요약생성
바쁠 때는 리얼라이즈가 내용을 요약해 드려요.
지난주 미국 전력 연구소(EPRI)에서 발표한 새로운 백서는 AI 전력 요구 사항의 기하급수적인 성장 가능성을 수치화했습니다. “인텔리전스 강화: 인공 지능 및 데이터 센터 에너지 소비 분석”이라는 제목의 35페이지 분량의 보고서는 미국 데이터 센터의 총 데이터 센터 전력 소비량이 2030년까지 2배 이상 증가하여 166%에 달할 것으로 예상했습니다.
AI 기반 쿼리, 검색 에너지의 10배 사용
EPRI에 따르면, 이러한 수요는 생성형 AI가 주도하고 있으며, 생성형 AI는 기존 검색보다 쿼리당 기하급수적으로 더 많은 전력을 필요로 할 수 있습니다. 특히, 여기에는 이미지 및 기타 리치 콘텐츠가 포함되어 있지 않습니다. “ChatGPT 요청당 2.9와트시로 AI 쿼리는 각각 약 0.3와트시를 사용하는 기존 Google 쿼리보다 10배 더 많은 전력을 필요로 하는 것으로 추정됩니다. 이미지, 오디오, 비디오 생성과 같이 새롭게 등장하는 계산 집약적인 기능은 전례가 없습니다.”
EPRI 모델별 에너지 사용량 이미지 출처: EPRI 보고서
이 보고서는 Google 검색, ChatGPT, BLOOM, AI 기반 Google 검색의 다섯 가지 사용 사례를 연구했습니다. 이 중 ChatGPT는 AI 기반 쿼리 중 에너지 집약도가 가장 낮았습니다. 그러나 연구원들은 Google 검색에 Google의 AI 기능이 통합될 것으로 예상하면서 ChatGPT보다 3배 이상 높을 수 있다고 지적했습니다. “Google에서 유사한 AI를 검색에 통합하면 검색당 전력 소비량이 6.9~8.9Wh로 증가할 수 있습니다.”
새로운 공급 제약
EPRI는 다양한 연간 성장 시나리오(낮음(3.7%), 보통(5%), 높음(10%), 더 높음(15%))를 기반으로 2023년에서 2030년 사이 미국 데이터 센터의 잠재적인 전력 사용량에 대한 네 가지 고유한 예측을 개발했습니다. 높은 성장 시나리오에서 데이터 센터 전력 사용량은 2030년까지 403.9TWh/년으로 증가하여 2023년 수준에서 166% 증가할 수 있습니다. 낮은 성장 시나리오에서도 29% 증가한 196.3TWh/년으로 예상됩니다.
EPRI 미국 데이터 센터 에너지 소비량 예측 2023-20230 이미지 출처: EPRI 보고서
이러한 성장의 불균등한 지리적 분포는 지역적인 문제를 야기합니다. 2023년 전국 데이터 센터 부하의 80%를 15개 주가 차지했으며, 버지니아 주가 25%를 차지했습니다. 예측에 따르면 높은 성장 시나리오에서 2030년까지 버지니아 주 데이터 센터의 총 전력 소비량 비중은 46%에 달할 수 있습니다. 오리건, 아이오와, 네브래스카, 노스다코타, 네바다와 같은 다른 주도 데이터 센터가 총 전력 수요의 20% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다.
다른 유형의 데이터 센터가 이러한 성장에 기여하고 있습니다. 개별 회사가 자체적으로 사용하기 위해 소유하고 운영하는 엔터프라이즈 데이터 센터는 총 부하의 20~30%를 차지합니다. 기업이 공유 공간과 인프라를 임대하는 코로케이션 센터와 Amazon, Google, Microsoft와 같은 클라우드 대기업에서 구축한 하이퍼스케일 센터는 함께 부하의 60~70%를 차지합니다. 특히 하이퍼스케일 센터는 엄청난 규모를 감안할 때 에너지 혁신의 최전선에 있으며, 80,000~800,000가구의 부하에 해당하는 100~1,000메가와트 용량의 새로운 센터가 건설되고 있습니다.
데이터 센터 조달에 대한 관점 전환
AI 기반 애플리케이션에 대한 수요가 급증함에 따라 기업들은 Nvidia와 같은 공급업체의 최신 GPU 장착 서버를 확보하기 위해 고군분투하고 있습니다. 그러나 이러한 최첨단 장비를 손에 넣는 것은 절반의 성공에 불과합니다. 제때 하드웨어를 조달하더라도 에너지 소비가 많은 이러한 시스템의 전력 요구 사항이 점점 더 심각한 문제가 되고 있습니다. 즉, AI를 도입하기 위한 경쟁은 적합한 하드웨어, 데이터, 모델을 확보하는 것뿐만 아니라 데이터 센터 용량을 확보하는 것에 관한 것이기도 합니다. 1999년 닷컴 붐으로 돌아간 것입니다.
이러한 환경에서 기업은 하이퍼스케일 경쟁업체와 같은 방식으로 생각하기 시작해야 합니다. Amazon, Google, Microsoft와 같은 회사는 야심찬 성장 계획을 지원하기 위해 장기적인 데이터 센터 용량을 확보하는 것의 중요성을 오랫동안 이해해 왔습니다. 이들은 종종 전력 공급업체, 시설 운영업체, 계약 제조업체와 다년 계약을 협상하여 확장에 필요한 리소스를 확보합니다.
기업의 경우 데이터 센터 조달 방식에 근본적인 변화가 필요할 수 있습니다. 지금까지 많은 기업들이 “3개의 입찰과 구매” 모델에 의존하여 RFP를 발행하고 각 프로젝트에 대해 가장 저렴한 비용의 공급업체를 선택했습니다. 그러나 데이터 센터 용량이 점점 제한되고 인프라 장비가 귀중한 상품이 되는 세상에서 이러한 접근 방식은 더 이상 실행 가능하지 않을 수 있습니다.
대신 기업은 데이터 센터 및 장비 공급업체와 장기적인 파트너십을 구축하고, 보장된 공급을 대가로 장기간 특정 수준의 용량을 확보하기 위해 노력해야 할 수 있습니다. 이러한 종류의 공급망 계약은 업계에서 이미 더욱 일반화되고 있으며, 일부 데이터 센터 공급업체는 기존의 RFP 프로세스에서 완전히 벗어나고 있다고 합니다.
한 업계 임원은 익명을 요구하며 “데이터 센터 장비 공급업체 중 다수는 더 이상 RFP에 응답하지 않고 있습니다.”라고 말했습니다. “그들은 매월 또는 분기별로 특정 용량을 제공하고 회사는 해당 공급을 계약하는 모델로 전환하고 있습니다. 10년 전만 해도 수익의 100%가 3개의 입찰과 구매에서 발생했습니다. 오늘날에는 25%입니다.”
많은 기업 IT 리더에게 용량 계약으로의 이러한 전환에는 새로운 수준의 전략적 사고와 장기 계획이 필요할 수 있습니다. 이러한 종류의 사전 예방적이고 미래 지향적인 데이터 센터 계획 방식은 쉽지 않을 것입니다. IT, 시설, 재무 팀 간의 긴밀한 협업과 향후 몇 년 동안 성과를 내지 못할 수 있는 인프라에 상당한 선행 투자를 감수하려는 의지가 필요합니다. 그러나 AI 중심의 미래 경쟁에서 진지한 기업에게는 이것이 곡선보다 앞서 나가는 데 필요한 리소스를 확보할 수 있는 유일한 방법일 수 있습니다.