How much energy do data centers and artificial intelligence use?

개요

데이터센터와 인공지능(AI)의 에너지 소비량에 대한 분석은 환경 문제, 지역 사회에 미치는 영향, 그리고 AI 기술 발전의 잠재적 병목 현상이라는 세 가지 측면에서 중요하게 다루어진다. AI의 에너지 소비는 모델 학습(training)과 실행(inference) 과정에서 발생하며, 현재로서는 실행 단계의 소비가 더 지배적인 것으로 추정된다.

주요 내용

* 전 세계 데이터센터의 에너지 소비: 2025년 기준, 전 세계 데이터센터는 약 485 TWh의 전기를 소비했으며, 이는 전 세계 총 전력 생산량의 약 1.5%에 해당한다. 이는 독일의 연간 전기 생산량과 맞먹는 수준이다.
* AI 관련 데이터센터의 소비 비중: 전체 데이터센터 전력 소비량 중 AI 전용 데이터센터는 약 3분의 1을 차지하며, 2025년 기준 전 세계 전력 소비량의 약 0.5%를 차지하는 것으로 추정된다. 이는 총 1차 에너지 소비량의 0.1% ~ 0.2%에 해당한다.
* 데이터센터 에너지 소비량 추정치의 차이: 국제에너지기구(IEA)와 S&P Global/Energy Institute의 데이터센터 전력 소비량 추정치는 상당한 차이를 보인다. 이러한 차이의 주요 원인 중 하나는 S&P Global/EI 데이터에 암호화폐 채굴 전력 소비량이 포함된 반면, IEA 데이터에는 포함되지 않았기 때문이다.
* 지역별 집중화된 에너지 수요: 데이터센터의 전력 소비는 지리적으로 매우 집중되어 있으며, 특정 지역의 경우 전체 전력 소비량에서 차지하는 비중이 상당히 높다. 예를 들어, 미국에서는 전체 전력 소비의 5%가 데이터센터에 사용되며, 아일랜드에서는 20% 이상을 차지한다. 이는 AI 성장으로 인한 급증이 지역 전력망에 압력을 가할 수 있음을 시사한다.
* 개별 LLM 쿼리의 에너지 발자국: Google의 Gemini 모델은 텍스트 기반 쿼리당 약 0.24 Wh의 전력을 소비하는 것으로 추정되며, OpenAI와 Epoch AI의 추정치도 유사한 수준(약 0.3 Wh)을 보인다. 그러나 복잡하거나 긴 쿼리, AI 에이전트 및 추론 작업은 훨씬 더 많은 에너지를 소비한다 (예: 7,500단어 입력 쿼리 약 2.5 Wh, 50 Wh 이상).
* 개인 일일 소비량 대비 AI 쿼리 소비량: 개별 AI 쿼리의 에너지 소비량은 유럽 연합이나 미국과 같은 지역의 평균 일일 개인 전기 소비량에 비해 상대적으로 작다. 예를 들어, EU 기준 연간 개인 소비량(약 17,000 Wh)은 약 6,800개의 긴 입력 쿼리 또는 425개의 최대 입력 쿼리에 해당한다.
* 미래 에너지 수요의 불확실성: AI 관련 미래 에너지 수요 예측은 매우 불확실하며, 사용자 수요 증가, 하드웨어 효율성 개선 등 다양한 요인에 따라 변동성이 크다. 2030년 이후에는 예측치의 격차가 더욱 벌어질 것으로 예상된다.

시사점

데이터센터와 AI의 에너지 소비량은 전 세계적으로 볼 때 현재까지는 전체 에너지 수요에서 차지하는 비중이 크지 않지만, 그 수요가 지리적으로 매우 집중되어 있다는 점이 중요한 과제이다. 또한, AI의 기후 영향은 소비되는 에너지의 양뿐만 아니라, 해당 에너지가 재생 가능 에너지원으로 공급되는지에 따라 달라진다는 점을 고려해야 한다.