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데이터는 원유다…AI 산업, '무상 원료' 끝나면 밸류체인 뒤집힌다
※ '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 글로벌 생성형 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 '로봇세' 도입 등 세제 개편을 제안하며 AI 산업의 부 재분배 필요성을 제기한 가운데 시장의 시선은 오히려 AI 산업의 '원가 구조'로 향하고 있다. 그동안 사실상 무상에 가까웠던 데이터 활용 방식이 한계에 부딪히면서 AI 산업이 기술 경쟁을 넘어 자원 산업으로 성격을 바꿔가고 있다는 분석이 나온다. 업계에 따르면 오픈AI는 최근 '지능 시대의 산업 정책' 제안서를 통해 △자동화된 노동에 대한 과세 △고소득 자본 과세 강화 △공공기금 조성 등을 골자로 한 정책 방향을 제시했다. AI 확산으로 노동 소득은 줄고 자본 소득은 증가하는 구조가 고착화될 수 있다는 판단에서다. 표면적으로는 초지능 시대에 대비한 정책 제안이지만 산업 현장에서는 이보다 더 근본적인 질문이 제기된다. AI를 움직이는 핵심 원료인 데이터가 누구의 것이며, 기업이 이를 어떤 경로로 확보하고 있는지 그리고 그 활용에 대해 정당한 대가가 실제로 지급되고 있는지에 대한 문제다. 특히 뉴스·출판물·이미지·개인정보 등 다양한 형태의 데이터가 학습 과정에 광범위하게 활용되는 가운데 데이터 생산 주체와 활용 주체 간 권리·보상 체계가 명확히 정립되지 않았다는 점이 산업 전반의 구조적 쟁점으로 부상하고 있다. 현재 AI 산업은 반도체·전력기기·정유 등 전통 제조업과 달리 명확한 원가 체계를 갖추지 않은 채 성장해왔다. 철강 산업이 철광석 가격에, 정유 산업이 원유 가격에 수익성이 좌우되는 것과 달리 AI 기업들은 뉴스, 출판물, 이미지, 개인 데이터 등 핵심 자원을 사실상 무상에 가깝게 활용해왔다. 이 같은 무상 원료 구조는 AI 산업의 고수익성을 떠받친 핵심 기반이었다. 막대한 비용이 드는 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM) 등 연산 인프라에는 비용을 지불하면서도 정작 모델 성능을 좌우하는 데이터에는 가격이 매겨지지 않는 '밸류체인 비대칭'이 고착화된 셈이다. 하지만 이 구조는 점차 균열을 보이고 있다. 글로벌 언론사와 출판사들이 AI 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기하고 각국에서 개인정보 보호 규제가 강화되면서 데이터 활용에 대한 정당한 대가를 요구하는 움직임이 확산되고 있다. 데이터가 더 이상 공짜가 아닌 가격이 붙는 자원으로 전환될 가능성이 커지고 있는 것이다. 이 경우 AI 산업의 수익 구조는 근본적으로 달라질 수밖에 없다. 지금까지는 데이터 비용이 거의 반영되지 않았던 만큼 사용료가 제도화되면 기업별 비용 부담과 수익성 격차가 빠르게 드러날 가능성이 크다. 데이터 확보 능력과 비용 관리 역량이 곧 경쟁력으로 직결되는 구조로 전환되는 셈이다. 최근 논의되는 '로봇세' 역시 이러한 흐름과 맞닿아 있지만 업계에서는 방향이 다소 어긋나 있다는 지적도 나온다. 자동화로 인한 이익을 사후적으로 과세해 분배하겠다는 취지이지만 시장에서는 사후 과세 이전에 데이터 제공 주체에 대한 사전 보상 체계가 우선이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. AI 기업들이 공공기금 조성이나 수익 공유를 제안하고 있지만 이는 미래 분배 구조에 초점이 맞춰져 있을 뿐 현재 발생하고 있는 저작권 침해, 개인정보 활용, 노동 대체 과정에서의 보상 문제에 대한 직접적인 비용 부담 논의는 제한적이라는 평가다. 결국 AI 산업은 현 시점 '기술 경쟁'에서 '자원 경쟁'으로 넘어가는 분기점에 서 있다. 반도체가 연산 능력을, 데이터가 성능과 수익성을 좌우하는 구조에서 데이터는 더 이상 부수적 요소가 아닌 핵심 원료로 자리 잡고 있다. 업계에서는 데이터 사용료 체계가 본격 도입될 경우 AI 기업의 사업 모델과 시장 내 경쟁 구도 전반이 다시 짜일 것으로 보고 있다. 데이터 확보 전략, 비용 설계, 그리고 이를 둘러싼 규칙을 누가 먼저 정립하느냐가 향후 산업 주도권을 가르는 핵심 변수가 될 것이라는 전망이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 산업의 경쟁 기준은 이미 바뀌고 있다. 연산 능력과 알고리즘 성능이 시장을 좌우하던 시대를 지나 데이터 확보 방식과 비용 구조 설계가 기업의 성패를 가르는 '원가 경쟁' 단계로 전환되는 흐름이다. 더 이상 중요한 것은 연산 속도만이 아니다. 데이터의 출처를 정당하게 확보하고 그 대가를 설계할 수 있는 능력, 그리고 이를 지속 가능한 비용 구조로 통제할 수 있는 역량이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 기술이 아니라 데이터를 둘러싼 질서를 설계할 수 있는 기업만이 다음 판에서 살아남는다.
2026-04-12 08:00:00
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평균으로 수렴하는 세계
우리는 정보의 과잉 시대를 산다. 손안의 스마트폰만 열면 뉴스와 영상, 음악과 지식이 끝없이 쏟아진다. 유튜브와 틱톡은 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 실시간으로 추천하고, 생성형 인공지능은 질문 하나에 그럴듯한 답변을 즉시 내놓는다. 겉으로 보면 인류는 과거 어느 때보다 풍요로운 정보 환경을 손에 넣은 듯하다. 그러나 이 편리함의 이면에는 되짚어야 할 문제가 있다. 우리는 정말 더 넓은 세계를 만나고 있는가. 추천 알고리즘은 본래 사용자 편의를 높이기 위해 설계됐다. 이용자가 선호하는 콘텐츠를 빠르게 제시하고, 불필요한 탐색의 시간을 줄여주는 것이 목적이다. 하지만 실제 작동 방식은 다르다. 알고리즘은 사용자가 오래 본 영상, 멈춘 장면, 반복 시청한 주제를 바탕으로 취향을 추정하고, 그 취향을 다시 강화하는 방향으로 작동한다. 여기서 문제는 아직 접하지 못한 관심사, 아직 좋아해본 적 없는 분야, 아직 열어보지 않은 가능성이 점점 배제된다는 점이다. 낯선 것과의 우연한 조우는 줄어들고, 익숙한 것의 반복만 남는다. "우연한 발견과 낯선 충격은 비효율로 취급되고, 대신 익숙함과 반복이 화면을 채운다." 생성형 인공지능도 이 구조와 무관하지 않다. AI는 방대한 언어 데이터를 학습해 가장 개연성 높은 문장을 만들어낸다. 그 결과 답변은 대체로 매끄럽고 안정적이며 평균적이다. 물론 이것은 장점이기도 하다. 일정 수준 이상의 품질을 빠르게 확보할 수 있고, 누구나 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 동시에 평균 바깥의 문장, 비정형의 통찰, 낯설지만 강한 사유는 밀려난다. 원래 새로운 생각은 다수가 이미 동의한 자리에서 나오지 않는다. 시대를 흔드는 관점은 대개 평균의 바깥, 익숙함의 바깥에서 출현한다. 결국 오늘의 기술은 두 방향에서 같은 경향을 강화하고 있다. 플랫폼 알고리즘은 인간의 취향을 평균으로 묶고, 생성형 AI는 인간의 언어를 평균으로 다듬는다. 취향은 예측 가능한 패턴이 되고, 문장은 무난한 결론으로 수렴한다. 안전하고 효율적이라는 점에서 기업과 플랫폼에는 이상적일지 모른다. 그러나 인간의 성장과 창조성까지 그 논리로 설명할 수는 없다. 인간은 원래 효율만으로 성장하지 않는다. 우연히 집어 든 책 한 권, 무심코 넘기다 멈춘 기사 한 줄, 전혀 관심 없던 분야에서 느닷없이 마주한 충격이 한 사람의 세계를 바꾸기도 한다. 발견은 언제나 비효율의 영역에서 시작됐다. 그런데 오늘의 플랫폼은 그 비효율을 제거하는 데 능숙하다. 사용자가 헤매지 않도록 돕는 대신, 사용자가 스스로의 바깥으로 나갈 기회까지 줄여버린다. 문제는 단지 비슷한 콘텐츠만 보게 된다는 데 있지 않다. 더 본질적인 문제는 인간이 점점 과거의 데이터로 규정되는 존재가 되어간다는 점이다. 플랫폼은 “당신은 이런 것을 좋아할 사람”이라고 말하고, AI는 “사람들은 대체로 이렇게 말한다”고 답한다. 그 결과 우리는 더 빠르게 만족하지만, 덜 놀라고 덜 방황하며 덜 발견하게 된다. 세상을 좁게 보는 것만이 아니라, 자기 자신을 새롭게 갱신할 가능성마저 줄어드는 것이다. 기술은 인간을 확장할 때 진보가 된다. 그러나 편의를 높이는 과정에서 가능성까지 축소한다면, 그것은 진보라기보다 정교한 관리에 가깝다. 지금 우리에게 필요한 것은 더 정확한 추천만이 아니다. 평균 밖의 문장, 예측 밖의 만남, 그리고 나를 내가 아는 범위 밖으로 이끄는 우연의 복원이다. 인간은 원래 규정된 존재가 아니라, 아직 열려 있는 존재이기 때문이다.
2026-04-11 19:54:46
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생성형 AI 확산에 채용 시장 변화…AI 인재 수요 급증
[경제일보] AI 인재 확보 경쟁이 본격화되면서 채용 시장 전반에서 인공지능(AI) 관련 인재 수요가 빠르게 확대되고 있다. 생성형 AI 도입이 기업 전반으로 확산되면서 연구개발 조직뿐 아니라 서비스 기획, 데이터 분석, 운영 등 다양한 직무에서 AI 인재 확보 경쟁이 본격화되는 모습이다. 10일 잡코리아를 운영하는 웍스피어가 올해 1분기 AI 산업 채용 공고를 분석한 결과 'AI' 키워드가 포함된 채용 공고는 5년 전 대비 112% 증가한 것으로 나타났다. 기업들의 AI 도입이 확대되면서 인재 확보 경쟁이 채용 시장 전반으로 확산되고 있는 것으로 풀이된다. 특히 신입 채용 확대가 두드러졌다. 올해 1분기 AI 관련 신입 채용 공고는 5년 전 대비 162% 증가했다. 과거에는 AI 인재 채용이 경력 중심으로 이뤄졌다면 최근에는 기업들이 장기적인 인재 확보를 위해 신입 채용까지 확대하는 흐름이 나타나는 것으로 분석된다. AI 기술 내재화를 위해 자체 인력 육성 전략을 강화하는 기업이 늘어난 영향으로 풀이된다. 지역별로도 AI 채용 수요는 전국으로 확산되고 있는 것으로 나타났다. 비수도권 지역의 AI 채용 공고 증가율은 232%로 수도권 증가율 110%를 크게 웃돌았다. AI 기술 도입이 대기업뿐 아니라 지역 기반 기업과 제조업, 공공기관 등으로 확대되면서 채용 수요 역시 지역 전반으로 확대되고 있는 것으로 분석된다. 직무별로 보면 AI 서비스 개발자가 18.1%로 가장 높은 비중을 차지했다. 이어 AI·머신러닝 엔지니어 17.9%, 데이터 사이언티스트 17.4%, AI 기획자 13.8%, 데이터 분석가 10.4%, 데이터 엔지니어 10.4% 등의 순으로 나타났다. 단순 개발 직무를 넘어 서비스 기획과 데이터 분석 등 다양한 직군에서 AI 인재 수요가 확대되고 있는 것이다. AI 채용 증가와 동시에 구직자들의 관심도 빠르게 높아지고 있는 것으로 나타났다. 잡코리아에 등록된 AI 분야 공고 지원 수는 올해 3월 기준 전월 대비 36% 증가한 것으로 집계됐다. 공채 시즌과 맞물려 AI 직무에 대한 관심이 확대되면서 구직 활동도 활발해지고 있는 것으로 분석된다. 이에 잡코리아는 AI 채용 시장 확대에 맞춰 관련 서비스 강화에도 나서고 있다. AI 분야 채용 공고를 모은 'AI 잡스' 서비스를 통해 AI 직무 공고와 산업 트렌드 정보를 제공하고 있다. 현재 현대차그룹, 뤼튼테크놀로지스, 에스원 등 1000여개 기업의 AI 채용 공고가 등록된 상태로 알려졌다. 또한 채용 전 과정을 통합 관리할 수 있는 '하이어링 센터'를 도입하고 AI 기반 추천 시스템 '추천 3.0'을 고도화하는 등 플랫폼 경쟁력 강화에도 나서고 있다. 상반기에는 AI 기반 '커리어 에이전트' 서비스도 출시해 개인 이력과 관심사, 커리어 흐름을 분석해 맞춤형 채용 공고를 추천하는 기능을 제공할 예정이다. AI 기술 도입이 산업 전반으로 확대되면서 AI 인재 확보 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 전망된다. 기업들의 AI 투자 확대와 함께 채용 수요도 지속적으로 증가할 것으로 전망된다. 김요섭 잡코리아 최고기술책임자는 "AI는 이제 특정 산업이 아닌 전 산업의 기본 역량으로 자리 잡고 채용 시장에도 그 변화가 데이터를 통해 명확하게 나타나고 있다"며 "잡코리아는 AI 기반 추천, 에이전트 등 통합 AI 생태계를 구축해 더 빠르고 정확한 일자리 연결을 만들기 위해 노력하고 AI 중심으로 채용 패러다임을 바꾸는 업계 내 선두주자 역할을 할 것"이라고 말했다.
2026-04-10 17:26:46
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AI 보안 위협 커진다…카카오엔터프라이즈, 그룹 차원 보안 체계 구축
[경제일보] 카카오가 금융·콘텐츠·플랫폼 등 서비스 영역을 빠르게 확대하면서 그룹 차원의 보안 강화 필요성이 커지고 있다. 특히 카카오뱅크, 카카오페이, 카카오엔터테인먼트 등 주요 계열사가 다양한 이용자 데이터를 다루는 만큼 보안 체계 고도화가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 10일 카카오엔터프라이즈는 경기 성남시 판교 인근에서 카카오뱅크, 카카오페이, 카카오엔터테인먼트 등 주요 카카오 계열사 보안 담당자를 대상으로 최신 보안 트렌드 및 최적화 방안에 대해 논의하는 클라우드 보안 세미나를 개최했다고 밝혔다. 이번 세미나는 AI 기술이 빠르게 확산되면서 사이버 공격 방식도 고도화되는 것을 대비해 진행됐다. 최신 보안 위협 대응 방안과 클라우드 환경에서의 보안 최적화 전략을 공유한 것으로 알려졌다. AI 기반 피싱 공격, 자동화된 해킹 시도, 데이터 탈취 공격 등이 증가하면서 기업 보안 환경이 빠르게 변화하고 있다. 특히 클라우드 환경에서는 서비스가 분산돼 운영되는 만큼 단일 보안 체계로는 대응이 어려워지고 있으며 다양한 보안 솔루션을 통합 관리하는 체계 구축이 중요해지고 있다. 카카오엔터프라이즈는 세미나에서 카카오클라우드 기반 보안 서비스인 'SECaaS(서비스형 보안)' 전략을 소개했다. SECaaS는 클라우드 환경에서 보안 기능을 서비스 형태로 제공하는 방식으로, 각 계열사가 동일한 보안 기준을 유지하면서도 서비스 특성에 맞게 유연하게 적용할 수 있는 구조다. 카카오엔터프라이즈는 이를 통해 그룹 차원의 보안 거버넌스를 유지하면서도 계열사별 운영 환경에 맞춘 보안 체계를 구축할 수 있다고 설명했다. 이번 행사에는 글로벌 보안 기업들도 참여해 최신 보안 기술을 공유했다. 팔로알토네트웍스코리아는 모든 접근을 검증하는 제로 트러스트 보안 전략을 소개했으며 F5코리아는 AI 환경에서 애플리케이션 보안을 강화하는 플랫폼 전략을 발표했다. 이어 센티넬원은 대화형 AI 기반 위협 대응 기술을, 아카마이코리아는 네트워크 내부 확산을 차단하는 마이크로 세그멘테이션 전략을 공유했다. 카카오 계열사별 서비스 특성에 따른 보안 요구도 다양해지고 있다. 금융 서비스를 제공하는 카카오뱅크와 카카오페이는 금융 보안과 개인정보 보호가 핵심 과제로 꼽히며 콘텐츠 중심의 카카오엔터테인먼트는 대규모 이용자 데이터와 콘텐츠 보호가 중요한 요소로 부각되고 있다. 이처럼 서비스 특성이 다른 계열사들이 동일한 보안 체계를 유지하면서도 유연하게 대응할 수 있는 구조가 필요해지고 있다는 분석이다. 카카오엔터프라이즈는 카카오클라우드를 중심으로 그룹 차원의 보안 역량을 강화하며 클라우드 경쟁력 확대도 추진하고 있다. 클라우드 사업에서 보안 역량은 핵심 경쟁 요소로 꼽히는 만큼, 그룹 내부 보안 경험을 바탕으로 외부 고객 확보에도 나설 수 있다는 전망이 나온다. 특히 AI 서비스 확대와 함께 보안 요구가 높아지는 상황에서 클라우드 보안 서비스 강화는 사업 확장 전략과도 맞물려 있다. 클라우드 시장에서는 네이버클라우드, KT클라우드 등 국내 기업뿐 아니라 아마존 웹 서비스, 마이크로소프트 애저 등 글로벌 기업과의 경쟁이 이어지고 있다. 이 가운데 카카오엔터프라이즈가 그룹 차원의 보안 역량을 기반으로 클라우드 사업 경쟁력을 강화하고 있다. AI와 클라우드 중심의 디지털 전환이 가속화되면서 기업 보안 전략도 새로운 국면에 접어들고 있다. 카카오엔터프라이즈가 계열사 협력을 기반으로 통합 보안 체계를 구축하고 이를 클라우드 사업 경쟁력으로 확대할 경우 향후 시장 경쟁 구도에도 영향을 미칠 것으로 전망된다. 이용민 카카오엔터프라이즈 클라우드부문장은 "AI 기술이 비즈니스의 핵심 동력으로 자리 잡은 가운데, 클라우드 환경에서의 보안 강화와 거버넌스 확보는 기업 및 기관의 필수 과제가 됐다"며 "카카오엔터프라이즈는 주요 카카오 계열사가 유연하면서도 일관된 보안 거버넌스를 확보할 수 있는 보안 체계를 발판으로 안전하게 도약할 수 있도록 그룹 차원에서 보안 기술 및 전문성을 결집하는 구심점 역할을 수행할 것"이라고 말했다.
2026-04-10 15:22:10
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LG유플러스, AWS 기반 AI 운영 플랫폼 구축…GPU 효율화·운영 자동화
[경제일보] 국내 이동통신사들이 인공지능(AI) 서비스 경쟁력 확보를 위해 인프라 고도화에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 서비스 확대와 함께 모델 운영 비용과 인프라 부담이 커지면서 AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 통합하려는 움직임이 본격화되는 모습이다. 10일 LG유플러스는 최근 AWS가 주최한 '2026 모던 에이전틱 애플리케이션 데이' 행사에서 AI 모델을 실제 서비스로 안정적으로 운영하기 위한 플랫폼 구축 사례를 공개했다고 밝혔다. 이번 행사는 생성형 AI와 에이전트 기술을 활용한 인프라 운영 자동화를 주제로 진행됐다. LG유플러스는 기존 온프레미스 중심의 AI 개발 환경을 클라우드와 연계한 하이브리드 구조로 전환하고 AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 효율적으로 연결한 플랫폼 구축을 진행했다고 설명했다. 이를 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 동시에 높일 수 있는 기반을 마련한 것으로 나타났다. 이번 플랫폼은 AI 모델 개발과 서비스 운영 단계 간 단절을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 기존에는 AI 모델 학습, 평가, 배포, 운영이 각각 분리돼 진행되면서 서비스 전환 과정에서 반복적인 작업과 시간이 소요된 것으로 알려졌다. 이에 LG유플러스는 하나의 흐름으로 통합해 AI 모델을 보다 빠르게 서비스에 적용할 수 있도록 구조를 설계했다. LG유플러스는 AI를 한 번 개발하고 끝나는 방식이 아닌, 언제든 서비스에 적용할 수 있는 '모델 준비 상태'를 유지하는 구조를 목표로 플랫폼을 구축했다고 설명했다. 데이터 수집부터 학습, 평가, 배포, 운영까지 전 과정을 하나의 파이프라인으로 연결해 개발자와 운영자가 일관된 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 구성했다. 이를 위해 AWS의 관리형 쿠버네티스(컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동으로 처리해주는 플랫폼) 서비스인 '아마존 EKS' 기반의 하이브리드 인프라 아키텍처를 도입했다. 자체 온프레미스 GPU 인프라를 아마존 EKS 클러스터의 하이브리드 노드로 통합하고 클러스터 전체 제어 기능인 쿠버네티스 컨트롤 플레인은 AWS 완전관리형 서비스로 운영하는 구조다. 인프라 운영 부담을 줄이고 서비스 안정성과 품질 개선에 집중할 수 있는 환경을 구축한 것이다. GPU 자원 활용 방식도 개선했다. 기존에는 GPU를 장비 단위로 고정 할당하는 방식이 일반적이었지만 LG유플러스는 필요에 따라 자원을 유연하게 배분하는 구조를 적용했다. GPU 미사용 시간을 줄여 AI 모델 학습과 서비스 운영에 필요한 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 설계했다. 최근 생성형 AI 서비스가 확대되면서 AI 모델 운영과 인프라 관리 중요성도 커지고 있다. 특히 AI 모델이 실제 서비스에 적용되는 과정에서 운영 안정성과 비용 효율성이 주요 경쟁 요소로 떠오르면서 AI 운영 플랫폼 구축이 통신사 경쟁력 확보의 핵심 요소로 부상하고 있다. 통신사들은 기존 통신 서비스 중심 사업 구조에서 벗어나 AI 기반 서비스 확대를 추진하고 있다. 이에 AI 모델 개발뿐 아니라 서비스 운영과 인프라 관리까지 포함한 통합 플랫폼 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. LG유플러스는 이번 플랫폼 구축을 통해 AI 서비스를 보다 빠르게 제공하고, 운영 안정성과 품질 개선을 동시에 추진한다는 계획이다. 특히 데이터 수집부터 모델 개발, 배포, 운영, GPU 자원 관리까지 아우르는 AI 기반 개발 환경을 통해 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 권기덕 LG유플러스 AX엔지니어링Lab장은 "LG유플러스는 AX 서비스 가속화를 위해 데이터 수집부터 모델 개발·배포·운영, GPU 운영까지 아우르는 AI-DLC(AI 주도 개발 라이프사이클) 기반의 엔지니어링 플랫폼 역량을 강화하고 있다"며 "앞으로도 AWS와의 기술 협력을 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 지속적으로 높여 나가겠다"고 말했다.
2026-04-10 09:34:12
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엔씨, MSCI 최고등급 AAA 획득…ESG 경쟁력 입증
[경제일보] 엔씨가 글로벌 투자자들이 기업의 리스크와 장기 성장성을 판단하는 핵심 지표에서 최상위 등급을 받은 것으로 알려졌다. 글로벌 게임 산업 진출에서도 ESG 평가가 중요 요소로 사용되는 만큼 의미 있는 성과를 이룬 것으로 평가된다. 9일 엔씨는 글로벌 ESG 평가기관인 MSCI의 2026년 ESG 평가에서 최고 등급인 'AAA'를 획득하며 지속 가능 경영 경쟁력을 입증했다고 밝혔다. 엔씨는 지난 2022년 AA 등급을 받은 이후 4년 연속 이를 유지해 왔다. MSCI ESG 평가는 환경, 사회, 지배 구조 등 핵심 요소를 종합적으로 분석해 AAA부터 CCC까지 7단계로 등급을 부여하고 엔씨는 올해 최고 등급인 AAA를 획득하며 한 단계 상승했다. 엔씨는 이번 평가에서 투명한 인적 자원 정보 공개, 온실가스 배출 효율 공개, 최고 경영진 차원의 윤리 이슈 감독, 반부패 정책 보유 등에서 긍정적인 평가를 받은 것으로 나타났다고 설명했다. 특히 인력 중심 산업인 게임업 특성상 인적 자원 정보 공개 확대와 조직 운영 투명성 강화가 ESG 경쟁력 제고에 영향을 미친 것으로 알려졌다. 또한 데이터센터 운영과 클라우드 인프라 확대에 따른 환경 리스크 관리 측면에서도 온실가스 배출 효율 공개 등 환경 대응 전략이 반영된 것으로 풀이된다. 앞서 엔씨는 글로벌 ESG 평가기관인 서스테이널리틱스의 '2026 서스테이널리틱스 ESG 리스크' 평가에서 '산업 리더'와 '지역 리더' 배지를 동시에 획득한 바 있다. 서스테이널리틱스는 ESG 리스크 점수가 낮은 기업을 대상으로 글로벌, 산업, 지역 등 3개 부문에서 우수 기업을 선정하고 있다. 또한 엔씨는 한국 ESG 기준원 평가에서 5년 연속 종합 A등급을 유지하고 있다. 글로벌과 국내 평가기관에서 동시에 높은 등급을 유지하며 ESG 경영 체계를 안정적으로 구축한 것으로 평가된다. 엔씨가 ESG 부문에서 높은 수준의 점수를 유지하는 것은 글로벌 시장 경쟁력을 강화하는 요소가 될 것으로 전망된다. 최근 글로벌 투자 시장에서 ESG 기준이 강화되면서 기업의 지속가능 경영 역량이 투자 유치와 기업 가치 평가에 중요한 요소로 작용하고 있다. 특히 게임업계는 데이터센터 운영, 글로벌 서비스 확대, 이용자 보호 정책 등 ESG 요소가 점차 중요해지고 있어 ESG 경쟁력 확보가 핵심 과제로 떠오르고 있다. 최근 글로벌 투자 시장에서 ESG 평가는 기업의 장기 리스크와 성장 가능성을 판단하는 핵심 지표로 자리 잡고 있다. 글로벌 기관 투자자들은 환경·사회·지배 구조 요소를 투자 의사 결정 과정에 적극 반영하고 있으며, ESG 점수가 높은 기업일수록 투자 대상에 포함될 가능성이 높아지고 있다. 특히 글로벌 연기금과 자산운용사들은 ESG 요소를 포트폴리오 구성과 리스크 관리 과정에 통합하고 있고 국민연금 등 국내 주요 기관 투자자들도 책임투자 원칙에 따라 ESG 요소를 투자 과정에 반영하고 있다. 구현범 엔씨 최고운영책임자는 "이번 글로벌 ESG 평가 결과는 엔씨의 ESG 경영 노력이 긍정적으로 평가받은 성과"라며 "앞으로도 회사의 지속가능성 전반에서 진정성 있는 노력을 이어가며 다양한 이해관계자로부터 신뢰받는 기업으로 자리매김하겠다"고 말했다.
2026-04-09 17:30:39
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2029년 도심 자율주행·2028년 로봇 투입…모빌리티·제조 동시 확장
[경제일보] 기아가 자율주행 경쟁의 축이 기술 성능에서 데이터 확보와 활용 역량으로 이동하는 흐름에 맞춰 전략 전환에 나섰다. 2029년 도심 자율주행 적용과 로보틱스 생산 현장 투입을 통해 모빌리티와 제조를 연결하는 구조도 본격화한다. 9일 업계에 따르면 기아는 ‘2026 CEO 인베스터 데이’를 통해 자율주행과 SDV, 로보틱스를 중심으로 한 중장기 기술 전략을 공개했다. 기아는 센서 표준화를 기반으로 데이터 확보 전략을 추진한다. 엔비디아와 협력해 데이터 연합을 구축하고, 글로벌 판매 차량에서 수집되는 데이터를 학습과 성능 개선에 반복 활용하는 ‘데이터 플라이휠’ 구조를 구축한다는 계획이다. 자율주행 전략은 외부 협력과 자체 기술 고도화를 동시에 추진하는 방식으로 설계됐다. 글로벌 파트너와 협력해 센서와 시스템 표준화를 조기에 확보하고, 이를 기반으로 양산 차량 적용 시점을 앞당긴다. 시장 출시 속도를 높여 초기 고객 경험을 확보하는 데 초점이 맞춰졌다. 동시에 양산 차량에서 축적되는 주행 데이터를 활용해 엔드투엔드(E2E) 자율주행 모델을 고도화한다. 실제 주행 환경 데이터를 기반으로 안정성과 신뢰성을 높이고, 기술 내재화를 추진하는 구조다. 구체적인 적용 일정도 제시됐다. 기아는 오는 2027년 말까지 고속도로 환경에서 레벨2+ 자율주행 기술을 적용한 SDV 모델 개발을 완료하고, 2029년 초에는 도심 환경까지 확장된 레벨2++ 기술을 적용할 계획이다. 첫 번째 SDV 차량에는 현대차그룹의 차세대 전자·소프트웨어 구조가 적용된다. 도메인 기반 아키텍처 CODA(Computing & I/O Domain-based Architecture), 차세대 인포테인먼트 플랫폼 ‘플레오스 커넥트’, 차량용 에이전틱 AI ‘글레오(Gleo) AI’가 통합된다. 자율주행 기술은 기능 구현을 넘어 실제 주행 환경에서의 신뢰 확보에 초점이 맞춰졌다. 기술 시연이 아닌 일상 주행에서의 안정성과 사용자 경험 개선이 핵심이다. 로보틱스 사업도 병행 확대된다. 현대차그룹은 보스턴다이나믹스를 중심으로 로봇 기술 내재화와 사업화를 동시에 추진하고 있다. 보스턴다이나믹스는 향후 10년 내 범용 로봇 대중화를 목표로 이동·인지·조작 기능을 통합한 기술 확보에 나선 상태다. 이를 기반으로 산업 현장과 물류, 서비스 영역으로 적용 범위를 확대한다는 전략이다. 이를 위해 그룹 생산시설을 활용한 수요 확보와 데이터 축적, AI 인프라 및 인재 투자, 글로벌 기업과의 협력을 병행한다. 구글 딥마인드와 엔비디아 등과 협력해 피지컬 AI와 VLA(Vision-Language-Action) 기술 역량을 확보하고, 현대모비스와 협업해 핵심 부품 경쟁력도 강화한다. 제품 개발은 단계적으로 진행된다. 아틀라스 등 주요 로봇을 기반으로 초기에는 검증된 작업에 투입하고, 이후 AI 학습을 통해 점차 고난도 작업으로 확장하는 방식이다. 사업화는 물류와 제조 두 축으로 추진된다. 물류 분야에서는 PBV와 로봇을 결합한 풀스택 솔루션을 통해 라스트 마일 배송 시장 진입을 추진한다. PBV 차량에 스트레치와 스팟을 결합해 물류 자동화 구조를 구축하는 방식이다. 제조 분야에서는 로봇을 생산 현장에 투입해 효율 개선에 나선다. 아틀라스는 2028년 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 도입된 이후 2029년 기아 조지아 공장으로 확대 적용되며, 이후 글로벌 생산 거점으로 확장될 예정이다. 적용 대상은 16개 핵심 공정으로, 생산성 향상과 안전 개선, 품질 안정화를 동시에 추진한다.
2026-04-09 17:23:54
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과기정통부·통신 3사 대표 첫 간담회 진행…보안·요금·AI 투자 공동 쇄신
[경제일보] 과학기술정보통신부가 통신 3사(SK텔레콤, KT, LG유플러스) 대표와 첫 간담회를 열고 보안 강화와 통신요금 개편, AI(인공지능) 인프라 투자 확대 등 통신 산업 전반의 쇄신 방향을 논의했다. 특히 통신 3사는 공동선언문을 통해 국민 신뢰 회복과 민생 기여, 미래 통신 경쟁력 확보를 위한 협력 의지를 공식화했다. 9일 과학기술정보통신부는 과총회관에서 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관이 SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 통신 3사 대표와 간담회를 개최했다고 밝혔다. 이번 간담회는 SK텔레콤과 KT 신임 대표 취임 이후 통신 3사 대표가 처음으로 한자리에 모인 자리로 알려졌다. 급변하는 통신 환경 속에서 통신 산업의 신뢰 회복과 민생 안정, AI 시대 대응 전략 등을 논의하기 위해 마련됐다. 특히 올해는 간담회 논의를 바탕으로 공동선언문을 발표하며 통신 3사의 쇄신 의지를 공식화했다. 배경훈 부총리는 모두발언에서 통신사의 책임 강화를 강조했다. 그는 "지난해 해킹 사태를 겪으며 통신사들의 책임과 역할의 무게가 더욱 분명해졌다"며 "이제는 잘못을 반복하지 않겠다는 다짐을 넘어, 국민이 체감할 수 있는 환골탈태 수준의 쇄신과 기여로 답해야 할 시점"이라고 말했다. 이번 간담회에서는 정보보안 강화가 주요 의제로 논의됐다. 배 부총리는 통신 3사에 보안 사고 대응 체계를 근본적으로 개선하고 재발 방지를 위한 투자를 확대해 줄 것을 요청했다. 또한 오는 2027년 시행 예정인 디지털 포용법 개정에 따라 침해사고 발생 시 디지털 취약계층 지원 체계 마련에도 협조를 당부했다. 민생 분야에서는 통신요금 개편과 서비스 품질 개선이 논의됐다. 통신 3사는 기본통신권 정책 취지에 공감하고 데이터 이용 보장 확대, 어르신 대상 음성·문자 제공 확대, 2만원대 5G 요금제를 포함한 통합요금제 출시 등을 추진하기로 협의했다. 지하철 LTE를 5G로 전환하는 와이파이 고도화와 고속철 품질 개선 등 대중교통 통신 서비스 개선도 추진하기로 결정했다. 재난 대응 통신 강화 방안도 논의됐다. 정부는 산불·화재 등 대형 재난 상황에서 소방청 긴급 구조 통신이 우선 처리될 수 있도록 상용망 기반 긴급통신 서비스를 추진할 계획이라고 설명했고 통신 3사도 관련 서비스의 신속한 도입을 위해 협력할 뜻을 밝혔다. 미래 통신 인프라 투자도 핵심 의제로 다뤄졌다. 배 부총리는 AI 시대 대응을 위한 차세대 통신망 구축을 국가 핵심 인프라 투자로 규정하고 통신 3사의 적극적인 투자 확대를 요청했다. 정부는 AI 네트워크 초격차 기술 확보를 위한 연구개발과 대규모 실증사업 지원 계획도 밝혔다. 홍범식 LG유플러스 대표는 "통신은 단순한 연결을 넘어 국민의 삶과 직결된 핵심 인프라로서, 엄중한 사회적 책임이 요구된다"며 "오늘 이 간담회는 국민 여러분이 보내주시는 우려를 무겁게 받아들이고 통신에 대한 신뢰와 본질적 가치를 높이기 위한 지혜를 모으는 자리라고 생각한다"고 말했다. 배 부총리는 "오늘 간담회 의제들이 일회성 논의에 그치지 않도록 간담회를 정례화하고 국민이 체감할 수 있는 실질적 성과가 현장에서 차질 없이 이행될 수 있도록 민관 협력을 강화하겠다"며 "통신 산업이 민생 안정과 AI 시대 국제적 리더십 강화에 중추적 역할을 하기를 기대한다"고 말했다.
2026-04-09 16:47:53
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AI 산업, '데이터 무상 활용' 구조 흔들…로봇세 논의 이전 '사용료 체계' 부상
[경제일보] 글로벌 생성형 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 자동화된 노동에 대한 과세 개념인 '로봇세' 도입 등 세제 개편을 제안하며 AI 시대의 부 재분배 필요성을 제기했다. 이 가운데 정작 AI 산업이 '데이터 무상 활용' 구조 위에서 성장해온 점이 부각되며 비용 체계 재편 논의가 본격화하고 있다. 9일 AI 업계에 따르면 오픈AI는 최근 '지능 시대의 산업 정책' 제안서를 통해 자동화된 노동에 대한 과세, 고소득 자본 과세 강화, 공공기금 조성 등을 골자로 한 정책 방향을 제시했다. AI 확산으로 노동 소득은 줄고 자본 소득은 증가하는 구조가 고착화될 수 있다는 판단에서다. 표면적으로는 미래 대비를 위한 정책 제안이지만 시장에서는 이를 계기로 AI 산업의 근본적인 수익 구조를 둘러싼 논쟁이 재점화되는 분위기다. 특히 AI 모델이 학습 과정에서 활용하는 뉴스, 출판물, 이미지, 개인 데이터 등 핵심 자원이 사실상 무상에 가깝게 사용돼 왔다는 점이 쟁점으로 떠올랐다. 반도체·전력기기 등 전통 제조업이 원재료와 설비, 인건비를 모두 비용으로 반영하는 것과 달리 AI 산업은 데이터라는 핵심 원료에 대해 명확한 가격 체계를 갖추지 않은 채 성장해왔다는 지적이다. 이 때문에 AI 산업이 '원가 없는 성장 모델' 위에 구축됐다는 평가도 나온다. 실제 글로벌 언론사와 출판사들은 AI 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기하며 데이터 사용에 대한 정당한 대가를 요구하고 있다. 콘텐츠를 생산하는 주체와 이를 학습에 활용하는 플랫폼 간 갈등이 수면 위로 떠오르면서 데이터 사용료 체계 도입 가능성도 점차 높아지는 모습이다. 로봇세 논의 역시 이러한 구조적 문제와 맞닿아 있다. 자동화로 인한 생산성 증가분을 과세해 사회에 환류하겠다는 취지지만 시장에서는 사후 과세 이전에 데이터 제공 주체에 대한 사전 보상이 우선돼야 한다는 지적이 적지 않다. 현재도 개인정보 활용, 저작권 침해, 노동 대체 과정에서의 보상 문제는 충분히 논의되지 않았다는 이유에서다. AI 기업들이 공공기금 조성이나 수익 공유를 제안하고 있지만 이는 미래 분배 구조에 초점이 맞춰져 있을 뿐 현재 발생하고 있는 권리 침해에 대한 직접적인 비용 부담 논의는 제한적이라는 평가도 나온다. 이에 따라 AI 산업이 '이익은 민간이, 비용은 사회가 부담하는 구조'로 굳어질 수 있다는 우려도 제기된다. 결국 향후 AI 산업의 경쟁력은 단순한 기술력이나 연산 능력을 넘어 데이터 확보 방식의 정당성과 비용 구조를 어떻게 설계하느냐에 의해 좌우될 가능성이 크다. 특히 데이터 사용에 대한 대가 지급이 제도화될 경우 지금까지 사실상 무상 원료에 기반해 형성된 수익 구조가 흔들리면서 기업별 비용 부담과 수익성 격차가 본격적으로 드러날 수 있다는 분석이다. 업계에서는 데이터 사용료 체계가 정립되면 AI 기업의 사업 모델은 물론 시장 내 경쟁 구도까지 전반적으로 재조정되는 변화가 불가피하다는 전망도 나온다.
2026-04-09 15:49:03