AI 발전, 전기부족과 직결! 전기가 부족해진다? 대책과 방안

 

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 AI, 높은 전력을 요구 전기부족?

대규모 AI모델 학습에는 수천, 수만개의 GPU가 사용되며 이에 따라 전기 사용량도 많이 증가하고있습니다. AI연산에는 GPU가 CPU보다 효율적이기 때문에 GPU사용이 늘어나고 있습니다. 하지만 GPU는 전력소비량이 높은 편으로 AI를 활발하기 사용하게 될 향후 미래에는 전기가 모자를 수 있다고 합니다. 예를 들어 Opne AI GPT-3모델 학습에는 약 77만kWh의 전력이 소비되었는데 이는 일반 가정에서 약 2년동안 사용하는 전력량과 동일한 전력입니다. 실제로 이러한 상황으로 인해 전력 관련 주식들은 많은 사람들이 주목하고 있는 종목이라고 할 수 있습니다. 전문가들은 2025년까지 AI산업의 전력 소비량이 전 세계 전체 전력 사용량의 5%에 달할 것이라고 예상했습니다. 전문기관에서는 AI사용이 활발해지면서 전기부족 사태에 대비해 미니 원자력 발전소에 대한 개발과 관심이 높아지고 있습니다.

 

미니 원자력발전소?(SMR Small Modular Reactor)

전통적인 대규모 원자력발전소에 비해 여러가지 장점을 가지고 있습니다. AI와 같은 높은 전력을 요구하는 시스템을 위한 전기 생성에 용이할 수 있습니다. SMR이란 전기출력 300MW이하의 소형 모듈형 원자로를 의미하며, 원자로 증기 발생기, 가압기 등 주요 기기들을 단일 원자로 압력용기 내에 배치하는 일체형 원자로 형태입니다. 기존 대형 원전에 비해 규모가 작아 공장 제작이 가능하고, 모듈화되어 현장 조립이 용이합니다. 

 

SMR의 장점

• 안전성 향상 : 일체형 구조로 인해 안전성이 높고, 자연 순환 냉각 등 피동 안전 기술 적용이 용이합니다. 
• 유연성 증대 : 소규모 전력 수요에 맞춰 모듈 단위로 증설이 가능하여 유연성이 높습니다. 
• 경제성 향상 : 공장 제작과 모듈화로 인해 건설 기관과 비용이 절감됩니다. 

 

SMR의 단점

• 안전성 우려 : 일반적인 원자력 시설에 비해 안전성이 높다고 하지만 여전히 사고 위험이 존재합니다. 소형원전이라고 하더라도 사용 후 핵연료 및 방사성 폐기물 처리 문제 등 다양한 문제들이 있습니다.
• 기술적 한계 : SMR 기술의 성숙도가 아직 낮아 상용화에 어려움이 있습니다. 또한 기존 대형 원전 대비 기술적 우위가 명확하지 않습니다. 
• 경제성 한계 : 원자로 규모가 작아질 수록 건설 단가는 높아지는 문제, 미국과 유럽이 수십 조 원을 투자했음에도 SMR상용화에 실패한 바 있습니다. 

 

https://www.greenpeace.org/korea/update/19483/blog-ce-smr/

그린피스 | 소형모듈원전(SMR)의 진실

 

AI 기술의 지속 가능한 발전을 위한 해결 방안

• 효율적인 알고리즘 및 모델 개발: AI 모델 학습 및 운영 과정에서 발생하는 전력 소비를 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘과 모델 개발이 필요합니다. 예를 들어, 학습 과정에서 필요하지 않은 계산을 줄이고, 모델 크기를 최적화하는 등의 방안이 효과적입니다.
• 저탄소 에너지원 활용: AI 모델 학습 및 운영에 재생 에너지원을 활용하여 온실 가스 배출을 줄여야 합니다. 또한, 에너지 효율을 높이는 기술 개발 및 투자를 확대해야 합니다.
• 정책적 지원 및 규제: 정부는 AI 기술의 지속 가능한 발전을 위한 정책적 지원과 규제를 마련해야 합니다. 예를 들어, 에너지 효율 기준을 강화하고, 저탄소 에너지 사용을 장려하는 정책을 시행할 수 있습니다.
• 국제적 협력: AI 기술의 환경 영향은 국경을 넘어 전 세계에 영향을 미치기 때문에, 국제적인 협력을 통해 해결 방안을 모색해야 합니다. 공동 연구 개발, 기술 및 지식 공유, 정책 조율 등을 통해 지속 가능한 AI 발전을 위한 노력을 기울여야 합니다.

추가적으로 고려해야 할 사항

• 사회적 책임: AI 기술 개발 및 활용 기업은 환경 영향에 대한 사회적 책임을 인지하고, 지속 가능한 발전을 위한 노력을 기울여야 합니다.
• 개인의 역할: 개인 또한 에너지 절약 및 친환경 제품 사용 등을 통해 AI 기술의 환경 영향을 줄이는 데 기여할 수 있습니다.