[AI와 ESG 딜레마 ⓒ ESG.ONL/ESG오늘, Google]
2025년 7월 현재 전 세계 기업들이 공통으로 직면한 난제가 있다. 구글은 올해 AI 인프라에 750억 달러를 투자하겠다고 발표했다. 동시에 2023년 온실가스 배출량이 13% 증가했다고도 알렸다. AI를 활용해 ESG에 입각한 성과를 목표하면 AI 자체의 에너지 소비로 인한 환경 영향이 커진다는 모순이 바로 그 난제다.
AI 에너지 소비의 현실
MIT 연구진은 생성형 AI 훈련 클러스터는 일반 컴퓨터 작동보다 7-8배 많은 전력을 소비한다고 밝힌 바 있다. AI가 더 개인화되고,
복잡한 문제를 추론할수록 전력소비와 탄소배출을 늘어날 수 밖에 없다. 2028년까지 미국 데이터센터 전력의 절반 이상이 AI 구동에 투입될 전망도 있다. 지난 1월 공개된 오픈AI, 소프트뱅크 주도의 5,000억 달러 규모 협력 프로젝트인 '스타게이트 이니셔티브(Stargate Initiative)'는 미국 전역에 최첨단 AI 인프라를 구축하는 것을 목표한다. 4년간 추진될 계획인 스타게이트 이니셔티브의 핵심사업은 AI 데이터센터 건설이다. 텍사스주 아빌린을 시작으로 20여 개의 데이터센터가 미국 내에 자리잡을 계획이다. 데이터센터를 위한 안정적인 전력공급망 확충과 이에 따른 막대한 탄소배출을 당연히 우려해야 할 시점이다.
[구글 조지아 데이터센터 ⓒ Google]
ESG를 위한 AI기술 기여측정의 어려움, 에너지 충당을 위한 기업의 노력
AI가 ESG에 얼마나 영향을 미칠지 정확히 측정하는 것은 쉽지 않다. 글로벌 AI ESG 시장은 2024년 12억 4천만 달러에서 2034년 148억 7천만 달러로 연평균 28.2% 성장할 것으로 예상된다. 하지만 AI 투자 대비 실제 ESG 개선 효과가 있을지, 어느 정도일지 정량화하는 것은 여전히 과제다. 생성형 AI 분야가 전체 시장의 성장을 주도하고 있지만, 투자자들은 AI 활용을 통한 ESG 개선을 기대하는 동시에 AI로 인한 환경 영향에 대한 우려도 표출하고 있다. 기업들은 AI 도입 비용과 환경 비용, 그리고 ESG 개선 효과 간의 균형점을 찾아야 하는 상황에 일부 기업들은 AI 자체의 효율성을 높이는 방향으로 문제를 해결하려 시도하기도 한다. 구글은 차세대 스마트폰 구동 칩인 ‘6세대 텐서 처리 장치(TPU)’가 이전 세대보다 67% 더 에너지 효율적이라고 발표했다. 이를 통해 AI 모델 훈련에 필요한 에너지를 100배까지 줄이고, 관련 배출량을 1,000배까지 감소시킬 수 있을 것을 예상한다. 마이크로소프트와 메타는 새로운 원자력 발전소 가동을 추진하고 있다. 마이크로소프트는 작년 9월 미국 펜실베니아주의 ‘쓰리마일아일랜드(Three Mile Island)’ 원자력 발전소 1호기로부터, 메타는 올해 6월 미국 일리노이주의 ‘클린턴 클린 에너지 센터(Clinton Clean Energy Center)’ 원자력 발전소로부터 전력을 구매하여 AI, 데이터센터의 에너지를 충당할 것임을 밝혔다.
AI와 ESG 딜레마는 2025년 기업이 직면한 가장 복잡한 과제
급격히 성장하는 AI와 ESG 시장의 기회만큼 급증하는 에너지 소비라는 현실에 기업들은 새로운 균형점을 찾기 위해 노력하고 있다. AI 도입 자체를 포기할 수는 없다. 그렇다면 투명한 효과측정 체계 구축과 효율성 확보를 통해 AI가 만들어내는 환경비용을 최소화하면서도 ESG 개선 효과를 입증해내야 한다. 방법을 찾는 기업들이 지속가능한 AI 시대를 계속해서 열어갈 수 있을 것이다.
