클라우드 컴퓨팅 현황과 에너지 문제: 빅3 너머의 가능성 및 환경 영향

1. 요약

• 이 리포트는 클라우드 컴퓨팅의 최신 트렌드와 에너지 문제를 다룹니다. AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 플랫폼(GCP)을 중심으로 한 클라우드 시장의 성장과 그로 인한 에너지 소비 문제를 조명하고 있으며, 차상위 및 마이크로클라우드 서비스의 가능성을 소개합니다. 국내 클라우드 시장의 현황과 AI 데이터 센터의 에너지 문제에 대해서도 분석합니다. 주요 발견으로는 클라우드 서비스의 성장 요인, 에너지 소비가 환경에 미치는 영향, 그리고 새로운 대안 기술 등이 있습니다. 이를 통해 독자들에게 클라우드 컴퓨팅의 발전 방향과 관련된 주요 인사이트를 제공합니다.

2. 빅3 클라우드 업체의 현재 트렌드

• 2-1. AWS, 마이크로소프트, 구글 클라우드의 시장 점유율 및 성장률

• AWS, 마이크로소프트, 구글은 전 세계 클라우드 지출의 67%를 차지하고 있으며, AWS는 여전히 31%의 시장 점유율로 선두를 유지하고 있습니다. 마이크로소프트는 전년 대비 큰 성장세로 25%를 기록하였으며, 구글은 11%를 차지하고 있습니다. 2024년 1분기 클라우드 인프라 서비스에 대한 기업 지출은 2023년 동기 대비 135억 달러 증가하여 760억 달러를 넘어섰습니다.

• 2-2. 빅3 업체들의 우세와 그 배경

• 주요 클라우드 서비스 업체들은 AI 서비스에 의해 큰 성장을 이루었습니다. AWS, 마이크로소프트, 구글 모두 AI 서비스 제공을 통해 높은 수익을 창출하며 시장 우위를 지키고 있습니다. 마이크로소프트 애저는 2023년 매출이 30% 증가하여 전체 매출을 62억 달러로 상승시켰고, 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 역시 매출이 6억8600만 달러에서 8억4100만 달러로 증가하였습니다.

• 2-3. AI 서비스와 클라우드 성장의 상관관계

• AI 열풍에 따라 클라우드 컴퓨팅 시장이 급격히 성장하고 있습니다. AI 연구개발 및 서비스 제공을 위한 데이터 처리와 계산량이 급증하며, 클라우드 서비스에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이는 클라우드 서비스 업체들의 매출 증가로 이어지고 있으며, 특히 AI 모델 학습을 위한 데이터 센터의 역할이 중요해졌습니다.

3. 차상위 및 마이크로클라우드 서비스의 가능성

• 3-1. 차상위 클라우드 서비스 업체의 성장 배경

• 차상위 클라우드 서비스 업체는 최근 몇 년간 높은 성장세를 보이고 있습니다. 주요 이유는 높은 클라우드 가격에 대한 불만과 탈중앙화된 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 증가하고 있기 때문입니다. 시너지 리서치 그룹에 따르면, 화웨이, 스노우플레이크, 몽고DB, 오라클 등 차상위 클라우드 서비스 업체에 대한 기업의 투자가 늘고 있으며, 이들은 전년 대비 높은 성장률을 보였습니다.

• 3-2. 마이크로클라우드의 개념과 역할

• 마이크로클라우드는 소규모 신생 클라우드 업체를 일컫는 용어로, 주로 AI 시장을 지원하기 위해 GPU 및 TPU 중심의 특정한 서비스를 제공하는 업체들입니다. 이들 업체는 대체로 비상장 기업이기 때문에 벤처 캐피털을 제외한 다른 투자자들로부터 주목받지 못하고 있지만, 폭발적으로 성장하는 AI 시장에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

• 3-3. 비상장 클라우드 업체의 역할과 벤처 캐피털의 관심

• 비상장 클라우드 업체들은 퍼블릭 클라우드 업체보다 더 나은 가격 조건을 제공하며, 데이터 규정 준수와 성능 측면에서 차별화된 이점을 갖추고 있습니다. 이러한 이유로 많은 기업들이 차상위 및 마이크로클라우드 업체에 대한 투자를 고려하고 있으며, 벤처 캐피털 또한 이러한 신생 업체들에 대한 투자를 확대하고 있습니다.

4. 클라우드 컴퓨팅의 에너지 문제

• 4-1. AI와 클라우드의 에너지 소비 현황

• 인공지능(AI)의 비약적인 발전에 따라 클라우드 시장이 눈부신 성장을 이루고 있습니다. 2023년에 마이크로소프트(MS)의 애저(Azure) 클라우드 플랫폼은 AI 서비스를 포함해 매출이 30% 증가해 회사의 전체 매출을 62억달러로 18% 상승시켰습니다. 구글의 클라우드 플랫폼인 GCP 역시 2023년 3분기에 전년 대비 매출이 6억8600만달러에서 8억4100만달러로 주목할 만한 증가를 보였습니다. 우리나라의 경우 네이버, KT 등 토종 클라우드 기업들이 생성형 AI의 확산과 공공 클라우드 전환 덕에 올해 1분기에 두 자릿수 매출 성장을 달성했습니다. 또 정부에서도 광주에 국가AI데이터센터를 설립해 국내 AI기업, 공공기관, 대학 등에 740건 이상의 과제를 무상지원하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 국내 클라우드 시장에서 아마존 웹 서비스(AWS)의 점유율이 30%대를 차지하고 있고, MS 애저와 구글 GCP의 점유율 또한 상당 부분 차지하고 있는 상황입니다.

• 4-2. 에너지 소모가 환경에 미치는 영향

• AI 연구개발과 서비스 제공에 필요한 대규모 데이터 처리와 계산량은 AI 데이터 센터로 하여금 엄청난 전력을 소모하게 해 원가 상승의 원인이 될 뿐만 아니라 환경오염의 주요 원인 중 하나가 되고 있습니다. 구글과 버클리대의 공동연구에 따르면 1750억개의 파라미터를 가진 GPT-3 모델을 학습하는 데에 약 1287 메가와트시(MWh)의 전력이 소모되며, 콜롬비아 클라이밋 스쿨(Columbia Climate School)에 따르면 이는 약 552톤의 이산화탄소(CO2) 배출량으로, 평균적인 휘발유 차량 112대가 1년 동안 운행할 때 발생하는 탄소 배출량과 비슷한 수준입니다. 현재 세계적으로 품귀 현상을 빚고 있는 엔비디아 GPU의 최대 전력 소모량은 이미 1000W에 달하며, 이는 일반적인 사무용 PC에 사용되는 인텔 프로세서의 전력 소모량이 약 100W 내외라는 점을 감안할 때 상당히 큰 수치입니다. 수천개의 GPU를 집적한 AI 데이터 센터의 전력 소모량은 엄청날 것입니다.

• 4-3. 저전력 AI 반도체와 선진 기술의 대안

• 저전력 AI 반도체가 대안으로 떠오르고 있지만, 이는 주로 AI 모델의 추론 시점에 사용되기 때문에 학습과 추론을 모두 지원해야 하는 AI 데이터 센터에는 GPU를 함께 사용할 수밖에 없습니다.

5. 국내 클라우드 시장의 현황 및 전망

• 5-1. 국내 클라우드 시장의 성장과 현황

• 인공지능(AI)의 비약적인 발전에 따라 클라우드 시장이 급성장하고 있습니다. 특히, 2023년에 마이크로소프트(MS)의 애저(Azure) 클라우드 플랫폼은 AI 서비스를 포함해 매출이 30% 증가하여, 회사의 전체 매출을 62억 달러로 18% 상승시키는 성과를 보였습니다. 구글의 클라우드 플랫폼인 GCP도 같은 해 3분기에 전년 대비 매출이 6억8600만 달러에서 8억4100만 달러로 증가한 바 있습니다. 우리나라의 경우 네이버와 KT 등의 토종 클라우드 기업들이 생성형 AI의 확산 및 공공 클라우드 전환 덕분에 올해 1분기에 두 자릿수 매출 성장을 달성했습니다. 또한, 정부는 광주에 국가AI데이터센터를 설립하여 국내 AI기업과 공공기관, 대학 등에 740건 이상의 과제를 무상 지원하고 있는 것으로 알려져 있습니다. 이처럼 국내 AI 열풍이 인프라에 대한 폭발적 수요로 이어지고 있습니다.

• 5-2. 외국계 클라우드 서비스와의 경쟁

• 현재 국내 클라우드 시장에서는 아마존 웹 서비스(AWS)가 약 30%의 점유율을 차지하고 있으며, MS 애저와 구글 GCP도 상당 부분 점유율을 확보하고 있는 상황입니다. 이러한 현상이 지속된다면 국내 AI 산업의 규모가 확대될수록 클라우드 사용료가 외국으로 흘러가는 비율도 증가할 것으로 보입니다. 이로 인해 '재주는 AI가 넘고 돈은 클라우드가 번다'는 우스갯소리가 현실에 가까워지고 있습니다.

• 5-3. 국내 AI 데이터 센터의 현황과 문제점

• 국내 클라우드 업계가 외국계 클라우드 서비스와 경쟁하는 데에는 또 다른 걸림돌이 존재합니다. 바로 에너지 소비 문제입니다. AI 연구개발과 서비스 제공에는 대규모 데이터 처리와 계산량이 요구되는데, 이로 인해 AI 데이터 센터는 엄청난 전력을 소모하게 되며 이는 원가 상승 및 환경 오염의 주요 원인 중 하나가 됩니다. 구글과 버클리대의 공동연구에 따르면, GPT-3 모델을 학습하는 데 약 1287 메가와트시(MWh)의 전력이 소모되며, 이는 약 552톤의 이산화탄소(CO2) 배출량에 해당합니다. 이는 평균적인 휘발유 차량 112대가 1년 동안 운행할 때의 탄소 배출량과 유사한 수준입니다. 또한, 현재 세계적으로 품귀 현상을 겪고 있는 엔비디아 GPU의 최대 전력 소모량은 1000W에 달합니다. 일반적인 사무용 PC에 사용되는 인텔 프로세서의 전력 소모량이 약 100W 내외라는 점을 감안하면, 수천 개의 GPU를 집적한 AI 데이터 센터의 전력 소모량의 크기를 짐작할 수 있습니다. 저전력 AI 반도체가 대안으로 떠오르고 있지만, 이는 주로 AI 모델의 추론 시점에 사용되기 때문에 학습과 추론을 모두 지원해야 하는 AI 데이터 센터에는 GPU를 함께 사용할 수밖에 없습니다.

6. 결론

• 이 리포트는 AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 플랫폼(GCP)과 같은 주요 클라우드 서비스 업체들이 AI와의 연계로 인해 빠르게 성장하고 있지만, 이는 에너지 소비와 환경 문제를 일으킨다는 점을 강조했습니다. 특히, AI 데이터 센터의 대규모 전력 소모가 원가 상승과 환경 오염을 초래하고 있습니다. 이를 보완하기 위한 저전력 AI 반도체와 같은 기술적 대안도 소개되었으며, 국내 클라우드 시장의 성장 및 외국계 클라우드 서비스들과의 경쟁에서 나타나는 문제들도 분석되었습니다. 앞으로 더 많은 연구가 필요한 부분은 에너지 문제 해결을 위한 기술적 대안과 국내 클라우드 시장에서 효율적인 전략 마련입니다. 특히, 엣지 컴퓨팅과 같은 혁신 기술들이 주목받고 있으며, 국가AI데이터센터가 이러한 문제 해결에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅의 지속 가능한 성장을 위해서는 이러한 기술적, 전략적 대안들이 적극 검토되어야 할 것입니다.

7. 용어집

• 7-1. AWS [클라우드 서비스]

• 아마존 웹 서비스(AWS)는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 글로벌 리더로, 전체 클라우드 시장에서 31%의 점유율을 차지하고 있으며, AI 서비스를 포함한 다양한 클라우드 솔루션을 제공하고 있습니다.

• 7-2. 마이크로소프트 애저 [클라우드 서비스]

• 마이크로소프트의 애저는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로, AI 서비스 등을 포함해 많은 기업들이 활용하고 있으며, 고성장률을 기록하고 있습니다.

• 7-3. 구글 클라우드 플랫폼(GCP) [클라우드 서비스]

• 구글 클라우드 플랫폼(GCP)은 구글이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스로, AI와 데이터 중심의 솔루션을 제공하며 빠르게 성장하고 있습니다.

• 7-4. 엣지 컴퓨팅 [기술]

• 엣지 컴퓨팅은 데이터가 생성된 곳에 더 가깝게 데이터를 처리하는 기술로, 클라우드 컴퓨팅의 한계를 보완할 수 있는 솔루션입니다.

• 7-5. 저전력 AI 반도체 [기술]

• 저전력 AI 반도체는 AI 데이터 센터의 에너지 소비를 줄이기 위한 대안으로 주목받고 있는 기술입니다.

• 7-6. 국가AI데이터센터 [시설]

• 광주에 위치한 국가AI데이터센터는 국내 AI 기업, 공공기관, 대학 등에 AI 연구와 개발을 위한 인프라를 무상지원하는 중요한 시설입니다.

8. 출처 문서

• 칼럼 | 빅3 너머의 클라우드 환경https://www.ciokorea.com/column/336592
• 그린 AI 클라우드, AI와 환경을 위한 새로운 격전지https://www.etnews.com/20240605000034