요약: 프롬프트 하나만 놓고 보면 AI는 정말로 훨씬 효율적이 되고 있습니다. Google에 따르면 Gemini의 중간값 텍스트 프롬프트가 쓰는 에너지는 12개월 동안 33배 줄었습니다. 그런데도 데이터 센터의 전력 사용량은 2030년까지 두 배 넘게 늘어날 전망이고, IEA는 그 주된 동력으로 AI를 꼽습니다. 이 패턴에는 이름이 있고, 160년 된 증거도 있습니다. 1860년대 스코틀랜드의 제철 용광로는 철 1톤당 석탄 사용량을 3분의 1 아래로 줄였는데, 스코틀랜드가 태운 석탄은 열 배가 됐습니다. W. S. 제번스가 1865년에 이를 기록했고, 오늘날 이를 제번스의 역설이라고 부릅니다. "더 효율적"이라는 사실만으로는 에너지 문제의 답이 나오지 않습니다. 얼마나 많이 쓰느냐가 답을 정합니다.
프롬프트당 에너지 33배 감소
2025년 8월, Google은 자사 어시스턴트 Gemini가 답을 하는 데 쓰는 에너지를 공개했습니다. 핵심은 이렇습니다: "over a recent 12 month period, the energy and total carbon footprint of the median Gemini Apps text prompt dropped by 33x and 44x, respectively, all while delivering higher quality responses."(최근 12개월 동안 Gemini 앱 텍스트 프롬프트 중간값의 에너지와 총 탄소 발자국은 각각 33배, 44배 줄었으며, 그러면서도 더 높은 품질의 답변을 제공했습니다.)
절대량으로는 Google이 "the median Gemini Apps text prompt uses 0.24 watt-hours (Wh) of energy"(Gemini 앱 텍스트 프롬프트 중간값은 0.24와트시(Wh)의 에너지를 사용)라고 추정합니다. Google 자체의 비교로는 "The per-prompt energy impact is equivalent to watching TV for less than nine seconds."(프롬프트당 에너지 영향은 TV를 9초 미만 시청하는 것과 같습니다.)
이 숫자는 한 회사의 모델인 Gemini와 그 중간값 텍스트 프롬프트에 관한 것입니다. "AI" 전체에 관한 숫자가 아닙니다.
그런데도 총량은 두 배로
이제 다른 숫자입니다. 국제에너지기구(IEA)는 이렇게 말합니다: "Data centres accounted for around 1.5% of the world's electricity consumption in 2024, or 415 terawatt-hours (TWh)."(2024년 데이터 센터는 전 세계 전력 소비의 약 1.5%, 즉 415테라와트시(TWh)를 차지했습니다.)
그리고 이 수치가 늘어날 것으로 봅니다: "Data centre electricity consumption is set to more than double to around 945 TWh by 2030. This is slightly more than Japan's total electricity consumption today. AI is the most important driver of this growth, alongside growing demand for other digital services."(데이터 센터 전력 소비는 2030년까지 두 배 넘게 늘어 약 945TWh에 이를 전망입니다. 이는 현재 일본의 총 전력 소비보다 약간 많은 양입니다. 다른 디지털 서비스 수요 증가와 함께, AI가 이 성장의 가장 중요한 동력입니다.)
정리하면, 한 번 쓸 때는 훨씬 적게, 전체로는 훨씬 많이. 총량이 프롬프트당 에너지 × 프롬프트 수라는 점을 떠올리면 모순이 아닙니다. 폭발적으로 늘어나는 쪽은 두 번째 숫자입니다.
석탄에서도 있었던 일
1865년, W. S. 제번스(W. S. Jevons)는 The Coal Question(석탄 문제)을 펴냈습니다. 그 책에서 그는 거꾸로 들리는 주장을 했습니다: "It is wholly a confusion of ideas to suppose that the economical use of fuel is equivalent to a diminished consumption. The very contrary is the truth."(연료를 경제적으로 쓰는 것이 소비 감소와 같다고 생각하는 것은 완전한 착각이다. 진실은 정반대다.)
그의 증거는 스코틀랜드의 제철 산업이었습니다. 그곳의 용광로는 훨씬 효율적이 되었는데도: "the reduction of the consumption of coal, per ton of iron, to less than one-third of its former amount, has been followed, in Scotland, by a ten-fold total consumption"(철 1톤당 석탄 소비가 이전의 3분의 1 미만으로 줄어든 뒤, 스코틀랜드에서는 총소비가 열 배로 늘었다).
톤당 석탄은 3분의 1 미만. 전체 석탄은 열 배. 그의 말로는 "the greater number of furnaces will more than make up for the diminished consumption of each."(늘어난 용광로 수가 각 용광로의 줄어든 소비를 메우고도 남는다.)
그의 설명은 절약 자체가 사용을 부추긴다는 것입니다: "It is the very economy of its use which leads to its extensive consumption. It has been so in the past, and it will be so in the future."(바로 그 사용의 경제성이 광범위한 소비로 이어진다. 과거에도 그랬고, 미래에도 그럴 것이다.)
제번스의 역설
이 생각에는 이제 그의 이름이 붙어 있습니다. 예일대학교의 Energy History 프로젝트: "His insight, often called Jevons' Paradox, is today used to explain why increased energy efficiency does not necessarily reduce present-day demand for electricity or gasoline."(흔히 제번스의 역설이라 불리는 그의 통찰은 오늘날 에너지 효율이 높아져도 전기나 휘발유 수요가 반드시 줄지는 않는 이유를 설명하는 데 쓰인다.)
AI에 적용하면, 프롬프트가 싸지면 프롬프트가 늘어납니다. 그리고 사용량은 이미 엄청납니다. TechCrunch는 2025년 7월 "ChatGPT receives 2.5 billion prompts from global users every day, OpenAI told Axios,"(OpenAI가 Axios에 밝힌 바에 따르면 ChatGPT는 매일 전 세계 사용자로부터 25억 개의 프롬프트를 받는다)라고 보도했습니다. 제품 하나가 그렇습니다.
Microsoft의 CEO도 AI에 대해 같은 말을 했습니다. Fortune이 인용한 바에 따르면 2025년 1월 사티아 나델라(Satya Nadella)는 이렇게 썼습니다: "Jevons paradox strikes again! As AI gets more efficient and accessible, we will see its use skyrocket, turning it into a commodity we just can't get enough of."(제번스의 역설이 또 나타났다! AI가 더 효율적이고 접근하기 쉬워질수록 사용량은 치솟을 것이고, AI는 아무리 써도 모자란 범용 상품이 될 것이다.)
연구자들도 이를 다룹니다. Luccioni, Strubell, Crawford의 2025년 논문은 "examines how the problem of Jevons' Paradox applies to AI, whereby efficiency gains may paradoxically spur increased consumption."(효율 향상이 역설적으로 소비 증가를 부추길 수 있다는 제번스의 역설 문제가 AI에 어떻게 적용되는지 살펴본다.)
조심스럽게 덧붙이자면, 이 중 어느 것도 Gemini의 33배 개선이 두 배 증가를 일으켰다고 말하지 않습니다. 제번스의 역설은 효율 향상과 총량 증가가 함께 가는 이유로 출처들이 꼽는 메커니즘이지, 이 사례를 측정한 결과가 아닙니다.
규모를 가늠하자면
데이터 센터가 세계 전력 이야기의 전부는 아닙니다. 다시 IEA입니다: "Data centres account for around one-tenth of global electricity demand growth to 2030, less than the share from industrial motors, air conditioning in homes and offices, or electric vehicles."(2030년까지 전 세계 전력 수요 증가분에서 데이터 센터가 차지하는 몫은 약 10분의 1로, 산업용 모터, 가정과 사무실의 냉방, 전기차가 차지하는 몫보다 적다.)
핵심 정리
- 프롬프트 하나만 보면 AI는 정말로 훨씬 효율적이 되고 있습니다(Gemini: 1년에 33배).
- 그래도 총사용량은 계속 늘어납니다. 싸게 쓸 수 있으면 훨씬 많이 쓰기 때문입니다. 제번스는 1865년에 석탄에서 이를 보았습니다.
- 그러니 "더 효율적"이라는 것만으로는 에너지 문제의 답이 나오지 않습니다. 얼마나 많이 쓰느냐가 답을 정합니다. (그리고 데이터 센터는 여전히 세계 수요 증가분의 약 10분의 1입니다.)
출처
- Google Cloud (Amin Vahdat, Jeff Dean), Measuring the environmental impact of AI inference, 2025년 8월 21일
- IEA, Energy and AI, executive summary, 2025년 4월
- W. S. Jevons, The Coal Question, 제2판, Macmillan, 1866, 제7장 "Of the Economy of Fuel", 123–125쪽, 134–135쪽
- Yale University, Energy History, W. Stanley Jevons, The Coal Question (1865)
- TechCrunch, ChatGPT users send 2.5 billion prompts a day, 2025년 7월 21일
- Fortune, Microsoft CEO Satya Nadella on DeepSeek and the Jevons paradox, 2025년 1월 27일
- Luccioni, Strubell, Crawford, From Efficiency Gains to Rebound Effects: The Problem of Jevons' Paradox in AI's Polarized Environmental Debate, arXiv, 2025년 1월
영상은 코드로 애니메이션을 만들었고, 대본은 AI의 도움을 받아 썼습니다. 위의 모든 수치는 출처와 대조해 확인했습니다. 설명을 위한 연출: 두 줄 그래프(곡선은 모양을 보여 줄 뿐 데이터가 아니며, 출처가 있는 숫자는 막대와 카운터에 표시됩니다), 용광로와 석탄 블록, 프롬프트 말풍선 격자. 영상은 영어로 되어 있습니다. 영상은 Shotloop으로 만들었습니다. 코드로 설명 영상을 만들고 한 샷씩 고칠 수 있는 제가 만든 무료 Mac 앱입니다.