최근 Mistral AI는 업계 환경 공개에서 보기 드문 벤치마크를 제공하면서 주력 대규모 언어 모델인 Mistral Large 2의 발자국을 자세히 설명했습니다. 보고서에 따르면, 이 모델을 학습하고 실행하는 데 2025년 1월까지 18개월 동안 이산화탄소 배출량에 해당하는 20.4킬로톤이 발생하고, 물이 281,000세제곱미터가 소비되었으며, 안티몬에 해당하는 물질이 660kg 소비되었습니다 . 주목할 점은 챗봇 Le Chat의 400토큰 답변이 이산화탄소 1.14그램, 물 45밀리리터, 광물 자원 0.16밀리그램만 사용했다는 것입니다.
올해 세계 지구의 날을 맞아 PowerVerse는 AI 대규모 언어 모델과 비트코인 블록체인 네트워크 마이닝이 에너지 및 환경에 미치는 영향을 발표했습니다. 과학 저널 Joule에 게재된 동료 심사 논문은 2025년 말까지 AI의 전력 소비량이 전 세계 데이터 센터 전력 사용량의 49%를 차지할 것으로 예상하며, 이는 비트코인의 잘 알려진 "에너지 소비량"을 초과할 것이라고 지적했습니다.
AI의 에너지 소비량은 비트코인의 탄소 발자국과 어떻게 비교될까요? 비트코인의 에너지 소비량은 지속적인 논쟁의 대상 이며 , 비트코인 채굴 금지의 근거로 자주 거론됩니다. 이러한 점 때문에 AI 추론은 비트코인의 작업 증명 엔진에 비해 특히 절약적입니다.
평균적으로 비트코인 거래 한 건은 600~700kg의 이산화탄소를 배출하고, 17,000리터 이상의 물을 소비하며, 130g 이상의 전자 폐기물을 생성합니다. 케임브리지 대안 금융 센터(Cambridge Centre for Alternative Finance)에 따르면, 전체 비트코인 네트워크는 2023년에 약 4,800만 톤의 이산화탄소를 배출하고, 20억 리터 이상의 물을 소비하며, 2만 톤 이상의 전자 폐기물을 생성했습니다. 그러나 케임브리지 센터의 수치는 동료 평가를 거쳤음에도 불구하고 상당한 비판을 받았으며, 중요한 단서가 있습니다.
첫째, 비트코인의 전력 구성은 단일하지 않습니다. BTC 투자 펀드 배트코인즈(Batcoinz)가 2023년 3월 기준 채굴자 설문조사에 따르면, 수력(23.1%), 풍력(13.9%), 태양광(5%)이 비트코인 에너지 소비량의 40% 이상을 차지합니다. 이러한 차이는 배트코인즈의 설문조사에 독립형 발전(off-grid)이 포함되었기 때문입니다. 일반적으로 탄소 중립으로 여겨지는 원자력 발전이 7.9%를 차지합니다. 천연가스와 석탄은 총 44%를 차지하지만, 비트코인의 에너지 구성은 비평가들이 예상하는 것보다 훨씬 다양합니다.
둘째, 대규모 언어 모델(LLM)은 기본적으로 더 깨끗한 그리드에서 이점을 얻을 수 있으며, 그리드 인프라의 분포는 다양한 지역의 에너지 소비에 영향을 미칩니다 . 예를 들어, 원자력 발전은 유럽 연합 전체 전력 생산량의 22% 이상을 차지하며, 이는 미스트랄과 같은 EU 데이터 센터에서 모델 학습 및 추론과 관련된 CO2 배출량을 줄입니다. 만약 석탄이 풍부한 미국 에서 학습한다면 , 완전히 다른 환경적 영향을 미칠 것입니다.
인프라의 중요성
AI 대규모 언어 모델과 비트코인 거래 로 인해 발생하는 에너지 소비는 모두 깨끗한 에너지와 재생 에너지를 사용하거나 석탄 자원과 같은 재생 불가능한 에너지를 사용하는 인프라 환경에서 운영됩니다 .
인프라는 환경에 미치는 영향에 큰 영향을 미칩니다 . GPT-4나 Gemini와 같은 최첨단 모델을 학습하는 데는 수백만 시간의 GPU 시간과 상당한 물 소비가 필요한 반면, 비트코인은 수요와 관계없이 10분마다 채굴되도록 설계되어 사용량이 아닌 시간에 따라 증가하는 고정된 에너지 소비를 초래합니다.
한편으로는 에너지 수요 급증으로 인해 기술 대기업들은 에너지 확보 방식을 혁신하기 위한 조치를 취해야 했습니다. 다른 한편으로는 DePIN이 점점 더 중요한 역할을 수행하고 있음을 확인할 수 있었습니다.
올해 6월 3일 , 메타는 Constellation Energy와 원자력을 구매하기 위한 20년 계약을 체결했습니다. 이는 데이터 센터의 증가하는 전력 수요를 충족하기 위해 메타가 공식적으로 원자력 분야에 진출한 첫 사례입니다.
구글은 올해 3건의 신규 원자력 발전 프로젝트 개발에 자금을 지원하기로 약속했으며, 이전에는 소형 모듈형 원자로(SMR) 개발사인 카이로스 파워와 협력한 바 있습니다. 아마존 또한 작년 10월 SMR 개발에 5억 달러 이상을 투자했고, 2024년 3월에는 서스쿼해나 원자력 발전소에서 가동되는 데이터센터를 인수했습니다. 올해 3월에는 아마존, 구글, 메타가 세계원자력협회(WNA)가 추진하는 이니셔티브에 공동 서명하여 2050년까지 전 세계 원자력 발전 용량을 세 배로 늘리는 것을 목표로 삼았습니다.
에너지 획득 방식을 혁신하는 것 외에도, 에너지 사용 측면에서 혁신적인 방법을 통해 에너지를 최대한 활용할 수 있습니다. DePIN은 블록체인, 분산 노드, 자원 공유를 통해 혜택을 얻어 에너지 소비를 보완하는 또 다른 방식으로 자리매김했습니다.
막대한 컴퓨팅 파워를 필요로 하는 AI 언어 모델을 예로 들어 보겠습니다. 대규모 모델을 학습하는 데는 며칠 또는 몇 주가 걸리고 많은 전력을 소모할 수 있습니다. GPT-3 학습 과정에서 소모되는 에너지는 한 가구가 수년간 사용하는 전력량과 맞먹는 것으로 추산됩니다. 이러한 높은 에너지 소비는 환경에 부정적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 운영 비용을 증가시키고 지속가능성 문제를 야기합니다.
DePIN 분야 의 탈중앙화 클라우드 컴퓨팅은 유휴 컴퓨팅 리소스를 클라우드 컴퓨팅 블록체인 네트워크에 연결하고, 컴퓨팅 파워 수요자에게 고성능, 저지연성, 저비용 컴퓨팅 리소스를 제공하며, 유휴 컴퓨팅 리소스를 "온체인" 방식으로 연결하여 수익을 창출합니다. 컴퓨팅 리소스를 최대한 활용하는 동시에, 컴퓨팅 리소스가 자유롭게 흐르고 시장 메커니즘에 참여하도록 하여 낭비를 방지하고 컴퓨팅 파워 병목 현상을 해결합니다.
비트코인 블록체인의 반감기 메커니즘은 신규 코인 생성 속도를 꾸준히 감소시켜 채굴자들이 시간이 지남에 따라 효율성을 높이도록 유도합니다 . 또한, 반감기의 에너지 소비는 탈중앙화된 글로벌 금융 네트워크를 보호하는 실용성 과 일치합니다 . Mistral AI 의 대규모 모델 학습에 사용되는 에너지 소비에 대한 공개적이고 투명한 데이터는 대중이 환경적 영향을 이해할 수 있도록 합니다.
깨끗한 에너지 도입 , 에너지 활용의 혁신적 방법 , 채굴 최적화의 지속적인 개선은 디지털 경제의 핵심 기둥인 비트코인과 AI의 확장에 핵심이 될 것입니다.
참조:
https://mistral.ai/news/ai를 위한 글로벌 환경 표준에 대한 우리의 기여
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