- 중국은 운영용 극한 기상 예측 솔루션으로 국내 개발 AI 모델을 적극 도입하고 있습니다.
- 또한 UN의 '모두를 위한 조기 경보' 이니셔티브를 통해 여러 모델을 해외 수출할 계획입니다.
- 개발도상국들은 태풍과 홍수에 대비해 이러한 도구들을 테스트하거나 이미 운용 중입니다.
중국은 글로벌 AI 강국으로 도약하기 위한 새로운 경로를 찾았습니다. 중국의 기상청 및 연구소들이 태풍 모니터링 및 예보 시스템의 최전선에 자체 개발된 AI 모델을 배치했기 때문입니다.
아시아 최대 경제국인 중국은 이미 확장 경로를 눈여겨보고 있으며, 현재 국가 내에서 이미 사용 중인 AI 시스템 을 특히 극한 기상 위험에 처한 아시아태평양 지역의 다른 개발도상국으로 확산할 계획입니다.
중국은 전 세계를 위한 AI 기상 시스템을 구축 중
중국은 자체적으로 국내 AI 기상 연구소의 첫 고객이 되었지만, 이러한 시스템이 전 세계로 확산되어 글로벌 표준이 될 가능성을 시사했습니다.
에 따르면 신화사 보도 국무원 정보판공실이 전한 바에 따르면, 중국기상청(CMA)은 상하이에서 열린 올해 세계인공지능대회에서 풍허(Fenghe) 기상 서비스 대형 언어 모델을 글로벌 오픈소스 프로젝트로 소개했습니다.
풍허 모델은 중국 사용자를 위해 개인화된 기상 정보와 위험 경보를 제공합니다.
유엔의 '모두를 위한 조기 경보(Early Warnings for All)' 이니셔티브는 중국어와 영어로 상담을 제공하며 개발자가 모델 위에 자체 애플리케이션을 구축할 수 있도록 하는 국제 버전을 받았습니다.
어떤 국가들이 이미 중국 AI 기상 모델을 사용하고 있습니까?
파키스탄, 지부티, 에티오피아, 요르단, 몽골, 솔로몬 제도, 스리랑카는 이미 중국 AI 기상 모델을 일상적인 재난 운영에 직접 통합한 7개 개발도상국 중 일부입니다.
그러나 그들은 풍허와 다른 모델을 실행하고 있습니다. 대신 그들은 마주(Mazu) (Multi-hazard Alert, Zero-gap and Universal)를 실행하고 있는데, 이는 CMA의 또 다른 시스템으로 대중화 의정서에서 더 진전된 단계에 있습니다.
CMA의 수석 엔지니어인 판진준은 마주를 개발도상국을 위한 "맞춤형 조기 경보 서비스"를 제공하는 "국제 공공재"라고 불렀습니다.
또 다른 40개의 글로벌 사우스 국가들이 이미 바다의 여신 이름을 딴 시스템의 더 빠른 퍼블릭 클라우드 버전을 실험 중입니다.
AI 기상 시스템은 태풍 모니터링을 개선할 수 있습니까?
연구 측면에서 측정 가능한 성과가 나오고 있습니다. 중국과학원 대기물리학연구소의 과학자들은 푸단대학교와 협력하여 중국의 FuXi AI 기상 모델을 직교 조건부 비선형 최적 섭동(Orthogonal Conditional Nonlinear Optimal Perturbations, O-CNOPs)이라는 방법과 결합하여 폭풍이 취할 수 있는 경로 범위를 매핑했습니다. PreventionWeb은 8월 1일 이 작업을 보도했습니다.
62개의 태풍 사례와 91개의 비교 실험에 걸쳐, 결합된 FuXi-CNOPs 시스템은 24시간 기준 최고의 글로벌 운영 앙상블과 일치했으며, 24시간에서 120시간 사이에는 이를 능가했습니다. 연구팀을 이끈 단완쑤와 리하오 연구원들에 따르면, 최대 경로 오류는 최대 32.33%까지 줄어든 반면, 불확실성 추정은 최대 29.2%까지 tightening되었습니다.
이 연구 는 대기과학 진보(Advances in Atmospheric Sciences)에 실렸습니다. 단완쑤는 글로벌 타임즈와의 인터뷰에서 이 접근법은 대형 모델의 추가 학습이 필요 없으며, 이는 컴퓨팅 비용을 낮추고 일상 운영에서 배포하기 쉽게 만든다고 말했습니다.
푸시를 위한 중국 모델들의 스택
이러한 도구들은 국제적인 주목을 받은 몇몇 중국 예보 모델 위에 위치합니다. 상하이 연구진이 구축한 FengWu는 0.25도 해상도의 글로벌 예보를 생성합니다.
커뮤니케이션스 어스 앤드 엔바이론먼트(Communications Earth & Environment)에 게재된 연구에 따르면, 이는 유럽중기예보센터(ECMWF)의 고해상도 모델과 판구-웨더(Pangu-Weather), 그래프캐스트(GraphCast)를 능가했으며, 10일 이상의 장기 예측을 가능하게 하고 2022년의 5일 열대성 사이클론 경로 오류를 201km로 줄였습니다.
화웨이의 판구-웨더(Pangu-Weather), 또 다른 자체 개발 시스템은 전통적인 수치 예측보다 훨씬 빠른 속도로 예보를 생성하며, 화웨이 는 ECMWF와 CMA의 국가기상센터가 모두 그 장점을 확인했다고 밝혔습니다. 함께 모델들은 베이징이 해외에서 기상 AI를 홍보할 때 활용할 수 있는 국내 기반을 제공합니다.
이 글을 읽고 계신다면, 이미 앞서 나가고 있습니다. 뉴스레터로 그 위치를 유지하세요.
자주 묻는 질문
펑허 (Fenghe) 란 무엇인가요?
펑허는 중국기상국이 개발한 기상 서비스용 오픈소스 대형 언어 모델로, 5천만 토큰 규모의 기상 데이터로 학습되었으며 상하이에서 열린 2026 세계 인공지능 컨퍼런스에서 공개되었습니다. 국제 버전은 UN의 '모두를 위한 조기 경보' 이니셔티브의 일부입니다.
어떤 국가들이 중국의 마추 (Mazu) 경보 시스템을 사용하고 있나요?
파키스탄, 지부티, 에티오피아, 요르단, 몽골, 솔로몬 제도, 스리랑카 등 7개 개발도상국이 현장에서 마추를 도입했으며, 40개 개발도상국은 퍼블릭 클라우드 버전을 테스트했습니다.
푸시-CNOPs 시스템이 태풍 예측 정확도를 얼마나 향상시켰나요?
연구팀에 따르면 62개의 태풍 사례를 분석한 결과, 해당 시스템은 24~120시간 범위에서 최대 경로 오차를 최대 32.33% 감소시키고 불확실성 정량화 정확도를 최대 29.2% 향상시켰습니다.
한나 콜리모어
한나는 암호화폐 분야에서 거의 10년 간의 블로그 작성 및 이벤트 리포팅 경험을 가진 작가이자 편집자입니다. 크립토폴리탄에서 한나는 뉴스 페이지에 기여하며 DeFi, RWA, 암호화폐 규제, AI 및 프론티어 테크 산업의 최신 동향을 보도하고 분석합니다. 그녀는 아카디아 대학교에서 경영학 학위를 취득했습니다.
