데이터 열섬 효과: 지구 온난화 시대에 인공지능 데이터 센터가 미치는 영향의 정량적 분석

The data heat island effect: quantifying the impact of AI data centers in a warming world

인공지능 기반 서비스의 급증은 전 세계적으로 인공지능 데이터 센터의 확산과 함께 필연적으로 전력 소비 증가를 야기합니다. 이러한 계산을 위한 에너지 수요가 주변 환경에 어떤 영향을 미칠지는 아직 알려져 있지 않습니다. 본 연구에서는 인공지능 하이퍼스케일러의 열 방출에 주목하여, 지난 수십 년 동안 원격 감지 플랫폼을 통해 얻은 지표면 온도 데이터를 활용하여 전 세계적으로 인공지능 데이터 센터 주변 지역의 온도 상승을 정량적으로 평가했습니다. 분석 결과, 인공지능 데이터 센터 운영 시작 후 평균적으로 지표면 온도가 2°C 상승하며, 이는 지역적인 미기후 변화를 유발하는 '데이터 열섬 효과'를 초래합니다. 본 연구는 이 온도 상승으로 인해 3억 4천만 명 이상의 인구가 영향을 받을 수 있음을 보여주며, 데이터 열섬 효과가 향후 지역 사회 및 지역 복지에 상당한 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다. 따라서 데이터 열섬 효과는 전 세계적으로 환경적으로 지속 가능한 인공지능에 대한 논의의 중요한 부분이 될 것입니다.

The strong and continuous increase of AI-based services leads to the steady proliferation of AI data centres worldwide with the unavoidable escalation of their power consumption. It is unknown how this energy demand for computational purposes will impact the surrounding environment. Here, we focus our attention on the heat dissipation of AI hyperscalers. Taking advantage of land surface temperature measurements acquired by remote sensing platforms over the last decades, we are able to obtain a robust assessment of the temperature increase recorded in the areas surrounding AI data centres globally. We estimate that the land surface temperature increases by 2°C on average after the start of operations of an AI data centre, inducing local microclimate zones, which we call the data heat island effect. We assess the impact on the communities, quantifying that more than 340 million people could be affected by this temperature increase. Our results show that the data heat island effect could have a remarkable influence on communities and regional welfare in the future, hence becoming part of the conversation around environmentally sustainable AI worldwide.