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제목 : 미국) 인공 지능 및 데이터센터 인프라 강화에 대한 권장 사항

(Recommendations on Powering Artificial Intelligence and Data Center Infrastructure)

AI 애플리케이션의 전력수요 확대로 데이터센터 전력수요가 빠르게 증가하고 있다.

SEAB(Secretary of Energy Advisory Board) AI 및 데이터 센터 인프라 관련 워킹그룹은 기존 고객에게 피해를 주지 않고 온실가스 배출 영향을 제한하면서 증가하는 전력수요를 안정적이고 저렴하게 지원하기 위한 옵션을 긴밀하게 조정된 3가지 트랙에 따라 조사하였다.

 ① LLM(large language models) 교육 및 추론에서 에너지 효율성 및 전력 역학 조사

 ② 전기 회사와 데이터 센터 개발자 및 운영자 간의 활발한 협업을 기반으로 현재 병목 현상을 해결하기 위한 운영 유연성 프레임워크 탐색

 ③ 현재 및 미래에 사용 가능한 발전 및 저장 기술 연구, 전력 수요를 보다 정확하게 예측하고, 공급망 제약을 해결하고, 대규모 배포를 가속화하기 위한 접근 방식 조사

3가지 트랙에 대한 6가지 주요 권장사항

트랙 ①: LLM 교육 및 추론의 에너지 효율성 및 전력 역학

트랙 1은 AI 모델이 학습되고 쿼리되는 방식(각각 "학습" 및 "추론")의 개선을 활용하여 에너지 그리드의 스트레스를 완화하거나 심지어 새로운 부하 분산 메커니즘을 제공할 수 있는 기회에 초점을 맞추었다.

(권장사항1) AI 교육 및 추론에서 시간적 및 공간적 유연성을 위한 기회를 모색하고 국가 연구소 및 민간 파트너와 협력하여 이러한 역량을 입증하고 홍보하도록 지시해야 하며, 데이터 센터 규모의 AI 테스트베드를 구축해야 한다.

(권장사항2) 데이터 센터 규모의 AI 테스트베드를 구축해야 하며, 이는 DOE가 운영하는 현재 고성능 컴퓨팅 시설과 보완적이지만 구별되어야 한다.

트랙 ②: 데이터 센터가 에너지 소비를 최적화하고, 그리드 피크 부하 관리에 기여하고, 다른 그리드 서비스를 제공할 수 있는 안전한 운영 프레임워크를 검토한다.

트랙 2는 데이터 센터를 수동적인 전력 구매자에서 그리드의 적극적인 참여자로 전환하는 데 필요한 산업 간 협업에 초점을 맞추었다.

(권장사항3) 즉각적인 효과를 위해 에너지 유틸리티, 데이터 센터 개발자 및 운영자, 기타 주요 이해 관계자와 함께 현재 전기 공급 병목 현상을 해결하는 방법에 대한 협업이 필요하며, 실시간 데이터 공유 및 데이터 센터 운영 유연성(컴퓨팅 유연성 및 백업 전력 전략 모두 포함) 관리에 대한 이해를 높이고, 미래에 AI 리더십을 유지하는 데 필요한 전력을 생성하고 제공하는 방법에 대한 전략을 개발해야 한다.

(권장사항4) 장기적인 효과를 위해 다른 정부 기관 및 민간 부문과 협력하여 지역 상황에 맞게 적용할 수 있는 대규모 에너지 사용자를 위한 그리드 서비스를 정의하고 조율하기 위한 표준 분류법 및 프레임워크를 개발해야 한다.

트랙 3: 데이터 센터에 전력을 공급하기 위한 발전, 저장 및 그리드 기술 탐색

트랙 3은 미국의 AI 리더십을 유지 및 강화하면서 데이터 센터 성장에 전력을 공급하는 데 필요한 발전 및 저장 기술에 초점을 맞추었다.

(권장사항5) 부하 증가로 인해 악화되는 신뢰성 문제를 해결하기 위해 유연하고 견고한 전기 공급을 늘려야 하며, 기존 송전권의 전력 운반 용량을 늘리기 위한 다른 그리드 향상 기술의 재전도 및 통합 기회를 평가하고 배치해야 한다.

(권장사항6) 신기술에 대한 민간 투자 위험을 완화하는 법률을 지원하고 DOE 보고서와 일치하는 핵, 지열, 장기 에너지 저장 및 CCS 분야의 차세대 기술에 대한 장기 재정적 투자를 원하는 데이터 센터 소유자에게 기술 지원을 제공함으로써 신기술에 대한 민간 투자를 가속화해야 한다.

보고서의 나머지 부분에서는 청취 세션에서 얻은 주요 결과와 각 트랙에 대한 그 외 권장 사항에 대해 설명하고 있다.