생성형 인공지능(AI)의 급속한 발전은 기술적 성과와 함께 막대한 에너지·자원 소비라는 새로운 문제를 드러내고 있다. 특히 AI를 뒷받침하는 데이터센터가 전 세계적으로 빠르게 확산되면서, 일부 지역에서는 전력 부족, 물 사용 증가, 전기요금 상승 등의 문제로 주민 반발이 정치적 쟁점으로까지 번지고 있다. 한국 역시 데이터센터 건설을 둘러싼 갈등이 점차 가시화되며, AI 산업 성장과 환경 부담 사이의 긴장이 본격화되고 있다.

이러한 변화의 핵심에는 ‘규모의 법칙’에 기반한 AI 발전 방식이 있다. 성능 향상을 위해 데이터, 연산량, 하드웨어를 계속 확대하는 구조 속에서 데이터센터는 기존 100MW(메가와트) 수준을 넘어, 이제는 도시 전체 전력 소비와 맞먹는 GW(기가와트)급 인프라로 진화하고 있다. 글로벌 빅테크 기업들은 수 기가와트 규모의 데이터센터를 건설 중이며, 한국에서도 향후 대규모 AI 인프라 확대가 예정되어 있어 지역 단위의 에너지 부담이 크게 증가할 가능성이 높다.

한편 AI 서비스 자체의 에너지 소비도 빠르게 증가하고 있다. 기존 검색 대비 AI 질의는 최대 10배 이상의 전력을 사용하며, 특히 복잡한 추론이나 멀티모달 기능이 결합될 경우 에너지 사용량은 급격히 늘어난다. 실제 연구에 따르면 단순 질의와 복잡한 추론 질의 간 에너지 소비 차이는 20배 이상 벌어질 수 있다. 여기에 사용자 수 증가까지 더해지면서, 효율 개선에도 불구하고 전체 에너지 소비는 오히려 증가하는 ‘리바운드 효과’가 나타나고 있다.

문제는 이러한 에너지 및 자원 사용 규모가 여전히 충분히 공개되지 않고 있다는 점이다. 현재 대부분의 AI 기업들은 모델 규모, 전력 사용량, 물 소비 등 핵심 정보를 제한적으로만 공개하고 있으며, 객관적인 환경 평가를 어렵게 만들고 있다. 이는 AI가 실제로 기후위기 대응에 기여하는지, 혹은 오히려 부담을 가중시키는지 판단하기 어렵게 만드는 주요 요인이다.

따라서 AI 시대의 지속가능성을 확보하기 위해서는 ‘그린 AI’에 대한 정책적 전환이 필요하다. 이를 위해 기업의 정보공개를 의무화하고, 정부가 데이터센터와 AI 서비스의 에너지·자원 사용을 체계적으로 평가·관리하는 제도적 기반을 마련해야 한다. 동시에 재생에너지 기반 전력 공급 확대와 에너지 효율 개선을 병행함으로써, AI 발전이 기후와 생태계에 미치는 부담을 최소화하는 방향으로 전환해야 할 시점이다.