‘답변’ 아닌 ‘과제’ 수행하는 인공지능… 에너지 소비 136.5배나 많아 작성일 07-05 36 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="bIwGr7nQDs"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b9c7e538c1dbd404b242f08a149a23a104d17cd015fab6eb67e300ae25e3d2d8" dmcf-pid="KCrHmzLxrm" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="게티이미지뱅크" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/05/hani/20260705120636185tmja.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="zdy0vfkLrC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/05/hani/20260705120636185tmja.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 게티이미지뱅크 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c7dba5c8799530f4c5ba9bc82a8de998a1fe98067314f077a703e00ae8ef0fdf" dmcf-pid="9hmXsqoMOr" dmcf-ptype="general"> 오늘날 ‘인공지능’(AI)은 단순히 답변 하는 단계로부터 스스로 복잡한 업무를 수행하는 단계로 나아가고 있다. 한데 이런 새로운 작업 방식이 질문 한 건당 136.5배나 많은 에너지를 쓴다는 분석 결과가 나왔다.</p> <p contents-hash="4d789e80fcb4db16f2b205450c334682cecdc38be1ac2fb30f509e66ef821dad" dmcf-pid="2lsZOBgRsw" dmcf-ptype="general">한국과학기술원(KAIST, 카이스트)은 전기및전자공학부 유민수 석좌교수 연구팀이 인공지능 에이전트의 계산 비용, 응답시간, 에너지 소비, 데이터센터 전력 수요 등을 처음으로 정량적으로 분석한 결과를 내놨다고 5일 밝혔다. 챗지피티 같은 생성형 인공지능을 촉발한 거대언어모델(LLM)은 여태까진 단발성 대화를 주로 수행했는데, 최근에는 여러 단계의 추론과 외부 도구를 활용해 스스로 과제를 해결하는 방향으로 빠르게 나아가고 있다. 다만 이러한 인공지능 에이전트로의 진화가 실제로 얼마나 많은 자원과 에너지를 더 소비하는지는 잘 알려져 있지 않았다.</p> <p contents-hash="49d835ecfa9274aeed091a4f47e9eeae91a6bdb2565efbdf44d233fb27a71026" dmcf-pid="VSO5IbaeED" dmcf-ptype="general">연구팀은 인공지능 에이전트가 단지 ‘계산을 더 많이 한다’는 수준을 넘어, 실제 데이터센터 인프라 전체에 새로운 방식으로 부담을 주고 있다는 데 주목했다. 사람처럼 생각의 과정을 하나씩 이어나가는 기존의 ‘단계별 추론’(Chain of Thought)과 달리, 인공지능 에이전트는 반복적으로 여러 차례 대형언어모델을 호출하는 작업(LLM Invocation)을 수행하는 방식으로 일을 하기 때문이다. 연구팀이 이 과정에서 발생하는 계산량과 에너지 소비를 분석한 결과, 인공지능 에이전트는 기존 방식보다 평균 9.2배 많은 대형언어모델 호출을 발생시켰고, 요청한 처리가 지연되는 시간도 최대 153.7배 증가했다. 스스로 도구를 활용하는 과정에서 불가피하게 지피유(GPU)가 쉬는 시간이 발생했는데, 이는 전체 실행 시간의 최대 54.5%에 달했다. 복잡한 일을 수행할수록 고가의 지피유를 충분히 활용하지 못하는 비효율이 나타나는 것이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f9875389054abdcdb03a7e5231b64abcb870e5eb6859dfb37ac421c3ae27ca82" dmcf-pid="fvI1CKNdIE" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구팀이 생성형 인공지능으로 제작한 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/05/hani/20260705120637469pcrk.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="qksGr7nQwI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/05/hani/20260705120637469pcrk.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구팀이 생성형 인공지능으로 제작한 이미지 </figcaption> </figure> <p contents-hash="e2dd81bcb4f9146bafe1a101ffb72cf7290ca0abb502a93e5f15bc9335564bfa" dmcf-pid="4TCth9jJmk" dmcf-ptype="general"> 전력 소비 등을 데이터센터 규모로 확장해 분석해보니, 현재 상용 인공지능 서비스의 수준인 700억개 매개변수(파라미터·연산의 기본값)를 가진 대형언어모델을 사용하는 인공지능 에이전트는 질문 한 건을 처리하는 데 평균 348.41와트시(Wh·1W를 1시간 동안 사용할 때의 에너지)의 전력을 소비하는 것으로 나타났다. 질문·답변을 주고받는 기존의 방식에 드는 전력(2.55Wh)보다 무려 136.5배 높은 수준이다.</p> <p contents-hash="13520ccd6466415a01972dc6ca6eff5ef2630ca5152a10cbebab0f462367e459" dmcf-pid="8SO5Ibaewc" dmcf-ptype="general">이를 소화하기 위해 데이터센터가 필요로 하는 전력 역시 기하급수적으로 늘어나는 것으로 나타났다. 현재 챗지피티의 하루 활성 사용자는 최소 7140만명 수준인데, 이들이 현재의 단발성 질의응답 방식을 인공지능 에이전트로 대체할 경우 필요한 전력은 7.6메가와트(㎿)에서 1기가와트(GW)로 껑충 뛸 것으로 분석됐다. 현재 구글에서 이뤄지는 검색 건수는 하루 137억건 수준이다. 미래에 이 정도 수준의 요청이 검색이 아닌 인공지능 에이전트를 통해 이뤄진다고 가정할 때 하루에 필요한 전력은 198.9GW로 계산됐다. 이해하기 쉽게 설명하면, 200GW는 미국 전체의 평균 전력 소비량(476.9GW·부하량)의 절반에 해당할 정도의 엄청난 에너지다.</p> <p contents-hash="e9e1f9b8b7f877eeb9f582cb8b412bdc7d5cba34e6bbbc32556919ae49b0d919" dmcf-pid="6vI1CKNdmA" dmcf-ptype="general">연구팀은 “인공지능 에이전트의 성능 향상은 단순히 더 많은 계산을 요구하는 수준을 넘어, 데이터센터 인프라 전체에 새로운 부담을 유발한다는 것을 밝혔다”는 데 연구의 의의가 있다고 설명했다. 또 “앞으로 인공지능 에이전트 연구는 더 똑똑한 에이전트를 만드는 것뿐 아니라, 제한된 인프라와 전력 예산 안에서 에이전트를 얼마나 효율적으로 실행할 수 있는지 함께 고려해야 한다”고 밝혔다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="e433b898a1c910893623896e2d6ad0b703edbb0ed91e0c43738356d2565767ec" dmcf-pid="PTCth9jJDj" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="인공지능 에이전트의 전력 소비를 정량적으로 밝힌 신병준 석사과정(왼쪽부터), 정진하 석박통합과정, 김지인 박사과정, 유민수 교수(위쪽 동그라미 속)의 모습. 연구팀 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/05/hani/20260705120638729umqx.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="BAPjQhztEO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/05/hani/20260705120638729umqx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 인공지능 에이전트의 전력 소비를 정량적으로 밝힌 신병준 석사과정(왼쪽부터), 정진하 석박통합과정, 김지인 박사과정, 유민수 교수(위쪽 동그라미 속)의 모습. 연구팀 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="3c3e090c589f28760af346ec1670dc62ce13783bb11481551c984d9f5dd83164" dmcf-pid="QyhFl2AiDN" dmcf-ptype="general"> 최기영 전 서울대 전기정보공학부 교수(전 과학기술정보통신부 장관)는 “우리나라를 포함해 전세계적으로 에이아이 데이터센터와 함께 그 안에 들어가는 반도체와 기타 자재가 부족해서 어려움을 겪고 있는데, 거기에 필요한 전력 공급은 또 다른 어려움”이라 짚고, “인공지능 에이전트들이 요구하는 대로 무작정 데이터센터의 규모와 비용을 키우는 것은 지속가능하지 않을 수 있다는 경종을 울린다는 면에서 이 논문은 큰 의미를 가진다”고 말했다. 기술철학 연구자 손화철 한동대 교수(글로벌리더십학부)는 “인공지능이 모두가 사용해야 하는 에너지의 가격을 올리는 결과를 초래한다면, 인공지능의 사용으로 생기는 유익이 무엇이고, 누구의 유익을 위한 것인지를 좀 더 면밀하게 따져봐야 한다”고 말했다.</p> <p contents-hash="8b37bcd714f381713aca18bc5ee88fd06bbc3cc1610f4a60fb2e364aa172117a" dmcf-pid="xWl3SVcnwa" dmcf-ptype="general">최원형 기자 circle@hani.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 한겨레신문사 All Rights Reserved. 무단 전재, 재배포, AI 학습 및 활용 금지</p> 관련자료 이전 금오공대·포항공대·한양대, AI중심대학 선정…경쟁률 10대 1 07-05 다음 핸드볼 여자주니어 세계선수권, 독일이 디펜딩 챔피언 프랑스 꺾고 결승 진출 07-05 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
