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AI가 글로벌 산업 구도를 재편하며 기업이나 기과들의 생산성 향상과 비용 절감을 위한 핵심 도구로 자리 잡고 있다.
이에 따라 데이터센터 신축 및 증설이 급증하면서, 2023년에 3,728억 달러 규모였에서 글로벌 데이터센터 시장이 2029년에는 6,241억 달러로 67.4% 성장할 것으로 전망되고 있다.
일각에서는 이러한 성장의 이면에서 발생하는 에너지 비용 증가를 우려하고 있는데, 역설적으로 이러한 문제 또한 AI를 활용해 해결책을 모색할 수 있다.
데이터센터 운영에 에이전트형 AI, 디지털 트윈 및 자동화를 적용하면 실시간으로 전력망 데이터를 인식하고 예측 정보를 수집해 비즈니스 목표에 맞춰 작업 부하의 우선순위를 결정하고 조절하는 것이 가능하다.
재생에너지 발전소에서도 AI는 중요한 역할을 하다. AI는 기상 데이터를 정밀하게 분석하고, 실시간으로 탐지한 재생에너지 수요에 맞춰 풍력 및 태양광 에너지를 적정량 생산함으로써 탄소 배출량을 효과적으로 관리할 수 있다. 글로벌 시장조사업체 ‘그랜드 뷰 리서치’에 따르면, AI 기술을 도입한 에너지 비즈니스는 2025년부터 2030년까지 연평균 30.2% 성장할 것으로 전망된다.
데이터센터의 지속가능성을 높이기 위해서는 AI 기반 최신 인프라 솔루션 도입이 필수적이다. 글로벌 AI 인프라 시장을 선도하고 있는 ‘델 테크놀로지스’는 스마트 냉각 기술을 적용한 고성능, 고밀도 서버 및 스토리지 솔루션을 통해, 데이터센터 내의 IT 장비들이 차지하는 공간을 최대한 줄이면서도 AI 업무를 더 빠르게 처리할 수 있는 방안들을 제시하고 있다.
최신 서버나 스토리지 시스템에 내장된 AI 소프트웨어를 활용해 실시간 알림, 문제 해결, 시스템 성능 분석 및 탄소 발자국 예측이 가능하며, 이를 통해 에너지 비용과 온실가스 배출량을 절감하면서도 성능 저하 없이 총소유비용을 줄일 수 있다.
국제에너지기구(IEA)에 따르면, 지난 10년간 AI 워크로드와 데이터 트래픽이 폭발적으로 증가했음에도 불구하고 데이터센터 전력 사용 비중은 여전히 전 세계 전력 수요의 1%대에 머물고 있다. 이는 기술 혁신과 지속가능성이 공존할 수 있음을 입증하는 사례이다.
특히, 전력난을 해소하기 위해서는 고성능 컴퓨팅 자원을 요하는 AI 훈련 과정을 효율화하는 것이 중요하다. 알맞은 크기의(right-sizing) AI를 도입하면 에너지를 절감할 수 있다. 현재는 범용적인 대규모 언어 모델을 채택해 사용하는 경우가 많지만, 실제 기업 환경에서는 각자 비즈니스에서 중요한 특정 영역에 특화된 모델로 AI 업무를 충분히 수행할 수 있다.
또한 미리 학습된(pre-trained) 모델을 활용하고 미세조정이나 RAG(검생증강생성) 기술을 통하면 AI 모델을 처음부터 새로 훈련시키는 것보다 효율적이다.
지속가능성은 이제 선택이 아닌 생존의 조건이다. AI는 더 적은 자원으로 더 많은 성과를 낼 수 있게 하는 도구라는 점을 기억하고, 기업들은 단기적 비용 절감에만 집중하지 않고, 장기적 관점에서 기술 혁신과 환경적 책임을 동시에 추구하는 전략을 수립해야 한다.
