인공지능(AI) 시스템의 규모가 확대되고 성능이 지속적으로 향상됨에 따라, 그 에너지 소비도 급격히 증가하고 있습니다.
외신 보도에 따르면, 미국 매사추세츠대학교 애머스트 캠퍼스(University of Massachusetts Amherst) 매닝 정보컴퓨터대학(Manning College of Information and Computer Sciences)의 하바 지겔만(Hava Siegelmann) 교수가 이끄는 연구팀이 인간 두뇌의 핵심 작동 방식에 더 가까운 새로운 AI를 개발했습니다. 이 연구는 두 가지 상호 보완적인 목표를 중심으로 진행되었습니다. 첫째, AI가 고정된 훈련 단계에서만 학습하는 것이 아니라 실시간으로 지속적인 학습을 가능하게 하는 것, 둘째, 지능형 컴퓨팅의 에너지 소비를 대폭 줄이는 것입니다.
최근 《네이처 커뮤니케이션즈(Nature Communications)》에 발표된 이 연구는 에너지 소비를 크게 낮추면서도 AI가 여전히 고급 능력을 구현할 수 있음을 보여줍니다.
하바 지겔만은 “현재의 AI는 성능이 뛰어나지만 에너지 소비가 매우 큽니다. 우리의 연구는 고성능이면서도 작동 효율이 크게 향상된 AI를 충분히 만들 수 있음을 증명합니다.”라고 말했습니다.
인간 두뇌와 기존 AI 간의 에너지 소비 격차는 매우 큽니다. 미국 국립보건원(NIH) 데이터에 따르면, 인간 두뇌는 약 860억 개의 뉴런이 병렬로 작동하며 총 소비 전력이 약 20와트에 불과해 소형 LED 전구 하나의 전력량과 맞먹습니다. 반면, 현재 최고 수준의 AI 모델은 훈련 과정에서 수천만 와트의 전력을 소비하며, 대규모 데이터 센터에 의존해야 작동할 수 있습니다.
인간 두뇌의 에너지 효율이 뛰어난 핵심 이유는 비동기식 작동에 있습니다. 특정 작업을 수행하거나 정보를 업데이트할 때 소수의 뉴런만 활성화되어, 두뇌가 극히 낮은 에너지 소비로 복잡한 행동을 수행할 수 있습니다.
