AI는 친환경 에너지 개발보다 원유 추출을 더 가속화할 것이다

마이크로소프트 연구진은 화석 에너지와 재생 에너지 부문 모두에서 생산성을 높이는 기술로서 AI를 분석하기 위해 글로벌 계산 가능 일반 균형 모델을 사용했다. 그들은 고급 AI 알고리즘의 병행 도입이 연간 약 4억 7천만~18억 톤의 CO2 배출량을 증가시킬 수 있으며, 이는 2024년 세계 에너지 배출량의 1.2~4.8%에 해당한다는 것을 발견했다. 그 이유는 석유 및 가스 추출에서 AI 기반 효율성 향상이 태양광 및 풍력 발전의 유사한 개선보다 더 강한 경제적 효과를 갖기 때문이다. AI는 지질 데이터 분석, 매장량 평가, 시추 위험 감소, 유정 운영 및 유지보수 최적화에 사용되어 생산 비용을 낮추고 이전에는 경제성이 없던 자원을 개발 가능하게 만든다. 우드 맥킨지(Wood Mackenzie)는 AI가 추가로 4,700억~1조 배럴의 석유를 경제적으로 접근 가능하게 만들 수 있다고 추정하며, 골드만 삭스(Goldman Sachs)는 AI가 미국 셰일 회수 가능 매장량을 8~20% 늘리고 시추 비용을 약 30% 절감할 수 있다고 말한다. IBM 설문 조사에 따르면 석유 및 가스 기업의 44%가 이미 탐사에 AI를 사용하고 있으며, 45%는 3년 내에 AI 도입을 계획하고 있다. 재생 에너지 분야에서 AI는 태양 활동 및 풍속 예측을 개선하고, 고장을 감지하며, 전력망 및 배터리 충전을 최적화하여 생산성을 최대 30% 향상시키고 연간 최대 5억 톤의 CO2 배출을 방지할 수 있다. 그러나 연구에 따르면 재생 에너지 생산성은 석유 및 가스 생산성의 1% 증가마다 배출량을 상쇄하려면 4~5% 증가해야 하며, 물리적 및 행정적 장벽이 여전히 존재한다. 연구진은 다른 부문의 AI 응용으로 인한 숨은 배출량을 고려할 것을 촉구하며, 이는 데이터 센터 직접 배출량보다 최대 10배 높을 수 있다고 경고한다.