배런스는 보스턴 컨설팅 그룹의 데이터를 인용해 2030년까지 데이터 센터가 미국에서 사용 가능한 모든 전기의 7.5%를 소비할 것이라고 밝혔습니다. AI 시스템을 위해 구축된 데이터 센터는 시설당 수백 메가와트의 전기를 소비할 수 있으므로 전력 공급 시스템은 더 이상 데이터 센터 수의 급속한 증가를 따라잡을 수 없게 됩니다.
AI 서버에 서비스를 제공하기 위한 엄청난 에너지 수요
분석에 따르면, 2022년부터 2030년까지 미국 데이터 센터의 에너지 소비량은 126테라와트시에서 390테라와트시로 증가할 것으로 예상되는데, 이는 미국 가구 4,000만 가구에 전력을 공급하기에 충분한 양입니다.
650그룹은 작년부터 2028년까지 AI 수요를 충족하는 서버 시스템의 규모가 6배인 600만대에 달할 것으로 추산했습니다. 가트너의 예측에 따르면, 가속기 서버의 평균 전력 소비량은 650W에서 1,000W로 증가할 것입니다.
에너지 소비량은 서버 수의 증가뿐만 아니라, 상황에 따라서도 증가합니다. AI를 에너지 소비 제어 분야에 도입하여 에너지 비용을 최적화하려는 노력은 이러한 추세를 어느 정도 제한할 수 있지만 문제를 완전히 해결할 수는 없습니다. 대부분의 경우 서버 시스템이 액체 냉각 방식으로 전환되는 것은 불가피합니다. Super Micro에 따르면, 기존의 공랭 시스템을 액체 냉각 시스템으로 대체하면 데이터 센터 운영 비용을 40% 이상 절감할 수 있습니다.
이 문제는 해당 지역의 에너지 공급망이 고르지 않게 개발되면서 더욱 악화되고 있다. 또한, 생산된 전기를 대규모 에너지 소비 시스템이 있는 곳으로 효율적으로 전송하는 것은 모든 곳에서 가능하지 않습니다. 전문가들은 미국이 AI 시스템 개발을 지원하기에 충분한 전기를 생산하지만 배전망에 문제가 있다고 말한다.
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