도를 유지한다. 

데이터 센터에서 사용되는 에너지 소모를 줄이기 위한 연구도 한창이다. 마이크로소프트는 데이터 센터를 바닷속에 지어 차가운 해수로 ‘자연’스럽게 냉각을 실현한다는 ‘나틱 프로젝트(Natick Project)’를 실험하기도 했다. 컴퓨터 장비만큼이나 전력을 소모하는 장비 냉각을 해결하겠다는 발상이다. 

네이버도 냉각 문제를 자연의 힘으로 해결하려 했다. 강원도 춘천의 ‘데이터 센터 각’은 춘천의 낮은 기온과 산에서 내려오는 차가운 바람으로 내부의 열을 식히도록 고안됐다. 세계 데이터 센터 최초로 친환경 건물 인증 ‘리드(LEED)’ 최고 등급인 ‘플래티넘’을 획득하기도 했다. 인증 평가 기관인 US GBC(미 그린빌딩위원회)는 각 춘천이 기존 데이터 센터보다 연간 73.8%의 에너지 비용을 절감할 수 있다고 봤다.

직접적으로 데이터 센터 시스템의 에너지 효율화를 모색하는 연구도 있다. 김대훈 대구경북과학기술원(DGIST) 전기전자컴퓨터공학과 교수는 데이터 센터의 네트워크 효율을 높여 전력 소모량을 줄이는 연구를 하고 있다. 김 교수팀은 2021년 10월 국제학술대회 IEEE/ACM에 네트워크 부하 수준에 따라 서버 프로세서의 전력을 관리하는 기술 ‘엔맵(NMAP)’을 발표했다. 인터넷 사용자들의 네트워크 요청을 빠르게 파악하고 예측해 그에 맞게 서버 프로세서의 전압과 주파수를 조절하는 식이다.

마이크로소프트의 나틱 프로젝트. 해수로 냉각한 데이터 센터를 건져 씻고 있다.

● 앞으로 더 중요해질 디지털 탄소발자국

정수종 교수는 “디지털 탄소발자국은 결코 새로운 개념이 아니다”라고 말했다. 사실 디지털 탄소발자국은 정보 기술 분야에서 완전히 새로운 개념이 아니라, ‘그린 컴퓨팅’, 혹은 ‘지속가능한 컴퓨팅’이라는 이름부터 오래전부터 연구돼 왔다. 

미국 환경 보호국(EPA)은 이미 1992년, 컴퓨터와 주변 기기의 에너지 효율성을 홍보하는 ‘에너지 스타’ 프로그램을 도입한 바 있다. 컴퓨터나 모니터 한 귀퉁이에 붙어있던 에너지 스타 스티커가 에너지 효율 인증을 받았다는 의미다. 이런 프로그램을 통해 컴퓨터에 절전 모드가 널리 도입되기도 했다.

오래됐다면 오래된 개념이 최근 다시 주목받는 또 다른 이유는 우선 기후 변화에 대한 위기의식이 높아졌기 때문이다. 정수종 교수는 “친환경 경영(ESG)에 대한 관심이 커지면서 빅 테크 기업에서도 이를 신경 쓰지 않을 수 없을 것”이라 밝혔다. 

친환경 경영은 이제 기업의 경쟁력 차원에서도 무시할 수 없는 요소다. 시장은 친환경적이지 않은 산업이 판매에 제한을 받고 투자를 받기도 힘든 방향으로 바뀌고 있기 때문이다. 이는 곧 기업이 디지털 탄소발자국을 줄이도록 정책적 개선도 필요하다는 뜻이다.

두 번째 이유는 앞으로 디지털 탄소발자국의 크기가 훨씬 커질 것이라는 우려 때문이다. 2018년, 롯파이 벨키르 캐나다 맥마스터대 연구팀은 정보 통신 산업에서의 온실가스 배출량이 2007년의 약 1~1.6%에서 2040년까지 14%를 초과하는 양으로 늘어날 수 있다고 분석했다.doi: 10.1016/j.jclepro.2017.12.239 

정수종 교수는 “디지털 탄소발자국 연구는 아직 많지 않고, 관련 정책 수립도 거의 이루어지지 않은 상태”라며, “앞으로 디지털 탄소발자국이 늘어날 테니 지금부터 대비를 해야 한다”고 말했다.

“현재 우리 삶에서 전기를 사용하는 거의 모든 기기는 디지털 기술과 관련이 있습니다. 즉 현 시대의 탄소발자국 대부분은 디지털 탄소발자국일 수 있다는 거지요. 앞으로 디지털 탄소발자국은 더욱 커져갈 겁니다.” 

※관련기사

과학동아 3월,  [기획] 일상에서 찍히는 디지털 탄소발자국을 따라가다

[이수린 기자 surinse@donga.com]

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