2026.07.14 화요일
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카카오 노사, 파업 뒤 다시 협상으로…AI 전환 앞두고 커지는 조직 부담 카카오 노사가 성과급 보상체계를 둘러싼 임금 교섭을 재개했지만 아직 합의에 이르지 못하고 있다. 노조가 지난 29일 전일 연차파업 성격의 ‘로그오프데이’를 진행하면서 갈등은 새로운 국면에 들어섰다. 당장 주요 서비스 장애는 없었지만 하반기 AI 사업 전환을 앞둔 카카오로서는 조직 안정성 부담이 커지는 모습이다. 30일 정보통신기술(ICT) 업계에 따르면 카카오 노사는 지난 17일부터 임금 교섭을 다시 진행하고 있다. 카카오 노조 관계자는 “논의 자체는 진행 중이지만 합의 수준은 아니다”라고 말했다. 카카오 측도 조속한 합의를 위해 노조와 대화와 협의를 이어가겠다는 입장이다. 갈등의 핵심은 성과급 보상체계다. 노조는 영업이익의 일정 비율을 반영한 1인당 1000만원 안팎의 성과급 지급을 요구하고 있다. 사측은 해당 요구가 회사 경영에 부담이 되는 수준이라며 수용하기 어렵다는 입장으로 알려졌다. 단체협약 교섭은 지난 5월 결렬된 뒤 두 달 가까이 접점을 찾지 못하고 있다. 노조는 행동 수위를 단계적으로 높여왔다. 지난 10일 4시간 부분파업을 진행한 데 이어 29일에는 전일 연차파업 방식의 로그오프데이를 실시했다. 대상 법인은 카카오, 카카오페이, 카카오엔터프라이즈, 디케이테크인, 엑스엘게임즈 등 5개 법인이다. 참여 규모를 두고는 노사 주장이 갈린다. 노조는 지난 10일 부분파업에 5개 법인 기준 1500여명이 참여했고 29일 전일 파업에는 2100여명이 참여했다고 밝혔다. 회사 측은 전일 파업 참여자를 평소 휴가자를 감안해 800여명 수준으로 추산한 것으로 알려졌다. 양측의 수치 차이는 연차 사용과 실제 파업 참여를 어떻게 집계하느냐에 따른 것으로 보인다. 주요 서비스에는 별다른 장애가 발생하지 않았다. 카카오톡, 카카오맵, 카카오페이 등 핵심 서비스는 정상 운영됐다. 플랫폼 기업은 제조업과 달리 파업이 곧바로 생산 중단이나 매출 차질로 이어지지 않는다. 서비스 운영 자동화와 비상 대응 체계가 갖춰져 있기 때문이다. 이 대목은 노조에도 숙제를 남긴다. 하루 업무 중단에도 서비스 영향이 크지 않았다는 점은 노조가 향후 협상력을 어떻게 이어갈지 고민하게 만드는 요소다. 추가 파업이나 다른 방식의 집단행동을 검토하더라도 실제 회사에 미치는 압박 효과와 조합원 결속을 함께 따져야 한다. 노조 내부의 이해관계도 변수다. 카카오 본사와 카카오페이는 성과보상 체계 개선에 무게가 실리는 반면 일부 계열 법인은 고용안정 문제가 더 민감한 사안으로 꼽힌다. 5개 법인이 공동 요구안을 내걸고 있지만 법인별 처한 상황이 다른 만큼 장기전에서는 내부 결속 유지가 중요해질 수 있다. 사측도 시간을 무한정 끌기는 어렵다. 카카오는 하반기 AI 사업 수익화를 본격화해야 하는 시점에 있다. 카카오톡에 대화형 AI와 에이전틱 AI 기능을 접목하고 검색, 쇼핑, 예약 등 생활형 서비스를 연결하는 전략을 추진 중이다. 조직 피로감이 누적되면 당장의 장애보다 개발 일정과 신규 서비스 출시, 핵심 인력 관리에서 부담이 커질 수 있다. 시장 시선은 추가 파업 여부와 교섭 진척 속도에 쏠린다. 노조는 29일 파업 이후 추가 대응 방안을 논의 중이라고 밝혔지만 구체적인 계획은 아직 공개하지 않았다. 카카오 관계자는 “조속한 합의를 위해 지속적으로 노조와 대화하며 협의할 예정”이라고 말했다. 한편 이번 갈등은 카카오가 플랫폼 기업에서 AI 기업으로 전환하는 과정에서 맞닥뜨린 조직 문제이기도 하다. AI 전략은 기술만으로 굴러가지 않는다. 개발자와 기획자, 서비스 운영 인력이 같은 방향으로 움직일 때 속도가 난다. 성과급을 둘러싼 노사 갈등이 길어질수록 카카오의 하반기 과제는 더 복잡해진다. 서비스는 멈추지 않았지만 조직의 온도는 이미 경고음을 내고 있다.2026-06-30 18:21:49
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통신비 덜 쓰게 요금제 바뀐다…데이터 다 써도 카톡·지도는 된다 정부가 하반기부터 이동통신 요금제 개편에 나선다. 데이터가 생활 필수재가 된 만큼 월 제공량을 모두 써도 기본적인 인터넷 이용을 막지 않고 이용 패턴에 맞는 요금제를 안내해 통신비 부담을 낮추겠다는 취지다. 과학기술정보통신부는 하반기 통신3사와 함께 모든 LTE·5G 데이터 요금제에 ‘데이터 안심옵션’을 기본 적용하는 요금제 개편을 추진한다고 밝혔다. LG유플러스는 지난 6월 1일부터 먼저 시행했고 KT는 7월 1일, SK텔레콤은 7월 2일부터 순차 적용할 예정이다. 가장 큰 변화는 데이터 소진 이후 이용 방식이다. 기존에는 월 제공 데이터를 모두 쓰면 데이터가 차단되거나 추가 요금을 내야 하는 경우가 많았다. 앞으로는 제공량을 모두 사용해도 약 400Kbps 속도로 데이터를 계속 이용할 수 있다. 고화질 영상 시청에는 부족하지만 메신저, 지도 검색, 간단한 웹페이지 확인 등 기본적인 생활 서비스는 가능한 수준이다. 이번 조치는 AI·디지털 시대의 통신 접근권을 넓히는 성격이 강하다. 은행 업무, 교통, 병원 예약, 공공서비스 신청까지 모바일 데이터 이용을 전제로 움직이는 생활 영역이 늘고 있다. 데이터가 끊기는 순간 단순 불편을 넘어 정보 접근 격차로 이어질 수 있다는 판단이 반영됐다. 만 65세 이상 이용자를 위한 혜택도 확대된다. 어르신 요금제는 음성과 문자 제공량을 늘리는 방향으로 개편된다. 2만원대 요금제는 음성과 문자를 기본 제공하고, 1만원대 요금제는 음성 30분과 문자 50건을 추가 제공하는 방식이다. 별도 신청 없이 자동 적용되는 구조로 추진된다. 10월부터는 ‘최적요금제 고지’도 시행된다. 통신사가 이용자의 실제 데이터, 음성, 문자 사용 패턴을 분석해 현재 요금제보다 더 유리한 요금제가 있으면 문자나 이메일 등 이용자가 선택한 방식으로 안내한다. 장기간 같은 요금제를 쓰면서 실제 사용량보다 비싼 요금을 내는 사례를 줄이겠다는 목적이다. 통신 민원 처리 절차도 바뀐다. 11월부터 전화, 방문, 우편 등으로 접수된 통신 사업자 관련 민원 처리 과정이 단계별로 안내된다. 정부는 노후화된 통신민원 처리시스템을 재구축하고 AI 상담지원 기능을 도입해 민원 처리 상황을 더 쉽게 확인할 수 있도록 할 계획이다. AI 활용 격차 해소 정책도 함께 추진된다. 정부는 전국 697개소의 AI디지털배움터를 운영해 기초 디지털 역량과 AI 활용 교육을 제공한다. 수강을 희망하는 국민 누구나 참여할 수 있으며 학습자 수준에 맞춘 교육과 생활 속 AI·디지털 서비스 체험 프로그램이 제공된다. 전국민 AI 경진대회도 7월부터 12월까지 순차적으로 열린다. 정부는 기존 4개 경진대회를 통합해 일반 국민, 초·중·고 학생, 대학생, 연구자, 고령층, 장애인 등을 대상으로 AI 활용 역량과 아이디어를 발굴할 계획이다. 한편 이번 개편의 효과는 실제 안내 품질과 요금제 구조 단순화에 달려 있다. 데이터 안심옵션은 최소한의 연결권을 보장하지만 속도 제한이 분명한 만큼 이용자가 기대하는 품질과 차이가 날 수 있다. 최적요금제 고지도 단순 알림에 그치면 체감 효과가 작다. 통신비 부담을 줄이려면 정부 발표보다 이용자가 실제로 더 싼 요금제로 옮길 수 있는 구조가 중요하다. 디지털 접근권은 선언이 아니라 매달 내는 통신요금 고지서에서 확인된다.2026-06-30 10:37:52
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![[데스크칼럼] AI 강국의 계산서는 누가 낼 것인가](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/30/20260630095906639211_518_323.jpg)
[데스크칼럼] AI 강국의 계산서는 누가 낼 것인가 AI를 둘러싼 말은 대체로 가볍다. 챗봇, 생산성, 자동화, 초격차. 화면에 질문을 넣으면 답이 나오고 보고서를 대신 쓰는 기술로 받아들인다. 그러나 AI가 산업이 되는 순간 풍경은 달라진다. 그 뒤에는 반도체 공장과 데이터센터, 송전망과 냉각 설비, 로봇과 제조라인이 버티고 있다. 정부의 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터 3대 메가프로젝트는 이 지점을 짚었다. AI를 소프트웨어 경쟁으로만 보지 않고 칩과 공장, 데이터센터를 한 묶음으로 보겠다는 것이다. 방향은 틀리지 않다. 챗봇 하나로 AI 강국이 되지는 않는다. 계산할 칩, 돌릴 시설, 현장을 바꿀 제조 역량이 함께 있어야 한다. 남은 문제는 실행이다. 수백조원 투자 계획은 눈길을 끈다. 그러나 데이터센터 하나를 짓는 데 필요한 것은 발표문이 아니다. 전력과 부지, 용수와 냉각 설비, 주민 수용성이다. 반도체 클러스터도 돈만으로 세워지지 않는다. 전기를 끌어오고 물을 확보하고 인력과 협력사를 붙여야 한다. 어느 하나라도 막히면 계획은 숫자로만 남는다. 지방 분산도 마찬가지다. 수도권이 포화 상태인 것은 사실이고 데이터센터를 지방으로 보내야 한다는 주장에도 이유가 있다. 하지만 건물만 내려간다고 지역 산업이 살아나는 것은 아니다. 지방이 전기와 땅을 내주고 핵심 인력과 수익은 수도권에 남는다면 균형발전이라 부르기 어렵다. 낡은 집중 구조에 새 이름을 붙인 것에 가깝다. 우리는 비슷한 장면을 여러 번 봤다. 산업단지는 성장의 상징으로 출발했지만 환경 부담과 노동 격차의 현장이 됐다. 발전소와 송전탑은 국가 전력망의 필수 시설이었지만 지역 주민에게는 희생의 상징이었다. 데이터센터라고 다를 이유가 없다. 미래 산업이라는 이름이 붙어도 결국 지역의 땅 위에 세워지고 지역의 전력을 쓰는 시설이다. 피지컬 AI도 구상만으로는 부족하다. 한국 제조업에 AI를 심는 일은 필요하다. 반도체, 자동차, 조선, 기계, 통신망은 우리가 가진 강점이다. 공장을 아는 AI, 숙련공의 경험을 데이터로 바꾸는 AI는 한국이 해볼 만한 승부처다. 그러나 그 기술이 몇몇 대기업 생산라인 안에서만 작동한다면 국가 전략이라고 부르기 어렵다. 협력사와 산업단지, 중소 제조업까지 내려가야 산업 전체의 체질이 바뀐다. 정부가 할 일은 더 큰 그림을 내놓는 데서 끝나지 않는다. 순서를 정하고 책임을 가르는 일이다. 어디에 먼저 전력을 넣을 것인가. 어느 지역에 어떤 산업을 붙일 것인가. 데이터는 누가 내고 누가 관리할 것인가. 사고가 나면 누가 책임질 것인가. 이 질문이 빠진 메가프로젝트는 크기만 큰 계획으로 끝날 수 있다. AI는 생각보다 무거운 산업이다. 소프트웨어의 속도와 제조업의 무게가 한 몸이 된 산업이다. 빨리 가야 하지만 아무 데나 가서는 안 된다. 크게 해야 하지만 무엇을 남길지 정하지 못하면 안 된다. AI 강국은 선언으로 만들어지지 않는다. 전기와 땅, 데이터와 인재, 지역과 기업이 맞물릴 때 가능하다. 그 비용을 누가 부담하고 그 이익을 어디에 남길 것인가. 이 질문에 답하는 나라가 AI 시대의 산업 지도를 그린다. 지금 필요한 것은 더 큰 구호가 아니라 계산서까지 포함한 설계다.2026-06-30 10:00:03
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![[경제일보] 네이버가 위기 속에서 왜 다시 강해지고 있는가](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/29/20260629092919840795_518_323.png)
[경제일보] 네이버가 위기 속에서 왜 다시 강해지고 있는가 생성형 AI의 확산은 포털 검색의 위기로 여겨졌다. 이용자가 검색창에 키워드를 넣지 않고 AI에게 바로 답을 묻는 시대가 열리면서 네이버의 핵심 사업도 흔들릴 수 있다는 전망이 나왔다. 구글과 챗GPT, 쿠팡과 인스타그램이 각각 검색·쇼핑·콘텐츠 이용 시간을 나눠 갖는 상황에서 네이버가 과거의 포털 지위를 유지하기 어렵다는 시각도 적지 않았다. 그러나 최근 네이버의 흐름은 단순한 방어가 아니다. 네이버는 AI탭과 AI브리핑을 앞세워 검색을 다시 설계하고 있다. 검색 결과를 나열하는 데 그치지 않고 이용자의 의도를 읽고 필요한 정보를 요약하며 쇼핑과 플레이스, 예약, 결제까지 이어지는 구조를 만들고 있다. 기존 포털 검색이 ‘찾는 서비스’였다면 네이버가 지향하는 AI 검색은 ‘실행하는 서비스’에 가깝다. 실적도 이 흐름을 뒷받침한다. 네이버는 올해 1분기 연결 기준 매출 3조2411억원, 영업이익 5418억원을 기록했다. 매출은 전년 동기 대비 16.3%, 영업이익은 7.2% 늘었다. AI 인프라 투자 부담이 커지는 상황에서도 광고와 커머스, 플랫폼 사업이 견조하게 버틴 결과다. 생성형 AI가 검색 시장을 흔드는 가운데 네이버는 오히려 AI를 붙여 이용자를 다시 붙잡는 방향으로 움직이고 있다. 검색 점유율 변화도 주목된다. AI탭 베타 서비스 출시 전 올해 1월1일부터 4월26일까지 네이버 평균 검색 점유율은 63.82%였지만 출시 이후인 4월27일부터 6월17일까지는 66.34%로 상승했다. 5월24일에는 81.34%까지 치솟았다. AI 검색이 네이버 검색을 잠식할 것이라는 우려와 달리 네이버 내부에서는 AI가 검색 체류와 재방문을 높이는 도구로 작동하고 있는 셈이다. 네이버의 강점은 한국 이용자의 생활 데이터에 있다. 챗GPT나 글로벌 AI 서비스가 일반지식과 문서 요약에 강하다면 네이버는 한국인의 실제 생활 동선에 강하다. 검색, 블로그, 카페, 쇼핑, 스마트스토어, 네이버페이, 지도, 플레이스, 예약, 리뷰가 하나의 생태계 안에 있다. 이용자가 식당을 찾고 병원을 예약하고 상품을 비교하고 결제하는 흐름이 네이버 서비스망 안에서 이어진다. AI 시대에 중요한 것은 답을 잘하는 능력만이 아니다. 답변 이후 이용자를 실제 행동으로 연결하는 능력이다. 로컬 데이터는 네이버의 숨은 무기다. 식당, 병원, 미용실, 숙박, 학원, 체험시설 등 오프라인 사업자의 정보는 지도와 플레이스에 쌓여 있다. 소상공인에게 네이버 플레이스는 사실상 디지털 간판이고 이용자에게는 생활 검색의 출발점이다. AI가 장소를 추천하고 예약까지 연결하는 단계로 가면 이 데이터의 가치는 더 커진다. 글로벌 AI가 쉽게 대체하기 어려운 영역이다. 커머스에서도 네이버는 쿠팡과 다른 길을 가고 있다. 쿠팡이 물류와 직매입으로 소비자의 시간을 줄였다면 네이버는 검색과 데이터, 판매자 생태계로 구매 전환을 높이는 모델에 가깝다. 스마트스토어와 네이버플러스 스토어, 네이버페이, 멤버십, 광고가 결합하면서 검색 기반 커머스의 체력이 강화되고 있다. 네이버 커머스는 판매자를 직접 흡수하기보다 다수의 중소 판매자가 온라인에서 장사할 수 있는 장터를 제공한다는 점에서 확장성이 있다. 물론 과제는 남아 있다. AI 검색이 커질수록 콘텐츠 저작권, 광고 표시, 검색 공정성, 플랫폼 자사우대 논란은 다시 불거질 수 있다. 커머스와 로컬 서비스가 커질수록 판매자와 입점업체의 의존도 문제도 따라온다. 그러나 이 쟁점들은 네이버가 약해서가 아니라 여전히 한국 디지털 생태계의 중심에 있기 때문에 생기는 문제다. 네이버의 반격은 검색창 하나를 지키는 싸움이 아니다. 포털의 역할을 다시 정의하는 싸움이다. 이용자가 묻고, 비교하고, 예약하고, 구매하고, 결제하는 과정을 하나의 흐름으로 묶을 수 있다면 포털은 사라지는 것이 아니라 AI 플랫폼으로 진화한다. 생성형 AI는 네이버에 위기였지만 동시에 네이버가 가진 생활 데이터의 가치를 다시 드러낸 계기가 됐다. 포털의 시대가 끝난 것이 아니다. 포털이 무엇을 해야 하는지가 바뀌고 있다.2026-06-30 09:24:23
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앤트로픽·엔비디아·MS, 클로드를 애저에 심었다…오픈AI 일변도 깬다 앤트로픽과 엔비디아, 마이크로소프트(MS)의 인공지능(AI) 삼각동맹이 상용화 단계로 들어섰다. 앤트로픽의 AI 모델 ‘클로드’ 제품군이 엔비디아 블랙웰 울트라 시스템을 기반으로 한 MS 애저 클라우드에 정식 배포되면서 기업용 AI 시장의 경쟁 구도도 달라지게 됐다. 3사는 29일 현지시간 클로드를 애저 클라우드 내에서 직접 구동할 수 있도록 했다고 밝혔다. 기존에도 애저 환경에서 클로드를 활용하는 방식은 있었지만 외부 모델을 호출하는 성격이 강했다. 이번 배포는 클로드가 애저 인프라 안에서 직접 운영되는 구조라는 점에서 의미가 크다. 기업 고객에게 가장 중요한 변화는 데이터 위치와 운영 통제다. 금융, 공공, 의료, 제조 분야 기업은 데이터 역외 이전과 보안 규제에 민감하다. 클로드가 애저 내에서 구동되면 기존 애저 고객은 별도 클라우드 이전 없이 앤트로픽 모델을 활용할 수 있다. 지역별 데이터 거버넌스와 내부 보안 기준을 맞추는 데도 유리하다. 앤트로픽은 애저에서 상위 모델인 클로드 오퍼스 4.8과 경량 모델 하이쿠 4.5를 제공하고 확장 추론 기능도 지원한다. 오퍼스는 고난도 분석과 코딩, 에이전트 업무에 초점을 맞춘 모델이고 하이쿠는 비용과 속도가 중요한 업무에 적합한 경량 모델이다. 기업 입장에서는 업무 난도와 비용 구조에 따라 모델을 선택할 수 있는 폭이 넓어진다. 이번 협력은 지난해 11월 발표된 3사 전략적 파트너십의 첫 가시적 결과로 볼 수 있다. 당시 엔비디아와 MS는 앤트로픽에 각각 최대 100억 달러와 50억 달러 투자를 약속했고 앤트로픽은 엔비디아 AI 시스템을 기반으로 한 MS 애저 컴퓨팅 자원 300억 달러어치를 구매하기로 했다. 투자와 칩, 클라우드 사용 계약이 맞물린 구조다. 엔비디아에는 추론 시장을 넓히는 계기다. AI 반도체 경쟁은 그동안 대규모 학습 중심으로 설명됐지만 실제 기업 서비스가 늘어날수록 추론 수요가 더 빠르게 커진다. 클로드가 블랙웰 울트라 기반 애저에서 돌아가면 엔비디아는 학습용 GPU뿐 아니라 기업용 AI 서비스의 실행 인프라에서도 입지를 강화할 수 있다. MS의 이해관계도 분명하다. MS는 오픈AI와의 협력으로 생성형 AI 시장을 선점했지만 기업 고객은 특정 모델에 종속되기를 원하지 않는다. 클로드를 애저 안으로 들여오면 MS는 오픈AI 모델과 앤트로픽 모델을 모두 제공하는 멀티모델 클라우드 사업자로 자리 잡을 수 있다. 애저 고객을 AWS나 구글 클라우드로 빼앗기지 않기 위한 방어 전략이기도 하다. 앤트로픽 역시 고객 접점이 넓어진다. 클로드는 아마존웹서비스(AWS) 베드록과 구글 클라우드 버텍스 AI를 통해 제공돼 왔다. 여기에 애저가 본격적으로 더해지면 글로벌 3대 클라우드 전반에서 기업 고객을 확보하는 구조가 된다. 기업용 AI에서 강점을 보여온 앤트로픽으로서는 유통 채널이 한층 넓어진 셈이다. 한편 이번 배포는 AI 시장의 경쟁축이 모델 성능에서 인프라 통합 능력으로 옮겨가고 있음을 보여준다. 기업은 가장 똑똑한 모델 하나만 찾지 않는다. 어느 클라우드에서 돌아가는지 데이터가 어디에 머무는지 비용을 예측할 수 있는지 보안 통제가 가능한지를 함께 본다. 클로드의 애저 배포는 앤트로픽의 고객 확장이자 엔비디아의 추론 시장 확대이며 MS의 멀티모델 방어선이다. AI 동맹의 승부는 이제 발표장이 아니라 고객사의 클라우드 청구서와 운영 안정성에서 갈릴 전망이다.2026-06-30 08:01:34
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SK텔레콤, 전국에 15GW AI 데이터센터 깐다…'AI 연산 수출국' 승부수 SK텔레콤이 SK그룹의 인공지능 데이터센터(AIDC) 전략을 이끄는 핵심 축으로 올라섰다. 정부가 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트’를 통해 AI 인프라 확충을 국가 성장전략으로 제시한 가운데 SKT는 전국 거점에 총 15기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다는 중장기 로드맵을 내놨다. SK그룹은 29일 청와대 영빈관에서 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 SKT를 주축으로 총 15GW 규모의 AI 데이터센터 구축 계획을 발표했다. SKT 뉴스룸에 따르면 회사는 2029년부터 5GW 규모를 단계적으로 열고 1단계 성과와 시장 수요를 바탕으로 2035년까지 총 15GW 규모로 순차 확대할 계획이다. 15GW는 한 번에 건설해 즉시 가동하는 물량이 아니다. SKT는 전력과 부지, 인허가, 핵심 입주사 확보 상황에 맞춰 단계적으로 투자하고 가동률을 높이는 램프업 방식을 적용한다. 구체적인 투자액도 아직 확정되지 않았다. SKT는 프로젝트별 파트너십과 지분 구조, 장기 계약 조건이 정해지는 과정에서 투자 규모가 결정될 것이라고 설명했다. 이번 계획의 출발점은 글로벌 AI 인프라 부족이다. SKT는 맥킨지앤컴퍼니 전망을 인용해 글로벌 데이터센터 수요가 매년 19~22% 성장하는 반면 공급이 따라가지 못해 2030년 미국에서만 15GW 공급 부족이 발생할 것으로 봤다. AI 모델 학습과 추론 수요가 폭증하면서 데이터센터는 단순 서버 시설이 아니라 반도체, 전력, 냉각, 네트워크가 결합된 전략 인프라로 바뀌고 있다. SKT가 노리는 사업모델은 두 갈래다. 하나는 글로벌 빅테크와 국내 AI 수요자에게 전력과 공간, 냉각 인프라를 제공하는 AI 특화 코로케이션이다. 다른 하나는 GPU 등 고성능 연산 자원을 클라우드 형태로 직접 제공하는 AI 컴퓨팅 클라우드다. 공간 임대 중심이던 기존 데이터센터 사업에서 벗어나 연산 자원 자체를 상품화하겠다는 의미다. 이 구상이 실현되면 SKT의 역할도 달라진다. 통신망 사업자에서 AI 연산 인프라 사업자로 무게중심이 이동한다. SK하이닉스의 고대역폭메모리(HBM) 경쟁력, SK그룹의 에너지 사업 역량, 통신망 운영 경험이 결합되면 글로벌 고객을 상대로 패키지형 AI 인프라를 제시할 수 있다. SKT가 “AI를 소비하는 국가에서 AI 연산을 수출하는 국가로 전환하는 기회”라고 밝힌 배경이다. 지역 전략도 함께 깔려 있다. SKT는 정부와 지방자치단체의 지역 균형발전 과제, 전략 수급 계획, 전력 수급 가능성, 앵커 테넌트 확보 여부 등을 고려해 입지를 선정할 방침이다. 현재 울산에 건설 중인 하이퍼스케일 데이터센터는 향후 글로벌 파트너십 논의의 마중물로 제시됐다. 남은 문제는 전력이다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 훨씬 높은 전력 밀도와 냉각 성능을 요구한다. SKT는 단기적으로 확보 가능한 전력 자원을 활용하고 중장기적으로 재생에너지, 에너지저장장치(BESS), LNG, 소형모듈원자로(SMR) 등 다양한 전원을 검토하겠다고 밝혔다. 무탄소 전원과 고효율 냉각 기술을 결합해 탄소중립 기조와 맞추겠다는 설명도 내놨다. 기술 진부화도 과제다. AI 반도체는 세대 교체 속도가 빠르고 GPU 가격 변동도 크다. SKT는 모듈형 데이터센터 설계, 이기종 AI 칩 대응, 네트워크·냉각 모듈 교체 구조, GPU 재배치와 재판매 전략을 통해 특정 GPU 세대에 묶이는 위험을 줄이겠다는 방침이다. 한편 SKT의 15GW 구상은 국가 AI 인프라 전략의 방향을 보여주는 상징적 발표다. 그러나 발표의 무게만큼 실행의 문턱도 높다. 전력망과 부지, 글로벌 고객 계약, 투자 재원, 냉각 기술, 지역 수용성이 모두 맞아야 한다. AI 데이터센터는 더 이상 건물을 짓는 사업이 아니다. 전기를 확보하고 열을 제어하며 연산을 상품으로 팔아야 하는 산업이다. SKT가 이 복잡한 방정식을 풀어낼 때 한국의 AI 전략도 소비 시장을 넘어 인프라 수출 산업으로 확장될 수 있다.2026-06-29 18:29:23
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배경훈 "AI 데이터센터에 1000조"…정부, 피지컬AI 3년 승부수 던졌다 정부가 인공지능 데이터센터(AIDC)와 피지컬AI를 국가 성장전략의 핵심 축으로 세운다. AI 연산 인프라를 대규모로 확충하고 제조·로봇·안전·돌봄 현장에 적용되는 피지컬AI를 전략 산업으로 키워 글로벌 경쟁 구도에 올라서겠다는 구상이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 29일 청와대에서 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 2035년까지 총 18.4기가와트(GW) 규모의 AIDC 투자를 추진하겠다고 밝혔다. 배 부총리는 “2029년까지 8.4GW에 해당하는 550조원 규모의 AI 데이터센터 투자가 예정됐다”며 “이후 2035년까지 10GW를 추가해 총 18.4GW, 1000조원이 넘는 투자를 대한민국에서 추진하도록 하겠다”고 말했다. 이번 계획은 AI 경쟁이 모델 개발을 넘어 전력과 데이터센터, 반도체, 네트워크를 묶는 인프라 경쟁으로 바뀌고 있다는 판단에 따른 것이다. 글로벌 시장에서도 데이터센터 전력 수요는 빠르게 늘고 있다. AI 확산으로 데이터센터 전력 소비가 2030년까지 크게 증가할 것으로 전망된다. AI 데이터센터는 더 이상 서버 시설이 아니라 국가 전력망과 산업 입지를 함께 바꾸는 전략 자산이 됐다. 정부는 수도권 집중을 완화하고 지역별 AIDC 구축을 통해 지역 산업 기반도 키우겠다는 방침이다. 문제는 전력과 용수, 송전망, 냉각 설비다. 18.4GW는 단순 건물 투자만으로 달성할 수 있는 규모가 아니다. 전력 공급 계획과 재생에너지 조달, 계통 보강, 지방자치단체 인허가, 지역 주민 수용성이 함께 맞물려야 한다. 피지컬AI도 정부가 전면에 내세운 승부처다. 배 부총리는 “피지컬AI 1강이 되기 위해 앞으로의 3년이 골든타임”이라며 “정부는 피지컬AI를 국가 전략산업으로 지정해 이끌어가겠다”고 밝혔다. 피지컬AI는 로봇이 정해진 명령만 수행하는 기존 자동화와 다르다. 센서와 데이터로 상황을 인식하고 다음 행동을 예측하며 실제 물리 환경에서 스스로 움직이는 AI 기술이다. 정부가 한국의 가능성을 보는 이유는 제조 기반이다. 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 로봇 부품 생태계가 있는 국가는 많지 않다. AI 모델과 제조 현장 데이터를 결합하면 생산성 향상과 산업 안전, 고령화 대응까지 연결할 수 있다는 계산이다. 배 부총리는 피지컬AI로 주력 산업 생산성을 20% 높이고 가정 내 로봇과 안전돌봄, 지역경제 활성화, 산재사망 제로까지 추진하겠다고 밝혔다. 가장 큰 병목은 데이터다. 생성형 AI는 인터넷과 문서, 코드 등 방대한 디지털 데이터를 학습했지만 피지컬AI는 로봇이 현실에서 움직이고 실패하고 다시 시도한 데이터가 필요하다. 배 부총리는 생성형 AI가 10만년 규모의 데이터를 확보한 데 비해 피지컬AI 데이터는 1만시간 수준에 그친다고 지적했다. 실제 현장 데이터와 가상 시뮬레이션 기반 합성 데이터를 함께 구축해야 한다는 의미다. 글로벌 빅테크도 같은 방향으로 움직이고 있다. 엔비디아는 피지컬AI가 실제 세계에서 작동하려면 로봇 자체의 디지털트윈과 세계를 이해하는 월드모델이 필요하다고 설명하며 ‘코스모스(Cosmos) 월드 파운데이션 모델(WFM)’을 공개했다. 메타와 구글, 로봇 AI 스타트업들도 월드모델과 범용 로봇 지능 개발에 속도를 내고 있다. 한국이 3년을 골든타임으로 보는 이유도 이 경쟁이 아직 완전히 고착되지 않았기 때문이다. 정부는 월드모델 기반 범용 피지컬AI 파운데이션 모델을 3년 안에 구축하고 이후 농업, 제조, 안전돌봄 등 분야별 특화 모델로 확장한다는 계획이다. 로봇, 범용 모델, 월드모델, 네트워크 보안 등 풀스택 국산화도 추진한다. 성공하면 피지컬AI 플랫폼 자체가 수출 산업이 될 수 있다. 한편 남은 과제는 선언보다 무겁다. AIDC는 전력망 없이 서지 못하고 피지컬AI는 현장 데이터 없이 움직일 수 없다. 정부가 숫자로 제시한 1000조원 투자와 3년 로드맵은 산업계의 방향을 보여주는 신호다. 이제 필요한 것은 부처별 계획을 넘어 전력, 반도체, 로봇, 제조 데이터를 한 체계로 묶는 실행력이다. AI의 다음 전장은 화면 안이 아니라 공장과 병원, 농장과 가정이다. 그 물리적 세계에서 성과를 증명할 때 한국의 AI 전략도 비로소 산업 전략이 된다.2026-06-29 16:06:27
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정부, 블록체인 '팀 코리아' 띄운다…유럽 무대서 수출길 찾는다 정부가 국내 블록체인 기업의 유럽 시장 진출을 위해 ‘팀 코리아’ 체제를 가동한다. 가상자산 가격 중심으로 소비되던 블록체인 산업을 ESG, 물류, 공공서비스 등 실물 산업 영역으로 확장해 해외 수요를 찾겠다는 전략이다. 과학기술정보통신부는 한국인터넷진흥원(KISA)과 함께 오는 30일부터 다음 달 1일까지 독일 메쎄 베를린에서 열리는 ‘GITEX AI EUROPE 2026’에 국내 블록체인 기업 참가를 지원한다고 밝혔다. 올해 행사는 6월 30일부터 7월 1일까지 베를린에서 열린다. AI, 사이버보안, 딥테크, 디지털 인프라를 다루는 유럽권 기술 전시회다. 과기정통부와 KISA는 부산시, 대구시와 협력해 행사장에 ‘블록체인 한국관’을 조성한다. 참가 기업은 총 23개사다. KISA 추천 7개사, 부산시 추천 9개사, 대구시 추천 7개사로 구성됐다. 이들 기업은 탄소감축 실적 관리, 해운 물류, 온라인 투표 등 다양한 산업 분야에 적용 가능한 블록체인 기술과 서비스를 현지 투자자와 바이어에게 소개할 예정이다. 이번 행사가 주목되는 배경에는 유럽 시장의 규제 환경 변화가 있다. 유럽연합은 2023년 가상자산시장규제법(MiCA)을 발효했고 유럽 집행위원회는 MiCA가 가상자산 발행과 관련 서비스에 대한 통합 규율 체계를 제공한다고 설명하고 있다. 블록체인 기업 입장에서는 규제 부담이 커졌지만 반대로 신뢰성과 추적성을 갖춘 기업에는 제도권 시장 진입 기회가 열리는 구조다. 국내 기업 2개사의 스타트업 경진대회 준결승 진출도 현지 검증의 시험대다. 블록체인 기반 탄소감축 실적 관리 및 탄소배출권 거래 지원 플랫폼을 개발한 리드포인트시스템과 해운 물류 환경규제 대응 솔루션을 제공하는 마리나체인이 ‘슈퍼노바 챌린지’ 준결승에 올랐다. GITEX AI EUROPE 공식 홈페이지도 슈퍼노바 올스타즈 피치 경쟁을 주요 스타트업 프로그램으로 소개하고 있다. 정부는 전시 참가에 그치지 않고 현지 네트워킹을 확대한다는 방침이다. 과기정통부는 KOTRA, 베를린시 산하 혁신지원 기관인 아시아 베를린과 협력해 투자사와 바이어, 기업 관계자 등 약 200명이 참여하는 교류 프로그램을 운영한다. 한국·독일 스타트업 생태계 소개, 국내 기업 IR 피칭, 1대1 비즈니스 미팅 등이 포함된다. 시장 시선은 실제 계약과 투자 유치로 이어질지에 쏠린다. 유럽은 개인정보 보호, 금융 규제, 탄소공시, 공급망 투명성 기준이 엄격한 시장이다. 기술 시연만으로는 부족하다. 현지 규제 대응 능력, 레퍼런스, 파트너 확보, 사후 운영 역량이 함께 검증돼야 한다. 한편 블록체인의 해외 진출은 더 이상 코인 상장이나 거래소 사업만으로 설명되지 않는다. 기록을 위·변조하기 어렵게 만들고 거래와 인증의 신뢰 비용을 낮추며 국가 간 산업 데이터를 연결하는 기술로 자리 잡아야 한다. 정부가 한국관을 만들었다는 사실보다 중요한 것은 그 무대에서 어떤 계약과 표준, 장기 파트너십을 남기느냐다. 유럽 시장은 홍보 문구보다 검증된 실적을 요구한다. 이번 베를린 행사는 한국 블록체인 산업이 그 질문에 답해야 하는 첫 관문이다.2026-06-29 13:52:38
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KAIST 새 총장에 배충식 교수…탄소중립·미래에너지 전문가 전면에 KAIST 제18대 총장에 배충식 기계공학과 교수가 선임됐다. 탄소중립과 미래에너지, 동력공학 분야에서 연구와 정책 경험을 쌓아온 학자가 KAIST의 차기 리더십을 맡게 됐다. KAIST 이사회는 29일 서울 양재동 KAIST 김재철AI대학원 서울 양재산학캠퍼스에서 제296회 임시이사회를 열고 배 교수를 제18대 총장으로 선임했다고 밝혔다. 배 신임 총장은 교육부 장관 동의와 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관 승인을 거쳐 최종 확정될 예정이다. 배 신임 총장은 1963년생으로 서울대 항공공학과를 졸업했다. 같은 대학에서 석사 학위를 받은 뒤 영국 임페리얼 칼리지 런던에서 기계공학 박사 학위를 취득했다. 한국항공우주연구원 연구원과 충남대 항공우주공학과 조교수를 거쳐 1998년 KAIST 기계공학과 교수로 부임했다. KAIST에서는 기계항공공학부장과 기계공학과장, 공과대학 학장 등 주요 보직을 맡았다. 2012년부터 연소기술연구센터 소장을 맡고 있으며 2024년에는 한국전력공사 석좌교수로 선정됐다. 최근에는 탄소중립연료기술연구회 회장을 맡으며 에너지 전환과 미래 동력 기술 분야에서 활동하고 있다. 배 신임 총장은 친환경 에너지와 탄소중립 동력공학 분야의 권위자로 평가받는다. 내연기관과 연소, 대체연료, 탄소중립 연료 기술을 중심으로 연구를 이어왔다. 자동차와 에너지 산업이 전동화와 탈탄소 전환을 동시에 맞는 상황에서 관련 연구 경험은 KAIST의 미래 연구 방향과도 맞닿아 있다. 국가 과학기술 정책 참여 경험도 강점으로 꼽힌다. 배 신임 총장은 KAIST 코로나대응 과학기술 뉴딜사업단장을 맡아 감염병 위기 상황에서 과학기술 기반 대응 체계를 구축하는 데 참여했다. 과학기술정보통신부 연구개발 투자혁신 기획단 위원, 외교부 과학기술외교자문위원회 기후분과위원장도 역임했다. 국제 학계에서도 성과를 인정받았다. 세계자동차학회로부터 한국인 최초로 동력부문 SAE Fellow에 선정됐다. SAE 최우수논문상도 두 차례 받았다. 자동차산업 발전과 국가 경쟁력 강화에 기여한 공로로 2021년 대통령 표창과 2024년 대한민국 국회 공로상을 수상했다. 한편 이번 선임은 KAIST의 연구 전략에도 변화를 예고한다. AI와 반도체, 바이오, 로보틱스뿐 아니라 탄소중립과 미래에너지 분야가 국가 전략기술의 핵심 축으로 떠오르고 있다. 배 신임 총장의 전문성은 KAIST가 기후위기 대응과 에너지 전환 연구를 더 강화하는 데 힘을 실을 것으로 보인다.2026-06-29 13:15:10
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한컴, 한국서부발전에 AI 문서 플랫폼 공급…전력그룹사 AX 첫 사례 한컴(대표 김연수)이 발전공기업 한국서부발전에 AI 문서작성 솔루션을 공급하며 공공 에너지 분야 AX 사업을 확대한다. 국회와 BGF그룹에 이어 공공기관과 기업 고객을 겨냥한 AI 플랫폼 전략에 속도가 붙는 모습이다. 한컴은 한국서부발전의 생성형 AI 챗봇 ‘위피봇’에 AI 문서작성 솔루션 ‘한컴어시스턴트’를 접목해 전사 스마트 문서 작성 환경을 구축했다고 29일 밝혔다. 회사는 이번 사업을 전력그룹사 최초로 자체 생성형 AI와 상용 AI 문서작성 솔루션을 결합해 전사 업무에 적용한 사례로 설명했다. 한국서부발전은 한컴과 2024년 10월부터 기술검증을 진행했다. 약 1년 3개월간의 검증을 거쳐 올해 도입을 결정했다. 공공기관 특성상 문서 업무의 정확성과 보안, 내부 규정 반영 여부가 중요해 긴 검증 과정을 거친 것으로 보인다. 한컴어시스턴트는 한국서부발전이 보유한 사규, 법령, 업무 매뉴얼, 안전자료 등 약 72만건의 내부 지식 데이터와 연계된다. 임직원은 보고서 작성 과정에서 관련 규정과 업무 정보를 실시간으로 활용할 수 있다. 문서 작성 속도뿐 아니라 표현과 기준의 일관성을 높이는 데 초점이 맞춰졌다. 발전공기업에서 문서 업무는 단순 행정 작업이 아니다. 안전관리, 설비 운영, 법령 준수, 국회·감사 대응, 내부 보고가 복잡하게 얽혀 있다. 잘못된 규정 인용이나 최신 매뉴얼 미반영은 업무 리스크로 이어질 수 있다. AI 문서작성 솔루션이 내부 지식 데이터와 연결돼야 하는 이유다. 이번 공급은 한컴의 AX 사업 흐름과도 맞물린다. 한컴은 올해 초 국회 빅데이터 플랫폼 1단계 사업을 수주해 ‘한컴피디아’와 ‘한컴어시스턴트’를 공급했다. 이달에는 BGF그룹의 AI 지식 검색 시스템 구축도 완료했다. 공공과 민간을 오가며 지식 검색과 문서 생성, 업무 실행을 결합한 AI 플랫폼 사업을 넓히고 있다. 한컴은 지난 5월 사명을 ‘한글과컴퓨터’에서 ‘한컴’으로 바꿨다. 문서 소프트웨어 기업 이미지를 넘어 AX 기업으로 체질을 바꾸겠다는 의지를 담은 조치다. 회사는 한컴데이터로더, 한컴피디아, 한컴어시스턴트를 중심으로 기업용 AI 시장을 공략하고 있다. 기업용 AI 시장의 경쟁은 챗봇 도입을 넘어 내부 데이터 활용으로 이동하고 있다. 일반 생성형 AI를 붙이는 것만으로는 공공기관과 대기업 업무에 바로 쓰기 어렵다. 내부 문서와 규정, 보안 체계, 승인 프로세스를 반영해야 실제 업무 자동화로 이어진다. 한컴의 전략도 이 지점에 맞춰져 있다. 한컴데이터로더로 내부 문서를 정제하고 한컴피디아로 지식 검색을 지원하며 한컴어시스턴트로 문서 작성과 실행을 돕는 구조다. 특정 기관의 업무 데이터를 반영할수록 전환 비용은 커지지만 고객 락인 효과도 높아진다. 김연수 한컴 대표는 “이번 사업은 공공 발전 분야에서 자체 AI 역량과 한컴의 AI 기술을 결합한 사례”라며 “공공기관과 기업 고객을 중심으로 AI 전환 수요에 대응하고 데이터 주권 기반의 AI 플랫폼 시장을 확대하겠다”고 말했다. 한편 한컴의 과제는 도입 사례를 실제 생산성 개선으로 증명하는 것이다. 문서 작성 시간이 얼마나 줄었는지, 내부 규정 검색 정확도가 얼마나 높아졌는지, 감사·안전 업무 리스크가 얼마나 낮아졌는지가 평가 기준이 될 수 있다. 이번 사례가 안정적으로 안착하면 공공기관 AX 시장에서 한컴의 입지도 더 넓어질 전망이다.2026-06-29 11:26:37
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SK, K-AI 얼라이언스 50개사로 확대…글로벌 AI 생태계 키운다 SK가 주도하는 인공지능(AI) 기업 연합체 ‘K-AI 얼라이언스’가 50개 회원사 규모로 확대됐다. SK는 미국 실리콘밸리에서 회원사와 글로벌 투자자, 빅테크 관계자들이 참여하는 행사를 열고 AI 생태계의 글로벌 확장 전략을 본격화했다. SK AI위원회는 K-AI 얼라이언스가 지난 26일 미국 실리콘밸리 멘로파크에서 ‘유나이트 2026’을 개최했다고 28일 밝혔다. 이번 행사에는 유영상 SK AI위원장을 비롯해 하민용 SK텔레콤 AI DC개발본부장, 정희진 SK하이닉스 아메리카 벤처 인베스트먼트 부사장 등 SK 주요 관계자들이 참석했다. 회원사와 글로벌 벤처캐피털, AWS 등 빅테크 관계자들도 함께해 AI 투자와 기술 동향, 사업 협력 방안을 논의했다. K-AI 얼라이언스는 2023년 SK텔레콤 주도로 출범했다. 출범 당시 7개 기업으로 시작했지만 현재는 50개 회원사가 참여하는 국내 대표 AI 연합체로 성장했다. 회원사는 AI 반도체, 인프라, 모델, 애플리케이션 등 AI 밸류체인 전반에 걸쳐 있다. 특히 회원사의 35% 이상이 해외에 본사를 두고 있어 국내 AI 기업의 글로벌 진출 창구 역할도 맡고 있다. 유영상 위원장은 “AI 산업은 단일 기업이 독자적으로 모든 경쟁력을 확보하기 어려운 시대로 접어들고 있다”며 “반도체, 데이터센터, 모델, 서비스를 아우르는 AI 풀스택 생태계가 유기적으로 연결될 때 실질적인 혁신이 가능하다”고 말했다. AI 경쟁이 특정 기술 하나가 아니라 인프라와 서비스, 자본과 시장이 결합된 생태계 경쟁으로 바뀌고 있다는 의미다. ◆ SK텔레콤에서 그룹 AI위원회로 확대 올해부터 K-AI 얼라이언스의 운영 주체는 SK텔레콤에서 SK수펙스추구협의회 산하 AI위원회로 확대 개편됐다. SK텔레콤 중심의 AI 협력체에서 SK하이닉스, SK AX 등 그룹 주요 계열사와 함께 움직이는 플랫폼으로 위상이 커진 것이다. 이번 행사에서 공개된 중장기 전략 ‘K-AI 얼라이언스 2.0’도 같은 방향을 담고 있다. 기존 네트워킹 중심 협력에서 벗어나 SK 멤버사와의 공동 기술 개발, 사업 검증(PoC), 신규 서비스 발굴, 글로벌 고객 확보까지 지원하는 구조로 확장하겠다는 구상이다. 일본, 중동, 동남아 등에서도 정례 프로그램을 운영해 회원사의 해외 투자 유치와 사업 확장을 지원할 계획이다. 유 위원장은 글로벌 빅테크와의 협력뿐 아니라 한국 AI 기업의 자체 역량 확보도 강조했다. 엔비디아와 AMD 등 글로벌 기업의 AI 반도체를 활용해 시장 흐름에 뒤처지지 않으면서도 리벨리온 같은 국내 AI 반도체 기업을 키우고, 데이터센터와 모델·서비스 역량을 국내에 축적해야 한다는 취지다. 기술 종속을 피하려면 개별 기업의 경쟁력보다 생태계 전체의 연결이 중요하다는 판단이다. SK는 향후 K-AI 얼라이언스를 100개사 규모로 확대하는 방안도 검토하고 있다. 국내 AI 스타트업과 기술 기업을 더 폭넓게 묶어 투자자와 글로벌 고객이 먼저 찾는 AI 생태계 플랫폼으로 키우겠다는 목표다. K-AI 얼라이언스의 성패는 회원사 숫자보다 실제 사업 성과에 달려 있다. 공동 기술 개발이 매출로 이어지고, PoC가 상용 계약으로 전환되며, 국내 AI 기업이 글로벌 고객을 확보해야 연합체의 의미가 커진다. AI 경쟁은 이제 혼자 빠르게 뛰는 싸움이 아니다. 누가 더 강한 생태계를 만들고 세계 시장과 연결하느냐가 다음 승부처다.2026-06-28 12:07:50
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![[데스크칼럼] AI는 왜 다시 수도권으로만 가는가](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/28/20260628115155345397_518_323.jpeg)
[데스크칼럼] AI는 왜 다시 수도권으로만 가는가 대한민국의 산업은 늘 수도권으로 흘렀다. 돈도 사람도 정보도 그랬다. 기업 본사는 서울에 있고 연구소는 판교에 있고 인재는 강남과 여의도와 마포로 모였다. 지방은 공장을 내주고 전기를 보내고 청년을 떠나보냈다. 우리는 그것을 효율이라고 불렀다. 국가는 그것을 성장이라고 불렀다. 그 질서가 AI 시대에도 반복되고 있다. 정부는 AI 고속도로를 말한다. 데이터센터 지방 분산을 말한다. 지역 AI 경쟁력을 말한다. 말은 맞다. 그러나 국민이 묻는 것은 다르다. AI는 정말 지방으로 가고 있는가. 아니면 데이터센터 건물만 지방으로 보내고 돈과 인재와 의사결정은 여전히 수도권에 남겨두려는 것인가. AI는 더 이상 화면 속 기술이 아니다. 챗봇이 답을 쓰고 이미지를 만들고 문서를 요약하는 단계에서 끝나지 않는다. AI는 공장으로 들어가고 있다. 병원과 물류망, 농업과 조선소, 전력망과 국방 시스템으로 들어가고 있다. AI가 현실의 기계와 설비를 움직이기 시작하면 산업의 지리도 바뀌어야 한다. 그런데 우리는 아직도 서울의 머리로 지방의 몸을 움직이는 낡은 방식을 반복하고 있다. 데이터센터는 AI 시대의 심장이라고 한다. 맞는 말이다. 그러나 심장은 피를 먹고 뛴다. AI 데이터센터가 먹는 것은 전기다. 물이다. 땅이다. 송전망이다. 지역의 수용성이다. 수도권은 이미 꽉 찼다. 부지도 부족하고 전력망도 버겁다. 주민 반발도 커진다. 그래서 데이터센터를 지방으로 보내야 한다고 한다. 이 말도 맞다. 하지만 여기서 멈추면 안 된다. 지방은 또 무엇을 내주는가. 전기를 내주고 땅을 내주고 세제 혜택을 내주고 인허가 속도까지 내준다. 그 대가로 무엇을 받는가. 몇몇 운영 인력인가. 건설 기간의 일시적 경기인가. 기업 홍보자료에 등장하는 지역 상생 문구인가. 이것이 전부라면 AI 데이터센터는 지역의 미래가 아니라 또 하나의 부담 시설이다. 우리는 이미 같은 장면을 봤다. 산업단지는 지역 성장의 상징으로 출발했다. 시간이 지나자 환경 부담과 노동 격차의 현장이 됐다. 발전소와 송전탑은 국가 전력망의 필수 시설이었다. 그러나 지역 주민에게는 희생의 상징이 됐다. 데이터센터라고 다를 이유가 없다. 이름은 미래 산업이지만 결국 땅 위에 짓는 시설이다. 전력망에 기대는 산업이다. 주민과 함께 살아야 하는 인프라다. AI 고속도로라는 말은 듣기 좋다. 그러나 고속도로가 어느 방향으로 뚫리는지가 더 중요하다. 지방에서 수도권으로 더 빠르게 올라가는 길인가. 수도권 기업이 지방의 전기와 부지를 더 쉽게 쓰는 길인가. 아니면 지역 산업이 스스로 AI를 쓰고 지역 대학이 인재를 길러내고 지역 중소기업이 생산성을 높이는 길인가. 길은 이름으로 평가되지 않는다. 어디로 이어지는지가 본질이다. 피지컬 AI도 마찬가지다. 정부는 제조 현장과 AI를 결합하겠다고 한다. 그 방향은 맞다. 한국이 가진 진짜 힘은 챗봇 하나가 아니다. 반도체 공장, 자동차 생산라인, 조선소, 기계 산업, 통신망, 물류 현장이다. AI가 이 현장에 들어갈 때 한국 제조업은 다시 한 번 기회를 잡을 수 있다. 미국 빅테크가 장악한 모델 경쟁과는 다른 길이다. 그러나 피지컬 AI가 대기업 공장 안에서만 작동한다면 그것은 국가 전략이 아니다. 대기업 생산라인은 AI로 고도화되는데 협력사는 여전히 사람 구하기 어렵고 장비 바꾸기 어렵고 데이터 쓸 여력이 없다면 산업 전체의 경쟁력은 올라가지 않는다. 대기업의 생산성은 높아지고 중소기업의 격차는 더 벌어지는 AI라면 그것은 혁신이 아니라 양극화의 새 이름이다. 지방 AI도 마찬가지다. 데이터센터가 지방에 들어와도 핵심 인력은 서울에 있고 운영 판단은 본사에서 하고 수익은 수도권 기업으로 흘러가면 지방은 껍데기만 갖는다. 지역 대학은 여전히 학생을 잃고 지역 청년은 일자리를 찾아 떠나고 지역 기업은 AI 전환 비용 앞에서 멈춰 선다면 무엇이 달라지는가. 건물만 내려간다고 산업이 내려가는 것은 아니다. 정부가 해야 할 일은 유치전의 심판이 아니다. 설계자여야 한다. 어느 지역에 어떤 데이터센터를 둘 것인가. 그 전력은 어떻게 조달할 것인가. 지역 대학과 어떤 인재 과정을 만들 것인가. 지역 중소기업은 그 인프라를 어떻게 쓸 것인가. 주민에게는 무엇이 돌아갈 것인가. 전기와 물, 땅과 세금의 계산서는 누가 어떻게 나눌 것인가. 이 질문에 답하지 못하면 AI 균형발전은 또 다른 구호가 된다. 기업도 답해야 한다. 지방의 전기와 부지를 쓰면서 지역에는 무엇을 남길 것인가. 지역 대학과 인재를 키울 것인가. 협력사에 AI 도구와 데이터를 나눌 것인가. 지역 스타트업이 인프라를 활용할 길을 열 것인가. 아니면 세제 혜택과 낮은 비용만 취하고 떠날 것인가. AI 시대 기업의 책임은 기부금 몇 줄로 끝나지 않는다. 지역의 자원을 쓰는 만큼 지역의 역량을 키우는 책임도 져야 한다. AI 시대의 가장 큰 착각은 기술이 스스로 균형을 만든다는 믿음이다. 기술은 중립적이지 않다. 어디에 놓이느냐에 따라 격차를 줄이기도 하고 키우기도 한다. AI 데이터센터가 수도권 기업의 비용 절감 도구가 되면 지방은 또 뒤처진다. 피지컬 AI가 대기업 공장의 효율화 장치에 그치면 중소기업은 또 밀려난다. AI 고속도로가 지역 산업으로 이어지지 않으면 그것은 미래의 길이 아니라 낡은 집중의 새 포장도로일 뿐이다. 우리는 이제 물어야 한다. AI는 수도권만의 산업인가. 지방은 또다시 전기와 땅과 청년을 내주는 역할만 해야 하는가. 데이터센터는 지역의 미래인가 아니면 지역이 감당해야 할 새 비용인가. 피지컬 AI는 제조업 전체를 바꿀 것인가 아니면 몇몇 대기업의 공장 안에서만 작동할 것인가. AI를 모르는 것도 위험하다. 그러나 AI를 너무 좁게 보는 것은 더 위험하다. 챗봇 성능만 보는 나라, 데이터센터를 건물로만 보는 나라, 지방 분산을 입지 문제로만 보는 나라는 AI 시대의 본질을 놓친다. AI는 이미 국토의 문제다. 전력의 문제이고 지역 산업의 문제이며 교육과 일자리의 문제다. 우리가 가야 할 길은 분명하다. AI 인프라는 지역으로 가야 한다. 그러나 건물만 가서는 안 된다. 인재도 가야 한다. 데이터도 가야 한다. 교육도 가야 한다. 산업 효과도 가야 한다. 데이터센터를 짓되 지역과 함께 짓고 피지컬 AI를 키우되 지역 제조 생태계와 함께 키워야 한다. 미래는 기술만으로 오지 않는다. 기술을 어디에 놓고 누구와 나누며 어떤 질서로 운영할 것인지 정할 때 온다. AI 시대의 경쟁은 더 큰 모델을 가진 나라와 작은 모델을 가진 나라의 싸움만이 아니다. 기술의 과실을 어디에 남길 것인지 설계하는 나라와 끝내 설계하지 못한 나라의 싸움이다. AI가 다시 수도권으로만 간다면 우리는 또 한 번 같은 실패를 반복하게 된다. 산업은 바뀌었는데 국토의 문법은 그대로인 나라. 기술은 미래를 말하는데 운영 방식은 과거에 갇힌 나라. 그런 나라가 AI 강국이 될 수는 없다.2026-06-28 11:52:43
