20P by xguru 3달전 | favorite | 댓글과 토론

AI 혁명

  • 생성형 AI
  • 응용 AI
  • 머신 러닝의 산업화

디지털 미래 구축

  • 차세대 소프트웨어 개발
  • 디지털 신뢰와 사이버 보안

컴퓨팅 및 연결성의 최전선

  • 고급 연결성
  • 몰입형-현실 기술
  • 클라우드 및 엣지 컴퓨팅
  • 양자 기술

첨단 공학

  • 로봇 공학의 미래
  • 모빌리티의 미래
  • 생명공학의 미래
  • 우주 기술의 미래

지속 가능한 세계

  • 전기화 및 재생 가능 에너지
  • 전기화 및 재생 가능 에너지를 넘어선 기후 기술

목차는 위와 같습니다. 아래는 AI가 요약한 내용입니다.

생성형 AI

  • 생성형 AI는 대화형 AI, 이미지 생성, 음악 작곡 등에서 비약적 발전을 이뤄내며 광범위한 분야에서 혁신을 가속화하고 있음. 다만 편향, 오보, 딥페이크 등의 위험성도 안고 있어 이에 대한 대책 마련도 필요할 것으로 보임
  • 다중 모달 생성 모델, 강력한 오픈소스 모델, 자연어 처리의 context window 확장, LLM의 기업용 툴 내재화, Multi-agent 접근법 활용 확대 등이 주요 기술 트렌드
  • 주요 불확실성 요인
    • 사이버 보안 및 프라이버시 우려
    • 윤리적 고려사항
    • 규제 및 컴플라이언스
    • 저작권 소유권 및 보호
    • 환경적 영향
    • 부정확성
  • 핵심 질문
    • 모델 생성 비용 변화와 경쟁 양상
    • 기업의 지출 증가와 수익화
    • 오픈소스와 클로즈드 소스의 발전
    • 위험 요인 관리 방법
    • 사회공학에 대한 정책
    • 실제 사용을 위한 오류율과 hallucination 제어 수준
    • gen AI로 인한 직무 변화의 정도
    • 관련 기술 발전에 따른 주요 사용 사례와 기업의 포지셔닝

응용 AI

  • 기계 학습, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등의 분석 AI 기술이 모든 분야에서 점점 더 중요해지고 있음. 생성형 AI에 대한 관심이 응용 AI의 잠재력에 대한 인식도 제고. 하지만 기업 문화 변화, 대규모 데이터 확보/활용/구성, 최종 사용자의 모델 출력값 해석과 신뢰 구축 등의 어려움도 존재
  • 데이터 중심 AI 강조, 하드웨어 가속화에 대한 모멘텀 증가, 생성형 AI가 응용 AI의 문을 더 활짝 열어줌 등이 주요 트렌드
  • 주요 불확실성 요인
    • 사이버 보안 및 프라이버시 문제
    • 규제와 컴플라이언스
    • 윤리적 고려사항
    • 운영 리스크
  • 핵심 질문
    • 생성형 AI와 응용 AI의 전략적 결합
    • 인재와 기술 스택에 대한 시사점
    • 경쟁 우위 선점을 위한 방안
    • 비용 절감과 AI의 신뢰성/책임성 간 균형
    • AI 관련 리스크 관리를 위한 조치

기계학습 산업화

  • MLOps는 기업 내 머신러닝 애플리케이션을 확장하고 유지하는 프로세스로, ML 파일럿 프로젝트를 강건한 비즈니스 프로세스로 전환하는데 핵심. 특히 Gen AI의 등장으로 MLOps 역량에 대한 요구사항도 변화
  • 모니터링과 오케스트레이션의 MLOps 핵심 구성요소화, 사전 구축된 솔루션과 API 사용 증가, Gen AI에 대한 MLOps의 중요성 대두 등이 주요 트렌드
  • 주요 불확실성 요인
    • 산업화된 ML 도입을 위한 선행 투자와 자원 필요
    • 대규모로 ML 솔루션을 유지 관리하기 위한 프로세스와 책임소재 확립
    • 빠르게 진화하는 시장에서 기존 벤더 제품과 신규 제품 간 가치 실현의 효율성 간 균형
    • 역량 불일치 가능성 방지
    • 편향 해소를 위한 지속적인 모니터링과 평가
    • 증가하는 자동화에 따른 기술 및 인재 진화
  • 핵심 질문
    • MLOps 관행과 기술 생태계 진화 방향
    • 새로운 ML 기술 중 조직의 니즈에 맞는 우선순위
    • 산업화된 ML이 조직과 운영 모델 및 엔지니어링 역할에 미치는 영향
    • AI/ML의 신뢰할 수 있고 책임감 있는 사용 보장을 위한 MLOps 노력과 책임 역할 정의
    • MLOps의 ML/DL/Gen AI 통합 방안

차세대 소프트웨어 개발

  • 생성형 AI, 클라우드 기반 아키텍처 등 첨단 기술이 개발자의 역량을 강화하고 비기술 전문가의 애플리케이션 개발 참여를 가능케 함. 통합 과제, 명확한 측정 지표 부재, 개발자 대규모 재교육 필요성 등으로 광범위한 도입에는 시간이 더 걸릴 것. 하지만 초기 도입 기업은 생산성 향상의 토대를 마련하고 있음
  • AI 기반 개발 툴의 개념 증명에서 광범위한 적용으로의 전환, 통합된 개발 플랫폼으로의 추세, 인재 영역의 변화, 컴플라이언스와 신뢰에 대한 관심 증대 등이 최신 트렌드
  • 주요 불확실성 요인
    • 자동화된 테스트와 리뷰에만 의존할 경우의 오류 증가
    • Low/No-code를 경험 많은 개발자의 모니터링과 디버깅 없이 사용하는 것의 한계
    • 다양한 벤더의 조정되지 않은 변경 및 업그레이드로 인한 버전 관리의 어려움
    • AI가 생성한 코드의 품질과 보안 문제
    • AI 생성 코드의 지적 재산권 및 법적 책임 문제
    • API로 인한 잠재적 보안 취약점
  • 핵심 질문
    • AI 생성 코드가 소프트웨어 엔지니어의 일상 업무와 책임 및 수에 미치는 영향 정도
    • 아마추어 개발자에 의한 no-code 기술 활용이 전문 소프트웨어 개발자의 수요를 감소시킬 수 있는 정도
    • 팀이 업무 방식의 변화를 수용할지 여부
    • AI 생성 코드의 지적재산권 문제
    • 애플리케이션의 유지 책임 소재
    • 조직의 소프트웨어 팀 재교육 투자 여부
    • 엔지니어의 AI 지원 툴의 양질의 결과물 식별 역량 강화 방안

디지털 신뢰와 사이버 보안

  • 디지털 신뢰와 사이버 보안은 조직이 기술과 데이터 리스크를 관리하고 혁신을 가속화하며 자산을 보호할 수 있게 함. 클라우드/엣지 컴퓨팅, 응용 AI, 차세대 SW 개발 등 신기술 도입으로 그 중요성이 더욱 커지고 있음. 하지만 통합 과제, 조직 사일로, 인재 부족 등으로 도입에 어려움 직면
  • Gen AI 리스크 및 준비 태세 관리가 주요 초점, 사이버 범죄자와 위협이 빠른 속도로 진화, CISO 역할 외 새로운 구매자 등장, 사이버 보안 플랫폼과 Best-of-breed 솔루션 간 논쟁 지속, 비트코인과 이더리움 ETF가 주류 관심 촉발, 블록체인 기업들이 파일럿에서 토큰화된 금융 자산의 대규모 구축으로 이동 등이 최근 주요 변화
  • 주요 불확실성 요인
    • 구현의 복잡성
    • 레거시 시스템과의 통합 시 호환성 문제
    • 산업별 신뢰 구조 기술 사용에 대한 표준화 부족
    • 프라이버시와 공정성/안전성 간 긴장 관계
    • 지정학적 긴장에 따른 사이버 리스크 증가
    • 블록체인과 토크나이제이션에 대한 규제 환경의 파편화
    • 설명 가능한 방식으로 대형 AI 모델을 개방하는 방법의 불확실성
    • 기밀 데이터가 LLM 학습에 사용되는 것에 대한 기업의 우려
    • 디지털 신뢰 조치를 핵심 제품 기능으로 통합하는 것에 대한 리더들의 인식 부족
    • Web3의 가치 제안과 UX 이해 부족
    • 소비자 보호에 대한 규제 당국의 관심 증대
  • 핵심 질문
    • 고객/직원/커뮤니티의 보안, 경험, 프라이버시에 대한 기대 관리 방안
    • 규제 당국이 새로운 신뢰 기술의 요구 사항과 과거의 기준을 조정하는 방법
    • 선제적인 사이버보안 리스크 관리에 대한 규제 당국의 기대 증가에 따른 보고 비용 관리 방안
    • 가장 중요한 시스템/데이터 유형 식별과 위험에 노출된 부분 파악
    • 미래에 대비한 디지털 포트폴리오 아키텍처에 "제로 트러스트" 등의 개념을 내재화하는 방법
    • Web3의 기술적으로 신뢰할 수 있고 상업적으로 실행 가능한 비즈니스 모델과 가치 사슬
    • Web3 생태계와 기존 기업 시스템 아키텍처 및 Web2 플랫폼과의 공존 방식 등에 대한 향후 고민 필요

고급 연결성

  • 고급 연결성 기술은 소비자와 모빌리티, 제조, 농업 등 다양한 산업의 경험을 혁신할 잠재력. ROI의 불확실성으로 일부 최신 연결 기술에 대한 투자를 꺼리는 기업들도 있지만, 차세대 위성 연결, 사설 5G 네트워크, 6G 등이 빠르게 발전하면서 통신사와 기업은 혜택 향유를 위한 준비 필요
  • 통신 산업의 어려움 지속, 사설 네트워크 도입 진전, 6G의 지속적인 발전에도 불구하고 일부 의문점 상존, 모바일 네트워크에서 xRAN 도입 부상, LEO위성 constellation 구축 진전 등이 주요 동향
  • 주요 불확실성 요인
    • 통신사의 수익성 악화
    • 산업용 수직 계열화와 고객들에 대한 서비스 수준 협약 요구에 부합하는 성숙한 사용 사례 부재
    • IoT 도입 속도를 늦추는 시장의 분절화, 보안 문제, 상호운용성 결여, 복잡한 구축, 표준화 부족 등의 생태계 성숙도 부족
    • 5G/6G 인프라 구축을 위한 정부 개입의 역할 불확실성
  • 핵심 질문
    • 통신 산업이 수익성을 개선하기 위해 필요한 근본적인 변화
    • 광섬유 시장 변화가 고객의 네트워크 옵션에 미치는 영향
    • 5G 수익화 충분성 여부
    • 차세대 무선 기술에 대한 이해관계자들의 기대
    • 6G의 모습과 네트워크 장비 업체, 통신사, 기업, 칩 제조사의 투자와 수익 창출을 위한 필요 조건
    • 사설 네트워크 도입의 성공 가능성과 기업들의 혜택 놓치지 않기 위한 필요 사항
    • LEO 발사 확대와 기술 발전에 따른 위성의 공급 과잉 가능성

몰입형 현실 기술

  • 몰입형 현실 기술은 현실 세계에 가상의 물체를 추가하거나 가상 세계에서 상호작용을 가능하게 함. 하드웨어 개발 지연, 불안정한 투자와 소비자 수요 등의 어려움에도 불구하고, Vision Pro 헤드셋 출시, 기업의 디지털 트윈 기술 관심 지속 등 탄력성 보여줌
  • 헤드셋 시장의 선택적 성장, 게임을 넘어 디지털 경험으로 확장 중인 가상 세계, 기업 도입의 지속에도 예상보다 확장에 더 오랜 시간 소요 등이 주요 트렌드
  • 주요 불확실성 요인
    • 하드웨어/SW 개선을 통한 소형화, 내구성 향상, 정밀도와 사용자 편의성 개선
    • 열 관리, 배터리 수명 연장 등 기술적 해결 과제
    • 비용 절감 속도와 수준의 불확실성
    • 사용자 니즈의 범위 성장에 대한 의문
    • 사용자 행동 추적과 관련된 보안 및 개인정보 보호 문제 완화
    • AR/VR 플랫폼 사용 시 안전 문제 해결
    • 의도된 사용에 따른 다양한 폼팩터의 확산이 각각에 가장 적합한 사용 사례에 대한 불확실성 야기
  • 핵심 질문
    • 다양한 환경(가정, 직장, 이동 중)에서의 사용 사례가 미치는 잠재적 영향
    • 기기 하드웨어의 진화 방식과 속도
    • 새로운 원격/하이브리드 근무 방식과 인간-기계 인터페이스에 몰입형 현실이 미치는 영향
    • 기업이 새롭고 진화하는 사용 사례에 필요한 기술 인프라를 효과적으로 관리하는 방법
    • VR 기술의 안전하고 안심할 수 있으며 윤리적인 사용(콘텐츠 조정, 데이터 프라이버시, 사이버보안 포함)을 보장하기 위해 필요한 규제 프레임워크

클라우드와 엣지 컴퓨팅

  • 기업은 전통적인 온사이트 저장 및 관리 방식에서 원격 하이퍼스케일 데이터 센터부터 엣지의 온사이트 서버에 이르기까지 여러 인프라 지점에 걸친 분산 방식으로 전환 중. 클라우드와 엣지 컴퓨팅의 균형 있는 워크로드 배분은 리소싱, 지연 시간, 데이터 프라이버시, 보안 확장성 최적화에 기여
  • AI 수요 증가로 클라우드와 엣지 컴퓨팅의 사용이 크게 증가, 온프레미스 엣지 솔루션에 대한 우선순위 변화, 일부 사용 사례의 경우 AI 모델의 클라우드에서 엣지 컴퓨팅으로의 전환이 차세대 진화를 의미, 기업들이 GPU 공급망을 다양화하는 추세 등이 최근의 주목할 만한 변화
  • 주요 불확실성 요인
    • 엣지 노드와 디바이스 수 증가에 따른 규모 확장의 어려움
    • 클라우드 솔루션을 효과적으로 구현할 인하우스 인재 부족과 경영진 지원 부족
    • ML/AI 모델의 복잡성과 즉시 배포 가능한 솔루션의 부재로 인한 클라우드 컴퓨팅 기능 구축 및 확장의 기술적 어려움
    • 투자수익률 가시성 부족
    • 엣지 개발을 위한 긴 투자 회수 기간
    • 부가가치 사용 사례에 대한 고객 이해 부족
    • 파일럿에서 대규모 구현으로 확장하기 위한 대규모 투자 요구사항
    • 복잡한 기술 스택 요구사항(대부분의 기업의 기존 기술 환경과의 통합 필요)
    • 즉시 배포 가능한 솔루션의 부족 등 기타 도전 과제
    • 많은 기업에서 여전히 우려하는 클라우드의 개인정보 보호 문제
  • 핵심 질문
    • 비즈니스 및 규제 측면에서 유리한 위치에 있는 엣지가 클라우드보다 더 혁신적일 것인지
    • 네트워킹의 상호운용성과 표준의 공통성 부족 등의 방해 요인이 엣지가 잠재력을 충분히 발휘하지 못하게 할 것인지
    • 하이퍼스케일 클라우드 제공업체가 엣지 컴퓨팅을 주도할 것인지
    • 5G 지원 MEC를 보유한 통신사들이 하이퍼스케일러와 경쟁 또는 협력할 것인지
    • 급속히 진화하는 AI 기술과 규제 변화가 클라우드 및 엣지 제공업체의 비즈니스 모델을 어떻게 변화시킬 것인지
    • 데이터 센터와 엣지에 배포되는 전문 칩이 경쟁적인 클라우드 및 엣지 환경을 어떻게 수정할 것인지
    • 스토리지 및 처리 단위 수 증가가 보안 취약점으로 이어질 것인지
    • 그린 인프라로의 전환이 클라우드 및 엣지 기술의 지속적인 발전을 어떻게 촉진할 것인지
    • 센서 비용 하락과 성능 향상에 따라 엣지 및 클라우드 리소스가 데이터 이동 및 AI 지원 분석에 대한 수요 증가에 어떻게 대처할 것인지
    • 연결 비용 감소가 엣지 도입을 더 많이 주도할 것인지

양자 기술

  • 양자 컴퓨팅, 양자 통신, 양자 센싱으로 구성. 실제 응용에 대한 양자 우위는 아직 입증되지 않았지만 화학, 제약, 금융, 자동차, 항공우주 등 다양한 산업의 선도 기업들 사이에서 유망한 연구와 실험이 이루어지고 있음. 민간 및 공공 부문 모두의 노력이 요구되는 기술적 장벽 극복 필요. 미래 발전을 위해 현명하게 투자하는 것이 전략적으로 현명
  • 오류 정정 관련 주요 진전, 전체 스택 구축(SW 및 양자와 고전적 컴퓨팅 인프라 통합 포함)에 대한 추가 강조, 양자 컴퓨팅 발전에 따른 정보 보안 개선, 기존 기업과의 스타트업 파트너십 지속 등이 최근의 주목할 만한 변화
  • 주요 불확실성 요인
    • 충분한 양과 품질의 큐비트를 관리하고 의미 있는 계산 결과를 도출할 능력 등의 기술적 과제
    • 기존 슈퍼컴퓨터로도 기업에 필요한 대부분의 계산을 합리적으로 수행할 수 있어 일반 목적 양자 컴퓨터가 중심 무대에 서기 전까지 비용 효율성 달성에 시간이 걸릴 것
    • 기술 성숙값과 적용 가능성의 상이한 수준
    • 시장 출시에 필요한 분야 간 조정 필요성 증가
    • 이론/하드웨어/소프트웨어 개발의 인재 확보 등 양자 허브 외부에서의 개발 및 혁신을 저해하는 제한된 인식과 낮은 기술 도입
  • 핵심 질문
    • 양자 기술이 향후 10년간 어떤 속도로 발전하고 주요 이정표에 도달할 것인지
    • 양자와 AI의 결합으로 얻을 수 있는 이점은 무엇인지
    • 기업이 양자 기술, 특히 양자 컴퓨터로 인한 보안 위협에 대비하기 위해 언제 어떻게 준비를 시작해야 하는지
    • 인재 공급이 수요를 따라잡을 수 있을지
    • 활용 가능한 레버는 무엇이며 조직이 인재 격차를 메우는 데 어떻게 도울 수 있을지

로봇공학의 미래

  • 고도로 정교화된 로봇 시스템은 다양한 물리적 작업을 자동화하는 데 특화. 거시경제 상황과 기술 발전으로 인해 소비자 수준의 서비스부터 기업 수준의 조립에 이르기까지 사용 사례 확산. 거시경제적으로 많은 국가에서 인건비 상승, 인구 고령화, 오프쇼어링에 대한 추가 복잡성 등으로 노동시장 긴축. 기술적 관점에서 AI가 물리적 로봇의 역량을 높이고 교육을 가속화하는 많은 혁신 주도. 기술적, 사회적 장벽은 있지만 광범위한 채택은 생산성 향상과 현재의 인간 중심 일자리와 근본적으로 다른 새로운 업무 방식을 통합하는 경제로의 전환에 핵심
  • 로봇 도입 부문 확산, 로봇 유형 확장, 휴머노이드 및 범용 로봇에 대한 관심 급증, AI가 더 자율적인 로봇을 향한 발전을 지속 촉진하고 있음 등이 최근 주목할 만한 발전 사항
  • 주요 불확실성 요인
    • 로봇이 사회와 더욱 통합되고 인간과 함께 일하게 됨에 따라 안전, 개인정보 보호 및 책임에 대한 우려 제기 가능
    • 로봇 도입이 많은 업무를 자동화할 잠재력이 있음에도 처음에는 노동 시장과 대중의 인식에 부정적일 수 있음(인력의 새로운 역할을 위한 일자리 시장 재설계 기회 제공 가능)
    • 로봇을 인력에 통합하려면 인간 근로자를 다른 역할로 재교육하거나 새로운 동료와 효과적으로 협력하기 위한 교육 필요
    • 배터리 및 인재와 같은 충분한 자원에 대한 접근은 기술 개발과 향후 제품 공급 모두에 계속 중요
    • 국가 간 경쟁이 글로벌 기술 무역 흐름에 큰 영향을 미칠 수 있음
    • 규제 변화 가능성이 시장 전망에 상당한 불확실성 추가
  • 핵심 질문
    • 기업이 로봇을 조직에 도입하는 속도는 어떻게 될 것인가
    • 로봇과의 통합이 미래의 인력을 어떻게 재편할 것인가
    • 범용 로봇은 언제쯤 기대할 수 있을까
    • 고급 로봇으로 인해 어떤 새로운 비즈니스 사용 사례가 만들어질 수 있을까

모빌리티의 미래

  • 자율주행차(AV), 전기차(EV), 도심 항공 모빌리티(UAM), ACES(자율주행, 연결성, 전동화, 공유/스마트 모빌리티) 기술에 대한 관심 고조. 모빌리티 부문의 신규 및 기존 기업들의 가속화되는 기술 도입. 주요 도시에서 자율주행 로보택시의 상용 시범 프로그램, 도심 항공기 비행 테스트 등 대규모 도입을 위한 주요 단계. 기술, 규제, 소비자 인식 문제로 업계 변동성 증가
  • EV 수요는 여전히 높지만 주요 지역에서 최근 성장률 둔화, 로보택시가 더 광범위한 상용 사용을 위한 장애 요소 해결, 테스트가 시작되면서 자율 트럭 운송이 중대한 시점에 도달, 마이크로 모빌리티는 일반적으로 시장 통합 속에서 회복력을 보여줌, 드론 배송 운영의 규모와 폭이 확대, eVTOL 항공기에 대한 자금 조달이 약간 감소했지만 인증 가능성이 모멘텀 유지 등이 최근의 주요 발전 사항
  • 주요 불확실성 요인
    • EV 수요를 충족하기 위해 필요한 글로벌 에너지 공급 확장의 불확실성
    • 무인 및 자율 모빌리티 기술 관련 안전성 및 책임성에 대한 우려
    • 더 많은 응용 분야(예: 항공 모빌리티)를 지원할 수 있는 충분한 범위의 배터리 관련 기술적 불확실성
    • 소음 및 시각적 영향에 대한 고객 인식(예: 배송 드론의 소음 공해)
    • 새로운 운송 수단에 대한 장비 및 인프라 비용(예: EV 충전 네트워크 구축)
    • 주류 인증 프레임워크가 개발됨에 따라 발생하는 규제 변화(예: 확장된 항공 교통 통제)
    • 소비자 데이터에 의존하는 기본 AI 알고리즘 및 워크플로에 대한 개인 정보 보호 및 보안 문제
    • 이러한 기술을 확장하는 데 필요한 충분한 자원(예: 배터리 생산을 위한 원자재, 자율주행 소프트웨어를 위한 소프트웨어 개발자) 확보
  • 핵심 질문
    • 미래 모빌리티 트렌드가 도시를 어떻게 형성할 것인지
    • 광범위한 채택을 가능하게 하기 위해 해결해야 할 규제상 장애와 활성화 요인은 무엇인지
    • 자율주행차가 차량 판매에서 차지하는 비중과 지배적인 비즈니스 모델은 무엇일지
    • 자율주행차와 도심항공모빌리티에 대한 소비자 신뢰를 얻기 위해 어떤 성과를 달성해야 하는지
    • 향후 10년 동안 고급 항공 모빌리티가 어느 정도의 규모에 도달할 것인지
    • 공유 모빌리티의 발전이 기대되는 재정적, 환경적 영향을 미치기 위해 무엇이 갖춰져야 하는지

바이오 엔지니어링의 미래

  • 생물학적 컴퓨팅 발전의 결합은 헬스케어, 식품 및 농업, 소비재, 지속가능성, 에너지 및 소재 산업에 일련의 제품 및 서비스 혁신 촉발. 향후 10년간 연간 2조 달러 이상의 잠재적 경제적 영향과 수백 가지 사용 사례 가능성. 상용성과 사회적/규제적 도전과제 극복이 필요. 지속적 투자와 혁신 노력 지속 중
  • CRISPR 기반 유전자 치료제가 중요한 발전, 바이오 엔지니어링에서 AI의 새로운 사용법 지속 발견, 규제적 제약에도 불구 대체 단백질 생산 발전 등이 최근 주목할 만한 발전 사항
  • 주요 불확실성 요인
    • 바이오 엔지니어링 기술 및 제품 규제가 발전 속도에 영향을 미칠 수 있음
    • 바이오 엔지니어링 제품의 안전성, 비용, 품질에 대한 대중의 인식과 윤리적 우려가 시장 발전 속도를 결정할 수 있음
    • 살아있는 유기체 변형에 대한 우려가 발전에 도전할 수 있음
    • 생물학적 시스템이 자가 복제, 자가 유지되고 매우 상호 연결되어 있어 한 부분의 변화가 전체 생태계나 종에 걸쳐 부정적인 파급효과를 가질 수 있음
  • 핵심 질문
    • 사회가 다양한 가치관과 원칙에 비추어 유전체 편집의 적절한 범위를 어떻게 결정할 것인지
    • 비즈니스 채택과 함께 대중이 바이오 엔지니어링을 어떻게 인식하고 채택할 것인지(예: 배양육이 기존 식단에 어떻게 부합할지)
    • 다양한 질병에 대해 CRISPR 기반 유전자 치료제가 결실을 맺고 더 사회적으로 수용되기까지 얼마나 걸릴 것인지

우주 기술의 미래

  • 지난 10년 동안 기술 비용이 급격히 감소하면서 우주 기술의 실행 가능성과 관련성이 높아짐. 위성 인터넷 연결의 대규모화, 민간 시장의 발사체 관련 참여와 혁신 확대. 사용 사례 증가로 비우주 기술 기업들의 관심과 투자 유치. 2035년까지 우주 산업 매출이 7500억 달러 이상으로 성장할 가능성. 기술적, 지정학적 장애물 극복이 관건
  • LEO 위성통신 constellation의 지속적인 성장, 직접 단말기 연결(D2D)에 대한 관심과 기대 확장 지속, 글로벌 발사 활동 증가, 민간 및 공공 부문 모두에서 달 활동 지속, 최종 사용자 솔루션으로의 통합 관련 관심 증가가 비우주 기술 부문의 관심 견인 등이 최근의 주목할 만한 발전 사항
  • 주요 불확실성 요인
    • 우주 기술의 비용 효율성 확보를 통한 추가 확장성 가능 여부
    • 플레이어, 위성, 응용 프로그램 수 증가에 따른 주파수 및 궤도 사용 권한 할당을 위한 거버넌스 메커니즘 정의 필요성
    • 상업 플레이어 증가로 인한 데이터 유출, 맬웨어 및 기타 사이버 공격 등 사이버 위험 증가
  • 핵심 질문
    • 우주 및 우주 기술에 대한 소유권 및 접근권을 어떻게 정의할 것인지
    • 주요 영역(예: 의도하지 않은 간섭 줄이기, 안전한 운영 촉진, 재산권 및 사용 보호, 책임 결정, 공평한 데이터 공유 장려)에 대한 거버넌스 구조를 이해 관계자가 어떻게 조정하여 구축할 수 있을지
    • 우주 잔해물과 교통량을 효과적으로 관리하기 위해 이해 관계자가 어떻게 조율할 수 있을지
    • 향후 위성 분포(예: 궤도 전반에 걸친 균형)는 어떤 모습일지
    • 시장이 다양한 요인(거시경제, E2E 솔루션 추진 등)을 고려할 때 어떻게 진화할지
    • 민간 발사 시장 내 경쟁이 어떻게 진화할지
    • 스펙트럼 사용의 경쟁 심화와 정체 위험이 높아지는 상황에서 현재의 주파수 할당 시스템이 지속될 수 있을지

전기화와 재생 에너지

  • 파리협정에 따른 글로벌 탄소 배출량 감축에 매우 중요. 2030년까지 글로벌 배출량을 45% 감축하고 2050년까지 넷제로에 도달하려면 태양광, 풍력 등 재생에너지, 원자력, 수소, 지속가능한 연료와 바이오에너지, 에너지 저장 등 청정 확고한 에너지원, 장기 배터리 시스템과 스마트 그리드 등 분배 솔루션 등 필요 기술 대부분이 이미 존재. 하지만 에너지 및 토지 이용 시스템에 대한 실물 자산 총 투자는 2050년까지 넷제로에 도달하는 데 필요한 연간 9.2조 달러에 훨씬 미치지 못함. 2050년까지 기후 기술 가치 사슬에 약 2억 명의 숙련된 노동자 필요할 것으로 추정
  • 여러 가지 과제나 문제점에도 불구하고 재생에너지 발전 용량이 급증, 수소에 대한 공공 부문 지원 증가했으나 구현은 여전히 뒤쳐짐, 글로벌 배터리 저장 용량 급속 확장, 정책 인센티브가 침체된 히트펌프 도입을 자극하려 함 등이 2023년 주요 발전사항
  • 주요 불확실성 요인
    • 재생에너지 기술 도입 확대에 비용 절감이 필수이며, 이는 기술 발전과 규모의 경제를 위한 투자를 통해 달성 가능
    • 저탄소 에너지 생산 속도가 글로벌 넷제로 공약에 맞춰 증가해야 하는 수준에 도달하면 리튬, 철강, 구리 등 자재 공급이 제약요인이 될 수 있음
    • 그린수소, 배터리, 지속가능한 연료 등 신기술의 생산을 위한 인프라 개발 확대가 미래 에너지 믹스에 수반
    • 전력 송배전, 배터리 저장, EV 충전, 스마트 그리드 부하 관리를 위한 혁신과 인프라 투자 가속화
    • 인허가 간소화를 통해 프로젝트 리드타임 단축과 신속한 규모 확대 가능
    • 글로벌 탄소중립 공약에 필요한 속도와 규모로 전기화와 재생에너지 기술 배치에는 청정에너지 기술 전문가 공급의 단계적 증가 필요
    • 지역 간 협력을 통해 표준을 조화시키고 재생에너지 기술의 글로벌 채택을 가속화하며 글로벌 에너지 안보 정책 조정 가능 등의 과제와 대응이 필요
  • 핵심 질문
    • 배터리 저장 기술의 혁신이 전기차와 재생에너지 자산의 도입에 어떤 영향을 미칠 것인지
    • 에너지 안보와 전력망 안정성을 보장하면서 기존 및 신흥 에너지 시스템을 병행 관리하기 위해 공공-민간 이해관계자가 어떻게 협력할 수 있을지
    • 지역과 조직이 기존 산업 종사자의 일자리 안정을 높이면서 에너지 접근성을 늘리고 전기화된 세상에서 가져오는 새로운 비교우위를 어떻게 활용할 것인지
    • 전력 부문이 전기화 및 재생에너지 기술 관련 기술을 갖춘 근로자 인력을 어떻게 늘릴 것인지
    • 신흥국가들이 기존 인프라 장벽과 탄화수소로부터의 비용 경쟁에도 불구하고 증가하는 인구에 청정 에너지를 공급할 것인지

전기화 및 재생에너지를 넘어선 기후 기술

  • 순환성 및 자원, 탄소 포집 및 제거와 관련된 기술 포함. 지속가능한 제품 및 서비스 생산은 기업이 새로운 규제를 준수하고 성장 기회를 창출하며 인재를 유치하는 데 도움. 소비의 환경적 영향을 완화하는 많은 기술이 기술적으로 가능하지만 대규모로 비용 효율적이 되거나 인력 재교육, 자금 조달 등의 장벽을 극복한 경우는 거의 없음. 과제의 범위도 전례 없음. 2030년까지 연간 0.8~2.9 GtCO2의 추가 제거 용량 필요. 열망과 공약 간의 격차를 해소하려면 글로벌 연간 GDP의 약 0.1%(약 1200억 달러)에 해당하는 투자의 단계적 변화 필요
  • 기업의 공약 확대, 지속가능한 농업을 위한 농업 기술(agtech) 솔루션 채택 증가(침투율은 상대적으로 낮음), 탄소 관리 이니셔티브에 대한 공공 부문 지원 증가, 탄소 포집/활용/저장(CCUS)에 대한 관심이 단계적으로 변화 등이 2023년 주요 발전 사항
  • 주요 불확실성 요인
    • 정책과 규제가 투자 결정, 사업 사례 타당성, 탄소 관리 계획에 대한 대중의 반응을 형성하는 데 결정적인 역할을 할 수 있음
    • 다양한 탄소 관리 인센티브 구조를 통한 자연자본 가치 평가 방식에 따라 자연자본 솔루션의 공동 혜택에 대해 조직이 순수 CO2 제거와 상대적으로 다양한 가치를 적용할 수 있음
    • 탄소 저감 및 제거 인프라 확장은 시간과 자본이 집약적이므로 가치 사슬 전반에 걸친 조정이 어려울 수 있으며, 공공 및 민간 이해 관계자 간 현지 수준의 조율 필요성이 추가 장애물이 될 수 있음
    • 독립적인 탄소 신용 기준이 약속을 이행하기 위해 투명성과 일관성을 높이기 위한 최근 공약이 탄소 관리 계획에 대한 신뢰에 어떤 영향을 미칠 것인지 불분명함
  • 핵심 질문
    • 탄소 관리 계획이 R&D, 경험, 규모의 경제를 통해 잠재적인 병목 현상(예: 원자재, 토지, 인프라)을 어떻게 극복할 것인지
    • 자연 기반 탄소 제거와 기술 기반 탄소 제거의 효능에 대한 논쟁이 투자 결정과 대중의 인식에 어떤 영향을 미칠 것인지
    • CCUS 기술의 혁신이 상당한 비용 절감과 사용 사례 확장으로 이어질 수 있는지
    • 독립적인 탄소 신용 기관이 인증 기준을 성공적으로 충족하고 자발적 탄소 시장에 대한 신뢰와 신뢰성을 구축하기 위해 점수 투명성을 높일 수 있을지
    • 소비자들이 대체 단백질의 지속적인 혁신에 어떻게 반응할 것인지