[데일리환경=정민오 기자] 아침저녁으로 선선한 바람이 불기 시작했다. 뜨겁게 달궈졌던 여름이 지나고 어느새 가을이 찾아왔다. 하지만 예년 같으면 반가워야 할 가을을 바라보는 시선이 조금은 달라졌다. 언제까지 선선한 날씨가 이어질지, 가을다운 가을을 얼마나 누릴 수 있을지 가늠하기 어려워졌기 때문이다. 올해도 여름과 가을의 경계는 뚜렷하지 않았다. 기록적인 폭염이 이어진 뒤에도 높은 기온이 한동안 지속됐고, 선선한 날씨가 찾아오기까지 적지 않은 시간이 필요했다.문제는 이런 현상이 단순히 ‘올해 날씨가 유난히 더웠다’는 말로 끝나지 않는다는 데 있다. 우리나라의 계절 자체가 조금씩 달라지고 있다.폭염이 지나간 뒤 찾아온 가을올여름 우리나라에서는 40℃를 넘는 극한의 더위가 전국에 나타났다.기상청에 따르면 2026년 여름 전국 평균기온은 25.4℃로 평년보다 1.7℃ 높았으며, 1973년 이후 역대 세 번째로 높았다. 특히 7월 하순부터 8월 상순까지는 일최고기온 39℃ 이상이 42차례 관측됐다.폭염의 강도뿐만 아니라 밤의 더위도 문제였다. 올해 여름 전국 평균 열대야일수는 18.2일로 역대 두 번째를 기록했다.뜨거운 낮과 식지 않는 밤이 이어진 뒤 찾아온 가을이다. 올해 가을은 단순히 '여름 다음에 찾아온 계절'이라는 의미를 넘어선다. 우리가 익숙하게 알고 있던 계절의 모습이 앞으로 어떻게 달라질지를 보여주는 시기이기도 하다. 가을은 정말 짧아지고 있는가'가을이 짧아졌다'는 체감은 단순한 느낌만은 아니다.기후변화로 한반도의 평균기온이 상승하면서 봄이 일찍 찾아오고 여름이 길어지는 경향이 나타나고 있기 때문이다.기상청이 1912년부터 2024년까지 113년간의 기후를 분석한 결과 우리나라 연평균기온은 10년마다 0.21℃씩 상승하는 뚜렷한 추세를 보였다.1910년대 평균 12.0℃였던 연평균기온은 2010년대 13.9℃, 2020년대에는 14.8℃까지 높아졌다.폭염일수 역시 1910년대 평균 7.7일에서 2020년대 16.9일로 약 2.2배 증가했다. 열대야는 같은 기간 6.7일에서 28.0일로 크게 늘었다.가을이 사라진다고 표현하기보다는, 계절의 온도 조건이 과거와 달라지면서 가을을 체감할 수 있는 기간이 짧아지고 있는 것에 가깝다.더워진 여름 뒤 갑자기 추워지는 이유지구가 계속 따뜻해지고 있다면 왜 어떤 해에는 폭염이 지나간 뒤 갑자기 찬 바람이 불고, 겨울에는 강한 한파가 찾아오는 것일까. 기후변화는 단순히 '모든 날씨가 따뜻해지는 현상'이 아니기 때문이다.지구 평균기온이 상승하는 가운데 대기와 해양의 순환, 제트기류, 북극 해빙, 해수면 온도 등 다양한 요인이 복합적으로 작용하면서 특정 지역에는 극심한 더위가, 또 다른 시기에는 강한 추위가 나타날 수 있다.따라서 '올여름이 40℃였으니 올겨울은 따뜻할 것'이라는 식으로 단순하게 연결해서는 안 된다. 평균적인 기온은 상승하는 동시에 날씨의 변동성이 커지는 것이 현재 기후변화를 이해하는 중요한 단서다.'더운 나라'보다 '예측하기 어려운 나라'기후변화에서 더욱 주목해야 할 부분은 단순한 온도 상승이 아니다.폭염이 길어지고, 열대야가 늘어나고, 비가 내릴 때는 짧은 시간에 많은 비가 쏟아지는 극한호우가 나타나는 등 날씨의 양상이 극단적으로 변하고 있다는 점이다.기상청의 장기 분석에서도 우리나라는 강수일수가 감소하는 반면 강수량은 증가하는 경향이 나타나고 있다. 비가 내리는 날은 줄어들면서도 한 번 내릴 때 더 많은 비가 집중될 가능성이 커지고 있는 것이다.올여름 역시 폭염과 가뭄, 집중호우가 차례로 나타나면서 기후변화가 단순히 '더운 여름'의 문제가 아니라는 사실을 보여줬다.우리가 기다리는 것은 '가을다운 가을'9월 말, 우리는 다시 가을을 맞고 있다.하지만 앞으로의 가을이 과거와 같은 모습일 것이라고 장담하기는 어렵다.농작물의 생육 시기부터 단풍 시기, 곤충과 야생동물의 활동, 전력 사용량까지 계절의 변화는 사회 곳곳에 영향을 미친다.여름철 냉방 수요가 늘어나는 동시에 겨울에는 갑작스러운 한파에 대비해야 하는 등 에너지와 재난 대응 방식 역시 달라질 수밖에 없다.결국 기후변화는 단순히 '지구가 더워지는 문제'가 아니다.봄이 언제 시작되는지, 여름이 얼마나 길어지는지, 가을이 얼마나 지속되는지, 겨울이 언제 찾아오는지까지 우리가 알고 있던 계절의 질서를 바꾸는 문제다.40℃를 넘나드는 폭염을 지나 다시 가을을 맞은 지금.우리가 지켜봐야 할 것은 올해 가을이 얼마나 추운가, 혹은 겨울이 얼마나 추운가만이 아니다. 과거의 계절과 비교해 우리의 봄·여름·가을·겨울이 어떤 모습으로 달라지고 있는가.기후변화는 이미 먼 미래의 이야기가 아니라, 우리가 매일 체감하는 계절의 변화 속에 들어와 있다.정민오 기자 endaily@naver.com

[데일리환경=정민오 기자] 매년 수억 톤의 플라스틱이 생산되고 있지만 이를 통제하기 위한 국제사회의 논의는 여전히 안갯속이다. 해양과 토양, 생태계를 위협하는 플라스틱 오염 문제를 해결하기 위해 국제협약 체결이 추진되고 있지만 생산 규제 범위와 책임 분담을 둘러싼 국가 간 이해관계 충돌로 협상이 장기화되고 있다.유엔환경계획(UNEP) 주도로 진행 중인 국제 플라스틱 협약은 플라스틱의 생산부터 사용, 폐기까지 전 생애주기를 관리하는 최초의 글로벌 규범을 목표로 하고 있다. 협약이 체결될 경우 기후변화 대응을 위한 파리협정에 버금가는 환경 분야 국제 규범이 될 것이라는 평가도 나온다.그러나 협상 과정은 순탄치 않다. 가장 큰 쟁점은 플라스틱 생산량 자체를 규제할 것인지 여부다. 유럽연합(EU)과 다수의 섬나라, 환경 취약국들은 오염 문제를 근본적으로 해결하기 위해서는 생산 감축 목표가 반드시 포함돼야 한다고 주장하고 있다. 반면 일부 산유국과 석유화학 산업 비중이 높은 국가들은 생산 제한보다 재활용 확대와 폐기물 관리 강화에 초점을 맞춰야 한다는 입장이다.실제로 플라스틱 오염은 이미 전 세계적인 환경 문제로 확산되고 있다. 북태평양에는 한국 면적의 수십 배에 이르는 것으로 추정되는 이른바 '태평양 거대 쓰레기섬(Great Pacific Garbage Patch)'이 형성돼 있으며, 수백만 톤의 플라스틱 폐기물이 해류를 따라 모여 있다. 바다거북과 바닷새, 고래 등 해양생물들이 플라스틱을 먹이로 착각해 섭취하거나 폐그물에 걸려 폐사하는 사례도 꾸준히 보고되고 있다.우리나라 역시 예외는 아니다. 국내 연구기관과 해양환경 관련 조사에서는 동해와 남해, 제주 연안 등에서 미세플라스틱이 지속적으로 검출되고 있다. 미세플라스틱은 플라스틱이 햇빛과 파도에 의해 잘게 부서지면서 생성되는데, 크기가 매우 작아 해양생물 체내로 유입될 수 있다. 전문가들은 장기적으로 해양 생태계뿐 아니라 인간의 식품 소비와 건강에도 영향을 줄 가능성을 연구하고 있다.국제 환경전문가들은 현재의 플라스틱 위기가 단순한 쓰레기 처리의 문제가 아니라고 지적한다. 플라스틱 생산량 자체가 지속적으로 증가하는 상황에서 폐기물 관리만으로는 한계가 있다는 것이다. 경제협력개발기구(OECD)는 현재 추세가 이어질 경우 세계 플라스틱 사용량이 2060년까지 2019년 대비 약 3배 증가할 것으로 전망하고 있다. 플라스틱 폐기물 역시 비슷한 수준으로 늘어날 것으로 예상돼 생산 단계부터의 관리 필요성이 커지고 있다는 지적이 나온다. 플라스틱은 현대 산업과 소비 생활을 지탱하는 핵심 소재다. 식품 포장부터 의료기기, 자동차, 전자제품에 이르기까지 활용 범위가 광범위하다. 문제는 생산과 소비가 늘어나는 속도를 재활용 체계가 따라가지 못하고 있다는 점이다. 전 세계적으로 재활용되는 플라스틱 비율은 여전히 제한적이며 상당수는 매립되거나 소각, 또는 자연환경으로 유입되고 있다.개발도상국들의 입장도 중요한 변수다. 많은 국가들이 플라스틱 오염 문제의 심각성에는 공감하면서도 새로운 규제가 경제 성장에 부담을 줄 수 있다고 우려한다. 이들은 선진국의 재정 지원과 기술 이전, 폐기물 관리 인프라 구축 지원이 병행돼야 한다고 주장하고 있다.환경단체들은 협상이 선언적 수준에 머물 경우 실질적인 변화를 기대하기 어렵다고 경고한다. 특히 생산량 감축 없이 재활용만 강조하는 방식으로는 급증하는 플라스틱 오염 문제를 해결하기 어렵다는 지적이 나온다. 반면 산업계는 지나치게 강한 규제가 공급망 혼란과 원자재 가격 상승을 초래할 수 있다고 우려한다.흥미로운 점은 이번 협상이 단순한 환경 문제가 아니라 경제와 산업 구조, 국제 정치가 복합적으로 얽힌 협상이라는 사실이다. 석유화학 산업은 여전히 많은 국가의 핵심 산업이며, 플라스틱은 현대 경제를 떠받치는 주요 소재다. 결국 협약 논의는 환경 보호와 경제 성장, 산업 경쟁력 사이에서 균형점을 찾는 과정으로 볼 수 있다.전문가들은 플라스틱 오염이 기후변화와 마찬가지로 국경을 초월한 문제라고 강조한다. 한 국가에서 버려진 플라스틱이 해류를 따라 수천 킬로미터를 이동해 다른 나라 해안에 도달하는 일은 더 이상 낯선 일이 아니다. 이 때문에 국제 공조 없이는 근본적인 해결이 어렵다는 것이다.국제사회가 '플라스틱 없는 미래'를 향한 첫 글로벌 규범을 마련할 수 있을지 관심이 모아지고 있다. 협상 테이블에서 어떤 합의가 도출되느냐에 따라 향후 수십 년간 세계 환경정책의 방향도 달라질 전망이다.

[데일리환경=정민오 기자] 기후위기 대응이 국제사회의 최우선 과제로 떠오르면서 원자력이 다시 주목받고 있다. 한때 원전은 후쿠시마 사고 이후 '줄여야 할 에너지원'으로 인식됐지만, 최근에는 탄소배출이 거의 없는 전력원이라는 점에서 재평가받고 있다. 기후변화 대응과 전력 안보, 인공지능(AI) 확산이라는 세 가지 흐름이 맞물리면서 세계 에너지 정책의 중심에 다시 원전이 등장한 것이다. 국제에너지기구(IEA)는 데이터센터와 AI 산업, 전기차 보급 확대 등으로 세계 전력 수요가 크게 증가할 것으로 전망하고 있다. 특히 데이터센터 전력 수요는 2030년까지 현재의 두 배 이상으로 늘어날 것으로 예상된다. IEA는 데이터센터 전력 공급 과정에서 원자력이 향후 중요한 역할을 할 수 있다고 분석했다.원자력 발전의 가장 큰 장점은 발전 과정에서 이산화탄소를 거의 배출하지 않는다는 점이다. 태양광과 풍력처럼 기상 조건에 따라 발전량이 급격히 변하지 않아 안정적인 전력 공급이 가능하다는 점도 강점으로 꼽힌다. 이에 따라 주요국들은 탄소중립과 에너지 안보를 동시에 달성하기 위한 현실적 대안으로 원전을 다시 검토하고 있다.대표적인 사례가 프랑스다. 프랑스는 세계에서 가장 높은 수준의 원전 의존도를 가진 국가 중 하나다. 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령은 올해 원전 기반의 저탄소 전력을 활용해 AI 데이터센터와 컴퓨팅 인프라를 확대하겠다고 밝혔다. 프랑스는 원전 덕분에 대규모 저탄소 전력을 안정적으로 공급할 수 있다는 점을 미래 산업 경쟁력으로 내세우고 있다.반면 독일은 다른 길을 선택했다. 독일은 후쿠시마 사고 이후 단계적인 탈원전 정책을 추진해 2023년 마지막 원전을 폐쇄했다. 그러나 이후 에너지 가격 상승과 화석연료 의존도 문제를 둘러싼 논쟁이 이어지고 있다. 최근 우르줄라 폰데어라이엔 유럽연합(EU) 집행위원장은 유럽이 원자력 발전 비중을 크게 줄인 것이 "전략적 실수"였다고 평가하기도 했다. 이에 대해 독일 측은 재생에너지 확대가 더 바람직한 해법이라고 반박하며 논쟁이 계속되고 있다.미국에서는 AI 산업이 원전 부활의 새로운 동력으로 떠오르고 있다. 마이크로소프트와 구글, 아마존 등 빅테크 기업들은 AI 데이터센터 운영에 필요한 안정적 전력을 확보하기 위해 기존 원전과 장기 전력구매계약(PPA)을 체결하거나 차세대 원전 기술에 투자하고 있다. 폐쇄됐던 원전의 재가동 추진 사례까지 등장하면서 원전은 다시 첨단산업 인프라의 한 축으로 주목받고 있다.특히 차세대 기술로 꼽히는 소형모듈원전(SMR)에 대한 관심도 높아지고 있다. SMR은 기존 대형 원전보다 규모가 작고 공장 제작 방식을 활용할 수 있어 건설 기간과 비용을 줄일 수 있다는 기대를 받고 있다. 미국과 영국, 캐나다를 비롯한 여러 국가가 관련 기술 개발과 상용화 경쟁에 뛰어든 상태다. 다만 아직 상업적 성공 사례가 많지 않아 경제성과 수익성 검증이 필요하다는 지적도 나온다.그러나 원전을 둘러싼 우려가 사라진 것은 아니다. 사용후핵연료 처리 문제는 여전히 해결되지 않은 과제로 남아 있으며, 대형 사고 가능성에 대한 사회적 우려도 존재한다. 신규 원전 건설에는 막대한 비용과 긴 공사 기간이 필요해 경제성 논란 역시 계속되고 있다. 실제로 일부 원전 프로젝트는 예산 초과와 공기 지연 문제를 겪고 있다.환경계 내부에서도 의견은 엇갈린다. 일부 전문가들은 탄소중립 목표를 달성하기 위해 원전 활용이 불가피하다고 주장한다. 반면 다른 전문가들은 재생에너지와 에너지 저장장치 기술 발전을 통해 원전 의존도를 낮출 수 있다고 본다. 결국 논쟁의 핵심은 원전의 필요성 자체보다 얼마나 안전하고 경제적으로 활용할 수 있느냐에 맞춰지고 있다.흥미로운 점은 원전을 둘러싼 논쟁의 성격이 바뀌고 있다는 사실이다. 과거에는 안전성이 주된 쟁점이었다면, 오늘날에는 "기후위기와 AI 시대의 폭증하는 전력 수요를 원전 없이 감당할 수 있는가"라는 질문이 새롭게 제기되고 있다. 실제로 IEA는 세계 원전 발전량이 사상 최고 수준을 기록할 것으로 전망하며 원자력이 다시 성장 국면에 진입하고 있다고 평가했다.기후위기 시대의 원자력은 더 이상 단순한 찬반 논쟁으로 설명하기 어려운 존재가 됐다. 탄소배출 감축과 에너지 안보, 산업 경쟁력, 안전성이라는 복합적인 과제가 얽혀 있기 때문이다. 탄소중립의 해법이 될지, 또 다른 사회적 갈등의 원인이 될지는 앞으로의 기술 발전과 정책 선택에 달려 있다.정민오 기자 endaily@naver.com

[데일리환경=정민오 기자] 인공지능(AI)이 일상과 산업 전반으로 빠르게 확산하면서 새로운 환경 문제가 떠오르고 있다. AI가 사람의 노동을 줄이고 에너지 효율을 높이는 기술로 주목받는 한편, 이를 구동하는 데이터센터가 막대한 전력을 필요로 하면서 전력 수요와 탄소배출을 동시에 끌어올릴 수 있다는 우려다.문제는 AI에게 전기가 필요하다는 사실 자체보다 AI 사용량이 폭발적으로 증가하고 있다는 데 있다.국제에너지기구(IEA)에 따르면 전 세계 데이터센터의 전력소비량은 2024년 약 415TWh로 세계 전체 전력소비의 약 1.5%를 차지했다. 데이터센터 전력소비는 최근 5년 동안 연평균 약 12% 증가했다. IEA는 데이터센터 전력소비가 2030년 약 945TWh까지 두 배 이상 늘어날 것으로 전망했다. 이는 2030년 세계 전력소비의 약 3%에 해당한다.최근 증가세는 더욱 가파르다. 2025년 대비 데이터센터 전체 전력소비는 전년보다 17% 증가했다. 특히 AI에 특화된 데이터센터의 전력소비는 무려 50% 늘었다. AI 데이터센터의 전력수요 증가 속도가 전체 데이터센터보다 훨씬 빠른 셈이다. 'AI 한 번 돌리는데 전기가 얼마나 들까'만 봐서는 안 된다AI의 전력소비를 둘러싼 논란에서 흔히 등장하는 질문은 'AI에게 질문 한 번 하는 데 전기가 얼마나 필요한가'다.하지만 이 숫자만으로 AI의 환경영향을 판단하기에는 한계가 있다.IEA는 최근 AI 작업 하나에 필요한 전력량이 기술 발전과 하드웨어·소프트웨어 효율 개선으로 빠르게 감소하고 있다고 분석했다. 특히 단순 텍스트 생성과 같은 작업의 전력소비는 과거보다 크게 낮아졌으며, 최근에는 AI 작업의 에너지 효율이 매우 빠른 속도로 개선되고 있다는 것이다.구글 역시 자체 측정 결과를 통해 자사의 생성형 AI 서비스 '제미나이'에서 중간값 텍스트 프롬프트 하나를 처리하는 데 0.24Wh의 에너지가 사용됐다고 발표했다. 다만 이는 특정 서비스와 측정 방법에 따른 결과이기 때문에 모든 AI 서비스에 일반화할 수는 없다.오히려 주목해야 할 것은 한 번의 질문에 들어가는 전력보다 AI를 사용하는 사람과 작업의 총량이다.텍스트 생성뿐 아니라 이미지·영상 생성, 복잡한 추론, AI 에이전트 등 상대적으로 에너지 집약적인 서비스가 확산되고 있기 때문이다. IEA는 이러한 고에너지 AI 작업의 경우 단순 텍스트 생성보다 훨씬 많은 전력을 사용할 수 있다고 지적했다.결국 AI 한 번의 사용에 필요한 전력은 줄어들더라도 AI를 사용하는 횟수와 처리하는 작업 자체가 더 빠르게 늘어난다면 전체 전력수요는 오히려 증가할 수 있다.데이터센터의 탄소배출은 '전기를 어떻게 생산하느냐'에 달렸다데이터센터의 환경영향을 판단할 때 또 하나 중요한 것은 전력의 생산 방식이다.데이터센터 자체에서 연기가 나오는 것은 아니지만, 서버를 가동하는 데 필요한 전력을 석탄이나 천연가스 등 화석연료 발전으로 공급한다면 그만큼 간접적인 온실가스 배출이 발생한다.IEA는 데이터센터가 전력 사용을 통해 발생시키는 간접 이산화탄소 배출량을 현재 약 1억8000만톤으로 추산하고 있다. 이는 전 세계 에너지 관련 배출에서 차지하는 비중이 아직 크지는 않지만, 데이터센터는 향후 배출량이 증가할 것으로 예상되는 몇 안 되는 부문 가운데 하나다.IEA의 기본 시나리오에서는 데이터센터 전력 사용에 따른 배출량이 2035년 약 3억톤까지 증가할 것으로 전망된다. 더 빠른 AI 확산을 가정한 시나리오에서는 약 5억t까지 늘어날 가능성도 제시됐다.따라서 같은 AI 데이터센터라도 어떤 전력으로 가동하느냐에 따라 탄소발자국은 크게 달라질 수 있다.재생에너지 비중이 높은 전력망에서 운영되는 데이터센터와 화석연료 발전 의존도가 높은 지역의 데이터센터를 동일하게 평가하기 어려운 이유다.더 큰 문제는 '총량'보다 '지역적 집중'데이터센터가 세계 전체 전력소비에서 차지하는 비중만 보면 아직 압도적으로 큰 산업은 아니다.그러나 데이터센터의 특징은 전력소비가 특정 지역에 집중된다는 것이다.IEA는 데이터센터가 전기차처럼 전력수요가 넓은 지역에 분산되는 형태가 아니라 특정 지역에 대규모 부하로 집중되기 때문에 전력망에 더 큰 부담을 줄 수 있다고 분석한다. 특히 AI 데이터센터는 일반적인 데이터센터보다 높은 전력밀도를 요구한다.한국 역시 이 문제에서 자유롭지 않다.정부가 추진하는 국가 AI컴퓨팅센터 역시 수도권 전력난과 지역 균형발전을 고려해 비수도권 구축을 추진하고 있다. 정부는 최대 2조원 규모의 국가 AI컴퓨팅센터 구축 계획을 발표하면서 안정적인 전력 확보를 핵심 과제로 제시했다.2026년에는 AI 데이터센터 산업 활성화를 위한 특별법도 국회를 통과했다. 정부는 데이터센터의 인허가 절차를 단축하고 비수도권 전력계통영향평가 등을 통해 AI 인프라 확충을 지원한다는 방침이다.AI 경쟁력 확보와 전력 인프라 확충이 사실상 하나의 과제가 된 셈이다.전력뿐 아니라 물과 폐기물도 문제AI 데이터센터의 환경영향은 탄소배출에서 끝나지 않는다.고성능 GPU 등 서버에서 발생하는 열을 식히기 위해 냉각 시스템이 필요하고, 데이터센터의 규모가 커질수록 냉각에 필요한 에너지와 물 사용량 역시 중요한 환경 변수로 떠오른다.IEA 역시 데이터센터의 환경영향을 평가할 때 전력과 탄소뿐 아니라 물 사용과 전자폐기물(e-waste) 등을 생애주기 관점에서 함께 살펴봐야 한다고 지적한다.실제로 현대적인 데이터센터에서 서버가 전체 전력소비의 약 60%를 차지하지만 냉각 시스템 역시 상당한 전력을 사용한다. IEA에 따르면 냉각에 들어가는 전력 비중은 효율적인 대규모 데이터센터에서는 약 7% 수준이지만, 효율이 낮은 시설에서는 30%를 넘어설 수도 있다.따라서 데이터센터의 친환경성을 판단하려면 서버의 연산 효율뿐 아니라 냉각방식, 전력원, 서버 수명, 폐기물 처리까지 함께 살펴볼 필요가 있다.AI는 탄소배출을 늘리는 기술인가, 줄이는 기술인가AI를 단순히 '환경을 파괴하는 기술'로 규정하는 것 역시 정확하지 않다.AI는 에너지 생산과 산업 현장의 효율을 높여 탄소배출을 줄이는 데 활용될 가능성도 있기 때문이다.IEA는 AI가 전력망 운영 최적화, 산업공정 개선, 에너지 효율 향상 등 다양한 분야에서 활용될 경우 상당한 온실가스 감축 효과를 낼 가능성이 있다고 분석한다. 다만 AI가 기후변화 문제를 해결하는 만능기술은 아니며, 실제 감축 효과가 나타나기 위해서는 기술의 활용뿐 아니라 정책과 인프라가 함께 뒷받침돼야 한다고 지적한다.결국 AI의 환경 논쟁은 'AI가 친환경인가 아닌가'라는 단순한 질문으로 끝낼 문제가 아니다.얼마나 효율적으로 AI를 만들고, 얼마나 많은 AI를 사용하며, 그 과정에서 필요한 전력을 무엇으로 생산하고, 데이터센터의 전력과 물·폐기물 문제를 어떻게 관리할 것인가의 문제다.AI 시대, '전기 먹는 하마'라는 표현을 넘어AI는 이미 검색과 문서 작성의 영역을 넘어 영상·음성·로봇·자율주행·신약개발·산업 자동화 등으로 영역을 넓히고 있다.이에 따라 AI가 필요로 하는 연산량 역시 계속 증가할 가능성이 있다.흥미로운 점은 AI 기술 자체의 효율이 개선되고 있다는 사실이다. IEA에 따르면 개별 AI 작업의 에너지 효율은 빠르게 높아지고 있다. 그러나 동시에 AI 이용자와 사용량이 증가하고, 영상 생성이나 에이전트와 같은 에너지 집약적 서비스가 확산되면서 전체적인 전력수요는 계속 커지고 있다.결국 'AI 한 번에 전기 몇 와트가 사용되는가'보다 중요한 질문은 이것일 수 있다.AI가 우리 사회의 전력 소비 구조를 어떻게 바꾸고 있는가AI 시대의 진짜 경쟁력은 더 많은 GPU를 확보하는 것만으로 완성되지 않는다. 그 GPU를 움직일 전력을 얼마나 안정적이고 깨끗하게 공급할 수 있는지, 지역 전력망에 어떤 부담을 주는지, 물과 폐기물 문제를 어떻게 관리하는지까지 함께 답할 수 있어야 한다.AI가 인간의 시간을 줄이는 기술이라면, 이제는 AI가 지구의 자원까지 얼마나 효율적으로 사용하는지를 따져봐야 할 시점이다.정민오 기자 endaily@naver.com

[데일리환경=정이든 기자] 과학기술정보통신부가 악성코드 분석과 취약점 탐지, 위협정보 분석에 특화한 인공지능 기반모델 개발을 시작했다. 9월 22일 착수간담회에서 정부와 참여기업은 보안 현장의 데이터와 전문가 지식을 학습시켜 국내 환경에 맞는 모델을 만들겠다고 밝혔다. 범용 챗봇에 보안 문서를 더 넣는 수준이 아니라, 공격 흔적을 읽고 분석을 돕는 전문 도구를 목표로 한다. 기반모델은 여러 보안 업무에 다시 학습시켜 쓸 수 있는 큰 공통 엔진에 가깝다. 수많은 코드와 로그, 취약점 보고서를 학습한 뒤 의심 파일의 특징을 찾거나 방대한 경보의 우선순위를 정할 수 있다. 사람이 일일이 살피기 어려운 속도와 양을 줄여주는 장점이 있지만, 모델의 답이 곧 사실은 아니다. 보안 AI에서 가장 위험한 오류는 두 방향으로 생긴다. 정상 활동을 공격으로 판단하면 업무가 멈추고, 실제 공격을 놓치면 침해가 확산한다. 평가할 때 평균 정확도 하나보다 놓친 공격과 잘못 울린 경보를 따로 공개해야 한다. 새로운 공격 방식과 한국어 피싱, 산업별 시스템에서 성능이 유지되는지도 검증해야 한다.학습 데이터도 쟁점이다. 실제 사고 로그에는 개인정보와 기업 비밀, 아직 공개되지 않은 취약점이 담길 수 있다. 어떤 데이터를 누가 제공하고, 익명화와 접근통제를 어떻게 하는지 명확해야 한다. 공격 코드가 모델을 통해 재생산되거나 외부로 새지 않도록 사용 권한과 출력 제한도 필요하다.공격자는 AI를 속이는 입력을 만들 수 있다. 악성코드에 작은 변형을 주거나 로그에 거짓 신호를 섞어 탐지를 피하는 식이다. 따라서 모델 자체의 보안 시험과 독립적인 레드팀 검증, 업데이트 이력이 중요하다. 최종 차단과 대응 결정에는 숙련된 분석가가 참여해야 하며, AI의 판단 근거를 추적할 수 있어야 한다.시민들에게 당장 새로운 앱이 생기는 사업은 아니지만 금융·통신·공공서비스의 침해 대응 속도와 연결된다. 개발 성과는 매개변수 규모나 시연 장면보다 실제 탐지 성능, 오탐 감소, 취약점 수정시간, 개인정보 보호로 평가해야 한다. 보안 AI가 방패가 되려면 빠른 답보다 틀렸을 때 멈추고 고칠 수 있는 구조를 먼저 갖춰야 한다.

[데일리환경=정이든 기자] 생성형 인공지능이 글쓰기와 검색을 넘어 냉장고 정리, 집안일, 식물 관리, 시각장애인의 일상까지 파고들고 있다. 최근 주목받는 AI 앱들의 공통점은 거창한 기술을 내세우기보다 시민들이 매일 마주치는 작고 귀찮은 문제를 해결한다는 데 있다.냉장고 사진 한 장이 오늘의 요리로‘삼성 푸드(Samsung Food)’는 냉장고나 식재료를 촬영하면 인공지능이 재료를 파악해 음식 목록에 추가하고, 보유한 재료로 만들 수 있는 요리를 제안한다. 장보기 목록과 식단 계획을 만들고 남은 재료의 활용법도 찾을 수 있어 음식물 낭비를 줄이는 데 도움이 된다.다만 사진 속 식재료를 완벽하게 인식하는 것은 아니다. 상했는지 여부나 알레르기 위험까지 사진만으로 판단해서는 안 되며, 인식 결과와 소비기한을 직접 확인해야 한다. “방 청소해”를 실행 가능한 순서로 바꾼다‘고블린 툴스(Goblin Tools)’는 막연하고 부담스러운 일을 작은 행동 단위로 나눠주는 앱이다. ‘방을 정리한다’고 입력하면 쓰레기 치우기, 세탁물 모으기, 책상 정리하기처럼 바로 시작할 수 있는 단계로 쪼개준다.문장의 말투를 부드럽거나 공식적으로 바꾸고, 해야 할 일에 걸릴 시간을 가늠하거나 여러 선택지를 비교하는 기능도 갖췄다. 집안일이나 이사 준비, 여행 짐 싸기처럼 어디서부터 손대야 할지 막막할 때 유용하다. 특히 계획 수립과 시간 관리에 어려움을 느끼는 시민에게 작은 출발점을 제공한다. 화분을 찍으면 이름과 관리법을 알려준다길에서 만난 꽃이나 집에서 시들어가는 화분의 사진을 찍어 종류를 찾아주는 앱도 있다. ‘픽처디스(PictureThis)’는 사진을 바탕으로 식물을 식별하고 물 주기와 빛의 양, 관리 방법 등을 안내한다. 잎의 반점이나 변색을 분석해 의심되는 원인을 제시하는 기능도 제공한다. 그러나 식물의 상태는 흙과 습도, 계절, 해충 등 여러 조건의 영향을 받는다. 특히 독성 식물 여부나 농약 사용, 식용 가능성을 앱 결과만으로 결정해서는 안 된다. 어린이와 반려동물이 있는 가정이라면 공공기관이나 전문가의 정보를 다시 확인하는 것이 안전하다.시각 정보를 말로 바꾸는 ‘또 하나의 눈’AI 생활 앱 가운데 사회적 의미가 큰 사례는 ‘비 마이 아이즈(Be My Eyes)’다. 시각장애인과 저시력 시민이 사진을 보내면 ‘Be My AI’가 주변 사물이나 문서, 의류, 제품 포장 등을 말로 설명한다. 답이 충분하지 않으면 추가 질문을 이어갈 수 있고, 필요한 경우 사람 자원봉사자에게 영상 통화로 도움을 요청할 수도 있다.메뉴판을 읽거나 옷의 색상을 구분하고, 집 안에서 물건을 찾는 등 그동안 다른 사람의 도움이 필요했던 순간에 이용자의 독립성을 높여주는 기술이다. 공식 앱 안내에 따르면 AI 이미지 설명은 여러 언어로 제공된다. 다만 의약품 구분, 이동 방향, 전기·화재 위험처럼 잘못된 설명이 사고로 이어질 수 있는 상황에서는 사람의 확인이 반드시 필요하다. 좋은 생활 AI는 ‘대신 결정하는 앱’이 아니다생활형 AI 앱의 강점은 대단한 결과물을 만드는 데 있지 않다. 냉장고 문 앞에서 저녁 메뉴를 고민하는 시간, 어질러진 방을 보며 미루는 시간, 이름 모를 식물 앞에서 검색어를 떠올리는 시간을 줄여주는 데 있다.시민들이 확인해야 할 조건도 있다. 무료로 시작했더라도 핵심 기능에 구독료가 붙을 수 있고, 사진 속 얼굴이나 집 내부, 문서, 위치 정보가 외부 서버로 전송될 수 있다. 설치 전 개인정보 처리방침과 자동결제 조건을 확인하고, 주민등록번호·처방전·계좌정보처럼 민감한 자료는 촬영하거나 올리지 않는 편이 좋다.AI 생활 앱은 사람의 판단을 빼앗는 도구가 아니라 첫 행동을 쉽게 만들어주는 보조도구에 가깝다. 독특해 보이는 기술도 결국 오래 살아남으려면 하나의 질문에 답해야 한다. “이 앱은 시민들의 오늘을 실제로 얼마나 편하게 만드는가.”

[데일리환경=정이든 기자] 거실의 TV가 대형화되고 하루 종일 영상이나 사진을 띄워두는 기능이 늘어나면서 TV의 전력 사용량도 다시 살펴봐야 할 생활비 항목이 되고 있다. 북미 지역의 주요 TV 제조사와 유통업체, 에너지 효율 기관들은 9월 16일 TV의 전력 소비를 줄이기 위한 자율협약을 확대한다고 발표했다.이번 협약에는 삼성전자와 LG전자 등을 비롯한 주요 제조사와 운영체제 사업자, 베스트바이·월마트·스카이워스 등이 참여한다. 미국에너지효율경제위원회와 북서부에너지효율연합, 전력회사 PG&E도 효율 기준과 운영의 투명성을 점검한다.기존 TV 절전 정책이 대기전력을 줄이는 데 집중했다면, 앞으로는 실제로 화면을 켜놓았을 때 사용하는 전력까지 관리 범위를 넓힌다. 참여 기관들은 협약이 완전히 시행되면 북미 시민들이 부담하는 전기요금을 연간 약 18억 달러 줄일 수 있을 것으로 전망했다.한국에서도 눈여겨볼 부분은 ‘대기전력보다 사용 중 전력’이다. 최근 TV는 전원을 꺼도 시계나 네트워크 연결을 유지해 일정한 전력을 사용하지만, 실제 소비전력의 대부분은 화면이 켜진 동안 발생한다. 화면 크기와 밝기가 커지고 고화질 영상을 장시간 재생할수록 사용량은 늘어난다.새 TV를 구입할 때는 화면 크기와 화질뿐 아니라 에너지소비효율등급, 정격 소비전력과 연간 예상 전기요금을 함께 비교해야 한다. 같은 크기의 제품이라도 소비전력 차이가 적지 않을 수 있다. 자동 밝기 조절과 절전 모드를 켜고, 보지 않는 동안 사진이나 광고 영상을 계속 띄우는 기능을 줄이는 것도 도움이 된다.다만 북미 협약에서 제시한 18억 달러는 미국과 캐나다 시장을 기준으로 계산한 전망치이므로 이를 국내 가구의 절감액으로 그대로 환산해서는 안 된다. 이번 발표의 의미는 TV가 단순한 가전제품을 넘어 전기요금과 탄소배출을 함께 결정하는 생활 속 IT 기기라는 점을 보여준 데 있다.

[데일리환경=정이든 기자] 제임스 웹 우주망원경이 목성 질량의 약 2배에 불과한 갈색왜성을 발견했다. 지금까지 확인된 갈색왜성 가운데 가장 가벼운 사례로, 별이 만들어질 수 있는 최소 질량이 어디까지인지를 둘러싼 기존 이론에 새로운 질문을 던지고 있다. 유럽우주국(ESA)은 9월 15일 제임스 웹이 지구에서 약 1천 광년 떨어진 페르세우스자리의 별 탄생 지역 ‘IC 348’을 관측해 이 같은 천체들을 확인했다고 발표했다.갈색왜성은 별처럼 차가운 가스와 먼지 구름이 중력으로 뭉쳐 태어나지만, 질량이 충분하지 않아 중심부에서 수소 핵융합을 지속하지 못하는 천체다. 그래서 흔히 별과 행성의 중간에 있는 ‘실패한 별’이라고 불린다.연구진은 웹 망원경의 근적외선 카메라 ‘NIRCam’으로 어린 별과 갈색왜성이 내뿜는 미약한 열을 포착했다. 이후 근적외선 분광기 ‘NIRSpec’으로 빛의 성분을 분석해 질량과 대기 특성을 조사했다. 그 결과 태양 질량의 약 0.19%, 목성 질량의 약 2배밖에 되지 않는 갈색왜성이 확인됐다.특히 주목할 부분은 이 천체가 일반적인 행성과 달리 별 주위를 돌지 않고, 별과 같은 방식으로 독립적으로 태어났다는 점이다. 행성급 질량의 작은 천체도 거대한 분자구름이 붕괴하는 과정에서 홀로 만들어질 수 있다는 의미다.발견된 갈색왜성 가운데 하나에서는 주변을 둘러싼 원반의 흔적도 관측됐다. 연구진의 해석이 맞는다면 행성과 비슷한 질량을 지닌 천체 주변에서 다시 더 작은 행성이 만들어질 가능성도 있다. 다만 원반이 실제 행성 형성으로 이어지는지는 추가 관측이 필요하다.이번 발견은 별과 행성을 질량만으로 명확하게 구분하기 어렵다는 사실을 보여준다. 앞으로 중요한 것은 천체가 얼마나 무거운지만이 아니라, 어떤 환경에서 어떤 과정을 거쳐 태어났는지를 함께 밝히는 일이다. 우주가 별을 만드는 ‘최소 단위’가 어디까지 작아질 수 있는지, 과학계의 탐색은 이제 새로운 질량 영역으로 들어섰다.

[데일리환경=정민오 기자] 인공지능(AI) 경쟁이 새로운 국면에 접어들고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 AI 산업의 핵심은 누가 더 뛰어난 모델을 개발하느냐에 있었다. 이제는 이야기가 달라졌다. AI의 성능 경쟁 뒤에는 반도체 확보 경쟁이 있고, 그 뒤에는 막대한 전력 확보 경쟁이 자리하고 있다.생성형 AI는 생각보다 많은 전기를 사용한다. 대규모 언어모델(LLM)을 학습시키기 위해서는 수만 개의 고성능 반도체가 동시에 가동된다. 서비스가 시작된 이후에도 이용자의 질문에 답하고 이미지를 생성하며 영상을 제작하는 과정에서 막대한 연산이 이뤄진다. 결국 AI 산업의 성장은 데이터센터 확대로 이어질 수밖에 없다.문제는 데이터센터가 대표적인 전력 다소비 시설이라는 점이다. 서버를 가동하는 데 필요한 전력뿐 아니라 장비에서 발생하는 열을 식히기 위한 냉각 설비에도 상당한 에너지가 투입된다. 국제에너지기구(IEA)와 글로벌 컨설팅 기관들은 향후 데이터센터 전력 수요가 급격히 증가할 것으로 전망하고 있다. 이 같은 변화는 단순한 산업 이슈를 넘어 국가 차원의 에너지 정책에도 영향을 미치고 있다. 미국에서는 빅테크 기업들이 원전 전력을 확보하기 위해 발전 사업자와 직접 계약을 체결하는 사례가 늘고 있다. 일부 기업은 소형모듈원전(SMR) 투자에도 적극적으로 나서고 있다. AI 산업을 뒷받침할 안정적인 전력 공급원이 필요하기 때문이다.한편 재생에너지 확대를 주장하는 목소리도 커지고 있다. 데이터센터 증가가 탄소배출 증가로 이어질 수 있다는 우려 때문이다. 실제로 AI 산업의 성장과 탄소중립 목표가 충돌할 가능성을 지적하는 전문가들도 적지 않다. AI가 발전할수록 더 많은 전력이 필요하지만, 그 전력을 어떤 방식으로 생산할 것인가는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있다.흥미로운 것은 AI가 기후위기 해결의 핵심 기술로도 평가받고 있다는 사실이다. AI는 전력 수요를 예측하고 에너지 효율을 높이며 건물과 공장의 에너지 사용량을 최적화할 수 있다. 기후변화 예측과 재난 대응에도 활용 범위가 확대되고 있다. 다시 말해 AI는 에너지를 소비하는 기술인 동시에 에너지 절약을 가능하게 하는 기술이기도 하다.결국 AI 시대의 진짜 경쟁은 알고리즘 경쟁만이 아니다. 얼마나 많은 전력을 안정적으로 확보할 수 있는지, 그리고 그 전력을 얼마나 친환경적으로 생산할 수 있는지가 국가와 기업의 경쟁력을 좌우할 가능성이 커지고 있다.AI는 기후위기의 해결사가 될 수도 있고 새로운 전력 블랙홀이 될 수도 있다. 기술 발전의 속도만큼 중요한 것은 그 기술을 지속가능하게 운영할 수 있는 에너지 체계를 구축하는 일이다. AI 혁명은 결국 전력 혁명과 함께 갈 수밖에 없다는 사실을 보여주고 있다.정민오 기자 dailyt@naver.com