AI의 멈출 수 없는 에너지 욕구: 다가오는 위기

인공 지능은 산업 변화의 정점에 있지만 긴급한 우려 사항이 있습니다. 바로 에너지 수요입니다 . AI가 더욱 발전하고 널리 보급됨에 따라 그 욕구도 커지고 있습니다.

AI가 주도하는 미래를 향해 돌진하면서 가혹한 현실에 직면하는 것이 중요합니다. 엄격한 규제 없이는 전례 없는 규모의 에너지 위기에 직면하게 됩니다. AI가 한계를 모르고 놀라운 속도로 에너지를 소비하는 세상을 상상해 보세요. 그러한 시나리오에서 우리는 이미 취약한 에너지 인프라에 엄청난 부담을 주게 될 것입니다.

그 결과 빈번한 정전과 치솟는 전기 요금이 발생합니다. 해결되지 않은 채 방치된 AI의 탄소 발자국은 환경 재앙이 될 수 있습니다. 더욱이, AI를 제한 없이 활용할 수 있는 기업과 국가는 그렇지 못한 기업을 압도할 것이며, 이는 전례 없는 규모의 경제적 불평등으로 이어질 것입니다.

이 글에서는 AI의 에너지 수요 증가, AI로 인해 발생하는 과제, 잠재적인 솔루션을 자세히 살펴보겠습니다.

신흥 경제력으로서의 AI

오늘날 우리는 경제의 맥박이 인간 노동의 힘이 아니라 그 핵심에 있는 인공지능의 양으로 측정되는 시대로 진입하고 있습니다. 기업이 AI를 통해 인력의 효율성을 향상하고 다양한 작업과 역할을 자동화하려고 함에 따라 AI는 생산성 환경을 재편할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

에 따르면 PwC , 2030년까지 AI가 세계 경제에 기여할 것으로 예상되는 금액은 무려 15조 7천억 달러에 달할 수 있습니다. 경제적 이익의 약 45%는 제품 개선에서 비롯됩니다. AI는 상품을 다양화하고 개인화와 경제성을 향상시켜 소비자 수요를 촉진할 것입니다.

300개 이상의 AI 응용 프로그램이 이미 식별되어 상업을 넘어 다양한 과학 영역으로 확장되었습니다. 예를 들어, 물리학에서는 현재 신경망을 사용하여 새로운 모델과 이론을 개발하고 있습니다. AI는 데이터에 숨겨진 패턴과 상관관계를 찾아내는 데 탁월합니다. 미국 에너지부는 이미 인식됨 핵물리학의 실험적 발견을 촉진할 수 있는 잠재력을 갖고 있습니다. 그리고 생명공학에서는 AI 가속하다 새로운 분자의 발견. 알고리즘이 계속 발전함에 따라 적용 범위가 더욱 확장됩니다.

합성 데이터의 여명

AI의 새로운 기능을 살펴보기 전에 AI의 두 가지 운영 단계를 구별하는 것이 중요합니다. AI 워크로드는 전통적으로 훈련 및 추론 단계를 포함합니다. 훈련 중에 모델은 반복 프로세스를 통해 내부 매개변수를 조정하여 입력 데이터로부터 학습합니다. 이 단계는 계산 집약적이고 시간 소모적이며 모델 성능을 최적화하기 위해 여러 번의 반복이 필요합니다. 또한 일반적으로 사람의 도움이 필요합니다.

이와 대조적으로 추론 단계는 모델이 훈련된 후에 발생하며 이를 사용하여 보이지 않는 새로운 데이터를 기반으로 예측이나 결정을 내리는 단계입니다. 추론은 모델이 학습된 지식을 적용하여 추가 매개변수 조정 없이 예측을 생성하므로 일반적으로 훈련보다 더 빠르고 계산량이 적습니다.

자율 학습 과정은 이론적으로 무한정 계속될 수 있습니다. 에 따르면 가트너 , 합성 데이터는 2030년까지 AI 모델에서 실제 데이터를 능가할 것으로 예상됩니다. 이로 인해 AI는 곧 지속적으로 스스로 훈련하고, 예측을 위해 모델을 사용하고, 더 많은 데이터를 축적하고, 알고리즘을 더욱 개선할 수 있게 될 것입니다. AI가 작동하는 시간이 길어질수록 결과는 더 정확하고 정확해지며, 알고리즘이 적용할 수 있는 응용 프로그램은 더 많아집니다.

인간에서 AI로의 이러한 중추적 전환은 중요한 요소인 에너지의 중요성을 강조합니다.

AI의 권력욕

현재 전 세계 에너지 소비는 인간의 한계에 영향을 받습니다. 예를 들어, 우리는 자고 쉬어야 하기 때문에 하루 종일 에너지가 필요하지 않습니다. 또한 AI는 가동 중지 시간, 유지 관리 및 업데이트 일정을 준수합니다. 그러나 AI가 결국 한계를 극복하고 스스로 훈련하는 방법을 학습하며 24시간 내내 작동하기 시작하면 에너지 수요가 급증할 수 있습니다.

2018년 OpenAI의 연구 노출된 AI 훈련에 사용되는 계산 능력은 2012년 이후 3~4개월마다 두 배로 늘어났습니다. AI 작업, 특히 딥 러닝이 방대한 데이터 세트에 대한 복잡한 수학적 연산을 수반한다는 점을 보면 놀랄 일이 아닙니다. 최첨단 AI 모델도 수십억, 수조 개의 매개변수로 크기가 확장되면서 에너지 소비가 가중되고 있습니다.

대규모 AI 애플리케이션은 수많은 서버와 냉각 시스템을 수용하는 데이터 센터에서 실행되는 경우가 많습니다. 온도 제어 및 서버 작동을 위해 상당한 에너지를 소비합니다. 이러한 데이터 센터는 이미 전 세계 전력 소비의 상당 부분을 차지하고 있습니다. 추정된 1%가 넘는 속도로 성장하고 있습니다. 평균적으로 하이퍼스케일 시설 소비하다 연간 20~50MW로 최대 37,000가구에 전력을 공급하는 것과 같습니다.

또 다른 에너지 집약적 작업은 기후 변화에 대처하기 위해 대기에서 이산화탄소(CO2)를 추출하는 것입니다. 단일 AI 모델을 훈련하면 방출하다 626,000파운드 이상의 CO2 환산량. 이는 일반 자동차가 평생 동안 배출하는 탄소의 약 5배에 해당합니다. CO2를 포집하려면 공기 중 낮은 농도와 물리적 특성으로 인해 상당한 에너지 투입이 필요합니다. 순 제로 배출을 위해 노력하고 기후 위기를 해결하려면 이러한 에너지 요구 사항을 해결하는 것이 필수적입니다.

재생 가능한 솔루션의 부상

그렇다면 우리의 현재 인프라는 증가하는 AI 요구를 수용할 준비가 되어 있습니까? 안타깝게도 대답은 '아니요'입니다. 우리의 전력망은 필요한 적응 속도보다 훨씬 뒤쳐져 있습니다. 이를 위해서는 혁신적인 솔루션을 시급히 찾아야 하며, 태양에너지는 이러한 에너지 난제에 대한 유망한 해답이 될 것입니다.

태양광 발전은 재생 가능하고 실질적으로 무한한 자원인 태양의 엄청난 에너지 잠재력을 활용합니다. AI가 주도하는 미래로 나아가면서 햇빛이 풍부한 지역에서는 태양광 인프라에 대한 수요가 급증할 것입니다. 전 세계적으로 풍력 및 태양광 프로젝트가 예정되어 있습니다. 기여하다 2030년까지 전 세계 전력의 3분의 1 이상을 차지하게 될 것입니다.

태양광 패널 제조업체는 이러한 새로운 환경에서 성공할 준비가 되어 있습니다. 재료 과학 및 공학의 발전 덕분에 태양광 패널의 효율성은 계속해서 향상되고 있습니다. 첨단 배터리 기술을 전문으로 하는 에너지저장업체도 에너지 그리드 안정화에 중추적인 역할을 하게 될 것이다. 미국에서만 에너지 저장 및 전력망에 대한 글로벌 투자 능가했다 2022년에는 3,370억 달러.

깨끗하고 효율적인 에너지를 추구하는 또 다른 경쟁자는 핵융합 발전입니다. 헬리온 에너지 연구 회사가 하나의 예입니다. 그러나 핵융합 에너지를 실용적인 에너지원으로 만들기 위해서는 여전히 중수소나 헬륨-3와 같은 연료를 생산해야 합니다. 이 프로세스에는 고유한 장애물이 있습니다. 중수소는 이용 가능하지만 핵융합 반응을 위해서는 극도로 높은 온도가 필요한 반면, 헬륨-3은 지구상에 부족하여 달 채굴이 필요합니다. 더욱이 핵융합 발전은 경제성, 규제, 안전성, 확장성 및 환경 문제를 해결해야 합니다.

핵융합 에너지는 엄청난 잠재력을 갖고 있지만 여전히 실험적이며 널리 보급되려면 수십 년이 걸릴 수 있습니다. 이러한 복잡성과 달리 태양 에너지는 잠재적으로 간단한 솔루션입니다. 지속 가능성을 향한 명확하고 확장 가능한 경로를 제공하므로 태양광 인프라에 대한 전략적 투자가 필요합니다. 태양광 발전의 단순성은 광범위한 채굴이나 추출 없이도 거의 모든 곳에서 햇빛을 이용할 수 있기 때문에 어디에나 존재한다는 점에 있습니다.

세계 경제가 AI와 청정 에너지 기술로 전환함에 따라 햇빛이 풍부한 토지, 태양광 패널 제조업체, 에너지 저장 회사에 대한 수요가 앞으로 급증할 것입니다. 그러나 이러한 유기적 성장만으로는 에너지 붕괴를 막기에 충분하지 않을 수 있습니다.

AI 요구사항 규제: 시한폭탄

AI 시대에 지속 가능한 미래를 보장하려면 AI의 에너지 수요를 규제하는 과감한 조치를 취해야 합니다. 제조업체, 전력회사, 항공사가 배출하는 이산화탄소 1톤에 대해 비용을 지불하도록 강요하는 EU 배출권거래제를 생각해 보세요. 2023년 2월 EU 탄소시장 탄소허용 가격 도달했다 CO2 1톤당 100유로라는 역사적 최고치를 기록했습니다. 비용이 높을수록 기업이 저탄소 기술에 투자하고 청정 에너지원으로 전환하려는 인센티브가 더 강해집니다.

마찬가지로 AI 에너지 소비량이 많은 기업에 추가 세금을 부과하는 방안도 모색해야 합니다. AI에 크게 의존하는 기업은 환경에 미치는 영향을 상쇄하기 위한 수단으로 재생 가능 에너지에 투자해야 할 수도 있습니다. 탄소 배출이 재정적 처벌을 촉발하는 것처럼 AI의 에너지 소비는 태양광 인프라나 기타 대체 에너지 계획에 대한 필수 투자와 연결될 수 있습니다.

기업은 전망에 대해 그다지 기뻐하지 않을 수도 있지만, 우리 사회는 단기 이익보다 장기적인 지속 가능성을 우선시해야 합니다. 이 문제를 해결하기 위한 사전 조치는 AI 기반 산업의 성장을 지원하는 동시에 더욱 친환경적이고 지속 가능한 미래에 크게 기여할 수 있습니다.