NVIDIA Earth-2 오픈 AI 기상 모델 발표, Atlas·StormScope·HealDA 아키텍처 분석 및 활용 전망은? (2026년 1월 27일)

2026년 1월 26일, NVIDIA는 미국 휴스턴에서 열린 미국기상학회(American Meteorological Society) 연례 회의에서 Earth-2 오픈 AI 기상 모델 제품군을 공식 발표했습니다. 이번 발표는 세계 최초로 완전히 오픈된 AI 기상 예측 소프트웨어 스택을 제공한다는 점에서 큰 의미를 가지며, 기존 물리 기반 시뮬레이션 대비 획기적인 성능 향상을 보여주고 있습니다. 본 글에서는 Earth-2 제품군의 핵심 모델인 Atlas, StormScope, HealDA 아키텍처의 기술적 특징과 함께 에너지 및 금융 기업의 채택 사례, 그리고 향후 활용 전망을 상세히 분석해 보겠습니다.

NVIDIA Earth-2 오픈 AI 기상 모델이란

NVIDIA Earth-2는 AI, GPU 가속화, 물리 시뮬레이션, 컴퓨터 그래픽의 강력한 성능을 결합한 기후 및 기상 시뮬레이션 플랫폼입니다. 이번에 발표된 Earth-2 제품군은 데이터 동화(Data Assimilation), 예측(Forecasting), 나우캐스팅(Nowcasting), 다운스케일링(Downscaling) 등 기상 예측 스택 전반에 걸친 기능을 제공합니다. 특히 이번 발표에서는 세 가지 새로운 오픈소스 모델이 공개되었습니다.

첫 번째는 Earth-2 Medium Range로, Atlas 아키텍처를 기반으로 15일까지의 중기 예보를 제공합니다. 두 번째는 Earth-2 Nowcasting으로, StormScope 아키텍처를 활용하여 0~6시간 내의 킬로미터급 해상도 폭풍 예측을 수행합니다. 세 번째는 Earth-2 Global Data Assimilation으로, HealDA 아키텍처를 통해 대기 초기 조건을 슈퍼컴퓨터 기준 수 시간이 아닌 GPU 기준 수 초 만에 생성합니다.

이 세 가지 모델은 기존 Earth-2 제품인 CorrDiff(다운스케일링), FourCastNet3(고정확도 예측)와 함께 작동하며, 유럽중기예보센터(ECMWF), Microsoft, Google의 오픈 모델도 통합할 수 있습니다. 개발자들은 NVIDIA의 오픈소스 소프트웨어인 Earth2Studio(추론 파이프라인)와 Physics Nemo(모델 훈련)를 활용하여 기상 및 기후 시뮬레이션을 빠르게 구축할 수 있습니다.

Atlas 아키텍처 기반 15일 중기 예보: Earth-2 Medium Range

Earth-2 Medium Range는 새로운 Atlas 아키텍처를 기반으로 합니다. Atlas는 잠재 확산 변환기(Latent Diffusion Transformer) 아키텍처를 사용하여 대기의 점진적인 변화를 예측함으로써 핵심적인 대기 구조를 보존하고 예측 오차를 줄입니다. 이 모델은 온도, 기압, 풍속, 습도 등 70개 이상의 기상 변수에 대해 최대 15일까지의 고정확도 예측을 제공합니다.

특히 주목할 점은 Atlas 아키텍처가 Google DeepMind의 GenCast를 능가하는 성능을 보여준다는 것입니다. 표준 벤치마크에서 Earth-2 Medium Range는 업계에서 가장 일반적으로 측정하는 예측 변수들에 대해 GenCast보다 우수한 성능을 기록했습니다. GenCast는 2024년 12월에 공개되어 기존 벤치마크를 경신한 모델인데, Earth-2 Medium Range는 70개 이상의 변수에서 이를 뛰어넘는 결과를 달성한 것입니다.

항목	Earth-2 Medium Range (Atlas)	Google GenCast
예측 기간	최대 15일	최대 15일
예측 변수	70개 이상	다수
벤치마크 성능	GenCast 대비 우수	2024년 12월 벤치마크 경신
오픈소스 여부	완전 오픈	오픈

이러한 성능 향상은 Atlas 아키텍처의 독특한 설계 덕분입니다. 기존 AI 기상 모델들이 전체 대기 상태를 한 번에 예측하는 방식을 사용했다면, Atlas는 대기의 점진적인 변화에 집중하여 물리적으로 일관된 예측을 생성합니다. 이 접근 방식은 장기 예측에서 발생하기 쉬운 오차 누적 문제를 효과적으로 완화합니다.

StormScope 나우캐스팅: Earth-2 Nowcasting의 혁신

Earth-2 Nowcasting은 StormScope 아키텍처를 기반으로 하며, 생성형 AI를 활용하여 국가 규모의 예측을 킬로미터 해상도의 0~6시간 단기 폭풍 및 악천후 예측으로 변환합니다. 이 모델의 가장 큰 특징은 기존 물리 기반 기상 예측 모델을 단기 강수 예측에서 처음으로 능가했다는 점입니다.

StormScope는 폭풍 역학을 직접 시뮬레이션하는 방식으로 작동합니다. 기존 물리 기반 모델들이 대기의 물리적 방정식을 수치적으로 풀어 날씨를 예측했다면, StormScope는 AI를 활용하여 위성 및 레이더 데이터를 직접 예측합니다. 현재 버전은 미국 본토(CONUS) 상공의 정지궤도 위성 관측 데이터(GOES)를 기반으로 훈련되었으며, 유사한 위성 커버리지가 있는 다른 지역에도 적용할 수 있습니다.

나우캐스팅의 중요성은 극심한 기상 현상에 대한 즉각적인 대응에 있습니다. 토네이도, 우박, 집중호우 등의 악천후는 수 시간 내에 발생하고 소멸하기 때문에, 15일 중기 예보보다는 0~6시간 단위의 정밀한 단기 예보가 실질적인 재해 대비에 더 유용합니다. Earth-2 Nowcasting은 이러한 단기 예보를 분 단위로 생성할 수 있어, 재해 대응 기관과 에너지 기업에 즉각적인 가치를 제공합니다.

HealDA 데이터 동화: Earth-2 Global Data Assimilation

데이터 동화(Data Assimilation)는 기상 예측의 시작점이 되는 대기 초기 조건을 생성하는 과정입니다. 위성, 기상 기구, 기상 관측소 등에서 수집된 관측 데이터를 바탕으로 전 세계 수천 개 지점의 온도, 풍속, 습도, 기압 등 대기 상태를 추정합니다. 이 과정은 기존에는 슈퍼컴퓨터에서 수 시간이 걸리는 매우 계산 집약적인 작업이었습니다.

Earth-2 Global Data Assimilation은 HealDA 아키텍처를 사용하여 이 과정을 혁신적으로 단축합니다. GPU에서 수 초 만에 대기 초기 조건을 생성할 수 있어, 기존 슈퍼컴퓨터 대비 획기적인 속도 향상을 제공합니다. NVIDIA에 따르면, Earth-2 Global Data Assimilation만으로도 기존 슈퍼컴퓨팅 부하의 50%를 수 분으로 단축할 수 있습니다.

HealDA의 연구 논문 제목 "HealDA: Highlighting the Importance of Initial Errors in End-to-End AI Weather Forecasts"에서 알 수 있듯이, 이 모델은 AI 기상 예측에서 초기 오차의 중요성에 주목합니다. 정확한 초기 조건이 없으면 아무리 정교한 예측 모델도 정확한 결과를 낼 수 없기 때문입니다. HealDA는 Earth-2 Medium Range와 결합했을 때 오픈 AI 파이프라인 중 가장 정확한 예측 결과를 생성합니다.

Earth-2 Global Data Assimilation은 현재 개발 중이며, 2026년 내에 공개될 예정입니다. Earth-2 Medium Range와 Earth-2 Nowcasting은 이미 NVIDIA Earth2Studio, Hugging Face, GitHub를 통해 이용할 수 있습니다.

기존 물리 시뮬레이션 대비 AI 기상 모델의 장점

Earth-2 AI 기상 모델은 기존 수치 기상 예측(NWP, Numerical Weather Prediction) 모델 대비 여러 가지 근본적인 장점을 제공합니다. 가장 두드러진 것은 속도와 에너지 효율성입니다. NVIDIA에 따르면, Earth-2 모델은 CPU 대비 500배 빠르고, 10,000배 더 에너지 효율적으로 고해상도 수치 기상 예측을 제공할 수 있습니다.

이스라엘 기상청(Israel Meteorological Service)의 아미르 기바티(Amir Givati) 청장은 "NVIDIA Earth-2 모델을 사용하면 CPU 클러스터에서 AI 없이 기존 수치 기상 예측 모델을 실행하는 것과 비교하여 2.5km 해상도에서 연산 시간이 90% 감소한다"고 밝혔습니다. 이는 실제 운영 환경에서의 획기적인 효율성 향상을 의미합니다.

비교 항목	기존 물리 기반 NWP	NVIDIA Earth-2 AI
연산 속도	슈퍼컴퓨터에서 수 시간	GPU에서 수 초~수 분
에너지 효율	높은 전력 소비	최대 10,000배 효율적
연산 시간 단축	기준	최대 90% 감소 (이스라엘 기상청)
앙상블 예측	제한적 (연산 비용)	대규모 앙상블 가능
업데이트 빈도	하루 2~4회	하루 8회 이상 가능

또한 AI 모델은 대규모 앙상블 예측을 가능하게 합니다. 앙상블 예측은 여러 개의 예측을 생성하여 불확실성을 정량화하는 기법으로, 기존 물리 기반 모델에서는 연산 비용 때문에 제한적으로만 수행할 수 있었습니다. 예를 들어, 글로벌 보험 그룹 AXA는 NVIDIA FourCastNet을 사용하여 R&D 프로그램의 일환으로 수천 개의 가상 허리케인 시나리오를 생성하고 있습니다.

이스라엘 기상청은 Earth-2 CorrDiff를 운영 환경에서 사용하고 있으며, Earth-2 Nowcasting 도입도 계획하고 있습니다. 이 기관은 하루 최대 8회까지 고해상도 예보를 생성할 수 있게 되었는데, 이는 기존 시스템에서는 불가능했던 업데이트 빈도입니다.

에너지 기업의 Earth-2 채택 사례

에너지 산업은 Earth-2 AI 기상 모델의 주요 수혜 분야 중 하나입니다. 날씨는 에너지 생산(특히 재생에너지)과 수요 모두에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다. 여러 글로벌 에너지 기업들이 Earth-2 모델을 평가하거나 이미 도입하고 있습니다.

TotalEnergies의 기후 및 기상 예측 제품 관리자 에마뉘엘 르 보른(Emmanuel Le Borgne)은 "NVIDIA Earth-2는 고급 기상 인텔리전스를 대규모로 운영화할 수 있는 방법에 있어 큰 진전을 의미한다"고 평가했습니다. TotalEnergies는 석유 및 가스 사업뿐만 아니라 재생에너지 사업에서도 정확한 기상 예측이 필수적이기 때문에 Earth-2 도입을 적극 검토하고 있습니다.

이탈리아 에너지 기업 Eni, 중국 녹색 에너지 기업 GCL, 미국 전력망 운영사 Southwest Power Pool(Hitachi와 협력)도 Earth-2 모델을 평가하거나 도입하고 있습니다. 이들 기업은 기상 예측 정확도 향상을 통해 재생에너지 발전량 예측, 전력 수요 예측, 전력망 운영 최적화 등에 Earth-2를 활용할 계획입니다.

재생에너지 분야에서 정확한 기상 예측의 가치는 특히 큽니다. 풍력 및 태양광 발전은 날씨에 전적으로 의존하기 때문에, 예측 오차가 곧 경제적 손실로 이어집니다. 지멘스 게임사(Siemens Gamesa)는 NVIDIA와 협력하여 해상 풍력 발전 단지 최적화에 AI를 적용하고 있으며, 고해상도 파동 시뮬레이션을 기존 40일에서 15분으로 단축하는 연구를 진행하고 있습니다.

금융 기업의 Earth-2 활용 사례

금융 산업에서도 Earth-2 기술에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 기상 리스크는 농업, 에너지, 보험, 물류 등 다양한 산업에 영향을 미치며, 이러한 리스크를 정량화하고 관리하는 것이 금융 기관의 핵심 역량 중 하나이기 때문입니다.

S&P Global Energy는 NVIDIA Earth-2 CorrDiff를 활용하여 기후 데이터를 지역 수준의 인사이트로 변환하고 리스크 평가에 활용하고 있습니다. 이를 통해 에너지 시장의 기상 관련 리스크를 더 정밀하게 분석할 수 있습니다.

글로벌 보험 그룹 AXA는 NVIDIA FourCastNet을 활용하여 모델 평가, 방법론 개발, 기존 기법 벤치마킹 등 R&D 프로그램의 일환으로 수천 개의 가상 허리케인 시나리오를 생성하고 있습니다. 이러한 대규모 시나리오 분석은 기존 물리 기반 모델로는 연산 비용 때문에 불가능했던 것입니다.

홍수 리스크 관리 전문 기업 JBA Risk Management도 Earth-2 기술을 탐색하고 있습니다. 홍수는 전 세계적으로 가장 빈번하고 피해가 큰 자연재해 중 하나로, 정확한 강수 예측은 홍수 리스크 모델링의 핵심입니다. Earth-2 Nowcasting의 킬로미터급 강수 예측 기능은 이 분야에 큰 가치를 제공할 것으로 기대됩니다.

에너지 거래 솔루션 기업인 Jua와 Metdesk도 Earth-2 기술을 활용하고 있습니다. 에너지 거래에서 기상 예측은 가격 변동성 예측과 거래 전략 수립에 핵심적인 역할을 합니다. 더 정확하고 빈번한 기상 예측은 곧 거래 경쟁력으로 이어집니다.

기상 기관의 Earth-2 도입 현황

전 세계 기상 기관들도 Earth-2 모델에 큰 관심을 보이고 있습니다. 이스라엘 기상청은 이미 Earth-2 CorrDiff를 운영 환경에서 사용하고 있으며, Earth-2 Nowcasting 도입을 계획하고 있습니다. 앞서 언급했듯이 2.5km 해상도에서 연산 시간 90% 감소라는 획기적인 결과를 보고했습니다.

대만 중앙기상청(Central Weather Administration)도 Earth-2 모델을 도입하고 있습니다. 대만은 태풍, 집중호우 등 악천후에 자주 노출되는 지역으로, 정확한 기상 예측이 국가적으로 중요합니다.

The Weather Company는 Earth-2 Nowcasting을 지역화된 악천후 응용 프로그램에 평가 중입니다. IBM 산하의 The Weather Company는 전 세계 수억 명에게 기상 정보를 제공하는 기관으로, Earth-2 도입이 확정되면 대규모 사용자에게 혜택이 돌아갈 것입니다.

미국 국립기상청(NWS, National Weather Service)도 Earth-2 모델을 운영 워크플로우 개선을 위해 평가 중입니다. NWS는 미국 전역의 공식 기상 예보를 담당하는 기관으로, Earth-2 도입이 결정되면 미국 기상 예보 시스템 전체에 큰 변화를 가져올 것입니다.

Earth-2 플랫폼의 향후 전망

NVIDIA Earth-2의 이번 발표는 AI 기상 예측 분야에서 중요한 이정표입니다. 완전히 오픈된 AI 기상 소프트웨어 스택을 제공함으로써, 기상청, 연구 기관, 기업 모두가 최신 AI 기술을 활용할 수 있게 되었습니다. 이는 기상 예측의 민주화라고 할 수 있습니다.

향후 Earth-2 플랫폼은 더욱 발전할 것으로 예상됩니다. Earth-2 Global Data Assimilation(HealDA)이 2026년 내에 공개되면, 데이터 동화부터 예측, 나우캐스팅, 다운스케일링까지 완전한 AI 기상 파이프라인이 완성됩니다. 이 파이프라인은 기존 물리 기반 모델을 완전히 대체하거나, 하이브리드 방식으로 보완하는 역할을 할 것입니다.

기후변화로 인해 극단적 기상 현상이 증가하고 있는 상황에서, 정확하고 빠른 기상 예측의 가치는 더욱 커지고 있습니다. Earth-2와 같은 AI 기상 모델은 재해 대비, 에너지 최적화, 금융 리스크 관리 등 다양한 분야에서 실질적인 경제적 가치를 창출할 것입니다. NVIDIA가 이 분야에서 선도적 위치를 확보하면서, AI 기상 예측 시장의 성장이 가속화될 것으로 전망됩니다.

Earth-2 Medium Range와 Earth-2 Nowcasting은 현재 NVIDIA Earth2Studio, Hugging Face, GitHub를 통해 이용 가능합니다. 기상 예측에 관심 있는 개발자와 연구자라면 직접 모델을 테스트해 볼 수 있습니다.

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