요즘은 검색할 때 포털을 거의 안 쓰고, 단순한 것도 제미나이나 지피티를 쓰는데요

이런 습관이 지구를 병들게 한다고 합니다.

아래는 일반 포털과 생성형 ai 사용의 전력 사용, 물 사용 차이입니다.

그래서 단순한 질문은 다음이나 네이버 이용하려고 노력하고 있습니다. 안 쓸 수 없는 환경이 되었고, 시간과 인간의 노동 효율성을 위해서 안 쓸 수는 없지만, 덜 쓰려고 노력하는 태도가 필요한 것 같습니다.

아래는 제미나이가 알려준 전력과 물 소비의 차이입니다.

1. 전력 소비: 약 10배 안팎의 차이

기존 포털 검색은 미리 정리해 둔 문서 목록(인덱스)에서 조건에 맞는 링크를 빠르게 '찾아서 보여주는(Retrieval)' 방식입니다. 반면 생성형 AI는 질문을 이해하고 문맥을 분석하여 매번 새로운 문장을 '실시간으로 계산해서 만들어내야(Inference)' 합니다.

• 기존 검색: 질문 1회당 약 0.3Wh 내외의 전력을 씁니다.

• 생성형 AI: 일반적인 질문 1회당 약 3Wh ~ 5Wh의 전력을 소비합니다. 단순 계산으로도 10배 안팎의 전기가 더 드는 셈입니다.

• 참고: 최근 등장한 고성능 추론 모델(심층적인 생각을 하는 모델)이나 스스로 행동하는 AI 에이전트의 경우, 일반 AI보다도 수십 배에서 백 배 이상의 전력을 더 쓰기도 합니다.

2. 물 사용 차이 기존 포털 검색과 생성형 AI의 물 소비량 차이는 데이터센터의 ‘냉각 방식’과 ‘서버 부하’에서 발생합니다. 데이터센터는 수만 대의 컴퓨터 서버가 동시에 돌아가는 곳이라 엄청난 열이 발생하는데, 이 열을 식히는 데 가장 효율적인 수단이 바로 ‘물(냉각수)’입니다.

1. 왜 이렇게 차이가 날까?

• 포털 검색 (낮은 부하): 기존 검색은 이미 만들어진 데이터베이스에서 결과를 슥 꺼내오기만 하면 됩니다. 컴퓨터 두뇌(CPU)가 잠깐 일하고 끝나기 때문에 열이 많이 나지 않고, 물 소비량도 매우 적습니다.

• 생성형 AI (극심한 부하): AI는 질문을 받으면 고성능 반도체(GPU) 수천 장이 동시에 풀가동되어 수억 번의 확률 계산을 합니다. 이 과정에서 서버가 터질 듯 뜨거워지며, 이를 식히기 위해 거대한 냉각탑에서 엄청난 양의 물을 기화(증발)시켜 열을 방출해야 합니다.

미국 리버사이드 캘리포니아대(UCR) 연구진 등이 발표한 조사에 따르면, 소비량의 차이는 다음과 같습니다.

단순히 질문 한 번만 비교해도 AI가 기존 검색보다 물을 수십 배에서 백 배 이상 더 많이 쓰는 셈입니다.

2. 보이지 않는 물 발자국 (Water Footprint)

우리가 집에서 에어컨을 틀면 전기만 쓰는 것 같지만 그 전기를 만들기 위해 발전소에서 물이 쓰이는 것처럼, AI 데이터센터도 두 가지 경로로 물을 씁니다.

1. 직접 소비: 데이터센터 내부 열을 식히기 위해 냉각탑에서 직접 증발시키는 물

2. 간접 소비: 데이터센터를 돌릴 대규모 전력을 생산하는 발전소(원자력·화력 등)에서 냉각용으로 쓰는 물

이 둘을 합치면 AI가 먹는 물의 양은 더 늘어납니다. 대형 생성형 AI 모델을 한 번 '학습(훈련)'시키는 데만 전 세계 인구가 수개월 동안 마실 수 있는 수백만 리터의 물이 증발하기도 합니다.

결론적으로 AI와 대화할 때 문장이 길어지거나 복잡한 추론을 시킬수록 구글이나 오픈AI의 데이터센터 냉각탑에서는 그만큼 더 많은 물이 수증기가 되어 하늘로 날아가고 있다고 보시면 됩니다.