2025. 10. 28. 16:27ㆍ지속가능한 지구|환경 트렌드 분석
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하지만 특정 제품이나 기업을 홍보하기 위한 광고성 글이 아니며,
기후와 기술이 맞닿은 현실 문제를 객관적으로 다루고자 합니다.

AI의 시대에 들어선 우리, 물은 보이지 않는 대가를 치른다.
AI 데이터센터란, 전력뿐 아니라 냉각을 위하여 엄청난 양의 물을 사용합니다.
런던정경대학을 비롯하여 주요 연구기관들은
기후변화로 인한 물 부족이 심화되는 지역 안에서
본 문제가 새로운 문제로 급부상하고 있다고 경고합니다.
오늘은 이 ‘AI 혁명’의 그늘 속에서,
데이터센터가 어떻게 물을 사용하고,
이로 인하여 어떤 환경적인 리스크가 생기는지 이야기해 보겠습니다.
데이터센터는 왜 많은 물을 써야만 할까?
AI 서비스를 움직이고 제어하는 데이터센터에서는
수천수만 대의 서버가 매일 돌아가는 거대한 공장과 같은 곳입니다.
문제는 이런 서버들이 내뿜는 열입니다.
이 열을 식히기 위하여 ‘냉각수’라는 것을 순환시키는데,
한 대형 데이터 센터가 하루에 수백만 리터의 물을 사용하는 경우도 있다고 합니다.
특히 수랭식은(물로 냉각하는 방식)은 효율은 높다고 하지만, 물 사용량이 많아요.
하지만 공랭식(공기로 식히는 방식)은 물은 절약된다지만 전력소모가 큽니다.
즉, “전기 vs 물”의 관계에 놓여 있다고 보입니다.
물은 더 이상 공짜가 아니다. 기후 위기의 시대
기후변화로 인하여 가뭄이 극심해지는 지역에서는
데이터센터에서 사용하는 물이 지역 사회와 경쟁하게 된다고 합니다.
예를 들어 미국 애리조나주 역시 데이터센터가 급증함에 따라 물 공급 문제가 실제로 발생했다고 합니다.
지역 주민들은 “기술이 지역의 생명수를 빼앗는다”라고 비판했습니다.
런던정경대학 연구진들은
이와 같은 “기술적 수요가 지역적인 자원과 부딪히는 현상”을
‘기후 리스크의 비가시적 형태(Invisible Climate Risk)’라고 부릅니다.
한마디로 눈에는 보이지 않지만 차차 더 큰 사회적 비용을 낳는 문제라는 것입니다.
물 소비를 폭발시키는 AI 붐
ChatGPT, Claude, Gemini와 같은 초거대 AI 모델들을 운용하는
GPU 서버 팜은 기존의 것보다 훨씬 더 많은 전력과 냉각수를 필요로 합니다.
마이크로소프트가 지난 2023년 공개했던 자료에 의하면
AI 학습용 서버 확충으로 인한 연간 물 사용량은 약 34% 증가했다고 합니다.
특히 ‘트레이닝(학습)’ 에서 한 번 모델에게 학습할 때 필요한 냉각수가
자동차 수천 대를 세차해야 할 만큼의 양이라는 연구도 밝혀져있습니다.
이런 AI 붐이 지속된다고 하면,
데이터센터는 추후 ‘에너지 문제’를 넘어서 ‘물 부족 문제’의 중심이 될 가능성이 높다고 봅니다.
친환경 데이터센터, 대안은?
다행히 이런 문제에 대한 대안도 점차 나타나고 있습니다.
- 재활용수 사용 시스템
→ 식수 대신 재활용수(산업용)로 냉각 - 해수 냉각 방식
→ 바닷물로 냉각, 노르웨이·핀란드 등 여러 나라에서 시도 중 - AI 최적화 알고리즘
→ 서버 가동 효율을 높임으로써 냉각수 소모를 최소화 시킴
구글과 마이크로소프트 역시
‘물 발자국(Water Footprint)’ 공개 의무화를 하고,
기후중립 데이터센터로 전환하겠다고 발표했다고 합니다.
우리에게 주는 메시지
우리가 AI를 이용하는 그 편리함 뒤에는
보이지 않는 자원의 소비가 존재합니다.
전기요금처럼 ‘물 요금’의 시대도 머지않아 눈앞에 나타날 수도 있습니다.
이러한 문제를 개인이 바꾸기엔 어렵겠지만,
데이터 사용 습관을 항상 점검하고,
친환경 기술로 선택하려고 노력하는 것이 인식 전환이 필요하다고 봅니다.
기술의 미래는 결국 지속 가능성 위에서만 진짜 혁신이라고 보니까요.
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