1. 주요 보고서 개요
- 미스트랄AI: 2024년 7월, 자체 모델 학습 및 질의 처리 과정에서 발생하는 이산화탄소(CO₂) 배출량, 물 소비량, 자원 사용량을 평가한 보고서 공개.
- 구글: 모델 학습은 제외하고, 제미나이(Gemini)의 질의 처리 과정에서 소모되는 전력·물·CO₂를 측정 (2024년 8월).
- 한계: 두 보고서 모두 외부 감사 없이 자체 평가한 결과이며, 모델 학습은 일상적 추론보다 훨씬 많은 자원을 소비함. 오픈AI 등 경쟁사 데이터는 포함되지 않음.
2. 구체적 환경 영향 수치
가. 제미나이(Gemini) 질의 처리 (구글 기준)
- 표준 평가:
- 전력: 0.24Wh (TV 9초 시청과 동일)
- 물: 0.26ml
- CO₂: 0.03g
- 구글의 보수적 평가 (TPU/GPU 실제 사용량 기준):
- 전력: 0.10Wh
- 물: 0.12ml
- CO₂: 0.02g
나. 미스트랄AI 르챗(Le Chat) 모델
- 텍스트 1페이지(400토큰) 생성 시:
- 물: 50ml
- CO₂: 1.14g
- 비재생 자원: 0.2mg
다. 미스트랄AI 모델 학습 (2025년 1월 대형 2(Large 2) 모델)
- CO₂ 배출: 2만 4천 톤 (자동차 4,435대 연간 배출량과 동일)
- 물 소비: 28만 1천 m³ (올림픽 규격 수영장 112개 분량)
- 자원 소모: 650kg
- 참고: 청정 에너지(태양광 등) 사용 시 배출량 감소 가능.
3. 환경 영향 측정 방식 설명
- 물 소비: 증발 냉각(evaporative cooling) 방식 기반.
- 서버 열을 물로 식힌 후 증발시켜 대기로 방출 (인체 땀 증발과 유사).
- 물은 소모되지 않고 대기로 돌아가므로 실제 물 사용량이 아님.
- CO₂ 배출 기준: 석탄 기반 에너지로 산정 (청정 에너지 사용 시 감소).
4. 기업의 대응 방안
- 구글:
- 효율적인 모델(플래시 라이트/Flash-Lite), 맞춤형 TPU, 고효율 데이터센터 도입.
- 원자력 발전소 등 청정 에너지 투자로 환경 영향 완화 계획.
- 미스트랄AI:
- “AI의 환경 발자국 이해는 개발자·정책 입안자·기업·시민 모두의 책임” 강조.
- 산업 전반의 평가 기준 마련 촉구 (“환경 영향 지표 기반 AI 모델 선택 가능”).
5. 타사 데이터 및 추가 분석
- 챗GPT(오픈AI):
- 에포크AI(EpochAI) 분석: GPT-4o 질의 1건당 0.3Wh 소모 (구글 보고서보다 약간 높음).
- MIT 기술 리뷰: 사용 환경(데이터센터 그리드, 시간대, 모델 크기)에 따라 에너지 소비 1,000배 차이 가능성.
- 예시: 하루 15개 질의 + 10개 이미지 + 3개 5초 동영상 = 2.9kWh 소비.
- 주목할 점: 현재 공개된 데이터는 기초적 수준이며, 표준화된 평가 체계 부재.
6. 결론 및 의의
- 미스트랄AI·구글 보고서의 기여:
- AI의 환경 영향을 측정 가능한 기준으로 제시해 논의 전환 유도.
- “AI가 환경에 해로움”이라는 단정적 주장 대신, 데이터 기반 정책 수립 기반 마련.
- 향후 과제:
- 산업 전반의 공통 평가 표준 확립 (미스트랄AI가 제안).
- 청정 에너지 투자 및 효율적 기술 개발로 환경 부담 완화.
참고: 핵심 통계 요약
| 측정 항목 | 제미나이(구글) | 르챗(미스트랄) | 모델 학습(미스트랄) |
|---|---|---|---|
| 전력 | 0.10~0.24Wh | – | – |
| 물 소비 | 0.12~0.26ml | 50ml | 28만 1천 m³ |
| CO₂ 배출 | 0.02~0.03g | 1.14g | 2만 4천 톤 |
| 비재생 자원 | – | 0.2mg | 650kg |
데이터 출처: 구글 블로그, 미스트랄AI 보고서, 에포크AI 분석, MIT 기술 리뷰.
의미: AI의 환경 영향을 정량화해 탄소 중립 목표 달성과 지속 가능한 기술 개발을 위한 첫 걸음으로 평가됨.
