# AI 지속가능성: 2026 실무 가이드

> AI 지속가능성을 깊이 파악해보세요: 배출량부터 중소기업을 위한 실용적인 솔루션까지 그 영향을 분석합니다. 을 위해 현명한 선택을 하세요

Source: https://www.electe.net/ko/post/sostenibilita-intelligenza-artificiale

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인공지능은 기업이 에너지 소비를 줄이고, 낭비를 줄이며, ESG 보고를 덜 수작업으로 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 AI 제품을 만드는 사람들은 이야기의 나머지 절반도 알고 있습니다: 모든 모델은 에너지를 많이 소비하는 인프라에서 돌아가고, 모든 API 호출에는 컴퓨팅 비용이 들며, 컴퓨팅 수요는 줄어들지 않고 있습니다.

바로 이런 이유로 **AI 지속가능성**은 슬로건으로도, 갚아야 할 죄로도 취급해서는 안 됩니다. 운영상의 문제로 다뤄야 합니다. 이탈리아에서는 이 논의가 이제 두 가지 명확한 개념을 중심으로 구조화되어 있습니다: **sustainability of AI**와 **AI for sustainability**입니다. 첫 번째는 AI 자체의 영향에 관한 것입니다. 두 번째는 프로세스, 소비, 환경 거버넌스를 개선하기 위해 AI를 활용하는 것에 관한 것입니다. 같은 맥락에서, AI가 지원하는 ESG 보고 부문은 [AI 지속가능성과 ESG 거버넌스에 관한 이 분석](https://www.vegaformazione.it/PB/intelligenza-artificiale-sostenibilita-governance-ESG-p604.html)에 따르면 **“지난 1년간 거의 세 배로 증가했다”**고 합니다.

AI 기업의 창업자로서, 저는 자동적인 경보주의도, 게으른 기술 낙관주의도 무의미하다고 생각합니다. 핵심은 AI가 환경에 “좋은지” “나쁜지”를 결정하는 것이 아닙니다. 핵심은 **어디서 소비가 발생하는지, 언제 실질적인 가치를 창출하는지, 그리고 어떤 구체적인 선택이 유용성을 해치지 않으면서 영향을 줄일 수 있는지**를 이해하는 것입니다.

## 서론: 지속가능한 AI의 두 얼굴

**AI 지속가능성**에 관한 논의는 더 성숙해졌습니다. 마침내 말입니다. 문제가 해결되었기 때문이 아니라, 더 이상 상투적인 문구로 축소할 수 없게 되었기 때문입니다.

한편으로 AI는 기업과 시설이 에너지를 더 잘 사용하고, 낭비를 줄이며, ESG 보고를 더 체계적으로 만드는 데 도움을 줍니다. 다른 한편으로, 이러한 시스템은 컴퓨팅 파워, 데이터센터, 냉각, 네트워크, 하드웨어 구성 요소를 필요로 하며, 이는 실질적인 환경적 비용을 발생시킵니다. 이 두 가지 측면 중 하나만 본다면 잘못된 결정을 내리게 됩니다.

### 문제를 논할 때 필요한 올바른 언어

제가 가장 자주 사용하는 두 가지 범주는 이탈리아 맥락에서도 이미 널리 퍼진 것들입니다:

- **Sustainability of AI**. AI의 에너지 및 물질적 영향을 줄이는 것.
- **AI for sustainability**. AI를 활용해 환경, 에너지, 거버넌스 프로세스를 개선하는 것.

이 차이는 이론적인 것이 아닙니다. 이는 두 가지 다른 질문을 던지게 만듭니다. 첫 번째는: 내 AI 스택은 얼마나 무거운가? 두 번째는: 그 부담이 정당화할 만큼 충분히 구체적인 환경적 또는 운영적 이익을 만들어내는가?

> 올바른 질문은 “AI를 사용할 것인가, 사용하지 않을 것인가”가 아닙니다. 올바른 질문은 “이 작업에 실제로 이만큼의 컴퓨팅이 필요한가?”입니다.

### 기업들이 가장 흔히 저지르는 실수

제가 가장 자주 목격하는 실수는 기술적인 것이 아닙니다. 의사결정의 문제입니다. 많은 기업이 마치 사용 가능한 모든 파워를 항상 써야 하는 것처럼 AI를 도입합니다. 실제로는 문제가 훨씬 단순한 경우에도 가장 큰 모델, 가장 복잡한 워크플로우, 가장 광범위한 자동화를 선택합니다.

사실 지속 가능한 전략은 그리 화려하지 않은 원칙에서 출발합니다. 바로 **비례성**입니다. 어떤 작업을 더 적은 연산, 더 적은 데이터 전송, 더 낮은 복잡도로도 잘 수행할 수 있다면, 그것은 타협이 아닙니다. 더 나은 선택입니다.

## AI가 환경에 미치는 실질적 영향

이 논의에서 가장 유용한 부분은 추상적인 이야기를 멈출 때 시작됩니다. AI의 환경적 영향은 의견이 아닙니다. 이미 충분히 명확한 수치가 신중함을 요구하는 인프라 차원의 주제입니다.

### 무시하지 않는 게 좋은 수치들

국제 데이터를 인용한 한 이탈리아 자료에 따르면, 매사추세츠 대학교의 2019년 연구는 단일 AI 모델의 학습이 **284톤 이상의 CO₂**를 발생시킬 수 있다고 추정했으며, 이는 자동차 5대의 전체 수명 주기 배출량에 해당합니다. 같은 자료는 ChatGPT-3 개발에 **약 1,287MWh의 전력**이 필요했을 것으로 보이며, 이는 **평균적인 미국 가정 약 120~130가구**의 연간 소비량과 맞먹는다고 전합니다. 또한 골드만삭스 리서치의 전망도 인용하는데, 이에 따르면 데이터센터의 전력 수요가 **160%** 증가할 수 있으며, 2023년부터 2030년 사이 연간 **약 200TWh**가 늘어나고, 2028년까지 AI 관련 소비가 데이터센터 전체 에너지 수요의 **19%**에 달할 수 있다고 합니다. 이 모든 데이터는 [AI의 환경적 비용에 관한 이 이탈리아 분석](https://y7italy.com/il-costo-ambientale-dellia-e-le-priorita-della-sostenibilita/)에서 확인할 수 있습니다.

핵심은 이 수치를 커뮤니케이션 차원의 공포 조장에 사용하는 것이 아닙니다. 핵심은 그 규모를 이해하는 것입니다. AI를 구축하거나 도입한다면, 여러분은 단순히 클라우드 예산만이 아니라 전체 인프라와 관련된 에너지 수요 증가에 동참하고 있는 것입니다.

> **실무 원칙:** AI 프로젝트를 평가할 때는 토큰당 비용이나 API 호출당 비용을 넘어서 보십시오. 진짜 문제는 종종 그 호출을 가능하게 만드는 인프라 단계에 있습니다.

### 에너지 비용이 실제로 집중되는 곳

많은 사람이 AI의 환경적 비용이 거의 학습(training) 단계에만 국한된다고 생각합니다. 이는 편리하지만 잘못된 단순화입니다. 실제로 소비는 여러 단계에 걸쳐 분산됩니다:

**구성 요소****중요한 이유**학습(Training)대규모 연산을 집중적으로 요구함추론(Inferenza)사용자 요청마다 시간이 지나도 반복되는 작업이 발생함데이터센터전력 공급, 이중화, 인프라의 지속적인 관리냉각시스템에서 발생하는 열을 효율적으로 방출해야 함네트워크 및 데이터 전송시스템, 지역, 서비스 간 데이터 이동에는 에너지 비용이 발생함

이는 **인공지능 지속가능성**에 접근하는 방식을 바꾸어 놓습니다. “모델이 얼마나 소비하는가”를 묻는 것만으로는 충분하지 않습니다. 어디에서 실행되는지, 얼마나 많은 트래픽을 발생시키는지, 몇 번이나 호출되는지, 그리고 아키텍처가 낭비를 줄이도록 설계되었는지도 물어야 합니다.

바로 이런 이유로, AI가 자체 인프라를 개선하는 데 사용되는 사례를 살펴보는 것도 의미가 있습니다. [AI를 활용한 데이터센터 에너지 최적화](https://www.electe.net/post/sistema-di-raffreddamento-ai-di-google-deepmind-come-lintelligenza-artificiale-rivoluziona-lefficienza-energetica-dei-data-center)의 사례가 좋은 예입니다. 이는 문제가 모델 자체에만 있는 것이 아니라, 모델을 뒷받침하는 전체 기술 환경에 있다는 단순한 사실을 잘 보여줍니다.

## 기업 지속가능성을 위한 전략적 지렛대로서의 AI

비용에만 초점을 맞추면 전체 그림의 절반을 놓치게 된다. AI는 기업의 지속가능성을 개선하는 진지한 지렛대가 될 수도 있다. 수사적인 의미가 아니라, 매우 구체적인 프로세스에서 그렇다.

### AI가 실질적인 환경적 가치를 창출하는 곳

이탈리아 맥락에서 에너지 관리 시스템에 적용된 AI는 수요 피크를 예측하고 HVAC 및 조명과 같은 부하를 실시간으로 조정함으로써 산업 시설 및 중소기업의 운영 소비를 줄일 수 있다. 이는 Scope 2 배출에 직접적인 영향을 미치며, [AI 기반 에너지 관리 시스템에 대한 이 심층 분석](https://ollum.it/blog/intelligenza-artificiale-sostenibilita-ia/)에서 설명된 것처럼 간헐적인 재생 에너지원의 활용을 최적화하는 데 도움이 된다.

이것이 환경적 관점에서도 정당화될 수 있다고 생각하는 유형의 응용이다. 무료이기 때문이 아니라, 연산을 사용해 지속적인 물리적 낭비를 제거하기 때문이다. 수요가 변동하는 시설에서 환기, 냉난방, 조명을 실시간으로 조정하는 것은 그린 전환에 관한 천 장의 슬라이드보다 더 가치 있을 수 있다.

AI가 정말로 유용한 경향이 있는 세 가지 영역은 다음과 같다:

- **운영 에너지**. 센서, 계량기, 알고리즘이 불필요한 피크를 피하는 데 도움을 준다.
- **공급망**. 더 나은 수요 예측은 불필요한 재고, 운반, 과잉생산을 줄일 수 있다.
- **ESG 보고**. 데이터 수집, 정제, 구조화를 자동화하면 수작업과 파편화가 줄어든다.

### 중소기업을 위한 실질적인 포인트

중소기업의 경우, 그 이점은 흔히 화려한 모델에서 나오지 않는다. 중복 작업을 없애는 시스템에서 나온다. 수동 내보내기, 여러 개의 엑셀 시트, 여러 번 전송된 첨부파일, 같은 데이터에 대해 서로 다른 사람들이 수행하는 조정 작업. 이 모든 것이 시간, 기계, 대역폭, 주의력을 소모한다.

> 서로 다른 사람들이 다섯 번 다시 만든 프로세스는 조직적 관점뿐 아니라 환경적 관점에서도 비효율적이다.

AI가 데이터를 중앙화하고, 반복적인 단계를 자동화하며, 분석을 재사용 가능하게 만들 때, 환경적 가치는 개별 추론 하나에 있는 것이 아니다. 중복 제거에 있다.

보고 업무를 담당하는 사람들에게, 이 문제와 가까운 예시가 [ESG 보고를 위한 ELECTE](https://www.electe.net/post/csrd-reporting-ai-automation)이다. 자동화가 모든 활동을 복잡한 IT 프로젝트로 바꾸지 않으면서도 어떻게 수작업 단계와 정보 분산을 줄일 수 있는지 이해하는 데 유용하다.

## 더 친환경적인 AI를 위한 신흥 솔루션

고무적인 점은 업계가 멈춰 있지 않다는 것이다. AI가 문제를 만들고 있지만, 동시에 그 에너지 비용을 줄이려는 혁신도 촉진하고 있다. 다만 솔직히 말하자면, 단일한 해결책은 존재하지 않는다.

### 하드웨어와 인프라

유망한 방향 중 하나는 상호연결과 인프라 효율성에 초점을 맞추는 것이다. 연산 시스템이 데이터를 기다릴 때, 설치된 전력은 제대로 활용되지 못한다. 이것이 차세대 하드웨어를 단순히 성능 측면뿐 아니라 효율성 측면에서도 봐야 하는 이유 중 하나다.

기술 논쟁에서는 광통신 링크, 향상된 데이터 전송, 낮은 발열에 관한 제안들이 오가고 있습니다. 하지만 칩이 아닌 클라우드 서비스를 구매하는 입장에서 실질적인 핵심은 다릅니다: **더 적은 대기시간, 더 적은 트래픽, 더 적은 오버헤드로 더 많은 유용한 작업을 수행하는 스택을 선택하는 것**입니다.

이 논리는 좁은 의미의 AI를 넘어서도 적용됩니다. 발열이 적은 생산 모델에 대해 좀 더 폭넓게 생각하고 싶다면, 다음 [지속 가능한 경제 관행](https://acasaloro.com/blog/esempi-di-economia-circolare)에서 유용한 시사점을 얻을 수 있습니다. 특히 디지털 효율성과 프로세스 내 물질적 낭비 감소를 연결하는 데 도움이 됩니다.

### 더 절제된 소프트웨어와 아키텍처

소프트웨어 측면에서 가장 흥미로운 지렛대는 종종 화려하지 않으면서도 즉각적으로 효과를 내는 것들입니다:

- **더 작은 모델** 작업이 명확히 정의된 경우.
- **지능형 라우팅** 요청 유형에 따라 서로 다른 모델 간에 분배.
- **최적화된 추론** 불필요한 호출, 지연, 데이터 전송을 줄이기 위해.
- **전통적인 워크플로우** 실제로 LLM이 필요하지 않은 작업을 위해.

제 경험상, 이것이 가장 큰 효과를 낸 선택이었습니다. 가장 효과적인 변화는 미래지향적인 기술을 도입하는 것이 아니라, 모든 작업에 가장 강력한 모델을 사용하는 것을 멈추는 것이었습니다. 분류, 포맷팅, 알려진 패턴 추출, 그리고 많은 보조 작업들은 항상 프론티어 모델을 필요로 하지 않습니다. 필요한 것은 아키텍처적 규율입니다.

> 사용자에게 돌아가는 결과가 동등하다면, 더 적은 연산을 사용하는 것은 타협이 아닙니다. 그것은 더 나은 설계입니다.

그래서 저는 자주 “올바른 작업에 올바른 모델”이라는 말을 합니다. 실제로는 각 작업을 필요한 수준의 성능에 할당하는 라우팅 레이어를 만드는 것을 의미합니다. 이는 비용의 문제이기도 하지만 동시에 지속가능성의 문제이기도 합니다.

기술적 솔루션과 환경적 영향 간의 연관성을 더 깊이 알고 싶다면 [AI와 환경에 관한 ELECTE](https://www.electe.net/post/lintelligenza-artificiale-per-lambiente-innovazioni-e-soluzioni-2025)도 참고할 수 있습니다. 이 글은 여러 사례와 개발 방향을 만병통치약처럼 제시하지 않고 정리하고 있습니다.

## 효율성의 역설과 선택의 책임

가장 중요한 반론은 동시에 가장 불편한 반론이기도 합니다: AI를 더 효율적으로 만든다고 해서 전체 소비가 자동으로 줄어드는 것은 아닙니다. 오히려 때로는 그 반대의 일이 일어납니다.

### 왜 효율성만으로는 부족한가

연산이 더 저렴해지고, 더 접근하기 쉬워지고, 더 빨라지면 기업들은 그것을 더 많이 사용하는 경향이 있습니다. 더 많은 자동화, 더 많은 요청, 더 많은 통합, “어차피 비용이 적게 드니까” 생성되는 더 많은 프로세스들. 이것이 바로 효율성 역설의 핵심입니다.

그래서 **인공지능 지속가능성**은 단순히 더 나은 칩이나 더 소형화된 모델의 문제일 수 없습니다. 이는 우선순위의 기준이 되어야 합니다. 모든 구현에 앞서 몇 가지 질문을 던져야 합니다:

- **이 작업에 정말로 생성형 AI가 필요한가?**
- **대형 모델이 필요한가, 아니면 경량 모델로 충분한가?**
- **자동화가 실제 비용을 없애는가, 아니면 세련된 복잡함만 더하는가?**
- **결과물이 실제로 사용될 것인가, 아니면 또 다른 디지털 노이즈를 만들어낼 것인가?**

이탈리아 내 논의에서 가장 두드러진 공백 중 하나가 바로 이것이다. AI의 생애주기 전반에 걸친 영향을 측정할 표준화된 지표와 전체론적 접근 방식이 부재하다는 점인데, 이는 [인공지능 지속가능성에 대한 시스템적 관점을 다룬 이 글](https://ratioiuris.it/la-sostenibilita-dellintelligenza-artificiale-una-prospettiva-sistemica/)에서도 지적된 주제다.

따라서 문제는 혁신을 억제하는 것이 아니다. 컴퓨팅을 무료로 무한히 사용할 수 있는 자원으로 여기는 태도를 멈추는 것이다. 모든 조직은 컴퓨팅 자원을 예산이나 인력의 시간과 마찬가지로 다뤄야 한다. 즉, 실질적인 가치를 창출하는 곳에 배분해야 할 자원으로 봐야 한다.

## 중소기업을 위한 실전 가이드: 지속가능한 AI를 위한 4단계

중소기업 입장에서는 실행 계획 없이 지속가능성을 논하는 것은 큰 의미가 없다. 환경 영향을 완벽하게 측정하지 못하더라도, 지금 당장 내릴 수 있는 네 가지 결정부터 시작하는 것이 좋다.

한 이탈리아 자료에 따르면, AI 지속가능성에 관한 많은 논의가 비용 대비 효과의 트레이드오프를 간과하고 있으며, 그동안 데이터센터는 이미 **전 세계 에너지의 약 3%**를 소비하고 있다. 여기서 간과되는 질문은 이것이다. 소비와 비용의 지속 불가능한 증가를 막기 위해 더 작은 모델이나 전통적인 프로세스를 사용하는 편이 나은 시점은 언제인가? 이 점은 [AI의 환경적 트레이드오프를 다룬 이 기사](https://www.bo-om.it/news-ed-eventi/ai-sostenibilita-impatto-ambientale/)에 잘 정리되어 있다.

### 정말로 중요한 네 가지 결정

1. **문제에 비례하는 모델을 선택하라**
이것이 단순함과 효과 사이에서 가장 좋은 비율을 갖는 지렛대다. 가장 강력한 모델을 기본값으로 사용하지 마라. 실질적인 차이를 만드는 곳에서만 사용하라. 많은 일상적인 작업에는 더 가벼운 모델이나 비생성형 시스템으로 충분하다.
2. **클라우드 제공업체를 에너지 프로필 측면에서도 평가하라**
가격, 지연 시간, 컴플라이언스만 보지 마라. 데이터 센터의 투명성, 지역별 에너지 믹스, 운영 효율성에 대한 접근 방식도 살펴봐라. 지리적 요소가 중요하다. 워크로드는 지역마다 동일한 영향을 미치지 않는다.
3. **워크플로우의 중복을 없애라**
동일한 데이터가 여러 번 내보내지고, 다시 복사되고, 재포맷되고, 다시 전송된다면, AI를 논하기도 전에 이미 자원을 낭비하고 있는 것이다. **ELECTE, an AI-powered data analytics platform for SMEs**와 같은 플랫폼을 활용하면 데이터를 중앙화하고, 보고서를 자동화하고, 중복 분석을 줄일 수 있다. 이 맥락에서 이점은 “AI를 더 많이 사용하는 것”이 아니다. 불필요한 작업을 줄이는 것이다.
4. **불완전하더라도 측정하라**
모든 기업이 개별 추론당 kWh나 CO₂를 측정할 수 있는 도구를 갖추고 있는 것은 아니다. 괜찮다. 이미 손에 닿는 운영 지표부터 시작하라.

### 완벽한 지표 없이도 모니터링해야 할 것

진정으로 확립된 업계 표준이 없는 상황에서, 나라면 간단한 표부터 시작하겠다:

**운영 지표****알려주는 것**완료된 작업당 API 호출 수결과물을 얻기 위해 너무 많은 작업을 하고 있는지연산당 평균 모델 규모작업 규모를 과도하게 설정하고 있는지세션당 전송 데이터량워크플로우가 불필요한 트래픽을 발생시키는지생성되었지만 사용되지 않은 분석아무도 읽지 않는 결과물을 자동화하고 있는지

> 잘못 측정하더라도 일관되게 측정하는 것이 아예 측정하지 않는 것보다 낫다.

3개월 후 작업당 호출 수가 줄고, 대형 모델이 덜 자주 활성화되고, 데이터 전송량이 더 억제된 것을 확인했다면, 아직 완벽한 탄소 회계를 갖춘 것은 아니다. 하지만 매우 유용한 것을 얻은 셈이다. 바로 연산 낭비, 비용, 그리고 아마도 환경적 영향까지 줄이는 효율성 규율이다.

## 결론: 책임 있는 AI로 미래를 밝히다

인공지능의 지속가능성은 슬로건 하나로 해결되지 않는다. AI에 대한 이념적 거부로도 해결되지 않는다. 더 나은 기술적, 경영적 결정으로 구축되는 것이다.

오늘날 AI를 사용하는 사람은 두 가지 진실을 함께 붙들어야 한다. 첫째, 환경적 비용은 실재하며 증가하고 있고, 이를 과소평가해서는 안 된다는 것. 둘째, AI는 낭비를 줄이고, 에너지 사용을 개선하며, 반복적이고 무질서한 프로세스를 더 지능적인 시스템으로 대체할 때 구체적인 이익을 만들어낼 수 있다는 것. 선택의 질은 이 두 측면 사이의 균형에 달려 있다.

유럽 기업들에게는 두 번째 차원의 책임도 있습니다. 규정을 준수하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 기술, 인프라, 거버넌스, 지적 재산이 어떻게 얽혀 있는지 이해해야 합니다. 이 마지막 부분과 관련해, AI 도입에 수반되는 법적 틀을 더 깊이 알고 싶은 분들을 위해 이 [인공지능 특허 가이드](https://www.studiolegalecoviello.com/intelligenza-artificiale-brevetti)를 소개합니다. 기술적 지속가능성을 장기적인 전략적 선택으로 읽어내는 데도 유용합니다.

올바른 방향은 AI를 무조건 덜 사용하는 것이 아닙니다. **적절한 AI를, 적절한 곳에, 적절한 수준의 파워로** 사용하는 것입니다.

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AI를 더 효율적이고 더 의식적으로 도입하고 싶다면, [ELECTE의 작동 방식을 확인해 보세요](https://www.electe.net). 이 플랫폼은 중소기업이 데이터를 중앙화하고, 리포트를 자동화하며, 불필요한 분석 업무를 줄이도록 돕습니다. 모델 선택과 운영 효율성에 대한 실용적인 접근 방식을 갖추고 있습니다.