KI und Wasserverbrauch: Der durstige Hype

• AI 및 데이터 센터는 엄청난 양의 물을 소비하며, 기후 변화로 인한 가뭄 속에서 중요한 자원인 담수를 두고 지역사회 및 농업과 직접적인 경쟁을 벌임.
• AI 모델의 훈련과 운영, 서버 냉각, 하드웨어 생산 과정에서 막대한 물이 사용되지만, 기업들이 이를 기밀로 취급하여 정확한 통계 확인이 어려움.
• AI와 데이터 센터의 확장은 수자원 스트레스가 심한 지역에 집중되는 경향이 있어 지역 생태계와 식수 공급을 위협함.

소비의 세 가지 경로

• 서버 냉각: 공기 냉각 및 증발 냉각 시스템에 직접적으로 다량의 물이 사용됨.
• 전력 생산: 서버 가동에 필요한 전기를 생산하는 과정에서 냉각 및 연료 채굴을 위해 막대한 간접적 물 소비 발생.
• 하드웨어 생산: 칩, 그래픽 카드, 배터리에 들어가는 원자재(리튬, 희토류 등) 채굴과 가공 과정에서 초순수 등 대량의 물이 소비됨.

데이터와 현실의 괴리

• UN 대학 연구에 따르면 2025년 데이터 센터의 전력 관련 물 발자국은 4.5조 리터로 추산되며, 이는 사하라 이남 아프리카 6억 명의 연간 물 사용량과 맞먹음.
• 구글, 마이크로소프트, 아마존의 물 소비량은 지난 5년간 급증했으나, 기업들이 제시하는 '물 재충전(Replenishment)' 대책은 수자원이 지역적인 자원이라는 특성을 간과한 '그린워싱'이라는 비판을 받음.

정책 및 개선 방향

• 독일 정부는 2030년까지 AI 데이터 센터 용량을 4배 확대하겠다는 계획을 세웠으나, 정작 구체적인 물 사용 저감 지침은 부재함.
• 전문가들은 범용 모델 대신 특정 작업에 최적화된 소형 AI 모델을 개발하여 자원 효율성을 높여야 한다고 권고함.
• 데이터 센터 입지 선정 시 수자원 가용성을 필수적으로 고려해야 하며, 하드웨어 순환 경제(수리 가능성, 재사용) 강화가 필요함.