AI·활용
오픈AI, 커서에 모델 공급 중단 선언 — AI 개발자가 알아야 할 것들
오픈AI가 스페이스X 산하 AI 코딩 툴 커서에 모델 공급 중단을 선언했습니다. 2026년 11월까지 유예기간이 있지만, 지금 대비가 필요한 이유와 실전 대안을 정리했습니다.

챗GPT에 질문 하나 던지고, 이미지 생성 툴로 썸네일 뚝딱 만들고, AI 번역으로 영문 메일을 완성하는 일상. 너무 편리해서 환경 이야기가 어색하게 느껴질 수도 있습니다. 하지만 최근 구글과 아마존이 발표한 지속가능성 보고서는 불편한 숫자를 정면으로 내밀고 있습니다. AI 사용이 늘수록 탄소 배출도 함께 늘고 있다는 것, 그리고 그 진짜 원인은 데이터센터 굴뚝이 아닌 ‘공급망 깊은 곳’에 숨어 있다는 사실입니다.
구글과 아마존은 2024년 지속가능성 보고서를 통해 전년 대비 탄소 배출량이 각각 25%, 16% 증가했다고 공식 발표했습니다. 두 회사 모두 AI 데이터센터 확산을 주요 원인으로 지목했습니다. 특히 주목할 점은 배출량 증가의 핵심이 데이터센터 자체의 전력 소비(스코프 2)가 아니라, 공급망 전반에서 발생하는 ‘스코프 3(Scope 3)’ 배출이라는 점입니다.
탄소 배출은 국제 기준에 따라 세 가지로 분류됩니다.
빅테크 기업들은 그동안 재생에너지 구매와 탄소 상쇄(Carbon Offset)로 스코프 1·2 배출을 어느 정도 통제해 왔습니다. 그러나 AI 인프라 확장을 위해 GPU 서버, 냉각 장치, 전력 설비를 폭발적으로 늘리면서 부품 제조 단계의 스코프 3 배출을 통제하기가 사실상 불가능해졌습니다.

이 문제가 단순한 ‘대기업 환경 성적표’로 끝나지 않는 이유가 있습니다. 스코프 3는 반도체 공급망과 직결되기 때문입니다. AI용 고성능 GPU(엔비디아 H100 등)를 만들기 위해서는 대만 TSMC의 초미세 공정이 필요하고, 이 공정은 엄청난 전력과 초순수 물을 소비합니다. TSMC 단일 공장의 연간 물 사용량은 약 1억 5,000만 톤 수준으로 추산됩니다(대만 경제부 자료 참조). 빅테크가 AI 서버를 한 대 늘릴 때마다, 그 ‘보이지 않는 비용’은 반도체 제조 국가와 지역사회가 나눠 부담하는 구조입니다.
“재생에너지로 데이터센터를 돌려도, GPU 칩 하나를 만드는 과정의 탄소를 지우는 방법은 아직 없다.”
더불어 마이크로소프트도 2023년 보고서에서 스코프 3 배출이 전체의 96% 이상을 차지한다고 밝힌 바 있어, 이는 특정 기업만의 문제가 아닙니다. AI 산업 전체의 구조적 과제입니다.
한국은 AI 반도체 공급망의 핵심 축입니다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM(고대역폭 메모리) 등 AI용 핵심 부품을 전 세계에 공급하고 있습니다. 즉, 빅테크의 스코프 3 배출 압박은 한국 반도체·IT 기업에 대한 탄소 공시·감축 요구로 직결될 수 있습니다. 이미 EU의 탄소국경조정제도(CBAM)와 미국의 공급망 ESG 실사 요구가 강화되는 추세입니다.
개인의 AI 사용량 감소가 직접적 탄소 감축으로 이어지는 효과는 미미합니다. 하지만 소비자 수요가 줄면 빅테크의 인프라 확장 속도를 늦출 수 있다는 간접 효과는 있습니다. 더 현실적인 방법은 AI 기업들이 스코프 3 공시를 의무화하도록 제도적 압력을 높이는 것입니다.
스코프 3는 기업이 직접 통제하지 않는 수백 개 협력사의 활동을 포함합니다. 데이터를 수집하기도 어렵고, 감축 책임 소재도 불분명합니다. 현재 국제 회계 기준(GHG Protocol)상 스코프 3 보고는 권고 수준이라 기업마다 집계 방식이 달라 비교도 쉽지 않습니다.
두 회사 모두 보고서에서 재생에너지 투자 확대와 공급망 탄소 감축 협력을 강화하겠다는 방향을 제시했습니다. 그러나 AI 인프라 투자 규모 자체가 워낙 빠르게 늘고 있어, 감축 속도가 증가 속도를 따라잡을 수 있을지는 여전히 불확실합니다.
AI 수요는 2025년 이후에도 폭발적으로 증가할 전망입니다. 스코프 3 배출 문제는 자발적 공시를 넘어 규제 의무화 방향으로 흐를 가능성이 높습니다. SEC(미국 증권거래위원회)와 EU의 CSRD(기업지속가능성보고지침) 모두 공급망 탄소 공시를 강화하는 방향으로 움직이고 있습니다. AI 기업이 ‘친환경’을 주장하려면 데이터센터 재생에너지만으로는 부족하고, 반도체 제조부터 서버 폐기까지 전 주기를 들여다봐야 한다는 압박이 커질 것입니다. 여러분은 AI를 편리하게 쓰는 동시에 이 문제에 어느 정도의 관심을 가져야 한다고 생각하시나요? 댓글로 의견 나눠주세요.
출처: AI타임스 – 전체기사