인공지능은 사람들이 배우고, 일하고, 소통하는 방식을 변화시키고 있다.
그러나 모든 챗봇, 이미지 생성기, 추천 시스템의 이면에는 엄청난 양의 전기와 물을 필요로 하는 데이터 센터 네트워크가 커지고 있다.

유엔대학교 물·환경·보건 연구소의 보고서에 따르면, AI의 환경적 영향에 대한 논의는 흔히 탄소 배출에 지나치게 집중한다.
탄소 오염이 여전히 중요하지만, 전문가들은 그것이 이야기의 일부일 뿐이라고 말한다.

AI 시스템이 학습되거나 사용될 때마다, 그것은 전기를 소비한다.
그 전기를 생산하는 데에는 종종 물이 필요하며, 데이터 센터도 서버를 차갑게 유지하기 위해 많은 양의 물을 사용한다.
AI 기술이 확대됨에 따라, 그러한 수요는 급격히 증가할 것으로 예상된다.

연구자들은 2030년까지 AI 관련 데이터 센터가 전 세계에서 매년 945테라와트시의 전기를 소비할 것으로 추정한다.
그들의 연간 물 사용량은 9조 3천억 리터에 이를 수 있다.
그 수치를 이해하기 쉽게 말하면, 그것은 사하라 이남 아프리카에 사는 13억 명 전체의 기본적인 연간 물 필요량과 대략 같다.

전문가들은 하나의 환경적 척도에 집중하는 것이 중요한 상충 관계를 숨길 수 있다고 경고한다.
예를 들어, 석탄을 바이오에너지로 대체하면 탄소 배출을 약 70% 줄일 수 있지만, 물 발자국은 30배 이상 늘릴 수 있다.
한 영역에서 환경친화적으로 보이는 기술이 다른 영역에서는 새로운 문제를 만들 수 있다.

그 영향은 지역 차원에서도 느껴질 수 있다.
일부 대형 데이터 센터는 냉각을 위해 하루 최대 500만 갤런의 물을 사용한다.
가뭄이 잦은 지역에서는, 그 수요가 이미 제한된 물 공급에 추가적인 압박을 가할 수 있다.
멕시코의 케레타로와 우루과이의 지역 사회들은 물 부족 시기에 새로운 데이터 센터 사업에 대한 우려를 제기했다.

그 문제는 물을 넘어선다.
2025년 현재, 오직 32개국만이 특화된 AI 데이터 센터를 보유하고 있는 반면, 전 세계 컴퓨팅 용량의 약 90%는 미국과 중국에 집중되어 있다.
AI에 대한 접근성이 낮은 국가들이 여전히 광물 채굴과 전자 폐기물의 비용을 부담할 수 있기 때문에, 이러한 불균형은 환경 정의에 대한 우려를 불러일으켰다.

유엔 과학자들은 더 책임감 있는 AI 미래를 만들기 위해서는 더 큰 투명성, 더 나은 계획, 그리고 그 기술의 환경 발자국에 대한 더 넓은 이해가 필요하다고 말한다.
그들은 각국 정부에 데이터 센터를 국가 물과 에너지 전략에 포함할 것을 촉구한다.
그들은 또한 기술 기업들에 탄소 배출뿐만 아니라 전체 토지와 물 소비량을 공개할 것을 요구한다.