🎂AI의 거대한 탄소 발자국🤦‍♀️

🎂AI의 거대한 탄소 발자국🤦‍♀️

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AI의 에너지 소비와 환경 영향은 최근 AI 산업에서 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 특히 대규모 언어 모델(GPT, BERT 등)의 훈련과 운영 과정에서 발생하는 막대한 계산 자원 소모는 환경적 부담을 가중시키고 있습니다.

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1. AI 모델 훈련의 에너지 소비

1) 대규모 데이터 처리: 대형 AI 모델을 훈련시키기 위해서는 수백 테라바이트(TB)에 달하는 데이터를 처리해야 합니다. 이 과정에서 GPU와 TPU 같은 고성능 하드웨어가 사용되며, 이는 막대한 전력을 소비합니다.

2) 훈련 시간: GPT-3 같은 모델은 훈련에 수주(數週)에서 수개월이 소요될 수 있으며, 이 기간 동안 지속적인 에너지 소비가 발생합니다. 2019년 연구에 따르면, 자연어 처리(NLP) 모델 하나를 훈련시키는 데 발생하는 탄소 배출량은 자동차 한 대가 평생 동안 배출하는 탄소량(약 5톤)보다 많을 수 있습니다. 특정 NLP 모델(예: Transformer, BERT, ELMo 등)의 훈련 과정에서 발생하는 탄소 배출 284톤의 이산화탄소(CO₂eq)에 달할 수 있다고 보고되었습니다. 이는 자동차 5대에서 10대가 평생 동안 배출하는 탄소량에 해당합니다.

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2. 운영 중 발생하는 에너지 소비

AI 모델은 훈련 후에도 실시간 추론(inference) 작업에서 지속적으로 에너지를 소비합니다. 예를 들어, 대규모 언어 모델은 수백만 명의 사용자 요청을 처리하기 위해 항상 작동해야 합니다. AI 기반 서비스(예: 챗봇, 번역기, 음성 인식 등)는 클라우드 서버를 통해 제공되며, 이러한 서버 운영도 상당한 전력을 필요로 합니다.

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