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빅테크의 AI 확대가 탄소배출권 공급 부족 초래

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.19 23:09
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


업계 전문가들에 따르면, 인공지능 인프라에서 발생하는 배출량을 상쇄하려 애쓰는 기술 기업들로 인해 고품질 탄소 제거 크레딧의 유례없는 부족 현상이 발생하고 있으며, 이 시장에 대한 수요가 공급을 크게 앞질러 기후 목표 달성에 점점 더 중요해지고 있다.

마이크로소프트()와 알파벳의 구글()은 지난 2년간 대규모 매수로 내구성 탄소 제거 크레딧의 가격을 일반 삼림 보존에 의한 상쇄 크레딧보다 거의 4배 가까이 상승시켰다고 복수의 소식통이 브라질 벨렝에서 열린 COP30 기후 정상회의에서 전했다. CDR.fyi 시장 추적자에 따르면, 이들 기업은 2019년 이후 탄소를 장기간 포획·저장하는 탄소 제거 프로젝트에 100억 달러를 썼으며, 대부분의 구매가 최근 24개월 동안 이루어졌다.​


공급 부족 심화

공급 부족이 심각해지고 있습니다. 2024년에는 구매자들이 800만 톤의 내구성 탄소 제거를 구매했지만, 2025년에는 그 수치가 현재까지 2,500만 톤으로 급증했습니다. 그러나 실제로 발급된 내구성 탄소 제거 크레딧은 100만 톤 미만이며, 주로 바이오차 프로젝트에서 나왔습니다.​

"높은 품질에 대한 수요는 매우 현실적이며, 숫자에서도 이를 확인할 수 있습니다."라고 탄소 등록기관 이소메트릭의 최고상업책임자인 루카스 메이가 말했습니다. 플랫폼 데이터에 따르면 수요와 공급의 불일치가 드러납니다. 바이오차는 기후 테크 기업 패치를 통한 크레딧 요청의 3분의 1을 차지했지만, 공급 부족으로 실제 판매는 20%도 되지 않았습니다. 산림 복원 크레딧은 25%가 요청됐으나 실제로는 12%만 판매되었습니다.​

이러한 부족 현상은 AI 기반 데이터 센터의 급속한 확장에서 비롯됐습니다. 테크 기업들이 인공지능을 구동할 인프라를 구축하면서 종종 화석 연료를 사용해, 온실가스 배출량이 수익 증가와 함께 치솟고 있습니다. "AI가 수익을 견인하고, 수익이 투자를 견인하고 있다"고 패치의 최고경영자 브레넌 스펠라시가 COP30 부대행사에서 말했습니다.​


시장 반응

일부 기업들은 자체 공급을 창출함으로써 대응하고 있다. 주요 기술 고객들을 위한 서비스를 제공하는 Pure Data Centres Group은 영국 윌트셔에 위치한 영국 최대의 바이오차 시설에 2,400만 파운드를 투자할 계획이며, 이 시설은 12월 완전히 가동되면 연간 18,500톤의 탄소를 제거할 것으로 예상된다.​

“우리는 장기적 인수계약을 통해 혁신, 금융, 그리고 배치의 선순환을 촉진할 수 있도록 강력한 수요 신호를 보냅니다,”라고 마이크로소프트 대변인은 말했다. “대규모 프로젝트를 앵커링함으로써 새로운 공급을 견인하고, 다른 기업 구매자들에게도 진입 여지를 남겨둡니다.”​

전문가들은 공급 부족이 도전적이긴 하지만, 초기 탄소 제거 시장에 대한 투자에 필수적인 재정적 유인을 제공한다고 말한다. 알파벳은 논평을 거부했다.

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테슬라의 CEO 일론 머스크는 일요일에 AI 칩 디자이너를 직접 채용하는 구인 활동을 시작하며, 회사가 5세대 AI 칩의 완성에 가까워졌고 이미 6세대 칩 작업을 시작했다고 밝혔습니다. 이는 맞춤형 AI 하드웨어 생산을 지배하기 위한 공격적 계획의 일환입니다.X에 연속적으로 올린 게시물에서 머스크는 테슬라가 차량 플릿과 데이터 센터에 “수백만 개의 AI 칩”을 배포했으며, 현재의 AI4 세대가 완전자율주행 시스템을 구동하고 있다고 공개했습니다. 회사는 이제 생산 직전의 최종 설계 단계인 “AI5 테이프 아웃(taping out) 직전”에 있으며 AI6 개발도 시작했다고 했습니다.머스크는 “우리의 목표는 매 12개월마다 새로운 AI 칩 설계를 대량 생산에 내놓는 것”이라며, 테슬라가 “궁극적으로 모든 다른 AI 칩을 합한 것보다 더 많은 칩을 만들게 될 것으로 기대한다”고 썼습니다. 그는 “저 문장을 다시 읽어보세요. 저는 농담이 아닙니다”라고 강조했습니다.직접 채용 채널 오픈머스크는 “뛰어난 능력”을 가진 지원자들에게 AI_Chips@Tesla.com으로 이메일을 보내 자신의 전문성, 특히 칩 설계에 AI를 적용한 경험을 세 가지 요점으로 증명해 달라고 요청했다. 이번 채용 활동은 자율주행과 회사의 옵티머스 휴머노이드 로봇 개발을 가속화하기 위한 것이다.CEO는 칩 프로그램에 자신이 직접 관여하고 있음을 밝히며, 매주 화요일과 토요일마다 엔지니어링 팀과 회의를 한다고 말했다. “토요일 회의는 단기적인 것이며 AI5가 테이프 아웃되면 몇 달 내로 더 이상 필요하지 않을 것”이라고 그는 덧붙였다.제조 파트너십과 경쟁테슬라는 칩 로드맵을 위해 TSMC와 삼성전자 모두와 제조 파트너십을 확보했습니다. TSMC는 대만과 애리조나 시설에서 AI5 칩을 생산할 예정이며, 삼성은 2033년까지 165억 달러 규모의 계약을 체결하여 텍사스 테일러의 신공장에서 AI6 칩을 제조합니다.이 프로젝트는 테슬라를 파트너이자 경쟁자인 엔비디아[ -0.97%]와 함께 AI 칩 시장에서 중요한 위치에 올려놓습니다. 테슬라는 데이터센터에서 AI 모델을 훈련하기 위해 엔비디아 GPU를 계속 사용하지만, 자체 개발 칩은 차량에서 추론 작업을 처리합니다.머스크가 제시한 일정에 따르면, AI5는 2026년에 제한적 생산을 시작하고, 2027년에 대량 생산을 목표로 하고 있습니다. AI6는 2028년 중반에 출시될 예정이며, 머스크가 “빠른 추격” 개발 속도라고 묘사한 것을 유지할 방침입니다.
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2025.11.24 등록
인공지능(AI)기술이하루가다르게발전하며우리삶깊숙이파고들고있습니다.이러한변화속에서많은부모는'우리아이를어떻게키워야할까?'라는막연한불안감에휩싸이곤합니다.AI가아이들의일자리를빼앗지는않을지,기술에지나치게의존하게되지는않을지걱정이앞서는것이사실입니다.하지만AI전문가네이트존스(NateJones)는그의뉴스레터아티클 "RaisingHumansintheAgeofAI:APracticalGuideforParents(AI시대의자녀양육:부모를위한실질적가이드)"에서이러한두려움을내려놓고'이해'와'코칭'으로나아가야한다고역설합니다.그는공포를조장하는대다수미디어와달리,AI가실제로어떻게작동하고왜그렇게작동하는지에대한실질적인설명을제공하여부모스스로기술을정확히이해하도록돕습니다.이가이드의핵심은단순히AI사용을금지하거나방치하는것이아닙니다.대신,부모가자녀에게현실세계에서AI를주체적으로활용할수있는능력을길러줄수있도록구체적인**'기술프레임워크(SkillsFramework)'**를제시합니다.이는아이들이AI를막연한두려움의대상이나맹목적인의존의대상이아닌,자신의목표를이루기위한유용한도구로인식하고활용할수있도록이끌어줍니다.AI시대의부모역할은더이상기술로부터아이를격리하는감시자가아닙니다.기술을이해하고아이가올바른방향으로나아갈수있도록돕는**'든든한코치'**가되어야합니다.네이트존스의이실용적인가이드는AI시대를살아갈우리아이들이기술에휘둘리지않고'인간답게'성장할수있도록돕는필수적인나침반이되어줄것입니다.
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2025.11.23 등록
Physical Intelligence는 2024년에 전 Google DeepMind 연구원들이 창립한 로봇 AI 스타트업으로, 모든 로봇에 적용 가능한 범용 “브레인” 소프트웨어를 개발하면서, 기업 가치 56억 달러에 CapitalG 주도로 6억 달러의 자금을 유치했습니다.해당 투자 라운드에는 Jeff Bezos, Amazon, Lux Capital, Thrive Capital, Index Ventures, 그리고 T. Rowe Price가 참여했으며, 이 스타트업은 특정 작업별 프로그래밍 없이 어떤 응용 분야에서도 사용할 수 있는 로봇에 동력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.이번 투자는 AI 기반 로봇 분야의 자본 유입 급증을 반영하며, 경쟁사인 Figure AI는 390억 달러 가치에 10억 달러 이상을 유치했고, 전체 로봇 산업은 2025년 1분기 동안에만 22억 6천만 달러 이상의 투자를 받았습니다.
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2025.11.23 등록
Allen Institute for AI (Ai2)는 OLMo 3를 출시했으며, 이는 7B 및 32B 언어 모델 제품군으로, 경쟁사들이 이러한 구성 요소를 공개하지 않는 것과 대조적으로 훈련 데이터, 코드, 중간 체크포인트 및 훈련 로그에 대한 완전한 접근을 제공하는 최초의 완전 공개 32B 추론 모델이라고 설명합니다.OLMo 3-32B는 6배 적은 토큰으로 훈련되면서도 추론 벤치마크 전반에 걸쳐 Qwen3-32B와 비교할 만한 성능을 달성하여, 지도 미세 조정, 선호도 최적화 및 강화 학습 파이프라인을 통해 가능한 효율성 향상을 입증합니다.이 프로젝트에는 60명 이상의 저자가 참여했으며 65,000개 토큰 컨텍스트 창을 지원하여, 훈련 데이터 공개에 대한 규제 압력이 증가하는 가운데 AI 시스템의 투명성을 추구하는 기업 및 연구 사용자를 위한 모델로 자리매김하고 있습니다.
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2025.11.23 등록
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