AI 모델의 방대하고 빠르게 발전하는 컴퓨팅 요구 사항은 2030년까지 업계가 매년 100억 개 이상의 아이폰에 해당하는 전자 폐기물을 배출할 수 있게 할 수 있다고 연구진은 전망합니다.
저널 네이처(Nature)에 게재된 논문에서 케임브리지 대학교와 중국과학원의 연구진은 급증하는 이 산업이 얼마나 많은 양의 전자 폐기물을 배출할지 예측했습니다. 연구진의 목표는 이 기술 자체의 채택을 제한하려는 것이 아니라, 이 기술이 유망하며 거의 불가피하다는 점을 강조하면서도, 전 세계가 그 급격한 확장이 가져올 실질적인 결과에 더 잘 대비할 수 있도록 돕는 것입니다.
연구진은 이미 고려되고 있는 에너지 비용에 대해서는 면밀히 살펴봤지만, 그 수명 주기 전반에 걸쳐 관련된 물리적 물질과 노후화된 전자기 장비의 폐기물 흐름은 상대적으로 주목도가 낮았습니다.
본 연구는 AI 서버와 그에 따른 전자 폐기물의 정확한 수치를 예측하려는 것이 아닙니다. 대신, 향후 직면할 과제의 잠재적 규모를 강조하는 초기 총 추정치를 제공하고, 잠재적인 순환 경제(circular economy) 해결책을 탐구하는 것을 목표로 합니다.
이는 본질적으로 추정의 영역에 속하는 사업이며, 악명 높게 빠르게 변하고 예측 불가능한 산업의 2차적 결과를 예측하는 일입니다. 하지만 적어도 시도는 해야 하지 않을까요? 중요한 것은 백분율 단위로 정확하게 맞추는 것이 아니라, 규모의 차수(order of magnitude)를 추정하는 것입니다. 우리가 이야기하는 폐기물량이 수만 톤인지, 수십만 톤인지, 아니면 수백만 톤인지에 대한 질문입니다. 연구원들에 따르면, 아마 이 범위의 높은 쪽에 가까울 것으로 예상됩니다.
연구진은 낮은 성장, 중간 성장, 높은 성장 시나리오를 각각 모델링하고, 이를 지원하는 데 필요한 컴퓨팅 자원의 종류와 예상 수명을 함께 제시했습니다. 그들의 기본적인 분석 결과는 전자 폐기물이 2023년 대비 최대 천 배까지 증가할 수 있다는 것입니다.
연구진은 "우리의 결과에 따르면, 전자 폐기물이 2023년 연간 2.6천 톤(kt)에서 2030년 연간 약 0.4~2.5백만 톤(Mt)까지 급격히 증가할 잠재력이 있습니다"라고 기술했습니다.
왕(Wang) 외 연구진이 지적했듯이, 2023년을 시작 기준으로 삼는 것은 다소 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 지난 2년 동안 컴퓨팅 인프라의 상당 부분이 이미 배치되었기 때문에, 2.6킬로톤이라는 초기 수치에는 이 인프라 폐기물량이 포함되어 있지 않아 시작 수치가 상당히 낮게 책정된 것입니다.
그러나 또 다른 관점에서 볼 때, 이 지표는 매우 현실적이고 정확합니다. 왜냐하면 결국 이것들은 생성형 AI 붐 전후의 대략적인 전자 폐기물 규모이기 때문입니다. 이 거대한 인프라가 향후 몇 년 동안 수명을 다할 때, 우리는 폐기물 수치에서 급격한 증가세를 목격할 것입니다.
연구진은 (다시 한번 개략적인 설명으로) 이러한 폐기물 문제를 완화할 수 있는 다양한 방법을 제시했습니다. 예를 들어, 수명이 다한 서버는 폐기 대신 다운사이클링될 수 있으며, 통신 및 전원과 같은 구성 요소도 재사용될 수 있습니다. 소프트웨어 및 효율성 개선을 통해 특정 칩 세대나 GPU 유형의 실질적인 수명을 연장하는 것도 가능합니다. 흥미롭게도, 연구진은 가능한 한 빨리 최신 칩으로 업데이트하는 것을 선호하는데, 그렇지 않을 경우 기업이 같은 작업을 수행하기 위해 최고급 칩 하나를 구매하는 대신 더 느린 GPU 두 개를 구매해야 할 수 있어 결과적으로 폐기물을 두 배(그리고 더 빠르게) 증가시킬 수 있기 때문입니다.
이러한 완화책들은 폐기물 부하를 16%에서 86%까지 줄일 수 있습니다. 물론 이 범위는 상당히 넓습니다. 하지만 문제는 효과의 불확실성이라기보다는, 이러한 조치들이 얼마나 광범위하게 채택될지 여부에 대한 불확실성입니다. 만약 모든 H100 서버가 어느 대학의 저가형 추론 서버에서 제2의 생명을 얻는다면 그 영향은 크게 분산될 것입니다. 반면, 10개 중 단 하나만이 그러한 처리를 받는다면 이야기는 완전히 달라집니다.
이는 그들의 추정치에 의하면, 폐기물 감소 폭을 낮은 수준에서 높은 수준으로 달성하는 것이 필연적인 결과가 아니라 결국 '선택'의 문제라는 것을 의미합니다.
전체 연구는 여기에서 확인할 수 있습니다.