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[IT뉴스]구글의 연례 환경 보고서에서 배우는 'AI 시대'의 온실가스 감축 전략

온카뱅크관리자

2024-07-05 02:39:40

<div class="node-body">지속가능성에 투자한 기업은 전기 및 수도 사용과 관련한 비용을 절감할 수 있다. 하지만 어떤 경우에는 비용을 늘릴 수도 있으며, ROI가 실현되기까지 오랜 시간이 걸린다는 점을 인지해야 한다.<br>
 
<figure class="image"><img alt="" border="1" height="360" onerror="removeImage($(this));" src="https://www.itworld.co.kr/files/itworld/ITW_202407_01/adarsh-chauhan-r-oebX7qWxM-unsplash.jpg" width="640">
<figcaption>ⓒ Adarsh Chauhan/Unsplash</figcaption>
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최근 구글은 지속가능성 노력에 대한 <a href="https://blog.google/outreach-initiatives/sustainability/2024-environmental-report/" target="_blank">연례 보고서</a>를 발표했다. 보고서를 통해 구글은 에너지 효율성과 관련된 성과뿐 아니라 생성형 AI와 관련한 결정을 내릴 때 고려해야 할 여러 장단점을 강조했다.<br>
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최신 생성형 AI 알고리즘 실행에 필요한 최고급 시스템에는 냉각을 위한 막대한 양의 에너지와 물이 필요하다. 이 기술은 잠재적으로 환경 발자국을 줄이기 위한 발견을 하는 데 사용될 수 있지만, 현재로서는 변수가 너무 많아 궁극적으로 지구에 도움이 될지 해가 될지는 불분명하다.<br>
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현금 문제도 있다. AI 앱을 실행하는 데 드는 비용이 앱이 창출하는 가치를 초과할 수도 있다.<br>
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구글은 보고서 내용을 요약한 블로그 게시물에서 “AI를 확장하고 이를 활용해 기후 행동을 가속화하는 것이 환경적 영향을 해결하는 것만큼이나 중요하다는 것을 알고 있다. 많은 진전을 이루고 있음에도 불구하고 중요한 도전에 직면해 있으며, 이를 적극적으로 해결해 나가고 있다. 2023년 구글의 총 온실가스 배출량은 전년 대비 13% 증가했다. 이는 주로 데이터센터 에너지 소비와 공급망 배출 증가에 따른 것이다”라고 말했다. <br>
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또한 구글은 사업을 운영하는 많은 지역에서 청정 에너지 사용을 발전시켰지만 “아시아 태평양과 같이 여전히 CFE(Carbon-free Energy)를 쉽게 이용할 수 없어 탄소 배출량을 줄이기 어려운 지역도 있다. 또한 청정에너지 프로젝트에 대한 초기 투자와 건설, 그로 인한 온실가스 감축까지 걸리는 시간이 더 길어지는 경우가 많다”라고 부연했다. 
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노후화된 장비</h2>
다른 고려 사항도 있다. 노후화된 장비의 교체 시기다. 구글은 운영 폐기물과 매립지 부담을 줄이기 위한 노력의 일환으로 “구성 요소를 리퍼브, 재사용 또는 재판매해 서버를 최대한 오래 유지하며, 기기의 수명을 보장하기 위해 노력하고 있다”라고 밝혔다. <br>
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이런 접근 방식의 이면에서 고려해야 할 사항은 재사용 장비의 연식과 사양에 따라 최신 장비가 훨씬 더 에너지 효율적일 수 있다는 점이다. 오래된 시스템을 오래 사용하는 것은 환경에 좋을까, 나쁠까?<br>
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구글은 2023년에 데이터센터 전력 소비량이 17% 증가하고 총 온실가스 배출량이 13% 증가했음에도 불구하고 전 세계 에너지 소비량과 재생 에너지 생산량을 일치시켰다며 “성장하는 인프라를 저탄소 경제에 필요한 혁신과 투자를 주도할 기회로 보고 있다”라고 언급했다. <br>
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또한 구글은 보고서에서 지속가능성과 전력/수자원 효율성을 개선한다고 주장하는 다양한 방법을 나열했지만, 다른 기업이 전략을 모방하는 데 도움이 될 만한 세부적인 내용은 충분하지 않았다. 대부분 전략은 구글의 제품 및 서비스에 대한 홍보로 느껴지기는 하지만, 기업이 고려할 수 있는 몇 가지 방법이 있다. 
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적은 비용으로 AI 학습하고 AI로 방법 찾기 </h2>
보고서는 “연구 결과, 여러 가지 방법을 함께 사용하면 AI 모델 훈련에 필요한 에너지를 최대 100배 줄이고 관련 배출량을 최대 1,000배까지 줄일 수 있는 것으로 나타났으며, 현재 구글은 이런 방법을 모두 사용하고 있다. 양자 기술을 통해 AI 모델 학습 속도를 높여 LLM  학습 효율을 39%까지 향상했다”라고 설명했다. <br>
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구글은 이와 같은 앱을 위해 설계한 맞춤형 TPU(Tensor Processing Unit) 칩에 대해 “TPU v4는 v3보다 에너지 효율이 2.7배 높으며, 곧 클라우드 고객에게 엔비디아의 차세대 블랙웰 GPU를 제공할 예정이다. 엔비디아는 동일한 작업을 완료하기 위해 기존 GPU보다 75% 적은 전력으로 LLM을 훈련시킬 것으로 예상한다. 또한 새로운 구글 엑시온(Axion) 프로세서는 동급의 현세대 x86 기반 인스턴스보다 에너지 효율이 최대 60% 더 높다. 알파제로와 같은 AI 기반 최적화를 포함한 이런 발전은 구글이 하드웨어 효율성을 지속해서 개선하고 있음을 보여준다”라고 덧붙였다.<br>
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수자원도 기업이 절약을 실천할 수 있는 또 다른 영역이다. 구글은 “AI 제품과 서비스의 확대로 데이터센터의 워크로드와 이를 효율적으로 냉각하는 데 필요한 물 사용량이 증가하고 있다. 2023년 구글 데이터센터의 물 소비량은 61억 갤런(약 230억 리터)으로 전년보다 17% 증가했다. 전기 사용량도 비슷한 증가세를 보이고 있다”라고 언급했다. <br>
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또한 보고서는 연비 효율적인 경로를 제안하는 최신 지도 앱 기능을 활용하는 등 데이터센터 외부에서 실현할 수 있는 연료 효율성 전략도 소개했다. 구글 맵뿐 아니라 다른 지도 앱도 비슷한 이점을 제공할 수 있다. <br>
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보고서 집필팀은 “구글 맵의 연료 효율적 경로 설정은 다양한 차량 유형의 배기가스 배출량 프로필에 AI 모델을 구축해 교통량, 지형, 차량의 엔진(가스/휘발유, 디젤, 하이브리드, 전기)을 분석해 가장 효율적인 경로를 찾는다. 가스 엔진 차량의 정차 횟수를 줄이고, 디젤 차량에 적합한 고속도로 주행 속도를 제안하고, 전기 자동차의 경우 내리막 구간을 최대화해 회생 제동을 강화하는 등의 방법으로 같거나 비슷한 ETA를 제공하는 것이다”라고 말했다. <br>
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보고서에 따르면, 구글은 연료 효율적 경로를 통해 2023년 170만 미터톤 이상의 온실가스 배출량을 감축했다. 이는 약 38만 대의 연료 기반 자동차를 1년 동안 도로에서 퇴출한 것과 같은 효과로 추정된다고 구글 측은 덧붙였다.  
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구글의 2023년 성과</h2>
보고서에 따르면, 스코프 1, 2, 3 배출량을 포함한 2023년 구글의 총 온실가스 배출량은 약 1,430만 미터톤(CO2 환산량)이다. <br>
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7,940만 미터톤의 스코프 1 배출량은 주로 데이터센터 발전기 동력을 위한 연료와 냉매 누출에서 발생했으며, 340만 미터톤의 스코프 2 배출량 대부분은 데이터센터와 사무실 전력 공급을 위한 전기가, 1,080만 미터톤의 스코프 3 배출량에 가장 크게 기여한 것은 구매 상품과 서비스, 자본재였다고 구글은 밝혔다. <br>
editor@itworld.co.kr</div>

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