탄소 뉴스
탄소 배출권 거래, 탄소 중립 기술, 탄소 포집 연구 소식을 정리합니다.
총 2,549건·최신 업데이트
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직원 퇴직 연금, 기업 탄소 중립의 새로운 전선
많은 글로벌 기업들이 탄소 중립을 표방하면서도 정작 직원 퇴직연금(4급)을 통해 화석 연료 산업에 대규모 자금을 투자하는 '노출 격차' 문제를 겪고 있습니다. 최근 테크 기업 임직원들을 중심으로 이러한 불일치를 바로잡기 위한 내부적 행동주의가 확산되며, 퇴직연금 포트폴리오의 탈탄소화가 새로운 경영 과제로 떠오르고 있습니다.
Employee retirement plans are the next frontier for corporate decarbonization↗trellis.net
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유럽은 자체 컴퓨팅 자원으로 최첨단 AI 모델을 학습시킬 수 있을까?
유럽은 대규모 데이터센터의 전력망 연결에 평균 7.6년이 소요되는 병목 현상을 극복하기 위해, 기존 EuroHPC와 국가별 AI 팩토리를 활용한 '컴퓨팅 홈(Compute-at-home)' 전략을 제안합니다. DiLoCo 방식의 저통신 연합 학습 기술을 적용할 경우, 신규 인프라가 완성될 2033년보다 훨씬 빠른 2028년에 최첨단 AI 모델 개발이 가능할 것으로 전망됩니다.
Can Europe train a frontier AI model on the compute it owns?↗github.com
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순환 경제, 바이오 메탄에서 지속 가능한 항공 연료 생산 비용 절감
Circularity Fuels는 가축 분뇨의 바이오메탄을 항공유로 직접 전환하는 모듈형 반응기 기술을 통해 기존 SAF 생산 방식보다 훨씬 저렴한 비용으로 연료 공급이 가능함을 입증했습니다. 이 기술은 탄소 배출을 줄이는 것을 넘어, 대기 중 메탄을 제거하여 탄소 네거티브 효과를 창출하며 화석 연료와 경쟁 가능한 경제성을 목표로 합니다.
Circularity Cuts Cost Of Making Sustainable Aviation Fuel From Bio-Methane↗cleantechnica.com
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중국의 2,950억 달러 규모 AI 투자: 재생 에너지와 원자력으로 차세대 데이터센터 호황을 감당할 수 있을까?
중국 정부는 5년간 약 2조 위안 규모를 투자해 전국적인 AI 데이터 센터 네트워크를 구축하고, 이를 국가 전력망 및 산업 전략과 연계하는 대규모 프로젝트를 추진합니다. 이번 계획은 컴퓨팅 인프라 확장을 넘어 태양광, 풍력 등 막대한 재생 에너지 자원을 AI 전력 수요와 통합하여 글로벌 AI 경쟁력을 확보하는 것을 목표로 합니다.
China’s $295 Billion AI Bet: Can Renewable and Nuclear Power Fuel the Next Data Center Boom?↗carboncredits.com
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분석: 영국 전기차 운전자 연간 평균 1,100파운드 절약, 총 30억 파운드 규모
영국의 배터리 전기차(BEV) 운전자는 내연기관차 대비 연간 약 1,100파운드의 연료비를 절감하고 있으며, 전체 전기차 fleet 규모로 보면 연간 총 30억 파운드의 비용 절감 효과가 발생하고 있습니다. 최근 영국 정부가 자동차 업계의 압박으로 인해 전기차 판매 목표를 하향 조정할 가능성이 제기되고 있으나, 전기차의 높은 에너지 효율과 경제적 이득은 여전히 강력한 전환 동인으로 작용하고 있습니다.
Analysis: UK’s EV drivers are now saving £1,100 each a year – and £3bn in total↗carbonbrief.org
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EU 회원국, 다운스트림 제품에까지 확대하는 CBAM 탄소 수입세 적용 합의
EU 회원국들이 탄소 누출을 막기 위해 CBAM(탄소국경조정제도) 적용 범위를 하위 제품군까지 확대하는 방안에 합의했습니다. 이번 결정은 기존 기초 소재 중심에서 기계, 전기 부품 등 금속 집약적 완제품으로 규제를 넓혀 글로벌 제조 공급망의 탄소 배출 관리 책임을 강화하려는 목적을 가집니다.
EU Member States Agree to Expand CBAM Carbon Import Tax to Downstream Products↗esgtoday.com













