지브리 프사 열풍의 이면: AI 이미지 생성이 불러온 전력 대란과 환경 문제

전 세계를 강타한 '지브리풍' 그림 열풍이 AI의 양면성을 드러냈습니다. 챗GPT의 이미지 생성 기능이 폭발적 인기를 끌며 AI 대중화에 기여했지만, 동시에 막대한 전력 소비로 환경 문제를 야기하고 있습니다. 오픈AI는 이미지 생성 기능으로 유료 구독자를 확보하며 수익화에 성공했으나, 이미지 한 장 생성에 텍스트 대비 10배의 전력이 소모되는 현실은 지속가능성에 의문을 던집니다. 이에 마이크로소프트, 구글, 메타 등 빅테크 기업들은 수중 데이터센터, 소형모듈원전 등 새로운 전력 솔루션을 모색하고 있습니다.

 

AI 이미지 생성 열풍과 챗GPT의 성공

샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 지난달 27일 자신의 X 계정에 "사람들이 챗GPT 이미지를 좋아하는 건 정말 즐거운 일이지만 우리의 그래픽처리장치(GPU)는 녹아내리고 있다"라는 글을 남겼습니다. 사용자들이 너도나도 챗GPT에 사진을 올리고 이를 지브리스튜디오 그림체로 바꾸면서 시간당 100만 명씩 사용자가 늘어난 것입니다.

이 현상은 단순한 유행을 넘어 AI 대중화의 결정적 계기가 되었습니다. 올트먼 CEO는 "26개월 전 챗GPT를 출시했을 때 이용자 100만 명 증가에 5일이 걸렸지만, 지금은 단 한 시간 만에 100만 명이 늘었다"고 밝혔습니다. 불과 지난달 말 기준 5억 명을 갓 돌파한 챗GPT 가입자가 이미지 생성 열풍에 보름도 안 돼 8억 명에 육박했습니다.

'AGI가 인류 전체에 이익이 되도록 하겠다'는 목표로 2015년 설립된 오픈AI는 2022년 11월 챗GPT를 출시하며 AI 시장의 선도주자로 거듭났습니다. 추상적인 미래상에 그치던 AI를 많은 사람의 일상 속으로 파고들게 만든 것입니다.

오픈AI의 수익화 전략과 빅테크의 이미지 경쟁

오픈AI가 이미지 생성 기능을 추가한 것은 AI 수익화를 위한 전략적 선택이었습니다. 블룸버그통신은 최근 소식통을 인용해 오픈AI의 올해 매출이 지난해(37억 달러)의 세 배가 넘는 127억 달러(약 18조 원)에 달할 것으로 전망했습니다. 다만 흑자 전환 시점은 매출이 1250억 달러를 넘어서는 2029년 이후에나 가능할 것이라고 관측했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 오픈AI는 유료 구독 확산에 주력하고 있습니다. 더 많은 이미지 생성을 원하는 사람들이 지갑을 열면서 지난달 말 기준 챗GPT 유료 구독자는 2000만 명으로 지난해 말과 비교해 450만 명 증가했습니다. 미국 정보기술(IT) 전문매체 디인포메이션에 따르면 오픈AI는 올 1분기 12억4500만 달러의 수익을 거뒀습니다.

오픈AI의 대성공에 실리콘밸리 AI 개발 경쟁의 무게 중심은 급격히 텍스트에서 이미지로 이동하고 있습니다. 구글은 최근 텍스트 명령어뿐 아니라 이미지만 넣어도 8초 분량의 동영상을 제작해주는 영상 생성 모델 '비오 2'를 전격 공개했습니다. 오픈AI는 이미지를 바탕으로도 추론하는 AI 모델 'o3'를 공개했습니다.

AI 이미지 생성의 환경적 비용

AI 창업자들이 수익 모델에 매달리면서 그들의 '거대한 포부'가 인류를 위기에 빠트릴 수 있다는 비관론이 퍼지고 있습니다. 전력 문제가 대표적인 부작용으로 꼽힙니다. 미국 카네기멜런대와 허깅페이스의 연구에 따르면 AI로 이미지 한 장을 생성하는 데 평균 2.907와트시(Wh)의 전력이 소모됩니다. 이는 챗GPT에 단어 100개 미만의 짧은 텍스트 질문을 할 때 드는 전력 소모량(0.3Wh)의 약 열 배에 달합니다.

챗GPT는 개편 이후 첫 1주일간 7억 장의 이미지를 생성하는 데만 미국 6만7000가구가 하루에 쓰는 전력을 사용했습니다. 현지 테크업계에선 '뜻밖의 지브리 열풍이 범용인공지능(AGI) 시대에 인류에 닥칠 문제점을 보여주는 계기가 됐다'는 탄식이 나왔습니다.

논란의 핵심은 고작 사람들의 SNS 프로필 사진을 위해 석유와 가스를 퍼올리고, 숲을 없애며, 수자원을 낭비하는 행위가 합리적이냐는 의문입니다. 엘사 올리베티 MIT 교수는 "AI를 사용할 때 자신이 누르는 버튼 하나가 얼마나 많은 자원을 소모하는지 인식할 필요가 있다"고 지적했습니다.

데이터센터 전력 문제와 빅테크의 대응

더 큰 문제는 AI 개발 경쟁이 빅테크의 데이터센터 확보 경쟁으로 이어지며 악순환의 늪에 빠졌다는 점입니다. 데이터센터에서는 복잡한 연산을 처리할 수 있는 서버가 가동됩니다. 이 서버는 연산 과정에서 고열을 발생시키기 때문에 엄청난 양의 물로 냉각해야 합니다.

국제에너지기구(IEA)는 2022년 460테라와트시(TWh)였던 데이터센터 전력 소비량이 2026년 두 배로 증가할 수 있다고 예측했습니다. 현실화될 경우 이는 일본 전체가 한 해 동안 사용할 수준의 전력에 해당합니다.

이 같은 논란에 빅테크들은 에너지 효율성을 강화하고 새로운 전력원을 도입하는 데 총력을 기울이고 있습니다. 일론 머스크 테슬라 CEO가 이끄는 xAI는 세계 최대 규모의 AI 슈퍼컴퓨터로 꼽히는 '콜로서스'에 최신 액체 냉각시스템 기술을 활용한다고 밝혔습니다.

지속가능한 AI를 위한 혁신적 솔루션

마이크로소프트(MS)는 데이터센터에서 발생하는 과도한 열을 낮추기 위해 수중 데이터센터 건설을 실험했고, 구글과 메타는 각각 핀란드와 스웨덴의 데이터센터에서 한파로 열을 낮추는 실험을 진행 중입니다. 열을 낮춰야 전력 효율성이 높아진다는 판단에서입니다.

미국 억만장자들이 새로운 발전 기술에 막대한 돈을 쏟아붓는 이유도 여기에 있습니다. 빌 게이츠 MS 창업자는 2006년 소형모듈원전(SMR) 업체 테라파워를 설립했습니다. 구글은 2023년 빅테크 최초로 카이로스파워가 개발 중인 SMR로부터 2039년까지 5G기가와트일렉트릭(We) 규모의 전력을 공급받는 계약을 체결했습니다.

지난해 아마존은 세 개의 SMR 기업에 투자했고, 메타 역시 SMR에서 전력을 공급받는 계약을 검토 중입니다. 이처럼 빅테크 기업들은 단순히 서버 확보를 넘어 전력 효율화에 나서며 지속가능한 AI 발전을 위한 기반을 마련하고 있습니다.

지브리 프사 열풍은 AI 기술의 대중화와 함께 우리가 직면한 환경적 도전을 명확히 보여주었습니다. 단순한 프로필 사진 하나를 바꾸는 행위가 엄청난 전력 소비로 이어지는 현실은 AI 기술의 발전과 환경 보호 사이에서 균형을 찾아야 할 필요성을 일깨웁니다. 빅테크 기업들이 수중 데이터센터, 소형모듈원전 등 혁신적인 솔루션을 모색하고 있지만, 우리 개개인도 AI 기술을 사용할 때 그 환경적 영향을 인식하고 책임감 있게 활용하는 자세가 필요합니다. 여러분은 어떻게 생각하시나요? AI 기술의 편리함과 환경 보호 사이에서 우리가 선택해야 할 방향은 무엇일까요?