전편 보러가기

앞서 우리는 인공지능 기술이 기대와 달리 기후위기를 악화시키고 있다는 사실을 살펴보았습니다. 이번에는 이러한 문제를 해결하기 위해 어떤 노력을 기울이고 있는지 알아보겠습니다.

어떻게 하고 있나요?

다행히도 많은 연구기간과 기업들이 이 문제의 심각성을 인식하고 다양한 해결책을 모색하고 있습니다. 크게 3가지 종류의 방안이 주요 해결책으로 떠오르고 있는데요:

1. 친환경 에너지원 활용 : 인공지능 분야에 필요한 막대한 전력을 친환경 에너지원으로 대체하려는 노력이 진행되고 있습니다. 태양광, 풍력 등 재생에너지를 활용함으로써 화석연료 의존도를 낮추고, 결과적으로 기후변화를 완화시킬 수 있습니다.
   
   

2. 데이터 센터의 효율적 운영 : 고효율 냉각 시스템이나 에너지 절약형 프로세서 등을 통해 기존에 증발하여 사라지던 막대한 양의 담수를 더 효율적으로 이용하는 기술들이 도입되고 있습니다. 예를 들어, 메타는 차가운 물로 공기를 식히고 이 공기로 데이터센터 내부를 냉각하는 방식으로 물을 여러번 재사용하여 물 사용량을 줄이는 시스템을 적용했고, 구글은 네덜란드의 데이터센터에 폐수를 정수한 재생수를 냉각수로 사용하여 연간 100억 리터의 냉각수를 공급하고 있습니다.
   
   

3. AI의 전력 효율 개선 : 연구자들은 기존 AI 모델보다 전력 소모가 적은 새로운 알고리즘과 아키텍처를 개발하고 있습니다. 이를 통해 데이터 센터의 사용량을 줄이면서도 동등한 성능을 유지할 수 있어, 환경의 부담을 감소하면서 동시에 비용을 절감하는 효과를 누릴 수 있습니다. 이는 AI의 '두뇌'를 더 효율적으로 만드는 과정으로 볼 수 있습니다.

온디바이스 AI: 새로운 패러다임

최근 주목받고 있는 ‘온디바이스 AI’ 기술은 이러한 기후위기 대응에 새로운 가능성을 제시합니다. 이 기술은 데이터 센터에서 연산을 처리하는 대신 개별 기기에서 AI 연산을 수행하는 방식으로 아래와 같은 장점을 가지고 있습니다:

1. 데이터 센터로부터 독립하여 비용 절감

2. 네트워크에 의존하지 않아 다양한 방식으로 AI 활용 가능

3. 강화된 데이터 보안으로 개인화된 AI 경험 제공

이 중에서도 데이터 센터로부터의 독립은 에너지 소비 문제 해결과 비용 절감 측면에서 테크 기업들에게 매력적인 선택지로 다가오고 있는데요, 모바일 기기나 한정된 자원으로 구동되는 엣지 디바이스에서 특히 큰 영향력을 발휘하고 있습니다.

마치며

인공지능의 기후위기 영향을 해결하기 위해 다양한 방안들이 제시되고 빠르게 적용되고 있습니다. 특히 온디바이스 AI 기술은 여러 테크 기업들의 노력으로 빠르게 발전하고 있습니다. 예를 들어, 일부 혁신적인 기업들은 고성능 AI 모델을 경량화하여 모바일 기기에서도 효율적으로 작동할 수 있게 만드는 기술을 개발하고 있으며 ZETIC.ai와 같은 기업들은 단순히 모델을 경량화시키는 것을 넘어 기기 내 NPU칩 성능을 극대화하여 에너지 효율성을 높이면서도 강력한 AI 기능을 제공하는 솔루션을 선보이고 있습니다.

하지만 무엇보다 중요한 것은 지속적인 대중의 관심과 투명한 정보 공유입니다. 많은 기업들이 AI 모델에 사용되는 데이터 센터의 사용량과 에너지 소비량을 투명하게 공개하지 않고 있는 현실을 고려할 때, 사용자들의 적극적인 관심과 정보 요구가 중요합니다.

어떤 기술도 완벽할 수는 없습니다. 인공지능 역시 마찬가지입니다. 가장 경계해야 할 것은 기술의 부정적 측면 자체가 아니라, 그 영향을 모르는 무지와 무관심입니다. 우리가 AI 기술의 혜택을 누리면서도 지속 가능한 미래를 만들어갈 수 있도록, 기술 발전과 환경 보호의 균형점을 찾는 노력이 계속되어야 할 것입니다.