NVIDIA 젠슨 황이 바라본 AI 기반 전력망에 대한 긍정적 전망은?

NVIDIA 창립자 겸 CEO인 젠슨 황은 에디슨 전기협회 연례 회의에서 생성형 AI의 새로운 산업 혁명이 유틸리티와 고객의 미래를 어떻게 변화시키고 있는지에 대해 이야기했습니다
by NVIDIA Korea

NVIDIA 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)은 미국 및 국제 유틸리티 협회인 에디슨 전기협회(Edison Electric Institute, EEI)의 연례 회의에 참석했습니다. 젠슨 황은 전력망과 이를 관리하는 유틸리티는 AI와 가속 컴퓨팅이 주도하는 차세대 산업 혁명에서 중요한 역할을 담당하고 있다고 강조했습니다.

젠슨 황은 청중으로 참여한 천여 명 이상의 유틸리티, 에너지 업계 경영진 앞에서 “디지털 인텔리전스의 미래는 매우 밝으며, 그만큼 에너지 분야의 미래도 밝습니다”고 말했습니다.

다른 기업들과 마찬가지로 유틸리티도 직원 생산성을 높이기 위해 AI를 적용할 것으로 예상되는데요. 하지만 미국 최대 전력회사 중 하나인 서던 캘리포니아 에디슨(Southern California Edison)의 모회사 에디슨 인터내셔널(Edison International)의 CEO이자 EEI의 회장인 페드로 피사로(Pedro Pizarro)와의 대담에서 젠슨 황은 다음과 같이 말했습니다. “가장 큰 영향력과 수익은 전력망을 통한 에너지 공급에 AI를 적용하는 데 있습니다.”

젠슨 황은 전력망이 AI 기반 스마트 계량기를 사용해 고객들이 여분의 전력을 이웃에게 판매할 수 있도록 하는 방법을 하나의 예시로 설명했죠.

“구글(Google)처럼 자원과 사용자들을 연결함으로써 전력망이 에너지 앱 스토어와 같은 디지털 레이어를 갖춘 스마트 네트워크가 될 것입니다. AI는 이전 산업혁명과 마찬가지로 우리가 경험하지 못한 수준으로 생산성을 끌어올릴 것입니다.”

전력망을 밝혀줄 AI

오늘날의 전력망은 주로 몇몇 대형 발전소와 많은 사용자를 연결하는 단방향 시스템입니다. 그러나 앞으로는 태양광 패널, 배터리, 전기 자동차 충전기를 갖춘 가정과 건물을 연결하는 태양광 및 풍력 발전소를 통해 양방향의 유연하고 분산된 네트워크가 될 것으로 예상되죠.

이는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하는 자율 제어 시스템을 필요로 하는 대규모 작업으로, AI와 가속 컴퓨팅에 매우 적합하죠.

NVIDIA의 기술을 사용하는 광범위한 기업 생태계 덕분에 AI는 전력망 전반에 걸쳐 다양하게 사용되고 있습니다.

최근 GTC 세션에서 유틸리티 공급업체 허벨(Hubbell)과 NVIDIA Inception 프로그램 회원인 스타트업 유틸리데이터(Utilidata)는 NVIDIA Jetson 플랫폼을 사용하는 차세대 스마트 미터에 대해 설명했는데요. NVIDIA Jetson은 유틸리티가 엣지에서 AI 모델을 사용해 실시간 전력망 데이터를 처리하고 분석하기 위해 배포하는 플랫폼입니다. 최근 딜로이트(Deloitte)는 이러한 계획을 지원한다고 발표했죠.

지멘스 에너지(Siemens Energy)는 별도의 GTC 세션에서 변전소 변압기의 디지털 트윈을 구축해 예측 유지보수를 개선하고 전력망 복원력을 강화하기 위해 AI와 NVIDIA Omniverse를 사용한 작업에 대해 자세히 설명했습니다. 또한 지멘스 가메사(Gamesa)가 Omniverse와 가속 컴퓨팅을 통해 대규모 풍력 발전 단지의 터빈 배치를 최적화한 방법을 영상으로 소개했죠.

미국 오리건주에 위치한 포틀랜드 제너럴 일렉트릭(Portland General Electric)의 CEO인 마리아 포프(Maria Pope)는 “NVIDIA가 개발한 AI와 고급 컴퓨팅 기술의 배포 덕분에 더욱 빠르고 뛰어난 전력망 현대화가 가능해졌습니다. 이를 통해 우리는 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있게 됐죠”라고 말했습니다.

45,000배의 에너지 효율을 제공하는 NVIDIA

이러한 발전은 NVIDIA가 AI 배포에 필요한 비용과 에너지를 절감하면서 이루어졌습니다.

젠슨 황은 최근 컴퓨텍스(COMPUTEX) 키노트에서 지난 8년 동안 NVIDIA는 최첨단 거대 언어 모델(large language models, LLM)에서 AI 추론 실행의 에너지 효율성을 무려 45,000배 향상시켰다고 말했습니다.

NVIDIA Blackwell 아키텍처 GPU는 AI와 고성능 컴퓨팅을 위해 CPU보다 약 20배 더 높은 에너지 효율성을 제공합니다. 이러한 작업을 위한 모든 CPU 서버를 GPU로 전환하면, 사용자는 연간 37테라와트시(TWh)를 절약할 수 있죠. 이는 이산화탄소 2,500만 메트릭 톤과 500만 가구의 전기 사용량에 해당하는 양입니다.

이러한 이유로 세계에서 가장 에너지 효율적인 슈퍼컴퓨터를 선발하는 그린500(Green500)최신 순위에서 NVIDIA 기반 시스템이 상위 10위 중 무려 7자리를 차지할 수 있었습니다. 이중 1위에서 6위는 모두 NVIDIA 기반 시스템입니다.

또한 최근 한 보고서에 따르면, 각국 정부는 여러 산업 분야에서 에너지 효율을 높이기 위한 중요한 새 도구로서 AI 도입을 가속화할 것을 촉구하고 있습니다. 또한 전력망의 효율성을 높이기 위해 AI를 도입한 유틸리티의 사례도 소개했는데요.

여기에서 유틸리티 기업들이 어떻게 AI와 가속 컴퓨팅을 도입해 운영을 개선하고 비용과 에너지를 절감하고 있는지 자세히 알아볼 수 있습니다.