AI 열풍으로 '전력 위기'…전력 확보나선 빅테크들

이미지 생성형 인공지능(AI) 달리(DALL·E)로 그린 그림

인공지능(AI) 기술 경쟁이 글로벌 전력난으로 번지고 있다. 챗GPT 등 생성형 AI 기술 상용화로 데이터센터에서 소비하는 전력이 급증해서다.

이른바 전기 먹는 하마로 불리는 데이터센터 때문에 글로벌 빅테크들은 안정적인 전력 수급을 위한 에너지 산업 투자에 나섰다.

■ 전기 먹는 하마, 데이터센터…AI로 전력난 심화

26일 국제에너지기구(IEA)에 따르면, 오는 2026년 전 세계 데이터센터의 전력 소비량은 1000테라와트시(TWh)에 달할 것으로 예상된다.

지난 2022년 전력 소비량 460TWh와 비교해 2배가량 늘어난 수준으로, 전 세계적인 AI 열풍이 원인으로 지목된다.

챗GPT 같은 고성능 AI 모델을 개발하기 위해선, AI에 학습시킬 막대한 데이터를 저장하고 정보 처리 능력을 갖춘 데이터센터가 필수적이다.

마이크로소프트(MS)와 아마존, 구글 등 빅테크 기업들도 AI 시대 필수 인프라인 데이터센터 구축에 수십억 달러를 투자하고 있다.

아마존웹서비스(AWS)는 전날 인디애나 북부 뉴 칼라일에 110억달러(약 15조원)를 투자해 새로운 데이터센터를 건설할 계획이라고 밝혔다.

순다르 피차이 구글 CEO는 지난해 말 실적 발표에서 "구글이 가진 인프라는 AI 사업 목표를 실현하는 데 핵심"이라며 "AI 서비스를 지원하기 위해 데이터센터 증축에 지속적으로 투자하고 있다"고 언급하기도 했다.

문제는 늘어나는 데이터센터로 사용할 전력이 부족하다는 것이다.

미국에서는 AI의 전력 소비 증가 여파로 일부 지역에 신규 데이터센터 구축을 일시 중단하기도 했다. 기하급수적으로 늘어난 전력 수요에 대응하기 위해 운영 중단을 앞둔 노후 화력발전소를 재가동하는 방안도 검토되는 상황이다.

AI 시대가 열린 마당에 이러한 전력 부족 위기는 개화하는 AI 산업에 제동을 걸 것으로 보인다.

샘 올트먼 오픈AI CEO는 지난 1월 스위스 다보스포럼에서 "우리는 아직도 AI 기술의 에너지 수요를 인식하지 못하고 있다"며 "AI 등장과 함께 우리는 이전에 필요하다고 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 에너지가 필요하다"고 말하기도 했다.

■ AI 경쟁에 전력수요 폭증…빅테크 '에너지' 투자나서

전력 확보가 중요해진 빅테크 기업들은 에너지 산업에 관심을 갖기 시작했다.

AI 경쟁을 본격적으로 하기 위해선 전기를 안정적으로 공급하는 것부터 시작해야 한다고 판단했기 때문이다.

샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 지난해 11월 미국 캘리포니아주 샌프란시스코에서 열린 APEC 최고경영자(CEO) 서밋에 참석해 이야기하고 있다. /사진=뉴스1

샘 올트먼 오픈AI CEO는 최근 태양광 스타트업 엑소와트에 벤처캐피탈(VC)과 함께 2000만달러(약 275억원)을 투자한 것으로 알려졌다. 앞서 올트먼은 핵융합 발전 스타트업 헬리온과 소형모듈원전(SMR) 개발사 오클로에도 대규모 투자를 한 바 있다.

아마존웹서비스는 지난달 미국 펜실베니아주에 있는 데이터센터를 탈렌에너지로부터 6억5000만달러(약 8934억원)에 인수하면서, 인근의 미국 최대 원전을 통해 직접 전력을 공급 받기로 했다.

구글과 MS도 지난달 지열, 청정 수소, 배터리 저장 및 첨단 원자력 기술로 생산된 전력을 조달하기 위해 미국 최대 철강 제조업체인 뉴코와 협력하기로 했다. 뉴코는 올트먼 오픈AI CEO가 투자한 헬리온에 지난해 3500만달러(약 482억원)를 투자하기도 했다.

■ 크기 줄인 '저전력' AI 모델 대세

저전력 AI 모델이나 반도체 개발 등을 통해 전력 소비량 자체를 줄이려는 움직임도 포착된다.

그 중에서도 더 적은 에너지를 사용하면서 기존 성능을 유지하는 경량·저전력 AI 기술이 주목 받고 있다.

소형언어모델(sLLM)이 대표적이다. 거대언어모델(LLM)을 활용한 생성형 AI 기술은 sLLM을 활용한 것 보다 매개변수가 더 큰 만큼 고도화된 답변을 내놓는다.

그러나 LLM 모델은 많은 매개변수로 인해 답변에 돌아오는 시간과 비용이 많이 든다. 따라서 꼭 필요한 내용만 담은 sLLM으로 특정 분야에 맞춤형으로 운용하는 게 전력 소모에 있어서도 유리한 것.

MS는 최근 매개변수가 38억개에 불과한 '파이-3 미니'를 공개했다. 오픈AI GPT-4의 매개변수가 5000억~1조개로 추정된다는 점을 고려하면 굉장히 작은 규모다.

메타는 지난 18일 매개변수가 각각 80억, 700억개인 sLLM '라마3'를 선보였으며, 구글은 지난 2월 매개변수 20억·70억개인 '젬마'를 출시했다.

국내 AI 기업들도 sLLM 시장에 도전장을 내밀고 있다.

업스테이지는 sLLM '솔라 미니'를 아마존웹서비스를 통해 선보이며 해외 진출에 나섰다. 솔트룩스의 '루시아'는 글로벌 최대 AI 개발자 오픈소스 커뮤니티인 허깅페이스 오픈 LLM 리더보드에서 매개변수 300억개 이하 모델 기준으로 세계 1위 성능을 기록했다.