AI "녹색화": 동남아시아의 시급한 과제

더욱 스마트한 인공지능(AI) 기술을 설계하고 녹색 데이터 인프라를 결합하면 동남아시아가 에너지 전환 목표를 저해하지 않고도 디지털 야망을 실현하는 데 도움이 될 수 있습니다.

동남아시아의 디지털 경제가 호황을 누리고 있습니다. 전자상거래, 핀테크, AI 서비스의 급속한 성장으로 인해 이 지역은 특히 데이터 센터의 전력 수요가 급증하고 있습니다.

이러한 시설은 24시간, 주 7일 가동되며 대용량 냉각 시스템이 필요하여 국가 전력망에 지속적인 운영 부담을 줍니다.

전 세계적으로 데이터 센터는 2024년까지 약 415TWh의 전기를 소비할 것으로 예상됩니다. 이는 인도네시아의 총 소비량보다 많은 수치입니다.

2030년까지 이들 센터의 전기 사용량은 일본의 현재 전력 소비량을 넘어설 것으로 예측됩니다.

전 세계 데이터 센터 확장의 대부분이 미국, 중국, 유럽에서 이루어지고 있는 반면, 동남아시아도 빠르게 따라잡고 있으며, 이 지역의 수요는 2030년까지 두 배 이상 증가할 것으로 예측됩니다.

국가 추정에 따르면 전력망에 큰 어려움이 예상됩니다. 말레이시아에서는 데이터 센터의 전력 수요가 2030년까지 7배 증가하여 국가 전체 전력 소비량의 약 30%에 달할 것으로 예상됩니다.

인도네시아에서는 수요가 거의 4배로 늘어날 것으로 예상되고, 필리핀에서는 18배 이상 급증할 수 있습니다.

데이터 센터 수요 급증은 주거 지역 및 지역사회와 전기와 물을 놓고 경쟁할 위험도 있습니다. 특히 전력망과 물 공급이 제한된 지역에서는 더욱 그렇습니다. 이는 더 광범위한 사회적, 형평성 문제를 야기합니다.

이러한 증가하는 수요가 화석 연료에 크게 의존하는 전력망에 의해 주로 충족된다면, 이 지역의 청정 에너지 전환이 늦어지거나 심지어 탈선될 위험이 있습니다.

2022년 현재도 재생 에너지가 계속 확대되고 있음에도 불구하고 석탄을 중심으로 한 화석 연료가 동남아시아 전력의 70% 이상을 공급할 것입니다.

이러한 맥락에서 솔루션의 핵심 부분은 하드웨어 혁신, 특히 "그린 데이터 센터" 개발을 통한 혁신에 있습니다.

이러한 시설은 고효율 냉각 시스템, 폐열 재활용, 비수요 시간대로 작업 부하를 전환하고, 재생 에너지를 통합하는 등의 첨단 기술을 사용합니다.

이러한 개선을 통해 데이터 센터는 훨씬 더 에너지 효율적이 될 수 있으며, 더 중요한 것은 깨끗한 에너지 배포를 촉진하는 지렛대 역할을 할 수 있다는 것입니다.

동남아시아 국가들은 이미 이러한 방향으로 나아가고 있습니다. 싱가포르의 '그린 데이터 센터 로드맵 2024'는 업계 최고의 에너지 효율 기준을 설정하고 재생에너지 사용에 대한 인센티브를 제공합니다. 말레이시아는 2025년 말까지 지속 가능한 데이터 센터 프레임워크를 구축할 준비를 하고 있습니다.

하드웨어 개선 외에도 소프트웨어 계층에서는 다른 강력한 수단을 활용할 수 있습니다.

한 가지 해결책은 비슷한 결과를 제공하지만 컴퓨팅 노력을 덜 들여 더 스마트하고 간소한 AI를 설계하는 것입니다. 이를 통해 인프라와 에너지에 대한 필요성을 줄일 수 있습니다.

실제로 이는 부피가 큰 범용 모델 대신 작고 작업별 AI 모델을 배포하고, 모델 학습 중에 크기가 작지만 품질이 더 높은 데이터 세트를 사용하고, 계산 부하를 줄이기 위해 가지치기 및 양자화와 같은 모델 압축 기술을 적용하고, 학습과 추론 모두에 더 효율적인 알고리즘을 적용함으로써 달성할 수 있습니다.

이러한 조치는 소프트웨어 효율성을 개선하고 에너지 사용량을 줄이는 데 상당한 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 구글은 더욱 효율적인 소프트웨어 아키텍처와 알고리즘을 하드웨어 개선과 결합한 자사의 제미니 모델이 이전의 많은 공개 추정치보다 훨씬 적은 에너지를 소비한다고 밝혔습니다.

또한, 올바른 지원 환경을 조성하는 것도 중요합니다.

수년간 AI 개발자(플랫폼 모델을 구축하는 엔지니어부터 애플리케이션 제작자까지)는 일반적으로 에너지 효율성보다는 정확성, 속도, 기능성에 대해 보상을 받아왔습니다.

증가하는 컴퓨팅 비용과 토큰 비용으로 인해 효율성이 논의 주제로 떠오르면서 이러한 상황은 변화하기 시작했지만 대부분의 노력은 여전히 자발적으로 이루어집니다.

AI 애플리케이션 개발에 에너지 효율성을 고려하는 명확한 정책 신호가 없다면, 발전이 정체될 수 있으며, 에너지 비용이 하락하거나 우선순위가 변경되면 에너지를 많이 사용하는 소프트웨어가 우위를 점할 수 있습니다.

바로 이 부분에서 정부 와 기업이 힘을 합칠 수 있습니다. 정책 입안자들은 AI 설계를 직접 규제하는 대신, AI 애플리케이션의 에너지 사용 보고 표준을 장려함으로써 AI 활용을 촉진하는 환경을 조성할 수 있습니다.

기업들은 데이터를 공유하고, 가벼운 애플리케이션을 테스트하고, 알고리즘 최적화의 모범 사례를 제시함으로써 협업할 수 있습니다.

공공 기관은 AI 수요가 증가함에 따라 그리드가 사회의 더 광범위한 이익에 계속 기여할 수 있도록, 필수적이지 않은 용도보다 필수적인 사회적 요구를 우선시하는 것을 고려해야 합니다.

(TTXVN/베트남+)

출처: https://www.vietnamplus.vn/xanh-hoa-ai-nhiem-vu-cap-bach-cho-dong-nam-a-post1061088.vnp