462. AI 환경 영향: 2025년 AI CO₂ 배출이 도시 수준에 이른 이유

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AI 환경 영향: 2025년 AI CO₂ 배출이 도시 수준에 이른 이유

 

서론: AI 확산의 이면, 환경 비용이 수면 위로 드러나다

2025년을 기점으로 인공지능(AI) 기술은 일상과 산업 전반에 깊숙이 침투했습니다. 생성형 AI 서비스의 폭발적 확산과 함께 데이터센터 증설 경쟁이 본격화되면서, 기술 발전의 이면에 숨겨져 있던 환경 비용도 점차 구체적인 수치로 드러나고 있습니다. AI가 가져온 생산성 향상과 혁신의 혜택 뒤편에서, 에너지 소비와 탄소 배출이라는 부담이 동시에 커지고 있다는 점은 더 이상 외면하기 어려운 현실입니다.

 

최근 영국 가디언(The Guardian)이 보도한 연구에 따르면, 2025년 한 해 동안 AI 사용으로 발생한 이산화탄소(CO₂) 배출량이 미국 뉴욕시 전체의 연간 배출량과 유사한 규모에 이를 수 있다는 분석이 제시됐습니다. 연구진은 이 수치가 추정치이며, AI 확산 속도에 따라 최대치 기준으로 산출된 것임을 함께 밝혔습니다. 이는 데이터센터 전반이 아니라, AI 사용에 한정한 환경 영향을 처음으로 정량화했다는 점에서 의미가 큽니다.

 

이러한 변화는 단순한 환경 이슈를 넘어, IT 기업의 ESG 전략과 각국의 정책 대응, 그리고 AI 산업의 지속 가능성 논의로까지 확장되고 있습니다. AI 환경 영향은 이제 기술 업계 내부의 문제가 아니라 사회 전체가 함께 고민해야 할 의제로 부상하고 있습니다.

 

본론 1 | AI CO₂ 배출이 도시 규모에 이른 배경

배경 설명: AI 연산량 폭증과 데이터센터 의존 구조

AI 환경 영향이 급격히 확대된 핵심 원인은 연산 수요의 폭증입니다. 대규모 언어 모델과 이미지·영상 생성 AI는 기존 검색이나 웹 서비스보다 훨씬 많은 계산 자원을 필요로 합니다. 이로 인해 AI 서비스가 확산될수록 데이터센터의 전력 소비는 기하급수적으로 증가하는 구조를 갖습니다.

 

특히 생성형 AI는 단순 질의 응답을 넘어, 장문의 텍스트 생성, 고해상도 이미지 생성, 복잡한 추론 작업을 반복 수행합니다. 이러한 작업은 고성능 GPU와 AI 가속기를 장시간 가동해야 하며, 이는 곧 전력 소비 증가와 직결됩니다.

구체적인 사례: 뉴욕시와 맞먹는 배출량

네덜란드 연구자 알렉스 드 브리스-가오(Alex de Vries-Gao)의 분석에 따르면, 2025년 AI 시스템의 탄소 발자국은 최대 8천만 톤(80Mt)에 달할 수 있는 것으로 추산됐습니다. 이는 서울시 전체 연간 배출량의 여러 배에 해당하며, 중형 국가 한 곳이 1년간 배출하는 수준과도 맞먹는 규모입니다. 이는 뉴욕시가 1년 동안 배출하는 CO₂ 규모와 유사하며, 전 세계 항공 산업 배출량의 약 8%에 해당하는 수준입니다.

 

이 수치는 기술 기업들이 공개한 에너지 사용 데이터와 AI 서비스 확산 속도를 기반으로 산출된 것입니다. 연구진은 이번 분석이 데이터센터 전체가 아닌, AI 사용에 따른 환경 영향을 분리해 계산한 첫 시도라는 점을 강조했습니다.

분석 및 해석: ‘보이지 않던 비용’의 가시화

AI CO₂ 배출이 도시 규모로 평가되기 시작했다는 점은, 그동안 간과돼 왔던 환경 비용이 본격적으로 가시화되고 있음을 의미합니다. AI 서비스 이용자는 무료 혹은 저렴한 비용으로 편리함을 누리지만, 그 부담은 전력망과 환경으로 전가되는 구조가 형성돼 있다는 지적도 함께 제기됩니다.

 

이는 향후 AI 산업이 지속 가능성을 유지하기 위해, 단순한 성능 경쟁을 넘어 에너지 효율과 환경 영향을 함께 고려해야 하는 단계로 접어들었음을 시사합니다.

 

본론 2 | 전력과 물, AI 데이터센터의 이중 부담

배경 설명: 전기뿐 아니라 물까지 소비하는 AI

AI 환경 영향 논의에서 간과되기 쉬운 요소 중 하나가 물 사용량입니다. 데이터센터는 서버 냉각을 위해 대량의 물을 필요로 하며, AI 연산이 늘어날수록 냉각 수요 역시 증가합니다. 특히 고성능 연산이 집중되는 AI 데이터센터는 기존 시설보다 더 많은 냉각 자원을 요구합니다.

구체적인 사례: 병입수 소비를 넘은 AI 물 사용량

해당 연구에 따르면, 2025년 AI 관련 물 사용량은 약 7,650억 리터에 이를 수 있는 것으로 추산됐습니다. 이는 서울 시민 전체가 수년간 생활용수로 사용하는 물의 양과 비교할 수 있을 만큼 방대한 규모입니다. 이는 전 세계 병입수(생수) 소비량을 초과하는 수준으로, 기존에 추정됐던 전체 데이터센터 물 사용량보다도 3분의 1 이상 높은 수치입니다.

 

국제에너지기구(IEA) 역시 AI 중심 데이터센터가 알루미늄 제련소와 맞먹는 전력을 소비하고 있으며, 2030년까지 데이터센터 전력 소비가 두 배 이상 증가할 수 있다고 경고한 바 있습니다.

분석 및 해석: 지역 사회와의 갈등 가능성

전력과 물 사용량 증가는 지역 사회와의 갈등으로 이어질 가능성도 내포하고 있습니다. 일부 국가에서는 대규모 데이터센터 건설로 인해 전력 공급 불안이나 수자원 부족 문제가 이미 제기되고 있습니다.

 

AI 데이터센터가 기술 혁신의 상징인 동시에, 지역 환경과 인프라에 부담을 주는 존재로 인식될 경우 사회적 수용성 확보가 중요한 과제로 떠오를 수 있습니다.

 

본론 3 | AI 환경 영향이 기업과 정책에 던지는 메시지

배경 설명: ESG와 AI의 충돌 지점

AI 환경 영향은 기업의 ESG(환경·사회·지배구조) 전략과 직접적으로 연결됩니다. 글로벌 IT 기업들은 재생에너지 사용 확대와 탄소 중립 목표를 선언해 왔지만, AI 확산 속도가 이러한 노력의 효과를 상쇄하고 있다는 평가도 나옵니다.

 

구글은 2024년 데이터센터 에너지 배출을 12% 줄였다고 밝혔지만, 동시에 AI 확산으로 인해 기후 목표 달성이 더욱 복잡해졌다고 인정했습니다. 이는 기술 발전과 환경 목표 사이의 긴장이 현실화되고 있음을 보여줍니다.

구체적인 사례: 규제와 투명성 요구 확대

연구진과 시민단체들은 기술 기업에 대해 AI 관련 환경 영향을 보다 투명하게 공개할 것을 요구하고 있습니다. 현재 대부분의 기업 보고서는 데이터센터 전체의 에너지 사용만을 다루고 있으며, AI 서비스로 인한 추가 부담을 분리해 공개하는 경우는 드뭅니다.

 

이러한 상황은 향후 각국 정부가 AI 데이터센터에 대한 환경 규제와 보고 기준을 강화하는 계기가 될 가능성을 시사합니다. 한국 역시 AI 데이터센터 확대 정책과 함께 전력 수급, 수자원 관리, ESG 공시 기준을 동시에 고려해야 하는 과제에 직면해 있습니다.

분석 및 해석: 지속 가능한 AI로의 전환 필요성

AI 산업이 장기적으로 성장하기 위해서는 에너지 효율 개선, 저전력 모델 개발, 재생에너지 연계 확대와 같은 구조적 변화가 필수적입니다. 단기적인 성능 경쟁이 아닌, 환경 부담을 줄이는 방향으로 기술 개발의 축이 이동할 필요가 있다는 점에서 이번 연구는 중요한 경고 신호로 해석됩니다.

 

국내 기업 사례 박스 | 한국 IT 기업은 어떻게 대응하고 있나

AI 환경 영향이 글로벌 이슈로 부상하면서, 국내 주요 IT 기업들도 데이터센터 운영과 AI 인프라 전략을 재정비하고 있습니다. 네이버는 데이터센터 각(閣)을 중심으로 재생에너지 사용 확대와 고효율 서버 설계를 강조해 왔으며, 최근에는 AI 연산 효율을 높여 동일한 서비스에서 발생하는 전력 소모를 줄이는 방향에 초점을 맞추고 있습니다.

 

카카오는 데이터센터 안산을 포함한 주요 인프라에서 에너지 사용량 공개 범위를 점진적으로 확대하고 있으며, AI 서비스 확장과 함께 ESG 공시 체계 정비를 병행하고 있습니다. 특히 지역 사회와의 전력·수자원 갈등을 최소화하기 위해, 신규 인프라 투자 시 환경 영향 평가를 강화하는 흐름이 나타나고 있습니다.

 

삼성전자는 반도체·모바일 AI 칩 설계 단계에서부터 전력 효율을 핵심 경쟁 요소로 삼고 있습니다. 데이터센터 운영 주체는 아니지만, AI 연산 효율이 높은 칩을 공급함으로써 전체 AI 생태계의 에너지 부담을 줄이는 간접적 역할을 수행하고 있다는 평가를 받습니다.

 

이들 사례는 AI 환경 영향이 더 이상 추상적인 논의가 아니라, 국내 기업 전략과 투자 판단에 직접적인 영향을 미치는 변수로 작용하고 있음을 보여줍니다.

 

AEO 핵심 Q&A | 사람들이 가장 궁금해하는 질문

Q1. AI 환경 영향은 왜 최근 들어 갑자기 커졌나요?
생성형 AI 확산으로 연산량이 급증하면서, 기존 IT 서비스보다 훨씬 많은 전력과 냉각 자원이 필요해졌기 때문입니다.

Q2. AI CO₂ 배출은 데이터센터 전체 배출과 어떻게 다른가요?
이번 연구는 데이터센터 전체가 아니라, AI 연산 증가로 인한 추가 배출분만을 분리해 추정했다는 점에서 차별화됩니다.

Q3. 기업은 AI 환경 비용을 줄일 수 있나요?
저전력 모델 개발, 재생에너지 연계, 효율적 냉각 기술 도입을 통해 상당 부분 완화할 수 있다는 분석이 나옵니다.

 

결론: AI 혁신의 속도만큼 중요한 지속 가능성

2025년 AI CO₂ 배출이 도시 수준에 이르렀다는 분석은, 인공지능 기술이 더 이상 ‘가상 세계’에 머무르지 않고 현실의 환경과 자원을 직접적으로 소모하는 단계에 진입했음을 분명하게 보여줍니다. AI 환경 영향은 이제 부수적인 논점이 아니라, 기술 발전의 방향과 속도를 함께 규정하는 핵심 변수로 자리 잡고 있습니다. 성능 향상과 서비스 확장은 눈에 띄지만, 그 이면에서 발생하는 에너지 소비와 탄소 배출은 그동안 충분히 조명되지 못했습니다.

 

특히 이번 연구는 AI 사용에 따른 환경 비용을 구체적인 수치로 제시했다는 점에서 의미가 큽니다. 이는 AI가 가져오는 사회적·경제적 편익과 함께, 그 대가로 지불해야 하는 환경적 부담을 동시에 고려해야 할 시점이 도래했음을 시사합니다. 기술 기업의 혁신 경쟁이 계속되는 한, 이러한 부담은 자연스럽게 더 커질 가능성이 높습니다.

 

앞으로 AI 산업의 경쟁력은 단순히 모델의 성능이나 사용자 편의성에만 의해 결정되지 않을 것으로 보입니다. 에너지 효율을 얼마나 개선했는지, 재생에너지와 얼마나 효과적으로 연계했는지, 그리고 환경 부담을 줄이기 위한 투명한 공개와 책임 있는 대응을 하고 있는지가 중요한 평가 기준으로 작용할 가능성이 큽니다.

 

기업과 정책 당국, 그리고 사용자 모두가 AI의 혜택과 비용을 함께 인식하고 선택할 때, 비로소 지속 가능한 기술 발전이 가능해질 것입니다. AI 환경 영향에 대한 논의는 기술 발전을 늦추기 위한 제약이 아니라, 장기적으로 AI 산업이 사회적 신뢰를 유지하며 성장하기 위한 필수 조건이라는 점에서 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다.

 

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