AI의 숨겨진 환경 발자국
챗GPT가 매일 '생수 7,600억 병'을 마신다? AI의 숨겨진 목마른 비밀
최근 전 세계는 챗GPT 같은 인공지능(AI) 열풍으로 뜨겁다. 인공지능은 우리 숙제를 도와주고, 멋진 그림도 그려주며 마치 마법 같은 능력을 보여준다. 하지만 우리가 편리하게 AI를 사용하는 동안, 지구 건너편 데이터센터에서는 상상도 못 할 일이 벌어지고 있다는 사실을 알고 있는가? 인공지능이 사실은 엄청난 '전기 먹는 하마'이자 '물 귀신'이라는 충격적인 연구 결과가 발표되었다!
우리 곁의 똑똑한 친구 AI, 알고 보니 지구의 에너지를 싹쓸이 중?
네덜란드 암스테르담 자유대학교의 알렉스 드 브리스 가오(Alex de Vries-Gao) 박사가 발표한 최신 논문에 따르면, AI 시스템의 전력 수요는 조만간 영국 한 나라가 쓰는 전체 전기 양과 맞먹을 정도로 커질 전망이다. 2025년 말까지 AI 시스템이 사용하는 전력은 무려 23기가와트(GW)에 달할 것으로 예측되는데, 이는 전 세계 데이터센터가 쓰는 전기의 절반 가까이를 차지하는 엄청난 수치다.
그런데 더 큰 문제는 따로 있다. 이 똑똑한 AI가 내뿜는 탄소와 사용하는 물의 양이 어마어마하다는 것이다. 연구에 따르면 2025년 AI가 배출할 탄소량은 미국 뉴욕시 전체가 한 해 동안 내뿜는 양과 비슷할 수 있으며, 이들이 소모하는 물의 양은 전 세계 사람들이 일 년 동안 마시는 생수 양과 맞먹는 수준이다. 대체 왜 AI는 이렇게 많은 에너지와 물을 필요로 하는 것일까?
돋보기로 들여다본 AI의 식성, 전기와 물을 얼마나 먹을까?
AI를 가동하기 위해서는 수만 대의 고성능 컴퓨터가 들어찬 '데이터센터'가 24시간 내내 돌아가야 한다. 이 컴퓨터들은 계산을 할 때마다 엄청난 열을 내뿜는데, 이를 식히지 않으면 기계가 타버린다. 그래서 데이터센터는 거대한 에어컨을 돌리거나 차가운 물을 순환시켜 열을 식힌다. 이때 엄청난 양의 전기가 필요하고, 그 전기를 만드는 발전소에서도 또 어마어마한 물이 들어간다.
하지만 구글, 마이크로소프트, 메타(페이스북) 같은 거대 IT 기업들은 자신들이 AI 때문에 정확히 얼마만큼의 환경 파괴를 일으키는지 꼼꼼히 밝히지 않고 있다. 연구팀은 기업들이 발표한 지속가능성 보고서를 낱낱이 분석하여 다음과 같은 놀라운 사실을 찾아냈다.
주요 IT 기업들의 에너지 사용 성적표
| 기업명 | 전력 소비량 (MWh) | 탄소 배출량 (tCO2) | 탄소 집약도 (tCO2/MWh) |
| 구글 (2024) | 32,106,200 | 11,283,200 | 0.35 |
| 메타 (2024) | 18,423,634 | 5,967,348 | 0.32 |
| 마이크로소프트 (2024) | 29,829,540 | 9,955,368 | 0.33 |
| 바이두 (2024) | 3,776,000 | 2,415,000 | 0.64 |
| 텐센트 (2024) | 6,429,610 | 3,642,095 | 0.57 |
표를 보면 알 수 있듯이, 구글과 마이크로소프트 같은 기업들은 엄청난 전기를 쓰며 탄소를 배출하고 있다. 특히 중국 기업인 바이두나 텐센트는 탄소 집약도가 높은데, 이는 전기를 만들 때 화석 연료를 더 많이 쓰는 지역에 데이터센터가 있기 때문이다.
목마른 AI를 위한 긴급 처방전, 우리는 무엇을 해야 할까?
이 연구가 우리에게 주는 교훈은 명확하다. 우리가 AI를 쓰며 즐거워하는 동안 지구는 점점 더 뜨거워지고 목말라가고 있다는 점이다. 2025년에는 AI의 '물 발자국'(직접 쓰는 물과 전기 생산에 들어가는 물의 합계)이 최대 7,646억 리터에 달할 것이라는 예측은 정말 무시무시하지 않은가? 7,600억 리터면 우리가 흔히 마시는 500ml 생수병으로 1조 5천억 병이 넘는 양이다!
이제는 기업들이 "우리는 친환경적이다"라고 말만 할 게 아니라, AI 서비스 하나를 운영할 때 정확히 얼마만큼의 물과 전기가 들어가는지 투명하게 공개해야 한다. 그리고 우리 독자들도 AI를 사용할 때 이것이 공짜가 아니라 지구의 소중한 자원을 빌려 쓰는 것임을 기억해야 한다.
AI는 분명 인류의 미래를 바꿀 위대한 도구다. 하지만 지구가 감당할 수 없는 수준의 갈증을 유발한다면 그 미래는 결코 행복할 수 없다. 똑똑한 AI만큼이나 똑똑하고 책임감 있는 에너지 관리가 필요한 시점이다!
출처:
de Vries-Gao, A. (2026). The carbon and water footprints of data centers and what this could mean for artificial intelligence. Patterns, 7(1), 101430.