인공지능(AI)의 급격한 발전이 전 세계 산업 전반의 혁신을 이끌고 있지만, 그 이면에서는 눈에 보이지 않는 환경 부담이 빠르게 커지고 있다. 특히 대형 AI 데이터센터의 전력 소비와 물 사용량이 급격히 증가하면서, 환경·에너지·수자원 관리 측면에서 새로운 리스크로 부상하고 있다.

최근 국제 학계와 연구기관은 “AI가 탄소중립을 돕는 도구이기도 하지만, 동시에 막대한 자원을 소모하는 산업”이라는 점을 지적한다. 생성형 AI(GPT, Claude, Gemini 등)를 학습·운영하기 위해서는 수천 개의 GPU(그래픽처리장치)가 동시 가동되며, 이 장비들을 안정적으로 냉각하기 위해 하루 수백만 리터에 달하는 물이 필요하다는 분석도 제시됐다.

미국 워싱턴포스트와 MIT 환경정책 연구팀의 조사에 따르면, 최신 대규모 AI 모델을 학습시키는 데이터센터 한 곳이 연간 수백 메가와트(MW) 규모의 전력을 소모할 수 있다. 이는 중소 도시 전체가 사용하는 전력량에 맞먹는 수준이다. 또한, 이들 데이터센터 대부분은 냉각 효율을 위해 물을 대량으로 사용하는 ‘수냉식 시스템’을 택하고 있어 지역 수자원 고갈 및 열부하(heat load) 문제가 동반되고 있다.

물 사용 문제는 특히 건조 지역이나 농업 중심 지역에서 심각하게 대두된다. 예를 들어, 미국 중서부 지역 일부 주에서는 AI 데이터센터 가동으로 인한 지하수 사용량이 급격히 늘어나면서 농업용수 확보에 영향을 미쳤다는 보고가 있다. 전력 또한 대부분 화석연료 기반 발전에 의존하는 국가에서는 AI 수요 증가가 곧바로 온실가스 배출 확대를 의미하게 된다.

전문가들은 “AI의 성장은 불가피하지만, 지속가능한 방식으로 관리되지 않으면 기후위기를 가속화할 수 있다”고 경고한다. 특히, AI의 에너지 효율을 높이고 데이터센터를 재생에너지로 전환하는 노력이 시급하다는 데 의견이 모인다. 실제로 구글, 마이크로소프트, 아마존 등 글로벌 클라우드 기업들은 최근 ‘탄소중립 데이터센터’ 구축 계획을 발표했으며, 일부 기업은 해상풍력·태양광 등 재생에너지를 직접 구매(PPA)하는 방식으로 대응에 나서고 있다.

다만, 이러한 기업들의 선언이 실제 효과로 이어지려면 구체적인 실행력과 투명한 데이터 공개가 뒤따라야 한다는 비판도 있다. AI 모델별 전력소비량·냉각수 사용량 등의 구체적인 지표가 공개되지 않는 한, 탄소배출 감축 성과를 검증하기 어렵기 때문이다.

환경단체들은 “AI의 발전이 인류에게 혜택을 주기 위해서는 그 과정 또한 환경적으로 책임져야 한다”고 강조한다. 데이터센터 운영의 효율성뿐 아니라, 설비 건설 과정에서의 토지 훼손·소음·열 방출 등 간접적 환경영향까지 고려해야 한다는 주장이다.

한편, 일부 연구자들은 AI가 오히려 에너지 효율화를 촉진할 수 있다는 가능성도 제시한다. 예를 들어, AI를 활용한 전력망 관리, 기후 데이터 분석, 재생에너지 예측 기술은 탄소 감축에 긍정적인 영향을 줄 수 있다. 그러나 현재의 AI 산업 구조가 그러한 ‘친환경 활용’보다 훨씬 더 많은 에너지 소비를 수반한다는 점에서, 전체 균형은 여전히 부정적이다.

AI의 시대는 이제 막 시작되었지만, 그 이면의 환경 비용을 정확히 파악하고 관리하는 일은 인류의 다음 과제다. 기술의 진보가 곧 지구의 부담이 되지 않도록, ‘친환경 AI 인프라’ 구축이 산업계와 정부 모두의 책임으로 떠오르고 있다.