패스트푸드를 주문하면서 어떤 메뉴가 환경에 나은지 따지는 이들은 많지 않다. 그런데 성인 1만 명 이상을 대상으로 한 새 실험에서 메뉴에 환경 영향 정도를 표시하면 소비자 선택이 달라질 수 있다는 결과가 나왔다.

일상에서 환경에 나은 선택을 해야 한다고 머리로는 알면서도 행동으로 옮기지 못하는 사람이 많다. 환경 부담은 선택에 따른 결과가 눈에 잘 보이지 않아 판단하기 어려운 경우가 많다.

미국 캘리포니아대 연구팀은 패스트푸드 모의 메뉴에 기후 영향 정도를 표시하면 선택이 바뀌는지 알아보는 실험을 했다. 실험은 온라인으로 진행됐다. 성별과 인종, 민족, 연령, 학력이 미국 인구를 대표하도록 표집한 성인 1만 명 이상에게 패스트푸드 모의 메뉴에서 메인 메뉴 1개를 주문하게 했다. 모의 메뉴는 미국 인기 패스트푸드 체인을 본떠 만들었고 비프버거와 치킨버거, 피시버거, 식물성 고기 버거, 샐러드 등 16개 품목을 담았다.

연구팀은 메뉴 옆에 붙일 라벨 6종을 만든 뒤 피험자를 6개 그룹으로 무작위 배정해 그룹마다 다른 라벨을 제시했다. 라벨은 QR코드만 표시한 대조군과 환경 비용을 금액으로 환산해 표시한 것, 기후 영향을 알파벳과 색 등급으로 표시한 것, 등급에 더해 그 등급이 어디쯤 위치하는지까지 보여준 것, 온실가스 배출량이 많은 메뉴에 기후 영향이 크다는 라벨을 붙인 것, 같은 메뉴에 경고 문구를 넣어 기후 영향이 크다고 알린 것 등 6가지였다.

피험자 가운데 기후에 나쁜 영향이 큰 메뉴를 고른 비율을 분석한 결과 QR코드만 표시한 대조군은 53%였다. 이 수치가 기후 관련 정보가 전혀 없을 때 기준값이 된다.

다른 라벨을 본 그룹에서는 알파벳과 색 등급을 표시한 쪽이 48%, 등급 위치까지 보여준 쪽이 46%, 기후 영향이 크다는 라벨을 붙인 쪽이 45%, 경고 문구를 넣은 쪽이 47%로 나타났다. 어떤 메뉴가 기후에 더 나쁜지 알고 있으면 폭은 크지 않아도 환경에 나은 메뉴를 고를 가능성이 높아진다는 뜻이다. 환경 비용을 금액으로 환산한 라벨에서도 환경에 나쁜 메뉴를 고를 확률이 49%로 떨어졌지만 이 차이는 유의하지 않았다.

친환경 메뉴를 고르는 비율이 두드러지게 늘어난 쪽은 등급 위치까지 보여준 그룹과 기후 영향이 크다는 라벨을 붙인 그룹이었다. 열량과 포화지방산, 나트륨, 당분, 과일, 채소, 견과류, 식이섬유 등을 반영한 영양 점수에서는 그룹 간 유의한 차이가 없었다.

가장 효과가 큰 라벨은 읽기 쉽고 소비자가 이해하기 쉬운 형태였다. 설문에서 기후변화를 강하게 우려한다고 답한 피험자일수록 라벨을 보고 환경에 나쁜 메뉴를 피하는 경향이 강했다.

이번 실험은 실제 패스트푸드 매장이 아니라 온라인에서 가상 메뉴를 보고 진행됐다. 실험에서 효과가 확인된 라벨이 현실에서도 같은 효과를 낼지는 알 수 없다.

그럼에도 라벨에 기후 영향 정도를 적는 작은 조치가 결과적으로 큰 영향을 남길 수 있다. 과학 매체 사이언스얼럿(ScienceAlert)은 최근 전국 데이터를 보면 미국 성인 3분의 1이 매일 패스트푸드를 먹는 만큼 이런 작은 표시 변경만으로도 기후에 나쁜 영향이 큰 식사를 하루 수백만 끼 줄이는 효과로 이어질 수 있다고 전했다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

패스트푸드 메뉴에 환경 영향 표시하면…
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AI를 떠받치는 반도체 상당 부분을 공급하는 곳은 미국 반도체 기업 엔비디아(NVIDIA)다. AI가 확산하면서 엔비디아 시가총액은 계속 올랐고 2025년 10월에는 세계 최초로 5조 달러를 넘어섰다. 이런 엔비디아가 AI 업계 중앙은행이 됐다는 보도가 나왔다.

엔비디아는 최근 3년 동안 스타트업에 98조원대(700억 달러) 넘게 투자했고 고객사에도 420조원대(3,000억 달러) 규모 금융 지원을 제공했다. 보도에선 엔비디아가 업계 자금 공급에서 매우 중요한 역할을 맡고 있어 이 회사를 AI 중앙은행이라고 부르는 이들도 있다고 전했다. 또 젠슨황 엔비디아 CEO 주장처럼 이런 막대한 투자가 업계 성장을 돕는 건 맞지만 위험도 따른다고 지적했다.

◇ 최대 고객이 경쟁자로=엔비디아가 이런 재무 전략을 펴는 배경에는 최대 고객이 경쟁 기업으로 바뀌고 있다는 사정이 있다. 아마존과 구글, 메타, 마이크로소프트 같은 빅테크는 엔비디아 매출 절반을 차지한다. 하지만 이들 기업은 저마다 AI 인프라에 거액을 투자할 뿐 아니라 자체 반도체 설계에도 나섰다. 앞으로도 엔비디아 반도체를 대량으로 사들일지는 불투명하다.

빅테크 입장에서 자체 개발 반도체는 엔비디아 제품 가격의 5분의 1에서 3분의 1 수준이어서 매우 싸다. 자사 소프트웨어에 맞춰 반도체를 설계할 수 있어 일부 처리에서는 성능도 뛰어나다.

엔비디아에 더 골치 아픈 대목은 일부 빅테크가 자사용뿐 아니라 외부 판매까지 염두에 두고 반도체 생산을 계획하고 있다는 점이다. 구글은 독립 AI 연구기업인 앤트로픽(Anthropic)에 AI 특화 프로세서인 TPU를 대규모로 공급하는 계약을 맺었다. 아마존도 자체 맞춤형 AI 칩인 트레이니움(Trainium)을 외부에 팔기 위해 고객과 협의를 시작한 것으로 알려졌다.

블룸버그인텔리전스는 AI용 프로세서 시장에서 맞춤형 반도체 점유율이 점차 늘어 2026년 40%에서 2030년 말 50%까지 커질 수 있다고 전망했다.

◇ 차입 비용 격차 메우는 엔비디아=빅테크는 신용등급이 높아 낮은 금리로 돈을 빌릴 수 있다. 클라우드 기업도 비슷한 투자 수요가 있지만 빅테크만큼 매출이 크지 않아 금리가 높을 수밖에 없다. 실제로 구글 모회사인 알파벳(Alphabet) 차입 금리는 신생 AI 기업 코어위브(CoreWeave)의 절반 수준에 불과하다.

엔비디아는 빅테크와 신생 AI 기업 사이 차입 비용 격차를 메우는 역할을 하고 있다. 그 방법 가운데 하나가 앞으로 고객이 될 스타트업이나 엔비디아 반도체 수요를 간접적으로 만들어낼 기업에 대한 투자다. 엔비디아는 2025년 이런 투자를 90건 집행했다. 2024년의 2배에 가까운 규모다. 2026년에도 9월까지 이미 투자 60건에 합의했다.

엔비디아 투자 일부는 오픈웨이트 AI 모델 확산을 겨냥한다. 오픈웨이트 모델은 무료로 내려받아 고칠 수 있다. 반면 앤트로픽과 오픈AI(OpenAI), 구글이 제공하는 AI 모델은 구독 방식으로 제공되며 내부 구조가 공개되지 않는다.

허깅페이스(Hugging Face) 인수가 대표 사례다. 엔비디아는 18조 1,024억 2,000만원대(129억 3,030만 달러)에 허깅페이스를 사들였다. 빅테크에서 독립한 AI 제품과 기업을 늘려 엔비디아 반도체 수요를 끌어올리려는 포석이다.

◇ 데이터센터 임대까지 보증=엔비디아는 막대한 연산 능력이 필요하면서 현금을 계속 태우는 대형 AI 연구기업을 상대로도 독특한 방식을 쓰고 있다. 엔비디아가 미국 오하이오주에서 지원하는 초대형 데이터센터는 일본 복합기업 소프트뱅크(SoftBank) 계열 SB에너지(SB Energy)가 소유하고 오픈AI가 입주한다.

엔비디아는 이 데이터센터 토지와 건물 임대 계약에 더해 시설 운영에 필요한 전력 구매 계약까지 보증했다. 그 대가로 이 프로젝트에는 엔비디아 프로세서 150만개가 쓰이며 시설 운영 기간에 업그레이드도 여러 차례 이뤄질 전망이다.

아마존과 구글에서 반도체를 사는 앤트로픽도 이 연결망에서 벗어나지 못한다. 보도에 따르면 앤트로픽은 복잡하게 얽힌 여러 계약을 통해 엔비디아가 투자한 람다(Lambda)에서 클라우드 컴퓨팅 능력을 빌리는 350억 달러 규모 계약을 맺었다. 람다는 또 다른 신생 기업 헛8(Hut 8)이 짓는 시설을 쓴다. 보도에선 헛8 연산 능력을 엔비디아가 모두 빌려 쓰고 있어 컴퓨팅 능력 대부분을 엔비디아가 람다에 다시 빌려주는 구조일 수 있다고 지적했다.

엔비디아가 이런 프로젝트에 외부 자금을 끌어들이는 독창적인 방법도 찾고 있다. 투자자가 별도 투자기구에 돈을 대면 그 투자기구가 엔비디아 하드웨어를 사서 인프라를 짓고 연산 능력을 판매하는 방식이다. 엔비디아는 이런 거래에 현금을 미리 내지도 않고 빚을 지지도 않는다. 다만 일부 거래에서는 일정 기간이 지난 뒤 하드웨어 가치가 예상보다 낮으면 그 차액을 메워주는 잔존가치 보증을 제공한다. 보증 한도는 거래 총액의 최대 4분의 1이다.

고객 수요를 원활하게 하려고 갈수록 복잡한 금융 상품을 쓰는 곳은 엔비디아만이 아니다. 경쟁사 AMD는 오픈AI와 메타가 자사 반도체를 대량으로 사는 계약을 따내는 대가로 두 회사에 AMD 지분을 대규모로 넘기는 안을 제시했다. 이런 환경에서는 원래라면 자금을 구하기 어려웠을 투기적 프로젝트까지 지어질 위험이 있다는 지적이다.

AI 시장에서 관련 기업 자금 지원에 엔비디아만큼 깊이 관여한 기업은 없다. 보도에선 엔비디아 투자가 지금까지 매우 순조로웠지만 호황이 길어질수록 AI 거품이 꺼질 때 떠안을 손실도 커진다는 점을 알아둬야 한다고 짚었다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

엔비디아, AI 업계 중앙은행 됐다
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미국 증권거래위원회(SEC)가 미국 금융시장을 디지털 시대로 이끌겠다며 혁신 면제(Innovation Exemption) 명령을 발령했다. 토큰화 주식 거래소를 기존 규제 대상에서 5년 기한으로 제외하는 조치다.

토큰화 주식은 주식 증권을 전자화한 것으로 토큰화 증권 거래소(TSV·Tokenized Securities Venue)가 기업 허락을 받아 발행한다. 거래는 블록체인 위에서 이뤄지는 온체인 거래 방식이다. 물리적인 거래소 운영 시간에 얽매이지 않아 기본적으로 연중무휴 언제든 거래할 수 있다.

폴 앳킨스(Paul Atkins) SEC 위원장에 따르면 SEC는 2025년 미국 금융시장이 온체인 거래로 옮겨갈 수 있도록 연방 증권법에 따른 규칙과 규제를 현대화하는 프로젝트 크립토(Project Crypto)를 시작했다. 그 성과가 가상화폐 분류와 당국 관할을 명확히 하고 시장 투명성과 투자자 보호를 높이는 클래리티법(Clarity Act·시장구조법안)이었다.

클래리티법은 2026년 5월 상원 은행위원회를 통과해 본회의 심의를 노렸다. 하지만 표결 절차에서 필요한 60표를 얻지 못했다. 찬성은 49표, 반대는 50표였다. 법안 자체가 기각된 건 아니어서 재표결을 추진할 수는 있다. 다만 중간선거를 앞둔 시기여서 재표결이 이뤄지더라도 한참 뒤가 될 것으로 보여 2026년 안에 통과되기는 사실상 어려워졌다.

이에 앳킨스 위원장은 SEC 권한 안에서 할 수 있는 혁신 면제를 발령했다. 토큰화 주식 온체인 거래를 촉진해 미국 금융시장을 디지털 시대로 이끌겠다는 의지를 보인 것이다.

미국 연방 증권법에는 발행시장을 다루는 1933년 증권법과 유통시장·거래소 등을 다루는 1934년 증권거래법이 있다.

이번 명령은 증권거래법 제36조(a)(1)에 근거해 일시적인 조건부 면제 조치 2가지를 인정한다. 하나는 TSV를 증권거래법 제3조(a)(1)이 정한 거래소 정의에서 빼는 것이다. 다른 하나는 대상 기업으로 불리는 유동성 공급자를 증권거래법 제3조(a)(5)에 따른 딜러 정의에서 제외하는 것이다.

앳킨스 위원장은 혁신 면제가 투자자 보호와 시장 건전성 기준을 충족하면서 미국에서 책임 있는 혁신이 자리 잡는 걸 가로막아 온 과제를 해결하려는 조치라고 말했다. 연방 증권법에 담긴 사기 방지와 시세 조종 방지 규정은 모든 증권 거래 활동에 그대로 적용된다. 혁신 면제는 공표 5년 뒤 효력이 끝날 예정이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

美 SEC, 토큰화 주식 온체인 거래 위해 규제 5년 면제
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AI 챗봇 클로드(Claude)를 개발하는 앤트로픽(Anthropic)이 사내 AI 활용 실태를 보여주는 지표를 공개했다. 2026년 8월 기준 AI 연구개발 업무 26%를 클로드가 주도하고 있으며 주요 사내 플랫폼에서는 AI 에이전트 3만 개가 동시에 돌아가고 있다.

고성능 AI 모델을 개발하는 기업에서는 AI 자체가 차세대 AI 개발에 쓰이는 일이 늘고 있다. 앤트로픽은 AI가 연구개발을 어디까지 맡고 있는지와 AI 에이전트를 얼마나 감시하고 있는지, 컴퓨팅 자원을 어떤 용도에 배분하는지 등 3가지 척도로 AI 활용 현황을 보고했다.

앤트로픽은 첫 번째 척도인 AI 연구개발 분담 정도를 나타내려고 앤트로픽 R&D 자동화 지수(Anthropic R&D Automation Index)라는 지표를 시험 삼아 만들었다. 이 지표는 AI 연구기관 에포크AI(Epoch AI)가 제안한 평가 기준을 바탕으로 연구개발에 대한 AI 관여도를 6단계로 나눈다.

레벨0은 사람만으로 과제를 수행하는 단계다. 레벨1은 AI 관여가 극히 제한적이어서 작업 대부분을 사람이 하고 레벨2는 AI가 일부 작업을 돕지만 사람이 주도해 과제를 진행한다. 레벨3에서는 AI가 사람의 세세한 지시와 감독을 받아 작업 대부분을 맡는다. 레벨4는 사람에게 큰 방향만 지시받은 AI가 작업 대부분을 스스로 진행하는 단계다. 레벨5는 AI가 과제 발굴부터 실행까지 자율적으로 해내는 완전 자율 단계다.

2026년 8월 기준 앤트로픽 연구개발 업무 26%가 레벨4에 도달했다. AI와 사람이 함께 작업하는 레벨3 이상까지 합치면 90%를 넘는다. 반면 측정 대상 AI 연구개발 업무 가운데 레벨5 완전 자율에 이른 건 없었다.

앤트로픽 연구개발 업무를 이 지수로 분류해 시계열로 보면 AI가 연구를 주도하는 레벨4(AL4) 비중은 2026년 초 거의 0%였다가 2026년 8월 26%까지 늘었다.

2026년 8월 기준 앤트로픽 주요 사내 에이전트 플랫폼에서는 연구와 엔지니어링을 맡은 AI 에이전트 3만 개가 동시에 가동되고 있었다. 에이전트 감시 수준에 대해 앤트로픽은 에이전트 조작을 실행 전에 확인하는 감시와 실행 후 활동 기록을 분석하는 감시를 함께 쓰고 있다고 밝혔다. 2026년 8월에는 판단 10억 건 이상을 감시했고 그중 우선순위가 가장 높은 50건을 매주 사람 담당자가 확인하고 있다고 설명했다.

컴퓨팅 자원 배분과 관련해 2026년 7월 13~20일 1주일을 조사한 결과 AI 연구개발용 컴퓨팅 자원 6%가 안전성 관련 연구에 쓰였다. AI가 AI 연구개발을 수행하는 용도로 좁히면 안전성 관련 비중은 12%였다.

앤트로픽은 앞으로도 각 지표를 꾸준히 공개할 계획이다. 또 여러 외부 조직에서 독립 제3자 평가자를 받아들여 사내 데이터와 평가 과정을 검증할 수 있도록 하겠다고 밝혔다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.

앤트로픽, 사내 AI 에이전트 3만 개 동시 가동중
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