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숙소리뷰)호텔 엑셀런스 교토 에키마에
예아벚꽃철 살인적인 교토 숙소 완벽하게 제압해보자오늘 가볼숙소 어디야?교토역 카라스마구치쪽으로부터 조금 걸어가면 있는 나나조호리카와 부근에 있는 호텔 엑셀런스 교토 에키마에(정문 사진 까먹고 안찍음)ホテルエクセランス京都駅前〒600-8233 京都府京都市下京区油小路通木津屋橋下ル北不動堂町519-1체크인은 16시 체크아웃은 10시까지이기네 체크인은 타 숙소에 비해 조금 늦은 편이다체크인은 다른 호텔과 별 다를게 없으며 숙박하는데에 발생하는 숙박세는 프론트의 정산기로 지불하면 된다(카드 사용 가능)자판기와 전자레인지는 1층에만 있으며 프론트를 지나가야 한다무료 조식도 있긴 한데 어떻게 생겨먹은지는 잘 모르겠다 구글 리뷰에서 본거같은데카드 키를 받은 뒤 객실로 향하는 복도열자마자 보이는 풍경왼쪽은 화장실 문이 되겠다그리고 문을 열자마자 카드 키를 꽂는 곳이 보이지 않는데 침대 옆에 있어서 휴대폰 불로 찾아야햇다…화장실화장실은 아파의 화장실과 매우 비슷해보인다값싼 숙소지만 생각보다 하우스키핑이 잘 되고있어 화장실 청소는 매우 깨끗하게 잘 되어있었다.변기나 세면대 거울 모두 깨끗했다.수도꼭지는 보이는대로 냉수와 온도를 적절하게 섞어 딱! 적절한 온도를 맞추면 된다냉장고 사이즈는 요만하다생겨먹은게 꼭 나와 살아온 세월이 비슷할 것처럼 생겼다주의사항이 적힌 안내문담배피다 걸리면 3만엔 내라 이기야 라는게 적혀있다그리고 여기도 들어오지 마십쇼 하면 바깥에 수건이 담긴 비닐봉투를 달아준다가져가지 말아주십쇼 라고 호소중큰 타올 하나와 작은 타올 두개가 있다(화장실1 여기1)아오 리모콘 코라지;;다 좋은데 이건 좀 만지기 무서울 정도로 드럽다혼자 누워서 대자로 뻗어도 괜찮은 침대왼쪽에 보이는 것은 침대에 누운채로 쓸 수 있는 간이 테이블이다에어컨필터 청소를 하는지 안하는지 좀 틀다보니 응아 냄새가 났다 시발창문이다사고 방지를 위해서인지 약간밖에 열리지 않는다아니 시발 창문도 불투명하고 감옥인가 ㅡㅡ창문뷰 꼬라지텔레비전에 있는 호텔 소개문과 편의시설 내용진짜 뭐 없다…체크아웃은 프론트의 정산기에 카드 키를 꽂으면 체크아웃이 진행된다참고로 나는 이 때가 벚꽃철이라서 좀 높은 가격을 지불해야 했다(5박에 63만원)원래대로라면 다른 호텔에서 머무르는걸 선택했을텐데가격을 보니 현실과 타협할 수 밖에…장점혼여 여행자에게 그런대로 적절한 스페이스교토역에 가까움아마도 적절한(?) 가격단점약간 드러움프론트 담당 직원이 좀 무애상하다고 느낄 수 있음전기포트가 객실에 없다총평그냥 딱 필수품만 갖춰놓은, 가격이 싼 곳이면 어디든 좋은 여행객을 위한 장소끝
작성자 : アルティナ고정닉
AI 에너지, 물 사용량 음모론 완전 반박.jpg
대표적인 음모론 1. ChatGPT는 구글 검색보다 10배 더 많은 에너지를 쓴다 2. AI에 대화하는 에너지의 양은 존나 막대하고 미친 수준의 전기를 잡아먹는다 3. AI는 물 먹는 하마다. 물을 증발시킨다(?)에 대해서 AI를 통해 알아보자.선요약) 좆도 아니다1. ChatGPT는 구글 검색보다 10배 더 많은 에너지를 쓴다→ 맞는데 틀림 (뭔 개소리냐 생각이 들면 아래 내용을 읽어보자...)"10배 차이" 주장의 근원 추적:UN, IEA 등의 보고서에서 인용되는 "챗봇 2.9Wh vs 구글 검색 0.3Wh" 주장은 2023년 초 알파벳 회장의 "아마도(likely) 10배 더 들 것"이라는 추측성 발언과, 이를 뒷받침하는 SemiAnalysis의 분석에서 시작됩니다.구글 검색(0.3Wh): 이 수치는 2009년 구글 블로그 자료에 기반한 것으로 매우 오래되었습니다. 최신(2024년) 추정치는 약 0.04Wh로, 10배 가까이 효율이 개선되었습니다.챗봇(2.9Wh): SemiAnalysis의 분석은 평균 응답 토큰 수를 2,000개로 가정했는데, 이는 일반적인 대화형 챗봇 사용 시의 응답 길이(약 200 토큰)보다 10배 가량 깁니다. 에너지 소비는 출력 토큰 수에 비례하므로, 이 추정치 역시 과장되었을 가능성이 높습니다.더 현실적인 챗봇 에너지 추정치 (0.2Wh):2023년 10월 발표된 "From Words to Watts" 논문 등 최신 연구에서는 실제 하드웨어 측정을 통해 토큰당 에너지 소비량을 계산했습니다.LLaMA 65B 모델 기준, 평균적인 챗봇 상호작용(약 200 토큰) 시 약 0.2Wh의 에너지를 소비하는 것으로 나타났습니다. 이는 앞서 SemiAnalysis 추정치를 현실적인 응답 길이에 맞게 조정한 값과도 일치합니다.결론: "10배 차이"는 맞지만, 숫자는 훨씬 작다!구글 검색(0.3Wh -> 0.04Wh)과 챗봇(2.9Wh -> 0.2Wh) 모두 과거 추정치보다 약 10배 정도 에너지 효율이 개선되었습니다.따라서 비율 자체(약 5~10배 차이)는 여전히 비슷할 수 있지만, 실제 절대적인 에너지 소비량은 훨씬 작습니다. (0.2Wh vs 0.04Wh)절대적인 양: 설령 챗봇을 하루 100번 사용해도(20Wh), 이는 가솔린 자동차로 약 30미터 운전하는 에너지와 비슷합니다. 1년 내내 사용해도 자동차로 가까운 식당 한 번 왕복하는 수준.2. AI에 대화하는 에너지의 양은 존나 막대하고 미친 수준의 전기를 잡아먹는다→ 구라챗봇 연간 에너지 소비량 추정:일반적인 텍스트 기반 챗봇(GPT-4급)과의 상호작용 1회당 약 0.2Wh 소모.하루 100회 상호작용(예: 10번의 대화, 각 10번의 메시지 교환)을 "매일" 한다고 가정하면, 연간 약 7.2kWh 사용.일상 활동과의 비교:🚗 자동차(가솔린) 10km 주행: 약 7.6kWh 소모 (챗봇 1년 사용량보다 많음)🚿 따뜻한 물 샤워 5번 (각 5분): 약 8kWh 소모 (챗봇 1년 사용량보다 많음)🛁 따뜻한 물 목욕 2번: 10kWh 이상 소모 (챗봇 1년 사용량보다 훨씬 많음)결론 및 제언:일반적인 챗봇 사용으로 인한 에너지 소비는 '에너지 재앙' 수준과는 거리가 멀다.챗봇 에너지 사용을 걱정하기보다, 짧은 거리 운전 대신 걷거나, 샤워 시간을 조금 줄이거나, 목욕 대신 샤워를 하는 등 다른 일상 활동에서 에너지를 절약하는 것이 훨씬 효과적이다. 이런 작은 노력으로도 챗봇 연간 사용량을 충분히 상쇄할 수 있다.3. AI는 물먹는 하마다. 물을 증발시킨다(?)→ 구라흔한 오해와 진실:"ChatGPT 50번 질문 = 물 0.5L 소모" 주장의 오류: 이 주장은 원본 연구를 오해한 것입니다.실제로는 질문 1개가 아니라 20~50개 질문당 0.5L라는 의미였습니다.더 중요한 것은, 이 수치에는 데이터센터 냉각수(On-site, 약 15%) 뿐만 아니라, AI 구동에 필요한 전기를 생산하는 데 사용된 물(Off-site, 약 85%)과 모델 훈련에 사용된 물을 분할 계산한 양까지 포함된다는 점입니다.따라서 데이터센터에서 직접 사용하는 냉각수만 따지면 약 300번의 질문당 0.5L 수준으로 훨씬 적습니다.모든 온라인 활동은 물을 사용합니다: AI뿐만 아니라 이메일 전송, 사진 업로드, 온라인 쇼핑, 음악 스트리밍, 화상 통화 등 모든 인터넷 활동은 전기를 필요로 하며, 대부분의 전기 생산 과정(화력, 원자력 등)에서 냉각 등을 위해 막대한 양의 물이 사용됩니다. (이를 '에너지-물 넥서스'라고 합니다.)ChatGPT 물 사용량, 실제 규모는?일관된 기준으로 비교 시: 다른 온라인 활동과 동일한 기준(전기 생산 물 포함)으로 ChatGPT 질문 1회의 물 사용량은 약 30mL입니다.다른 활동과의 비교:온라인: 앱 다운로드(40mL), 전자상거래 구매(170mL), 음악 스트리밍 1시간(250mL), GPS 사용 1시간(260mL), 소셜 미디어 탐색 1시간(430mL), Zoom 통화 1시간(1720mL), 4K 비디오 10분 시청(2580mL) 등 많은 일상적인 온라인 활동보다 적거나 비슷한 수준입니다.오프라인: 햄버거 1개 생산(약 2500L 또는 660갤런)에 비하면 ChatGPT 수십만 번 질문의 물 사용량은 극히 미미합니다. 미국 내 누수되는 파이프에서 하루 동안 낭비되는 물의 양이 전 세계 ChatGPT 하루 사용량보다 훨씬 많습니다.모델 훈련 비용: GPT-4 훈련에 많은 물(약 10억 리터)이 들었지만, 이를 수천억 건의 질문으로 나누면 질문당 추가되는 물 사용량은 약 5mL (기존 대비 +16%) 정도로 크지 않습니다.맥락의 중요성:데이터센터 vs 농업: 데이터센터의 물 사용이 특정 지역의 수자원에 부담을 줄 수는 있지만, 농업(특히 축산업)에 비하면 사용량도 훨씬 적고 수질 오염도 덜 유발합니다. (미국 소고기 생산의 약 20%가 물 부족 지역에서 이루어짐)태양광의 이점: 물 부족 지역의 데이터센터는 물을 거의 사용하지 않는 태양광 발전을 활용할 가능성이 높아, 오히려 전체적인 물 사용량 감소에 기여할 수도 있습니다.과도한 걱정은 본질을 흐린다: 개인의 ChatGPT 물 사용량을 걱정하는 것은, 마치 디지털 시계의 물 사용량(전기 생산 과정 포함 시 상당량)을 걱정하는 것과 비슷합니다. 기후 변화나 물 부족 문제 해결을 위해서는 에너지 전환, 농업 방식 개선 등 훨씬 큰 규모의 시스템 변화에 집중해야 합니다.덤) 일러스트레이터와 AI 이용자 환경오염 비교- 평범한 사용자가 AI 챗봇에게 하루 100번의 질문/답변을 주고받는다 가정하면 20Wh- 일러스트레이터 : 전문가용 4K 모니터(혹은 듀얼 모니터)를 하루 8시간 이상 사용. 여기에 타블렛, 스캐너, 프린터, 작업실 조명 등의 에너지 소모도 더해지면, 모든 기기가 소비하는 전력은 하루에 수백~수천 Wh. + 여기에 수채화 물감 사용, 붓 세척, 종이 생산(종이 1톤 생산에 수만 리터의 물 필요) 등 작업 과정 자체에서 직접 물을 사용 + 추가로 종이, 물감, 잉크 등 각종 미술 재료 소모 및 폐기물 발생하는 것까지 합치면 환경적인 부분에 있어서 훨씬 더 안 좋음
작성자 : ㅇㅇ고정닉
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