AI의 전력 수요: 원전이 해답일까?

생성형 인공지능(AIGC) 기술의 급속한 발전과 함께 AI는 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 그러나 이러한 기술 발전의 이면에는 에너지에 대한 큰 수요가 있습니다. 최근 연구 및 보도에 따르면, AI의 발전은 상당한 에너지 소비 문제를 동반합니다.

AI 전력수요: 원전이 해답일까?

AI의 전력 소비 현황

외신 보도에 따르면, ChatGPT는 매일 약 2억 건의 요청을 처리하는데, 소비되는 전력은 50만 킬로와트시를 넘습니다. 이는 미국 가정 일평균 전력 사용량의 1.7만 배가 넘습니다. 구글 검색 엔진이 매번 검색할 때마다 AIGC 기술을 이용한다면, 연간 전력 소비량이 약 290억 킬로와트시로 증가할 것이며, 이는 케냐, 과테말라, 크로아티아 등 여러 작은 국가의 연간 전력 소비량을 초과하게 됩니다.

 

연구에 따르면, AI가 수행하는 작업에 따라 에너지 소비는 크게 다릅니다. AI가 텍스트를 생성하는데 드는 에너지는 상대적으로 낮으며 약 0.042kWh이지만, 이미지를 생성하는 모델의 경우 소비 전력이 약 11.49kWh로 많이 증가합니다. 또한, AI 모델을 훈련하는 데 필요한 에너지 소비는 자동차 5대가 사용수명 기간 배출하는 탄소 총량에 이릅니다. BERT와 같은 대형 모델의 경우, 탄소 배출량은 1,400파운드의 이산화탄소에 해당합니다.

 

AI의 전력 수요 증가

AIGC 기술이 계속해서 진화함에 따라 소비 전력도 지속적으로 증가하고 있습니다. 테슬라의 창립자 일론 머스크는 AI 산업이 곧 전력 부족 문제에 직면할 것이라고 예언했습니다. OpenAI의 창립자 샘 올트먼 또한 2024년 다보스 포럼에서 미래의 두 가지 중요한 통화는 컴퓨팅 파워(computing power)와 에너지라고 언급하며, 기술이 에너지에 대한 수요를 충분히 인식하지 못하고 있다고 지적했습니다.

 

AI전력 설루션

 

AI 전력 설루션으로 원전

이러한 배경에서 일부 기술 리더와 기업가들은 AI의 에너지 설루션으로 원전과 기타 재생 에너지에 주목하고 있습니다. 핵에너지의 안정적이고 효율적인 공급 특성으로 인해 AI 발전의 중요한 에너지원으로 봅니다.

다음은 AI의 전력 수요에 있어서 원전의 몇 가지 주요 역할입니다.

1. 효율과 안정성

원자력 발전은 높은 용량 인수율(capacity factor) 가지고 있어 지속적이고 안정적인 전력 공급이 가능합니다. 미국 에너지 정보청(EIA)에 따르면, 핵에너지의 용량 인수율은 93.1%로, 이는 적어도 93%의 경우에 최대 출력으로 작동함을 의미합니다.

2. 청정에너지

핵에너지는 저탄소 에너지로, 화석 연료보다 탄소 배출량이 훨씬 적어 AI로 인해 증가하는 탄소 배출량을 줄이는 데 도움이 됩니다.

3. 기술의 배치

아마존, 구글, 마이크로소프트와 같은 기술 대기업들은 데이터 센터의 전력 수요를 충족하기 위해 원자력 배치에 착수했습니다. 아마존은 소형 원전(SMR) 기술 개발 협약을 체결했으며, 구글은 핵에너지 신생 기업 카이로스 파워(Kairos Power)와 전력 계약을 체결했습니다. 마이크로소프트는 에너지 회사 콘스텔레이션(Constellation)과 계약을 체결하고 일부 원전을 재가동했습니다.

 

AI 원전 수요

 

기타 에너지 설루션

원전 외에도 재생 에너지(풍력, 태양광)와 에너지 저장 기술(배터리 저장)도 AI에 에너지를 공급하고 있습니다. 이러한 에너지 설루션은 원전과 함께 AI 발전을 지원하는 다양한 에너지 시스템을 구성합니다.

 

미래 전망

AI 기술의 지속적인 발전과 광범위한 확산으로 에너지 수요는 계속 증가할 것으로 예상됩니다. 원전은 효율적이고 청정한 에너지원으로서 AI 발전을 위한 중요한 힘이 될 것입니다. AI 기술은 핵에너지 시스템의 설계와 운영을 촉진하여 상호 발전을 이룰 수 있습니다.

 

결론

비록 원전이 AI 발전을 지원하는 중요한 에너지원 중 하나이지만, AI의 최종 설루션이 원자력이라고 할 수 없습니다. AI의 발전에는 원자력, 재생 에너지 및 저장 기술 등을 포함한 다양한 에너지 설루션이 필요합니다. 또한, AI 기술은 에너지 시스템의 운영 및 유지 보수를 최적화하여 에너지 이용 효율과 안전성을 높이는 데에도 도움을 줄 수 있습니다. AI와 에너지의 관계는 상호 보완적입니다.