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마이크로소프트, 데이터 센터 배출을 위해 8억 달러 펀드 배치

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.05 16:51
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


마이크로소프트은 10억 달러 규모의 기후 혁신 기금 중 8억 달러 이상을 탄소 제거 기술, 친환경 철강 생산, 인공 지능 솔루션 개발을 가속화하기 위해 투입했습니다. 이들 솔루션은 데이터 센터 운영에서 배출을 줄이는 것을 목표로 하고 있습니다. 이 투자 전략은 기업의 기후 자금이 어떻게 승수 효과를 창출할 수 있는지를 보여주며, 회사의 초기 약속이 5년 동안 120억 달러의 광범위한 기후 기술 금융으로 확대되는 결과를 가져왔습니다.​


전략적 투자 접근법은 공급망 배출을 목표로 한다

이 기술 대기업의 접근 방식은 직접 투자와 조달 약정을 결합해 벗어나기 어려운 산업 전반에 걸쳐 신흥 기후 기술의 규모를 확대합니다. 마이크로소프트는 2020년 펀드를 출범한 이후 67개의 지속가능 기술 벤처에 거의 8억 달러를 투자했으며, 데이터센터 건설에 필수적인 저탄소 소재에 특히 중점을 두고 있습니다.​

최근의 합의는 이 전략이 실행되고 있음을 보여줍니다. 9월에는 마이크로소프트가 스웨덴의 친환경 철강 생산업체 Stegra와 기존 방법에 비해 최대 95% 적은 배출량으로 제조된 철강을 데이터센터 장비용으로 공급하기 위한 계약을 체결했습니다. 또한 Fortera에 투자하여 연간 40만 톤의 저탄소 시멘트를 생산하는 상업 시설 건설을 지원했는데, 이 시멘트는 배출량을 70%까지 줄일 수 있습니다.​


탄소 제거 투자 급속히 확대

마이크로소프트는 전 세계적으로 탄소 제거 크레딧의 최대 기업 구매자로 부상했으며, 총 구매량은 3천만 톤을 초과합니다. 최근 마이크로소프트는 Vaulted Deep과의 중요한 계약을 통해 2038년까지 최대 490만 톤의 영구적인 이산화탄소를 제거하기로 합의했으며, 이는 기록상 두 번째로 큰 탄소 제거 계약입니다. 또한 UNDO와 협력하여 강화된 암석 풍화 기술을 통해 영구적으로 28,900톤의 이산화탄소를 제거하기로 계약했습니다.​

이러한 투자는 마이크로소프트의 증가하는 배출량 문제에 대응하기 위한 것으로, 회사는 2025 회계연도에 데이터센터 인프라에 800억 달러를 지출할 계획입니다. 회사의 배출량은 2030년까지 탄소 네거티브가 되겠다고 발표한 이후 거의 30% 증가했으며, 이는 대부분 에너지 집약적인 AI 데이터센터 확장 때문입니다.​

기후 혁신 기금(Climate Innovation Fund)의 확장 효과는 마이크로소프트의 조달 전략을 통한 직접 투자를 넘어 확장되고 있습니다. 이 전략은 시장 수요를 알리고, 기후 기술 프로젝트의 자금 조달을 가능하게 합니다. "우리는 수요 신호를 주고, 프로젝트 자금 조달을 가능하게 하며, 전 세계적인 생산을 가속화하는 것을 목표로 하고 있습니다."라고 최고 지속가능성 책임자 멜라니 나카가와(Melanie Nakagawa)는 말했습니다.

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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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