2026년 2월 인도에서 열린 AI 임팩트 서밋에서 오픈AI의 수장 샘 올트먼이 내놓은 발언이 뜨거운 감자로 떠올랐습니다. 인공지능 모델 학습에 소모되는 막대한 전력을 인간이 성인이 되기까지 투입되는 에너지에 비유하며 정당성을 부여했기 때문입니다. 환경 파괴에 대한 우려가 커지는 시점에서 이러한 논리가 타당한지 구체적인 쟁점들을 짚어보겠습니다.
샘 올트먼 AI 에너지 사용량이 정당하다고 주장하는 이유
샘 올트먼은 인공지능의 에너지 소비를 비판하는 시각에 대해 독특한 반론을 제기했습니다. 한 명의 인간이 똑똑해지기 위해서는 약 20년의 세월과 그 기간 동안 소비하는 엄청난 양의 음식이 필요하다는 점을 강조한 것입니다. 즉 인공지능 모델을 학습시키는 과정 역시 지능을 구축하기 위한 필수적인 투자라는 논리입니다.
물론 그는 현재 AI 에너지 소비에 대한 대중의 평가가 공정하다는 점은 인정했습니다. 다만 이러한 문제를 해결하기 위해 원자력이나 풍력, 태양광 발전으로의 신속한 전환이 필요하다고 덧붙였습니다. 기술의 발전 속도만큼이나 에너지 공급 체계의 혁신이 뒤따라야 한다는 점을 시사한 발언으로 풀이됩니다.
인공지능 학습과 인간 교육의 에너지 소모는 정말 비슷할까
올트먼의 비유가 공개되자마자 온라인에서는 거센 반발이 일어났습니다. 비평가들은 거대한 스프레드시트와 다름없는 인공지능 모델을 살아있는 인간 아이와 동일 선상에 두는 것은 디스토피아적 발상이라고 지적합니다. 인간의 삶을 학습이라는 기술적 용어로 치환하는 행태가 위험하다는 목소리도 높습니다.
- 도덕적 가치의 차이: 인간의 성장은 지능 습득 이상의 존엄성을 가짐
- 에너지 형태의 차이: 생물학적 에너지와 화석 연료 기반 전력의 환경적 영향력 차이
- 존재 목적의 불일치: 생존을 위한 활동과 상업적 서비스 고도화의 차이
이러한 논쟁은 기술 리더들이 인간의 경험을 지나치게 데이터화하여 해석한다는 비판으로 이어지고 있습니다.
데이터센터 전력 수요가 환경에 미치는 실질적인 위협 3가지
국제에너지기구의 자료에 따르면 2024년 기준 전 세계 전력 소비량의 약 1.5%를 데이터센터가 차지하고 있습니다. 더 큰 문제는 이 수치가 매년 15%씩 급성장하여 다른 산업 분야보다 4배 이상 빠르게 늘어날 것이라는 전망입니다.
- 지속 불가능한 건설 속도: 신규 데이터센터 건설 속도가 친환경 에너지 확충 속도를 압도함
- 화석 연료 의존도 심화: 급증하는 전력 수요를 감당하기 위해 결국 화석 연료 발전소 가동이 늘어남
- 지역 사회 보안 위협: 물 부족 및 전기 요금 인상 등 인근 공동체의 자원 안보를 위협함
실제로 미국 내 230개 이상의 환경 단체들은 데이터센터 건설 중단을 촉구하는 서한을 보내기도 했습니다. 이는 AI 산업의 팽창이 기후 위기 대응에 걸림돌이 될 수 있다는 실질적인 공포를 반영합니다.
챗GPT 물 소비 논란에 대해 샘 올트먼이 밝힌 진실
그동안 인터넷상에서는 챗GPT에 질문을 던질 때마다 엄청난 양의 물이 소비된다는 정보가 퍼져 있었습니다. 이에 대해 올트먼은 과거의 증발식 냉각 방식은 이제 더 이상 사용하지 않는다며 해당 정보가 완전히 허구라고 강력히 부정했습니다. 최근 건설되는 데이터센터들은 물을 거의 사용하지 않는 냉각 시스템을 도입하고 있다는 설명입니다.
물론 일부 전문가들은 여전히 회의적입니다. 최신 시설이 아닌 구형 데이터센터들은 여전히 막대한 냉각수를 필요로 하기 때문입니다. 기술 기업들이 홍보하는 혁신적인 수치와 실제 운영되는 전체 인프라 사이의 간극을 면밀히 살펴볼 필요가 있습니다.
업무 외 사용 비중 70%가 시사하는 기술의 효율성 문제
서던 뉴햄프셔 대학교의 지속 가능성 전문가들은 AI가 인류의 난제를 해결하는 데 기여하기 때문에 에너지 소모를 감수해야 한다는 주장에 의문을 제기합니다. 2025년 9월 오픈AI 자체 보고서에 따르면 챗GPT 메시지의 70%가 업무와 관련 없는 내용인 것으로 나타났기 때문입니다.
- 식량 문제 해결 등 공익적 목적의 사용 비중이 낮음
- 단순 흥미나 오락을 위한 대화가 전력 낭비의 주된 원인
- 기술의 가치가 투입되는 환경적 비용을 정당화하지 못함
결국 인공지능이 기후 변화나 식량 위기를 해결하는 도구로 쓰이기보다는 개인의 가벼운 대화 상대로 소비되는 비중이 압도적이라는 점이 비판의 핵심입니다.
AI 에너지 문제를 해결하기 위한 현실적인 대안은 무엇인가
샘 올트먼은 에너지 부족 문제를 해결하기 위해 원자력을 포함한 저탄소 에너지원으로의 빠른 전환을 해법으로 제시했습니다. 실제로 많은 빅테크 기업들이 자체적인 소형 원자로 건설이나 재생 에너지 구매 계약에 열을 올리고 있습니다. 하지만 인프라 구축에는 상당한 시간이 소요된다는 점이 걸림돌입니다.
단기적으로는 모델의 경량화와 알고리즘 효율 개선이 중요합니다. 적은 연산량으로도 동일한 성능을 내는 기술이 확보되어야 환경적 부담을 줄일 수 있습니다. 또한 사용자들이 AI를 활용할 때 환경적 비용을 인지할 수 있도록 투명한 정보 공개가 병행되어야 합니다.
기술 혁신과 환경 보호 사이의 균형을 찾는 마무리
인공지능은 분명 인류의 지적 지평을 넓혀줄 강력한 도구입니다. 하지만 샘 올트먼의 비유처럼 인간 교육과 동일한 잣대로 에너지 소모를 정당화하기에는 현재 환경적 대가가 너무나 큽니다. 기술의 편리함 뒤에 숨겨진 탄소 발자국과 자원 소모 문제를 직시하는 태도가 필요합니다.
우리가 일상에서 무심코 사용하는 AI가 지구의 미래를 깎아먹고 있지는 않은지 돌아봐야 할 때입니다. 기업은 친환경 에너지로의 전환을 서두르고 사용자는 보다 가치 있는 목적으로 기술을 활용하는 지혜가 모여야 합니다. 결국 기술의 진정한 가치는 그 기술이 지탱하는 생태계의 지속 가능성에 달려 있기 때문입니다.
출처: https://www.theguardian.com/technology/2026/feb/23/sam-altman-openai-energy-use-datacenters
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