‘전력망 한계’도 우려, AI로 인한 에너지 수요 폭증 감당 불가
각종 규제와 보안, 개인정보 문제 등 ‘온프레미스’로 이전 추세
[애플경제 이지향 기자] AI붐이 일면서 기업들의 가장 큰 골칫거리는 날로 늘어나는 데이터센터의 에너지 효율화다. 자칫 국가 전력망까지 한계상황으로 몰고 갈까 우려하는 경우도 있을 정도다.
실제로 시장분석기관 카덴스(Cadence)의 연구에 따르면 국적을 불문하고, 대부분의 데이터 센터들은 AI붐 와중에서 이런 문제점을 안고 있다. 그중엔 자국의 전력망이 그로 인해 한계점까지 몰리고 있다고 우려하기도 한다.
날로 AI로 인한 에너지 용량은 그 수요와 규모가 증가하고 있지만, 현실은 이를 감당하기 어렵다는 지적이다. 또한 각종 규제와 보안, 개인정보 보호 문제 등으로 인해 스토리지가 점점 더 온프레미스로 이전되는 추세다.
특히 기업이 의사 결정권자의 4분의 3이 “데이터 센터가 AI로 인해 압박을 받고 있다”면서 이들 대부분이 에너지 효율성을 개선하기 위해 적극적으로 노력하고 있다. 그러나 정작 10명 중 3명만이 충분한 노력을 하고 있다는 주장이다.
카덴스는 “10명 중 8명의 의사 결정권자는 조직이 데이터 센터를 혁신할 수 있는 기술을 활용할 수 있는 역량을 갖추고 있다”면서 “그러나 이는 약간 과장된 표현일 수 있다”고 밝혔다. 이에 따르면 전체의 4분의 3이 AI와 머신 러닝을 사용하는 반면, 63%만이 재생 에너지원을 사용하고 있다. 또 45%는 액체 냉각을 사용하고 42%는 디지털 트윈을 사용하고 있다. 이는 에너지 효율화에 최선을 기하지 않고 있다는 의미다.
카덴스는 “또한 혁신에 상당한 장애물이 있다는 것을 발견했으며, 의사 결정권자의 42%가 새로운 기술을 구현하는 데 드는 ‘비용’을 가장 큰 장벽으로 꼽았다”고 덧붙였다. 이 외에도 숙련된 직원 부족, 레거시 시스템과의 비호환성, 미래 기술에 대한 불확실성 등의 장애물도 지적되었다.
AI는 데이터 센터에서 날로 더 많이 사용되고 있다. 많은 경우 오류 감지와 자연어 지원에 사용하기도 한다. 나아가선 수요 예측과 에너지 용량 관리 자동화에 사용하고 있다. 그럼에도 “기업의 10%가 AI를 사용하고 있을 뿐”이라고 했다.
다만 AI는 비용이 많이 들고 복잡하며 부적절하게 사용하면 실제 가치를 제공하지 못할 수도 있다는 지적도 따른다. 특히 소규모 애플리케이션일수록 그럴 가능성이 크다. 그래서 “중요한 것은 의미 있는 결과를 얻기 위해 무엇을 요구해야 하는지 이해하는 것”이라고 했다.
디지털 트윈은 날로 더 많은 관심을 끌며 확산되고 있다. 그로 인해 의사 결정권자들 대부분은 “AI야말로 데이터 센터에서 기술 혁신을 주도하는 게임 체인저”로 여기고 있다. 이미 디지털 트윈을 사용하고 있는 사람들은 더욱 적극적이다. 또한 디지털 트윈을 아직 도입하지 않는 기업들도 향후 12개월 내에 도입할 계획이라고 말했다.