절약형 컴퓨팅(frugal computing)은 계산 효율을 높이는 데 그치지 않고, 필요한 결과를 더 적은 컴퓨팅 자원으로 얻는다는 관점이다. 글쓴이는 에너지뿐 아니라 기기 제조와 공급망에 드는 자원까지 고려해야 하며, 목표는 포용적인 사회를 뒷받침할 수 있는 살 만한 지구를 지키는 것이라고 설명한다.
절약형 컴퓨팅에 관한 기존 글을 쓴 지 5년이 지난 지금, 글쓴이는 컴퓨팅의 온실가스 배출이 예상보다 나빠졌다고 말한다. 2020년에도 배출량은 빠르게 늘고 있었으며, AI 열풍이 이를 더 악화시켰다는 설명이다.
글쓴이가 강조하는 핵심은 효율보다 충분성이다. 필요 이상으로 컴퓨팅 자원을 쓰지 않는 것이 우선이고, 효율 개선은 에너지와 자원 소비를 줄이는 수단이다. 효율만 높이면 전체 사용량도 줄어든다는 보장은 없다. 글쓴이는 효율 향상이 자원 소비 증가로 이어지는 제번스 역설을 언급하며, GPU의 효율 개선이 생성형 AI의 상업화를 가능하게 했고 그 결과 컴퓨팅의 물질 사용량과 에너지 소비, 배출량이 크게 늘고 있다고 주장한다.
예를 들어 낙엽을 치울 때 효율적인 방법은 휘발유 송풍기를 쓰는 것이지만, 절약형 방법은 빗자루를 쓰는 것이다. 나눗셈의 나머지를 구하는 일도 컴퓨터나 계산기 없이 종이나 암산으로 할 수 있다면 그렇게 하는 편이 자원을 덜 쓴다. 글쓴이는 컴퓨터를 쓸 필요가 없는 상황에서 사용하지 않는 것이 절약형 컴퓨팅의 가장 극단적인 형태라고 본다.
다만 절약 자체가 목적은 아니다. 글쓴이는 컴퓨팅이 환경을 포함한 사회에 해를 끼쳐서는 안 된다고 말한다. 기업의 이익이나 비용 절감은 기술 사용으로 인한 피해를 정당화하지 못하며, 제품이나 서비스가 누군가에게 유용하다는 사실만으로 사회 전체에 이롭다고 볼 수도 없다는 주장이다. 글쓴이는 자동차가 개인에게 유용하더라도 널리 보급될 때의 피해를 고려하면 지속가능성을 위해 소유를 크게 줄여야 한다는 예를 든다.
글쓴이는 ‘더 적은 에너지로 같은 결과를 얻는다’는 기존 표현을 ‘더 적은 컴퓨팅 자원을 쓰면서 같은 결과를 얻는다’로 고쳤다. 여기서 자원은 에너지와 물질을 뜻하며, 운영 과정과 제품에 내재된 배출량을 함께 줄이는 것이 목표다. AI에 한정한 ‘절약형 AI’ 논의는 별도 글에서 다룬다.
각주 1의 계산 예시는 301415904225571808을 9로 나눈 나머지를 구하는 문제다. 글쓴이는 숫자에서 0과 자릿수의 합이 9가 되는 묶음을 반복해서 지우면 마지막에 남는 숫자 2가 답이라고 설명한다.
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