본 논문은 인공지능(AI) 시스템의 발전이 환경에 미치는 영향을 연구한다. 특히, 모델 크기, 저장소 활동, 작업 유형, 기관별 특징 등 다양한 요소를 분석하여 AI 개발의 환경적 영향을 파악한다. 연구 결과에 따르면 모델 크기와 버전 관리 빈도가 탄소 배출량과 강한 상관관계를 보이며, NLP 모델은 오디오 기반 시스템보다 낮은 탄소 발자국을 가지는 경향이 있다. 또한, 기관별로 대학 주도 프로젝트가 가장 높은 배출량을 보였으며, 커뮤니티 주도 프로젝트는 배출량 감소를 나타냈다. 지속 가능한 AI 개발을 위해 에너지 효율적인 아키텍처, 개발 워크플로우 최적화, 재생 에너지 사용 등의 실천 방안을 제시하고, 향후 연구 방향을 제시한다.
