GPT-4는 한 번에 물 500ml를 쓴다? AI 물 사용량, 2026년 데이터로 다시 보기

「GPT-4는 한 번에 물 500ml를 쓴다」는 무엇을 잰 숫자였나

2024년 9월 18일, 미국 워싱턴포스트는 캘리포니아대 리버사이드(UC Riverside) 연구진과 함께 AI 챗봇이 쓰는 전력과 물을 계산한 기사를 냈습니다. 제목은 「이메일 한 통에 물 한 병」. GPT-4로 영어 100단어짜리 이메일을 한 통 쓰면 물이 약 519ml 쓰인다는 내용입니다. 3일 뒤 저희가 일본어로 쓴 2024년 글은 이 이야기를 「GPT-4가 한 번 쓸 때 약 500ml」로 소개했습니다.

숫자의 전제를 하나씩 확인하면 읽는 방법이 달라집니다.

1. 단위는 「질문 한 번」이 아니라 「이메일 한 통」입니다.바탕이 된 UC Riverside 논문은 GPT-3 기준으로 중간 길이의 응답 10~50회가 물 한 병(500ml)이라고 계산했습니다. 2023년 9월 AP통신 보도도 「질문 5~50회에 약 500ml」라고 소개했습니다.
2. 발전소에서 쓰는 물이 들어 있습니다.논문의 미국 평균 추정으로는 GPT-3 응답 1회에 약 16.9ml입니다. 이 가운데 데이터센터 냉각에 쓰는 물은 약 2.2ml이고, 나머지 약 14.7ml는 그 전기를 만드는 발전소에서 쓰는 물입니다.
3. 장소에 따라 크게 달라집니다.같은 100단어 이메일도 텍사스주 데이터센터라면 약 235ml, 워싱턴주라면 약 1,408ml로 계산되었습니다. 기후, 냉각 방식, 전기를 만드는 방법이 지역마다 다르기 때문입니다.
4. 전력량 자체가 가정입니다.OpenAI는 1회당 전력을 공개하지 않았습니다. 논문은 GPT-3 공식 자료 등을 바탕으로 응답 1회의 서버 전력을 0.004kWh로 가정해 계산했습니다.

「500ml」는 잰 양이 아니라, 여러 가정을 겹쳐 쌓은 추정이었습니다.

추정 자체가 틀렸던 것은 아닙니다. 기업이 숫자를 내놓지 않는 상황에서 바깥에서 어림하는 방법을 보여 준 데에는 의미가 있었습니다. 다만 「한 번 쓸 때」라고 단정할 수 있는 숫자는 아니었습니다.

히카리짱의 정리「500ml」는 이메일 한 통 분량이고, 발전소의 물까지 포함한 미국에서의 추정이었어요. 「질문 한 번에 500ml」로 읽으면 이야기가 어긋나요.

AI의 물 소비를 둘러싼 3년 반: 2026년 10월까지의 연표

2024년 글 이후 AI 기업이 직접 숫자를 내놓기 시작했고, 데이터센터의 물 이야기는 「1회당」에서 「지역별」로 넓어졌습니다. 한국에서도 2026년 가을 들어 데이터센터의 물 수요가 뉴스가 되었습니다. 주요 사건을 나열합니다.

히카리짱의 정리2024년에는 바깥에서 한 추정뿐이었는데, 2025년부터는 기업이 직접 낸 숫자가 나왔어요. 그만큼 어떤 숫자를 어떻게 비교하느냐가 중요해졌어요.

AI 물 소비의 새 데이터: 추정과 측정을 나누어 읽기

1회당 물의 양은 이제 여러 종류의 숫자가 나와 있습니다. 나란히 놓으면 자릿수가 크게 다르지만, 각각 「무엇을 1회로 셌는지」와 「어디까지의 물을 셌는지」가 다릅니다.

Google의 0.26ml와 논문의 16.9ml 사이에는 60배 넘는 차이가 있습니다. 다만 Google의 숫자는 데이터센터를 식히는 데 쓰는 물뿐이고 발전소의 물은 포함하지 않습니다. 논문의 16.9ml도 냉각 부분만 보면 약 2.2ml입니다.

Google의 숫자는 실제 서비스에서 잰 전력량에, 데이터센터 전체의 2024년 평균적인 물 효율을 곱해 낸 것입니다. 대상은 「텍스트 질문의 중앙값」이므로 이미지나 동영상, 긴 추론은 들어 있지 않습니다. Google 스스로도 제3자 검증은 받지 않았다고 적었습니다. 같은 발표에서는 2024년 5월부터 2025년 5월 사이 1년 동안 질문 1회당 전력이 33분의 1이 되었다고 했습니다. 1회당 숫자는 모델이 바뀔 때마다 움직인다는 뜻입니다.

올트먼 CEO의 약 0.32ml는 계산 방법이 제시되지 않았습니다. 일본 매체 기가진(일본어)에 따르면 미국 The Verge가 산출 방법을 문의했지만 답이 없었습니다. 2026년 2월 인터뷰에서는 증발식 냉각을 쓰던 시기에는 문제가 있었다고 인정하면서도, 「질문 한 번에 17갤런」 같은 주장은 사실이 아니라고 말했습니다.

텍스트가 아니면 자릿수가 달라집니다. MIT Technology Review가 공개 모델로 잰 결과, 작은 모델의 텍스트 응답은 1회당 약 114J(줄, 냉각 등 포함)이었지만 5초짜리 동영상 한 편은 약 340만J로 고화질 이미지 한 장의 700배 넘는 수준이었습니다. 이것은 전력 숫자이지만, 물의 양은 쓴 전력에 물 효율을 곱해 어림하는 것이 일반적이므로 전력이 크면 물도 커집니다.

히카리짱의 정리숫자의 크기보다 「무엇의 1회인가」, 「어디까지의 물인가」, 「추정인가 측정인가」를 먼저 보는 게 요령이에요. 조건을 맞추면 숫자끼리의 차이가 훨씬 줄어들어요.

한 번은 작고, 전체는 크다: 데이터센터의 물과 전력

1회당 숫자가 작아져도 쓰는 사람과 횟수가 늘면 전체 양은 늘어납니다. 2026년에 나온 기업 보고서는 그 모습을 분명히 보여 줍니다.

Google의 2026년 환경 보고서에 따르면 2025년 물 소비량은 109억 갤런(약 410억 리터)으로 2024년보다 34% 늘었습니다. 대부분이 데이터센터입니다. 거점별로는 아이오와주 카운슬블러프스가 가장 많아 약 13억 4,600만 갤런(약 51억 리터)이었습니다.

Microsoft의 2026년 환경 데이터에 따르면 2025년도 취수량은 13,266메가리터(약 133억 리터)로, 2020년도의 6,794메가리터에서 약 2배가 되었습니다. Microsoft 거점별 표에 있는 아이오와주 디모인 거점은 2025년도에 264메가리터(약 2억 6,400만 리터)를 취수했습니다(2023년 보도에서 다룬 웨스트디모인 주변 데이터센터 단지와 같은 지역입니다). 다만 Microsoft는 과거 연도의 숫자를 다시 계산하고 있어서 2023년 보도의 숫자와 그대로 비교할 수는 없습니다.

한국의 데이터센터는 어떨까

한국에서는 데이터센터의 물 사용량을 시설별로 모은 공식 통계가 없습니다. 2026년 10월 18일 세계일보 보도에 따르면, 감사원 실태조사에서 2023년 말 기준 실제 가동 중인 국내 데이터센터는 314곳이었고, KEI는 시설 단위의 공식 용수 통계 마련이 먼저라고 짚었습니다.

그래서 지금 볼 수 있는 숫자는 언론이 분석한 추정입니다. 아래 숫자는 모두 2026년 9~10월 보도에서 가져온 것이며, 인용된 KEI 연구 보고서는 단비뉴스 보도 시점(2026년 9월) 기준 공개 전이어서 원자료를 직접 확인하지 못했습니다.

냉각 방식에 따른 차이도 큽니다. KEI 분석이 인용한 국내 실측으로는 공랭식이 전력 1kWh당 약 0.17리터, 물로 증발시켜 식히는 방식은 약 1.41리터로 8배쯤 차이가 났습니다. 같은 데이터센터라도 어떻게 식히느냐에 따라 물 수요가 몇 배씩 달라진다는 뜻입니다.

이 숫자들은 아직 계획 단계의 데이터센터를 포함한 전망이어서, 실제 사용량이 아니라 「짓는다면 필요할 물」입니다. 반대로 지금의 하루 약 1만 1천t은 공개 대상인 53곳만의 숫자입니다. 어느 쪽도 한국 전체의 실측치는 아니라는 점을 기억해 두세요.

새로운 냉각 방식도 나오고 있습니다. 일본에서는 PFN, IIJ, JAIST가 치바현 시로이시시에 세운 「AImod」가 GPU나 CPU 등을 물로 직접 식히는 방식(일부는 공랭 병용)입니다. 설계상 물 사용 효율이 0이라 냉각으로 물을 소비하지 않는다고 합니다. Microsoft도 냉각에 물을 소비하지 않는 설계를 새 데이터센터에 채택한다고 발표했습니다. 다만 Microsoft는 이 방식에서는 전력 사용량이 약간 늘어난다고도 설명했습니다.

「물로 식힌다」와 「물을 줄여 쓴다」는 같지 않습니다.

물이 문제가 되는 것은 주로 냉각탑 등에서 물을 증발시켜 열을 내보내는 방식입니다. 닫힌 배관 안에서 물을 돌리는 방식이라면 물 자체는 거의 줄지 않습니다. 대신 전력을 조금 더 쓸 수 있습니다. 물과 전력 가운데 무엇을 우선할지는 그 지역의 물 사정과 전기 사정에 따라 달라집니다.

히카리짱의 정리1회당으로는 작아도 전체 물과 전력은 계속 늘고 있어요. 한국은 아직 시설별 공식 통계가 없어서, 지금 나오는 숫자는 전망과 추정이라는 점을 기억해 주세요.

2024년 글 다시 보기

2024년 글은 AP통신과 워싱턴포스트 보도를 바탕으로 썼습니다. 그때 쓴 내용을 원래 보도와 지금의 데이터로 확인합니다.

가장 큰 놓침은, 「어디까지 센 물인지」를 쓰지 않은 것입니다.

제목에 「GPT-4가 한 번 쓸 때 500ml」라고 쓴 탓에 추정의 전제가 빠져 버렸습니다. 발전소의 물을 포함한다는 것, 장소에 따라 몇 배씩 달라진다는 것, 이메일 한 통이라는 단위라는 것. 이 중 하나만 적었어도 읽는 분의 받아들임이 달랐을 겁니다. 단위 환산 실수가 두 군데 있었던 점도 함께 사과드립니다.

히카리짱의 정리「물 부담을 알리고 싶다」는 방향은 맞았지만, 숫자의 전제와 환산에 큰 빈틈이 있었어요. 저희가 가장 반성하는 부분이에요.

AI의 물 소비 뉴스, 평소 쓸 때 어떻게 받아들일까

지금까지의 데이터에서, 업무에 AI를 쓰는 한 사람 한 사람이 가져갈 수 있는 점을 다섯 가지로 정리합니다.

1. 숫자를 보면 세 가지를 확인한다.무엇을 1회로 셌는지(질문인지, 이메일인지, 동영상인지). 어디까지의 물인지(냉각만인지, 발전도 포함인지). 추정인지, 기업의 측정인지. 이 세 가지를 알 수 없는 숫자는 비교하지 않고 보류해 둡니다.
2. 텍스트 1회보다 무거운 사용법을 돌아본다.Google의 측정으로는 텍스트 질문 1회의 냉각수는 약 0.26ml입니다. 반면 동영상은 이미지의 700배 넘는 전력을 쓴다는 측정도 있습니다. 같은 동영상을 수십 번 다시 만들거나, 읽지 않을 긴 글을 대량으로 만드는 사용을 줄이는 쪽이 효과가 큽니다. 동영상 생성 AI를 고르는 방법은 Sora 종료에 관한 글에 정리해 두었습니다.
3. 회사에 도입한다면 제공사의 공개 범위를 본다.환경 보고서에서 거점별 물과 전력을 내놓고 있는지, 1회당 숫자의 계산 방법을 공개하는지. Google과 Microsoft는 거점별 숫자를 공개합니다. 한국 데이터센터를 쓰는 서비스라면 그 시설의 물·전력 정보가 공개되어 있는지도 물어볼 만합니다.
4. 문제는 「지역」에서 생긴다는 점을 알아 둔다.Microsoft 2025년도 취수의 50%는 물 부족 위험이 높은 지역에서 나왔습니다. 세계 전체의 양보다 물이 적은 땅에 몰린다는 것이 과제입니다. 한국에서도 데이터센터가 어느 지역에, 어떤 냉각 방식으로 들어서는지가 물 수요를 좌우합니다.
5. 전력 쪽이 더 큰 논점이 되고 있다.IEA는 데이터센터 전력이 2030년에 걸쳐 두 배 넘게 늘 것으로 봅니다. 물 이야기를 부정한 올트먼 CEO도 전체 전력 소비는 정당한 우려라고 인정했습니다.

히카리짱의 정리질문 한 번마다 걱정하기보다, 숫자의 전제를 확인하고 무거운 작업을 무턱대고 반복하지 않는 게 더 중요해요. 회사에서 쓴다면 제공사가 어디까지 공개하는지도 살펴보세요.