같은 AI 요청, 텍사스가 스웨덴의 8.5배 CO₂ 배출

핵심 요약

• 스웨덴 AI 제공업체 Berget AI가 개별 AI 요청의 탄소 배출량을 계산하는 오픈소스 방법을 공개했으며, 스톡홀름 환경 연구소(SEI), WattTime, Klimatkollen과 협력해 개발했다.
• 동일한 하드웨어에서 Kimi K3 모델에 대한 일반적인 요청은 스웨덴에서 약 0.4g CO₂, 아일랜드 1.6g, 독일 2.5g, 텍사스 3.2g를 배출하며, 전력망 구성과 시간대, 캐싱 여부에 따라 각 요청마다 개별 계산된다.
• Berget AI는 위치 기반 수치를 보고하며 서버 운영 지역의 평균 전력망 구성을 사용하고 하드웨어 제조 배출량을 포함한다.
• 공개 가중치 모델 트래픽이 증가하고 있으며(Vercel AI Gateway에서 2026년 6월 29%, 4월 11%에서 상승), 이런 모델들은 구매자가 위치를 선택할 수 있고 배출량이 명확하면 더 낮은 탄소 옵션을 고를 수 있다.
• Berget AI는 회사 콘솔에서 고객들이 요청별로 배출량을 추적할 수 있도록 하며, 오픈소스 방법을 무료로 공개해 AI 제공업체들이 요청당 배출량을 보고하도록 장려하고 있다.
• 현재 대부분의 기업들은 AI 사용의 배출량을 알 수 없으며, 공개되는 수치는 대부분 외부에서 추정한 평균값이다.
• 국제에너지기구(IEA)는 데이터센터 전력 소비가 2030년까지 약 945 TWh로 2배 이상 증가할 것으로 예측하며, AI가 주요 원인이며 효율 개선이 높아진 수요로 상쇄될 가능성이 높다.
• 이 방법은 Green Software Foundation의 SCI for AI 규격을 따르며 MIT 라이선스로 GitHub에서 제공되고, co2.berget.ai 계산기가 모든 모델과 지역에 적용된다.
• Berget AI가 자체 인프라에서 모든 요청에 대해 배출량을 계산하고 방법을 공개하는 첫 번째 추론 제공업체다.
• EcoLogits, CLEER 대시보드 같은 오픈소스 추정기들을 기반으로 하며, 파트너들은 방법을 계속 개선할 예정이다.
• 현재 버전은 칩 제조의 수자원과 에너지 발자국을 포함하지 않지만, 근처 월(marginal emission rates) 접근법은 다음 달 계산기에 추가될 예정이며 스웨덴 데이터센터의 배출 강도를 크게 변경할 수 있다.