인공지능(AI)의 성장에 따른 수요 증가는 유럽의 탈탄소 목표에 심각한 압박을 가하고 있다. 엔비디아와 같은 기업들이 사용하는 고급 칩들이 전력 소모가 많은 데이터 센터의 에너지 사용량을 상승시킬 것으로 예상되기 때문이다. 고성능 AI 칩은 고밀도 컴퓨팅 파워를 요구하며, 이로 인해 더 많은 열이 발생하기 때문에 안정적인 냉각을 위해 차가운 물이 필요하다.

유럽 데이터 센터 협회의 회장인 마이클 윈터슨은 데이터 센터에서 물 온도를 낮추는 것이 결국 “25년 전 우리가 처했던 지속 불가능한 상황으로 돌아가게 만들 것”이라고 경고했다. 최근 보고서에 따르면 AI는 2030년까지 데이터 센터 수요를 160% 증가시킬 것으로 예상되고 있으며, 이는 유럽의 탈탄소 목표에 단기적으로 해를 끼칠 수 있다.

AI의 주요 구성 요소인 그래픽 처리 장치(GPU)는 대형 언어 모델을 훈련하고 사용하는 데 필수적이다. 이러한 GPU는 높은 밀도의 컴퓨팅 파워를 필요로 하며, 이는 데이터 센터의 에너지 소비를 크게 증가시킨다. 실제로 AI는 데이터 센터의 1m² 당 120킬로와트를 소모할 수 있으며, 이는 일반 주택 15~25채의 전력 소비량에 해당한다고 네비우스의 최고 제품 및 인프라 책임자인 안드레이 코롤렌코가 밝혔다.

윈터슨 회장은 "AI는 현재 미국 시장에 의해 주도되는 우주 경쟁으로, 토지 권리, 에너지 접근성 그리고 지속 가능성은 상대적으로 중요도가 낮다"며 우려를 표명했다. 유럽 내 주요 장비 공급업체들은 미국의 칩 제조업체들이 더 높은 온도를 견딜 수 있는 데이터 센터의 물 온도를 낮추라는 압박을 하고 있다고 전했다.

에너지 효율은 유럽 연합의 중요한 정책 목표 중 하나이며, 2030년까지 에너지 소비를 11.7% 줄이는 것이 목표이다. 그러나 AI의 부상은 데이터 센터의 에너지 소비가 급증할 것으로 보이므로 유럽의 목표에 위배될 우려가 있다. 윈터슨은 저온수 요구가 유럽연합의 에너지 효율 지침과 “근본적으로 양립할 수 없다”고 주장했다. 데이터 센터의 에너지 관리에서는 냉각이 IT 부하에 이어 두 번째로 많은 에너지를 소모하는 것으로 알려져 있다.

유럽연합의 에너지 관계자들은 엔비디아와 논의하여 데이터 센터와 칩셋의 에너지 소비 문제를 해결하기 위한 방법을 모색하고 있다. 이러한 문제는 과거의 기술로 되돌아가는 위험을 가지고 있으며, AI 기술의 발전 속도가 에너지 효율성과 수용 가능성에 미치는 영향을 주목해야 한다.

결론적으로, 유럽이 AI 수요 증가와 탈탄소 목표를 동시에 달성하기 위해서는 데이터 센터의 에너지 관리 및 냉각 기술 혁신이 필수적이다. AI 기술의 발전과 대규모 데이터 처리 수요는 환경 문제를 더욱 부각시키고 있으며, 지속 가능한 데이터 센터를 위한 전략이 무엇보다 중요하다.