【칼럼】인공지능, 그린히어로인가 그레이빌런인가 [카테고리 설정이 아직되어 있지 않습니다.] 이제 인공지능은 당면한 현실이 됐다. 이 글을 작성하는 시점에 openAI o1 preview 모델이 공개됐다. 기존 모델은 생각하는 경로를 인간이 지정했다면, o1은 스스로 생각하는 경로를 찾는다. 그 결과 수학과 같은 논리적 사고를 요구하는 영역에서 기존보다 월등한 성능 향상을 보여준다.
이는 오픈AI 초정렬팀에서 일했던 레오폴드 아셴브레너(Leopold Aschenbrenner)의 예측에 부합하는 결과다. 지난 6월에 공개한 Situational Awareness에서 그는 지난 4년 동안 인공지능이 미취학 아동 수준(GPT-2)에서 똑똑한 고등학생 수준(GPT-4)으로 발전한 경로를 따른다면, 2027년에 범용인공지능(Artificial General Intelligence; 이하 AGI)이 등장할 것임을 전망했다.
아크인베스트먼트의 예상도 크게 다르지 않다. Big Idea 2024에서 2026년과 2030년 사이에 도래할 것이라 전망하고 있다. 인공지능 회의론자들은 현재의 인공지능 성능, 즉, 현재의 점을 보고 아직 멀었고 어려울 것이라고 하지만, 과거의 점과 현재의 점을 잇는 추세를 본다면, 이는 사실상 예정된 미래나 다를 바 없다. 인구감소, 기후위기 역시 예정된 미래라는 것이 상식이 된 만큼, 인공지능 역시 마찬가지다.
2026~2030년 사이 범용인공지능이 도래할 것으로 전망된다./Big Ideas 2024
그런데 문제는 인공지능이 기후위기에 부정적인 영향을 미칠 우려가 있다는 점이다. 현재의 인공지능은 GPU 기반의 가속컴퓨팅으로 구현되고, 컴퓨팅 파워를 증가시킬수록 성능이 좋아지므로 에너지 사용량 증가는 필연적이다. 이 때문에 전력의 탈탄소화 없이 인공지능이 커진다면, 이는 인류 생존을 위협하는 기후위기를 오히려 가속시킬 가능성이 있다.
그러나 한편으로는 기후위기라는 난제를 해결하기 위한 기술적 해법으로서 인공지능을 주목하기도 한다. 그래서 이 글에서는 인공지능이 기후위기 대응에 도움이 될 그린히어로일지, 기후위기를 악화시킬 그레이빌런일지에 대한 총체적인 분석을 거칠게나마 해보고자 한다.
기후위기에 도움되는 인공지능
전력
당장 전력의 탈탄소화에 인공지능은 이미 기여하고 있다. PWC의 분석에 따르면, 2030년까지 에너지 부문에서 인공지능을 통해 1.5Gt의 온실가스를 줄일 수 있다고 한다. 주로 재생에너지 자원 효율화, 스마트 모니터링, 분산화된 전력망 운영과 관련이 있다. 전력의 탈탄소화는 재생에너지 보급을 통해 가능한데, 재생에너지의 간헐성 때문에 에너지저장설비(ESS)가 필수적이고, ESS와 전력망 운영에 인공지능을 활용하면 큰 도움이 된다.
실제 테슬라, 플루언스에너지와 같은 ESS 사업자들은 인공지능 소프트웨어로 ESS 운영의 효율성을 높일 수 있어, 인공지능 매출을 극대화하려고 애쓰고 있다. 인공지능이 전력의 탈탄소화의 조력자인 셈이다.
또한, 인공지능 학습을 플러스DR(Demand Response, 수요반응 혹은 부하관리를 뜻하는 것으로, 전력수요 피크를 억제하고 심야수요를 증대시킴으로써 최대부하와 최저부하간의 차이를 줄여 전력공급설비의 이용효율 향상을 목적으로 시행됨)에 활용할 수도 있다. 태양광이 증가하면 한낮에 잉여전력이 발생하여 정전이 생기는 문제를 막기 위해, 플러스DR로 전기사용자가 자발적으로 전기를 사용하여 할인을 받거나 인센티브를 받을 수 있다.
한낮에 전기차 충전을 하면 오히려 요금을 받을 수도 있는 개념인데, 이를 인공지능 학습에도 적용할 수 있다. (전기 쓸수록 돈 주는 플러스DR, 다음 달 육지서 본격 시행 참고) 한낮에 인공지능 데이터센터에서 더 많은 전기를 소모해 주면, 전력망 운영 효율성이 올라가고, 재생에너지 보급에도 도움이 된다.
자율주행
인공지능은 운송 부문 탈탄소 전환에도 기여한다. 이미 자동차 산업의 패러다임은 SDV(Software Defined Vehicle), 즉, 소프트웨어로 구동되는 차량으로 바뀌고 있다. 이를 주도하는 것은 테슬라다. 테슬라는 비전 기반 자율주행을 인공지능으로 구현하고 있다. 지난 10월 10일 테슬라 We,Robot 이벤트에서, 테슬라는 로보택시를 공개했고 2025년 상용화될 것이라고 발표했다.
중요한 점은 자율주행이 상용화되어 자동차의 필수요소기술이 된다면, 정말 SDV 시대가 되는 것이고, 이를 구동하는 하드웨어는 내연기관이 아닌 전기차뿐이다. 즉, SDV 시대는 전기차 100% 시대를 의미한다. 이 관점에서 보면, 최근의 전기차 캐즘 논란이나 내연기관차 규제 여부는 그렇게 중요하지는 않다. 전기차는 자율주행으로 인해 다가올 예정된 미래다.
뿐만 아니라 자율주행은 차량 이용률을 높일 수 있다. 자율주행이 없다면 운행하지 않았을 차량을 차량공유에 활용할 수 있다. 가정에 따라 다르겠지만, 자율주행이 보편화되면 차량을 소유할 유인이 줄기 때문에 전체 차량 판매가 감소할 것이다. 차량 판매가 줄면 차량 제조에서 발생하는 배출량이 줄어든다. 테슬라 임팩트 보고서에 따르면, 전기차 제조 부문의 배출량이 약 3분의 1가량 감소할 것이라 한다. 배터리를 덜 만들고, 자동차 강판을 덜 만들면 그만큼 배출량을 줄일 수 있다.
이뿐만이 아니다. 자율주행으로 단거리 항공을 대체할 수 있다면 매우 큰 감축을 해낼 수 있다. 단거리 항공은 한 사람이 1km 이동할 때254g를 배출한다. 태양광으로 충전한 전기차를 자율주행으로 이용하면 1km에 20g을 배출하므로 만약 차 1대에 4인이 탄다면 거의 90% 이상 감축할 수 있다. 고속철도가 발달한 유럽이나 중국은 단거리항공이 철도와 경쟁하지만, 그렇지 않은 미국에서는 상당한 임팩트가 가능하다고 본다.
탈탄소 기술 혁신
인공지능은 범용기술로서 다양한 분야의 기술 개발을 촉진할 수 있는 잠재력이 있다. 이미 신약개발에서 인공지능은 필수적이다. 차세대 배터리 소재 개발, 대체육, 탄소포집 등 아직 상업성을 확보하지 못한 주요 탈탄소 기술을 촉진할 때 인공지능이 기여할 수 있다. 필자가 파악한 사례는 다음과 같다. 미트라켐은 LFP 소재 개발에 활용했고, 빌게이츠가 투자하여 유명한 Impossible Foods는 대체육 개발에 활용하고 있다. 탄소중립을 넘어서 탄소네거티브를 가기 위해 반드시 필요한 기술로 보고 있는 탄소포집기술 역시 최근에 인공지능을 활용하여 큰 진보를 이뤘다. 당장 상용화는 어렵겠지만, 인공지능의 탈탄소 기술 혁신의 잠재력을 보여준 사례라고 생각한다.
당장은 이 정도지만, 초지능의 등장은 기술개발의 차원을 바꿀 수 있다. 앞서 말씀드린 레오폴드의 보고서에 따르면, AGI를 넘어 초지능(Super Intelligence)이 도래하면, 인공지능이 스스로 연구를 수행할 수 있을 것으로 예상한다. 초지능은 수백만 개의 논문을 인간보다 10배 이상 빠른 속도로 읽고 해석할 수 있는데, 이는 박사급 인재가 무제한으로 공급될 수 있다는 의미다. 이쯤이면 적어도 기술혁신으로 줄일 수 있는 온실가스는 거의 다 해결할 지도 모른다.
2030년 전후로 초지능이 도래할 것으로 전망된다./Introduction - SITUATIONAL AWARENESS: The Decade Ahead
특히, 인공지능 인프라의 핵심 병목에 활용할 가능성을 상상해 볼 수 있다. 재생에너지가 풍부한 미국은 반도체 생산을 직접 생산하고자 하는데, 미국은 반도체 엔지니어가 부족하다는 것이 문제다. 그러나, 최근 이미 TSMC의 미국 공장 수율 개선에 인공지능이 큰 기여를 한 것이 알려졌다. 실제 인공지능이 기술 진보를 앞당기고 있는 것이다.
또한, 미국은 현재 변압기가 부족하여 전력망 재건에 어려움을 겪고 있는데, 변압기 생산은 매우 숙련된 육체노동을 요구하기 때문에, 빠르게 생산을 늘리기가 어렵다. 3년 이상 경험 있는 인력을 당장 육성할 수 없는 것이 문제인데, 만약 인공지능 기반 휴머노이드 로봇이 변압기 생산에 투입될 수 있다면, 전력망 구축뿐만 아니라 기후위기 대응에도 큰 도움이 될 것이다.
물론, 인공지능이 다 해줄 것이라는 기술만능주의를 얘기하고자 함은 아니다. 그러나 현재까지 인류가 해낸 탈탄소 전환은 그나마 상업화에 성공한 기술이 있는 분야만 성공했다. 태양광, 배터리, 풍력이다. 이 기술이 없었더라면 온실가스 배출을 줄이기 위해 인류는 문명을 포기할 수밖에 없었을 텐데, 탈탄소 기술이 있기 때문에 그나마 탄소중립은 희망을 가져볼 만하다. 즉, 활용가능한 탈탄소 기술자원이 더 많아지면 숨통이 트일 수 있다.
인간 노동자와의 비교
인공지능이 온실가스 감축에 도움이 되느냐 여부는, 노동할 때 인간과 로봇 중 누가 더 온실가스를 적게 배출하느냐에 달려 있다고 생각한다.
먼저 인공지능과 휴머노이드 로봇은 현존하는 기술로 탄소중립이 가능한 장점이 있다. 사용 중에 ‘전력만’ 필요한데, 전력은 태양광, 배터리, 풍력으로 탈탄소가 가능하다. 반면, 인간은 먹을 것이 필요하고, 냉난방이 필요하다. 냉난방은 탈탄소가 가능하지만, 식량 부문은 당장 획기적으로 감축할 방법이 없다.
또한 인간은 백세 인생 중 약 30년 일하고, 하루 중 8시간 일한다. 일하지 않는 시간에도 온실가스는 배출한다. 반면, 로봇은 일하지 않는 시간에 가만히 충전만 하고 있으니 딱히 배출하진 않는다는 점에서도 유리하다.
전력과 운송, 건물 부문을 현존하는 기술로 탈탄소에 성공했다고 가정하면, 남는 것은 식량생산과 제조 부문이다. 로봇은 1년에 수억대를 만든다고 해도, 일부 금속가공을 제외하면 배출이 매우 제한될 것이다. 로봇은 옷을 입지 않고, 집이 필요 없다. 의류산업이 전체 온실가스 배출의 약 10%를 차지하고, 건축자재인 시멘트, 철근, 플라스틱 등은 모두 온실가스 배출이 많다. 로봇은 오직 데이터센터와 네트워크만 필요하다. 인간 노동자 수십억명보다 로봇이 탄소중립을 달성하기 유리할 것으로 짐작한다.
기후위기 적응
이 주장이 너무 극단적인 것 아니냐 할 수도 있지만, 사실 이미 인구가 감소하고 있어, 불가피한 측면도 있을 뿐만 아니라, 기후위기 때문에 로봇이 없으면 생산을 하지 못할 가능성은 점점 높아질 것이다. 이미 지난여름 폭염으로 미국 가정용 태양광 설치가 영향을 받았다. 태양광을 설치해야 기후위기도 막고 폭염도 줄일 수 있는데, 폭염 때문에 태양광을 설치하지 못하는 역설이다. 폭염으로 인한 노동생산성 손실은 말할 것도 없다. 온실가스 감축으로 보나, 기후위기 적응으로 보나 기후위기 시대에 인공지능과 로봇은 피할 수 없는 선택이 될 것이다.
기상예측과 재난대비
좀 더 나아가 인공지능은 기후재난 대비에 매우 필수적인 수단이 될 것이다. 현재 기상예측에 사용하는 슈퍼컴퓨터는 어마어마한 에너지를 사용하고 있음에도, 기후위기 시대 예측의 난이도를 따라가고 있지 못할 정도다. 2018년 알제리 폭염 당시 기존 기상예측 모델은 폭염을 예측하지 못했으나, 엔비디아의 FourCastNet은 3주 전에 폭염을 예측하기도 했는데, 심지어 에너지사용량은 기존 슈퍼컴퓨터 대비 10분의 1 수준으로 알려졌다. 최근 스페인 홍수로 많은 인명피해가 있었는데, 높은 정확도로 기후재난을 예측할 수 있다면 피해를 크게 줄일 수 있을 것이다.
인공지능이 그레이빌런이 되지 않으려면
이렇게 인공지능이 기후위기에 큰 도움이 되는데, 현재의 인공지능은 에너지를 많이 사용할 수밖에 없는 한계가 있다. 반드시 온실가스를 배출하지 않는 에너지로 인공지능을 구현해야 한다. 인공지능이 그린히어로가 되기 위한 조건, 첫째는 데이터센터 RE100이고, 둘째는 반도체 RE100이다.
이제 인공지능 데이터센터로 인해 전력수요가 급증할 것이란 사실은 상식이 됐다. 차이는 있지만 2030년까지 10% 내외의 전력이 데이터센터에서 사용될 것이라 한다. 그러나, 당사 리서치팀의 분석에 따르면, 이마저도 과소 추정했을 가능성이 높다. 최근 빠르게 증가하고 있는 TSMC의 인공지능 반도체 생산능력으로 미루어 볼 때, 앞으로 이 전망치는 계속 상향 조정될 것이다. 20년대 후반(25~29년)이 되면 연간 100TWh가량이 증가할 것이라 전망하는데, 5년 동안 500TWh에 육박한다. 이를 태양광으로 생산하려면 약 300GW가 필요하다.
작년에 설치된 태양광이 약 500GW다. 화석연료 발전을 대체하여 탄소중립을 달성하기 위해서 연간 1000GW 이상의 태양광이 설치되어야 한다고 보는데, 인공지능으로 증가한 전력수요를 충당하기 위해 사용된다면 탈석탄은 늦어질 수밖에 없다. 그래도 인공지능을 주도하는 빅테크들은 RE100은 상식이고, 최근에는 데이터센터와 함께 직접 재생에너지와 ESS를 투자하기 시작하였기 때문에, 이 문제는 해결할 수 있으리라 기대한다.
인공지능 반도체 생산 역시 문제다. 엔비디아의 GPU 또는 각 기업의 자체 인공지능 반도체는 모두 TSMC에서 생산한다. 23년 TSMC의 재생에너지 사용 비중은 11%다. GPU의 연산을 도와주는 HBM은 SK하이닉스가 생산한다. SK하이닉스의 재생에너지 사용 비중은 30%다. 여전히 부족하지만, 자세히 보면 더 심각하다. TSMC와 SK하이닉스 모두 해외사업장은 RE100을 달성한 반면, 각각의 핵심 공장이 있는 대만과 한국에서의 재생에너지 비율은 처참하다. 대만의 TSMC는 약 5%, 한국의 SK하이닉스는 0%다.
그러나 약 5년 후를 바라보면 두 회사의 상황은 상당히 달라질 것이다. TSMC는 작년 9월 2030년 재생에너지 목표를 40%에서 60%로 상향했다. 새로 짓는 일본 공장과 미국 공장은 RE100이고, 대만의 해상풍력이 증가하고 있어, 상향한 것으로 짐작한다. 반면, SK하이닉스는 2030년 목표가 33%다. 현재 30%이고, 해외는 이미 RE100이니, 국내 공장은 고작 5%에 불과한 것이 목표다. 인공지능이 그린히어로가 되기 위해서는 SK하이닉스 국내 공장의 빠른 RE100이 절실하다.
유일한 희망
기후위기 대응을 위해서는 공포보다 희망을 얘기해야 한다고 한다. 인간을 움직이는 것은 희망이기 때문이다. 더 나은 미래를 꿈꿀 수 있어야 한다. 기후위기 대응을 하면, 에너지 전환을 하면, 재생에너지와 전기차로 바꾸면 우리는 더 잘 살 수 있을까? 바꾸지 않았을 때의 기온상승과 기후재난의 심각성, 경제손실을 고려하면 명백하게 바꾸는 것이 이득이다. 기후위기 무대응 비용은 어마어마하다.
그러나 안타깝게도 많은 사람들은 이 비교에는 능숙하지 못한 것 같다. 왜냐하면 대응했을 때의 미래와 대응하지 않았을 때의 미래 모두 ‘닥치지 않은 미래’이기 때문이다. 하나의 미래도 불확실한데, 두 가지 시나리오 2개를 비교하는 것은 유사한 비교 분석 경험이 많지 않은 사람에게는 잘 와닿지 않는 것 같다.
오히려 현재와 미래를 비교하는 것이 자연스러운데, 여기에서 문제가 생긴다. 왜냐하면 기후위기 대응의 목표가 2.0도라면, 지금의 기온 1.4도보다 높기 때문이다. 즉, 성공했을 때라 해도 지금보다 더 높은 온도이므로, 기후위기와 관련한 모든 지표가 지금보다 좋지 않다는 것을 의미한다. 그래서 이를 상쇄하려면 다른 이야기가 필요하다. 기후위기 대응을 성공하고, 동시에 더 잘 먹고 잘살 수 있다는 미래가 보여야 기후위기 대응의 성공 과실이 더 명확해진다.
그 미래는 인공지능으로 가능하다고 본다. 산업혁명 이후 인류문명은 화석연료에 의존했고, 인구팽창과 신용팽창으로 번영했다. 그러나 이제 더 이상 화석연료는 쓸 수 없고, 인구는 감소하고, 신용 팽창도 예전 같지 않다. 생산성 개선이 유일한 방법인데, 인공지능은 생산성 개선을 넘어선 생산성 혁명이 될 잠재력이 있다. 인공지능의 예상된 발전 경로대로라면 2030년대는 상당한 번영이 가능하고, 이는 기후위기로 인한 경제손실을 상쇄할 수도 있다. 가장 중요한 전제조건인 기후위기 대응에 성공한다면, 인공지능이 없는 미래보다는 인공지능이 있는 미래가 더 희망에 가까울 것이다. 희망을 위해서 전제조건인 기후위기 대응에 나서자는 것이 더 설득력이 있지 않을까?
두 개의 특이점
기후위기의 특이점인 2.0도와 인공지능의 특이점인 AGI가 이제 가시권이다. 작년만 하더라도 이 두 개의 특이점을 최대한 늦추기 위해 노력해야 한다고 생각했으나, 불과 1년 만에 성큼 다가오고 있음을 절실히 느낀다. 특이점 이후의 세상에서도 적응하여 살기 위해서는 전혀 새로운 생존방식이 필요하고, 문명도 완전히 탈바꿈해야 할 것이다. 아직 구체적으로 상상조차 하기 힘들지만, 어렴풋하게나마 그 미래는 기후위기 대응과 인공지능이 공존하는 문명이길 희망한다.
☞은기환 한화그린히어로펀드 책임운용역은
은기환 운용역은 2008년 브이아이자산운용에 입사하여, 트러스톤자산운용을 거쳐, 현재 한화자산운용에서 상장주식에 투자하는 펀드를 운용하고 있다. 2019년부터 본격적으로 기후위기대응, 에너지전환에 집중한 기후투자를 하기 시작했다. 2020년 한화그린히어로펀드를 기획하여 출시하였으며, 책임운용역으로서 펀드를 운용하고 있다. 한화그린히어로펀드는 태양광, 풍력, 전기차, 배터리, ESS, 수소, 히트펌프, 인공지능 등 기후위기대응에 필요한 다양한 산업에 투자하는 펀드로서, 전 세계 상장주식에 투자하는 펀드이다. 기후위기대응을 위한 에너지 전환은 수십 년 이상 계속될 것이며, 금융시장의 기후리스크는 점점 커질 것이므로, 연금과 같은 장기운용자금에 특히 적합한 펀드이다.
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