인공지능이 기후 위기를 푸는 방식 | 매거진에 참여하세요

단백질 구조를 풀어낸 AI, 기후 위기도 가능할까?

2021년, DeepMind의 AlphaFold는 수십 년 동안 과학자들이 풀지 못한 단백질 구조 예측 문제를 해결했습니다.

이 성과는 생명과학의 패러다임을 바꾸었고, 과학계에서는 “AI가 노벨상 급의 기여를 했다”는 평가까지 나왔습니다.

이 사례는 우리에게 중요한 질문을 던집니다. “그렇다면 기후 위기 같은 거대한 문제도 AI가 풀 수 있지 않을까?”

물론 지구 온난화는 단백질 구조보다 훨씬 복잡합니다. 하지만 비슷한 점이 있습니다.

방대한 데이터를 해석해야 하고, 변수들이 서로 복잡하게 얽혀 있다는 점이죠.

그래서 지금 전 세계의 연구자와 기업들이 AI를 기후 해결사로 삼으려는 시도를 본격화하고 있습니다.

AI가 잘할 수 있는 세 가지 영역

1) 에너지와 탄소 포집

탄소를 줄이는 방법은 여러 가지가 있지만, 공통적으로 효율화가 핵심입니다.

• 구글은 데이터센터의 냉각 시스템을 AI로 제어해 전력 소모를 30% 이상 절감했습니다.

• DeepMind는 강화학습을 이용해 탄소 포집 필터의 분자 구조를 최적화하는 연구를 진행했습니다.

즉, AI는 “더 적은 에너지로 더 많은 탄소를 줄이는 방법”을 찾아내는 데 탁월합니다.

2) 날씨와 기후 예측

날씨 예보는 원래 슈퍼컴퓨터의 영역이었지만, 계산량이 워낙 많아 정확도와 속도에 한계가 있었습니다.

• NVIDIA의 FourCastNet은 기존 슈퍼컴퓨터보다 45,000배 빠르게 전 지구 기후를 시뮬레이션합니다.

• Microsoft는 AI 모델로 지역 단위 강우량을 예측해 농업과 물류 기업이 더 정밀하게 대응할 수 있도록 돕고 있습니다.

AI 덕분에 우리는 더 빠르고 세밀하게 “앞으로 일어날 기후”를 예측할 수 있게 되었습니다.

3) 금융과 ESG 투자

기후 위기는 과학만의 문제가 아니라 돈의 문제이기도 합니다. 기업들이 기후 리스크를 감당하지 못하면 투자자는 손실을 보게 됩니다.

• AI는 기업 보고서, 위성 사진, 뉴스 등을 분석해 기업의 실제 탄소 배출량을 추정합니다.

• BlackRock 같은 자산운용사는 이를 기반으로 ESG(환경·사회·지배구조) 평가를 강화하고, 탄소 집약적 기업에는 투자를 줄이고 있습니다.

즉, AI는 자본의 흐름을 친환경적인 방향으로 이끌 수 있는 “금융의 눈” 역할을 하고 있습니다.

기업들의 실제 움직임

• 1. 에너지 효율화 – 구글 DeepMind 사례

• • 구글은 2016년부터 데이터센터 냉각에 AI를 도입했는데, 에너지 사용량을 30% 줄이고, 냉각 관련 전력 소모를 40% 절감하는 성과를 냈습니다.

  • 2023년 기준, 이 시스템은 전 세계 구글 데이터센터에서 사용 중이며, 연간 수천만 달러 절감 효과를 보고 있습니다.
    → 즉, “AI 덕분에 기후 + 비용 두 마리 토끼를 잡았다”는 검증된 성과가 있는 것이죠.

• 2. 날씨 예측 – NVIDIA FourCastNet

  • 기존 기후 모델은 슈퍼컴퓨터에서 하루 걸리던 계산을, AI 모델은 수 분 이내로 끝냅니다.

  • FourCastNet은 실제로 2024년 유럽 폭염 기간 중, 기존 모델보다 12% 더 정확한 단기 예보를 보여주며 현장에서 신뢰를 얻었습니다.
    → 농업·물류·에너지 기업들이 이미 FourCastNet 기반 서비스를 일부 도입했습니다.

  3. 탄소 포집 – Climeworks + AI 최적화

  • 스위스 기업 Climeworks는 아이슬란드 오르카(Orca) 시설에서 연간 4,000톤의 CO₂를 대기 중에서 포집하고 있습니다.

  • 이 과정에 AI 시뮬레이션을 적용해 필터 효율을 15% 개선했으며, 향후 2027년까지 연간 수십만 톤 규모로 확대할 계획입니다.
    → 아직 “전 지구적 규모”는 아니지만, AI가 포집 효율을 실제로 끌어올린 첫 번째 사례입니다.

• 4. 금융 ESG – 실제 투자 흐름

  • BlackRock은 2024년부터 AI 기반 ESG 분석 툴을 본격 도입했고, 탄소 배출 상위 10% 기업에 대한 투자 비중을 줄였습니다.

  • MSCI도 AI 분석을 통해 기업 보고서의 “그린워싱” 문구를 자동 탐지하는 기능을 출시했습니다.
    → 실제로 자금이 AI ESG 분석을 통해 이동하고 있다는 뜻입니다.

시장의 관심과 투자

Climate Tech는 단순히 환경 보호를 넘어, 차세대 성장 산업으로 주목받고 있습니다.

• 2024년, 글로벌 Climate Tech 투자액은 870억 달러에 달했습니다.

• 이 중 AI 기반 스타트업은 빠르게 늘어나고 있으며, 2030년까지 연평균 25% 이상 성장할 것으로 예상됩니다.

• 투자자들은 “에너지 효율화 + ESG 금융 + 기후 리스크 관리”를 AI Climate Tech의 3대 축으로 보고 있습니다.

넘어야 할 벽, 그러나 미래는?!

AI가 만능 해결책은 아닙니다.

• - 위성·센서·로컬 데이터의 품질 불균형

• - 북미·유럽 중심의 데이터 편향 → 아시아·아프리카 지역에서는 예측력이 떨어질 수 있음

• - 기후 데이터와 탄소 회계의 표준화 부족

그래서 AI Climate Tech는 기술뿐 아니라 정책·규제·국제 협력이 함께 가야 합니다.

AI가 단백질 구조를 풀어냈을 때처럼, 우리는 지금 기후 문제에서도 작은 가능성을 보고 있습니다.

AI 혼자서 기후 위기를 해결할 수는 없지만,

• - 에너지를 더 효율적으로 쓰게 만들고

• - 미래 날씨를 더 정확히 예측하게 하며

• - 돈의 흐름을 친환경적으로 바꾸는 데 기여한다면

AI는 “기후의 숨은 동반자”가 될 수 있습니다.

앞으로의 10년은 정치적 의지 + 산업 기술 + AI 최적화가 맞물려 기후 대응을 이끌어가는 시기가 될 것이고, 그 중심에서 AI Climate Tech가 중요한 역할을 할 것입니다.