수천 달러의 비용 나가기도
물과 전기 등 자원 소모 심해
연산량에 따라 많은 자원 소모
지난 19일(현지 시각) 미국 정보통신매체 퓨처리즘은 올트먼이 최근 소셜네트워크서비스(SNS) X(옛 트위터) 계정에서 한 사용자의 질문에 내놓은 답변을 언급했다. 올트먼은 “사람들이 챗GPT에 ‘제발’, ‘고맙습니다’라고 반복하는 것만으로도 오픈 AI가 전기 비용이 얼마나 들었을지 궁금하다”라는 질문에 “오픈 AI에 수천만 달러의 전기요금을 발생시켰다”라고 답했다.
이는 챗GPT에 질문하고 답변을 받은 뒤 ‘답변해 줘서 고맙다’라며 단순히 인사를 하는 것에도 AI는 데이터 처리를 하고 있어서다. 이용자들이 이렇게 예의 바른 언어를 사용하는 데에는 이러한 방법이 더 나은 결과를 끌어낼 수 있다고 생각하기 때문이다.
지난해 말 미국에서 진행된 조사 결과 AI 챗봇에 정중하게 대하는 응답자는 전체의 67%에 달했으며 이 중 55%는 “그게 옳은 일이라고 생각해서”라고 답했고 12%는 “AI가 반란을 일으킬 경우를 대비해서”라는 이유를 들었다.
또한, 마이크로소프트(MS)의 디자인 매니저 커티스 비버스는 “예의 바른 언어 사용은 협력적인 응답을 유도하는 데 도움이 된다”라며 “말투가 정중하면 응답도 더 정중해질 가능성이 높다”라고 밝혔다. MS의 공식 연구 메모에서도 “생성형 AI는 사용자의 전문성, 명확성, 세부성 수준을 반영한다”라고 주장했다.
그러나 이 같은 예의는 비용과 환경 문제로 직결된다. AI 서버 구동에는 많은 물과 전력이 필요하기 때문이다. 챗GPT를 비롯한 대규모 언어 모델은 전 세계에 분산된 거대한 데이터 센터의 서버에서 사용자의 질문이나 요청을 처리하기 위해 엄청난 양의 계산을 수행한다.
이 과정에서 서버가 과열되기 쉬우므로 물을 이용하여 서버에서 발생하는 열을 식히는 임무를 수행하는 냉각탑이라는 시설을 이용한다. 따라서 챗GPT를 비롯한 AI 모델의 사용이 증가할수록, 데이터 센터에서 소비되는 물의 양도 함께 증가하게 되는 것이다.
실제 AI 챗봇을 구동하는 데 사용되는 데이터센터는 전 세계 전력 사용량 중 2%를 차지하는 것으로 알려졌다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면, 2026년까지 전 세계 데이터 센터의 에너지 소비량이 두 배 이상 증가하여 일부 국가의 소비량을 넘어설 것으로 전망된다.
여기에 워싱턴포스트와 캘리포니아대학교 리버사이드 캠퍼스가 분석한 바에 따르면, 대형언어모델(LLM)이 “천만에요(You are welcome)”라는 문장을 생성하는 데도 약 40~50밀리리터(㎖)의 물이 소비된다.
마이크로소프트(MS) 작년 지속가능성 보고서도 이러한 사실을 뒷받침한다. 해당 보고서에서 MS는 회사의 전 세계 물 소비량이 2021년과 2022년 사이에 34% 증가했다고 밝혔다. UC 리버사이드의 공학 연구원 샤올레이 렌은 당시 AP통신에 “그 증가의 대부분이 AI 때문”이라는 의견을 전하기도 했다. 실제 MS는 GPT-3 훈련에만 70만 리터의 물을 사용한 것으로 알려졌다.
또한, 최근 유행했던 챗GPT의 ‘지브리 화풍 그림’ 같은 경우는 더 많은 전력과 물 소비를 유발한다. 이미지가 텍스트보다 더 많은 연산양이 필요하기 때문이다. 언어 모델의 일반적인 텍스트 응답은 약 1,000억 개의 연산량(FLOPs)이 들어가지만 이미지 하나를 생성하기 위해서는 약 1조 개의 연산량이 필요하다. 즉, 이미지 하나를 생성하는 것이 텍스트를 생성하는 것보다 약 10배 더 많은 자원을 소모하는 것이다.
다만, AI가 많은 전력을 사용하는 만큼 이로 인해 얻을 수 있는 생산성으로 오히려 에너지 낭비를 줄여 줄 것이라는 전망도 존재한다. 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 지난해 9월 워싱턴에서 열린 양당 정책 센터 행사에서 기자들에게 “전력 사용의 상승이 전력망 낭비 감소와 더 나은 에너지 시스템 및 탄소 포집 시스템을 통한 놀라운 생산성으로 상쇄될 것이다”라고 말해 이목을 끌었다.
그는 AI의 시작이 새로운 산업혁명이며, 에너지 사용과 인류 번영이 불가분의 관계에 있다고 봤다. 젠슨 황은 “미국이 더 많은 에너지를 사용하고, 세계가 더 많은 에너지를 사용하기를 희망한다”라고 설명했다.
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