환경적 영향

카드 덱이 남기는 정직한 발자국.

저희는 AI로 모든 카드를 그립니다. 그리고 맞습니다 — AI는 에너지와 물을 소비합니다. 그래서 저희는 이를 대충 얼버무리기보다, 발표된 가장 보수적인 수치를 바탕으로 계산하여 여러분이 일상에서 하는 일들과 비교해 보았습니다. 개인 맞춤형 덱 하나를 만드는 데 실제로 지구에 어떤 비용이 드는지 정직하게 공개합니다.

에너지

~0.3 kWh

≈ 스트리밍 4시간

78장 카드 덱 전체 기준

탄소

~130 g CO₂

≈ Instagram 사용 90분

세계 평균 전력망 기준

물

~1–3 L

≈ 생수 몇 병

데이터 센터 냉각 및 전력

객관적으로 비교해 보기

에너지 직접 비교

덱 하나를 만드는 것은 일회성 작업입니다. 동일한 기준으로 일상의 소소한 순간 및 집안일과 에너지를 비교하면 다음과 같습니다.

킬로와트시 (kWh) — 낮을수록 가볍습니다

제작된 카드 덱 전체0.30
2시간 영화 스트리밍0.15
저녁 시간 TV 시청 (4 h)0.31
세탁기 1회 돌리기1.0
식기세척기 1회 돌리기1.5

웹 검색 수백 번을 하는 것과 같은 에너지입니다.

0.5마일 미만을 운전할 때 발생하는 탄소량입니다.

전기포트를 약 세 번 끓일 때 드는 전력입니다.

비교 기준: 소고기 버거 패티 한 장을 만드는 데는 약 2,500 L of water가 소비됩니다.

영향을 최소화하는 방법

설계 단계부터

이미 제작된 카드는 다시 그리지 않습니다

저희 엔진은 실제로 누락된 카드만 생성하므로 낭비되는 재계산이 없습니다. 수정 사항은 전체 덱이 아닌 해당 카드 한 장에만 적용됩니다.

디지털 우선 — 요청 시에만 배송됩니다

여러분의 덱은 기본적으로 고해상도 파일로 보관됩니다. 실물 제품의 발자국 중 가장 큰 비중을 차지하는 종이, 잉크, 배송은 인쇄 버전을 선택할 때만 발생합니다.

공유 인프라 기반의 효율적인 모델

저희는 전용 장비를 계속 켜두는 대신 공유 클라우드 데이터 센터에서 실행되는 최적화된 최신 이미지 모델을 사용합니다. 따라서 기술이 발전함에 따라 카드당 소요되는 비용은 계속해서 감소합니다.

그리고 매년 더 가벼워지고 있습니다

이 수치는 고정되어 있지 않으며 계속 줄어들고 있습니다. 업계 전반의 실질적이고 측정 가능한 발전 덕분에, 동일한 덱을 만드는 데 드는 비용은 2년 전에 비해 아주 적은 수준으로 감소했습니다.

~10×

2023년 벤치마크보다 에너지 효율적인 이미지 모델을 사용하며, 빠르게 개선되고 있습니다.

↓ CO₂

전력망이 지속적으로 탈탄소화되고 있어 매년 동일한 작업에서 배출되는 탄소량이 줄어듭니다.

−24%

물 소비가 거의 없는 새로운 냉각 기술이 도입되면서, 단 1년 만에 에너지 단위당 데이터 센터 물 사용량이 감소했습니다.

“오늘날 덱 하나를 만드는 비용은 2년 전 동일한 덱을 만들 때의 아주 일부분에 불과하며, 이 수치는 계속해서 떨어지고 있습니다.”

1%

저희는 한 걸음 더 나아갑니다

모든 주문에 대해 저희는 매출의 1%를 Stripe Climate를 통해 영구적인 탄소 제거에 기부합니다. 이 기부금은 대기 중의 CO₂를 포집하여 격리하는 혁신 기술 포트폴리오에 자금을 지원하며, 수수료 없이 100% 해당 프로젝트에 전달됩니다.

기후 약속 보기

솔직히 말씀드리면, 1%는 탄소 제거 산업의 성장과 확장을 돕는 기여일 뿐, 각 덱이 완벽하게 "탄소 중립"이라고 주장하는 것은 아닙니다. 이미 미미한 수준인 탄소 발자국에 더해 실질적인 기여를 하고자 하는 노력입니다.

계산 과정 공개

수학적 계산

저희는 유리한 수치만 골라내기보다 솔직하게 넉넉히 추정하는 편을 택했습니다. 구체적인 계산 과정은 다음과 같습니다.

카드 덱 하나의 발자국 계산 방법

저희가 제작하는 가장 큰 덱인 78장짜리 풀 덱을 기준으로 모델링했습니다 (더 작은 덱은 비율에 따라 줄어듭니다).

  • 덱당 렌더링 횟수: 78장 완성된 카드와 무료 미리보기, 품질 향상을 위한 간헐적인 재렌더링을 포함하여 총 약 100회의 이미지 생성을 가정합니다 (25–30%의 넉넉한 여유분 반영).
  • 렌더링당 에너지: 발표된 연구에 따르면 AI 이미지 한 장을 생성하는 데 ~0.5 Wh(효율적인 최신 모델)에서 ~11 Wh(이전의 대형 1024px 모델)가 소요됩니다. 저희는 자체적인 낙관적 수치 대신, 여러 모델의 보수적인 평균값인 ~2.9 Wh를 의도적으로 사용했습니다.
  • 결과: 덱당 약 100 × 2.9 Wh ≈ 0.3 kWh → 세계 평균 전력망 기준 대략 130 g CO₂ (더 깨끗한 유럽 전력망에서는 이보다 적음), 그리고 냉각 및 발전용 물 약 1–3 L.

숨기지 않는 사실: 이 수치들은 실제 불확실성을 포함한 추정치입니다. 기반 모델을 학습시키는 데도 자체적인 발자국이 발생하지만, 이는 수백만 번의 사용에 분산되므로 덱당 지분은 극히 미미합니다. 범위가 존재하는 경우 최악의 상황에서도 정직함을 유지하기 위해 더 높은 수치를 선택했습니다. 위의 모든 내용은 독립적인 공개 연구 자료를 바탕으로 합니다.

출처

독립 연구 자료
  1. 1Luccioni, Jernite & Strubell (2023) — Power Hungry Processing: Watts Driving the Cost of AI Deployment? arXiv:2311.16863
  2. 2MIT Technology Review (Dec 2023) — Making an image with generative AI uses as much energy as charging your phone.Read
  3. 3International Energy Agency (IEA) — The carbon footprint of streaming video (~0.077 kWh & ~36 g CO₂ per hour). Read
  4. 4Carbon Trust — European video streaming ≈ 55 g CO₂e per hour.
  5. 5Ren et al., UC Riverside — Making AI Less “Thirsty” (data-center water per query). arXiv:2304.03271
  6. 6Lawrence Berkeley National Laboratory (2024) — U.S. Data Center Energy Usage Report (water-usage effectiveness). Read
  7. 7Hannah Ritchie — Sustainability by Numbers (2025) — AI’s energy footprint in perspective. Read
  8. 8Stripe Climate & Frontier — our public carbon-removal commitment. View

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모든 수치는 위에 나열된 독립적인 출처에서 인용한 보수적인 추정치입니다.