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패션 부문의 시장 가치 중 2030년 탈탄소화 목표를 달성할 것으로 예상되는 부분은 11%에 불과하지만, 새로운 연구에 따르면 탄소 배출량 감축과 상업적 가치에 맞춘 조절, 그리고 AI가 이 두 가지 모두에 예상치 못한 가속제가 될 수 있는 방법이 명확하게 드러났다. 또한 중고 시장의 중요성과 도전 과제, 그리고 공급망 관리가 모든 시작점인 만큼 공급업체의 행동 변화를 유도하는 것이 얼마나 중요한지 강조하고 있다.

이는 패션 및 럭셔리 산업의 탈탄소화가 “더 이상 부수적인 이니셔티브가 아닌, 향후 10년 동안 산업 역학을 재편할 중요한 사업적 필수 과제”라고 밝힌 베인앤컴퍼니의 새로운 연구 결과에 따른 것이다.

패션은 전 세계 이산화탄소 배출량의 최대 10%를 차지한다. 따라서 앞서 언급한 11%라는 수치는 우려스럽다. 하지만 베인은 이 수치를 어떻게 산출한 것일까?

이 연구는 감축 한계 비용 곡선(MACC)을 사용하여 잠재적인 탈탄소화 수단과 그 투자 수익률(ROI)을 비교했다. 패션 의류와 럭셔리 제품을 별도로 살펴본 MACC는 집계된 공개 데이터를 바탕으로 단기 목표에 초점을 맞춰 개발되었으며, 예상 시장 성장에 따라 2030년까지의 배출량 증가를 모델링했다.

패션 의류의 중요한 탈탄소화 수단 중 하나는 소싱이며, 베인은 “재활용 소재로 전환하는 것이 중요한 첫 걸음이지만, 더 큰 기회는 저탄소 제조 방법 사용 등 공급업체의 행동에 영향을 미치는 데 있다”라고 말했다.

럭셔리 브랜드의 경우 “내구성과 착용 당 환경에 미치는 영향이 브랜드의 사업 모델에 필수적”이라고 덧붙였다. 과잉 생산을 줄이고 재판매를 확대하는 것이 중요한 수단이 될 것이다. 럭셔리 브랜드는 총마진이 높기 때문에 재고 부족을 피하기 위해 과잉 생산을 간과하는 경향이 있다. 그러나 미판매 재고는 마진을 저하할 뿐 아니라, 특히 유럽에서 규제 당국의 감시가 점점 강화되고 있는 환경 비용도 발생시킨다.

그렇다면 AI는 이 모든 것에 어떻게 관련될까? 이 보고서는 브랜드가 과잉 생산을 해결하고 재고 효율성을 개선하기 위해 AI를 사용할 것을 권장하고 있다.

AI 기반의 판매 예측은 이미 약 60%의 패션 브랜드에서 사용 중이거나 테스트 중이며, 스타일, 사이즈, 지역별 소비자 수요를 보다 정확하게 예측할 수 있게 해준다고 한다.

이와 함께 브랜드의 약 절반은 AI를 활용하여 재고를 보다 정확하게 배분하고 있다. 또한 기술은 새로운 생산 모델을 가능하게 하고 있으며, 브랜드들은 필요한 제품만 생산하여 낭비를 크게 줄이는 주문 제작 및 맞춤 제작 방식을 시범적으로 도입하기 시작했다.

물론, 이는 기업들이 원하는 것만은 아니다. 고객들이 보다 지속 가능한 태도를 요구하고 있을 뿐만 아니라, 재고 폐기를 금지하고 재판매를 지원함으로써 패션 산업을 순환 경제로 밀어붙이고 있는 정부 당국의 규제 때문이기도 하다. 디지털 제품 여권(DPP)을 의무화하는 EU의 새로운 규제가 시행되면 “패션 제품의 수명 가치가 두 배로 늘어날 수 있으며, 그로 인해 소비자들이 혜택을 누릴 수 있는 새로운 가능성이 열릴 것”이라고 베인은 밝혔다.

그러나 그 목표를 달성하는 것은 쉽지 않을 것이다. 예를 들어, 중고품은 종종 해결책으로 제시된다. 그러나 보고서에 따르면 중고품은 수익성이 낮고 대부분의 판매가 제3자 플랫폼을 통해 이루어지기 때문에 대부분의 기업에게 부정적인 투자수익률(ROI)를 가져오는 탈탄소화 수단으로 남아 있다. 또한, 중고품의 판매량이 신제품의 판매량을 대체해야만 배출량이 감소한다. 이러한 장애물을 극복하기 위해 브랜드는 중고 제품을 “고객의 평생 가치와 배출량 감소를 모두 촉진하는 수익성 있는 브랜드 소유의 채널”로 전환해야 한다.  

베인의 지속 가능성 및 책임 부문 파트너인 마테오 카펠리니(Matteo Capellini)는 "중고 제품은 SBTi(과학기반 감축목표 이니셔티브)의 단기 목표를 달성하는 데 필수적이며, DPP(디지털 제품 여권)는 전체 채널에서 마찰과 비용을 제거하는 데 중요한 요소다. 올바르게 실행되면 재판매는 마진 감소에서 마진 증가로 전환될 수 있으며, 신뢰할 수 있고 확장 가능한 탈탄소화 도구가 될 수 있다.“라고  말했다.

이어 그는 ”패션과 럭셔리 산업의 탈탄소화 여정은 복잡하다. 우리가 한 일은 기업이 탄소 영향을 줄이면서 상업적 가치를 유지하기 위해 활용할 수 있는 즉각적인 우선 순위와 장기적인 조치를 세분화한 것이다. 단기적으로는 AI가 수요 예측을 개선하고 전자상거래 반품을 줄일 수 있다는 것을 발견했다. 이 두 가지 영역은 비효율로 인해 배출량과 마진 손실이 모두 증가하는 영역이다. 그러나 더 큰 과제는 성과를 습관으로 만드는 것이다. 즉, 탈탄소화를 독립적인 이니셔티브로 취급하지 않고 소싱, 공급망, 재고 관리 및 제품 전략에 내재된 사업 규율로 취급해야 한다."라고 강조했다.

유재부 패션 에디터
UB@fi.co.kr