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[IT뉴스]"AI, 2030년까지 매년 에펠탑 250개 맞먹는 폐기물 유발"
온카뱅크관리자
조회:
9
2026-06-05 08:47:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">UN 보고서 "전기만 먹는 줄 알았더니…물·토지·전자폐기물까지 급증"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="FjMI5K6bdd"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d1b6a7fad08b7c2402d6ea5b9f31b02a2672fcae3f93a6a53886c64f9153d276" dmcf-pid="3e9AS3qFee" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="UN 산하 연구기관이 AI 데이터센터의 환경 부담이 탄소 배출을 넘어 물·토지·전자폐기물로 확대되고 있다고 경고했다. 탄소 지표만으로 AI 지속가능성을 평가하면 물과 토지 부담이 다른 곳으로 전가되는 맹점이 생긴다고 분석했다. UNU INWEH 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/05/dongascience/20260605084519884vrrq.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="tDSbeEIkiJ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/05/dongascience/20260605084519884vrrq.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> UN 산하 연구기관이 AI 데이터센터의 환경 부담이 탄소 배출을 넘어 물·토지·전자폐기물로 확대되고 있다고 경고했다. 탄소 지표만으로 AI 지속가능성을 평가하면 물과 토지 부담이 다른 곳으로 전가되는 맹점이 생긴다고 분석했다. UNU INWEH 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="29d68b1dc295be33f735aad88db289c34af2c80d982dfb36a40b5a7524542f3d" dmcf-pid="0d2cv0B3nR" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)을 구현하는 데 필요한 데이터센터의 환경 부담이 전력 소비와 탄소 배출을 넘어 물 사용, 토지 점유, 전자폐기물 문제로 확대되고 있다는 국제연합(UN) 산하 연구기관의 경고가 나왔다. </p> <p contents-hash="09d34768fd820b543b1714e3d33710a4e4e8be0f381a2e897686644ddb758b38" dmcf-pid="pJVkTpb0MM" dmcf-ptype="general">UN 산하 유엔대 물·환경·보건연구소(UNU-INWEH)는 3일(현지시간) '인공지능 에너지 사용의 환경 비용: 탄소, 물, 토지 발자국' 보고서를 공개했다. 보고서는 전세계 AI 전력 사용에 따른 탄소배출량과 물·토지 사용량을 정량화하고 세계 20대 데이터센터 허브의 환경 부담을 지역별로 비교 분석했다. </p> <p contents-hash="17652eb7763b01c1172095d69efb67c8aa660e2bc1e36d4a8e1f5e8ba44f646f" dmcf-pid="UifEyUKpdx" dmcf-ptype="general">보고서에 따르면 2025년 전세계 데이터센터 전력 소비는 448테라와트시(TWh, 1TWh는 10억kWh, 전력량 단위)로 추산된다. 단일 국가로 가정하면 프랑스보다는 적고 사우디아라비아보다는 많은 세계 11위 전력 소비국 수준이다.</p> <p contents-hash="e6cf17899cba5fedcab9a3842c8ae6fc275d67243327b5b46aba9a8fa9cac585" dmcf-pid="un4DWu9UdQ" dmcf-ptype="general">현재 추세가 이어질 경우 2030년에는 945TWh로 두 배 이상 늘어난다. 전세계 예상 전력 사용량의 약 3%에 해당하는 수치로 파키스탄·방글라데시·나이지리아 세 나라 연간 전력 소비량을 합친 것의 3배에 가깝다. </p> <p contents-hash="f87e842aa5ee81b22e1370882ef9351e20c9cf1bcd01d63ca0ecd75bf391bf72" dmcf-pid="7b1xASHlLP" dmcf-ptype="general">탄소배출량은 최대 4억톤의 이산화탄소 환산량에 이를 수 있다. 2025년 영국 전체 부문 배출량과 맞먹는 규모다. 전력 생산에 필요한 토지 면적은 1만4000㎢를 초과할 것으로 추정된다. 이는 북아일랜드 면적과 비슷하다. 연간 물 사용량은 9조3000억L로 세계 인구 81억명이 약 1.6년 동안 마실 수 있는 양이다.</p> <p contents-hash="43661080c506b5bf3bf0818f72a999f5a57eacc83ef084d45a9b91347eb18a68" dmcf-pid="zKtMcvXSJ6" dmcf-ptype="general">보고서는 세 가지 발자국이 같은 방향으로 움직이지 않는다는 점을 강조했다. 예를 들어 석탄 발전을 바이오에너지로 전환하면 탄소 발자국은 평균 70% 줄일 수 있지만 물 발자국은 30배 이상, 토지 발자국은 100배까지 늘어날 수 있다. 탄소 지표만 보고 재생에너지를 도입하면 한 문제를 해결하면서 다른 문제를 만들어낼 수 있다는 것이다.</p> <p contents-hash="8b709b033500985e5034b37043d8bcc68c0e76a210e9a4a60c71e81a73f73579" dmcf-pid="q9FRkTZvJ8" dmcf-ptype="general">조사팀을 이끈 카베 마다니 UNU-INWEH 소장은 "이 보고서는 AI에 반대하는 것이 아니라 AI를 책임감 있게 활용하기 위한 촉구"라며 "이 시대 기술 혁명의 기반이 지구적 한계 안에서 발전하도록 보장할 수 있는 시간이 얼마 남지 않았다"고 말했다.</p> <p contents-hash="b402eef4dc4e0aad121c36c3f10fa52c22991642fd1dd048bf9bf325121c3291" dmcf-pid="B23eEy5Td4" dmcf-ptype="general">그동안 AI 에너지 논의는 대규모 모델 훈련에 집중됐다. GPT-3 훈련에는 약 1.3기가와트시(GWh, 1GWh는 100만kWh), GPT-4는 50~70GWh가 필요했던 것으로 추산된다. </p> <p contents-hash="f6aae057b1c41d6d33748208f00abccee9135908946ac990252734bce6863113" dmcf-pid="bV0dDW1yMf" dmcf-ptype="general">그러나 훈련은 한 번으로 끝난다. 모델이 배포되면 사용자 질문에 응답하는 추론이 매일 수십억 건씩 반복된다. 보고서는 이 추론이 전체 AI 에너지 사용량의 80~90%를 차지한다고 밝혔다. 챗GPT 하나만 해도 하루 약 25억 건의 메시지를 처리하며 연간 약 383GWh를 소비하는 것으로 추산된다.</p> <p contents-hash="81b41b075ed8f6174e9c21d84d8cbd84fc9c46313dba14a08bd8137d5b68dfe5" dmcf-pid="KfpJwYtWLV" dmcf-ptype="general">이처럼 막대한 전력 소비로 발생하는 탄소를 상쇄하려면 10년간 키운 나무 묘목 260만 그루, 미국 맨해튼 전체를 숲으로 덮어야 하는 면적이 필요하다. 관련 물 사용량은 사하라 이남 아프리카 50만명의 연간 최소 식수량에 맞먹고 토지 사용량은 축구장 800개를 합친 면적보다 넓다. </p> <p contents-hash="0bb1303987121eeec1c88a596065d5a658ed7ff84c01dae9db0fdc07c21f5c3f" dmcf-pid="93T9JwhDn2" dmcf-ptype="general">작업 유형에 따른 에너지 차이도 크다. 일반 대화형 채팅 한 건은 스팸 분류 같은 단순 텍스트 분석보다 약 200배 많은 전력을 쓴다. AI 이미지 한 장 생성은 1450배, 짧은 AI 동영상 하나는 스팸 분류 20만 건에 맞먹는 전력을 소비한다. 생성형 AI 검색은 기존 구글 검색(0.3Wh)의 10배인 3Wh를 소모하고 고해상도 AI 영상 한 클립 제작에는 415Wh 이상이 들 수 있다. </p> <p contents-hash="998ff9cd6437e8fbca03c4861860ca48583483320d00c8f56e7e94158953eada" dmcf-pid="20y2irlwJ9" dmcf-ptype="general">보고서는 '제번스 역설'을 인용해 효율화의 함정을 경고했다. AI 모델이 발전해 전력 소비가 줄면 사용 비용도 낮아지고 낮아진 비용만큼 사용량이 늘어 전체 전력 소비는 오히려 커진다는 경제학 개념이다. 마다니 소장은 "더 효율적이고 저렴해진 AI는 소비량을 끌어올려 효율화로 아낀 전력보다 전체 사용량을 훨씬 크게 만든다"고 말했다. </p> <p contents-hash="4a6e825884b4b03f8dddf5e24294168daa62947cd7f582fb1b6946b3de4d1b60" dmcf-pid="VpWVnmSrMK" dmcf-ptype="general">2030년까지 AI 인프라는 연간 최대 250만톤의 전자폐기물을 발생시킬 수 있다. 매년 에펠탑 250개를 버리는 것과 비슷한 양이다. 상당 부분은 안전 장치가 미흡한 저소득 국가에서 처리된다.</p> <p contents-hash="226ff4d0caddae34d97a9c7e8202c07ec12b157a0501f49bed7bf1d3cc815b87" dmcf-pid="fUYfLsvmeb" dmcf-ptype="general">보고서는 AI 인프라의 지리적 불균형도 지적했다. AI 특화 데이터센터를 보유한 나라는 전세계 32개국뿐이고 그 용량의 90% 이상이 미국과 중국에 집중돼 있다. 150개국 이상은 자국 AI 컴퓨팅 인프라가 전혀 없다. 보고서는 배제된 국가들이 핵심 광물 채굴과 전자폐기물 부담은 떠안으면서 전략적 혜택은 누리지 못하는 구조를 '환경 정의' 문제로 규정했다.</p> <p contents-hash="74c608a2c94bd31b3eaffffe94f4039547ee9da60525a5f0334c79e0ac15d52d" dmcf-pid="4uG4oOTsiB" dmcf-ptype="general">현장 사례도 제시됐다. 아일랜드의 경우 2023년 데이터센터가 전체 계량 전력의 21%를 차지해 전국 도시 가정 전력 소비량을 합친 것보다 많았다. 전력망 운영사는 더블린 인근 신규 데이터센터 연결 허가를 2028년까지 중단했다. </p> <p contents-hash="cba195496e80cd0ed3c3a2515f3f856ba8e0a8dc92f330b92718efaeb2a18d00" dmcf-pid="87H8gIyOiq" dmcf-ptype="general"> 우루과이에서는 2023년 수자원을 대량으로 사용하는 데이터센터 건설이 추진되던 중 가뭄이 겹치며 수도 몬테비데오의 담수 저장량이 바닥나면서 염분 농도가 높은 물을 공급하게 돼 식수 안전 문제가 불거졌다. </p> <p contents-hash="7c4d12faa7429e073aaaaf764e061a680cf3ec5a71944f3bd667a009c0b97f66" dmcf-pid="6zX6aCWIRz" dmcf-ptype="general">연구에 참여하지 않은 오재호 부경대학교 명예교수(나노웨더 대표)는 "보고서는 데이터센터 폐열이 열섬효과를 유발하고 과도한 물 사용이 가뭄 취약 지역의 물 부족을 심화시킬 수 있다고 경고한다"며 "입지 선정 전에 탄소 배출뿐 아니라 폐열·수자원·토지 이용을 포함한 종합적인 환경 영향 평가를 의무화해야 한다"고 말했다. </p> <p contents-hash="98e236fbed99df0f265aaa22e21869009aebe3c663674e7a3f20627cfb200d63" dmcf-pid="PJVkTpb0e7" dmcf-ptype="general">보고서는 투명성, 설계 기반 효율성, 형평성 및 환경 정의, 생애주기 책임, 글로벌 협력, 지속 가능한 사용 등 6가지 원칙에 기반한 책임 있는 AI 생태계 구축을 권고했다. 정부는 AI 인프라를 에너지 계획과 수자원 관리, 토지 이용 허가에 통합하고 표준화된 환경 발자국 보고를 의무화해야 한다고 제안했다. </p> <p contents-hash="22c4ab1d049b590dbe24678eff8615becf8ceadc4d61c2b1165633b668700988" dmcf-pid="QifEyUKpMu" dmcf-ptype="general">기업은 모델 선택과 응답 길이·해상도 같은 기본값 설정이 에너지 소비를 결정한다는 점을 인식해야 한다고 보고서는 강조했다. 이용자도 같은 작업이라면 에너지 소비가 적은 모델을 선택하는 방식으로 책임을 나눠야 한다고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="74a735d3922cdeab63c695e918ab6a9444aef741e9aa3ab0cd010a7a6c5f9c7d" dmcf-pid="xn4DWu9UeU" dmcf-ptype="general"> <참고자료><br> doi.org/10.53328/INR26RMA002 </p> <p contents-hash="a19066bc35ade6094213ad588b8f0571548f9b6ba0f89b42073d227a41b72d5d" dmcf-pid="y5hqMcsAip" dmcf-ptype="general">[조가현 기자 gahyun@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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