🌍 우리가 매일 쓰는 AI, 지구에는 어떤 흔적을 남길까?

 

 

🔹 “질문 하나가 전기를 얼마나 쓸까요?”

최근 OpenAI의 CEO 샘 알트만이 블로그에 이렇게 물었습니다.
“ChatGPT 쿼리가 얼마나 많은 에너지를 사용하는지 궁금합니다.”

그는 이어, 하나의 쿼리는 약 0.34와트시의 전기를 쓴다고 밝혔습니다.
절전형 전구 몇 분, 혹은 오븐 1초 정도의 전력량이라고도 하죠.

 

이 말을 처음 들었을 땐 "그렇게 많지 않네?"라고 생각했습니다.
하지만, 전 세계 수억 명이 매일 수십억 번 쿼리를 보낸다는 사실을 떠올려보면, 이야기는 달라집니다.
AI가 지구에 주는 무게, 우리는 과연 얼마나 알고 있을까요?

 

 

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🔹 어떤 AI는 같은 질문에도 전기를 50% 더 씁니다

독일의 한 연구팀은 Meta와 DeepSeek 등에서 만든 오픈소스 AI 모델 14종을 비교 분석했습니다.
1000개의 질문을 던졌고, 역사·철학과 같은 주제로 구성됐죠.

질문은 절반이 객관식, 절반은 주관식.

그리고 놀라운 사실이 밝혀졌습니다.

• 어떤 모델은 같은 질문에 답하면서도 다른 모델보다 전기를 50% 더 썼습니다.
• 이유는 간단합니다.
  더 많은 사고 토큰(모델이 내부에서 ‘생각’하는 텍스트)을 만들어내기 때문입니다.
• 이 모델들은 정확도는 높지만, 질문에 지나치게 장황하게 답하는 경향도 있었습니다.
  “A”라고 하면 되는데 “제가 생각하기에 정답은 A입니다”처럼 말이죠.

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🔹 우리는 왜 연비는 따지면서, AI의 ‘연비’는 안 따질까?

허깅페이스의 기후 책임자 사샤 루치오니는 이렇게 말합니다:

“자동차를 살 땐 연비를 따지는데, 매일 사용하는 AI가
얼마나 전기를 쓰고, 얼마나 탄소를 배출하는지는 누구도 모릅니다.”

 

그녀는 AI 회사들이 전력 사용량이나 탄소 배출량을 공개하지 않는 현실을 강하게 비판했습니다.
실제로 최근 분석에 따르면, AI 사용량의 84%가 환경 정보를 전혀 밝히지 않는 모델에서 발생했습니다.
이 말은 곧, 우리는 무엇을 쓰고 있는지도 모르고 있다는 뜻입니다.

 

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🔹 내 생각: 똑똑함만이 전부는 아니다

기술은 정말 놀랍고 유용합니다.
저 역시 ChatGPT나 다양한 생성형 AI 덕분에 작업이 더 빨라지고, 생각이 깊어지기도 합니다.

하지만 문득 이런 생각이 듭니다.

“질문 하나, 클릭 하나가 누군가의 서버실에서 수십 대의 컴퓨터를 돌리고,
그게 수백만 톤의 탄소로 돌아온다면... 우리는 어디쯤에서 멈춰야 할까?”

 

우리에게 필요한 건 **‘빠르고 정확한 AI’뿐만 아니라, ‘가벼운 AI’**입니다.
단순한 질문엔 작은 모델이 답하고, 복잡한 질문엔 큰 모델이 응답하는
효율적 분산 구조가 점점 더 중요해질 것입니다.

 

 

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🔚 마무리: 데이터 시대의 새로운 질문

 

 

AI는 이제 단순한 도구가 아닙니다.
그 자체로 에너지를 먹는 하나의 생태계입니다.

우리가 기술의 도움을 받는 만큼,
기술이 세상에 끼치는 영향을 되돌아보는 자세도 필요하다고 생각합니다.

👉 “당신이 오늘 쓴 질문 하나, 지구는 어떻게 반응했을까요?”

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🔗 출처: WIRED — Nobody Knows How Much Energy AI Is Using
https://www.wired.com/story/ai-carbon-emissions-energy-unknown-mystery-research/