구글, AI 학습 모델 6종의 탄소·에너지 비용 첫 상세 분석 공개

핵심 발표

구글이 최신 머신러닝 모델 6종(이 중 5종은 자사 모델)의 학습 과정에서 발생한 에너지·탄소 비용을 분석한 상세 보고서를 공개했다. 구글은 이를 '이런 종류의 평가로는 지금까지 가장 철저한 것'이라고 설명했다.

세부 내용

이번 분석은 지난해 구글이 밝힌 '2030년까지 전 사업장에서 24시간 연중무휴 탄소중립 에너지로 운영한다'는 목표와 맞물려 진행됐다. 머신러닝 모델은 한 번 학습시키면 이후 수억 명이 반복해서 사용할 수 있어, 인프라 구축에 비유할 수 있다는 게 구글 측 설명이다. 이 분석을 주도한 연구자는 2016년 구글에 합류해 AI 전용 컴퓨터 시스템의 효율을 극대화하는 연구를 맡아왔으며, 그 이전인 2002년에는 UC버클리 컴퓨터공학 교수로서 래리 페이지에게 직접 구글 초기 검색 인프라(저가형 PC 서버 6,000대, PC 디스크 12,000개로 하루 7,000만 건의 검색 질의를 처리)를 견학한 경험이 있다고 밝혔다.

왜 중요한가

AI 모델 규모가 빠르게 커지면서 학습에 드는 에너지·탄소 비용에 대한 우려도 커지고 있는 가운데, 구글이 자사 대표 모델들을 대상으로 구체적 수치를 담은 분석을 선제적으로 공개했다는 점에서 업계의 투명성 기준을 앞당기는 사례로 볼 수 있다. AI 인프라 투자를 검토하는 기업이나 정책 입안자들에게는 대형 모델 학습의 환경 비용을 가늠할 참고 자료가 될 수 있다.

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