-지역난방에 '반도체 공장 폐열' 활용한다
-인공지능(AI) 데이터센터에서 발생하는 폐열 문제도 세계적으로 부각돼
삼성전자 공장에서 반도체를 만들고 버려지던 열을 지역난방에 활용하는 방안이 추진된다. 12일 산업통상자원부에 의하면 한국지역난방공사와 삼성전자는 ‘반도체·집단에너지 산업간 에너지 이용 효율화 및 저탄소화 협약’을 체결했다.
이에 지역난방공사는 삼성전자 반도체 생산 과정에서 나오는 온수를 지역난방을 위한 열을 만드는데 활용한다. 히트펌프를 활용해 따뜻한 폐수를 지역난방 열원으로 활용하는 신기술 시범 사업을 올해 안에 착수할 계획이다.
양사는 반도체 산업 폐열의 활용을 통해 반도체 산업 및 집단에너지 부문의 온실가스 배출을 줄이고 열 생산에 들어가는 액화천연가스(LNG) 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대한다.
반도체를 생산할 때 배출되는 폐수는 섭씨30도에 달하며 그간 일정한 처리 절차를 거쳐 버려졌다.
인공지능(AI) 데이터센터에서 발생하는 폐열 문제도 세계적으로 부각되고 있다. 지난 2월 25일(현지 시간) 파이낸셜타임즈(FT)에 따르면 학계는 AI수요가 2027년까지 물 취수량을 42억~66억 입방미터로 늘릴 것으로 예측한다. 이는 영국이 매년 소비하는 수자원 양의 절반에 해당한다. 대규모의 폐열을 냉각하기 위해 많은 양의 물이 필요해진 것이다.
생성형 AI가 개발되며 이러한 우려는 더 커지고 있다. 생성형 AI는 엄청난 양의 텍스트, 숫자 및 기타 데이터를 처리하고 생성하는 대규모 언어 모델이다. 이를 작동하려면 엄청난 양의 컴퓨팅 성능이 필요하며, 열을 흡수하기 위해 냉각수도 잇따라 쓰이게 된다. 2022년 기준 데이터 센터 사용 증가로 인한 물 소비 상승률은 마이크로소프트 34%, 구글 22%, 메타 3% 등이다.
실제로 챗지피티의 개발사인 오픈AI(OpenAI)는 GPT-4 훈련을 마치기 한 달전, 지역 물의 6% 가량을 소비했다. 해당 데이터 센터는 아이오와주 웨스트 디모인(West Des Moines)에 위치했다.
AI는 매개변수가 많아질수록 더 많은 전력이 필요하다. UC 리버사이드(UC Riverside) 런 부교수는 (Shaolei Ren) 이전 모델인 GPT-3도 10~50개의 응답을 처리할 때마다 500ml 물병을 ‘마시는’ 것과 동일하다고 밝혔다. 또 GPT-4에는 더 많은 에너지가 필요하므로 데이터 센터에 물이 더 많이 필요해졌다고 주장했다.
이를 고려해 산업 시설 가동 과정에서 나오는 열을 재활용하는 방안이 다양하게 마련되고 있다. 일례로 메타는 덴마크 오덴세 산단에 있는 5만㎡ 규모의 데이터센터에서 나오는 열을 인근 지역 난방을 위한 열원으로 공급하고 있다. 이는 10만 가구가 필요한 에너지를 공급할 수 있는 수준이다.
윤소희 인턴기자 ysh@hankyung.com