데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 송은하 기자 | 탄소중립은 더 이상 선언의 문제가 아니었다.
국내 주요 기업들이 2030 감축 목표와 2050 넷제로를 잇따라 공표하면서 ESG 경영은 빠르게 확산됐지만, 그 이면에서는 훨씬 더 복잡한 현실이 드러나고 있다. 목표는 설정됐지만, 이를 달성하기 위한 구조와 비용, 기술, 제도는 아직 완전히 준비되지 않았기 때문이다.

 

2025년 9월 이전까지의 정책 흐름과 기업 대응 사례를 종합하면, 넷제로는 환경 전략이 아니라 기업 경영 전체를 재편해야 하는 구조적 과제로 이동하고 있었다. 특히 생성형 인공지능 도입이 가속화되면서, 탄소 감축 전략은 기술 혁신과 결합하는 동시에 데이터 윤리와 법적 책임 문제까지 함께 떠안는 새로운 국면에 들어섰다.

 

지금 기업이 마주한 질문은 단순하다. 탄소를 줄일 수 있는가가 아니라, 줄이면서도 지속 가능한 구조를 만들 수 있는가의 문제다. 

 

기업들이 가장 먼저 움직인 영역은 재생에너지 전환이었다. 태양광과 풍력 등 친환경 에너지 사용 비중을 늘리는 것은 탄소 배출을 줄이는 가장 직접적인 방법이기 때문이다. 글로벌 시장에서는 이미 재생에너지 사용이 기업 경쟁력의 기준으로 자리 잡고 있으며, 국내 기업들도 이에 맞춰 전력 조달 방식을 바꾸기 시작했다.

 

그러나 현장의 현실은 기대와 다르게 전개되고 있다. 재생에너지는 안정적인 공급이 쉽지 않고, 기업이 필요한 만큼의 전력을 장기적으로 확보하기도 어렵다. 특히 제조업 중심 구조에서는 24시간 안정적인 전력 공급이 필수적인데, 재생에너지는 이러한 조건을 충족하기 어렵다는 한계가 있다.

 

여기에 비용 문제가 더해진다.
재생에너지 설비 구축과 전력 구매 계약에는 높은 초기 투자와 추가 비용이 발생한다. 이는 곧 제품 단가 상승으로 이어지고, 글로벌 경쟁에서 가격 경쟁력을 약화시키는 요인으로 작용한다. 결국 기업은 선택을 강요받는다.

탄소를 줄이기 위해 비용을 감수할 것인가, 아니면 비용 부담을 줄이기 위해 감축 속도를 조절할 것인가.

이 선택은 단순한 환경 문제가 아니라, 수익성과 생존 전략의 문제로 이어진다. 

 

에너지 효율 개선 역시 핵심 전략으로 제시되고 있지만, 이 역시 구조적 한계를 안고 있다.
생산 공정의 효율을 높이고 에너지 소비를 줄이면 탄소 배출도 줄어들지만, 이를 위해서는 설비 교체와 공정 혁신이 필요하다. 특히 노후 설비를 보유한 기업일수록 더 큰 비용과 시간이 요구된다.

 

대기업은 자본과 기술을 기반으로 점진적인 전환이 가능하지만, 중소기업과 협력업체는 상황이 다르다. 투자 여력이 부족한 기업은 감축 전략을 실행하기 어렵고, 이는 공급망 전체의 탄소 감축 속도를 늦추는 요인으로 작용한다.

 

넷제로는 개별 기업이 달성할 수 있는 목표가 아니다. 공급망 전체가 함께 움직여야 가능한 구조다. 이 지점에서 산업 생태계 전반의 격차 문제가 본격적으로 드러난다. 

 

탄소 포집 및 저장 기술, 이른바 CCS는 또 다른 대안으로 주목받고 있다.
이 기술은 배출된 이산화탄소를 포집해 저장하거나 재활용하는 방식으로, 기존 산업 구조를 유지하면서 탄소를 줄일 수 있는 가능성을 제시한다. 그러나 CCS는 아직 초기 단계에 머물러 있다.

기술적 안정성과 경제성이 충분히 확보되지 않았고, 저장 공간 확보와 장기 안전성 문제도 해결되지 않았다. 현재로서는 대규모 상용화가 쉽지 않은 상황이다. 이 때문에 CCS는 단기 해결책이 아니라 중장기 전략으로 인식되고 있으며, 정부의 정책 지원과 기술 개발이 병행되지 않으면 확산이 제한될 수밖에 없다. 

 

이러한 넷제로 전략에 최근 빠르게 결합되고 있는 요소가 바로 인공지능이다. AI는 에너지 사용을 최적화하고, 생산 공정을 자동으로 조정하며, 탄소 배출 데이터를 실시간으로 분석하는 데 활용되고 있다.

기업들은 AI를 통해 에너지 효율을 높이고, 불필요한 소비를 줄이며, 탄소 감축 효과를 극대화하려 하고 있다. 특히 스마트 공장, 에너지 관리 시스템, 물류 최적화 등 다양한 영역에서 AI 기반 솔루션이 도입되고 있다.

 

그러나 AI 도입은 또 다른 문제를 동시에 만들어낸다. 첫 번째는 데이터 문제다.
AI는 방대한 데이터를 기반으로 작동한다. 이 과정에서 기업의 내부 정보, 생산 데이터, 고객 정보 등이 활용될 수 있으며, 데이터 관리와 보안 문제가 새로운 리스크로 떠오르고 있다.

 

두 번째는 윤리와 책임 문제다. AI가 분석하고 판단한 결과를 기업이 그대로 활용할 경우, 그 결과에 대한 책임은 누구에게 있는지 명확하지 않다. 특히 AI가 잘못된 데이터를 학습하거나 편향된 결과를 도출할 경우, 기업은 예상하지 못한 사회적·법적 책임을 떠안게 된다.

 

세 번째는 법적 기준의 부재다. 국내에서는 AI 활용에 대한 명확한 법적 기준이 충분히 정비되지 않은 상태였다. 개인정보 보호와 관련된 법률은 존재하지만, AI 학습 데이터와 알고리즘 책임에 대한 구체적인 규정은 부족했다.

 

이로 인해 기업은 기술을 도입하면서도 동시에 불확실한 법적 리스크를 안고 움직이는 상황에 놓였다. 

결국 넷제로와 AI는 서로 다른 문제가 아니라 하나의 구조로 연결된다. 탄소 감축을 위해 AI를 도입하지만, AI는 다시 데이터와 윤리, 법적 책임 문제를 만들어낸다. 

 

이 구조를 해결하지 못하면, 탄소중립 전략은 기술적 성과를 내더라도 사회적 신뢰를 확보하지 못할 가능성이 크다. 

 

이 지점에서 다시 확인되는 것은 정책의 역할이다. 넷제로는 기업의 자율적 노력만으로 달성하기 어렵다. 전력 구조, 에너지 인프라, 기술 개발, 세제 지원, 규제 정비가 함께 작동해야 한다.

특히 AI와 결합된 탄소 감축 전략에서는 데이터 활용 기준, 알고리즘 책임, 개인정보 보호, 기술 표준 등 새로운 법적·제도적 틀이 필요하다.

 

기술은 빠르게 발전하고 있지만, 이를 뒷받침할 제도는 아직 충분히 정비되지 않았다. 이 간극이 계속될 경우, 기업은 기술 도입과 동시에 리스크를 확대하는 구조에 놓일 수 있다. 

 

결국 넷제로는 환경 문제가 아니라 구조의 문제다. 생산 방식, 에너지 사용, 공급망, 데이터, 기술, 법적 책임까지 모두 연결된 하나의 시스템이다. 기업이 직면한 현실은 단순하다. 

 

탄소를 줄이지 않으면 시장에서 밀려나고, 줄이기 위해서는 막대한 비용과 구조 전환이 필요하다.

여기에 AI 도입으로 인한 새로운 리스크까지 더해진다. 이 세 가지 압박이 동시에 작용하면서, 넷제로는 선언이 아니라 선택의 문제가 된다. 

 

앞으로의 경쟁은 단순히 누가 먼저 탄소중립을 선언했느냐가 아니다. 누가 더 현실적인 전략을 가지고 있고, 그 전략을 지속 가능하게 실행할 수 있는 구조를 갖추고 있는가의 문제다.

 

탄소중립은 이미 시작됐다. 이제 남은 것은 목표가 아니라 실행이다. 그리고 그 실행은 기술만으로 해결되지 않는다. 데이터와 윤리, 법과 제도가 함께 움직일 때 비로소 가능해진다.