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숨겨진 비용 공개: AI의 갈증이 수자원에 미치는 영향

인공지능이 끊임없이 진화하는 가운데, 최근 코드 몇 줄을 넘어서는 우려를 불러일으키는 새로운 사실이 드러났습니다. GPT-4 및 ChatGPT와 같은 모델의 원동력인 제너레이티브 AI는 물 소비라는 중대한 환경 문제에 조용히 기여하고 있습니다.

AI가 물을 마신다는 생각에 비웃을 수도 있지만, 실제 원인은 이러한 지능형 모델을 수용하는 거대한 데이터 센터에 있습니다. AI를 더 똑똑하게 만드는 과정에는 방대한 양의 데이터를 처리하는 작업이 포함되며, 이 과정에서 상당한 열이 발생합니다. 노트북과 달리 이러한 AI 데이터 센터에는 단순한 팬이 아니라 냉각을 위한 물이 필요합니다.

캘리포니아 대학교의 연구는 대기업의 물 사용의 비밀스러운 세계를 파헤쳤습니다. 놀랍게도, 제너레이티브 AI는 10~50개의 명령어를 처리하는 데 0.5리터(작은 병에 해당하는 양)의 물을 사용합니다. 2022년, 구글의 추산에 따르면 AI 한 대가 올림픽 규모의 수영장 8500개를 채울 수 있다고 하여 환경 보호에 대한 경각심을 불러일으켰습니다.

그러나 더 우려되는 것은 우리가 마시는 물, 즉 담수의 종류입니다. AI 시스템의 핵심 구성 요소인 반도체는 바닷물과 잘 어울리지 않습니다. 구글은 우루과이에 데이터 센터를 건설할 계획으로 매일 5,000명이 사용할 수 있는 양의 물을 사용하는 것으로 드러나 지역사회의 반발에 직면했습니다. 수자원을 둘러싼 인간과 AI의 충돌은 이미 현실이 되었습니다.

획기적인 연구에 따르면 ChatGPT와 한 번의 대화에 500밀리리터의 물이 소비되며, 'GPT-3'를 훈련시키는 데 무려 185,000갤런의 물이 소모된다고 합니다. 콜로라도 대학교와 텍사스 대학교의 연구원들은 여기서 더 나아가 대규모 언어 모델을 실행하는 데이터 센터에서 사용하는 냉각수를 추정했습니다. 과열을 방지하는 데 필수적인 이 물은 지속적으로 보충해야 하며, 깨끗한 물만이 유일한 대안입니다.

세부 사항을 자세히 살펴보면 환경에 미치는 영향이 분명해집니다. 마이크로소프트의 애저 클라우드에서 훈련된 OpenAI의 GPT-3와 ChatGPT도 예외는 아닙니다. 연구진은 MS의 미국 데이터센터의 물 소비량을 면밀히 조사한 결과, 에너지 효율이 높은 미국 데이터센터를 선택하면 효율이 낮은 아시아 데이터센터에 비해 물을 절약할 수 있다는 사실을 밝혀냈습니다.

이 무대는 OpenAI에만 국한된 것이 아닙니다. Google의 언어 모델인 LaMDa도 면밀한 조사를 받고 있습니다. 텍사스와 같이 기온이 높은 지역에 위치한 Google의 미국 데이터센터는 물 소비량이 GPT-3를 능가하는 수백만 리터의 물을 사용하는 것으로 추정됩니다.

앞으로의 궤적은 우려스럽습니다. 연구자들은 AI 개발이 가속화됨에 따라 물 소비량이 전기 소비량의 상승 궤적을 따라갈 것이라고 예측합니다. 환경적 결과와 얽혀 있는 AI의 숨겨진 비용은 책임감 있는 혁신의 필요성을 강조합니다.

이와 비슷한 맥락에서 스탠퍼드 대학교와 콜로라도 대학교 연구진의 냉정한 예측에 따르면 AI가 예측한 지구 기온이 2065년 이전에 산업화 이전 수준보다 70% 이상 상승할 가능성이 있다고 경고합니다. 지구 기온이 1.5%만 상승해도 그 영향은 불길하며, 지속 가능한 AI 개발의 시급성을 증폭시킵니다.

FAQ 추가:

Q: ChatGPT와 한 번의 대화에 얼마나 많은 물이 필요하나요?

A: 한 연구에 따르면 ChatGPT와 한 번의 대화에 500밀리리터의 물이 소비된다고 합니다.

질문: AI 데이터 센터의 냉각에는 어떤 종류의 물이 사용되나요?

A: 염수는 반도체 변질을 유발할 수 있기 때문에 AI 데이터 센터의 냉각에는 담수를 사용합니다.

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