그린 AI(Green AI)는 인공지능 개발 및 운영 과정에서 환경 부담을 줄이면서도 효율성을 높이는 지속가능한 접근 방식을 말한다.
2025-02-06 이담인 기자
2015년, 195개 국가 정상들은 지구 온난화를 막기 위해 지구 온도 상승을 1.5℃ 이하로 제한하자는 목표에 합의하는 파리협정(Paris Agreement)을 체결했다. 이후 전 세계 국가들은 본격적으로 탄소중립을 선언했다. 그러나 복잡한 경제 상황과 이해관계 속에서 목표 달성에 실패했고, 기후위기는 더 강력한 재난을 가져오고 있으며 생태계는 지속적인 위협을 받고 있다. 전 세계는 다시 기후위기 해결을 위한 새로운 목표와 대책을 강구해야 할 상황이다. 인류가 직면하고 있는 기후위기 해결에 인공지능(AI)은 양면성을 가진 핵심 기술로 떠올랐다. 각국의 정부와 기업들은 AI의 환경적 영향을 최소화하기 위한 다양한 국제 협약과 규제 방안을 마련하고 있다.
레드 AI의 한계, '그린 AI(Green AI)' 개념의 등장
이스라엘 헤브라이대학교 강사 로이 슈워츠(Roy Schwartz)는 2020년 ‘Green AI’라는 제목의 논문을 공동발표하며 그린 AI 개념을 처음 도입했다. 그는 AI 연구에서 성능 향상을 위해 막대한 계산 자원과 에너지를 투입하는 기존 접근 방식(레드 AI)에 대한 문제점을 지적하며, 보다 효율적이고 지속가능한 연구 방향인 그린 AI(Green AI)를 제시했다. 2021년 네이처는 AI 모델 효율성이 10% 향상되면 전 세계 데이터센터의 전력 소비량의 50% 감소가 가능하다는 시뮬레이션 결과가 실린 논문을 게재했다. 그린 AI 개념은 AI 모델 개발 과정에서 크기와 복잡성을 줄이면서도 성능을 유지 또는 향상시키는 기법을 적용하도록 하거나, 데이터센터 운영시 재생 가능 에너지를 사용하는 등의 방법을 제안한다. 최근 빅테크 기업들은 풍력 또는 태양광을 이용해 데이터센터를 운영하는 방식으로 '그린 AI'가 가시화되고 있다.
유럽연합(EU)의 ‘인공지능법’
AI를 활용하는 산업이 확대될수록 환경에 부담이 될 것이란 우려가 커지자 유럽연합(EU)는 2024년 제정한 ‘인공지능법’에 AI 모델이 소비하는 에너지와 자원의 투명성을 높이기 위한 방안을 명시했다. AI 개발 기업들이 모델 개발 과정 중 발생하는 탄소 양을 정기적으로 측정해 유럽연합 환경청(EEA)에 의무적으로 보고하고, 데이터센터 에너지 효율성에 관한 기준을 설정하여 기준에 미달하는 시설은 단계적으로 개선 또는 제한 조치를 받도록 했다. 2025년부터는 500PFLOPS 이상 연산 능력을 가진 슈퍼컴퓨터 사용 시 재생에너지 사용 비율 40% 이상을 의무화했다.
미국의 EPA 환경 AI 지침
미국은 2025년부터 환경보호청(EPA)이 주도하는 ‘환경 AI 지침(Environmental AI Guidelines)’을 통해, 대형 AI 모델을 운영하는 기업들에게 탄소중립 목표 수립과 감축 계획 제출을 의무화했다. 미국 EPA 환경 AI 지침은 연간 AI 관련 전력 소비가 100GWh 이상인 기업(구글, 메타 등)은 3년 내 재생에너지 전환 로드맵 제출해야 한다. 연방정부 조달 AI 솔루션은 EER(Energy Efficiency Ratio) 2.0 이상 충족해야 입찰 자격을 부여한다. 이 지침을 준수하기 위해 구글은 탄소중립 전략을 담은 ‘탄소 네거티브 AI’ 프로젝트를 선언했다. 4세대 TPU(Tensor Processing Unit) 칩을 적용해 2022년에 대비했을 때, 동일 연산 작업 대비 전력 효율 60%를 향상시켰다. 마이크로소프트는 ‘AI for Sustainability’ 프로그램을 운영해 전 세계 데이터센터를 100% 재생에너지로 운영하는 목표를 추진하고 있다.
중국의 ‘녹색 AI 발전 방안’
중국 정부는 2024년 발표한 ‘녹색 AI 발전 방안’을 통해 AI 모델 학습에 필요한 전력의 일정 비율을 재생에너지로 충당하도록 기업에 요구했다. 중국 '녹색 AI 발전 방안'은 2025년까지 AI 학습용 전력의 35%를 풍력·태양광으로 대체할 것을 주요 기업(화웨이, 바이두 등)에 할당했다. 저장성 저장고(데이터센터)에 해수 냉각 시스템 도입 시 세제 감면(법인세 15%→10%) 지원한다. 알리바바, 텐센트 등 주요 AI 기업들은 에너지 효율 개선 및 해양 냉각 시스템과 같은 혁신 기술을 도입해 전력 소비를 줄이는 전략을 마련했다. 알리바바는 저장성 저장고에 해수 냉각과 지하 30m 암반 열교환 시스템을 적용해, 연간 2.4억kWh 전력을 절감했다. 이것은 7만 가구의 1년 사용량이다. AI 모델 압축 기술인 'TinyML'을 개발해 Computer Vision 모델 크기 80%를 축소했다.
그린 AI의 과제와 전망
현재 AI 산업은 전체 글로벌 전력 소비의 약 2%를 차지하지만(2024년 MIT 연구 기준), 2030년까지 5%까지 증가할 것으로 추정하고 있다. 국제에너지기구는 글로벌 AI 에너지 소비의 40%가 재생에너지로 전환될 것이라고 전망한다. 그린 AI는 단순한 환경 규제를 넘어 AI 산업 생존을 위한 필수 전략으로 자리매김되어야 한다. 양자컴퓨팅·신소재 냉각 시스템 등 차세대 기술이 그린 AI 실현 속도를 결정할 것이라는 전망도 있다. AI 모델 학습과 운영 과정에서 발생하는 탄소 배출을 정확하게 측정할 수 있는 표준화된 지표와 기술이 부족한 점은 개선되어야 할 가장 중요한 문제다. 2024년 6월 IEEE 회의에서 'AI 탄소 배출 계산 공식' 표준화 논의는 결렬되었다. 미국·EU·중국이 각기 다른 계산 방식을 고집하고 있다. 전력소비량 기반과 전체 라이프사이클 평가방식을 서로 고집했기 때문이다. 국가 간 탄소 배출권 거래제도와 AI 효율성 지표 표준화가 관건이다. 기후위기 시대 기술 발전과 탄소중립의 균형점을 찾는 일은 앞으로도 중요한 이슈가 될 것이다. 에너지 효율성을 높이기 위한 새로운 기술 개발과 정부 및 민간의 지속적인 연구개발(R&D) 투자가 활성화되어야 한다. 각국의 지속적인 협력과 이해관계자들의 협조가 수반된다면, 이러한 규제와 협약은 단기적 임시방편을 넘어 장기적으로 지속가능한 AI 생태계를 구축하는 데 핵심 역할을 할 것으로 기대된다.
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