AI와 반도체 산업, '물 먹는 하마'가 되다: 2035년 물 소비 두 배 증가 전망

최근 AI(인공지능)와 반도체 산업이 폭발적으로 성장하면서, 이에 따른 물 소비량이 걷잡을 수 없이 증가하고 있습니다. 특히 2035년에는 현재보다 물 소비량이 두 배 이상 증가할 것이라는 전망이 나오며, 이는 전 세계적인 물 부족 문제를 더욱 심화시킬 수 있다는 우려를 낳고 있습니다.

인공지능과 물소비

 

AI와 반도체 기술이 우리 삶을 획기적으로 변화시키는 혁신적인 요소임은 분명하지만, 이 기술들이 환경적으로 지속 가능하지 않다면 또 다른 심각한 문제를 초래할 수 있습니다. 그렇다면, AI와 반도체 산업이 왜 그렇게 많은 물을 사용하는지, 그리고 이에 대한 해결책은 무엇인지 깊이 있게 살펴보겠습니다.

AI와 반도체 산업이 물을 많이 소비하는 이유

1) AI 데이터 센터의 엄청난 냉각수 사용

AI 모델을 학습하고 운영하기 위해서는 방대한 양의 연산이 필요합니다. 이 연산을 수행하는 데이터 센터는 엄청난 전력을 소모하며, 그에 따라 발생하는 열을 식히기 위해 대량의 물이 사용됩니다.

• 데이터 센터 냉각 시스템: 데이터 센터는 일반적으로 공랭식과 수랭식 냉각 시스템을 사용합니다. 공랭식보다 수랭식이 에너지는 덜 소비하지만, 대규모의 물을 필요로 합니다.
• AI 모델의 크기 증가: 최근 AI 모델이 점점 더 복잡해지면서 연산량이 증가하고, 이에 따라 데이터 센터에서 사용하는 냉각수의 양도 급격히 늘어나고 있습니다.

예를 들어, 마이크로소프트(Microsoft)나 구글(Google)과 같은 기업들의 데이터 센터는 연간 수억 리터의 물을 냉각용으로 사용하며, 이는 도시 한 개의 연간 물 사용량에 맞먹는 수준입니다.

2) 반도체 제조 공정에서의 초순수(Purified Water) 사용

반도체 산업도 물을 대량으로 사용하는 대표적인 산업 중 하나입니다. 반도체를 생산하기 위해서는 깨끗한 환경이 필수적이며, 이를 위해 **초순수(Ultra-Pure Water, UPW)**가 사용됩니다.

• 웨이퍼 세정: 반도체는 수십 개의 미세한 공정을 거쳐 만들어지는데, 그 과정에서 이물질이 남지 않도록 반복적으로 세척해야 합니다. 이때 초순수가 필수적으로 사용됩니다.
• 공정 중 화학물질 희석: 반도체 생산에는 다양한 화학물질이 사용되는데, 이 화학물질을 희석하고 세척하는 데도 엄청난 양의 물이 필요합니다.

예를 들어, TSMC(대만 반도체 제조사)의 경우 2022년 한 해 동안 약 2억 톤 이상의 물을 사용했으며, 이는 전 세계 반도체 생산량이 늘어남에 따라 계속 증가할 전망입니다.

AI와 반도체 산업의 물 소비 증가 전망

현재도 AI와 반도체 산업은 대규모의 물을 사용하고 있지만, 2035년이 되면 그 소비량이 지금보다 두 배 이상 증가할 것으로 예상됩니다.

• AI 모델의 발전: 더 강력한 AI 모델을 개발하기 위해서는 더욱 많은 데이터 연산이 필요하며, 이는 데이터 센터의 냉각 비용 증가로 이어집니다.
• 반도체 수요 급증: 자율주행, 5G, 사물인터넷(IoT) 등 다양한 기술의 발전으로 반도체의 수요가 폭발적으로 증가하고 있으며, 이에 따라 반도체 제조 공정에서의 물 사용량도 크게 늘어날 것입니다.

이는 단순한 수치 증가가 아니라, 전 세계적인 물 자원 부족을 가속화할 가능성이 높아 문제의 심각성이 더욱 커지고 있습니다.

해결책은 없는가? 지속 가능한 대안 모색

이러한 문제를 해결하기 위해 AI와 반도체 산업에서는 다양한 시도를 하고 있습니다.

1) 친환경 데이터 센터 개발

일부 기업들은 물 사용량을 줄이기 위해 친환경 데이터 센터를 구축하고 있습니다.

• 공랭식 냉각 시스템 개선: 기존 수랭식 시스템을 개선하여 공랭식 냉각 시스템을 더 효율적으로 운영하려는 연구가 진행되고 있습니다.
• 폐수 재활용: 냉각에 사용된 물을 재활용하는 기술이 도입되고 있으며, 마이크로소프트와 구글은 2030년까지 "물 중립(Water Neutrality)"을 달성하겠다는 목표를 세웠습니다.

2) 반도체 제조 공정의 물 사용 효율화

반도체 기업들도 물 소비를 줄이기 위해 다양한 노력을 기울이고 있습니다.

• 재활용 시스템 도입: 반도체 제조에 사용된 물을 다시 정화하여 재사용하는 기술이 발전하고 있습니다.
• 초순수 사용 최적화: 웨이퍼 세정 공정을 개선하여 초순수 사용량을 최소화하려는 연구가 활발히 진행 중입니다.

3) AI 연산 최적화

AI 모델을 보다 효율적으로 운영하면 데이터 센터에서 소모되는 에너지를 줄일 수 있으며, 이는 궁극적으로 냉각수 사용량 감소로 이어집니다.

• 저전력 AI 반도체 개발: 엔비디아(NVIDIA)와 AMD 같은 반도체 기업들은 저전력 AI 칩 개발에 박차를 가하고 있습니다.
• 분산형 연산 기술: AI 연산을 분산시켜 개별 데이터 센터의 부담을 줄이는 방법도 고려되고 있습니다.

혁신과 지속 가능성의 균형이 필요

AI와 반도체 산업은 현대 사회에서 없어서는 안 될 핵심 기술이지만, 현재의 물 소비 구조를 그대로 유지한다면 환경적 지속 가능성이 위협받을 수밖에 없습니다. 따라서 기업들은 친환경 기술 개발과 물 사용량 절감을 위한 혁신적인 노력을 지속해야 하며, 정부와 학계 역시 이러한 변화가 빠르게 이루어질 수 있도록 정책적 지원과 연구 개발을 확대해야 할 것입니다. 지속 가능한 미래를 위해 AI와 반도체 산업의 물 사용 문제를 해결하는 것이 필수적임을 인식하고, 다양한 해결책을 적극적으로 도입해야 하겠습니다.