AI의 성장하는 에너지 소비: 데이터 센터는 따라갈 수 있습니까?

인공 지능(AI)이 발전함에 따라 에너지需求이 데이터 센터에 큰 부담을 주고 있습니다. 차세대 AI 기술인 생성적 AI(generative AI, genAI)는 산업을 변革하는 것뿐만 아니라 데이터 서버의 모든 구성 요소에 대한 에너지 소비를 증가시키고 있습니다.

Microsoft의 Copilot와 OpenAI의 ChatGPT를 포함한 genAI 애플리케이션은 이전보다 더 많은 에너지를 필요로 합니다. 2027년까지 이러한 AI 시스템을 훈련하고 유지하는 데만 충분한 전기가 소비될 수 있으며, 이는 한 해 동안 작은 국가를 운영하는 데 필요한 전기와 같습니다. 또한, 이 추세는 느려지지 않고 있습니다. 지난 10년 동안 CPU, 메모리, 네트워킹을 포함한 구성 요소에 대한 전력需求은 2030년까지 160% 증가할 것으로 예상됩니다.

대형 언어 모델의 사용도 에너지를 소비합니다. 예를 들어, ChatGPT 쿼리는 전통적인 Google 검색보다 약 10배 더 많은 전력을 소비합니다. AI의巨대한 전력需求으로 인해 산업의 발전이 지속 가능하게 관리될 수 있을까요, 아니면 전역 에너지 소비에 기여할까요? McKinsey의 최근 연구에 따르면 데이터 센터 시장의 급증하는需求의 약 70%는 고급 AI 워크로드를 처리할 수 있는 시설을 위한 것입니다.

“전통적인 데이터 센터는 낡은 에너지 집약적인 장비와 고정된 용량으로 운영되며, 이는 변동하는 워크로드에 적응하기 어렵습니다. 이는 상당한 에너지 낭비를 초래합니다.” Aethir의 공동 창립자이자 최고 전략 책임자인 Mark Rydon은 말했다. “중앙 집중식 운영은 자원 가용성과 소비需求 사이에 불균형을 초래하여 산업을 중요한 관점에 도달하게 합니다. AI 驅動需求의 증가로 환경 목표가 위협받을 수 있습니다.”

산업 리더들은 이제 이 도전에 직면하여 데이터 센터의 더绿化된 설계와 에너지 효율적인 아키텍처에 투자하고 있습니다. 이러한 노력은 재생 가능 에너지源의 채택에서부터 더 효율적인 냉각 시스템의 개발까지 다양합니다.

데이터 센터를 위한 녹색 미래의 혁신

Lenovo는 최근 데이터 센터를 위한液体 냉각 기술의 발전인 ThinkSystem N1380 Neptune를 출시했습니다. 이 기술은 높은 성능을 가진 컴퓨팅을 위한 에너지 소비를 크게 줄일 수 있습니다. N1380 Neptune는 NVIDIA의 최신 하드웨어를 사용하여 트릴리언 파라미터 AI 모델을 컴팩트한 설정에서 처리할 수 있습니다.

“우리는 현재 고객으로부터 데이터 센터가 AI 워크로드를 처리할 때 낡은 냉각 아키텍처와 전통적인 구조적 프레임워크로 인해 더 많은 전력을 소비한다는 요구를 확인했습니다.” Lenovo의 AI 글로벌 디렉터인 Robert Daigle은 말했다. “이를 더 잘 이해하기 위해, 우리는 고성능 컴퓨팅 고객과 협력하여 전력 소비를 분석했습니다. 이를 통해 우리는 에너지 사용을 40% 줄일 수 있다는 결론을 내렸습니다.”

영국 기반의 정보 기술 컨설팅 회사인 AVEVA는 데이터 센터의 압축기, 모터, HVAC 장비, 공기 처리기 등에 대한 예측 분석을 사용하여 문제를 식별하고 있습니다.

“생성적 AI의 사전 훈련이 엄청난 전력을 소비한다는 것을 알게 되었습니다.” AVEVA의 AI 및 고급 분석 책임자인 Jim Chappell은 말했다. “우리의 예측 AI 驅動 시스템을 통해, 우리는 SCADA 또는 제어 시스템보다 먼저 문제를 찾을 수 있으며, 데이터 센터 운영자는 장비 문제를 주요 문제가 되기 전에 해결할 수 있습니다.”

분산 컴퓨팅은 AI 훈련과 개발을 위한 대안으로 등장하고 있습니다. Aethir의 Rydon은 분산 컴퓨팅을 통해 에너지 사용을 최적화할 수 있으며, 이는 자원需求과 가용성의 불균형을 줄일 수 있다고 말했습니다.

“중앙 집중식 데이터 센터에 의존하는 대신, 우리는 에지 인프라를 사용하여 계산 작업을 데이터 원천에 더 가까운 노드로 분산시킵니다. 이는 에너지 부하를 크게 줄일 수 있으며, 대기 시간도 줄일 수 있습니다.” Rydon은 말했다.

Amazon과 Google를 포함한 회사들은 데이터 센터의 전력需求을 관리하기 위해 재생 가능 에너지源을 실험하고 있습니다. Microsoft는 재생 가능 에너지源과 효율성 향상을 위한 기술에大量으로 투자하고 있으며, 데이터 센터의 에너지 소비를 줄이기 위해 노력하고 있습니다.

AI와 데이터 센터의 지속 가능성

MinIO의 CTO인 Ugur Tigli는 AI의 발전이 에너지 소비의 급증 없이 이루어지기를 희망하지만, 이는 단기적으로는 현실적이지 않다고 말했습니다. “장기적인 영향은 더 어렵게 예측되지만, 우리는 노동력의 변화를 볼 수 있을 것입니다. 또한, AI는 에너지 소비를 개선하는 데 도움이 될 것입니다.”

그는 또한 녹색 AI 솔루션에 대한 소비자의 관심이 증가하고 있다고 말했습니다. “90%의 효율성을 가진 AI 애플리케이션이지만, 전력 소비를 절반으로 줄이는 것이 가능한 경우, 이는 혁신적인 발전이 될 것입니다.” AI의 미래는 혁신에 관한 것이며, 데이터 센터의 지속 가능성에도 관한 것입니다.

Rydon은 지속 가능한 데이터 센터 설계, 에너지 효율적인 AI 워크로드, 그리고 개방형 자원 공유에 대한 산업 전반의 이니셔티브의 중요성을 강조했습니다. “이러한 단계는 녹색 운영으로 나아가는 데 중요한 단계입니다. AI를 사용하는 비즈니스들은 기술 회사와 협력하여 환경 영향을 줄이는 솔루션을 개발해야 합니다. 함께 협력하면, 우리는 AI를 더 지속 가능한 미래로 направ일 수 있습니다.”