◆ 홍종호> 인류의 미래를 결정할 핵심 키워드, 꼽아보자면 뭐가 있을까요? 녹색과 디지털. 다시 말해 기후 그리고 인공지능이 그 역할을 할 것 같은데요. 전방위적으로 뻗어나가는 인공지능 기술, 과연 기후 위기 대응에 도움이 될 그린히어로일지 기후위기를 더 악화시킬 그레이빌런일지 오늘 알아보겠습니다. 은기환 한화그린히어로펀드 책임운용역과 이야기 나눠보겠습니다. 안녕하세요.
◇ 은기환> 네. 안녕하세요. 반갑습니다.
◆ 홍종호> 한화그린히어로펀드. 이름이 너무 귀에 쏙 들어오는데요. 누가 지은 거죠? 혹시 직접 지으셨어요?
◇ 은기환> 아니요. 제가 직접 지은 건 아니고 회사 내에서 공모를 했고 그때 저도 이게 제일 마음에 들었어서 했습니다.
◆ 홍종호> 그렇군요. 간단히 펀드 소개해 주세요.
◇ 은기환> 이름을 콕 집어 말씀하셨으니 이어서 말씀드려보면 영화 어벤져스가 있지 않습니까? 영화를 보면 타노스라는 큰 적에 맞서 싸우기 위해 수많은 영웅들이 힘을 합쳐서 싸우잖아요. 마치 기후위기 대응이라고 하는 것도 타노스와 같은 큰 적을 태양광, 배터리, ESS 전기차, 풍력 등 모든 기계 관련 기술을 총동원해서 맞서 싸워야 된다. 이런 차원에서 그린히어로펀드라고 이름을 지었고 구체적으로는 그런 산업, 굉장히 유망한 관련 기업을 잘 찾아서 전 세계 상장 주식에 투자하고 있습니다. 그러니까 국내, 해외 주식에 주로 투자하고 있는 펀드입니다.
◆ 홍종호> 차장님도 이 펀드가 잘만 되면 히어로 역할을 하시는 거네요.
◇ 은기환> 모두가 히어로가 되었으면 하는 마음에서 여기 투자하시는 분도 그린히어로가 된다고 생각하는 차원에서 하는 겁니다. 더 구체적으로 말씀드려보면 오늘 인공지능에 대해서 말씀드리려고 하는데 저도 이 주제에 대해서 굉장히 오랫동안 펀드를 투자하는 사람으로서 고민을 많이 해왔거든요. 과연 인공지능이 기회에 도움이 되냐 마냐. 근데 지금 저의 판단은 충분히 가능성이 높다라는 생각이고요. 그래서 투자를 많이 하고 있습니다.
◆ 홍종호> 펀드 매니저로 출발을 하신 것 같은데 어떻게 기후에 관심을 갖게 되셨어요?
◇ 은기환> 투자업을 하다 보면 세상이 돌아가는 걸 많이 봐야 되고 공부를 하게 되는데요. 그러던 중에 2018년에 1.5도 특별 보고서를 알게 됐고 내용을 보니까 장난 아닌 거예요. 이 내용은 많은 분들이 아실 것 같은데 2050년 탄소 중립이라는 말이 거기서 나왔고요. 천천히 생각해 보니까 우리가 경제적 풍요를 누리고 있는 것이 산업혁명 이후로 탄소 배출을 했던 것 덕에 풍요롭게 살고 있는 거잖아요. 이거를 바꿔야 된다고 하면 경제적인 충격이 어마어마할 것이라고 생각을 했고 투자와 금융시장에도 당연히 영향을 미칠 거라고 생각을 했는데요. 그러다 보니까 자연스럽게 더 공부를 하게 되고 펀드까지 내야겠다라고 생각을 하게 되었어요.
◆ 홍종호> 논리적인 귀결입니까? 아니면 시장에서 보니까 그린 쪽의 기업들과 시장이 앞으로 커질 것 같다. 돈 벌겠다. 이런 걸 보신 건가요?
◇ 은기환> 그런 전망도 어느 정도는 있었지만 아예 제 입장에서는 투자 할 때 굳이 특정 어떠한 주제에만 국한할 필요는 없거든요. 최고의 성과를 내기 위해서는 제한을 둘 필요가 없음에도 불구하고 당시 제가 생각하고 있었던 가장 큰 바는 결국 모든 산업이 탄소 배출을 줄이는 것으로 재편이 될 것이다. 지금은 저의 펀드를 평가하는 많은 사람들이 뭔가 테마의 펀드라고 생각을 하고 있지만 저는 결코 테마라고 생각하지 않고요. 생존할 수 있는 모든 기업이 생존을 한다면 그것은 다 그린히어로가 될 수밖에 없다. 왜냐하면 기후 문제가 그만큼 큰 문제이기 때문에요. 그래서 결국에는 시장의 대부분이 그린히어로가 될 거라고 저는 전망하고 있고 거기에 맞춰서 운영을 하고 있습니다.
◆ 홍종호> 그래요. 어쨌든 오늘의 인터뷰의 주제는 AI입니다. 하여간 AI는 하루가 다르게 변화의 속도가 어마어마한 것 같은데요. AI의 가장 최신 경향성을 말씀해 주시죠.
◇ 은기환> 일단 제가 관심은 높고 공부를 하고 있습니다만 제가 AI 전문가도 아니고 그리고 AI가 시시각각 바뀌고 있어서 방송이 나갈 때쯤 또 새로운 게 나올지도 모릅니다. 진보하는 속도가 굉장히 빠른 건 사실이고요. 그게 가능하게 된 것은 결국 반도체 성능 덕분입니다.
우리가 지금 스마트폰을 포함하여 PC와 같은 것이 가능하게 된 것은 '무어의 법칙'이라고 하는 반도체 성능 개선이 있었기 때문인데요. 지금 인공지능을 이끌고 있는 건 무어의 법칙이 아니라 엔비디아의 가속 컴퓨팅입니다. GPU를 엄청 때려 넣어서 하는 가속 컴퓨팅의 성능이 압도적으로 개선되고 있기 때문에 지금의 인공지능이 현재 우리 눈앞에 펼쳐진 거거든요.
개선 속도를 보면요. 2019년만 하더라도 미취학 아동 수준이었다 라고 봤을 때 지금은 고등학교 졸업생 내지는 대학교 정도입니다. 그리고 우리가 지금의 성능을 이해하는 것도 중요하지만 3~4년 뒤를 예측하는 것도 굉장히 중요한데요. 이 정도의 성능 개선을 따라간다고 하면 2027~8년이면 흔히 얘기하는 AGI 인공지능이 인간과 거의 동등한 수준의 능력을 모든 분야에서 갖출 것이라고 하는 시기가 예상이 되고 있습니다.
엔비디아의 GPU 가속 컴퓨팅이 많이 알려지기 전만 하더라도 AGI가 몇십 년 뒤, 한 30년 뒤에 올 거라고 전망을 했어요. 그러니까 오지 않을 거라고 많이 봤던 거죠. 그런데 최근 개선 속도를 보니까 이젠 임박했다는 거고 그걸 넘어서면 인간을 뛰어넘는 지능도 2030년 이내에는 도래하는 것이 매우 유력해졌습니다.
◆ 홍종호> 올해는 폭염, 폭설 그리고 폭우도 경험하는 상황이었는데요. AI 기술 개발이 앞으로 기후 재난을 예측하고 그래서 피해를 줄이는 데도 직접 사용될 수 있다는 지적도 있는데 여기에 대한 거는 혹시 보신 게 있으세요?
◇ 은기환> 제가 최근에 확인한 관련 사례 중에서 놀라울 만한 것을 공유드리고 싶은데요. 기상 예측에서 현재는 슈퍼 컴퓨터를 많이 사용하고 있죠. 슈퍼 컴퓨터가 에너지를 굉장히 많이 사용합니다. 기후 재난이 점점 빈번해지고 변동성이 더 커진다라고 하잖아요. 그래서 기후 예측이 정말 중요해졌습니다. 예측을 해낸다면 아무리 비가 많이 오고 폭설이 내린다고 하더라도 대비를 할 수 있는 것이잖아요.
그런데 엔비디아 포캐스트넷이라고 하는 자체 GPU를 사용한 인공신경망 예측 모델을 통해 과거에 슈퍼컴퓨터가 예측하지 못했던 2018년 알제리 폭염 사례를 예측해 내기도 했었고요. 심지어 더 중요한 것은 그러한 폭염 사례를 예측했을 뿐만 아니라 예측이 걸린 시간이 슈퍼 컴퓨터의 10분의 1만이 걸렸다고 하는데 그게 에너지로 환원해서 생각을 해볼 수 있으니까요. 기존의 슈퍼컴퓨터의 기상 예측보다 AI를 사용하면 에너지도 더 적게 쓰고 더 정확하고 더 재난 상황 예측을 잘할 수 있기 때문에 특히 기후 재난이 빈번해지는 상황에서는 이 이유 때문이라도 AI를 사용하지 않을 수 없는 상황입니다.
◆ 홍종호> 지금 말씀하신 게 결국 AI가 에너지 효율을 높이는 데 활용될 수 있는 좋은 사례네요.
◇ 은기환> 네. 슈퍼 컴퓨터 대비로는 그런 것으로 알고 있습니다.
◆ 홍종호> 그래요. 그런데 급속한 AI 발전이 우리 다 알다시피 학습을 시켜야 되기 때문에 데이터센터를 엄청나게 필요로 하잖아요. 또 사용할 때도 전기를 많이 필요로 하고요. 그래서 엄청나게 전기를 소비하게 된다는 관점도 있고 동시에 AI가 에너지 효율을 극대화시키고 최적화시킨다는 얘기들도 많이 있잖아요. 양쪽의 이런 상쇄되는 상충하는 거대한 흐름에 대해서 쉽지 않은 질문입니다만 차장님은 어떻게 예측하십니까? 어느 쪽이 어느 쪽을 능가할까요?
◇ 은기환> 단기적으로는 수요가 워낙 빠르게 증가하려고 하기 때문에 일정 부분은 마이너스가 있을 수도 있다라고 생각을 합니다. 그런데 보다 중요한 것은 인공지능이라는 기술이 갖고 있는 잠재성인데요. 사실 우리가 기후위기 대응을 하기 위해 온실가스 줄이자고 수십 년 동안 노력을 해왔습니다만 잘 아시듯이 아직도 피크를 보고 있지 못하고 여전히 배출이 많이 되고 있습니다. 저도 기후 위기 문제를 깨닫고 나서 이게 왜 이럴까? 왜 안 될까라는 생각을 많이 해봤는데요. 결국에 인간의 미래에 대한 대비를 소홀히 하는 생각을 고려해보면요.
◆ 홍종호> 네. 근시안적인 사고, 태도죠.
◇ 은기환> 네. 그러한 것을 고려해 봤을 때 결국 기술이 충분히 성숙해야만 합니다. 지금까지 감축해 온 성과를 따져봐도 태양광, 풍력, 배터리 전기차 포함 한다면 히트 펌프까지 이미 상용화된 기술이 있는 것만 가능했지 그렇지 않은 쪽에서는 거의 이루어진 게 없습니다. 아직도 갈 길이 매우 멀어요. 그런데 인공지능이 아직 기술의 성숙도를 더 가속시켜줄 가능성이 있습니다.
초지능이 된다고 하는 것은 박사급 인재가 수십만 명이 쏟아져 나오는 것이다라고 표현을 하더라고요. 기술이 마련되어 있지 않은 탈탄소 기술 혁신을 촉진할 수 있는 가능성이 크고요. 최근에도 UC버클리에서 COF-999라고 하는 새로운 탄소 포집 물질을 발견했다고 합니다. 아직 발견이니까 상용화는 따져보긴 해야겠습니다만 그 물질을 발견함에 있어서도 인공지능이 굉장히 큰 공헌을 했다라고 밝히고 있거든요.
그런 가능성이 있는데 인공지능의 현재 방식은 굉장히 에너지 소모가 큰 방식입니다. 이것은 분명한 한계고요. 다만 다행히도 인공지능의 에너지 소모가 다 전기의 형태로 이루어지고 있고 인간은 탈탄소 할 수 있는 전력 생산 기술은 가지고 있어요. 저는 그래서 이 문제를 계속 고민하다 보니까 최근에 어떤 결론에 이르렀냐면요. 우리가 가지고 있는 수많은 탈탄소 기술 문제들을 다 전력을 탈탄소 하는 문제로 환원해 주는 것이 지금 인공지능의 역할이다.
예를 들어 내년, 내후년부터 자율주행 때문에 모두가 전기차를 구매를 할 수밖에 없는 상황이 될 거라고 전망을 하고 있습니다. 자율주행은 인공지능으로 돌아가는데, 사실 지금은 내연기관차를 전기차로 바꾸는 것조차도 아직 완벽하게 빠르지 않잖아요. 하지만 인공지능이 전기차 전환을 빠르게 하고, 또 자율주행이 되면 차량의 소유를 덜 필요로 하기 때문에 차량 제조 자체가 줄게 되는데요. 차량 제조에 들어가는 철강 역시 탈탄소가 굉장히 어렵지 않습니까?
결국 인공지능을 통한 자율주행이 전기차 전환을 빠르게 하고, 철강 생산도 줄게 하기 때문에 또 온실가스 배출이 줄어든다는 거죠. 또 미국에서는 단거리 항공도 굉장히 비중이 많은데 자율주행이 되면 일부 단거리 항공도 대체할 것이라는 전망도 나오고 있습니다.
◆ 홍종호> 탄소 배출을 하는 그러한 비행기 사용보다는 자율주행차를 이용해 전기로 가게 될 것이다.
◇ 은기환> 네. 항공도 탈탄소가 굉장히 어려운 부분 중에 하나로 꼽히고 있잖아요. 과거에 탈탄소가 어려웠던 여러 분야들, 탄소 포집을 포함하여 전기를 조금만 쓰면 해결할 수 있는 쪽으로 가고 있는데요. 결국 인공지능은 전기를 많이 쓰긴 하나 우리는 전기는 탈탄소화할 수 있다. 즉 전력 부분만 우리가 탈탄소를 해내면 이 문제는 해결할 수 있다, 라고 저는 긍정적으로 보고 있어요.
◆ 홍종호> 논리적으로 충분히 추론이 가능할 것도 같으면서도 사람들이 자동차에 대해서, 특히 주변에 보면 남성들이 자동차를 소유하고 싶은 욕구, 나만의 자동차에 대한 애정이 굉장히 강하더라고요. 그래서 말씀하신 대로 자율주행이 앞으로 내가 필요할 때만 차를 쓰면 되니까 차량 공유를 해도 되고 소유가 필요 없는 시대에 그만큼 철강 소비도 줄어들 것이다. 이게 과도한 낙관주의 아닌가 하는 지적에 대해서는 어떻게 보세요?
◇ 은기환> 제가 자율주행 전문가는 아닙니다만 최근 중국도 보시면 자율주행이 급속도로 좋아지고 있는 걸 관찰할 수가 있습니다. 실제로 소비자들이 자율주행이 되는 차를 구매하려는 경향이 강해지고 있어요. 중국의 전기차 시장이 굉장히 빠르게 성장 중인데 최근 한두 달은 그중에서도 자율주행에 조금 더 특화된 모델의 성장이 더 빠르게 나타나고 있습니다.
◆ 홍종호> 그만큼 사람들의 성향이나 선호 체계도 기술에 따라 바뀔 수 있다.
◇ 은기환> 경험을 해보면 거의 다 여기에 동의를 하는 것 같습니다. 아직 경험을 안 해보다 보니 그런 것 같아요. 운전을 좋아했던 수많은 사람들도 실제로 경험하고 나서는 내가 그동안 운전을 왜 한 거지 이런 반응들이 실제로 인터넷이나 SNS상에서 공유가 많이 되는 걸 저는 확인을 했거든요. 충분히 가능성이 있어요.
◆ 홍종호> 제가 한 5년 전에 이런 걸 가지고 학교에서 한번 여러 분야의 교수들하고 토론을 한 적이 있는데요. 공대 교수들은 앞으로 10년 내에 길에서 직접 운전은 불법인 일리걸한 시대가 올 수 있다. 다 자율주행으로 바뀌니까 이런 지적을 하니까. 절대 그렇지 않다. 사람들은 자기가 운전하고 자기가 가고 싶은 길 가는 거에 대한 욕구 너무 강하다. 이런 반박이 갑론을박을 했는데 그런 사람들조차도 자율주행의 맛을 들이면 생각이나 선호가 바뀌게 될 것이다라고 보는 거군요.
◇ 은기환> 저는 그렇게 예상하고 있습니다.
◆ 홍종호> 그래요. 인공지능이 발전을 하긴 하는데 너무 속도가 빠르다. 도저히 감당이 안 된다. 그리고 이렇게 가는 게 옛날 닷컴 버블 이런 것도 있지 않았습니까? 너무 과도한 거 아니냐. 실제 시장이 또 한 번 조정 과정을 거치지 않겠느냐. 이런 얘기들도 있는데 어떻게 보세요?
◇ 은기환> 투자의 세계에서는 항상 있는 일이니까 그렇기는 합니다만 생각을 해봐야 될 것 같아요. AI 자체가 사실상 안보 기술이거든요. 안보 기술이라는 걸 이해하는 게 굉장히 중요합니다. 예를 들어 지금 전 세계가 핵무기를 대칭적으로 균형 맞추는 걸 최선의 목표로 하고 있는데요. 만약에 AI와 관련한 경쟁력이나 안보 기술의 격차가 특정 독재 국가가 압도적으로 우월하게 될 경우에 인류에게 굉장히 위협이 될 수 있다라고도 많이 생각하고 있어요. 그래서 경쟁의 국면을 생각해 봤을 때는 최대한 빠른 속도로 하는 것이 저는 다행일지도 모른다는 생각까지 하고 있습니다.
◆ 홍종호> 그래요. 여러 가지 이유로 인공지능이 멈출 수 없는 그런 대세다라고 했을 때 어떤 면에서 정부 정책의 변화가 있어야 한다고 보십니까?
◇ 은기환> 지금까지 전력이 부족하고, 에너지를 많이 사용하고, 중국과 경쟁하고, 이런 말은 최첨단 미국을 중심으로 한 이야기였다 라고 하면요. 우리나라는 인공지능을 하기 위한 기본 반도체 인프라조차도 적어요. 미국의 특정 기업이 몇십만 개 가지고 있다면 우리나라는 2~3천 개 가지고 있다고 최근에 알려지기도 했거든요. 경쟁할 수 있는 상황이 전혀 아니고 만약 지금이라도 한다면 최소한 국가의 기본 핵심 안보와 보안과 인공지능을 할 수 있는 인프라를 먼저 구축하는 것이 가장 급선무인 것 같아요.
◆ 홍종호> 기초 인프라 자체가 지금 부족한 상황인가요? 한 마디로 우리나라 경쟁력이 부족한 건가요?
◇ 은기환> 경쟁력이라고 말하기도 힘들 정도로 격차가 많이 벌어져 있긴 합니다.
◆ 홍종호> 여기까지 듣겠습니다. 은기환 한화그린히어로펀드 책임운용역과 이야기 나눠봤습니다. 고맙습니다.
◇ 은기환> 네. 고맙습니다.