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특집 기사  by Adam Park 12월 21, 2023

훈련 과정에서 AI 모델의 복잡성과 데이터 세트의 크기가 에너지 소비를 늘리고, 사용자의 질문을 이해하고 답을 찾는 추론 과정에서도 에너지 소비가 일어납니다. 그 만큼 에너지 효율적이고 빠른 모델일수록 사용자 경험과 비용 문제를 모두 해결할 수 있죠.

글쓴이: 팀 클라크(Tim Clark)

인공지능(AI)이 앞으로도 계속 우리와 함께하며 우리의 놀이와 일하는 방식을 재고하게 하리라는 데에는 의심의 여지가 없습니다. 하지만 어쩌면 잠시 멈춰서 AI 거품을 터뜨릴 수도 있는 아주 중요한 질문을 던져야 할 지도 모르겠네요.

AI는 왜 그렇게 많은 에너지를 소비하는 걸까요?

이 껄끄러운 질문의 근본까지 파헤치기 위해 업계를 선도하는 AI 사진 편집기 포토룸(PhotoRoom)의 라일린 림(Lyline Lim) 환경영향 및 지속가능성 책임자를 만날 수 있었습니다.

더 많은 AI 모델에 갈수록 많은 GPU가 필요해지면서 GPU 사업자는 수요를 따라잡기 힘들 수 있습니다. 수요 증가는 결국 GPU 원가 인상으로 이어질 수 있으며 AI 회사는 보다 효율적인 GPU 활용 방안을 모색할 수 밖에 없습니다. (GETTY)

챗GPT보다 유망한 5가지 인공지능 적용사례 | 특집 기사

아이폰 앱 출시와 함께 챗GPT 열풍은 식을 줄 모르고 확산일로에 있습니다. 챗GPT보다 넓은 의미의 생성 AI는 어떨까요? 매일 광고 크리에이티브를 만들고 검색엔진최적화(SEO)를 돕고 팟캐스트도 만들고 인재 격차도 해소한다면? 지금 바로 확인하세요.

림에 따르면 AI 모델이 그토록 많은 에너지를 소비하는 이유는 훈련에 사용하는 데이터의 양이 방대하고 모델이 복잡하며 사용자가 AI에 보내는 요청의 양이 크기 때문이라고 합니다.

훈련 기간에 AI 모델은 예제와 데이터의 대규모 세트를 기반으로 어떻게 행동할지 “학습”합니다. AI 모델을 훈련시키는 데는 몇 분에서 몇 개월까지 걸릴 수 있습니다. 데이터 양과 모델의 복잡성에 따라 달라지죠. 훈련 기간 중 대량의 데이터 처리에 사용하는 전자 칩 유형인 GPU가 하루 24시간 쉬지 않고 돌아갑니다. 그 만큼 대량의 에너지를 소비하죠.

“AI 모델이 복잡하고 데이터 세트가 클수록 AI 훈련에 더 많은 에너지를 소비합니다.”

라일린 림, 포토룸 환경영향 및 지속가능성 책임자

에너지 소비가 일어나는 또 다른 이유는 AI가 추론을 할 때입니다. 사용자의 질문에 답하는 과정이 바로 추론입니다. AI는 먼저 질문을 “이해”합니다. 다음으로 답변을 “생각”한 후 결론을 사용자에게 공유하죠. 각 AI 추론마다 GPU 프로세싱 파워가 필요하고, 여기에 에너지가 사용됩니다.

“AI 모델의 인기가 높을수록 더 많은 추론을 수행하며 에너지 소비량도 늘어납니다.”

라일린 림, 포토룸 환경영향 및 지속가능성 책임자

지속가능한 지능형 기업 운영 | SAP.com

지속가능한 지능형 기업은 민첩하고 통합된 업무 프로세스 내에 고급 기술과 선진사례를 지속적으로 적용하는 기업을 말합니다. 회복탄력성, 수익성, 지속가능성 역량 강화에 도움이 되는 SAP 솔루션으로 최상의 기업 운영을 실현하세요.

AI 기능을 보다 지속가능하게

대다수 기업에 있어 AI 기능의 지속가능성을 높이도록 하는 인센티브는 바로 비용과 사용자 경험입니다. AI 산업은 비교적 신흥 산업으로, 기업들이 비용이나 실행 속도보다 품질 개선 방안을 모색 중인 단계입니다.

“성장과 투자 규모가 크기 때문에 비용은 AI 분야의 대다수 비즈니스에 있어 여전히 2순위 고려사항입니다.”

라일린 림, 포토룸 환경영향 및 지속가능성 책임자

더 많은 AI 모델에 갈수록 많은 GPU가 필요해지면서 GPU 사업자는 수요를 따라잡기 힘들 수 있습니다. 수요 증가는 결국 GPU 원가 인상으로 이어질 수 있으며 AI 회사는 보다 효율적인 GPU 활용 방안을 모색할 수 밖에 없습니다.

장기적으로 볼 때 AI 기업은 에너지 비용 증가에 취약할 수 밖에 없고 그 만큼 비용과 에너지 효율을 높일 동기가 충분합니다.

AI 도구의 환경 영향

AI 분야에서 환경 영향은 모든 비즈니스에 중심 주제인 비용 효율과 사용자 경험에 큰 관련이 있습니다. 림은 AI 혁신 기업들이 초창기에 환경에 얼마나 신경 썼는지에 관계 없이 AI가 성숙하면서 이 주제를 진지하게 대하게 될 것으로 봅니다.

“AI 도구의 환경 영향을 줄이는 일은 사용자 경험과 비용 효율 개선과 밀접한 관련이 있습니다. AI 모델이 느릴수록 컴퓨팅 파워에 더 큰 돈을 쓰게 되고 사용자는 느린 경험에 답답해 하죠. 따라서 더 빠른 AI 모델을 만들 수 있다면 사용자는 훨씬 더 나은 경험을 하고 기업은 비용과 에너지 소비량을 모두 낮출 수 있습니다. AI 모델의 비용 효율성 증대는 환경 영향 감소와 최상의 사용자 경험 제공 문제와 일맥상통합니다.”

비즈니스를 위해 구축된 AI로 민첩성과 예측력 강화 | 특집 기사

인공지능(AI)이 지금처럼 연일 헤드라인을 장식하며 흥미로운 때는 없었습니다. 그러나 많은 기업에 있어 AI를 비즈니스 효과로 전환하는 일은 어렵습니다. 내부 전문지식이 부족하기 때문이죠. 그래서 비즈니스를 위해 구축된 AI가 필요합니다.

특화된 AI 모델이 구원투수?

림에 따르면 일반 AI 모델은 특화된 모델에 비해 훈련에 훨씬 더 폭 넓고 큰 데이터 세트가 필요합니다. 그 만큼 에너지 소비량도 훨씬 크죠.

“이에 비해 제품 사진용으로 맞춤 제작된 포토룸처럼 특화된 AI 모델은 에너지를 훨씬 덜 소비합니다. 계산을 해 보니 포토룸은 스테이블디퓨전(Stable Diffusion XL) 같은 일반 이미지 모델에 비해 에너지를 164배 덜 소비합니다.”

포토룸(PhotoRoom)은 창립 후 3년만에 연간반복매출(ARR) 5천만 달러를 달성했습니다. 매출 급등은 두 번째 포토룸 생성 AI 기능(도표 상의 GenAI v2) 출시에 기인한 것으로 첫 버전(도표 상의 GenAI v1)보다 높은 이미지 품질과 100배 빠른 처리속도 덕분입니다. 버전 1에서는 이미지 생성 소요시간이 3분이었다면 버전 2.0은 2초입니다.

포토룸의 초점은 항상 기술을 사용자에게 유용하고 액세스하기 쉽게 활용하는 방안을 찾는 데 맞춰왔다고 림은 전합니다.

“보다 많은 사람이 놀라운 사진을 만들도록 돕고 싶습니다. 부업으로 자신만의 보석을 만들어 판매하는 전업 주부처럼 전문 사진작가를 이용할 수 없거나 수작업을 자동화하고 업무흐름을 간소화하고자 하는 전자상거래 팀이건 모두를 돕고자 합니다.”

포토룸은 시판 중인 다른 제품보다 사진 배경을 더 잘 없애주는 모바일 및 데스크톱 앱을 만들면서 창업했지만 머지 않아 생성 AI의 기회가 얼마나 큰 지를 인식하게 되었죠. 지난 해 포토룸은 생성 AI 배경 생성도구인 인스턴트 백그라운드(Instant Backgrounds) 버전 1을 만들었습니다.

“아주 성공적인 베팅이었죠. 저희는 AI 배경 이미지 생성도구와 인스턴트 백그라운드로 시장에 진출한 첫 번째 회사였고 곧 바로 여세를 몰아 1년 뒤인 지금 AI 사진 편집 시장의 선두주자로 우뚝섰습니다.”

라일린 림, 포토룸 환경영향 및 지속가능성 책임자

비용과 사용자 경험, 두 마리 토끼를 잡다

림은 포토룸의 입장에서 AI나 AI 지속가능성은 처음 가는 길이 아니라고 봅니다.

“사용자 중심, 모바일 우선, AI 우선 기업인 저희 팀에 있어 항상 우선수위였습니다. 저희 팀은 여러 해 동안 이러한 문제에 집중해 온 여러 전문가로 구성되어 있습니다. 그 만큼 에너지 소비 문제에 큰 관심을 두고 저희 소프트웨어를 개발해오고 있습니다.”

포토룸은 고객 워크플로의 환경 영향도 줄여준다고 림은 전합니다.

“한 전자상거래 비즈니스가 전해 온 이야기에 따르면 제품 사진 촬영을 위해 알프스로 날아가곤 했는데 이제는 포토룸으로 동일한 산의 풍경을 몇 초만에 생성합니다. 그만큼 이 회사 팀의 탄소 발자국을 줄이는 데 크게 기여했죠. 항공 여행 산업은 최대 환경 오염 분야 중 하나이기 때문이죠.”

라일린 림, 포토룸 환경영향 및 지속가능성 책임자

• 원문: Why Does AI Consume So Much Energy?, SAP BrandVoice, Forbes.com

태그:AIAI 모델GPUPhotoRoomTim Clark에너지에너지 소비인공지능지속가능성팀 클라크포토룸환경 영향