
인공지능(AI) 사용 확대로 인해 에너지 사용이 늘면서 AI가 탄소 배출을 늘릴 것이란 우려가 제기되는 가운데 탄소배출을 줄일 수도 있다는 연구 결과가 나왔다. 기후위기 해결의 핵심 기술이 될 수도 있다는 얘기다. AI 도입 초기에는 데이터센터와 컴퓨팅 인프라 확충으로 탄소배출이 증가하지만, 기술 활용 수준이 일정 임계점을 넘어서면 오히려 GDP(국내총생산) 단위 당 배출량이 감소하는 ∩자형, 즉 '역(逆) U자형' 관계가 확인된 것이다. 중국 지린대학교 공공행정학원과 지난대·중산대 등의 연구팀은 AI 활용 수준과 기업 탄소배출 강도의 관계를 실증적으로 규명했다. 연구팀은 이러한 연구결과를 최근 국제 학술지 '사이언티픽 리포츠(Scientific Reports)'에 발표했다. 연구진은 2007~2021년 중국 30개 성의 기업 탄소배출 자료와 AI 특허 활용 데이터를 결합해 분석했고, 양방향 고정효과(TWFE) 모형과 구조방정식모형(SEM)을 활용해 AI의 직접·간접 효과를 측정했다. ◇AI가 처음에는 왜 탄소배출을 늘릴까 AI 도입 초기에는 대규모 서버 구축, 데이터센터 운영, 초거대 AI 모델 학습, 스마트 장비 연결 등에 막대한 전력이 필요하다. 이 때문에 AI 활용 수준이 낮은 단계에서는 오히려 탄소배출 강도가 증가하는 현상이 나타났다. 예를 들어 생성형 AI 학습에는 수천 개의 그래픽처리장치(GPU)가 동원되고, 데이터센터 냉각 설비까지 포함하면 막대한 전력이 소비된다. 전력 생산이 석탄과 천연가스에 의존하는 지역일수록 이러한 배출 증가는 더욱 커진다. 그러나 AI 기술이 성숙기에 접어들면 상황은 달라진다. 생산 공정 최적화, 공급망 관리, 설비 예지보전(기계가 고장나기 전에 AI가 미리 고장을 예측해서 정비하는 기술), 스마트 에너지 관리가 가능해지면서 단위 생산당 에너지 소비가 감소하고 결국 탄소배출 강도가 낮아진다. 연구진은 AI 활용 수준의 로그값 약 4.09 지점에서 탄소배출 증가가 감소로 전환되는 임계점이 나타난다고 분석했다. 이는 AI 기술이 단순 도입 단계, 즉 연구실 수준을 넘어 산업 현장에 수십 건 이상 실제 적용될 정도로 산업 전반에 충분히 확산되는 시점을 의미한다. ◇제번스 역설과 그린 패러독스가 만든 역설 연구진은 AI 초기 단계의 배출 증가를 설명하는 핵심 개념으로 '제번스 역설(Jevons Paradox)'과 '그린 패러독스(Green Paradox)'를 제시했다. 제번스 역설은 기술 효율성이 향상되면 오히려 총 자원 소비가 증가하는 현상을 뜻한다. AI가 생산 효율을 높이면 기업은 비용 절감을 바탕으로 생산 규모를 확대하게 된다. 데이터센터를 증설하거나 새로운 AI 서비스를 출시하면서 총 에너지 소비가 오히려 증가할 수 있다. 쉽게 말해 자동차 연비가 좋아졌다고 사람들이 자동차를 덜 타는 것이 아니라 더 많이 타는 것과 비슷한 원리다. 실제로 AI 사용 수준이 높아지면서 GDP 당 온실가스 배출량은 줄어들지만, 기업의 경제활동 자체가 확대되면서 전체 배출량은 늘어날 수도 있다. 그린 패러독스는 미래의 탄소 규제가 강화될 것으로 예상될 때 기업들이 규제 시행 전에 기존 고탄소 설비를 집중 가동하는 현상이다. 장기간 석탄 수입 계약을 맺은 경우 사용 규제가 도입되기 전에 잔여 물량을 앞당겨 수입해 소진하는 사례가 대표적이다. AI의 예측 기능과 자동화 기술은 이런 단기 생산 확대를 더욱 정교하게 지원할 수 있다. 결과적으로 AI가 단기적으로는 탄소배출 증가를 부추기는 역설적 상황이 나타날 수 있다는 것이다. ◇AI는 어떻게 탄소를 줄이나 어쨌든 AI 사용이 늘면 탄소는 줄어든다는 게 이 연구의 결론이다. 연구진은 AI가 네 가지 핵심 경로를 통해 장기적인 탄소 감축을 이끈다고 분석했다. ① 에너지 이용 효율(EUE) 향상: AI는 실시간으로 에너지 사용량을 모니터링하고 최적화한다. 스마트 공장에서는 설비 가동 시간을 조절해 불필요한 전력 사용을 줄일 수 있다. ② 녹색 혁신 효율(GIE) 개선: AI는 신소재 개발, 배터리 설계, 에너지 절감 기술 개발을 가속화한다. 친환경 특허와 저탄소 기술 혁신이 증가하면서 배출량 감축 효과가 나타난다. ③ 과학기술 혁신(SI) 촉진: AI는 연구개발(R&D) 속도를 높이고 지식 창출 능력을 향상시킨다. 이는 장기적으로 저탄소 기술 생태계를 강화한다. ④ 산업 구조 고도화(ISU): AI는 제조업 중심 경제를 서비스업과 첨단산업 중심 경제로 전환시킨다. 산업 구조가 고도화될수록 경제의 탄소집약도는 낮아진다. 연구진은 이러한 네 가지 경로가 AI의 탄소 감축 효과를 증폭시키는 핵심 메커니즘이라고 설명했다. ◇중국 지역마다 왜 결과가 달랐나 연구 결과 AI의 탄소 감축 효과는 중국 동부 지역에서 가장 강하게 나타났고, 중부와 서부 지역에서는 상대적으로 약하거나 지연됐다. 그 이유는 크게 네 가지다. ① 디지털 인프라 차이: 베이징, 상하이, 광둥성 등 동부 지역은 데이터센터, 통신망, AI 산업 생태계가 이미 성숙해 있다. AI 기술이 빠르게 생산 혁신으로 이어질 수 있다. ② 산업 구조 차이: 중부 지역은 철강·시멘트·화학 산업 등 중공업 비중이 높다. AI가 도입돼도 녹색 혁신보다는 생산 자동화에 머무르는 경우가 많다. ③ 에너지 구조 차이: 동부 지역은 청정에너지 비중이 상대적으로 높지만, 중부 지역은 석탄 의존도가 여전히 높다. AI가 사용하는 전력 자체가 화석연료에서 생산되면 감축 효과가 제한된다. ④정책과 제도의 차이: 동부 지역은 탄소거래제, 녹색금융, 환경 규제가 비교적 잘 정착돼 있어 AI의 환경 효과가 극대화된다. 결국 AI의 탄소 감축 효과는 기술 자체보다 '어떤 산업 구조와 에너지 시스템 위에서 작동하느냐'에 크게 좌우된다는 의미다. ◇AI 시대 탄소 감축의 과제는 연구는 AI가 자동적인 기후 해결책이 아님을 보여준다. AI의 환경 효과는 기술과 제도, 에너지 체계가 결합될 때 비로소 나타난다. 논문을 통해 연구팀은 다음과 같은 정책 과제를 제시한다. 첫째, AI 데이터센터를 재생에너지 기반으로 전환해야 한다. 둘째, 탄소가격제와 배출권 거래제를 강화해 제번스 역설에 따른 리바운드 효과를 억제해야 한다. 셋째, 지역별 맞춤형 전략이 필요하다. 중국의 경우 동부는 AI 혁신을 고도화하고, 중부는 산업 구조 전환과 석탄 의존도 축소, 서부는 재생에너지 기반 그린 데이터센터 육성에 집중할 필요가 있다는 것이다. 넷째, AI 산업의 성과를 평가할 때 경제적 생산성뿐 아니라 '탄소 생산성'과 '에너지 효율성'을 함께 관리해야 한다. 연구팀은 “AI는 분명 탄소중립 시대의 핵심 기술이지만 AI가 기후위기의 해법이 될지, 또 다른 배출원이 될지는 결국 어떤 전력으로 AI를 구동하고 어떤 정책 아래 활용하느냐에 달려 있다"고 강조했다. 강찬수 기후환경 전문기자 kcs25@ekn.kr
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