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"확장의 시대에서 정리의 시대로"…시험대 오른 '롯데 DNA'
[경제일보] 롯데는 한국 재계에서 가장 독특한 출발점을 가진 그룹이다. 창업자 신격호 명예회장은 1948년 일본 도쿄에서 껌 사업으로 롯데를 시작했다. 이후 1967년 한국에 롯데제과를 세우며 국내 사업을 본격화했다. 롯데의 첫 DNA는 소비자의 입맛과 생활 반경을 파고드는 데 있었다. 껌과 과자, 음료, 햄과 우유, 패스트푸드, 백화점과 호텔, 놀이공원까지 롯데는 제조업의 공장보다 소비자의 일상에 가까운 곳에서 몸집을 키웠다. 롯데식 성장은 ‘생활의 점유율’을 높이는 방식이었다. 삼성과 현대차가 반도체와 자동차, 중후장대 제조업을 앞세웠다면 롯데는 먹고, 마시고, 사고, 쉬고, 노는 공간을 장악했다. 롯데제과와 롯데칠성음료, 롯데리아, 롯데백화점, 롯데호텔, 롯데월드가 쌓아 올린 것은 단순한 계열사 목록이 아니었다. 한국인의 소비 동선 속에 롯데라는 이름을 심는 과정이었다. 1970년대 이후 롯데는 식품을 넘어 유통과 관광, 석유화학으로 사업을 넓혔다. 롯데 공식 연혁에 따르면 롯데는 1976년 호남석유화학을 인수했고, 1979년 롯데쇼핑을 세웠다. 식품과 유통에서 번 현금흐름을 바탕으로 호텔, 백화점, 마트, 화학, 건설까지 넓히는 방식이었다. 롯데 DNA의 핵심은 ‘크게 한 번 베팅하는 승부수’보다 ‘될 만한 영역을 넓게 깔고, 오래 버티며, 전국망으로 키우는 확장력’이었다. 확장의 DNA, 소비 동선을 장악하다 롯데의 확장 방식은 시대와 잘 맞았다. 한국 경제가 고성장하던 시기, 소비자는 더 많이 먹고 더 많이 샀다. 도심에는 백화점이 들어섰고, 외곽에는 마트가 생겼다. 해외여행과 관광 수요가 커지면서 호텔과 면세점도 성장했다. 롯데는 이 흐름을 놓치지 않았다. 식품에서 시작해 유통과 관광으로, 다시 석유화학과 건설로 이어지는 확장은 내수 성장기의 성공 공식이었다. 롯데의 강점은 안정성이었다. 백화점과 마트, 편의점, 호텔, 식품은 경기 변동을 타더라도 완전히 사라지지 않는 수요를 품고 있다. 롯데는 이와 같은 안정성을 바탕으로 재계 상위권에 올라섰다. 신 명예회장 시대의 롯데는 과감한 기술 승부보다 치밀한 입지, 브랜드, 유통망, 현금흐름으로 성장한 그룹이었다. 하지만 성장의 기반이던 내수 확장 공식은 지금 시험대에 올라 있다. 쿠팡과 네이버, 전문몰과 해외 직구가 소비 동선을 바꿨기 때문이다. 대형마트와 백화점은 여전히 강하지만, 성장률은 과거 같지 않다. 롯데온은 그룹의 유통 자산을 온라인으로 묶겠다는 시도였지만, 시장의 판을 뒤집을 만큼의 존재감을 보여주지는 못했다. 석유화학도 더 이상 안정적인 캐시카우가 아니다. 중국과 중동의 증설, 글로벌 수요 둔화, 범용 제품 공급과잉이 겹치면서 국내 석유화학 산업은 구조조정 국면에 들어섰다. 롯데케미칼은 한때 롯데의 제조업 확장을 상징했지만, 지금은 그룹 체질 전환의 가장 무거운 숙제가 됐다. 이와 같은 흐름 속에 롯데 DNA는 변화하고 있다. 과거 롯데는 좋은 입지에 점포를 깔고, 좋은 시장에 설비를 늘리며 성장했다. 지금은 반대로 줄이고, 합치고, 멈추는 능력이 필요해졌다. 성장기의 롯데가 ‘확장형 그룹’이었다면, 저성장기의 롯데는 ‘정리형 그룹’으로 바뀌고 있는 것이다. 구조조정의 시대, ‘많이 깔던 롯데’의 반전 과제 신동빈 회장 체제의 과제는 분명하다. 매출 규모보다 수익성, 점포 수보다 효율, 계열사 수보다 포트폴리오 질을 따져야 한다. 올해 초 롯데그룹의 경영 회의에서 신 회장이 수익성 중심 경영과 고강도 구조조정을 주문한 것도 이런 흐름과 맞닿아 있다. 롯데는 더 이상 많이 벌려놓는 방식만으로 버티기 어렵다. 투자자와 시장은 “얼마나 크냐”보다 “얼마나 남기느냐”를 묻고 있다. 공정거래위원회의 올해 공시대상기업집단 지정에서도 변화는 드러났다. 공정위는 올해 자산총액 5조원 이상 102개 기업집단을 공시대상기업집단으로 지정했다. 이 과정에서 한화가 처음으로 재계 5위권에 진입했고, 롯데는 포스코와 함께 순위가 밀린 것으로 보도됐다. 순위 자체가 기업의 미래를 결정하는 것은 아니지만, 상징성은 작지 않다. 한화가 방산·조선·우주로 체급을 키우는 동안 롯데는 화학 부진과 유통 전환의 숙제를 동시에 안게 됐다. 롯데의 강점은 여전히 남아 있다. 식품과 음료, 백화점, 호텔, 면세, 관광, 물류, 화학을 모두 가진 그룹은 드물다. 소비자의 하루를 따라가면 롯데가 여러 번 등장한다. 커피와 과자, 편의점, 마트, 백화점, 호텔, 놀이공원, 면세점, 택배, 카드와 멤버십이 하나의 생활권 안에 있다. 이 자산은 쉽게 사라지지 않는다. 문제는 흩어진 자산을 하나의 경쟁력으로 묶는 능력이다. 롯데는 오프라인 유통의 강자였지만, 온라인에서는 쿠팡과 네이버 같은 플랫폼 기업의 속도를 따라잡지 못했다. 마트와 슈퍼, 백화점과 이커머스를 어떻게 연결할 것인지가 관건이다. 신선식품과 프리미엄 식품, 지역 맞춤형 점포, 오프라인 픽업과 반품, 멤버십 데이터 활용은 롯데가 다시 강점을 찾을 수 있는 영역이다. 다만 이를 위해서는 계열사별 이해관계를 넘어 고객 경험을 중심으로 조직을 다시 설계해야 한다. 화학 부문에서는 범용 제품 의존도를 낮추고 고부가·스페셜티 소재로 이동해야 한다. 롯데케미칼은 올해를 미래 성장을 위한 전환점으로 삼겠다고 밝히며, 사업구조 전환과 재무 건전성 강화, 경쟁력이 낮거나 차별화가 어려운 사업의 합리화를 강조했다. 이는 단순한 구호가 아니라 생존 조건에 가깝다. 석유화학은 더 이상 설비를 많이 가진 기업이 이기는 산업이 아니다. 무엇을 줄이고, 무엇을 남기며, 어디에 다시 투자할지를 정하는 산업이 됐다. 롯데 DNA의 본질은 ‘생활산업의 확장’이었다. 하지만 지금 필요한 DNA는 ‘선택과 집중’이다. 신격호 시대의 롯데가 소비자의 생활 반경을 넓게 장악한 그룹이었다면, 신동빈 시대의 롯데는 그 넓은 반경을 다시 효율적으로 재배치해야 하는 그룹이다. 과거에는 점포와 설비를 늘리는 것이 성장의 언어였다. 지금은 수익성이 낮은 사업을 줄이는 것도 성장의 언어가 됐다. 롯데의 시험대는 그래서 냉정하다. 유통에서는 온라인 전환의 속도를 높여야 하고, 화학에서는 구조조정의 고통을 견뎌야 한다. 호텔과 관광은 회복 국면을 살려야 하며, 식품은 글로벌 K푸드 흐름 속에서 새로운 성장 축을 만들어야 한다. 이 모든 것을 동시에 해내야 한다는 점에서 롯데의 과제는 복잡하다. 업계 관계자는 “지금 롯데에 필요한 것은 더 큰 확장이 아니라 더 정교한 재편”이라며 “롯데 DNA의 다음 장은 ‘확장’이 아니라 ‘정리’에서 시작될 가능성이 크다”고 했다. [아주경제 2026년 07월 14일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-14 10:39:04
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후보지는 한 달이면 정한다는데…반도체 공장은 언제 돌아가나
[경제일보] 정부가 반도체 첨단산업단지 지정 요청이 들어오면 한 달 안에 후보지를 정하기로 했다. 통상 10년 이상 걸리는 산업단지 조성 기간을 기업 투자 일정에 맞춰 대폭 줄이겠다는 것이다. 용인 반도체 국가산업단지의 전체 조성 일정도 당초 2047년에서 2040년으로 최대 7년 앞당길 방침이다. 그러나 후보지 지정은 공장이 가동되기까지 거쳐야 할 긴 절차의 출발점일 뿐이다. 반도체 산업은 시간 싸움이다. 미국과 일본, 대만은 생산시설을 자국에 끌어들이기 위해 보조금과 세제 혜택을 앞세우고 있다. 기술이 있어도 공장 건설과 양산이 늦어지면 시장을 선점하기 어렵다. 기업의 투자를 느린 행정절차가 붙잡아서는 안 된다는 정부의 문제의식은 타당하다. 문제는 정부가 내세운 ‘한 달’이 전체 산단 조성기간 가운데 극히 일부라는 점이다. 후보지 선정 이후 산업단지계획 수립과 관계기관 협의, 주민 의견 수렴, 환경영향평가, 토지보상, 이주대책, 부지 조성공사가 이어진다. 전력과 용수, 도로와 철도까지 제때 갖춰져야 생산라인을 돌릴 수 있다. 후보지를 빨리 정해도 나머지 절차가 뒤따르지 못하면 기업이 체감하는 투자 시계는 달라지지 않는다. 산업단지 인허가를 줄이기 위한 제도도 이미 있다. 산업단지 인허가 절차 간소화 특례법은 관계기관 협의를 동시에 진행하고 일정한 기간 안에 의견을 내도록 규정하고 있다. 정부가 다시 패스트트랙을 꺼내 들었다면 기존 제도가 현장에서 기대만큼 작동하지 않은 원인부터 밝혀야 한다. 법을 하나 더 만들고 전담 조직을 늘리는 것만으로는 부처 간 이견과 주민 갈등을 해소하기 어렵다. 용인 국가산단은 정부가 풀어야 할 문제가 무엇인지를 보여준다. 정부는 2023년 3월 용인시 처인구 이동읍과 남사읍 일대를 국가산단 후보지로 선정했고 2024년 12월 산업단지계획을 승인했다. 후보지 선정에서 산단 승인까지 1년9개월이 걸렸다. 통상적인 국가산단 사업과 비교하면 빠른 편이지만 정작 사업 현장에서는 토지보상이 다음 관문으로 남아 있다. 용인 국가산단 예정지 727만4000㎡ 가운데 지난달 말까지 토지 보상 협의가 끝난 면적은 274만1000㎡로 37.7% 수준이다. 상당수 토지 소유자가 보상액에 이의를 제기하면서 수용재결 절차도 진행되고 있다. 정부는 연내 보상을 마무리한 뒤 부지 조성공사에 들어가겠다고 했지만 보상과 이주가 계획대로 끝날지는 장담하기 어렵다. 사업기간을 줄인다는 이유로 보상과 주민 의견 수렴을 형식적으로 처리해서도 안 된다. 보상 기준과 이주대책을 둘러싼 갈등이 길어지면 공사 지연과 소송으로 이어질 수 있다. 주민을 설득하는 데 드는 시간을 행정 낭비로 볼 것이 아니라 전체 사업기간을 줄이기 위한 과정으로 봐야 한다. 초기 단계부터 보상 기준과 생활대책을 공개하고 이견을 조정하는 편이 결과적으로 더 빠르다. 토지보상보다 더 까다로운 문제는 전력이다. 용인 반도체 클러스터에는 장기적으로 10GW가 넘는 전력이 필요한 것으로 추산된다. 발전소와 변전소를 산단 안에 짓는 것만으로 부족하고 외부 전력을 끌어오기 위한 장거리 송전망도 새로 설치해야 한다. 송전선로의 노선 선정과 부지 확보, 환경 검토, 주민 협의를 감안하면 산단 승인과는 다른 차원의 난제다. 산단 부지 조성만 7년 앞당기고 송전망이 뒤따르지 못하면 공장 가동 시점은 앞당겨지지 않는다. 어느 지역에서 전기를 가져오고 송전선로가 어느 지방자치단체를 지나며 변전소를 어디에 설치할 것인지가 먼저 확정돼야 한다. 첫 번째 생산라인이 필요로 하는 전력을 언제부터 공급할 수 있는지도 공개해야 한다. ‘전력 공급에 차질이 없도록 하겠다’는 원론적인 설명만으로는 부족하다. 용수 문제도 다르지 않다. 정부가 추진하는 용인 반도체 산업단지 통합용수공급 사업은 하루 107만2000t의 공업용수를 공급하는 대형 사업이다. 팔당댐에서 용인까지 46.9㎞에 이르는 전용 관로와 가압시설을 새로 설치해야 하고 사업비도 2조원을 웃돈다. 1단계 용수 공급 목표 시점은 2031년이다. 용인 국가산단과 인근 일반산단의 전체 용수 수요는 하루 약 133만t으로 예상된다. 기존 댐의 여유 물량만으로는 부족해 하수 재이용수와 발전용 댐의 물까지 활용하는 방안이 검토되고 있다. 물을 확보하는 것과 수십㎞의 관로를 제때 설치하는 일은 별개 문제다. 관로가 지나는 지역과의 협의가 늦어지면 공장 완공 이후에도 용수 공급을 기다려야 하는 상황이 벌어질 수 있다. 정부는 용인 국가산단의 최종 완공 시점을 2040년으로 앞당기겠다고 밝혔다. 그러나 기업에 중요한 시점은 마지막 공장이 들어서는 2040년이 아니라 첫 번째 생산라인을 언제 착공하고 가동할 수 있느냐다. 첫 팹에 필요한 토지를 언제 넘기고 공사용 도로를 언제 개통하며 전력과 용수를 어느 시점부터 얼마나 공급할 것인지가 투자 판단을 좌우한다. 배후 교통망도 산단 공사와 따로 움직여서는 안 된다. 정부는 이동 공공주택지구 인허가를 내년 초까지 마치고 국도 45호선 확장사업도 오는 8월 발주할 계획이다. 주택과 도로 건설이 산단보다 늦으면 출퇴근 혼잡과 주거난이 불가피하다. 공장만 먼저 지어 놓고 근로자에게 장거리 출퇴근을 감수하라고 할 수는 없다. 호남권에 새로 조성하겠다는 반도체 국가산단은 용인보다 불확실성이 더 크다. 정부는 광주 군공항 이전 부지를 중심으로 팹 4기가 들어서는 국가산단과 연구·창업·주거 기능을 갖춘 첨단도시를 조성하겠다고 했다. 기업 투자 규모로 800조원을 제시했지만 투자 주체와 투자 시기, 공장별 착공 일정은 아직 구체적으로 공개되지 않았다. 산단 부지로 거론된 광주 군공항 이전 부지는 군공항 이전과 종전부지 개발, 재원 조달 문제가 먼저 풀려야 한다. 군공항 이전이 늦어지면 산단 부지 확보도 늦어진다. 후보지 지정만 한 달 안에 마치겠다고 해서 해결될 문제가 아니다. 군공항 이전부터 토지 인도와 산단 조성, 기반시설 공급까지 하나의 일정으로 관리해야 한다. 정부가 내세운 ‘출퇴근 30분, 수출입 물류 1시간’이라는 목표도 구체성이 부족하다. 도로와 철도의 노선, 사업비, 착공과 개통 시점이 함께 제시돼야 한다. 무안국제공항의 기반시설과 기능을 강화한다는 계획도 어떤 물류를 얼마나 처리할 것인지가 나와야 한다. 반도체 물류에 필요한 보안과 온습도 관리, 신속한 통관 체계를 어떻게 갖출 것인지도 설명해야 한다. 산업단지 조성기간을 줄이는 방법이 환경영향평가를 건너뛰거나 주민 권리를 축소하는 것이어서는 안 된다. 개발계획 수립과 환경조사, 기반시설 설계를 사업 초기부터 동시에 진행하고 부처 간 이견을 신속히 조정하는 것이 핵심이다. 문제가 생길 때마다 관계부처 회의를 여는 방식으로는 기업 시간표를 맞출 수 없다. 단계별 책임 기관과 최종 결정권자를 정해 둬야 한다. 정부가 내놓아야 할 것은 ‘한 달 안에 후보지 지정’이라는 숫자보다 공장 가동일까지 이어지는 전체 공정표다. 후보지 선정과 산단 승인, 토지보상, 부지 조성, 송전망과 용수관로, 도로와 철도 건설을 하나의 일정표에 담아야 한다. 각 단계의 완료 시점과 책임 부처를 공개하고 일정이 늦어질 경우의 대응책도 마련해야 한다. 반도체 공장은 산업단지 지정 고시만으로 돌아가지 않는다. 땅과 전기, 물, 도로가 필요한 시점에 함께 준비돼야 생산라인이 움직인다. 후보지를 한 달 안에 정하는 것은 의미 있는 출발이다. 정부의 속도전이 성과를 내려면 그다음 10년을 어디에서 어떻게 줄일 것인지부터 보여줘야 한다.
2026-07-13 16:20:06
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정원주 대우건설 회장, 인도네시아 정·관계 면담…SMR·AI 인프라 협력 논의
[경제일보] 정원주 대우건설 회장이 인도네시아를 찾아 에너지·디지털 인프라와 부동산 개발을 아우르는 미래사업 확대에 나섰다. 소형모듈원전(SMR)과 액화천연가스(LNG) 발전 인프라, 기가와트(GW)급 인공지능(AI) 데이터센터를 결합한 융복합 개발 모델을 앞세워 현지 정·관계 및 투자기관과의 접점을 넓힌 것이다. 13일 대우건설에 따르면 정 회장은 지난 7일부터 11일까지 인도네시아 자카르타를 방문해 정부 관계자와 투자기관, 주요 개발사 인사들을 잇달아 만났다. 이번 방문은 인도네시아를 대우건설의 미래 핵심 전략시장으로 보고 융복합 개발 사업과 신도시 개발 등 중장기 사업 기회를 직접 점검하기 위해 이뤄졌다. 정 회장은 수긍 수파르워토 인도네시아 하원 제12위원회 위원장, 토도투아 파사리부 투자·다운스트림부 차관, 인도네시아 국부펀드 다난타라의 판두 샤흐리르 최고투자책임자(CIO), 승범수 코린도그룹 수석부회장 등을 만나 대우건설의 미래사업 구상을 공유하고 협력 확대 방안을 설명했다. 특히 에너지 분야 면담에서는 대우건설이 보유한 LNG 플랜트와 발전 인프라 시공 경험을 소개하고 SMR, LNG 터미널·발전소, AI 데이터센터를 함께 구축하는 ‘올인원’ 개발 모델을 제안했다. AI 산업 확산으로 대규모 전력 수요가 늘어나는 만큼 발전 인프라와 데이터센터를 따로 보지 않고 하나의 개발 패키지로 묶겠다는 전략이다. 인도네시아 정부 측도 관련 사업 추진에 협조하겠다는 뜻을 밝힌 것으로 전해졌다. 투자개발사업 분야에서도 보폭을 넓혔다. 다난타라의 판두 샤흐리르 CIO와의 면담에서는 신도시 개발을 포함한 대규모 투자개발사업 협력 가능성을 논의했다. 양측은 향후 구체적인 사업 발굴과 협의를 이어가기로 했다. 인도네시아는 정 회장이 공을 들이는 해외 전략시장 중 하나다. 대우건설은 1986년 인도네시아에 처음 진출한 뒤 약 40년간 크라프트 제지공장, 디스트릭트8 건축사업, 탕구 LNG 확장 2단계 사업 등 건축·플랜트·산업설비 분야에서 총 7건, 5억4000만달러 규모의 프로젝트를 수행했다. 최근에는 단순 시공보다 개발과 투자 중심으로 사업 방향을 넓히고 있다. 정 회장은 지난해 5월 프라보워 수비안토 대통령을 예방해 인도네시아 사업 확대 의지를 전달했다. 올해 4월에는 프라보워 대통령 방한을 계기로 열린 한·인도네시아 경제협력 행사에서 시나르마스랜드, 해외인프라도시개발지원공사와 BSD 신도시 개발을 위한 업무협약을 체결했다. 대우건설은 베트남 하노이 스타레이크시티에서 쌓은 신도시 개발 경험도 인도네시아 사업에 활용한다는 방침이다. 정 회장의 이번 방문을 계기로 SMR과 LNG 플랜트, AI 데이터센터 등 에너지·디지털 인프라 사업과 부동산 개발을 결합한 투자개발형 사업 모델을 구체화할 계획이다. 대우건설 관계자는 "인도네시아는 풍부한 성장 잠재력을 갖춘 대우건설의 핵심 전략시장이다"라며 "부동산개발사업은 물론 LNG 플랜트, 에너지 인프라, AI 데이터센터 등 다양한 분야에서 인도네시아의 지속 가능한 성장에 기여하는 신뢰받는 파트너가 되겠다"고 말했다.
2026-07-13 12:32:06
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챗봇 경쟁 끝…AI 승부처는 '산업 현장'
[경제일보] 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 거대언어모델(LLM) 성능 중심에서 산업 적용 중심으로 이동하고 있다. 생성형 AI가 기술 경쟁을 이끌었다면 이제는 신소재 개발과 제조 혁신, 금융 분석 등 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 '산업 AI'가 새로운 승부처로 떠오르고 있다는 분석이다. 12일 업계에 따르면 LG AI연구원은 최근 서울에서 열린 세계 최고 권위의 머신러닝 학회 'ICML 2026'에서 엑사원(EXAONE)의 산업 적용 사례를 대거 공개했다. 학회에서 발표한 14편의 논문보다 시장의 관심을 끈 것은 AI가 실제 산업 현장에서 만들어내고 있는 성과였다. AI가 연구개발을 돕는 수준을 넘어 기업의 제품 개발과 의사결정, 데이터 생산 방식을 바꾸는 단계에 들어섰다는 점을 보여줬기 때문이다. 대표적인 사례가 신소재 발굴 플랫폼 '엑사원 디스커버리'다. LG AI연구원은 AI를 활용해 42만개가 넘는 후보 물질 가운데 탈모 관리 신소재 '람시딜'을 하루 만에 찾아냈고, 현재 제품화를 추진하고 있다. AI 데이터센터 핵심 인프라로 떠오른 액침 냉각유 소재 역시 GS칼텍스와 공동 개발하며 신소재 발굴 범위를 확대하고 있다. 금융 분야에서도 AI의 역할은 커지고 있다. 금융 특화 AI 에이전트 '엑사원 BI'는 한국과 미국 증시에 상장된 약 8000개 종목을 매일 분석해 투자 판단에 필요한 예측 정보와 분석 리포트를 제공한다. 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)에 이어 최근 코스콤과도 협력을 시작하면서 산업 AI의 적용 범위를 글로벌 금융시장과 국내 자본시장으로 넓히고 있다. 데이터 생산 방식 역시 달라지고 있다. '엑사원 데이터 파운드리'는 AI가 고품질 데이터를 자동 생성하고 전문 분야별 AI 모델 구축을 지원하는 플랫폼이다. 국민연금공단 시범 사업에서는 하루 1만건 이상의 전문 데이터를 자동 구축하는 시스템을 구현했다. 사람이 일일이 데이터를 구축하던 방식에서 AI가 데이터 생산 공장 역할을 수행하기 시작한 것이다. 반도체 업계에서는 AI가 공정 최적화와 수율 개선에 활용되고 있으며 배터리 업계에서는 차세대 소재 개발과 품질 관리에 적용 범위가 확대되고 있다. 제조 현장에서는 설비 이상을 예측하고 생산 계획을 최적화하는 AI 솔루션 도입이 늘고 있고 금융권 역시 투자 분석과 리스크 관리 분야에서 AI 활용을 확대하고 있다. AI가 더 이상 하나의 서비스가 아니라 산업 전반을 움직이는 핵심 인프라로 자리 잡고 있는 셈이다. LG의 차별점은 AI 기술을 곧바로 적용할 수 있는 산업 기반을 갖추고 있다는 점이다. LG전자와 LG생활건강, LG에너지솔루션, LG디스플레이 등 다양한 제조 계열사를 통해 AI 연구 성과를 실제 제품과 사업으로 연결할 수 있다. AI를 연구하는 조직과 이를 활용할 산업 현장이 하나의 생태계 안에 있다는 점이 경쟁력으로 꼽힌다. 물론 해결해야 할 과제도 적지 않다. 산업 AI가 확대될수록 AI가 내린 판단의 신뢰성과 책임 문제, 기업 데이터 보호, 산업별 규제 체계 등 새로운 숙제가 함께 등장하고 있다. 산업마다 필요한 데이터의 특성과 정확도가 다른 만큼 범용 AI보다 높은 수준의 전문성과 검증 체계도 요구된다. 그럼에도 산업계가 AI에 주목하는 이유는 분명하다. 인공지능이 더 이상 논문과 연구 성과에 머무르는 기술이 아니라 실제 산업 현장에서 비용을 줄이고 연구개발 기간을 단축하며 새로운 제품과 서비스를 만들어 낼 수 있기 때문이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 생태계 역시 더 이상 모델 성능이나 논문 편수만으로 경쟁력을 평가받기 어려운 단계에 진입하고 있다. 생성형 AI 열풍을 넘어 실제 산업 난제를 해결하고 사업화 성과를 입증하는 기업이 새로운 승자가 될 가능성이 커지고 있다. 기술 경쟁의 무게중심도 AI 모델의 성능 경쟁에서 산업 현장의 활용 가치와 사업화 역량으로 이동하는 흐름이다. AI의 다음 킬러 애플리케이션 역시 새로운 챗봇보다 공장과 연구소, 데이터센터, 금융시장 등 산업 현장에서 먼저 등장할 가능성이 크다.
2026-07-12 08:00:00
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장마철 침수 걱정된다면…정부 지원 풍수해보험 살펴보니
[경제일보] ※ 은행과 보험권에서는 새로운 상품과 이벤트가 꾸준히 나오지만 조건과 혜택을 한눈에 파악하기는 쉽지 않습니다. '머니포켓'은 금융권에서 눈여겨볼 신상품과 이색 상품, 주요 이벤트를 짚어봅니다. 놓치기 쉬운 혜택과 유의할 점을 꼼꼼히 살펴 전달하겠습니다. <편집자주> 정부, 보험업계가 여름철 장마와 태풍 시기 주택과 상가 침수 피해에 대비할 수 있는 정책보험을 운영하고 있다. 정부와 지방자치단체가 보험료 일부를 지원하는 풍수해·지진재해보험을 활용하면 비교적 낮은 부담으로 자연재해에 따른 재산 피해를 보장한다. 11일 업계에 따르면 풍수해·지진재해보험은 행정안전부가 관장하는 정책보험으로 민영보험사가 운영을 맡는다. 보험가입자가 부담해야 하는 보험료 일부를 국가와 지자체가 보조해 예기치 못한 자연재해 피해에 대비하도록 한 상품이다. 보장 대상 재해는 △태풍 △호우 △홍수 △강풍 △풍랑 △해일 △대설 △지진 △지진해일 등이다. 여름철에는 집중호우와 태풍에 따른 침수 피해 대비용으로 활용도가 높다. 가입 대상은 △주택과 세입자 동산 △농·임업용 온실 △소상공인 상가·공장 등이다. 정부 지원은 총 보험료의 55~100% 수준이며 가입자 부담은 0~45%다. 주택은 일반 가입자 기준 보험료의 55% 이상을 지원한다. 한부모가족과 차상위계층은 77.5% 이상, 기초생활수급자는 86.5% 이상을 지원하며 재해취약지역 내 저소득층은 보험료 전액을 지원받을 수 있다. 특히 올해부터는 소상공인 보장이 더 넓어졌다. 행정안전부는 지난 1월부터 풍수해·지진재해보험 제도 개선안을 시행하고 소상공인 연간 보장한도를 사고당 보장한도의 2배로 확대했다. 한 해에 여러 차례 피해가 발생해도 기존보다 안정적으로 보상을 받을 수 있도록 한 조치다. 소상공인 상가 상품은 건물, 시설·집기, 재고자산을 포함해 최대 1억5000만원까지 보장한다. 공장 상품은 건물, 시설·집기, 재고자산, 기계를 포함해 최대 2억원까지 보장한다. 피해 인정 기준도 완화됐다. 기존에는 기상특보가 발효된 지역에서 발생한 피해를 중심으로 보상했지만 올해부터는 기상특보가 발효되지 않은 지역이라도 인접 지역에 특보가 발효되고 피해 사실이 확인되면 보상이 가능하다. 국지성 호우처럼 좁은 지역에 갑자기 비가 집중되는 경우를 반영한 개편이다. 가입은 △DB손해보험 △현대해상 △삼성화재 △KB손해보험 △NH농협손해보험 △한화손해보험 △메리츠화재 등 민영보험사를 통해 가능하다. 주택 세입자는 관할 지자체를 통한 가입 가능 여부를 확인해야 한다. 다만 가입 전에는 보장 대상과 특약을 꼼꼼히 살필 필요가 있다. 주택 소유자인지 세입자인지, 상가·공장 보장 범위가 어디까지인지, 침수확장특약이 필요한지에 따라 보험료와 보험금이 달라질 수 있다.
2026-07-11 11:00:00
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산단 10년을 5년으로…기업형 첨단도시, 결국 '사람'이 답이다
[경제일보] 정부가 '산단 조성 10년' 시대를 끝내겠다고 선언했다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 대한민국 미래 산업의 3대 축으로 육성하기 위해 기업이 원하는 부지를 신속하게 공급하고 공장과 연구시설이 집적된 첨단산업 거점을 조성하겠다는 구상이다. 그러나 산업계에서는 이번 프로젝트의 성패가 인허가 기간 단축보다 우수 인재의 정착과 지속 가능한 산업 생태계 구축 여부에 달려 있다는 분석이 나온다. 반도체와 AI 산업은 공장만 세운다고 경쟁력이 확보되는 산업이 아니다. 세계적인 연구개발(R&D) 인력과 협력기업, 대학, 병원, 교육·문화시설이 유기적으로 연결돼야 지속적인 투자와 기술 혁신이 가능하다. 첨단산업 경쟁의 무게중심이 생산시설 확충에서 인재와 산업 생태계를 갖춘 도시 조성으로 옮겨가고 있다는 분석이 나오는 이유다. 이재명 대통령은 지난달 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 제시하며 기업형 첨단도시 조성을 핵심 정책으로 내세웠다. 정부는 산단 기획부터 공장 가동까지 통상 10년 이상 걸리던 절차를 5년 이하로 단축하고 기업과 인재가 함께 모이는 새로운 산업도시를 조성하겠다는 목표를 제시했다. 산단에서 첨단도시로…정부가 바꾸려는 산업 지도 이번 구상의 핵심은 산업단지를 단순한 생산기지가 아닌 생활권과 결합한 첨단도시로 조성하겠다는 데 있다. 정부는 기업 맞춤형 입지 공급과 함께 주거·교육·문화·의료 시설을 확충하고 정주지까지 30분, 공항과 항만 등 물류 거점까지 1시간 이내 이동할 수 있는 교통망 구축을 추진하기로 했다. 지역 거점 국립대와 연계한 인재 양성 체계도 함께 마련한다는 계획이다. 정부가 이처럼 '도시'를 강조하는 이유는 첨단산업 경쟁력을 좌우하는 요소가 달라졌기 때문이다. 과거 제조업 시대에는 공장을 빠르게 건설하고 생산능력을 확대하는 것이 경쟁력의 핵심이었다. 그러나 AI 시대에는 반도체 공장과 데이터센터, 피지컬 AI 생산시설이 하나의 산업 생태계로 연결되고 이를 운영할 고급 인력이 지속적으로 유입돼야 경쟁력을 유지할 수 있다. 실제 반도체 기업들의 투자 판단 기준도 달라지고 있다. 단순한 부지 확보를 넘어 엔지니어가 장기간 근무할 수 있는 주거 환경과 교육 여건, 의료 서비스, 교통 접근성, 협력사와 연구기관이 밀집한 연구개발 기반 등이 종합적으로 고려된다. 최첨단 공장을 구축하더라도 우수 인력을 안정적으로 확보하지 못하면 생산성과 연구개발 역량을 유지하기 어렵기 때문이다. 결국 투자 경쟁력은 공장 자체보다 우수 인력이 장기간 머물 수 있는 정주 여건에서 갈린다는 것이 산업계의 공통된 시각이다. TSMC·인텔이 보여준 교훈…공장만으로는 생태계 못 만들어 이 같은 변화는 해외 주요 반도체 클러스터에서도 확인된다. 대표적인 사례가 미국 애리조나다. 세계 최대 파운드리 기업 TSMC는 미국 정부의 반도체 육성 정책에 맞춰 대규모 생산시설을 건설하고 있지만 초기에는 반도체 설비를 설치할 숙련 기술인력 부족으로 공장 가동 일정이 연기됐다. 현지 인력 확보에 어려움을 겪으면서 대만 엔지니어를 파견해 교육을 병행하는 등 인력 문제가 사업 추진의 핵심 변수로 떠올랐다. 대규모 투자만으로 첨단산업 생태계가 완성되지 않는다는 점을 보여준 대표 사례로 평가된다. 인텔 역시 미국 오하이오주에 대규모 반도체 생산단지를 조성하며 '실리콘 하트랜드(Silicon Heartland)' 구축에 나섰지만 시장 환경 변화와 투자 일정 조정, 기반시설 조성 등의 영향으로 당초 계획보다 공장 완공 시점이 늦춰졌다. 업계에서는 대규모 첨단산업 클러스터는 생산시설 건설만으로 완성되는 것이 아니라 인재 확보와 협력기업 유치, 도시 기반시설 확충이 함께 이뤄져야 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있다는 점을 보여준 사례로 보고 있다. 국내 상황도 크게 다르지 않다. 삼성전자 용인 반도체 클러스터와 평택캠퍼스는 세계 최대 규모의 생산거점으로 성장하고 있지만 상당수 연구개발 인력은 용인과 분당, 수지, 동탄 등 수도권 생활권을 기반으로 근무하고 있다. 연구개발 인력과 협력기업, 대학, 교통망이 이미 집적돼 있다는 점이 수도권 반도체 클러스터의 경쟁력을 뒷받침하는 요소로 꼽힌다. '빠른 산단'보다 '머물고 싶은 도시'가 경쟁력 반면 앞으로 조성될 서남권 반도체 클러스터와 AI 데이터센터, 피지컬 AI 거점은 생산시설과 함께 새로운 생활권을 구축해야 하는 과제를 안고 있다. 산업계에서는 우수 인력이 장기간 정착하려면 주거·교육·의료·문화 등 생활 인프라가 함께 구축돼야 한다고 보고 있다. 이런 점에서 정부가 이번 메가 프로젝트에서 기업형 첨단도시를 별도 축으로 제시한 것은 기존 산업단지 정책과 결이 다르다는 평가가 나온다. 과거 국가산업단지나 혁신도시 정책이 생산시설 공급이나 공공기관 이전에 초점을 맞췄다면 이번에는 산업과 주거, 연구개발, 교육, 교통을 하나의 생태계로 연결하는 데 방점을 찍고 있기 때문이다. 기업과 대학, 연구기관, 협력사가 유기적으로 연결되는 혁신 거점을 구축하겠다는 것이 정책의 핵심이다. 다만 정부 구상이 현실화되기 위해서는 정주 여건뿐 아니라 산업 기반시설 확보라는 과제도 해결해야 한다. 기업들이 요구하는 수준의 전력망과 용수 확보, 환경영향평가, 주민 수용성, 교통 인프라 구축 등이 계획대로 이뤄질지가 사업 추진 속도를 좌우할 것으로 보인다. 지역 거점 대학이 반도체와 AI 산업이 요구하는 고급 인력을 안정적으로 공급할 수 있을지도 기업형 첨단도시의 경쟁력을 결정하는 핵심 변수다. 산업계에서는 이번 정책이 단순히 산단 조성 기간을 절반으로 줄이는 데 그쳐서는 안 된다고 입을 모은다. 기업이 원하는 것은 빠른 인허가가 아니라 연구개발과 생산, 생활이 유기적으로 연결되는 지속 가능한 산업 생태계라는 것이다. 결국 정부가 제시한 '산단 10년에서 5년'이라는 목표의 진짜 의미는 공장을 더 빨리 짓는 데 있지 않다. AI 시대 국가 경쟁력은 생산시설의 규모보다 우수 인재와 기업이 지속적으로 모여 혁신을 이어갈 수 있는 기반을 얼마나 갖추느냐에 달려 있다. 기업형 첨단도시 역시 '빠른 산단'이 아니라 기업과 인재가 머물고 성장하는 혁신 거점으로 자리 잡을 때 비로소 800조원 규모 메가 프로젝트를 뒷받침하는 지속 가능한 성장 기반이 될 수 있을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "반도체 산업은 결국 사람이 모여야 하는 산업인 만큼 주거·교육·의료·문화 등 정주 여건이 전력과 용수 못지않게 중요한 투자 요소"라며 "협력사와 소부장 기업이 함께 집적되고 지역 대학과 연계한 인재 양성 체계가 구축돼야 지속 가능한 반도체 생태계를 만들 수 있다"고 말했다.
2026-07-10 17:17:57
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LG CNS, 英 피직스엑스와 손잡았다…산업 AI '월드모델' 만든다
[경제일보] 생성형 AI가 문서와 대화를 바꾸고 있다면, 다음 전장은 공장과 설비, 로봇이 움직이는 산업 현장이다. LG CNS가 영국 산업용 AI 기업 피직스엑스와 손잡고 물리 법칙을 이해하는 차세대 산업 AI 개발에 나선다. 9일 업계 따르면 LG CNS와 피직스엑스는 에너지, 제조, 로보틱스 등 산업 현장의 복잡한 공학 문제를 해결하기 위한 협력에 착수했다. 피직스엑스는 양사가 차세대 산업 AI를 위한 ‘프런티어 월드모델’을 개발할 계획이라고 밝혔다. 이번 협력의 핵심은 피직스엑스의 AI 기반 엔지니어링 시뮬레이션 플랫폼과 LG CNS의 기업 시스템 통합, 디지털트윈 서비스 역량을 결합하는 데 있다. 디지털트윈이 실제 공장과 설비, 공정 데이터를 가상 공간에 재현하는 기술이라면 물리 AI는 이 데이터 위에서 열·압력·재료·유체 흐름 등 현실의 물리적 제약을 이해하고 예측하는 기술이다. 기존 생성형 AI가 문서 작성과 검색, 고객 응대에 강점을 보였다면 산업 AI는 설계와 생산, 유지보수 과정의 의사결정 정확도를 높이는 데 초점이 맞춰진다. 예를 들어 설비 배치나 공정 조건을 바꿨을 때 생산성과 품질, 에너지 효율이 어떻게 달라지는지를 실제 현장 적용 전 가상 환경에서 검증할 수 있다. LG CNS에는 제조·에너지 기업의 시스템 구축과 운영 경험, 디지털트윈 기반이 있다. 피직스엑스는 항공우주·방산, 자동차, 반도체, 소재, 에너지 분야를 대상으로 공학 시뮬레이션에 AI를 접목해 온 영국 기업이다. 두 회사의 결합은 피직스엑스가 물리 기반 모델을 제공하고 LG CNS가 이를 국내 산업 현장 시스템과 데이터에 연결해 상용화하는 구도로 읽힌다. 피직스엑스는 최근 독일 도이치텔레콤의 산업 AI 클라우드에서 AI 네이티브 엔지니어링 플랫폼을 가동하는 등 유럽 산업계와 협력을 넓히고 있다. LG CNS와의 협력은 한국 제조 현장으로 적용 범위를 확대하는 계기가 될 수 있다. 다만 구체적인 적용 산업, 공동 개발 모델의 범위, 고객사, 상용화 일정은 아직 공개되지 않았다. 산업 AI는 모델 성능만으로 성과를 내기 어렵고 현장 데이터의 품질과 보안, 기존 설비·생산관리시스템과의 연동이 함께 갖춰져야 한다. 한편 ‘물리 AI’가 현장의 생산성·품질·비용 개선으로 얼마나 증명되느냐다. LG CNS가 피직스엑스와의 협력을 통해 디지털트윈을 시각화 도구에서 실제 공학 의사결정을 지원하는 산업 AI 플랫폼으로 발전시킬 수 있을지 주목된다.
2026-07-10 08:00:11