데이터센터 - AI's Power Requirements Under Exponential Growth

AI's Power Requirements Under Exponential Growth
(지수적 성장에 따른 AI의 전력 요구량)

<미국 내 4대 데이터센터 시장>

[자료: DataCenter Map, KOTRA 실리콘밸리 무역관]

AI의 기하급수적 성장에 따른 전력 요구 사항

AI 기술의 발전은 데이터 센터의 전력 요구 사항을 기하급수적으로 증가시키고 있습니다. AI 모델, 특히 딥 러닝 모델은 대량의 계산 능력을 필요로 하며, 이로 인해 데이터 센터의 전력 소비가 크게 증가하고 있습니다.

 

데이터 센터의 전력 소비 증가

2027년까지 AI 데이터 센터는 약 500 테라와트시(TWh)의 전력을 소모할 것으로 예상됩니다. 이는 2023년 대비 2.6배 증가한 수치이며, 이러한 고전력 요구는 전체적인 전력 소비의 4.4%에 해당합니다612.

또한, 데이터 센터의 전력 사용량은 매년 증가하면서, 2030년까지 연간 403.9 TWh로 성장할 것으로 전망됩니다. 이는 2023년에 비해 166% 증가한 수치입니다4.

 

전력 공급 문제

AI 기술의 급속한 발전에 따라, 데이터 센터는 2027년경에 약 40%가 전력 부족 상황에 직면할 것으로 보입니다. 이는 전력 가용성 문제를 나타내며, 데이터 센터의 전력 소비량이 증가함에 따라 이러한 문제는 더욱 심화될 것입니다1218.

AI 프로세싱을 위한 GPU의 요구 사항 증가는 특히 냉각 시스템에 부담을 주고 있으며, 이러한 고성능 기기를 운영하기 위해 추가적인 전력 소비가 발생하는 상황입니다5.

 

 

1. AI 전력 소비 증가 요인
AI의 전력 소비 증가 요인은 다음과 같습니다.

1. 딥러닝 모델의 대형화: 최신 AI 모델의 파라미터 수가 수십억~수조 개에 이르면서 연산량이 급격히 증가함.
2. 훈련 및 추론 과정의 고성능 연산 필요: 대규모 GPU/TPU 클러스터를 활용한 AI 모델 훈련 시 막대한 전력이 요구됨.
3. 데이터 처리 및 저장 비용 증가: AI 시스템의 성능 향상을 위해 방대한 데이터를 수집, 저장 및 분석하는 과정에서 추가적인 전력 소모 발생.
4. 데이터센터의 전력 소비 증가: 클라우드 AI 서비스 확대에 따라 대규모 데이터센터의 에너지 사용량이 급격히 증가함.

2. 전력 소비 증가 현황
최근 연구에 따르면 AI의 전력 소비량은 매 2년마다 2배 이상 증가하는 경향을 보이고 있으며, 대형 AI 모델일수록 훈련에 필요한 전력 소모가 폭발적으로 증가하는 추세입니다.

• 2012년: AlexNet 훈련에 약 1~2kWh 소모
• 2018년: BERT 훈련에 약 500kWh 소모
• 2023년: GPT-4 훈련에 수십만 kWh 이상 소모 추정

이러한 전력 소비 증가 추세는 지속될 경우 에너지 수급과 환경적 영향을 고려해야 하는 중요한 과제로 대두될 것입니다.

 

3. 해결 방안
AI 전력 소비 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방안을 고려할 수 있습니다.

1. 고효율 하드웨어 개발: 저전력 GPU, TPU 및 NPU 등의 연구 및 도입 추진.
2. 양자 컴퓨팅 활용: 차세대 컴퓨팅 기술을 통해 AI 연산 효율을 극대화.
3. 재생 가능 에너지 적용: 태양광, 풍력 등 친환경 에너지를 데이터센터 운영에 활용.
4. 최적화된 알고리즘 개발: 연산 효율성을 개선하여 에너지 소모를 줄일 수 있는 AI 모델 설계.

결론

AI의 기하급수적 성장은 데이터를 처리하고 분석하는 데 필요한 전력 소비를 크게 증가시키고 있으며, 이는 향후 전력 공급에 대한 심각한 문제를 야기할 수 있습니다. 데이터 센터의 전력 소비량 증가는 미래에 에너지 효율 개선과 지속 가능성을 위한 전략이 필수적임을 시사합니다.

---

AI의 기하급수적 성장에는 여러 측면에서의 고려가 필요합니다. 특히, 데이터 센터에서의 전력 소비량은 2027년부터 2028년까지 빠르게 증가할 것으로 예상되며, 대규모 AI 모델 훈련에 필요한 전력 소모는 1GW에 이를 수 있습니다13. 이는 각각의 데이터 센터가 처하는 전력 공급 병목 현상을 암시합니다. 게다가 2030년에는 AI 데이터 센터 전력 요구량이 327GW에 이를 것으로 보이며6, 이는 모든 전 세계 데이터 센터의 전력 소비량이 급증하는 추세를 반영합니다.

데이터 센터는 2023년 미국 전력 소비의 약 4.4%를 차지하고 있으며, 2028년까지는 이 비율이 12%에 이를 것으로 예상됩니다2. 이러한 추세는 AI 모델 훈련의 복잡성이 증가함에 따라 더욱 심화될 수 있습니다.

즉, AI 기술이 발전하면서 지속 가능한 에너지원의 필요성이 강조되고 있으며, 특히 원자력 및 재생 가능 에너지의 활용이 중요하게 대두되고 있습니다. 기후 변화 문제 해결을 위해 AI의 전력 소비를 지속가능하게 감축하는 것은 필수적입니다.

 

세계 AI·가상자산 전력 사용량, 한국 전체 규모와 비등…탄소중립과 멀어, 경향신문, 2024.06.24

 

 

먼저, 23년까지 각 하이퍼스케일러들이 미국에 보유한 데이터센터 용량과,

21~24년까지 연간 케팩스 금액은 아래와 같다.

[출처] 미국 전기부족과 유틸리티사 수혜 (미국 전력망 체계)|작성자 러프

 

 

 

24년 이후 데이터센터 투자발표 계획 , (용량은 AI데이터센터 기준, 1MW당 1,200만불로 임의 계산함) [출처] 미국 전기부족과 유틸리티사 수혜 (미국 전력망 체계)❘작성자 러프

 

 

https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA3572-1.html

https://www.khan.co.kr/article/202406240600025

https://dream.kotra.or.kr/kotranews/cms/news/actionKotraBoardDetail.do?pageNo=1&pagePerCnt=10&SITE_NO=3&MENU_ID=170&CONTENTS_NO=1&bbsGbn=01&bbsSn=243%2C254%2C403%2C257&pNttSn=225115&recordCountPerPage=10&viewType=&pNewsGbn=&pStartDt=&pEndDt=&sSearchVal=&pRegnCd=&pNatCd=&pKbcCd=&pIndustCd=&pHsCode=&pHsCodeNm=&pHsCdType=&sSearchVal=