[7월6일] AI의 숨은 청구서…데이터센터 밖에서 더 커지는 환경 비용

최근 IT 업계에서 대두되고 있는 AI 기술의 환경 부담이 새로운 이슈로 떠오르고 있다. 구글과 아마존을 포함한 주요 빅테크 기업들이 발표한 지속가능성 보고서에 따르면, AI 데이터센터의 확산이 가져오는 환경 비용이 단순히 데이터센터 내부에서 측정되는 물 사용량과 탄소 배출량 이상이라는 점이 강조되고 있다.

AI와 환경: 예측되지 않은 부담

구글은 지난해 탄소 배출량이 25% 증가했으며, 아마존은 16% 증가했다고 발표했다. 두 회사는 이러한 증가의 주요 원인으로 공급망에서 발생하는 '스코프 3' 탄소 배출을 지목했다. 스코프 3는 기업의 직접적인 배출(스코프 1)과 간접 전력 사용에서 발생하는 배출(스코프 2)을 넘어, 공급망에서 발생하는 기타 간접 배출을 포함한다. 즉, AI 인프라 구축 과정에서 발생하는 탄소 배출이 데이터센터 운영에서 발생하는 수치보다 훨씬 더 크다는 것이다.

특히, AI 서버에 탑재되는 GPU와 고대역폭 메모리(HBM)의 제조 과정에서도 막대한 물과 전력이 소모된다. 이러한 환경 비용이 데이터센터의 탄소 배출량에 포함되지 않는 한계가 있다는 점에서, 전문가들은 AI의 환경 부담을 평가하는 데 있어 보다 포괄적인 접근이 필요하다고 주장한다.

숨겨진 물 사용량: 발전소와의 연결

환경 부담은 단순히 데이터센터에서 발생하는 물 사용량을 넘어선다. 월스트리트 저널에 따르면, 주요 빅테크 기업들은 데이터센터 운영에 사용되는 물 사용량은 공개하고 있지만, 전력을 생산하는 발전소에서 소비되는 간접 물 사용량은 대체로 비공개로 남아 있다. 원자력, 석탄, 천연가스 발전소는 전력을 생산하는 과정에서 상당한 양의 물을 사용하며, 이는 AI 데이터센터의 실제 물 소비량을 왜곡할 수 있다.

이와 관련해 메타는 2024년 기준으로 간접 물 사용량이 190억 갤런(약 719억 리터)에 이를 것으로 예상하며, 이는 직접 물 사용량보다 20배 이상 많다. 미국 로렌스 버클리 국립연구소의 연구에 따르면, 미국의 데이터센터에서 발생하는 간접 물 사용량은 직접 사용량보다 평균 12배 많다고 분석되고 있다. 이러한 통계는 AI 인프라의 환경 비용을 평가하는 데 있어 간접적인 요소를 반영하는 것이 얼마나 중요한지를 보여준다.

지역사회의 부담: 소음과 토지 이용 문제

AI 데이터센터의 증가는 지역 사회에도 다양한 영향을 미치고 있다. 데이터센터가 운영되기 위해서는 냉각시설, 송전선로, 변전소 등 추가 인프라가 필요하며, 이는 소음과 토지 이용 문제를 초래한다. 미국 일부 지역에서는 이러한 데이터센터 건설과 관련하여 전력 공급 문제, 물 사용, 주민 생활환경 등을 놓고 지방정부와 주민 간의 갈등이 생기고 있다.

이처럼 데이터센터의 환경 비용은 단순히 내부에서 발생하는 수치만으로는 설명할 수 없다. AI 인프라의 발전 과정에서 발생하는 물 사용량과 공급망에서의 탄소 배출 등 간접적인 영향을 종합적으로 고려해야 한다는 목소리가 커지고 있다.

전문가들은 AI 인프라의 환경 부담을 정확히 평가하기 위해 보다 투명한 정보 공개와 정책적 노력이 필요하다고 강조한다. AI 산업이 데이터센터 구축 경쟁을 넘어 인프라 경쟁의 시대로 접어들면서, 물 사용, 탄소 배출, 지역 사회에 미치는 영향 등 다양한 요소들이 향후 중요한 논의 대상이 될 것으로 보인다.

AI 기술의 발전은 물론 중요한 과제이지만, 그 과정에서 발생하는 환경 비용에 대한 인식과 대처도 필수적이라는 점을 잊지 말아야 하겠다.