2024.06.26 (수)

  • 맑음동두천 28.4℃
  • 구름조금강릉 28.1℃
  • 구름조금서울 28.6℃
  • 구름많음대전 27.4℃
  • 구름많음대구 27.7℃
  • 흐림울산 26.9℃
  • 구름많음광주 27.5℃
  • 흐림부산 25.3℃
  • 구름많음고창 27.7℃
  • 흐림제주 25.0℃
  • 맑음강화 27.1℃
  • 구름많음보은 26.5℃
  • 구름많음금산 26.6℃
  • 구름많음강진군 27.9℃
  • 구름많음경주시 28.5℃
  • 흐림거제 25.2℃
기상청 제공

빅테크

챗GPT는 물먹는 하마···대화 한 번에 생수 500ml 필요

콜로라도대·텍사스대 연구진 논문 연구결과
MS GPT-3 훈련에만 18만5000갤런(70만ℓ) 사용

오픈AI의 GPT4 소개 화면 [오픈AI 홈페이지]

 

[뉴스스페이스=이현주 기자] 대화형 인공지능(AI)인 챗GPT와 문답을 주고받을 때마다 상당한 양의 생수가 사용된다는 연구 결과가 나왔다. 

 

기즈모도등의 외신들은 미국 콜로라도대와 텍사스대 연구진이 챗GPT와 같은 대형언어모델(LLM)을 가동할 때 발생하는 열을 식히기 위해 데이터센터에서 사용하는 냉각수 양을 추정하는 연구를 진행, 이같은 결과를 도출한 논문을 발표했다고 보도했다.

 

즉 AI를 훈련하고 서비스하기 위해선 데이터센터 내 방대한 규모의 서버를 24시간 내내 작동해야 하는데, 장비 오작동을 막기 위해 10~27도 사이로 유지하는 냉각탑이 반드시 필요하다. 또 냉각탑에 사용되는 물은 서버의 열을 식히면서 증발해 버리기 때문에 계속 공급해야 한다.

 

특히 바닷물은 서버 부식이나 박테리아 증식 문제가 있어 반드시 깨끗한 담수를 써야 한다.

 

연구진에 따르면, GPT-3 모델 훈련을 위해 1만개의 그래픽 카드와 28만5000개 이상의 처리 장치를 작동하는 마이크로소프트(MS)의 데이터센터를 가정해 물 사용량을 추정했다. 그 결과 MS가 GPT-3 훈련에만 18만5000갤런(70만ℓ)를 사용했다는 결과가 나왔다. 이는 370대의 BMW 차량 또는 320대의 테슬라 전기차 생산에 필요한 물의 양과 비슷한 수준이다.

 

계산해보면 '챗GPT와 대화'를 한 번 나누는 데 물 500㎖가 소요된다는 결과도 나왔다. 

 

이번 연구에서 연구진은 물 소비량  늘어날 것으로 전망했지만, 이미 오픈AI나 구글 등 기술 대기업의 AI 개발이 가속화되면서 전기소비량이 급증할 것으로 예상했다.

 

2021년 발표된 한 연구논문에 따르면 챗GPT의 핵심기술인 거대언어모델(LLM) GPT-3가 학습하는데 미국 120개 가구의 1년 전기사용량인 1287메가와트시(MWh)가 소요됐다. 이 과정에서 502톤(t)의 탄소가 배출됐는데 이는 미국 110개 가구의 1년 배출량과 맞먹는다.

 

연구자들은 또 AI 모델이 학습할 때보다 이를 사용할 때 더 많은 전력을 소비할 수 있다고 경고했다. 일부 AI 모델의 경우 학습에 들어간 전력량이 이후 그 모델의 실제 사용시 소요되는 전력량의 40% 정도라고 설명했다.

 

한편 스탠포드대학과 콜로라도대학 연구진은 지난 1월 AI로 예측한 지구온도가 2065년 이전에 산업화 이전보다 2% 상승할 가능성이 70%를 넘는 것으로 나타났다고 발표한 바 있다.

 

학계에서는 지구온도가 1.5% 상승하면 극심한 홍수나 가뭄, 산불 및 식량 부족 등의 가능성이 극적으로 증가하고, 2% 상승하면 전 세계 30억명이 만성적인 물 부족 상태에 놓이게 될 것으로 우려하고 있다. 

 

배너

관련기사

26건의 관련기사 더보기


멀린다 게이츠, 바이든 지지 표명…"여성에 큰 결과, 여성 위해 노력하는 후보"

[뉴스스페이스=윤슬 기자] 마이크로소프트(MS) 창업자 빌 게이츠의 전 아내 멀린다 프렌치 게이츠가 오는 11월 미국 대선에서 조 바이든 대통령 지지를 표명했다. 바이든 대통령처럼 여성·가족에 대한 문제의식을 지닌 지도자가 미국에 필요하다는 입장이다. 멀린다 게이츠는 20일(현지시간) 엑스(X·옛 트위터)에 "나는 지금까지 한 번도 어떤 대선 후보를 지지해본 적이 없다"며 "그러나 올해 선거는 여성과 가족들에게 매우 큰 결과를 가져올 수 있기 때문에 가만히 있을 수가 없다"고 썼다. 이어 "나는 바이든 대통령에게 투표할 것"이라며 "여성들은 그들이 직면한 문제에 관심을 갖고 그들의 안전, 건강, 경제권, 재생산권은 물론 자유롭고 안전한 민주주의 참여를 위해 노력하는 지도자를 가질 자격이 있다"고 주장했다. 반면 도널드 트럼프 전 대통령에 대해선 비판의 목소리를 높였다. 멀린다 게이츠는 이날 CNN 홈페이지에 기고한 글에서 "트럼프 전 대통령이 첫 임기 동안 여성의 건강을 위험에 빠뜨렸을 뿐만 아니라 안전과 필수적인 자유를 강탈했다"고 주장했다. 또 타이틀 엑스(Title X·연방 정부의 가족 계획 프로그램) 제한, 분열적·폭력적 수사로 인한 여성 공직자에 대

中心 잡은 머스크 모친…아들 '비밀병기' 역할 맡아 '테슬라 홍보대사' 자처

[뉴스스페이스=김정영 기자] 올해 76세인 일론 머스크의 어머니인 메이 머스크가 중국에서 큰 인기를 누리고 있다고 20일(현지시간) 월스트리트저널(WSJ)이 보도했다. 이 보도에 따르면 메이가 펴낸 2020년 중국어판 자서전 "계획을 세운 한 여성'(A Woman Makes a Plan)이 중국 베스트셀러 정상까지 올라갔다. 메이의 강연에 중국 사람들의 폭발적인 수요는 물론 중국 정부 인사들까지 그녀의 강연에 관심을 갖고 있을 정도. 모델 출신인 메이는 눈부신 은색 머리카락에 눈길을 끄는 외모에 흥미로운 인생 이야기까지 갖췄다. 1948년 캐나다에서 태어난 메이는 10대 때 모델로 데뷔했고, 미스 남아프리카공화국 선발대회 결선에도 진출했다. 일 론 머스크 뒤로 두 자녀를 두었는데, 그중에 킴벌은 테슬라와 스페이스X의 이사회 구성원으로 있고 토스카는 영화감독이다. 자서전에서는 가정 폭력과 이혼에 직면한 젊은 엄마의 어려움을 털어놓기도 했다. 그러나 나중에 2개의 석사 학위를 취득하고 영양사 자격증을 따기도 했다. 아예 자사 중국 제품을 홍보해 달라는 기업들도 줄을 섰다. 스마트폰에서 펜 모양의 번역기까지 다양하다. 다만 WSJ은 "메이를 향한 중국인들의 호감이

아마존창업자 '워싱턴포스트'에 쓴소리…"신문도 변해야 산다" 주문

[뉴스스페이스=김정영 기자] 미국을 대표하는 일간지 중 하나인 워싱턴포스트(WP) 소유주 제프 베이조스 아마존 CEO가 최근 일어난 사내 갈등과 혼란에 대해 침묵을 깨고 신문 사업의 변화를 주문했다. WP는 최근 WP 최초 여성 편집국장이 돌연 사임하면서 그동안 곪았던 갈등과 내홍이 가시화되는 게 아니냐는 관측이 나왔다. 특히 WP의 신임 발행인 겸 CEO인 윌리엄 루이스가 취재윤리 논란에 휘말린 가운데 WP의 소유주인 제프 베이조스 아마존 창업자가 루이스에 대한 지지를 표시하면서 던진 얘기라 더욱 관심이 모아졌다. 18일(현지 시각) CNN에 따르면 베이조스는 WP 뉴스룸의 고위 간부들에게 이메일을 보내 “WP의 저널리즘 기준과 윤리는 변하지 않을 것이다. 취재를 이끌어온 뉴스룸의 리더로서 여러분은 WP의 기준이 항상 매우 높았다는 것을 알고 있으며 이는 바뀔 수도 없고 앞으로 변하지 않을 것”이라며 “우리가 믿는 품질, 윤리, 기준을 유지하기 위해 최선을 다하고 있다. 하지만 세상은 빠르게 발전하고 있고 우리도 비즈니스적으로 변화해야 한다. 평소처럼 사업을 할 수 없다”고 말했다. 이는 최근 불거진 루이스 발행인을 둘러싼 윤리 문제를 의식한 발언으로 보인

기업 의사결정 도출기술 나왔다…카이스트, 거대언어모델 'PlanRAG' 개발

[뉴스스페이스=이종화 기자] 기업 내외의 상황에 따라 끊임없이 새롭게 결정해야 하는 기업 의사결정 문제는 지난 수십 년간 기업들이 전문적인 데이터 분석팀과 고가의 상용 데이터베이스 솔루션들을 통해 해결해 왔는데, 국내 연구진이 최초로 거대언어모델을 이용하여 풀어내어 화제다. KAIST(총장 이광형)는 전산학부 김민수 교수 연구팀이 의사결정 문제, 기업 데이터베이스, 비즈니스 규칙 집합 세 가지가 주어졌을 때 거대언어모델을 이용해 의사결정에 필요한 정보를 데이터베이스로부터 찾고, 비즈니스 규칙에 부합하는 최적의 의사결정을 도출할 수 있는 기술(일명 계획 RAG, PlanRAG)을 개발했다고 19일 밝혔다. 거대언어모델은 매우 방대한 데이터를 학습했기 때문에 학습에 사용된 바 없는 데이터를 바탕으로 답변할 때나 오래전 데이터를 바탕으로 답변하는 등 문제점들이 지적됐다. 이런 문제들을 해결하기 위해 거대언어모델이 학습된 내용만으로 답변하는 것 대신, 데이터베이스를 검색해 답변을 생성하는 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation; 이하 RAG) 기술이 최근 각광받고 있다. 그러나, 사용자의 질문이 복잡할 경우 다양한 검색 결과를 바탕으