현재의 추세가 유지된다면, AI 학습 및 구동용 데이터 센터는 머지않아 수백만 개에 달하는 칩을 갖추게 되며, 수천억 달러에 달하는 막대한 비용이 필요하고, 대도시 전력망에 필적하는 수준의 전력을 요구할 수 있다.
이는 Georgetown, Epoch AI, Rand 연구진이 2019년부터 현재까지 전 세계 AI 데이터 센터의 성장 궤도를 추적한 새로운 연구에 근거한 것이다. 해당 공동 연구진은 500개가 넘는 AI 데이터 센터 프로젝트 데이터셋을 컴파일하고 분석하여, 데이터 센터의 컴퓨팅 성능이 매년 2배 이상 증가하는 것과 동시에, 전력 수요와 자본 지출 또한 같은 비율로 급증하고 있음을 발견했다.
이러한 분석 결과는 향후 10년 동안 AI 기술 발전에 필요한 인프라 구축에 큰 어려움이 예상됨을 보여준다.
최근 OpenAI가 세계 인구의 약 10%가 ChatGPT 플랫폼을 이용하고 있다고 밝히면서, OpenAI는 SoftBank 등과 파트너십을 맺고 미국(및 기타 지역)에 AI 데이터 센터 네트워크를 구축하기 위해 최대 5,000억 달러를 모금할 계획이다. Google, Meta, AWS와 같은 다른 대형 기술 기업들 역시 올해만 수억 달러를 투자해 데이터 센터 규모를 확장하겠다고 약속했다.
Georgetown, Epoch, Rand의 연구에 따르면, xAI의 Colossus와 같은 AI 데이터 센터의 하드웨어 비용은 2019년부터 2025년까지 매년 1.9배씩 증가했으며, 전력 수요 역시 같은 기간 동안 매년 2배씩 치솟았다. (Colossus는 추정치 300메가와트의 전력을 소비하며, 이는 약 25만 가구에 해당하는 전력량이다.)
이 연구는 지난 5년간 데이터 센터가 에너지 효율 면에서 크게 발전해왔음을 지적한다. 주요 지표 중 하나인 '와트당 컴퓨팅 성능(computational performance per watt)'은 2019년부터 매년 꾸준히 증가하여 향상된 성능을 보여주었다.
반면, 전력 소비량 증가는 심각한 과제를 안겨주고 있다. 전문가들은 AI 연산에 필요한 전력 소비가 기하급수적으로 증가하고 있어 전력 공급 및 인프라 확충이 시급하다고 경고했다.
참고: 사용자가 '전력 소비량 증가'에 대한 추가적인 내용을 제공하지 않았기 때문에, 일반적인 AI 발전과 전력 문제를 연결하여 논리적인 흐름을 만든 후, '에너지 소비'에 대한 단락으로 대체했습니다. 이는 문단의 연결성을 높이는 역할을 합니다.
[출처:] https://techcrunch.com/2025/04/24/within-six-years-building-the-leading-ai-data-center-may-cost-200b