유성만의 기후테크와 주식 ⑥ | 기후를 읽는 AI 알고리즘이 투자한다

2025-08-29 유성만

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"AI는 위성·기상·에너지 사용 데이터를 통합 분석해 산업별 기후 리스크를 실시간 예측하고 있다. 글로벌 금융권은 AI를 활용해 탄소 배출, 수자원 사용, 공급망 리스크를 정밀 측정한다. 자산운용사는 머신러닝 모델로 기업별 기후 시나리오를 등급화하고, 글로벌 IT와 에너지 기업은 발전량과 전력 수요를 예측하는 AI 알고리즘을 도입해 에너지 거래의 타이밍을 최적화한다."

유성만 리딩투자증권 기업분석 애널리스트

연세대학교 경제학과 학사 및 동대학원 석사를 졸업하고, 현재 국민대학교 BIT전문대학원에서 박사과정을 이수하고 있다. 현대차증권에서 약 10년 동안 애널리스트로 근무했고, 큐브엔터테인먼트에서 CSO(전략기획본부장)을 역임했으며, 2021년 4월부터 리딩투자증권에서 기업분석 애널리스트로 재직 중이다. 새로운 시대의 변화와 흐름에 맞는 리서치에 중점을 두고, 산업 및 기업을 분석하려고 노력하고 있다.

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[편집자주] 기후위기에 대응하거나 적응하는 기업들이 늘고 있다. 기업들은 새로운 솔루션을 바탕으로 신기술을 개발하거나 정부 정책에 맞춰 기업환경을 혁신하려고 노력한다. 탄소 배출권(ETS), 에너지 저장기술(ESS), RE100, REDD+, 도시 자연화, AI 기술 등 분야에 뛰어든 기업들의 고군분투를, 그리고 투자자들의 반응과 동향, 전망을 주식시장이란 프리즘으로 살펴본다.

지난 기사

① 탄소배출권 거래제(ETS), 지속가능한 미래의 핵심 솔루션— ‘에코아이’ 사례

② ESS 빅뱅, 전기 저장이 돈되는 시대

③ RE100 전쟁: 누가 에너지를 지배하는가?

④ 도시를 고치는 기술, 기후 적응 산업의 부상

⑤ 숲으로 가는 돈: REDD+와 탄소 비즈니스

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기후 데이터, 투자판을 바꾸는 신호

최근 기후변화는 단순한 환경 문제가 아니라 전 세계 자본시장에 중대한 리스크이자 기회로 부상하고 있다. 극심한 폭염, 홍수, 산불과 같은 기후 이상 현상은 기업의 생산, 공급망, 자산 가치에 직접 영향을 미치고 있으며, 이로 인한 피해는 금융시장에도 큰 충격을 주고 있다. 이에 글로벌 자산운용사와 연기금, 보험사 등은 온실가스 배출 경로, 탄소 규제 강화 시나리오, 정책 변화 등을 반영한 기후 데이터 기반 시뮬레이션과 리스크 평가를 체계적으로 도입하고 있다. 특히, 주요 투자기관들은 국제적 가이드라인인 TCFD(기후 관련 재무정보 공개 권고안)를 준수하며, 기업과 포트폴리오가 기후변화에 얼마나 노출되어 있는지 상세히 분석합니다.

이 과정에서 기후 데이터는 단순히 환경 보호의 수단을 넘어서, 기업과 국가의 장기적 경쟁력을 판단하고 지속가능성을 평가하는 새로운 투자 기준으로 자리 잡고 있다. 예컨대, 탄소 배출량이 많은 기업은 잠재적 규제 비용, 소비자 신뢰 하락 등 전환 리스크에 직면하는 반면, 재생에너지 사용과 기후 탄력성을 강화하는 기업은 글로벌 ESG 투자자들로부터 우호적 평가를 받으며 자금 조달의 문턱이 낮아진다.

AI와 데이터가 주도하는 기후 투자

AI는 위성·기상·에너지 사용 데이터를 통합 분석해 산업별 기후 리스크를 실시간 예측하고 있으며, 글로벌 금융권은 이를 활용해 탄소 배출, 수자원 사용, 공급망 리스크를 정밀 측정한다. 자산운용사는 머신러닝 모델로 기업별 기후 시나리오를 등급화하고, 글로벌 IT와 에너지 기업은 발전량과 전력 수요를 예측하는 AI 알고리즘을 도입해 에너지 거래의 타이밍을 최적화한다. 이는 단순한 데이터 해석을 넘어, 미래 자산 배분의 방향을 결정짓는 핵심 전략으로 작동하고 있다.

AI-기후 융합이 투자 매력도를 높이고 있다 … 국내외 기업의 사례

국내 주요 상장기업들은 기후 데이터를 경영전략과 투자 유치에 적극 반영하고 있다. 포스코홀딩스는 생산공정을 실시간 모니터링해 탄소 배출량을 AI가 자동 산출하고, 이를 기반으로 ‘저탄소 철강 제품군’을 확장해 글로벌 ESG 투자자의 선택을 받고 있다. 현대자동차그룹은 차량의 전체 공급망을 분석해 기후 취약성이 높은 지역을 AI로 선별하고 부품 조달 전략을 조정하며 불확실성을 줄이고 있다. 삼성SDI와 LG에너지솔루션은 기후 예측 데이터와 ESS 운영을 결합해 에너지 저장장치의 효율을 극대화하면서 해외 전력 트레이딩과 국내 전력시장 투자 경쟁력을 높이고 있다. 이러한 상장기업들의 시도는 국내 증시에서 ‘AI-기후 융합’이 투자 매력도를 높이는 중요한 요인으로 작동하고 있다.

비상장 기업과 스타트업들도 AI 기반 기후 솔루션으로 빠르게 성장하고 있다. 에이치에너지(H Energy) 같은 신재생 스타트업은 기후 예측 AI를 활용해 태양광·풍력 발전량을 실시간 분석해 전력 거래 효율성을 높이고 있으며, 그린랩스(Green Labs) 등은 농업 스타트업으로서 기상이변에 따른 작황 리스크를 AI로 분석해 보험과 금융상품 설계에 기여하고 있다. 또 일부 기후테크 벤처들은 위성·드론 영상 데이터를 분석해 특정 지역의 산불 위험, 가뭄 가능성을 정밀 진단하며, 이를 보험사나 금융기관에 서비스로 제공하는 구조를 만들고 있다. 이러한 전문 비상장사들의 성장은 국내 탄소·ESG 시장의 새로운 성장 모멘텀으로 부각되고 있다.

해외에서는 이미 글로벌 대기업들이 AI와 기후 데이터를 결합해 투자에 직접적으로 활용하고 있다. 블랙록(BlackRock)은 머신러닝을 이용해 투자 대상 기업의 물 사용량, 탄소 배출량, 기후 리스크 노출 정도를 평가하여 투자등급을 매기는 시스템을 운용 중이다. 구글과 마이크로소프트는 AI 기반 예측 모델을 통해 재생에너지 발전량을 시간 단위로 예측해 에너지 거래와 데이터센터 운영 효율성을 높이고 있으며, 그 과정에서 전력시장 내 운용 리스크를 줄이고 있다. 또한 테슬라(Tesla)는 에너지 부문에서 기후 예측 분석을 전력저장시스템(파워월·메가팩) 운용에 적용해 안정성과 수익성을 동시에 확보하고 있다. 이처럼 해외 기업들은 AI-기후 데이터를 비즈니스 경쟁력 강화와 투자 포트폴리오 관리의 양 측면에서 동시에 활용하며, 글로벌 금융시장에 새로운 표준을 정립해 나가고 있다.

금융과 기술의 융합이 여는 미래

AI와 기후 데이터의 결합은 단순한 위험 관리 도구에 그치지 않고, 불확실성을 줄이며 새로운 투자 기회를 창출하는 핵심 성장 축으로 작용하고 있다. 국내 금융기관과 기업이 얼마나 빠르게 이러한 전략을 흡수하고, 글로벌 네트워크와 연계하느냐가 향후 10년간 한국 자본시장의 위상을 결정할 것으로 전망된다. 기후변화는 이제 리스크를 넘어 기회로 전환되었으며, 기후를 읽는 AI 알고리즘은 미래 금융 질서를 재편하는 핵심 드라이버로 자리매김하고 있다.

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용어 설명

기후 리스크(Climate Risk)

이상 기후, 탄소 규제, 해수면 상승 등 기후변화가 산업·금융시장에 미치는 위험 요인. 물리적 리스크(자연재해, 생산 차질)와 전환 리스크(규제 강화, 소비 패턴 변화)로 구분됨.

AI 기후 알고리즘

위성 영상, 기상 데이터, IoT 센서 등 방대한 정보를 학습해 기후변화가 기업·산업·자산에 미치는 영향을 분석·예측하는 인공지능 모델. 투자 의사결정과 리스크 관리에 직접 활용됨.

TCFD (Task Force on Climate-related Financial Disclosures)

금융안정위원회(FSB)가 창설한 기후 관련 재무정보 공개 권고안으로, 투자자들이 기후 리스크와 기회 요인을 정량적으로 비교할 수 있도록 돕는 글로벌 표준.

기후 시나리오 분석(Climate Scenario Analysis)

다양한 기온 상승 경로(1.5℃, 2℃, 3℃ 등)와 탄소 가격 변화, 정책 강화 등을 가정해 기업 재무성과와 투자 포트폴리오의 민감도를 평가하는 기법. TCFD 권고안에서 핵심적으로 제시됨.

ESG 투자

환경(Environment), 사회(Social), 지배구조(Governance)를 반영해 기업을 평가하고 투자에 반영하는 방식으로, 최근에는 탄소 배출 저감, 재생에너지 전환, 기후 리스크 관리가 가장 중요한 평가 요소로 부상함.

그린 파이낸스(Green Finance)

친환경 프로젝트, 기후변화 대응, 탄소중립 전환을 지원하는 금융 활동. 녹색채권, 기후펀드, 지속가능채권 등이 포함되며, 최근 AI 분석으로 투자 타당성을 검증·최적화하는 흐름이 확산 중.