유엔대, 데이터센터 환경비용 보고서

AI를 쓰는 일은 대화창 안에서 끝나는 것처럼 보이지만 청구서는 전력망과 물길, 땅에 남는다. 유엔대학교 물·환경·보건연구소(UNU-INWEH)가 6월 3일 발표한 보고서는 2030년 세계 데이터센터 전력 사용량을 945테라와트시로 전망했다. 2030년 세계 예상 전력 사용량의 약 3%에 해당하는 기준 전망이다.

이 수치는 9월에 새로 발표된 값이 아니다. 9월 22일 기후 보도를 통해 다시 주목받은 6월 보고서의 전망이다. 보고서는 AI만 따로 떼어 측정한 전력량이 아니라 AI 확산이 성장을 이끄는 전체 데이터센터 전력 수요를 출발점으로 삼았다. 국제에너지기구(IEA)도 2024년 415테라와트시였던 데이터센터 전력 사용량이 2030년 945테라와트시로 두 배 넘게 늘어난다는 기준 전망을 제시했다.

UNU-INWEH 연구진이 새로 붙인 것은 전기 뒤에 숨은 세 개의 발자국이다. 2030년 전력 생산과 연결된 탄소 발자국은 이산화탄소환산량(CO₂e) 3억9900만 톤, 물 발자국은 9조3000억 리터, 토지 발자국은 1만4500제곱킬로미터로 추산됐다. 물은 사하라 이남 아프리카 13억 명의 기본적인 연간 가정용 수요와 맞먹고, 땅은 자카르타 대도시권의 약 두 배다.

카베 마다니 UNU-INWEH 소장은 "이 보고서는 인공지능에 반대하는 주장이 아니다"라고 선을 그었다. 기술의 이익을 부정하는 대신 의도하지 않은 영향을 미리 다루자는 요구다. 메탈이 확인한 보고서 전문과 발표문은 탄소만 줄였다는 주장으로 AI 기반시설의 지속가능성을 판정하면 안 된다고 강조한다.

전원 선택에 따라 세 발자국은 같은 방향으로 움직이지 않는다. 보고서의 평균값 비교에서는 석탄을 바이오에너지로 바꾸면 전력의 탄소 발자국은 약 70% 줄 수 있지만 물 발자국은 30배 넘게, 토지 발자국은 100배 늘 수 있다. 저탄소가 자동으로 적은 물과 적은 토지 사용을 뜻하지 않는다. 한 지표를 개선하면서 다른 지역의 물과 땅에 부담을 떠넘길 수 있다.

초대형 모델을 한 번 훈련할 때 드는 전기만 봐도 전체 그림을 놓친다. 연구진은 배포된 모델이 질문에 계속 답하는 추론 단계가 AI 에너지 사용의 80~90%를 차지한다고 추정했다. 제품이 널리 쓰인 뒤의 기본 설정, 요청을 어느 모델로 보내는지, 답변 길이와 해상도가 훈련 한 번보다 더 큰 운영 변수가 된 셈이다.

작업 종류에 따른 차이도 크다. 기본 텍스트 분류를 기준으로 일반 대화 질의는 약 200배, AI 이미지 한 장은 약 1450배의 에너지를 쓴다는 것이 보고서의 비교다. 복잡한 짧은 영상 한 편은 스팸 분류 20만 건과 맞먹을 수 있다. 같은 보고서는 이미지 한 장의 전력 생산 연계 물 발자국을 약 29밀리리터, 복잡한 영상은 4.1리터로 제시했다. 이는 해당 작업이 서버 현장에서 직접 소비한 냉각수만을 뜻하지 않으며 모델과 전원 구성에 따라 달라진다.

미리암 액젤 UNU-INWEH 연구원이자 주저자는 "탄소 관점에서 가장 친환경적으로 보이는 선택이 물이나 토지에는 더 나쁘다"고 말했다. 전력 구매 계약서에 무탄소라는 말이 있어도 냉각과 발전, 송전설비와 공급망까지 따라가야 전체 비용이 드러난다는 뜻이다.

효율이 좋아지면 문제가 저절로 줄어든다는 기대에도 제동을 걸었다. 더 효율적인 모델은 가격을 낮추고 사용량을 키워 절감분을 삼킬 수 있다. 이른바 반동 효과다. 연구진은 토큰 수와 출력 길이, 이미지와 영상 해상도에 자원 예산을 두고, 필요한 일을 해내는 가장 가벼운 모델과 가장 낮은 에너지 형식을 고르라고 제안했다.

부담은 세계에 고르게 퍼지지 않는다. 보고서가 인용한 2025년 자료에서 AI 특화 데이터센터를 가진 나라는 32곳뿐이고 그 연산 역량의 90% 넘게 미국과 중국에 몰려 있다. 반면 150개 넘는 나라는 자국이 통제하는 AI 연산 기반이 거의 없거나 전혀 없다. 광물 채굴과 전자폐기물 처리 부담을 지는 곳과 경제·안보 이익을 얻는 곳이 다를 수 있다는 것이 연구진의 문제 제기다.

보고서가 정리한 현장 사례에서도 한계가 드러난다. 아일랜드에서 데이터센터는 2023년 계량 전력의 21%를 사용해 도시 가정 전체를 넘어섰고, 전력망 운영자는 더블린 주변의 신규 연결 승인을 2028년까지 멈췄다. 멕시코 케레타로와 우루과이 사례에서는 가뭄과 데이터센터의 물 수요가 겹쳤다. 2030년 AI 관련 전자폐기물은 해마다 최대 250만 톤에 이를 수 있다는 전망도 나왔다.

다만 전 세계 전력 증가의 책임을 데이터센터 하나에만 돌리는 것도 숫자와 맞지 않는다. IEA의 기본 전망에서 데이터센터는 2024년부터 2030년까지 세계 전력 수요 증가분의 10% 미만을 차지한다. 에어컨과 전기차의 보급, 산업 생산 증가와 전기화가 더 큰 증가 요인이다. 데이터센터의 위험은 시설이 특정 지역에 몰려 전력망과 물 공급에 짧은 시간 안에 충격을 준다는 데 있다.

보고서가 바꾸려는 질문은 AI가 기후에 좋은가 나쁜가가 아니다. 어떤 모델을 어디에 짓고 어느 전력과 물을 쓰며 누가 이익과 부담을 가져가느냐가 핵심이다. 연구진은 정부가 전력 계획과 물 관리, 토지 허가를 함께 보고 표준화된 공개를 요구해야 한다고 권고했다. 기업에는 모델 선택과 기본 출력을 환경 결정으로 다루라고 제안했다.

AI 기업의 전력 계약은 이미 지역 에너지 계획을 바꾸고 있다. 메탈은 구글이 핀란드 로비사 원전 전력의 최대 절반을 2050년까지 사기로 한 22년 전력구매계약을 보도한 바 있다. 기업 계약 하나가 발전소의 수명과 지역 전력망 투자를 좌우하는 시대다. 다음 지속가능성 보고서에서 확인할 것은 탄소중립 문장 하나가 아니라 전력량과 물, 토지, 전자폐기물, 그리고 그 부담이 놓인 주소다.