AI 산업이 국가 전력 소비에 맞설 가능성
2022년과 2023년 AI의 급속한 확장은 다음과 같은 성공에 힘입은 것입니다. OpenAI의 ChatGPT, 전력 소비와 환경 영향에 대한 우려가 제기되었습니다. 전 세계 전력 사용량의 1%에 불과한 데이터 센터 전력 소비량은 6년에서 2010년 사이에 2018% 증가했을 수 있습니다. 이 논평에서는 AI 전력 소비와 그 잠재적 의미를 조사하고 비관적 시나리오와 낙관적 시나리오를 모두 논의하고 극단적인 시나리오를 수용하지 말라고 경고합니다. .
다음과 같은 생성적 AI 도구를 포함한 AI ChatGPT 및 OpenAI의 DALL-E는 자연어 처리를 사용하여 새로운 콘텐츠를 만듭니다. 종종 에너지 집약적인 훈련 단계에는 대규모 데이터 세트를 공급하고 매개변수를 조정하여 예측 출력을 목표 출력에 맞추는 작업이 포함됩니다. 모델이 출력을 생성하는 추론 단계는 문헌에서 거의 주목을 받지 못했습니다. 그러나 추론 단계는 AI 모델의 수명주기 비용에 크게 기여할 수 있으며, Google은 AI 관련 에너지 소비의 60%가 추론에서 비롯된다고 밝혔습니다.
연구원 Alex de Vries에 따르면 암스테르담 경영경제대학의 연구에 따르면 AI 기업의 에너지 소비량은 2027년까지 아르헨티나, 네덜란드, 스웨덴과 같은 국가 전체와 비교할 수 없을 만큼 엄청난 비율에 도달할 수 있습니다.
De Vries는 2023년 시장 리더인 Nvidia의 AI 서버 예상 공급량을 바탕으로 계산했습니다. 그의 추정에 따르면 올해 100만 대의 서버에서 1.5년에는 2027만 대의 서버로 상당한 증가가 있을 것으로 예상됩니다.
이러한 서버가 최대 용량으로 작동한다고 가정하면 에너지 소비량은 현재 연간 6~9TWh에서 86년에는 연간 134~2027TWh로 급증할 것입니다. 스웨덴은 매년 125TWh의 에너지를 소비합니다.
게다가 구글이 현재 검색 서비스를 AI 알고리즘으로 독점적으로 전환한다면 에너지 비용만 연간 29.3TWh에 달할 것이며 이는 아일랜드의 연간 에너지 소비량과 맞먹습니다.
De Vries는 부분적으로 Nvidia가 현재 필요한 양의 AI 서버를 공급하는 데 어려움을 겪고 있기 때문에 그러한 시나리오가 여전히 불가능하다는 것을 인정합니다. 이러한 서버의 부족은 높은 비용으로 이어집니다. 예를 들어, Google이 이론적으로 모든 AI 접근 방식으로 전환하면 회사의 영업 마진이 사라질 것입니다.
AI 알고리즘 운영은 기업에게 금전적으로 부담이 되고, 효과적인 수익 창출은 여전히 어렵습니다. 역설적이게도 사용자 수가 증가함에 따라 기술 비용은 감소하기보다는 증가합니다. 마이크로소프트는 생성 AI에 대한 과대광고를 활용하여 그러한 서비스 시장을 창출하고 돈을 벌려고 노력하고 있습니다. 그러나 회사는 다음과 같은 첫 번째 생성 제품에서 재정적 손실에 직면했습니다. GitHub Copilot 서비스, 사용자당 $20에서 $80로 손실되었습니다. 이를 방지하기 위해 Microsoft는 인기 제품에 AI 추가 기능을 출시하기로 결정했으며, 이로 인해 제품 비용이 높아질 수 있습니다. 구글과 마이크로소프트 역시 높은 유지관리 비용으로 인해 AI 서비스의 수익화에 어려움을 겪고 있다. Microsoft 및 Google과 같은 회사는 AI 모델을 유지하기 위해 추가로 30달러를 요구합니다. Zoom 제작자들은 또한 자체 알고리즘을 개발하고 복잡한 작업을 위해 다른 알고리즘을 빌려 비용을 절약하려고 시도하고 있습니다. Adobe 및 기타 회사에서는 요금제에 따라 신경망 사용을 제한합니다. 기업들은 시간이 지남에 따라 AI 모델 비용이 떨어지기를 바라지만, 그렇게 되기 전에 수억 달러를 지출해야 합니다.
하드웨어 효율성, 모델 아키텍처 및 알고리즘의 개선은 장기적으로 AI 관련 전력 소비를 잠재적으로 줄일 수 있습니다. 이는 다음으로 인해 발생할 수 있습니다. 제본스의 역설여기서 효율성이 증가하면 수요가 증가하여 자원 사용이 순 증가하게 됩니다. 또한 이더리움의 '마이닝 2.0'과 같은 AI 관련 작업을 위해 GPU를 용도 변경하면 연간 16.1TWh의 전력 소비를 AI로 전환할 수 있습니다.
AI 관련 전력 소비는 불확실하지만 Google 검색과 같은 애플리케이션을 강화할 수 있습니다. 그러나 리소스 제약으로 인해 성장이 제한될 수 있습니다. AI 효율성을 높이려는 노력은 반등 효과를 촉발해 AI 수요가 늘어날 수 있다. 개발자는 환경 공개 요구 사항을 고려하는 규제 기관과 함께 AI 최적화 및 필요성 고려에 집중해야 합니다.
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