인공지능이 기후에 미치는 영향은 예상보다 적은 것으로 새로운 연구 결과가 나왔습니다.

인공지능(AI) 열풍이 시장을 사상 최고치로 끌어올렸습니다. 

인공지능(AI) 열풍이 2년 넘게 지속되면서 반도체 제조업체와 데이터 센터에 수십억 달러가 계속해서 유입되고 있으며, 이러한 추세는 둔화될 기미를 보이지 않고 있습니다.. 하지만 많은 사람들이 우리가 인공지능 거품 속에 있는 것은 아닌지 의문을 제기하기 시작했습니다.

다음과 같은 분석가들 JP 모건 (JPM ) 실제로 투자자들에게 앞으로 닥칠 혼란에 대비하라고 촉구하고 있습니다. 하지만 민간 시장과 공공 시장 모두에서 거품이 형성되고 있는 가운데, 인공지능을 둘러싼 열풍은 부정적인 측면도 있습니다. 그것의 장점이자, 그 기술은 많이 경제적 가치 조건 접근 가능하고 강력한 지능을 창조하는 것, 즉 믿어진다 인터넷의 탄생과 유사하게 만들기 위해서. 

JP모건은 2026년 전망에서 AI를 "컴퓨팅 이후 가장 혁신적인 기술"이자 "소비 지출보다 더 많은 GDP 성장을 견인하는 기술"이라고 평가했습니다.

동시에 은행 측은 전력 부족, 물 부족, 규제 당국의 감시 강화 가능성에 대해 경고했습니다.

더 광범위하게, 인공지능의 급속한 확장은 상당한 환경적 압력을 수반합니다. 발견 예상보다 낮을 것이다. 이는 쿼리의 에너지 집약도와 배출량이 모델 유형 및 크기, 출력과 같은 요소에 따라 달라지기 때문입니다. 생성되는 중요청을 처리하는 데이터 센터에 전력을 공급하는 에너지망, 처리되는 시간대 및 기타 변수들이 영향을 미칩니다.

JP모건은 또한 선진국 일자리의 60%가 자동화로 인한 위험에 직면해 있다고 추정합니다. AI로부터하지만 기존의 역할들이 사라지면서 새로운 역할들이 생겨납니다. 역할 나타나야 한다.

은행 측에 따르면 전반적으로 가장 큰 위험은 "혁신적인 기술에 대한 노출이 부족한 것"입니다.

인공지능 도입, 에너지 사용 및 기후 부담

인공지능은 반복적인 작업을 자동화하고, 의사결정 과정을 개선하며, 다양한 분야에서 효율성과 생산성을 향상시키는 능력을 갖추고 있어 널리 도입되고 있습니다.

A에 따라 맥킨지 조사응답자의 88%가 적어도 하나의 업무 기능에서 정기적으로 AI를 사용한다고 답했으며, 이는 10%에 해당합니다. 도약 XNUMX 년 전부터. 하지만 보고서에 따르면 기업 차원에서는 대다수가 여전히 실험 단계에 있으며, 약 3분의 1만이 규모 확장에 착수했다고 답했습니다. 그들의 AI 프로그램.

현재 약 400천억 달러 규모로 평가되는 AI 시장 예상된다 1.8년 안에 XNUMX조 XNUMX천억 달러에 도달할 것입니다.

투자 측면에서 볼 때, 미국의 민간 AI 투자 $ 109 억을 능가했다. 2024에서, 하는 것입니다 영국의 4.5억 달러보다 약 24배, 그리고 다른 국가들보다 12배 더 큰 규모입니다. 중국의 $ 9.3 억. 향후 3년 동안 무려 92%의 기업이 생성형 AI에 투자할 계획입니다.

인공지능(AI)은 전례 없는 생산성 향상이라는 약속 덕분에 도입이 증가하고 있지만, 심각한 에너지 및 환경 문제를 야기하기도 합니다. 특히 AI는 엄청난 에너지를 소비합니다. 

인공지능 모델을 훈련하는 데는 엄청난 에너지가 필요하며, 이는 수백 가구가 연간 사용할 수 있는 양에 해당합니다. 추론 단계에서는 훨씬 더 많은 에너지가 필요할 수 있습니다. It is 실제로 예상 컴퓨팅 성능의 80~90%가 그렇습니다. AI를 위해 사용 추론을 위해서.

따라서 AI의 에너지 사용량은 주로 데이터 센터 내에서 이러한 AI 모델을 학습하고 실행하는 데 필요한 컴퓨팅 성능과 관련이 있습니다. 로드됨 GPU가 장착된 서버 그룹에 엔비디아 (NVDA ) 블랙웰스.

데이터 센터는 컴퓨터 서버, 데이터 저장 시스템, 전원 공급 장치 등을 수용하는 시설입니다. 냉각 시스템그리고 네트워킹 장비. 이 모든 인프라가 핵심입니다. 에 ChatGPT에 질문하는 것과 같은 최신 디지털 서비스를 제공할 뿐만 아니라 이메일을 보내거나 비디오를 스트리밍하는 기능도 제공합니다.

데이터센터는 오래전부터 존재해 왔지만, 최근 몇 년 동안 크게 확장되었습니다. 

오늘날에는 100,000 데이터 센터데이터센터는 전 세계에 널리 분포되어 있으며, 미국이 4,200개 이상으로 가장 많고, 영국과 독일이 각각 약 500개로 그 뒤를 잇습니다. 미국에서는 전체 데이터센터의 3분의 1이 캘리포니아, 텍사스, 버지니아 세 주에 집중되어 있으며, 특히 텍사스와 버지니아 주는 에너지 수요를 화석 연료에 크게 의존하고 있습니다.

데이터 센터는 크게 세 가지 유형으로 나뉩니다. 전통적인 엔터프라이즈 시설은 기업이 자체 워크로드를 위해 사내에서 운영하며, 코로케이션 제공업체는 공유 건물에서 여러 고객에게 랙 공간과 전력을 임대합니다. 최상위 유형으로는 수만 대의 서버가 밀집된 거대한 창고형 부지에 자리 잡은 "하이퍼스케일" 캠퍼스가 있으며, 이곳에서는 가장 부하가 큰 AI 및 클라우드 컴퓨팅 작업을 처리합니다.

JP모건에 따르면 하이퍼스케일러의 자본 지출은 예상된다 기업들이 데이터 센터를 구축하고 부족한 전력을 확보하기 위해 경쟁하면서 내년에는 시장 규모가 500천억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다.

그렇다면 이 데이터 센터들은 얼마나 많은 에너지를 소비할까요? 엄청난 양을 소비합니다. 미국 내 데이터 센터들은 작년에 183TWh의 전력을 소비했는데, 이는 미국의 연간 최대 전력 소비량(TWh)과 비교했을 때 상당한 수치입니다. 연간 총 전력 소비량이 사상 최고치를 기록했습니다..

데이터 센터의 에너지 소비량은 2030년까지 133% 증가하여 426TWh에 달할 것으로 추산됩니다. 국제에너지기구(IEA)는 전 세계적으로 데이터 센터에 사용되는 전력 생산량이 기본 시나리오에서 2024년 약 460TWh에서 2030년에는 1,000TWh 이상으로 두 배 이상 증가할 것으로 예상합니다.

미국에서 데이터 센터는 전체의 4%를 차지했습니다. 전에, 총 전력 소비량 하는 것입니다 에 해당 전에, 연간 전력 수요 파키스탄의. 10년 넘게 정체되어 있던 AI 도입이 이제 다시 활기를 띠고 있습니다. 예상된다 2028년까지 이 비중을 12%로 늘리는 것입니다.
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데이터센터 에너지 소비량 중 AI가 차지하는 비중이 얼마나 되는지는 데이터센터마다 처리하는 워크로드가 다르기 때문에 정확히 파악하기 어렵습니다. 하지만 AI에 최적화된 일반적인 하이퍼스케일러는 연간 100,000만 가구가 사용하는 전력량에 버금가는 전력을 소비합니다.

에 따르면 전에, 로렌스 버클리 국립 연구소의 최근 예측에 따르면, in 향후 3년 동안, 전력의 절반 이상 데이터 센터에서 소비되는 에너지가 사용될 것입니다. AI의 경우, 어느 것이 될지 이는 미국 전체 가구의 22%가 연간 사용하는 전기량에 해당합니다.

인공지능의 핵심을 움직이는 에너지 조합 

인공지능의 급속한 발전으로 데이터 센터는 전력 수요 급증으로 인해 점점 더 큰 압박에 직면하며 어려움을 겪고 있습니다.

대부분의 전력, 즉 평균 60%는 다음과 같습니다. 데이터 센터에서 사용됩니다. 실제로 디지털 정보를 처리하고 저장하는 서버에 전력을 공급합니다. 그다음은 냉각 시스템입니다. 책임이있다 두 번째로 에너지 사용량이 많은 경우는 7%에서 30%까지 다양하며, 이는 상황에 따라 달라집니다. 효율성 시설.  

이러한 냉각 시스템 서버 과열 방지이는 많은 양의 물을 필요로 합니다. 2023년에 전에, 미국 데이터 센터 약 17억 갤런의 물을 직접 소비했다., 84%의 그것은 소비했다 코로케이션 및 하이퍼스케일 시설만으로도 상당한 소비가 예상됩니다. about 16억~33억 갤런 물의 매년 2028 년까지.

출처에 관해서는 전에, 데이터 센터에서 사용하는 에너지 중 천연가스가 가장 큰 비중(40% 이상)을 차지합니다. 데이터센터에 전력 ​​공급 미국에서는 에너지 소비가 가장 많고, 그 뒤를 이어 태양광 및 풍력과 같은 재생 에너지(24%), 원자력 발전(20%), 석탄 발전(15%) 순입니다.

같은 기술 거인 구글 (GOOG ), 아마존 (AMZN )글렌데일 메타 (META ) 실제로 미국은 데이터 센터의 탄소 배출량을 줄이기 위해 현재 미국 전력 공급량의 20%만을 차지하는 원자력 발전을 더 많이 사용하겠다고 약속했습니다.

이 그 이유는 국제에너지기구(IEA)는 데이터센터의 전력 생산으로 인한 이산화탄소 배출량이 2030년까지 약 320Mt에 달해 정점을 찍을 것으로 전망하고 있다. 감소세를 보이고 있다 2035년까지 약 300Mt의 CO2를 배출할 것으로 예상됩니다.

IEA에 따르면:

"빠른 성장세에도 불구하고 데이터 센터는 전체 전력 시스템에서 상대적으로 작은 비중을 차지하며, 현재 전 세계 전력 생산량의 약 1%에서 2030년에는 3%로 증가할 것으로 예상되지만, 전 세계 총 이산화탄소 배출량의 1% 미만을 차지할 것입니다."

하지만 대중은 그렇게 생각하지 않습니다. 당 a 2024 퓨 리서치 센터 설문 조사 에 관한 향후 20년간 AI가 환경에 미칠 광범위한 영향에 대해 미국 성인의 4분의 1은 부정적인 영향을 미칠 것이라고 생각하며, 같은 비율의 사람들이 부정적인 영향을 미칠 것이라고 답했습니다. 영향 긍정적인 면과 부정적인 면이 똑같이 나타날 것입니다.

기업과 연구자 모두 컴퓨팅 센터와 데이터 센터의 에너지 사용량을 줄이는 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다.

실제로 상당한 에너지 효율 향상이 이루어졌습니다. 달성되었다 연산에 사용되는 하드웨어 측면에서 효율성 향상이 이루어지고 있습니다. 하지만 인공지능의 연산 요구량은 급증하는 반면, 효율성 향상 속도는 둔화되고 있습니다.

문제는 인공지능이 에너지 사용에 미치는 영향이 컴퓨팅에 필요한 직접적인 전력 사용량에만 국한되지 않는다는 점입니다. 에너지는 거의 모든 경제 활동에 필수적인 요소이며, 산업을 가동하고 현대 생활의 기반 시설을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.

연구 결과는 에너지 소비와 경제 생산량 사이에 강한 상관관계가 있음을 보여줍니다. 에너지 사용 긴밀하게 연결되어 있다 국내총생산(GDP) 성장에 기여합니다. 그래서 만약 인공지능은 경제 생산성을 향상시키지만, 총 에너지 사용량의 급증으로 이어질 수도 있습니다.. 게다가 화석 연료를 지속적으로 사용하여 경제를 가동하는 것은 기후 변화에 기여함으로써 전력 생산이 환경에 미치는 영향을 더욱 악화시킬 것입니다.

하지만 인공지능에 관해서는 실제로 그럴 수도 있습니다. 에너지 사용량을 줄이세요. 그것은 달성할 수 있습니다 수요측 관리 또는 에너지 인프라 복원력 향상을 통해.

하지만 단기적으로 볼 때, 에너지 생산을 위해 화석 연료에 의존하는 것은 대기 오염 증가, 수질 악화, 그리고 기타 문제들을 야기합니다. 기후 변화.

천연가스는 예상된다 글로벌 시장조사기관 가트너는 태양광 및 풍력 에너지가 단기적으로 데이터 센터의 주요 전력원으로 남을 것으로 예상하며, 향후 3~5년 동안 "태양광 및 풍력 에너지의 변동성을 상쇄하기 위해 배터리 에너지 저장 시스템이 빠르게 성장할 것"이라고 전망했습니다. 가트너는 연구 보고서에서 다음과 같이 밝혔습니다.

"친환경 수소, 지열, 소형 모듈형 원자로와 같은 새로운 청정 현장 전력 대안들이 등장하기 시작했으며, 2020년대 말까지 데이터센터 마이크로그리드를 위한 실행 가능한 연료 대안이 될 것입니다."

AI의 친환경 잠재력과 기후 변화 대응 배출량 간의 상충 관계

인공지능이 환경에 명백하고 막대한 영향을 미친다는 것은 분명하지만, 새로운 연구에 따르면 현재 수준의 인공지능 사용으로 인한 환경적 위험은 우리가 생각하는 것보다 낮다고 합니다. 또한, 실제로 지원할 수 있습니다 환경 발전과 경제 성장.

인공지능이 현재 속도로 계속 확장될 경우 발생할 수 있는 잠재적인 환경적 결과를 예측하기 위해, "와트와 봇: AI 도입이 에너지에 미치는 영향¹워털루 대학교와 조지아 공과대학교의 과학자들은 환경 연구(Environmental Research)에 발표된 논문에서 미국의 경제 활동 데이터와 해당 기술이 얼마나 널리 보급되었는지에 대한 추정치를 결합했습니다. 입양됨 다양한 직종과 산업 분야에 걸쳐.

산업계 차원에서 과학자들은 에너지 사용량이 매년 증가할 것으로 추산합니다. 범위 0 12페타줄(PJ) 동안 탄소 배출 0부터 시작될 수 있습니다. 톤 272kt(ktCO2)까지.

인공지능이 국가 차원에서 얼마나 많은 에너지와 이산화탄소를 추가로 발생시킬 수 있을까요?

인공지능 도입으로 인해 경제 전반에 걸쳐 약 28페니첼(PJ)의 에너지가 추가로 사용될 수 있으며, 이는 국가 연간 에너지 소비량의 약 0.03%에 해당합니다. 또한, 이는 연간 896킬로톤(kt)의 이산화탄소 배출량을 증가시키는데, 이는 국가 연간 이산화탄소 배출량의 약 0.02%에 해당합니다.

이 미국 에너지정보청(EIA) 자료에 따르면, 미국 인구의 83%가 여전히 화석 연료, 즉 석탄, 석유, 천연가스에 의존하고 있기 때문입니다.

화석화된 생물체의 잔해로 형성되는 이 물질들은 형성되는 데 수백만 년이 걸리며 재생 불가능한 자원으로 간주됩니다. 화석 연료는 공급량이 한정되어 있지만 중요한 에너지원으로 사용됩니다. 전력 생산, 운송 및 산업 공정에 사용됩니다. 특히, 이러한 연료를 사용하면 열을 가두는 물질이 방출됩니다. 온실가스(GHG) 그리고 기후 변화에 기여합니다.

연구진은 미국의 AI 관련 전력 소비량이 아이슬란드의 총 에너지 사용량과 비슷한 수준이라는 사실을 발견했습니다. 이 금액 규모가 너무 작아서 국가적 또는 세계적 차원에서 의미 있는 영향력을 행사하기 어렵습니다.

워털루 대학교 환경학부 교수이자 에너지 전환 분야 캐나다 연구 석좌인 환경 경제학자 후안 모레노-크루즈 박사는 “에너지 사용량 증가가 모든 지역에 고르게 나타나지는 않을 것이라는 점에 주목해야 합니다. 데이터 센터에 전력을 공급하는 생산 지역에서 그 영향이 더욱 크게 느껴질 것입니다.”라고 말했습니다. 그는 지역 차원에서 볼 때, 일부 지역에서는 전력 생산량과 배출량이 두 배로 늘어나는 등 “심각한 문제”가 될 수 있다고 지적했습니다. 

하지만 더 큰 규모로 보면 "AI의 에너지 사용량은 눈에 띄지 않을 것"이라고 모레노-크루즈는 덧붙였다.

연구진은 데이터 센터가 위치한 지역 경제에 미치는 영향은 조사하지 않았지만 있습니다그들은 몇 가지 고무적인 결과를 발견했습니다.

그는 "인공지능 사용이 기후에 심각한 문제를 야기할 것이라고 믿고 사용을 피해야 한다고 생각하는 사람들에게 우리는 다른 관점을 제시하고 있다"며, "기후에 미치는 영향은 그리 크지 않으며, 인공지능을 활용하여 친환경 기술을 개발하거나 기존 기술을 개선할 수 있다"고 말했다.

연구에 따르면 이는 재생 에너지원과 산업 공정을 최적화함으로써 에너지 효율성 향상 및 배출량 감축에 기여할 수 있다.

연구진은 결론을 도출하기 위해 다양한 분야를 분석했습니다. an 경제, 해당 부문의 일자리, 그리고 어떤 부분 of 그들 인공지능이 할 수 있을 것이다. 그들은 연구를 반복할 계획입니다. 미국 외 지역에서, 다른 나라에서, 인공지능 도입의 영향을 측정하기 위해 세계적으로 얻을 기술이 에너지 사용 및 배출량에 미치는 영향에 대한 보다 포괄적인 그림.

연구진은 연구의 한계를 지적하며, 데이터 가용성의 제한과 분석에 영향을 미치는 데이터의 세분화 정도의 차이, 에너지 사용의 공간적 분포에 대한 정보 부족, 그리고 AI가 생산성에 영향을 미치는 방식을 기존에 저비용으로 수행되던 작업에만 국한하고 새로운 작업을 도입하거나 자본과 같은 다른 형태의 생산에 미치는 영향을 고려하지 않은 점 등을 언급했다. 

와 연구진은 이번 연구를 통해 유용한 정보를 제공하는 것을 목표로 한다. 이해하기 위한 기초 더 넓은 의미 넓은 AI 용법 경제 전반에 걸쳐.

그리고 그들의 연구 결과는 에너지 사용량 증가의 규모가 다음과 같다는 것을 보여줍니다. AI 도입으로 인한 배출량 "전반적인 경제 활동에 비하면 상대적으로 미미한 수준입니다."

그래서 AI가 혁명을 일으키다 다른 부문과 재편 전에, 이 연구는 우리 사회의 다양한 측면에 대해 다음과 같은 점을 요구합니다. 균형을 맞춰야 할 필요성 경제적 이익과 생산성 향상, 그리고 잠재적 증가 전에, 수요 에너지를 위해 그리고 이와 관련된 탄소 배출량. 

연구에서는 이러한 균형을 맞추기 위해 재생 에너지원에 투자하고, 에너지 효율이 높은 AI 기술을 강조하며, AI 비중이 높은 산업에서 증가하는 배출량을 상쇄하는 전략을 개발하고, AI를 활용하여 기후 변화에 대한 취약성을 완화하는 방안을 언급합니다.

인공지능의 에너지 및 환경적 영향에 대한 지속적인 분석과 모니터링을 통해 혁신적인 기술의 지속 가능한 발전을 이룰 수 있습니다. 말했다 연구.

인공지능 투자: 데이터 센터, 칩, 그리고 기후 위험

현재 진행 중인 AI 열풍의 최대 수혜자는 누구일까요? 엔비디아 (NVDA )AI 솔루션 및 소프트웨어를 제공하는 풀스택 컴퓨팅 인프라 기업으로, 게임, 전문 시각화 및 로봇 공학 부문도 보유하고 있습니다.

엔비디아는 시가총액 4조 3천억 달러로 세계에서 가장 가치 있는 기업이며, 지난달 주가가 52주 최고가인 212달러를 기록하며 5조 달러를 돌파했습니다. 현재(작성 시점 기준) 엔비디아 주가는 179.5달러에 거래되고 있으며, 연초 대비 33.2%, 지난 5년간 1,450% 이상 상승했습니다.

인공지능(AI) 기업들의 인프라 투자 확대에 힘입어 반도체 제조업체 엔비디아의 데이터센터 사업 부문은 사상 최고치인 51.2억 달러의 매출을 기록했으며, 이는 전 분기 대비 25%, 전년 동기 대비 66% 증가한 수치입니다. 엔비디아의 주요 고객으로는 구글, 아마존, 메타, 마이크로소프트, 오라클 등이 있습니다.

회사에 따르면 이러한 사업 성장은 강력한 AI 모델, 에이전트 기반 애플리케이션 및 컴퓨팅의 가속화에 힘입은 것입니다. 엔비디아의 블랙웰 GPU 칩 판매량 또한 "엄청난" 증가세를 보였고, 클라우드용 GPU는 품절되었습니다.

그 결과, 회사는 AI 공장 설립을 발표했습니다. 특수 컴퓨팅 인프라 및 기타 인프라 프로젝트를 포함하여 총액은 다음과 같습니다. 5만 개의 GPU는 "모든 시장, 통신 서비스 제공업체, 정부, 현대식 건설업체, 기업 및 슈퍼컴퓨팅 센터"를 아우릅니다.

엔비디아의 CEO 젠슨 황은 최근 3분기 실적 발표에서 “학습과 추론 전반에 걸쳐 컴퓨팅 수요가 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 우리는 AI의 선순환에 진입했습니다. AI 생태계는 빠르게 확장되고 있으며, 새로운 기반 모델 개발자, AI 스타트업, 산업 전반, 그리고 국가별로 AI가 확산되고 있습니다. AI는 모든 곳에 진출하여 모든 것을 동시에 수행하고 있습니다.”라고 말했습니다.

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결론: AI의 기후 영향 및 투자 시사점

와 AI 되고 더욱 개인화되고 역량 있는, 능력을 얻다 추론을 통해 복잡한 문제를 해결하는 데 있어서, 그 도입과 에너지 소비는 아직 초기 단계에 있습니다. 이 기술의 확장은 엄청난 변화를 가져오고 있습니다. 구축 작업 데이터 센터, 키를 눌러 기존 전력 시스템에 대한 우려를 제기하고, 전력 수요와 탄소 배출에 대한 문제를 제기합니다. 

하지만 최근 연구에 따르면 AI가 전국적인 에너지 소비에 미치는 영향은 아직 미미하지만, 지역적인 영향은 상당할 수 있습니다. 이는 근본적인 에너지 구성이 저탄소 에너지원으로 전환되고 있기 때문입니다. 따라서 AI는 에너지 소비를 촉진하는 요소일 뿐만 아니라 에너지 최적화를 위한 도구로서, 전력망 현대화, 효율성 향상, 기후 변화 대응 혁신 가속화는 물론 잠재적인 경제적 가치 실현에도 기여합니다.

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참고자료

1. Harding, AR & Moreno-Cruz, J. “와트와 봇: AI 도입의 에너지 영향.” 환경 연구 편지 20(11), 제114084조(2025). https://doi.org/10.1088/1748-9326/ae0e3b