AI 에이전트, 하루 199GWh 전기사용 예상…미국 반나절 소비 규모 작성일 07-05 31 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">KAIST 계산자원·전력 사용량 분석 결과…"기존 생성형 AI와 비교는 부적절" 평가도</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="63bQujHlc1"> <p contents-hash="a0d18b44fc67f4d07716f45a9cf1e7a4abb9e88978e605b460bf0475b175ccb8" dmcf-pid="PhHUT6wag5" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=박희범 기자)<span>KAIST는 유민수 전기및전자공학부 석좌교수 연구팀이 AI 에이전트 계산 자원과 전력 사용량을 체계적으로 </span><span>분석한 결과를</span><span> 컴퓨터 시스템 설계 분야 국제학회인 32회 IEEE HPCA(하이-퍼포먼스 컴퓨터 아키텍처)에 지난 2월 발표했다고 5일 밝혔다.</span></p> <p contents-hash="833f74b4ba1d58ff7ab2630f3abf3496fb8f5f042971905f98c1e1087226b90b" dmcf-pid="QlXuyPrNjZ" dmcf-ptype="general">AI에이전트는 스스로 계획을 세우고, 인터넷 검색이나 계산기, 코드 실행 등 다양한 외부 도구를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 인공지능이다. 소프트웨어 개발, 연구, 업무 자동화 등 다양한 분야에서 활용이 확대되고 있다.</p> <p contents-hash="4a9f2e6cb8b05c85430aa1e90716c9e3dd5a2650d29e7e3caa8ed2be3f69bc89" dmcf-pid="xSZ7WQmjkX" dmcf-ptype="general">연구팀은 우선 AI 에이전트를 데이터센터 서버와 GPU가 지속적으로 처리해야 하는 새로운 형태의 작업인 워크로드로 정의했다. 워크로드는 컴퓨터가 수행해야 하는 전체 계산 작업을 말한다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="bf6a27f381d1e818cdb819a542c0022c2adad854cab45193bbe74590fa3b8cd4" dmcf-pid="y6ikMTKpjH" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI 에이전트 하루 전력 소모량이 198.9 GWh에 이를 것으로 분석됐다. 아래 사진은 왼쪽부터 KAIST 유민수 교수, 김지인 박사과정생, 신병준 석사과정생, 정진하 석박통합과정생.(사진=KAIST)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/05/ZDNetKorea/20260705164802393nann.jpg" data-org-width="629" dmcf-mid="7i4JKwFYcb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/05/ZDNetKorea/20260705164802393nann.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI 에이전트 하루 전력 소모량이 198.9 GWh에 이를 것으로 분석됐다. 아래 사진은 왼쪽부터 KAIST 유민수 교수, 김지인 박사과정생, 신병준 석사과정생, 정진하 석박통합과정생.(사진=KAIST) </figcaption> </figure> <p contents-hash="294dafb847e95c3085a1f038e7065326fd4f14e705a5eab2334ac28fcad83539" dmcf-pid="WPnERy9UoG" dmcf-ptype="general">연구팀이 이를 기반으로 AI 에이전트 하루 계산량과 에너지 소비를 분석한 결과 기존 단계별 추론보다 평균 9.2배 더 많은 대형 언어 모델 호출을 수행했다.</p> <p contents-hash="0a89a1a1b96dab7ee99f02dad8e5cc65d6ad93f682622bcb18c222f2ad6f628e" dmcf-pid="YQLDeW2uoY" dmcf-ptype="general"><span>언어 모델을 반복적으로 호출하면서 응답 시간도 크게 증가했다. 답변 시간은 최대 153.7배 늘어났다. 또 외부 도구가 작업을 수행하는 동안 GPU는 전체 실행 시간의 최대 54.5%를 아무 계산도 하지 못한 채 대기하는 것으로 분석됐다.</span></p> <p contents-hash="57b3c9ef86f30e602bec62c982e688b4c049884e0196a56eedf5bb9753152833" dmcf-pid="GxowdYV7cW" dmcf-ptype="general">전력 사용량도 크게 증가했다. 상용 AI 서비스 수준인 700억 개의 매개변수를 가진 대형 언어 모델을 사용하는 AI 에이전트는 질문 한 건을 처리하는 데 평균 348.41Wh 전력을 소비했다.</p> <p contents-hash="d910f84d73581b699ce720ef5c3826f7c15d30d1a09ec0fd1836d1c8175bfe64" dmcf-pid="HMgrJGfzoy" dmcf-ptype="general">이는 기존 생성형 AI의 단순 질의응답 방식보다 136.5배 높은 수준이라는 것이 연구팀 설명이다.</p> <p contents-hash="038aede3aeef35381c19930fdb5c74636c61e94f90c2c7333cf9abe42e006cdb" dmcf-pid="XRamiH4qjT" dmcf-ptype="general">연구팀은 하루 137억 건의 AI 에이전트 요청이 발생하는 미래를 가정, 데이터센터 전력 수요가 하루 평균 198.9GWh에 이를 것으로 추정했다.</p> <p contents-hash="0aff11e317e9e94c301fe826d86497e04d1232e2a1ab11bee0ce85f79713e95c" dmcf-pid="ZeNsnX8BAv" dmcf-ptype="general">이는 미국 전체 하루 평균 전력 소비량의 절반에 해당한다.</p> <p contents-hash="464106be5ad00af2884665ec201c455ab8a73d353463911fb9fd5f9d5d6bb64a" dmcf-pid="5fejPlqFjS" dmcf-ptype="general">유민수 석좌교수는 “향후 AI 에이전트가 보편화되는 시대에는 AI 데이터센터 인프라 뿐만 아니라 AI 에이전트 모델과 전력 인프라까지 통합적으로 공동 설계, 최적화하는 접근이 더욱 중요해질 것”이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="fb0a3f2c7a54ecae1d4e98e83082b585a4a04e3cea23f94a8cc7248adbad81ed" dmcf-pid="14dAQSB3Al" dmcf-ptype="general">이번 연구 결과에 대해 국내 전문가도 KSMC(한국과학기술미디어센터)를 통해 의견을 보탰다.</p> <p contents-hash="cae936253ae4990451776eae8df482701c6c927746df18d9873390d8f94da07c" dmcf-pid="t8Jcxvb0ch" dmcf-ptype="general">최기영 전 서울대 전기정보공학부 교수(전 과학기술정보통신부 장관)은 "70B LLM(거대언어모델)만으로 단발성 대화를 수행한 것에 비해 같은 LLM을 포함하는 AI 에이전트로 복잡한 질문(HotpotQA)을 수행한 것이 136.5배까지 GPU 에너지 소비가 증가한다는 것을 보여주고 있는데, 이 경우 어려운 질문에 답을 잘하기 위해 어쩔 수 없이 AI 에이전트를 사용하는 면도 있어 적절한 비교라고 하기는 어렵다"고 평했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="36cc257a19b491161eb0ce8ca55855b55ccb0b67ab7e24caca0171e1b0ebf4c8" dmcf-pid="F6ikMTKpNC" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="AI에이전트 특성 설명도.(그림=KAIST)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/05/ZDNetKorea/20260705164803712zuoc.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="8z4JKwFYct" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/05/ZDNetKorea/20260705164803712zuoc.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> AI에이전트 특성 설명도.(그림=KAIST) </figcaption> </figure> <p contents-hash="872fbfdb48eab5710b34730c094168dc99c466a59f8b3e4f15351691e1b00f45" dmcf-pid="3PnERy9UgI" dmcf-ptype="general">다만 최 전 장관은 "그럼에도 불구하고 단순한 채팅에 비해 복잡한 문제를 풀기 위해서는 현재 기술로는 훨씬 더 큰 에너지를 써야 한다는 것을 잘 보여준다"고 말했다.</p> <p contents-hash="e4efa8ae247452665bc0e19505704a7e41a401a1dae38baa126a55f7a8cb5fb0" dmcf-pid="0QLDeW2uaO" dmcf-ptype="general">또 손화철 한동대 글로벌리더십학부 교수는 "AI 소비 전력 문제는 이미 많이 제기되었지만, AI 발전 과정에서 곧 해소될 사소한 문제인 것처럼 다루어지는 경우가 많다"며 "AI의 미래에 대한 장미빛 예측을 하는 사람들은 전력 문제를 외면하거나, 이 문제가 곧 해결될 수 있다는 막연한 기대와 확신에 기대곤 한다. 그러나 AI가 모두가 사용해야 하는 에너지 가격을 올리는 결과를 초래한다면, AI 사용으로 생기는 유익이 무엇이고, 누구의 유익을 위한 것인지를 좀 더 면밀하게 따져 봐야 한다"고 조언했다.</p> <p contents-hash="875efda43ce86601ca10eaee340a1bac596fc92b77f517d99c4f84da7c46f791" dmcf-pid="pxowdYV7gs" dmcf-ptype="general">손 교수는 이어 "AI 기술 발전이 필연이고, 모두의 유익이 될 것처럼 이야기하는 것은 잘못"이라며 "그 발전이 모두의 유익이 되도록 하기 위한 논의와 방향 설정이 선행돼야 한다"고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="d7c3de965be9bc895758c86c37347bbb3ec5bb37253993f32837e5897ba90ac9" dmcf-pid="UMgrJGfzNm" dmcf-ptype="general">박희범 기자(hbpark@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 시비옹테크에게 졸업장 받은 이알라, 시비옹테크 꺾고 윔블던 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