"AI in the Wild" 시리즈에 다시 오신 것을 환영합니다

1990년 부르고뉴 와인메이커에게 알고리즘이 언젠가 피노 누아의 수확 시기를 결정하는 데 도움을 줄 거라고 말했다면, 아마 잔을 던졌을 것이다. 하지만 2026년 현재, AI는 와인 제조의 거의 모든 단계에 조용히 스며들었다 — 나파 밸리 포도나무 아래 묻힌 토양 센서부터 화요일 파스타에 14달러짜리 코트 뒤 론을 추천한 추천 엔진까지.

글로벌 와인 시장은 약 3,400억 달러(2025년)에 달한다. 위스키 시장은 700억 달러를 더한다. 이들은 하이퍼성장을 쫓는 실리콘밸리 스타트업이 아니다 — 전통, 테루아, 세대를 넘긴 지식 위에 세워진 고대 산업이다. 그런데도 와인과 주류에서의 AI 채택은 단지 성장하는 것이 아니라, 생존의 필수가 되고 있다.

전체 파이프라인을 함께 살펴보자.

1. 주머니 속의 AI 소믈리에

대부분의 소비자가 와인에서 AI를 만나는 곳부터 시작하자: 추천 엔진.

Preferabli: 병당 800개 데이터 포인트

미국 스타트업 Preferabli(이전 WinePairings)는 아마 현존하는 가장 세밀한 와인 데이터베이스를 구축했다. 각 병은 500~800개 특성으로 프로파일링된다 — 포도 품종과 지역뿐만 아니라, 산도 곡선, 타닌 구조, 방향 화합물, 피니시 길이, 수백 개의 감각 속성까지.

핵심은? 이 프로필은 아마추어 리뷰어에게서 크라우드소싱된 것이 아니다. **마스터 오브 와인(MW)**과 마스터 소믈리에(MS) — 와인 세계의 절대 엘리트에 의해 구축된다. 현재 살아있는 MW는 420명 미만이다. 그들의 전문성이 말 그대로 모델에 인코딩되어 있다.

{`사용자 입력: "Château Margaux 2015를 좋아했어요"
→ AI가 맛 프로필 추출: [타닌: 7.2, 산도: 6.1, 과일: 8.4, ...]
→ 500K+ 프로파일된 와인에서 유사성 검색
→ 출력: "Penfolds Bin 389 2019 추천 — 89% 일치, 60% 저렴"
→ 사용자 만족도: ~85%`}

85% 만족도는 인간 소믈리에 추천과 비슷하다. 다만 AI는 새벽 3시에도 작동하고, 예산으로 당신을 판단하지 않으며, 컨디션이 안 좋은 날이 없다.

Vivino: 1억 5천만 리뷰, 하나의 모델

Vivino는 다른 접근을 취했다: 볼륨. 캐주얼 음주자와 애호가들의 1억 5천만 개 이상의 와인 리뷰로 Vivino의 AI는 군중의 지혜(그리고 가끔의 혼돈)에서 배운다.

• 라벨 스캐닝: 병에 카메라를 대면 즉시 평점과 테이스팅 노트를 받을 수 있다
• 개인화: 평가를 많이 할수록 선호도 예측이 정확해진다
• QPR 분석: 품질-가격 비율 점수를 매겨 숨겨진 보석을 발굴 — 40달러처럼 마시는 12달러 와인

Aivin: 생성형 AI 소믈리에

최신 플레이어 Aivin은 생성형 AI를 도입했다. 이것은 단순한 패턴 매칭이 아니라 대화형이다:

"오늘 밤 버섯 리소토를 만들 거예요. 흙 내음이 나지만 너무 무겁지 않은 걸 원해요. 25달러 이하로요."

Aivin은 자연어 쿼리를 처리하고, 음식 페어링 화학 데이터베이스와 교차 참조하며, 과거 선호도를 반영하고, 큐레이트된 목록을 반환한다. 와인 라벨 사진을 분석하여 빈티지 정보, 음식 페어링, 셀러링 잠재력, 유사한 대안 등 완전한 프로필을 생성할 수도 있다.

2. 포도밭에서: 정밀 포도 재배

와인에서 가장 임팩트 있는 AI 응용은 소비자 대면이 아니다. 흙 속에서 일어나고 있다.

드론, 위성, NDVI

정밀 포도 재배는 인간의 눈만으로는 불가능한 해상도로 포도밭을 관리하기 위해 원격 감지와 AI를 사용한다.

NDVI(정규화 차이 식생 지수) 분석이 여기서 주력이다. 드론이나 위성이 포도밭 블록의 다중분광 이미지를 촬영한다. AI가 이 이미지를 처리하여 포도나무 건강의 히트맵을 생성 — 스트레스 구역, 영양 결핍, 수분 문제를 개별 열 단위까지 식별한다.

질병 감지: 92% 이상 정확도

수천 장의 포도잎 이미지로 훈련된 컴퓨터 비전 모델은 이제 흰가루병, 노균병, 보트리티스, 해충 피해를 초기 단계에서 감지할 수 있다 — 인간 포도밭 관리자가 알아차리기 전에도.

숫자가 중요하다:

AI는 최적 지점에 있다: 실험실 분석만큼 정확하면서도 육안 검사의 속도를 가진다. 곰팡이 감염을 일주일 빨리 잡으면 포도밭 블록 전체를 살릴 수 있다.

물: 실존적 위기

캘리포니아, 호주, 남아프리카, 그리고 점점 더 남유럽에서, 물 부족은 포도 재배의 결정적 도전이다. AI 기반 관개 최적화는 다음을 결합한다:

• 토양 수분 센서 (여러 깊이에서 실시간 측정)
• 증발산 모델 (포도나무가 실제로 잃는 수분량)
• 날씨 예보 (7-14일 강수 예측)
• 포도나무 스트레스 지표 (열화상에서)

결과: 포도 품질을 유지하거나 개선하면서 물 사용량 20~30% 감소. 수리권이 토지만큼 가치 있어지는 지역에서, 이것은 단순한 효율성이 아니라 생존의 문제다.

기후 변화: 대이동

여기서 AI가 진정으로 전략적이 된다. 프랑스 연구 기관들은 전통적 와인 지역의 기후 변화 시나리오를 모델링하기 위해 머신러닝을 사용하고 있다:

• 보르도: 2050년까지 기온이 2-3°C 상승할 전망이다. AI 시뮬레이션은 카베르네 소비뇽과 메를로로 세워진 지역에서 지중해 포도 품종(무르베드르, 그르나슈)이 실행 가능해지고 — 필요해질 수 있음을 보여준다.
• 부르고뉴: 신성한 피노 누아는 더 이른 수확일, 높은 알코올 도수, 변화하는 풍미 프로필에 직면한다. AI가 와인메이커들의 해마다 포도나무 관리를 적응시킨다.
• 새로운 프론티어: AI 모델은 잉글랜드, 남부 스웨덴, 심지어 덴마크가 고급 스파클링 와인과 냉한 기후 화이트 와인에 점점 더 적합해질 것으로 예측한다.

3. 발효: 생물학과 머신러닝이 만나는 곳

와인 발효는 생화학적 발레다. 효모가 당을 알코올로 전환하지만, 그 과정에서 수백 가지 부산물 반응이 와인에 향과 풍미를 부여하는 에스테르, 알데히드, 페놀 화합물을 생산한다. 단 1-2°C의 온도 변동이 결과를 극적으로 바꿀 수 있다.

실시간 발효 모니터링

현대 AI 발효 시스템은 탱크 전체에 IoT 센서를 배치한다:

탱크 #14 | 샤르도네 2025 | 7/14일차
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온도:       16.2°C  (목표: 15-17°C)  ✓
당도(Brix):  8.4°   (시작: 23.1°)   ↓ 순조
pH:          3.31    (목표: 3.2-3.4)  ✓
CO₂ 비율:   2.1 L/hr  (피크 지남)    ↓ 정상 감소
알코올 추정: 13.1%   (목표: 12.8-13.5%)  ✓

AI 예측: 6.8일 후 발효 완료
권장 조치: 10일차에 냉각 줄여 에스테르 보존
경보: 없음

AI는 단순히 모니터링하는 것이 아니라 예측하고 개입한다. CO₂ 생산율이 너무 일찍 정체되는 것(멈춤 발효의 징후)을 감지하면, 자동으로 온도를 조정하거나, 펌프오버를 트리거하여 효모를 재분배하거나, 문제가 비가역적이 되기 전에 와인메이커에게 알린다.

효모 선택 AI

효모 균주 선택은 와인 제조에서 가장 결정적인 결정 중 하나다. 다른 균주는 다른 방향 화합물을 강조한다:

• Saccharomyces cerevisiae EC-1118: 깨끗하고 중성적 — 과일 캐릭터가 지배하게 함
• RC212: 피노 누아의 색상 추출과 베리 과일을 향상
• 71B: 사과산을 대사하여 더 부드럽고 둥근 화이트 와인 생산

AI 시스템은 이제 목표 풍미 프로필, 포도 화학 분석, 유사한 빈티지의 역사적 발효 데이터를 기반으로 최적 효모 균주를 추천할 수 있다. 일부 모델은 전통적으로 고위험-고수익 도박이었던 야생 발효 — 토착 효모 개체군 사용의 결과까지 예측한다.

일관성 문제

수백만 병을 생산하는 대규모 생산자에게 AI 발효 제어는 값을 매길 수 없는 것을 제공한다: 배치 간 일관성. "이 와인은 매년 같은 맛이다"가 브랜드 약속일 때, 작은 발효 편차도 비용이 크다.

하지만 여기 긴장이 있다: 세계에서 가장 찬사를 받는 와인은 일관적이지 않다. 2015년 보르도는 2016년과 맛이 다르며, 그것이 포인트다. 빈티지 변화는 버그가 아니라 기능이다.

등장하는 모델? 하이브리드 의사결정:

• 대형 상업 와이너리: AI가 대부분의 변수를 제어, 사람이 감독
• 부티크/장인 생산자: AI가 데이터와 경보 제공, 사람이 모든 결정
• 울트라 프리미엄 에스테이트: AI가 모니터링하지만 사람 승인 없이 절대 개입하지 않음

4. 위스키 블렌딩: AI가 마스터 블렌더를 만났을 때

Mackmyra: 세계 최초의 AI 위스키

2019년, 스웨덴 증류소 Mackmyra는 Microsoft와 핀란드 AI 스타트업 Fourkind와 파트너십을 맺어 세계 최초의 AI 블렌딩 위스키를 만들었다. 이 프로젝트는 PR 스턴트와 진정한 실험의 반반이었고 — 결과는 모두를 놀라게 했다.

프로세스:

1. AI에 Mackmyra의 전체 레시피 라이브러리 — 모든 블렌드, 모든 캐스크 유형, 모든 소비자 선호도 조사, 모든 매출 수치를 학습시켰다
2. 모델이 수천 가지 가능한 블렌딩 조합을 생성했다
3. 예측된 소비자 선호도로 순위를 매겼다
4. 마스터 블렌더 Angela D'Orazio가 상위 후보를 테이스팅했다
5. 그녀가 최종 블렌드를 선택했다

평가? 평론가들은 "놀라울 만큼 균형 잡힌"과 "복합적"이라고 했다. 거의 즉시 매진되었다.

캐스크 관리: 장기전

위스키 숙성은 인내의 궁극적 연습이다. 싱글 몰트 캐스크는 12년, 18년, 또는 25년 동안 창고에 있을 수 있다. 그 시간 동안:

• Angel's Share: 액체의 2-4%가 매년 증발(따뜻한 기후에서 더 많음)
• 풍미 추출: 나무 화합물이 다양한 속도로 증류주에 이동
• 환경 요인: 온도, 습도, 창고 위치 모두 중요

AI 캐스크 관리 시스템은 다음을 예측한다:

수만 개의 캐스크를 관리하는 증류소(Diageo는 스코틀랜드 전역에서 1,000만 개 이상 관리)에게 AI는 재고 악몽을 전략적 자산으로 바꾼다.

빅 플레이어들

• Diageo (Johnnie Walker, Lagavulin, Talisker의 모회사): 29개 스카치 위스키 증류소에서 AI 품질 관리. 예측 유지보수로 가동 중단 감소, 풍미 일관성 모델로 블렌드 무결성 보장.
• Suntory (일본): AI 최적화 하이볼 연구 — 그렇다, 진짜다. 탄산 온도, 얼음 기하학, 위스키-소다 비율의 상호작용을 모델링하여 완벽한 하이볼을 위해.
• 하이트진로 (한국): 2025년부터 소주 생산을 위한 AI 품질 관리 파일럿. 실시간 발효 및 증류 모니터링.

5. 맥주의 AI: 벨기에 실험

2024년, KU Leuven(벨기에) 연구자들이 Nature Communications에 맥주 풍미를 개선하는 AI의 잠재력을 보여주는 획기적 연구를 발표했다.

방법론은 엄격했다:

1. 250종의 벨기에 맥주를 화학 분석(수백 가지 화합물 측정)
2. 각 맥주를 훈련된 소비자 패널이 여러 풍미 차원에서 평가
3. ML 모델이 소비자 선호도를 가장 잘 예측하는 33가지 핵심 화학 화합물 식별
4. 연구자들이 AI 추천에 따라 상업 맥주의 성분 조정
5. 블라인드 테스트에서 AI 수정 맥주가 유의미하게 높은 점수

AI 최적화 맥주는 원래 맥주를 이긴 것뿐만 아니라 프리미엄 레퍼런스 맥주와 동등하거나 초과했다. 핵심 발견: 모델은 원래 레시피에서 특정 에스테르와 홉 유래 화합물이 과소 대표되었고, 이를 추가하면 인지 품질이 극적으로 향상됨을 식별했다.

6. 위조 감지: 인증자로서의 AI

파인 와인과 위스키 사기는 수십억 달러 규모의 문제다. 1945년 로마네콩티 한 병은 50만 달러 이상에 팔릴 수 있다. 위조 인센티브는 엄청나다.

AI 기반 인증은 여러 각도에서 문제를 공격한다:

시각 인증

진품 병으로 훈련된 컴퓨터 비전 모델이 분석한다:

• 라벨 인쇄 품질, 폰트 일관성, 마이크로 프린팅
• 코르크 및 캡슐 특성
• 유리 색상 및 몰드 자국
• 표시된 연도와 일치하는 마모 패턴

화학 핑거프린팅

AI와 결합된 분광 분석(NIR, 라만)이 검증:

• 액체의 화학 프로필이 주장된 원산지 및 빈티지와 일치하는지
• 일반적인 불순물 감지
• 특정 화학 마커 비율을 통한 연도 검증

공급망 추적

블록체인 + AI 시스템이 생산자에서 소비자까지 변경 불가능한 출처 기록을 생성한다. AI가 이상 패턴 — 지역 간 의심스럽게 빠른 이동, 일관성 없는 보관 조건, 알려진 사기 네트워크와 관련된 패턴을 모니터링한다.

7. 숫자: 시장 규모 및 채택

이 시장이 어디로 향하는지 살펴보자:

와인 & 주류 AI 시장 전망: ~$500M (2025) → ~$2B (2030)

채택 속도는 세그먼트별로 다르다:

8. 영혼의 질문: AI가 테루아를 이해할 수 있는가?

여기서 철학적이 된다 — 그리고 와인 세계가 뜨거워진다.

테루아 — 와인이 그 원산지의 독특한 토양, 기후, 지형, 인간 전통의 조합을 표현한다는 프랑스 개념 — 는 파인 와인의 정신적 기초다. 샹베르탱은 단순한 피노 누아가 아니다; 그 언덕, 그 토양, 그 미기후가 수세기에 걸쳐 축적된 지혜를 통해 거른 것이다.

비평가들은 AI 최적화 와인이 본질적으로 반테루아적이라고 주장한다. 소비자 선호도 점수를 최적화하면 평균 입맛을 최적화하는 것이고 — 평균 입맛은 과일 풍부하고, 부드럽고, 친근한 와인을 원한다. 위대한 와인을 위대하게 만드는 특이하고, 도전적이며, 장소 특유의 캐릭터가 사라진다.

반론: AI가 대중 인기를 위해 최적화할 필요는 없다. 전형성을 극대화 — 샤블리가 최대한 샤블리답게 맛나도록 모델을 훈련시킬 수 있다. AI는 날씨, 해충, 인간 실수의 변동성에 대해 테루아 표현을 보호하는 도구가 된다.

하이브리드 미래

가장 성공적인 구현은 공통 패턴을 공유한다: AI는 조언자, 사람은 아티스트.

• AI가 최적 수확 시기를 식별 → 와인메이커가 노동력 가용성, 날씨 창, 직감을 고려하여 어떤 날인지 결정
• AI가 효모 균주를 추천 → 와인메이커가 빈티지에 대한 비전과 함께 고려
• AI가 잠재적 멈춤 발효 경고 → 와인메이커가 개입할지 지켜볼지 결정

이것은 AI가 소믈리에와 와인메이커를 대체하는 것이 아니다. AI가 바닥을 높이는 것이다 — 어려운 빈티지에서도 좋은 와인이 나오도록 보장하면서, 사람이 창의성과 직관을 통해 계속 천장을 높이는 것이다.

9. 다음에 오는 것

주목하는 몇 가지 트렌드:

새로운 제품을 위한 생성형 AI

만들고 싶은 와인을 묘사해 보라: "바롤로의 구조감에 윌라멧 밸리 피노의 과일 프로필을 가진 미디엄 바디 레드, 한국 BBQ에 맞게 디자인." 생성형 모델이 그 비전에 근접할 포도 블렌드, 발효 파라미터, 숙성 프로토콜을 제안할 수 있다.

소비자 측 AI 진화

와인 추천이 더 넓은 음식 AI와 합병될 것이다. 스마트 키친이 요리하는 것을 알고(레시피 앱이나 스마트 오븐에서), 와인 앱이 선호도를 알면, 둘이 물어보기도 전에 페어링 추천을 협상한다.

전문성의 민주화

AI는 보르도와 부르고뉴가 보유한 수세기의 제도적 지식이 없는 신흥 와인 지역 — 칠레, 남아프리카, 그리스, 조지아의 소규모 생산자에게 경쟁의 장을 공평하게 한다. 중국 닝샤의 포도밭이 오퍼스 원과 같은 정밀 포도 재배 AI에 접근할 수 있다.

대규모 기후 적응

기후 변화가 가속됨에 따라, AI 기반 품종 전환과 포도밭 이전 계획이 표준이 될 것이다. 2050년의 와인 지도는 오늘과 매우 다를 것이며, AI가 그 지도 제작자가 될 것이다.

마무리

와인 산업과 AI의 관계는 이 "AI in the Wild" 시리즈 전반에 걸쳐 보게 될 주제를 반영한다: 가장 성공적인 적용은 인간 전문성을 대체하기보다 증강한다.

AI 도구를 가진 마스터 오브 와인은 AI 도구 없는 마스터 오브 와인보다 엄격히 우월하다. 마스터 오브 와인 없는 AI는... 지루한 와인을 만드는 매우 비싼 방법이다.

숫자는 이 변혁이 가속되고 있음을 말한다: 오늘의 5억 달러에서 2030년 20억 달러로. 하지만 와인의 영혼 — 인간의 이야기, 세대를 넘긴 지식, 특정 석회암 토양에 대한 비합리적 애착 — 은 완고하게, 아름답게 아날로그로 남아 있다.

그리고 솔직히? 다른 방식이었으면 좋겠다고 생각하지 않는다. 🦊