“챗GPT보다 전력소모 136.5배↑”…KAIST, AI 에이전트 ‘숨은 전력 비용’ 첫 규명

- 전기및전자공학부 유민수 석좌교수 연구팀
- 데이터센터·전력인프라 공동설계 필요성 제시

AI 에이전트 전력 소모량 연구 이미지.(AI 생성 이미지).[KAIST 제공]

[헤럴드경제=구본혁 기자] 국내 연구진이 AI 에이전트의 계산 비용과 에너지 소비를 분석한 결과, 기존 생성형 AI보다 질문 한 건당 최대 136.5배 많은 에너지를 사용하는 것으로 나타났다.

KAIST 전기및전자공학부 유민수 석좌교수 연구팀은 AI 에이전트가 실제 서비스 환경에서 얼마나 많은 계산 자원과 전력을 사용하는지를 세계 최초로 체계적으로 분석했다고 5일 밝혔다.

최근 챗GPT와 같은 대형 언어 모델(LLM) 기반 어플리케이션은 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어 스스로 계획을 세우고, 인터넷 검색이나 계산기, 코드 실행 등 다양한 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 AI 에이전트로 빠르게 발전하고 있다.

AI 에이전트는 소프트웨어 개발, 연구, 업무 자동화 등 다양한 분야에서 활용이 확대되고 있지만, 이를 실제 운영하기 위해 얼마나 많은 전력과 비용이 필요한지는 거의 알려져 있지 않았다.

연구팀은 AI 에이전트를 단순한 프로그램이 아니라 데이터센터의 서버와 GPU(Graphics Processing Unit·대규모 AI 계산을 수행하는 고성능 반도체) 가 지속적으로 처리해야 하는 새로운 형태의 작업인 워크로드(Workload·컴퓨터가 수행해야 하는 전체 계산 작업) 로 정의하고, 실제 실행 과정에서 발생하는 계산량과 에너지 소비를 분석했다.

분석 결과, AI 에이전트는 기존의 단계별 추론과 달리 반복적으로 여러 차례 대형 언어 모델 호출을 수행하는 것으로 나타났다.

이처럼 언어 모델을 반복적으로 호출하면서 응답 시간도 크게 증가했다. AI 에이전트의 답변 시간은 최대 153.7배 늘어났으며, 외부 도구가 작업을 수행하는 동안 GPU는 전체 실행 시간의 최대 54.5% 를 아무 계산도 하지 못한 채 대기하는 것으로 분석됐다. 즉, AI가 더 복잡한 일을 수행할수록 고가의 GPU를 충분히 활용하지 못하는 새로운 비효율이 발생하는 것이다.

이번 연구를 수행한 KAIST 신병준(왼쪽부터) 석사과정, 정진하 석박통합과정, 김지인 박사과정, 유민수 교수.[KAIST 제공]

연구팀은 AI 에이전트가 사용하는 전력도 데이터센터 규모에서 분석했다. 현재 상용 AI 서비스 수준인 700억 개의 매개변수(파라미터, Parameter·AI가 학습한 지식과 능력을 저장하는 값) 를 가진 대형 언어 모델을 사용하는 AI 에이전트는 질문 한 건을 처리하는 데 평균 348.41와트시(Wh·전기를 얼마나 사용했는지를 나타내는 에너지 단위) 의 전력을 소비했다. 이는 기존 생성형 AI의 단순 질의응답 방식보다 136.5배 높은 수준이다.

또한 하루 137억 건의 AI 에이전트 요청이 발생하는 미래 환경을 가정해 분석한 결과, 데이터센터 전력 수요는 약 198.9기가와트(GW)에 이를 것으로 추정됐다. 이는 현재 세계 각국이 추진 중인 수 기가와트 규모의 AI 데이터센터를 크게 뛰어넘는 수준이며, 미국 전체 평균 전력 소비량의 약 절반에 해당하는 규모다.

이번 연구는 AI 서비스의 운영 비용을 낮추고, 지속가능한 AI 인프라를 구축하는 핵심 기술이 될 전망이다.

유민수 석좌교수는 “이번 연구는 AI 에이전트의 성능 향상이 단순히 더 많은 계산을 요구하는 수준을 넘어, 데이터센터 인프라 전체에 새로운 부담을 유발한다는 것을 입증했다”면서 “이를 통해 최종 사용자가 AI 서비스를 활용하는 데 소요되는 비용을 획기적으로 절감하고, 동시에 지속가능한 AI 인프라를 구축하기 위한 연구와 투자가 필수적”이라고 강조했다.