• 2030년 연간 250만 톤의 전자 폐기물 발생 전망
  • 빅테크 업계, 지속 가능한 AI 개발 위한 노력 필요
  • 칩 업그레이드 1년 지연되면 전자 폐기물 14% 증가
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폭발적인 성장세를 기록하고 있는 생성형 AI가 2030년까지 연간 250만톤의 전자 폐기물을 생산할 것으로 예측된다. 사진=픽사베이

 

생성형 인공지능(AI)이 폭발적인 성장세를 기록하고 있지만 엄청난 전자 폐기물을 배출하는 것으로 밝혀졌다. 생성형 AI는 인공지능의 한 종류로, 주어진 데이터를 학습해 새로운 콘텐츠를 만들어내는 능력을 가졌다. 마치 사람처럼 창의적인 결과물을 만들어 낼 수 있다는 점에서 기존 AI와 차별화된다.

 

IEEE 스펙트럼은 4일(현지시간) 지난주 네이처 컴퓨테이셔널 사이언스(Nature Computational Science) 저널에 발표된 연구를 인용해 대규모 언어 모델(LLM)의 공격적인 채택만으로도 2030년까지 연간 250만톤(t)의 전자 폐기물이 발생할 것으로 추산된다고 전했다. 

 

딜로이트에 따르면 생성형 AI에 대한 민간 투자는 2022년 약 30억 달러(약 4조1307억원)에서 2023년 250억달러(약 34조4225억원)로 급증했으며, 민간 기업의 약 80%가 향후 3년 안에 AI 비즈니스를 주도할 것으로 예상하고 있다. 

 

이러한 급속한 성장은 최신 GPU, CPU 및 기타 전자 장비를 데이터 센터에 끊임없이 업그레이드해야 함을 의미하며, 이는 전자 폐기물의 폭발적인 증가로 이어질 수 있다.

 

이번 연구의 공동 저자인 이스라엘 라이히만 대학의 지속 가능성 및 기후 연구원 아사프 차초르(Asaf Tzachor)는 "AI는 진공 상태에서 존재하지 않는다. AI는 유형의 환경 발자국을 가진 상당한 하드웨어 리소스에 의존한다"며 "AI 발전의 이점을 누리면서 부정적인 환경 영향을 완화하는 전략을 개발하기 위해 전자 폐기물 문제에 대한 인식이 중요하다"고 말했다.

 

지금까지  AI 지속 가능성에 대한 대부분의 연구는 AI 모델의 에너지 및 물 사용량과 그에 따르는 탄소 배출량에 중점을 두었다. 차초르는 중국 과학 아카데미의 평 왕(Peng Wang) 교수, 웨이창 천(Wei-Qiang Chen) 교수와 함께 생성형 AI와 관련된 전자 폐기물의 잠재적 중량을 계산했다. 

 

이 연구는 문제의 잠재적 규모를 추정하고 기업이 보다 지속 가능한 관행을 채택하도록 촉구하기 위한 것이다.

 

 

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딜로이트에 따르면 생성형 AI에 대한 민간 투자는 2022년 약 30억 달러(약 4조1307억원)에서 2023년 250억달러(약 34조4225억원)로 급증했으며, 민간 기업의 약 80%가 향후 3년 안에 AI 비즈니스를 주도할 것으로 예상하고 있다. 사진=로이터/연합뉴스

 

전자 폐기물 문제의 심각성

 

전자 폐기물에는 독성 금속 및 기타 화학 물질이 포함되어 있어 환경으로 유출되어 건강 문제를 일으킬 수 있다.  유엔 글로벌 전자 폐기물 모니터에 따르면 2022년 전 세계적으로 총 6200만톤의 전자 폐기물이 발생했으며, 이는 재활용 프로그램보다 5배 빠르게 증가하고 있다. 

 

승용차 1대의 무게를 1.5톤으로 가정하면 전자 폐기물 6200만톤은 약 4133만대의 승용차 무게와 맞먹는다. 또다른 예시로 파리 에펠탑의 무게는 약 1만톤이다. 6200개의 에펠탑이 프랑스 파리에 빽빽히 들어찼다고 가정한다면 2022년 한 해 동안 배출된 전자 폐기물의 양이 얼마나 엄청난지 짐작할 수 있을 것이다. 


AI 성장세에 힘입어 향후 몇 년 동안 AI는 폐기물 문제에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 차초르는 생성형 AI와 관련된 전자 폐기물에는 폐기된 GPU, CPU, 데이터 센터의 백업 전원용 배터리, 메모리 모듈 및 인쇄 회로 기판이 포함된다고 말했다.


이 연구는 제한적인 확장부터 공격적인 확장형까지 생성형 AI 채택에 대한 네 가지 잠재적인 시나리오를 자세히 설명하고 2023년을 기준으로 연간 2600톤의 전자 폐기물이 발생할 것으로 예측한다. 만약 AI 사용이 제한적으로 확장될 경우, 2023년부터 2030년까지 총 120만톤의 전자 폐기물이 발생하는 반면, 공격적으로 확될 경우 같은 기간 동안 총 500만톤의 전자 폐기물이 발생할 것으로 예상된다.


차초르는 현재 추세를 고려할 때 공격적인 시나리오가 가장 가능성이 높다고 말했다. 

 

이 연구는 다른 형태의 생성형 AI가 아닌 대규모 언어 모델만 고려한다는 한계가 있다. 차초르는 LLM이 계산 집약도가 가장 높은 모델 중 하나이기 때문에 연구팀이 LLM에 중점을 두었다고 밝혔다. 그는 "다른 형태의 AI를 포함하면 예상되는 전자 폐기물의 수치가 더 늘어날 것"이라고 덧붙였다.

 

 

AI 전자 폐기물 감소를 위한 해결 방안

 

이론적으로 더 발전된 칩을 채택하면 서버 팜에서 더 적은 자원으로 더 많은 작업을 수행하고 폐기물을 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 그러나 각 업그레이드는 폐기물 발생량의 순 증가로 이어진다.

 

또한 현재 반도체에 대한 무역 제한으로 인해 업그레이드가 항상 가능한 것은 아니다. 최첨단 칩에 접근할 수 없는 국가에서는 그 결과 더 많은 폐기물이 발생할 수 있다. 이 연구에 따르면 최신 칩으로 업그레이드하는 데 1년 지연되면 전자 폐기물이 14% 증가한다. 

 

이러한 AI 폐기물 발생량을 줄이는 가장 좋은 방법 중 하나는 전자 장비를 재사용하는 것이다. 차초르를 이를 "다운사이클링"이라고 했다. 최첨단 기술이 더 이상 적용되지 않는 서버는 웹사이트 호스팅이나 더 기본적인 데이터 처리 작업에 재활용하거나 교육 기관에 기증하는 방법 등이 있다.

 

아마존, 구글, 메타를 포함한 대부분의 기술 기업은 탄소 발자국 및 친환경 에너지 사용에 중점을 둔 지속 가능성 목표를 발표했다. 마이크로소프트(MS)는 테이터 센터의 전자 폐기물 발생량을 제한하기로 약속했다.

 

2023년 기준 전 세계의 데이터 센터 시장 규모는 2192억3000만 달러(약 301조 9016억원)으로 추정된다. 한국의 경우 2022년 기준 민간 데이터 센터 매출 규모는 약 3조9000억원이다. 

 

차초르는 AI 전자 폐기물과 관련된 모범 사례를 준수하도록 하려면 규제가 필요할 수도 있다고 말했다. 그는 "기업이 이런 전략을 채택할 수 있도록 인센티브를 제공해야 한다"고 강조했다.

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생성형 AI, 폭발적인 성장 이면에 '전자 폐기물 문제' 심각
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