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AI 에너지, 물 사용량 음모론 완전 반박.jpg
대표적인 음모론 1. ChatGPT는 구글 검색보다 10배 더 많은 에너지를 쓴다 2. AI에 대화하는 에너지의 양은 존나 막대하고 미친 수준의 전기를 잡아먹는다 3. AI는 물 먹는 하마다. 물을 증발시킨다(?)에 대해서 AI를 통해 알아보자.선요약) 좆도 아니다1. ChatGPT는 구글 검색보다 10배 더 많은 에너지를 쓴다→ 맞는데 틀림 (뭔 개소리냐 생각이 들면 아래 내용을 읽어보자...)"10배 차이" 주장의 근원 추적:UN, IEA 등의 보고서에서 인용되는 "챗봇 2.9Wh vs 구글 검색 0.3Wh" 주장은 2023년 초 알파벳 회장의 "아마도(likely) 10배 더 들 것"이라는 추측성 발언과, 이를 뒷받침하는 SemiAnalysis의 분석에서 시작됩니다.구글 검색(0.3Wh): 이 수치는 2009년 구글 블로그 자료에 기반한 것으로 매우 오래되었습니다. 최신(2024년) 추정치는 약 0.04Wh로, 10배 가까이 효율이 개선되었습니다.챗봇(2.9Wh): SemiAnalysis의 분석은 평균 응답 토큰 수를 2,000개로 가정했는데, 이는 일반적인 대화형 챗봇 사용 시의 응답 길이(약 200 토큰)보다 10배 가량 깁니다. 에너지 소비는 출력 토큰 수에 비례하므로, 이 추정치 역시 과장되었을 가능성이 높습니다.더 현실적인 챗봇 에너지 추정치 (0.2Wh):2023년 10월 발표된 "From Words to Watts" 논문 등 최신 연구에서는 실제 하드웨어 측정을 통해 토큰당 에너지 소비량을 계산했습니다.LLaMA 65B 모델 기준, 평균적인 챗봇 상호작용(약 200 토큰) 시 약 0.2Wh의 에너지를 소비하는 것으로 나타났습니다. 이는 앞서 SemiAnalysis 추정치를 현실적인 응답 길이에 맞게 조정한 값과도 일치합니다.결론: "10배 차이"는 맞지만, 숫자는 훨씬 작다!구글 검색(0.3Wh -> 0.04Wh)과 챗봇(2.9Wh -> 0.2Wh) 모두 과거 추정치보다 약 10배 정도 에너지 효율이 개선되었습니다.따라서 비율 자체(약 5~10배 차이)는 여전히 비슷할 수 있지만, 실제 절대적인 에너지 소비량은 훨씬 작습니다. (0.2Wh vs 0.04Wh)절대적인 양: 설령 챗봇을 하루 100번 사용해도(20Wh), 이는 가솔린 자동차로 약 30미터 운전하는 에너지와 비슷합니다. 1년 내내 사용해도 자동차로 가까운 식당 한 번 왕복하는 수준.2. AI에 대화하는 에너지의 양은 존나 막대하고 미친 수준의 전기를 잡아먹는다→ 구라챗봇 연간 에너지 소비량 추정:일반적인 텍스트 기반 챗봇(GPT-4급)과의 상호작용 1회당 약 0.2Wh 소모.하루 100회 상호작용(예: 10번의 대화, 각 10번의 메시지 교환)을 "매일" 한다고 가정하면, 연간 약 7.2kWh 사용.일상 활동과의 비교:🚗 자동차(가솔린) 10km 주행: 약 7.6kWh 소모 (챗봇 1년 사용량보다 많음)🚿 따뜻한 물 샤워 5번 (각 5분): 약 8kWh 소모 (챗봇 1년 사용량보다 많음)🛁 따뜻한 물 목욕 2번: 10kWh 이상 소모 (챗봇 1년 사용량보다 훨씬 많음)결론 및 제언:일반적인 챗봇 사용으로 인한 에너지 소비는 '에너지 재앙' 수준과는 거리가 멀다.챗봇 에너지 사용을 걱정하기보다, 짧은 거리 운전 대신 걷거나, 샤워 시간을 조금 줄이거나, 목욕 대신 샤워를 하는 등 다른 일상 활동에서 에너지를 절약하는 것이 훨씬 효과적이다. 이런 작은 노력으로도 챗봇 연간 사용량을 충분히 상쇄할 수 있다.3. AI는 물먹는 하마다. 물을 증발시킨다(?)→ 구라흔한 오해와 진실:"ChatGPT 50번 질문 = 물 0.5L 소모" 주장의 오류: 이 주장은 원본 연구를 오해한 것입니다.실제로는 질문 1개가 아니라 20~50개 질문당 0.5L라는 의미였습니다.더 중요한 것은, 이 수치에는 데이터센터 냉각수(On-site, 약 15%) 뿐만 아니라, AI 구동에 필요한 전기를 생산하는 데 사용된 물(Off-site, 약 85%)과 모델 훈련에 사용된 물을 분할 계산한 양까지 포함된다는 점입니다.따라서 데이터센터에서 직접 사용하는 냉각수만 따지면 약 300번의 질문당 0.5L 수준으로 훨씬 적습니다.모든 온라인 활동은 물을 사용합니다: AI뿐만 아니라 이메일 전송, 사진 업로드, 온라인 쇼핑, 음악 스트리밍, 화상 통화 등 모든 인터넷 활동은 전기를 필요로 하며, 대부분의 전기 생산 과정(화력, 원자력 등)에서 냉각 등을 위해 막대한 양의 물이 사용됩니다. (이를 '에너지-물 넥서스'라고 합니다.)ChatGPT 물 사용량, 실제 규모는?일관된 기준으로 비교 시: 다른 온라인 활동과 동일한 기준(전기 생산 물 포함)으로 ChatGPT 질문 1회의 물 사용량은 약 30mL입니다.다른 활동과의 비교:온라인: 앱 다운로드(40mL), 전자상거래 구매(170mL), 음악 스트리밍 1시간(250mL), GPS 사용 1시간(260mL), 소셜 미디어 탐색 1시간(430mL), Zoom 통화 1시간(1720mL), 4K 비디오 10분 시청(2580mL) 등 많은 일상적인 온라인 활동보다 적거나 비슷한 수준입니다.오프라인: 햄버거 1개 생산(약 2500L 또는 660갤런)에 비하면 ChatGPT 수십만 번 질문의 물 사용량은 극히 미미합니다. 미국 내 누수되는 파이프에서 하루 동안 낭비되는 물의 양이 전 세계 ChatGPT 하루 사용량보다 훨씬 많습니다.모델 훈련 비용: GPT-4 훈련에 많은 물(약 10억 리터)이 들었지만, 이를 수천억 건의 질문으로 나누면 질문당 추가되는 물 사용량은 약 5mL (기존 대비 +16%) 정도로 크지 않습니다.맥락의 중요성:데이터센터 vs 농업: 데이터센터의 물 사용이 특정 지역의 수자원에 부담을 줄 수는 있지만, 농업(특히 축산업)에 비하면 사용량도 훨씬 적고 수질 오염도 덜 유발합니다. (미국 소고기 생산의 약 20%가 물 부족 지역에서 이루어짐)태양광의 이점: 물 부족 지역의 데이터센터는 물을 거의 사용하지 않는 태양광 발전을 활용할 가능성이 높아, 오히려 전체적인 물 사용량 감소에 기여할 수도 있습니다.과도한 걱정은 본질을 흐린다: 개인의 ChatGPT 물 사용량을 걱정하는 것은, 마치 디지털 시계의 물 사용량(전기 생산 과정 포함 시 상당량)을 걱정하는 것과 비슷합니다. 기후 변화나 물 부족 문제 해결을 위해서는 에너지 전환, 농업 방식 개선 등 훨씬 큰 규모의 시스템 변화에 집중해야 합니다.덤) 일러스트레이터와 AI 이용자 환경오염 비교- 평범한 사용자가 AI 챗봇에게 하루 100번의 질문/답변을 주고받는다 가정하면 20Wh- 일러스트레이터 : 전문가용 4K 모니터(혹은 듀얼 모니터)를 하루 8시간 이상 사용. 여기에 타블렛, 스캐너, 프린터, 작업실 조명 등의 에너지 소모도 더해지면, 모든 기기가 소비하는 전력은 하루에 수백~수천 Wh. + 여기에 수채화 물감 사용, 붓 세척, 종이 생산(종이 1톤 생산에 수만 리터의 물 필요) 등 작업 과정 자체에서 직접 물을 사용 + 추가로 종이, 물감, 잉크 등 각종 미술 재료 소모 및 폐기물 발생하는 것까지 합치면 환경적인 부분에 있어서 훨씬 더 안 좋음
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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별거..다잇는데요? ㅋㅋㅋㅋㅋ - dc App
줄인다고 하는데...봄이되니 또 하나씩 늘어나네요.. - dc App
얘도 어린고양이네요 - dc App
이제 8개월차 들어가는 아갱이 이긴해요ㅎ - dc App
그렇네요. 얼굴 골격에 비해서 몸태가 아직 야리야리하네요 3년 동안 잘 먹이셔야겠어요. - dc App
자율배식중인데...음식에 관심이없어요.... - dc App
활동량 적어서 그래요. 골격이 제법 커질 것 같은데 그러면 나중에 성장통 때문에 울거나 아파서 굴러다닐 수도 있어요. 밀당해보세요 - dc App
다알리아 꽃 넘이뻐요..
꽃도 이쁘고 냥이도 이쁜 봄날이군여
다알리아 이쁘죠...실내에서 키우기 힘들어서 문제죠ㅠㅠ - dc App
캬
나도 미바 사야지
고양이가 가장 이뻐여 - dc App
냐옹이가 좋은 집사를 주웠네요!ㅋㅋㅋ - dc App
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