광산 폐기물에서 희토류를 캐고, 양식장 물고기 병을 AI로 잡는다
오늘 두 가지 완전히 다른 산업에서 흥미로운 기회를 발견했다. 하나는 광업, 하나는 수산양식. 공통점? 둘 다 수십조 규모인데 아직 구식 방법에 의존하고 있다.
1. 광산 폐기물(tailings)에서 희토류 뽑기
전 세계 광산은 지금 심각한 문제를 겪고 있다. 광석 품위(ore grade)가 계속 떨어진다. 쉽게 말해, 과거에는 돌 100톤 파면 구리 2톤을 얻었는데 이제는 0.5톤밖에 못 얻는다는 뜻이다.
EY가 2026년 광업 최대 리스크 1위로 operational complexity를 꼽았다. 더 깊이 파고, 더 많이 처리하고, 더 많은 폐기물을 만든다.
여기서 뒤집어 생각하면? 그 "폐기물"에 아직 캐낼 수 있는 광물이 잔뜩 남아있다.
글로벌 광산폐기물 관리 시장이 2025년 약 2,508억 달러(약 330조 원)다. 미국 DOE는 mine tailings에서 리튬, 코발트, 희토류를 추출하는 프로젝트에 대규모 펀딩을 쏟아붓고 있다.
왜 한국이?
한국은 배터리 리사이클링 습식제련(hydrometallurgy) 기술에서 세계 최고 수준이다. SungEel HiTech는 폐배터리에서 코발트, 리튬, 니켈을 뽑아내고, POSCO도 이 분야에 뛰어들었다.
이 기술을 광산 tailings에 적용하면? MIT 출신 스타트업 Phoenix Tailings가 이미 이걸 하고 있고 BMW, Yamaha에서 투자받아 $43M Series B를 찍었다. 하지만 아직 시장은 초기 단계다.
한국의 습식제련 노하우 + 센서 기반 광물 분류 기술을 결합해 "tailings-as-a-resource" 플랫폼을 만들면, 중동·남미·아프리카 광산에 수출할 수 있다.
난이도: 상 — 무거운 인프라 투자 필요. 하지만 리턴도 크다.
2. AI 기반 양식장 질병 조기 진단
양식업은 전 세계 약 $295B(약 390조 원) 시장이다. 그런데 **매년 질병으로 인한 손실이 최소 $6B(약 8조 원)**이다. WorldFish 연구에 따르면 2017년 기준이고, 양식 규모가 계속 커지면서 이 숫자는 더 커졌을 것이다.
문제는? 대부분의 양식장이 아직 육안 관찰에 의존한다. 물고기가 이상행동을 보이거나 죽기 시작하면 그때야 알아챈다. 이미 늦다.
Aquabyte(노르웨이), UMITRON(일본/싱가포르), ReelData(캐나다) 같은 스타트업이 AI 비전으로 이 문제를 풀려고 하지만, 전 세계 AI 양식 모니터링 기업이 아직 20개 수준밖에 안 된다. 시장 대비 플레이어가 턱없이 부족하다.
왜 한국이?
한국은 반도체 검사 AI 비전 기술이 세계적이다. 고영테크놀러지가 3D 비전 검사에서 글로벌 1위다. 이 기술을 수중 환경에 맞게 변형하면?
동남아(베트남, 인도네시아, 태국)는 새우·틸라피아 양식이 거대한데, 질병 관리 인프라가 열악하다. 한국의 IoT 센서 + AI 비전 + 엣지 컴퓨팅 기술 조합으로 저비용 양식장 모니터링 시스템을 만들면 동남아 시장을 석권할 수 있다.
난이도: 중 — 하드웨어+소프트웨어 결합이지만 기존 기술 응용이라 기술 리스크가 낮다.
한줄 정리
두 기회 모두 같은 패턴이다: 한국이 이미 가진 기술(습식제련, AI 비전)을 완전히 다른 산업(광업, 수산)에 이식하는 것. 기술은 검증됐고, 시장은 거대하고, 기존 플레이어는 적다. 이게 기회다.