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168억 투입해 의료 AI 생태계 조성...카카오헬스케어, 정부 사업 수행기관 선정 [경제일보] 정부가 의료 인공지능(AI) 경쟁력 강화를 위해 병원 데이터를 안전하게 활용할 수 있는 국가 단위 인프라 구축에 나선다. 이에 카카오헬스케어가 전국 주요 의료기관과 기업들이 참여하는 대규모 컨소시엄을 이끌며 의료 AI 개발 기반 마련에 착수한다는 계획이다. 24일 카카오헬스케어는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진하는 '의료 데이터 스페이스 실증사업' 수행기관으로 최종 선정됐다고 밝혔다. 카카오헬스케어를 주관기관으로 하는 컨소시엄은 향후 최대 3년간 총 168억원 규모의 정부 지원을 받아 사업을 수행한다. 의료 데이터 스페이스는 병원별로 분산된 의료 데이터를 안전하게 활용할 수 있도록 구축하는 데이터 공유 체계다. 기존에는 의료 AI 개발을 위해 여러 기관의 데이터를 한곳에 모아야 했지만 개인정보 보호와 데이터 반출 규제로 인해 활용에 한계가 있었다고 평가된다. 이번 사업은 데이터 원본을 각 의료기관에 그대로 보관하면서 분석 모델이나 결과만 공유하는 방식으로 운영된다. 의료 데이터 원본은 병원 내부에서 관리하고, 비식별 처리된 데이터만 보안 환경 내에서 활용하는 구조다. 이를 통해 개인정보 유출 위험을 최소화하면서도 다기관 공동 연구와 의료 AI 개발이 가능한 환경을 구축하는 것이 목표로 진행된다. 특히 '연합학습' 기반 데이터 활용 체계를 구축해 병원 간 데이터 이동 없이 AI 모델을 학습할 수 있도록 할 계획이다. 의료기관별로 축적된 데이터를 활용하면서도 데이터 주권과 보안성을 확보할 수 있어 차세대 의료 AI 인프라로 주목받는 방식이다. 카카오헬스케어는 이번 사업을 위해 전국 주요 상급종합병원을 포함한 27개 의료기관과 21개 기업이 참여하는 컨소시엄 '프로미스'를 구성했다. 의료기관들은 임상 데이터 웨어하우스(CDW)를 기반으로 의료 데이터 표준화 체계를 구축하고 공통 심의 체계를 마련해 고품질 의료 데이터를 안전하게 연계한다. 해당 기업들은 데이터 스페이스 환경에서 의료 AI 연구·개발을 수행하게 된다. 의료 데이터 확보 비용과 접근성 문제로 어려움을 겪었던 AI 스타트업과 디지털 헬스케어 기업들이 보다 효율적으로 AI 모델을 개발할 수 있는 기반이 마련될 전망이다. 특히 이번 사업은 의료 AI 산업의 고질적인 문제로 지적돼 온 데이터 파편화 문제를 해결하는 계기가 될 것으로 분석된다. 카카오헬스케어는 의료기관마다 데이터 형식과 관리 체계가 달라 공동 연구와 AI 개발이 쉽지 않았지만 표준화된 데이터 활용 환경이 구축되면 신약 개발과 질병 예측, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 활용이 확대될 수 있을 것으로 평가했다. 또한 글로벌 의료 AI 경쟁이 데이터 확보 능력을 중심으로 전개되고 있는 만큼 국가 차원의 의료 데이터 활용 체계를 구축하는 것이 산업 경쟁력 확보에 중요한 역할을 할 것으로 전망된다. 카카오헬스케어는 컨소시엄 운영을 총괄하며 플랫폼과 인프라 구축을 담당할 예정이다. 이를 통해 대형 병원과 AI 기업, 디지털 헬스케어 스타트업이 함께 참여하는 의료 데이터 생태계를 조성하고 의료 AI 연구·개발 환경을 확대해 나간다는 계획이다. 황희 카카오헬스케어 대표는 "다양한 기관 및 기업과 함께 '의료 데이터 스페이스'라는 국가적 AX 대전환 프로젝트를 이끌게 되어 무거운 책임감을 느낀다"며 "단순한 정부 과제 수행을 넘어 제약, 바이오, 인공지능 스타트업들의 고충을 해결하는 동시에 나아가 대한민국 의료 AI 생태계가 글로벌 수준으로 도약하는 데 기여할 수 있도록 총력을 다하겠다"고 말했다.
2026-06-24 10:01:45
배경훈, 피지컬 AI '1강' 승부수…논의형 얼라이언스 실행형으로 바꾼다 [경제일보] 과학기술정보통신부가 피지컬 인공지능(AI) 분야 민관 협력 체계를 ‘논의형’에서 ‘실행형’으로 전환한다. 생성형 AI 경쟁이 화면 안의 언어모델을 넘어 로봇, 제조, 국방, 의료 등 현실 세계에서 작동하는 AI로 확장되자 정부가 데이터 확보부터 현장 적용까지 이어지는 통합 플랫폼 구축에 나선 것이다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 19일 서울 중구 더플라자호텔 서울에서 열린 ‘피지컬 AI 얼라이언스 2기’ 출범식에서 “피지컬 AI 얼라이언스 1기가 탐색전이었다면 이제는 승부를 볼 때”라며 “AI 3강을 넘어 피지컬 AI 1강이 되겠다”고 말했다. 이날 출범식에는 배 부총리와 정동영·최형두·황정아 국회의원, 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장, 산학연 및 관련 협·단체 관계자 등 200여명이 참석했다. 과기정통부는 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범시킨 뒤 산업 현장의 수요와 애로사항을 발굴하고 정책 과제를 논의해 왔다. 2기는 이보다 한 단계 더 나아간다. 정책 제언과 협의 중심이던 1기 체계를 실제 기술개발, 산업 적용, 표준화, 보안·안전, 운영으로 이어지는 실행형 협력 구조로 바꾸는 것이 핵심이다. 과기정통부는 2기 얼라이언스를 ‘K-피지컬 AI 풀스택 확보 및 산업 현장 구축·확산을 위한 피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼’으로 고도화하겠다는 구상을 내놨다. ◇ 데이터 없으면 현장 AI도 없다…풀스택 확보가 관건 배 부총리는 피지컬 AI 경쟁의 출발점으로 데이터 확보를 꼽았다. 그는 “데이터 확보 체계를 갖춰야 선제적인 연구가 가능하다”며 “현장에서 데이터를 확보하고 가상 시뮬레이션 환경에서 합성 데이터를 만드는 작업을 해둬야 다음 단계를 준비할 수 있다”고 말했다. 피지컬 AI는 단순히 AI 모델을 잘 만드는 문제에 그치지 않는다. 현실의 물체를 인식하고, 움직임을 예측하고, 로봇이나 장비가 실제 행동으로 옮겨야 한다. 이 과정에는 산업 현장 데이터, 센서, 로봇, AI 반도체, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어 플랫폼, 보안·인증 체계가 함께 필요하다. 정부가 풀스택을 강조하는 이유다. 과기정통부는 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 외산 솔루션 의존을 줄이겠다는 목표를 제시했다. 미국 빅테크 모델에 과도하게 의존하면 국내 로봇·부품 산업까지 종속될 수 있다는 우려도 반영됐다. 조준희 KOSA 회장은 “피지컬 AI 영역에서 각 분야가 개별 대응에 그치면 글로벌 기술 질서 속에서 산업 경쟁력과 생태계 주도권은 약화될 수밖에 없다”며 “과거 플랫폼 전환기에 겪었던 아쉬움을 되풀이하지 않기 위해 더 긴밀하게 연결되고 빠르게 실행해야 한다”고 말했다. ◇ 10대 분과를 3대 체계로 재편…액션 그룹으로 과제 발굴 운영 체계도 대폭 바뀐다. 과기정통부는 기존 10대 분과를 3대 핵심 대분과로 간소화했다. 5대 생태계 분과와 5대 도메인 분과로 나뉘었던 구조를 △K-피지컬 AI 풀스택 분과 △버티컬 산업 브릿지 분과 △기반 거버넌스 분과로 재편했다. K-피지컬 AI 풀스택 분과는 기술 자립을 맡는다. AI 반도체, 모델, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라, 소프트웨어를 연결하는 역할이다. 버티컬 산업 브릿지 분과는 제조, 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 산업 수요와 기술 공급을 잇는다. 기반 거버넌스 분과는 표준, 보안, 인증, 안전 체계를 담당한다. 각 분과 아래에는 액션 그룹을 둔다. 단순 회의체가 아니라 실제 프로젝트를 발굴하고 구체화하는 실행 단위다. 정부 지원과 민간 기술, 산업 현장 수요를 하나의 과제로 묶어 실증과 확산까지 끌고 가겠다는 취지다. 참여 협·단체도 확대됐다. 한국AI·SW산업협회, 한국피지컬AI협회, 한국AI·로봇산업협회, 제조혁신피지컬AI협회, 한국팹리스산업협회, 한국IT서비스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국정보통신진흥협회, 한국정보보호산업협회, 한국정보통신기술협회, 6G포럼, AI 네트워크 얼라이언스 등 12개 협·단체가 참여한다. ◇ 제조 넘어 의료·국방·재난으로…M.AX와도 연계 과기정통부는 피지컬 AI 적용 대상을 제조에만 묶어두지 않겠다는 방침이다. 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 여러 분야의 수요를 발굴하고 공급 기업과 연결한다. 산업 현장에 AI를 설치하고 운영한 뒤 그 과정에서 나온 데이터를 다시 기술 개발로 환류시키는 구조를 만들겠다는 것이다. 제조 분야에서는 산업통상부의 M.AX 얼라이언스와 협력한다. M.AX는 제조 AI 전환을 목표로 데이터 공동활용, 로봇·자동차·팩토리 분야 AI 모델 개발, 온디바이스 AI 반도체, 다크팩토리 기술 확보 등을 추진해 온 민관 플랫폼이다. 피지컬 AI 얼라이언스가 기술과 생태계 축을 맡고 M.AX가 제조 현장 실증과 확산을 연결하는 방식이다. 이날 행사에서는 국내 피지컬 AI 기업들의 기술 시연도 진행됐다. 리얼월드는 두 대의 로봇이 협동해 마우스를 포장하고 지정된 위치에 배치하는 작업을 선보였다. 마음AI는 월드모델 기반 AI 학습부터 온디바이스 실행, 완제품 로봇 적용으로 이어지는 피지컬 AI 구현 흐름을 소개했다. 한편 피지컬 AI는 한국 AI 전략의 다음 시험대다. 언어모델 경쟁에서는 데이터와 컴퓨팅, 플랫폼 주도권이 빅테크에 집중됐다. 현실 세계에서 움직이는 AI 경쟁은 조금 다르다. 반도체, 제조, 로봇, 통신망, 데이터센터, 보안, 현장 운영 능력이 함께 맞물려야 한다. 한국이 가진 산업 기반을 AI와 결합할 수 있다면 추격자가 아니라 특정 분야의 선도자가 될 여지도 있다. 성패는 선언이 아니라 현장에 달려 있다. 얼라이언스가 또 하나의 회의체로 끝나면 피지컬 AI 1강 구호는 산업계에 남지 않는다. 공장의 불량을 줄이고 물류의 병목을 풀고 국방과 재난 현장에서 사람의 위험을 낮추는 실제 사례가 쌓여야 한다. 피지컬 AI의 승부는 모델 성능표가 아니라 현실의 작업장에서 판가름 난다.
2026-06-19 18:03:42
② 사모펀드가 탐내는 이유…렌터카는 어떻게 '황금알' 됐나 롯데렌탈 매각 협의 중단으로 국내 렌터카 시장 재편 작업이 새로운 국면을 맞았다. 최근 완성차 업체와 렌터카 업체, 중고차 플랫폼 간 경계가 흐려지면서 시장 경쟁 구도도 빠르게 변화하고 있다. KG그룹의 케이카 인수와 현대자동차의 인증중고차 사업 확대도 이러한 흐름의 연장선에 있다. [렌터카 패권전쟁]은 거래 무산 이후 달라진 시장 판도와 향후 재편 가능성을 살펴본다. <편집자주> [경제일보] 국내 렌터카 산업이 장기렌트와 차량 관리, 중고차 사업까지 아우르면서 투자 시장의 관심을 받고 있다. 렌터카 등록 대수가 100만대를 넘어선 가운데 차량 구매부터 운용, 중고차 판매까지 이어지는 수익 구조가 구축되면서 사업 범위도 넓어졌다. 최근 사모펀드(PEF)와 자동차 관련 기업들이 롯데렌탈을 잠재 인수 대상으로 검토하는 가운데 향후 어떤 투자자가 새 주인이 되느냐에 따라 렌터카 시장 재편 방향도 달라질 전망이다. ◆ ‘렌터카’ 대여업 넘어 차량 생애주기 시장으로 15일 국토교통부와 한국자동차대여사업조합연합회 등에 따르면 국내 렌터카 등록 대수는 지난해 처음으로 100만대를 넘어섰다. 업계에서는 국내 렌터카 시장 규모를 연간 15조원 이상으로 추산한다. 장기렌터카 확대와 법인 차량 수요 증가로 자동차 시장 내 존재감도 커지고 있다. 렌터카 산업이 투자 시장의 관심을 받는 이유는 차량 생애주기 전반에서 수익을 창출할 수 있기 때문이다. 차량을 구매해 고객에게 공급하고 렌트 기간 동안 이용료를 받은 뒤 계약이 종료된 차량은 중고차 시장에 판매할 수 있다. 여기에 보험과 정비, 차량 관리 서비스까지 더해지면서 차량 한 대에서 다양한 수익원을 확보할 수 있다. 이 과정에서 축적되는 데이터도 중요한 자산이다. 선호 차종과 교체 주기, 유지관리 비용 등 고객 이용 정보를 지속적으로 확보할 수 있기 때문이다. 최근 완성차 업체들이 차량 구독 서비스와 인증중고차 사업을 확대하는 것도 판매 이후 시장을 직접 확보하려는 전략으로 해석된다. 높은 진입장벽도 시장 가치를 높이는 요소다. 수만대 규모 차량을 확보하기 위한 자금력과 금융 조달 능력이 필요하고 전국 단위 정비 네트워크와 중고차 판매 체계도 갖춰야 한다. 규모가 커질수록 차량 구매 단가와 운영 비용 경쟁력이 높아지는 만큼 후발주자가 단기간에 따라잡기 쉽지 않다. 다만 장기렌터카 시장 성장세 둔화와 차량 가격 상승, 조달 비용 증가는 수익성 측면의 변수로 꼽힌다. 그럼에도 차량 구매부터 운영·정비, 중고차 판매까지 이어지는 수익 구조와 데이터 확보 능력, 규모의 경제는 렌터카 산업이 투자 시장의 관심을 받는 배경으로 분석된다. ◆ 롯데렌탈 인수 시계 재가동…한국타이어·PEF 눈독 롯데렌탈 인수전이 물밑에서 다시 움직이는 가운데 잠재 원매자를 둘러싼 관심도 커지고 있다. 투자업계에서는 한국타이어앤테크놀로지(한국타이어)를 비롯해 텍사스퍼시픽그룹(TPG), EQT파트너스, MBK파트너스 등이 후보군으로 거론되고 있다. 시장에서는 한국타이어를 유력 후보군 가운데 하나로 보고 있다. 한국타이어는 과거 KT렌탈 인수전에도 관심을 보인 바 있다. 롯데렌탈을 확보할 경우 타이어 판매를 넘어 정비와 차량 관리, 기업 고객 네트워크까지 사업 영역을 확대할 수 있다. 렌터카 차량은 주행거리와 교체 주기가 비교적 명확한 편이다. 타이어 업체 입장에서는 예측 가능한 B2B 수요를 확보할 수 있고 정비·점검 서비스와 연계한 애프터마켓 사업 확대도 가능하다. 법인 고객 기반과 차량 운영 데이터를 확보할 수 있다는 점 역시 매력 요인으로 꼽힌다. 다만 실제 인수전 참여 여부는 매각 가격과 자금 조달 여건, 기존 사업과의 시너지 효과가 좌우할 전망이다. PEF 후보군이 롯데렌탈을 검토하는 이유는 다소 다르다. TPG와 EQT, MBK파트너스 등은 안정적인 현금흐름과 시장 지위를 중심으로 투자 가능성을 검토할 것으로 보인다. 장기렌터카 사업은 수년 단위 계약을 기반으로 운영돼 매출 예측이 비교적 쉽고 계약 종료 차량 매각을 통한 추가 수익도 기대할 수 있다. PEF 입장에서는 이미 일정 규모 이상의 차량과 고객 기반을 확보하고 있다는 점도 매력 요소다. 신규 사업을 키우는 방식보다 기존 1위 사업자를 인수해 비용 효율화와 사업 포트폴리오 조정을 추진하는 편이 투자 회수 전략을 세우기 수월하기 때문이다. 차량 관리와 중고차 사업을 강화할 경우 추가적인 기업가치 제고 여력도 남아 있다는 평가가 나온다. 일각에서는 현대자동차그룹 참여 가능성도 거론된다. 현대차그룹은 현대캐피탈을 통한 차량 금융 사업과 차량 구독 서비스, 인증중고차 사업을 운영하고 있어 렌터카 사업과의 접점을 갖고 있다. 다만 이미 관련 사업 기반을 확보한 만큼 추가 인수 필요성이 크지 않다는 관측도 나온다. 국내 1위 렌터카 사업자를 확보할 경우 공정거래 이슈가 다시 제기될 가능성도 있다. 향후 매각 작업은 가격과 규제, 사업 시너지가 핵심 변수가 될 전망이다. 어피니티에쿼티파트너스가 제시했던 거래 규모는 약 1조8000억원 수준이었다. 다만 투자은행(IB)업계에서는 한 차례 거래가 무산된 만큼 신규 원매자들이 가격 조정을 요구할 가능성이 크다고 보고 있다. 롯데그룹 입장에서는 연내 매각 마무리를 추진하고 있지만 원하는 가격을 확보할 수 있을지가 관건으로 꼽힌다. 업계 관계자는 “롯데렌탈은 단순 렌터카 회사라기보다 차량 운영 역량과 고객 데이터를 보유한 사업자라는 점에서 전략적 가치가 크다”며 “누가 인수하느냐에 따라 렌터카를 넘어 중고차와 차량 관리 시장의 경쟁 구도까지 영향을 받을 수 있다”고 말했다.
2026-06-15 17:49:33
삼성전자, C랩 아웃사이드 9기 모집…30개 스타트업 선발 [경제일보] 삼성전자가 인공지능(AI)과 로봇, 디지털헬스 등 미래 산업 분야 유망 스타트업 발굴에 나선다. 스타트업과의 협업을 확대하며 미래 성장동력 확보와 기술 생태계 강화에 속도를 내겠다는 전략이다. 삼성전자는 오는 26일까지 외부 스타트업 육성 프로그램 'C랩 아웃사이드(C-Lab Outside)' 9기 참가 기업을 공개 모집한다고 15일 밝혔다. 모집 분야는 △AI △디지털헬스 △콘텐츠·서비스 △로봇 △소재·부품 △사물인터넷(IoT) △모빌리티 △ESG 등 8개 분야다. 삼성전자는 총 30개사를 선발할 예정이다. 이번 모집은 서울과 대구, 광주, 경북 등 4개 지역에서 동시에 진행된다. 투자 단계가 시리즈B 이하인 국내 스타트업이 지원할 수 있다. C랩 아웃사이드는 삼성전자가 운영하는 대표적인 오픈이노베이션 프로그램으로, 스타트업과 삼성전자 사업부 간 협업 기회를 제공하는 것이 특징이다. 삼성전자는 사업 연계 가능성이 있는 스타트업에 대해 사업부와의 비즈니스 미팅과 기술 검증(PoC), 공동 프로젝트 등을 지원하고 있다. 실제 지난해 선발된 C랩 아웃사이드 7기 스타트업 30개사 가운데 17개사가 삼성전자와 기술 검증을 진행했으며, 올해 8기 기업들도 협업 프로젝트를 추진하고 있다. 대표적으로 피지컬 AI 데이터 구축 기업인 컨피그인텔리전스는 삼성전자와 로봇 학습용 데이터 확보 프로젝트를 진행 중이다. AI 기반 수요예측 기업 임팩티브AI는 삼성전자 온라인 판매 채널의 수요예측 모델 고도화에 참여하고 있다. 삼성전자는 스타트업 성장 지원 프로그램도 운영한다. 선발 기업에는 최대 1억원의 사업지원금과 전용 업무공간, 삼성전자 보유 특허 활용 기회, 임직원 전문가 멘토링 등이 제공된다. 또 CES와 비바테크(VivaTech) 등 글로벌 전시회 참가를 지원해 해외 투자자와 고객, 파트너 발굴 기회도 제공한다. 삼성전자는 2012년 사내벤처 프로그램 'C랩 인사이드'를 시작으로 현재까지 사내벤처 434개, 외부 스타트업 566개 등 총 1000개 기업을 육성했다. 특히 2023년부터는 대구·광주·경북으로 프로그램을 확대하며 지역 스타트업 생태계 활성화에도 나서고 있다. 이병철 삼성전자 창의개발센터장(상무)은 "스타트업에게는 기술력뿐 아니라 이를 검증하고 사업화할 기회도 중요하다"며 "유망 스타트업들이 삼성전자와 협업하며 더 큰 시장으로 성장할 수 있도록 지원을 이어갈 것"이라고 말했다.
2026-06-15 11:04:04
엔비디아 협력 가능성 커진 새만금…현대차 '미래 모빌리티' 시험대 [경제일보] 현대자동차그룹의 새만금 구상이 엔 비디아와의 협력 가능성으로 확장되고 있다. 새만금이 AI 데이터센터와 로봇, 수소 에너지 거점으로 부상하면서 현대 차그룹의 미래 모빌리티 전략에도 힘이 실릴 전망이다. 다만 엔비디아의 참여 방식과 투자 규모, 전력 인프라 구축 계 획 등은 사업 추진을 위한 중요한 과제 로 남았다. 10일 업계에 따르면, 정의선 현대차그룹 회장은 전날 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)에게 새만금 프로젝트 참여를 제안했다. 현대차그룹은 새만금을 중심으로 AI 데이터센터와 로보틱스, 수소 산업을 결합한 미래 산업 거점 구축을 추진하고 있다. 황 CEO가 이에 긍정적인 반응을 나타내면서 양사 협력 가능성에 관심이 쏠리고 있다. 새만금 프로젝트는 AI 데이터센터와 로보틱스, 수소 에너지 산업을 집적하는 대형 개발 사업이다. 현대차그룹은 오는 2030년까지 9조원을 투입해 새만금 국가산업단지 내 112만4000㎡(34만평) 규모 부지에 AI 데이터센터와 AI 스마트팩토리, 로봇 제조 클러스터, AI 수소 시티, 수전해 플랜트, 태양광 발전 설비 등을 조성하는 방안을 추진하고 있다. 현대차그룹이 기대하는 부분은 AI 인프라 확보다. 소프트웨어 중심 차량(SDV)과 자율주행 기술은 대규모 데이터 학습과 검증 과정을 필요로 한다. 엔비디아의 GPU와 AI 플랫폼이 새만금 데이터센터 구축 과정에 활용될 경우 차량 개발과 자율주행 알고리즘 고도화, 차량용 AI 서비스 개발에 필요한 연산 환경을 확보할 수 있다. 현대차그룹이 자회사 포티투닷을 중심으로 차량용 운영체제(OS)와 AI 에이전트, 자율주행 기술 개발을 추진하고 있는 만큼 AI 인프라 확보는 미래 사업 전략과도 연결된다. AI 연산 역량 확보 여부가 향후 완성차 업체들의 소프트웨어 경쟁력을 가르는 요소 가운데 하나가 될 것으로 전망된다. 자동차 산업에서는 데이터 확보 경쟁이 중요해지고 있다. 차량에서 수집되는 주행 정보와 운전자 행동 데이터, 차량 상태 정보는 자율주행과 차량용 AI 서비스 고도화에 활용된다. 글로벌 완성차 업체들이 AI 인프라 확보에 적극 나서는 배경도 방대한 데이터를 효율적으로 학습하고 활용하기 위해서다. 현대차그룹 역시 차량용 AI 에이전트와 SDV 개발을 확대하고 있다. 향후 차량 기능 상당수가 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)를 통해 개선되는 구조가 자리 잡을 경우 데이터 학습과 연산 역량 확보 중요성도 더욱 커질 것으로 예상된다. 엔비디아 입장에서도 현대차그룹은 중요한 협력 대상이다. 엔비디아는 AI 반도체 시장을 주도하고 있지만 피지컬 AI 분야에서는 실제 산업 현장에서 기술을 검증할 수 있는 환경 확보가 중요하다. 현대차그룹은 완성차 생산 공장과 물류센터, 로봇 사업을 동시에 운영하고 있어 다양한 실증 환경을 제공할 수 있다. 황 CEO는 최근 현대차그룹 양재사옥 방문 당시 “AI의 다음 물결은 모빌리티와 피지컬 AI”라고 언급했다. 피지컬 AI는 AI가 실제 공간을 인식하고 판단해 차량과 로봇, 기계를 제어하는 기술을 의미한다. 특히 보스턴다이내믹스가 개발 중인 휴머노이드와 물류 로봇은 피지컬 AI 적용 가능성이 높은 분야로 꼽힌다. 엔비디아는 로봇 개발용 플랫폼인 아이작(Isaac)을 통해 로봇 학습 환경을 구축하고 있다. 업계에서는 현대차그룹의 로봇 기술과 엔비디아의 AI 플랫폼이 결합될 경우 상용화 속도를 높이는 데 도움이 될 것으로 보고 있다. 양사의 협력이 현실화될 경우 글로벌 시장에서의 파급력도 작지 않을 것으로 예상된다. 엔비디아는 AI 반도체와 AI 소프트웨어 생태계를 주도하고 있고, 현대차그룹은 완성차 생산뿐 아니라 스마트팩토리와 로보틱스, 도심항공교통(UAM)까지 미래 사업 포트폴리오를 확대하고 있다. 제조 역량과 AI 기술이 결합될 경우 글로벌 미래 모빌리티 산업 전반의 경쟁 구도에도 영향을 미칠 수 있다는 관측이 나온다. 자동차 산업이 하드웨어 중심 경쟁에서 소프트웨어와 AI 중심 경쟁으로 이동하는 상황에서 양사의 협력은 미래 산업 전략 측면에서도 관심을 받고 있다. 글로벌 시장에서는 자동차 산업과 AI 산업 간 협력 사례가 늘어나고 있다. 테슬라는 자체 슈퍼컴퓨터 도조(Dojo)를 구축해 자율주행 데이터를 학습하고 있으며 중국 기업들은 AI 기반 스마트카 개발에 공격적으로 투자하고 있다. 폭스바겐과 메르세데스-벤츠, BMW 등 글로벌 완성차 업체들도 AI 기업과 협력을 확대하는 추세다. 현대차그룹은 수소와 재생에너지, 데이터센터를 연계한 사업 구조도 검토하고 있다. 데이터센터 운영에 필요한 전력을 확보하는 동시에 수소 산업과 연계한 사업 구조를 구축할 수 있기 때문이다. AI 데이터센터와 수전해 설비, 태양광 발전 단지가 함께 조성될 경우 에너지 활용 효율을 높일 수 있다는 전망도 나온다. 새만금 프로젝트가 본격화될 경우 관련 산업으로의 확산 효과도 기대된다. AI 데이터센터 구축에는 반도체와 서버, 통신 장비, 전력 설비, 냉각 시스템, 클라우드 기업 등이 참여한다. 엔비디아가 프로젝트에 참여할 경우 국내외 관련 기업들의 투자와 협력 논의가 확대될 가능성도 있다. 다만 엔비디아의 참여 방식은 구체화되지 않은 상태다. 데이터센터 구축에 직접 참여할지, AI 반도체 공급에 집중할지, 공동 연구개발 형태가 될지 여부는 향후 협의 과정을 통해 구체화될 전망이다. 투자 규모와 사업 구조 역시 아직 확정되지 않았다. 전력 인프라 확보도 중요한 과제다. AI 데이터센터는 대규모 전력 공급이 필수적이다. 재생에너지 확대와 함께 안정적인 송전망 구축, 전력 공급 체계 마련이 병행돼야 한다는 지적이 나온다. 데이터센터 운영 비용과 냉각 설비 구축 비용 역시 사업성 검토 과정에서 중요한 요소로 꼽힌다. 업계 관계자는 “현대차그룹과 엔비디아의 협력이 현실화되면 자동차 산업을 넘어 AI와 로보틱스, 에너지 산업까지 연결되는 협력 모델이 구축될 수 있다”며 “새만금 프로젝트는 미래 모빌리티와 피지컬 AI 기술이 실제 산업 현장에 적용되는 거점으로 발전할 가능성이 있다”고 했다. [아주경제 2026년 06월 11일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-11 09:42:38
연결의 삼성 vs 생활의 LG…차세대 가전 승부처는 '생활 데이터' [경제일보] 삼성전자와 LG전자가 AI홈 패권을 놓고 맞붙고 있다. 과거 가전시장이 냉장고·세탁기·에어컨 등 개별 제품 경쟁이었다면 AI 시대에는 집 전체를 연결하는 '생활 플랫폼' 경쟁으로 전장이 옮겨가는 모습이다. 가전의 정의가 바뀐다…승부처는 '홈 운영체제' 가전의 정의도 바뀌고 있다. 냉장고는 음식을 보관하고 세탁기는 빨래를 하며 에어컨은 온도를 조절하는 역할에 머물렀지만 이제는 상황이 달라졌다. 최근 가전은 집 안 곳곳에서 데이터를 수집하고 사용자의 생활 패턴을 학습해 공간 전체를 연결하는 플랫폼으로 진화하는 모습이다. 생성형 AI 확산은 가전산업의 경쟁 방정식도 바꾸고 있다. 제품 성능과 가격 경쟁이 중심이던 시장이 생활 데이터와 소프트웨어, 플랫폼 경쟁 중심으로 이동하면서 기업들의 AI홈 전략 역시 새로운 성장축으로 떠오르는 모습이다. 가전업계가 말하는 AI홈 역시 결국 같은 질문으로 귀결된다. "누가 집의 운영체제(OS)를 차지할 것인가." 이 거대한 전환의 중심에는 한국 가전산업을 대표하는 두 기업, 삼성전자와 LG전자가 서 있다. 두 회사 모두 AI홈을 미래 성장동력으로 내세우고 있지만 접근 방식은 사뭇 다르다. 삼성전자는 스마트폰과 TV, 가전, 웨어러블 기기를 하나로 연결하는 초연결 생태계를 구축하는 데 집중하고 있다. 반면 LG전자는 냉장고와 세탁기, 에어컨 등 생활 밀착형 가전에서 축적된 데이터를 기반으로 고객의 일상을 이해하는 '공감지능' 전략을 강화하고 있다. "연결의 삼성" vs "생활의 LG" 같은 AI홈을 이야기하지만 삼성은 연결의 확장을, LG는 생활 경험의 심화를 선택한 셈이다. 업계에 따르면 삼성전자가 꺼내든 승부수는 '초연결'이다. 삼성전자는 스마트싱스(SmartThings)를 중심으로 스마트폰과 TV, 가전, 웨어러블 기기를 하나의 플랫폼으로 통합하는 작업을 진행하고 있다. 집 안 기기뿐 아니라 스마트폰을 통해 집 밖에서 발생하는 데이터까지 연결해 고객 경험을 확장하는 것이 핵심이다. 삼성전자의 가장 강력한 무기는 갤럭시 생태계다. 냉장고와 세탁기만으로는 알 수 없는 사용자의 이동 패턴과 건강 정보, 콘텐츠 소비 습관까지 스마트폰과 스마트워치에서 확보할 수 있다. AI홈이 집 안에 머무르지 않고 고객의 일상 전체로 확장될 수 있는 이유다. 삼성전자가 최근 TV를 AI홈 허브로 진화시키고 보안·에너지·헬스케어 기능을 통합하려는 것도 같은 맥락이다. 반면 LG전자는 다른 길을 선택했다. LG전자는 스마트폰 사업에서 철수했지만 생활가전 분야에서는 세계 최고 수준의 경쟁력을 확보하고 있다. 냉장고와 세탁기, 건조기, 스타일러, 에어컨 등 고객이 매일 사용하는 생활가전에서 발생하는 데이터를 기반으로 AI홈을 구축하는 전략이다. LG전자가 강조하는 '공감지능(Affectionate Intelligence)' 역시 여기에 초점이 맞춰져 있다. 고객이 언제 잠드는지, 어떤 시간대에 세탁기를 사용하는지, 실내 공기질 변화에 어떻게 반응하는지 등을 학습해 공간 전체를 최적화하는 방식이다. 삼성이 '더 많은 기기를 연결하는 기업'이라면 LG는 '더 깊게 생활을 이해하는 기업'에 가깝다는 평가가 나온다. AI홈 경쟁의 본질은 결국 데이터 흥미로운 점은 양사의 경쟁이 결국 데이터 확보 경쟁으로 수렴된다는 점이다. 과거 가전 시장에서는 제품을 판매하면 기업과 소비자의 관계가 사실상 종료됐다. 하지만 AI홈 시대에는 제품 판매가 끝이 아니라 시작이다. 제품이 집 안에 설치되는 순간부터 고객의 생활 데이터가 축적되고 이를 기반으로 새로운 서비스와 구독 모델, 에너지 관리 서비스 등이 가능해진다. 업계에서는 향후 가전업체의 기업가치 역시 하드웨어 판매량보다 데이터 기반 플랫폼 경쟁력에 따라 달라질 가능성이 높다고 보고 있다. AI홈이 단순한 가전 기능 경쟁이 아니라 플랫폼 비즈니스로 평가받는 이유다. 개인정보와 수익화…넘어야 할 과제도 AI홈 경쟁의 성패를 좌우할 또 다른 변수는 데이터다. AI 서비스가 고도화될수록 기업들은 보다 정교한 생활 데이터를 확보해야 하지만 개인정보 보호와 데이터 활용 범위를 둘러싼 사회적 논란 역시 커질 수 있다. 가전이 단순 제품에서 플랫폼으로 진화할수록 수집되는 데이터 범위도 확대된다. 냉장고·세탁기·에어컨 사용 정보는 물론 에너지 소비 패턴, 재실 여부, 생활 루틴 등 개인 일상과 직결된 정보가 축적될 수 있기 때문이다. AI홈 경쟁이 고도화될수록 개인정보 보호와 데이터 활용 범위를 둘러싼 논의도 확대될 전망이다. 업계에서는 AI 서비스 경쟁력이 결국 데이터 경쟁력으로 연결되는 만큼 소비자 신뢰 확보 여부가 향후 시장 주도권을 가르는 핵심 변수 중 하나가 될 것으로 보고 있다. 서비스 유료화 여부도 향후 시장 확대 과정에서 주목되는 변수다. 현재 삼성전자와 LG전자 모두 대부분의 AI 기능을 무료로 제공하고 있지만 생성형 AI 기반 개인화 서비스가 고도화될수록 수익화 모델 구축 필요성도 커질 것으로 전망된다. 업계에서는 향후 AI홈 시장이 단순 가전 판매를 넘어 구독형 서비스 중심으로 진화할 가능성에 주목하고 있다. 사용자의 생활 패턴을 분석해 에너지 사용량을 최적화하거나 가전 유지보수, 건강관리, 홈 모니터링 등 맞춤형 서비스를 제공하는 방식이다. 가전업계가 하드웨어 판매 중심 사업 구조에서 플랫폼·서비스 기업으로 전환을 추진하는 만큼 AI 서비스 역시 장기적으로는 새로운 수익원 역할을 맡게 될 것이라는 분석이 나온다. 생활 데이터를 잡아라…AI홈 전쟁의 본질 승자의 윤곽은 아직 뚜렷하지 않다. 과거처럼 냉장고 판매량이나 TV 점유율만으로 시장 우위를 판단할 수 있는 시대도 지났다. AI홈 시장의 경쟁력은 결국 생활 데이터를 기반으로 고객 경험을 고도화하는 능력과 플랫폼 체류 시간을 확대하는 역량에 달려 있다. 연결의 삼성과 생활의 LG. 과거 가전의 기준이 모터와 압축기, 디스플레이였다면 이제는 데이터와 AI가 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. 누가 집 안의 기기를 더 많이 연결하느냐가 아니라 누가 고객의 일상을 더 깊게 이해하고 움직이느냐의 싸움이다. AI 시대 가전 패권의 최종 승부처가 냉장고나 세탁기가 아닌 '집의 운영체제'가 되고 있는 이유도 여기에 있다.
2026-05-29 18:03:21
GM, 16억㎞ 쌓은 '슈퍼크루즈'…2028년 '아이즈 오프' 목표 [경제일보] GM이 핸즈프리 운전자 보조 시스템 ‘슈퍼크루즈’를 통해 누적 16억㎞ 규모의 실도로 주행 데이터를 확보했다. 오는 2028년에는 운전자 시선 개입이 필요 없는 ‘아이즈 오프(eyes-off)’ 기술 상용화에 나선다. 8일 GM에 따르면 슈퍼크루즈의 누적 핸즈프리 주행거리는 최근 10억마일(약 16억㎞)을 넘어섰다. 이는 지구와 달을 약 2100차례 왕복할 수 있는 수준이다. 슈퍼크루즈는 운전자가 일정 조건에서 스티어링 휠을 잡지 않아도 차량이 스스로 차선 유지와 속도 조절, 차간 거리 유지 등을 수행하는 시스템이다. 이번 기록은 북미 지역에서 판매된 슈퍼크루즈 탑재 차량 약 75만대를 기반으로 달성됐다. 현재 캐딜락, 쉐보레, GMC 등 GM 브랜드 23개 차종에 적용되고 있다. GM은 오는 2028년 캐딜락 전기 스포츠유틸리티차량(SUV) ‘에스컬레이드 IQ’를 시작으로 운전자의 시선 개입이 필요 없는 ‘아이즈 오프(eyes-off)’ 주행 기술 상용화를 추진할 계획이다. 현재 슈퍼크루즈가 운전자 시선 감지 시스템을 통해 전방 주시 여부를 확인하는 단계라면, 차세대 기술은 일부 조건에서 시선 개입 의무를 줄이는 방향으로 진화하는 구조다. 해당 기술은 내연기관과 전기차 모두에 적용할 수 있도록 개발되고 있다. 특정 고가 브랜드에 한정하지 않고 다양한 가격대 차량으로 확대한다는 점도 GM 전략 중 하나다. 최근 12개월 동안 고객들은 약 2870만건 주행에서 총 710만시간 동안 슈퍼크루즈를 사용했다. 핸즈프리 누적 주행거리만 약 8억㎞ 규모다. 하루 평균 기준으로 환산하면 약 160만㎞ 수준이다. 이용 빈도 역시 높은 수준을 유지하고 있다. GM에 따르면 전체 사용자 절반 이상이 매주 슈퍼크루즈를 사용하고 있으며, 약 85%는 월 1회 이상 기능을 이용하는 것으로 집계됐다. 평균 핸즈프리 사용 시간은 약 24분 수준으로 나타났다. GM은 이러한 사용 패턴이 소프트웨어 기반 구독 사업 확대에도 영향을 미치고 있다고 보고 있다. 슈퍼크루즈 구독 건수는 연내 85만건을 넘어설 것으로 예상된다. 차량 탑재 규모도 빠르게 확대되고 있다. GM은 최근 1년 동안 슈퍼크루즈 탑재 차량 규모가 약 70% 증가했으며, 일일 사용자 수는 80% 늘었다고 설명했다. 첨단 운전자 보조 시스템 적용 범위를 확대하면서 데이터 확보 속도 역시 빨라지는 구조다. GM은 현재 캘리포니아와 미시간 지역 고속도로에서 차세대 자율주행 기술 시험도 진행 중이다. 200대 이상 개발 차량이 단계적으로 투입되고 있으며, 모든 차량에는 안전 검증을 위해 전문 테스트 드라이버가 탑승한다. 국내 시장에서도 슈퍼크루즈 확대가 이어지고 있다. GM은 지난해 국내 시장에 출시한 캐딜락 에스컬레이드 IQ를 통해 슈퍼크루즈를 처음 도입했으며, 최근 공개된 ‘2026 더 뉴 에스컬레이드’에도 해당 기능을 적용했다. 향후 국내 판매 차종 확대 여부에도 관심이 쏠린다. GM은 슈퍼크루즈를 중심으로 온스타(OnStar) 기반 소프트웨어·서비스 플랫폼 경쟁력도 강화한다는 계획이다. 차량 데이터와 커넥티드 서비스, 자율주행 기능을 통합 운영하는 방향으로 사업 구조를 확대하면서 미래 모빌리티 체계 전환에 대응하고 있다. 라쉬드 하크 GM 자율주행 부문 부사장은 “슈퍼크루즈는 현재의 핸즈프리 주행을 넘어 미래 자율주행 기술로 이어지는 핵심 기반”이라며 “100년이 넘는 제조 역량을 바탕으로 다양한 가격대의 고객에게 자동화된 주행 경험을 제공해 나갈 것”이라고 했다.
2026-05-08 09:26:20
한컴인스페이스, 스카이파이 통해 글로벌 진출…위성 데이터 시장 정조준 [경제일보] 위성 데이터를 기반으로 한 글로벌 데이터 시장이 빠르게 성장하는 가운데 한글과컴퓨터도 단순 위성 운용을 넘어 데이터 사업으로 영역을 확장하고 있다. 위성 영상이 관측 자산에서 분석 가능한 데이터 자원으로 전환되면서 산업 전반에서 활용 가치도 커진 것으로 분석된다. 4일 한글과컴퓨터의 위성·드론·AI 영상 분석 서비스 기업 한컴인스페이스는 자사의 '세종' 시리즈 위성 영상 상용 판매를 시작하고 글로벌 시장 공략에 나선다고 밝혔다. 오는 3분기부터 글로벌 위성 데이터 플랫폼 스카이파이를 통해 지구 관측 영상을 공급하며 해외 고객을 대상으로 직접 판매에 나설 계획이다. 시장 조사 기관 그랜드 뷰 리서치에 따르면 글로벌 위성 데이터 서비스 시장은 오는 2030년 약 300억 달러(약 40조 원) 규모로 확대될 것으로 예측했다. 위성 영상이 농업, 환경, 국토 관리, 재난 대응 등 다양한 산업에서 활용되면서 단순 관측을 넘어 분석 중심 데이터 시장으로 빠르게 재편되고 있는 것으로 분석된다. 스카이파이는 전 세계 위성 영상과 지리공간 데이터를 검색하고 구매할 수 있는 글로벌 마켓플레이스로 이번 협력을 통해 한컴인스페이스는 기존 국내 중심 공급 구조에서 벗어나 글로벌 유통 채널을 확보하게 될 전망이다. 데이터 수요가 빠르게 증가하는 북미와 유럽 시장을 포함해 다양한 산업 고객을 직접 확보할 수 있는 기반을 만드는 것이다. 한컴인스페이스는 이번 상용화에서 기술 차별화를 특징으로 꼽았다. 지형과 객체 정보를 파악할 수 있는 다중분광 영상과 물질의 고유 성분까지 분석할 수 있는 초분광 데이터를 동시에 제공할 계획이다. 기본적인 영상 분석에 활용되는 다중분광 데이터에 더해 파장 단위로 정보를 분해해 작물 생육 상태, 환경 오염, 자원 분포 등 육안으로 확인하기 어려운 정보를 식별할 수 있는 초분광 데이터를 제공한다. 초분광 데이터는 농업 생산성 관리, 환경 모니터링, 광물 탐사 등 정밀도가 요구되는 산업에서 활용도가 높아지고 있다. 이에 한컴인스페이스는 단순 영상 제공을 넘어 정밀 분석이 가능한 고부가가치 데이터 서비스로 사업 영역을 확장한다는 전략이다. 비즈니스 모델도 데이터 활용 방식에 맞춰 이원화했다. 축적된 위성 데이터를 제공하는 기존의 '아카이브 서비스'와 특정 지역을 새롭게 촬영하는 '태스킹 서비스'를 함께 운영해 고객 수요에 대응한다는 계획이다. 반복적으로 활용되는 데이터와 맞춤형 데이터 수요를 동시에 흡수하는 구조다. 한컴인스페이스는 향후 위성 데이터 사업을 AI 기반 데이터 인텔리전스 영역으로 확장할 계획이다. 위성 영상에 드론, 지상 센서, 공공 데이터를 결합해 산업별 분석 정보를 제공하고 단순 데이터 제공을 넘어 의사결정을 지원하는 인사이트 서비스로 발전시키겠다는 구상이다. 위성 데이터를 단순히 수집하고 판매하는 단계에서 벗어나 분석과 활용까지 포함하는 플랫폼 사업으로 전환하려는 전략으로 풀이된다. 다양한 데이터 소스를 통합해 분석 결과를 제공하는 방식으로 데이터 가치 사슬 전반을 확보한다는 것이다. 위성 공급 역량 확대도 병행된다. 세종 시리즈 후속 위성 발사와 군집 위성 운용 체계 구축을 통해 관측 주기를 단축하고 데이터 확보 빈도를 높여 고정밀·고빈도 서비스 체계를 구축한다는 계획이다. 이를 통해 전 세계 어느 지역이든 보다 빠르고 정밀하게 데이터를 확보할 수 있는 기반을 마련할 전망이다. 최명진 한컴인스페이스 대표는 "위성영상의 국내·외 상용화는 단순한 데이터 판매를 넘어 안정적인 수익 기반을 확보하고 새로운 시장 기회를 창출하는 중요한 전환점"이라며 "한컴인스페이스는 고품질 위성영상을 국내외 고객에게 공급하는 동시에 AI 기반 영상 분석 서비스를 결합해 고객의 의사결정을 지원하는 고부가가치 데이터 비즈니스로 사업 영역을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.
2026-05-04 14:47:11
HK이노엔, 케이캡 글로벌 도전 본격화…DDW 발표에 관심 집중 [경제일보] HK이노엔의 위식도역류질환 치료제 ‘케이캡(성분명 테고프라잔)’이 미국 임상 3상 결과 공개를 앞두면서 글로벌 시장 확장 기대감이 커지고 있다. 특히 이번 결과는 향후 유럽 기술이전 가능성과 직결될 수 있다는 점에서 제약·바이오 업계와 투자자들의 관심이 집중되는 상황이다. 29일 업계에 따르면 케이캡의 미국 임상 3상 주요 결과는 5월 2일부터 5일까지 개최되는 세계 최대 소화기학회인 DDW(Digestive Disease Week 2026)에서 발표될 예정이다. 케이캡은 칼륨 경쟁적 위산분비 억제제(P-CAB) 계열 신약으로 기존 프로톤펌프억제제(PPI) 대비 빠른 약효 발현과 우수한 야간 산 분비 억제 효과를 강점으로 한다. 국내에서는 이미 블록버스터 의약품으로 자리 잡았으며 중국, 동남아 등 아시아 시장에서도 빠르게 처방이 확대되고 있다. 이러한 성과를 기반으로 HK이노엔은 미국과 유럽 시장 진출을 위한 글로벌 임상 전략을 지속해왔다. 미국 시장에서는 현지 파트너사인 세벨라 테고프라잔을 통해 임상 및 상업화 전략을 추진 중이다. 세벨라는 위장관 치료제 분야에서 특화된 역량을 보유한 기업으로 케이캡의 미국 허가 및 출시 과정에서 핵심적인 역할을 맡고 있다. 이번 임상 3상은 미란성 식도염(EE) 환자를 대상으로 한 치유율 및 유지요법 효능을 평가하는 것이 핵심으로 기존 치료제 대비 비열등성 혹은 우월성을 입증하는 것이 주요 목표다. 미국 임상 3상 결과에 대해 비교적 긍정적인 전망이 우세하다. 이미 한국 및 중국에서 확보된 임상 데이터와 실제 처방 데이터(RWD)가 유효성을 뒷받침하고 있으며 동일 기전 약물들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 입증한 점도 기대감을 높이는 요인으로 분석된다. 특히 P-CAB 계열 약물은 빠른 증상 개선과 환자 순응도 측면에서 기존 PPI 대비 차별화된 장점을 갖고 있어 시장 내 대체 수요가 충분하다는 평가다. 다만 변수도 존재한다. 미국 식품의약국(FDA)은 위식도역류질환 치료제에 대해 장기 안전성과 재발 억제 효과를 중요하게 평가하는 만큼 유지요법 데이터의 완성도가 관건으로 지목된다. 또한 경쟁 약물과의 직접 비교 데이터 확보 여부 역시 향후 시장 진입 속도를 좌우할 요소로 꼽힌다. 이번 DDW 발표 결과가 긍정적으로 도출될 경우 유럽 시장 진출에도 속도가 붙을 전망이다. 업계에서는 케이캡이 이미 아시아 시장에서 상업화 성과를 입증한 만큼 글로벌 제약사와의 기술이전(라이선스 아웃) 협상 가능성이 높아질 것으로 보고 있다. 특히 유럽은 PPI 중심 시장이 여전히 견고하지만 차세대 위산 억제제에 대한 수요가 점진적으로 확대되는 추세로 P-CAB 계열 신약에 대한 관심이 높아지고 있다. 정재원 IM증권 연구원은 “현재 미국에서는 패썸파마의 보케즈나(다케캡)만 P-CAB 제제로 판매 중이기 때문에 글로벌 학회에서의 발표는 수치를 통한 데이터에서의 우위를 처음으로 증명하는 이벤트”라며 “향후 이를 기반으로 한 국내 및 해외 마케팅에서의 강점이 생길 것으로 예상하며 시장이 기대하고 있는 유럽 등 케이캡의 추가적인 계약에 대한 긍정적인 소식이 뒤따를 수 있을 것으로 기대된다”고 말했다. 이어 “HK이노엔의 미국 파트너사인 세벨라는 올해초 FDA에 케이캡에 대한 NDA를 제출했으며 보수적으로 고려 시 내년초 허가 및 출시가 가능할 것”이라고 전망했다.
2026-04-29 15:21:03
상향 평준화된 AI 기능…생성형 AI 경쟁, 기술 아닌 서비스로 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 도입이 빠르게 확산되면서 주요 IT 기업 간 경쟁 구도가 '기능 경쟁'에서 '서비스 경쟁'으로 전환되고 있는 것으로 분석된다. 챗봇과 요약, 검색, 추천 등 핵심 AI 기능이 빠르게 상향 평준화되면서 기술 자체만으로는 차별화가 어려워졌기 때문으로 풀이된다. 18일 업계에 따르면 네이버, 카카오, 구글 등 주요 플랫폼 기업들은 생성형 AI를 핵심 서비스에 빠르게 적용하며 경쟁을 확대하고 있다. 생성형 AI 초기에는 모델 성능이나 기능 중심 경쟁이 이뤄졌다면 최근에는 실제 서비스 경험과 활용성 중심으로 경쟁 양상이 변화하고 있다. 주요 플랫폼 기업들은 자체 AI 모델을 공개하거나 외부 모델을 도입해 서비스 전반에 적용하는 전략을 강화하고 있다. 네이버는 검색과 콘텐츠, 쇼핑 영역에 AI 요약과 추천 기능을 확대하고 있으며 카카오는 메신저와 콘텐츠 플랫폼에 AI 기능을 결합하고 있다. 구글과 마이크로소프트 역시 검색과 업무용 서비스에 생성형 AI 기능을 통합하며 생태계 경쟁을 강화하고 있다. AI 챗봇, 콘텐츠 요약, 검색 보조, 이미지 생성 등 핵심 기능은 대부분 플랫폼에서 기본적으로 제공되고 있다. 이에 기업들은 단순히 AI 기능을 탑재하는 것을 넘어 검색, 쇼핑, 콘텐츠, 협업 툴 등 서비스 전반에 AI를 자연스럽게 결합하는 전략을 강화하고 있다. 구글과 네이버의 검색 서비스에서는 AI 요약과 추천 기능이 기본 요소로 자리 잡고 있으며, 쇼핑 서비스에서는 상품 추천과 리뷰 분석 기능이 확대되고 있다. 콘텐츠 서비스에서는 자동 요약과 개인화 추천 기능이 강화되고 있으며, 업무용 서비스에서도 문서 작성, 회의 요약, 일정 관리 등 다양한 영역에서 AI 기능이 통합돼 제공되고 있다. 또한 모바일 플랫폼에서도 AI 기능 확대가 이어지고 있다. 스마트폰 운영체제와 앱 전반에 AI 기능이 적용되면서 이용자 경험이 변화하고 있다. 일정 추천, 메시지 자동 작성, 콘텐츠 요약 등 기능이 모바일 환경에서도 기본 요소로 자리 잡고 있다. 기존에는 AI 기능 자체가 새로운 경험으로 주목받았지만, 최근에는 기능보다 서비스 완성도와 편의성이 중요해지고 있다. 동일한 AI 기능이라도 어떤 서비스 환경에서 제공되는지에 따라 이용자 만족도가 달라지는 구조가 형성되고 있는 것으로 분석된다. 검색 서비스에 AI 요약 기능이 단순 요약 제공을 넘어 관련 콘텐츠 추천, 추가 검색, 쇼핑 연결 등 다양한 서비스와 결합되며 사용자 경험이 달라질 수 있다. AI 기능이 서비스 전반에 통합될수록 플랫폼 경쟁력도 함께 강화되는 구조가 형성되고 있다. 이용자 데이터 확보 역시 중요한 경쟁 요소로 떠오르고 있다. AI 서비스 고도화를 위해서는 이용자 행동 데이터와 콘텐츠 데이터가 필수적이기 때문이다. 플랫폼 기업들이 검색, 콘텐츠, 쇼핑 등 다양한 서비스를 동시에 운영하는 이유도 데이터 확보 경쟁과 연결된 것으로 분석된다. AI 기능이 기본화되면서 플랫폼 간 차별화 포인트는 줄어드는 대신 서비스 생태계 경쟁이 더욱 치열해지고 있다. AI 성능이 전반적으로 고도화되면서 성능 자체보다 데이터 확보 능력과 서비스 통합 역량이 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠오르고 있는 것이다. AI 경쟁이 기술 중심 초기 단계에서 서비스 중심 확장 단계로 넘어가고 있는 것으로 분석된다. 향후에는 AI 모델 성능보다는 서비스 활용성과 사용자 경험, 데이터 기반 개인화 역량이 기업 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것으로 전망된다. 또한 AI 기능이 다양한 산업 영역으로 확대되면서 플랫폼 기업 간 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 예상된다. 검색과 콘텐츠를 넘어 커머스, 금융 등 AI 적용 범위가 확대되면서 서비스 경쟁은 한층 강화될 전망이다.
2026-04-18 08:00:00
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
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
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
네이버, EBS와 손잡고 AI 시대 '신뢰 데이터' 확보 나선다 [경제일보] 네이버가 공신력 있는 교육 콘텐츠 확보에 나서며 인공지능(AI) 시대 데이터 경쟁 대응에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 확산으로 신뢰도 높은 학습·지식 데이터의 중요성이 커지는 가운데 플랫폼 경쟁력 강화를 위한 전략적 행보로 풀이된다. 7일 네이버는 한국교육방송공사(EBS)와 지식 영상 콘텐츠 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이날 경기도 성남시 네이버 1784 사옥에서 진행된 협약식에는 최수연 네이버 대표, 김유열 EBS 사장 등 양사 관계자들이 참석한 가운데 진행됐다. 네이버는 자체 초거대 AI 모델을 기반으로 검색과 콘텐츠 서비스 고도화를 추진하고 있다. 이 과정에서 학습 데이터 품질 확보가 중요한 과제로 부상하면서 교육·지식 콘텐츠 보유 기관과 협력 확대에 나서는 것으로 분석된다. EBS는 교육 콘텐츠 제작 역량과 공신력을 보유한 대표적인 기관으로 평가되는 만큼 네이버 AI 서비스 경쟁력에 영향을 미칠 전망이다. 이번 협약을 통해 양사는 건강, 금융·경제 등 실생활 정보 콘텐츠부터 초·중·고 교과 과정을 반영한 학습 콘텐츠까지 다양한 지식 영상 콘텐츠를 공동 제작할 계획이다. 또한 지속적인 콘텐츠 발굴을 통해 지식 영상 아카이브를 확대하고 장기적으로 대규모 학습·지식 콘텐츠 기반을 구축한다는 방침이다. 제작된 콘텐츠는 네이버 검색과 홈피드, 지식백과 등 주요 서비스 전반에 적용될 예정이다. 이용자는 네이버 플랫폼 내에서 다양한 지식 콘텐츠를 영상 중심으로 탐색하고 보다 정확한 정보를 확인할 수 있게 될 전망이다. 최근 생성형 AI 서비스가 확대되면서 정확하고 검증된 데이터 확보가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. 특히 AI 검색과 대화형 서비스가 확대되면서 신뢰도 높은 학습 콘텐츠 확보 필요성이 커지고 있다. 글로벌 AI 기업들도 데이터 확보 경쟁을 강화하고 있다. 영상과 문서, 학습 콘텐츠 등 다양한 형태의 데이터를 확보해 AI 모델 성능을 높이려는 움직임이 지속되고 있다. 특히 검색과 콘텐츠 플랫폼 기업을 중심으로 신뢰도 높은 지식 콘텐츠 확보 경쟁이 진행되는 것으로 알려졌다. 이에 네이버는 국내 교육·지식 콘텐츠 기반을 확대하는 전략을 선택한 것으로 분석된다. 국내 이용자 특화 데이터를 확보하고 플랫폼 내 콘텐츠 생태계를 강화해 차별화된 AI 서비스를 제공하려는 의도로 풀이된다. 또한 지식 영상 콘텐츠 확대는 검색 경쟁력 강화뿐 아니라 콘텐츠 생태계 확대에도 영향을 줄 것으로 예상된다. 최근 검색 환경이 텍스트 중심에서 영상 중심으로 빠르게 전환되면서 플랫폼 내 체류 시간과 콘텐츠 소비 방식이 변화하고 있고, 이에 필요한 콘텐츠로도 EBS의 아카이브가 사용될 전망이다. 네이버는 이번 협력을 시작으로 지식 콘텐츠 영역을 단계적으로 확대할 계획이다. 교육 콘텐츠뿐 아니라 실생활 정보, 전문 지식 콘텐츠까지 범위를 넓히며 AI 기반 지식 플랫폼 구축을 추진할 것으로 전망된다. 최수연 네이버 대표는 "AI 시대의 핵심 경쟁력으로 고품질 데이터가 부상하는 가운데 네이버는 국내외 시장에서 양질의 데이터 확보와 생태계 구축을 꾸준히 추진해 왔다"며 "이번 EBS와의 협력도 그 노력의 일환으로 네이버의 AI 기술·플랫폼 역량과 EBS의 검증된 콘텐츠 제작 역량이 결합해 신뢰할 수 있는 지식 콘텐츠 생태계 확장을 이끌 것"이라고 말했다. 김유열 EBS 사장은 "이번 협약은 EBS의 제작 노하우와 네이버의 AI 기술력을 결합하는 혁신의 출발점"이라며 "AI 환각에 대한 경각심이 높아지는 시대에 EBS의 공신력 있는 영상 콘텐츠가 네이버 AI 서비스를 통해 올바르게 활용되어 신뢰할 수 있는 디지털 환경 조성에 기여하도록 노력하겠다"고 말했다.
2026-04-07 15:44:20
"로봇 만들 돈도, 실험할 공간도 없다"…피지컬 AI 인프라 한계 '한 목소리' [경제일보] “로봇과 AI 기술이 빠르게 발전하고 있지만, 실제 산업에서 쓰이려면 데이터 확보 구조와 비용 문제, 제도 정비가 함께 풀려야 합니다. 특히 장비 보조금과 연구 공간 등 인프라 지원이 함께 뒤따라야 합니다.” 24일 국회 의원회관 제2세미나실에서 열린 ‘피지컬 AI 시대: 로봇기술의 발전과 대한민국 산업의 미래’ 정책 토론회에서는 로봇 산업의 기술 수준과 별개로 상용화 전환을 가로막는 구조적 한계가 핵심 쟁점으로 부상했다. 이날 토론회에는 최리군 현대자동차 로보틱스랩 상무와 유회준 KAIST AI반도체대학원 원장, 이규빈 GIST 인공지능연구소장, 박동일 한국기계연구원 첨단로봇연구센터장, 윤석준 포스코DX 상무 등 산학연 주요 관계자들이 참석해 기술·산업·정책 전반을 점검했다. 발제를 맡은 최리군 상무는 로봇 산업이 기술 발전 속도와 달리 시장 확산 단계로 이어지지 못하고 있다고 진단했다. 그는 “피지컬 AI는 빠르게 발전하고 있지만 실제 현장에서 활용하기에는 비용과 인프라, 활용 시나리오가 부족하다”며 “총소요비용 기준에서 경쟁력을 확보하지 못하면 시장 확대에는 한계가 있다”고 말했다. 글로벌 로봇 시장 규모는 약 150조원 수준으로, 산업용 로봇을 포함해도 초기 시장에 머물러 있다는 평가가 제시됐다. 특히 휴머노이드 등 차세대 로봇은 기술 시연은 빠르게 늘고 있지만 실제 수익 모델로 이어진 사례는 제한적인 상황이다. 최 상무는 로봇 산업의 확산 조건으로 성능과 비용 구조를 동시에 언급했다. 그는 “성능 고도화와 함께 유지관리, 인증, 운영 안정성 확보가 병행돼야 한다”며 “부품 공용화와 모듈화를 통한 비용 절감과 공급망·파트너 협력을 기반으로 한 생태계 구축이 필요하다”고 강조했다. 이어진 토론회에서는 데이터 확보 방식과 제도 간 간극이 주요 쟁점으로 부각됐다. 윤석준 포스코DX 상무는 “제조 현장에서는 규제 샌드박스 활용이 제한적이고 데이터 활용에도 제약이 존재한다”며 “현장 적용을 전제로 한 제도 설계가 필요하다”고 말했다. 표준 경쟁과 산업 구조 문제도 함께 언급됐다. 박동일 한국기계연구원 첨단로봇연구센터장은 “중국이 국제표준화 논의에서 영향력을 확대하고 있다”며 “데이터셋과 모듈 구조 등 핵심 영역에서 표준 주도권 경쟁이 진행되고 있다”고 밝혔다. 국내 산업 구조 역시 한계가 확인됐다. 국내 로봇 기업은 약 2500개 수준이며 이 중 98%가 중소기업으로 구성돼 있다. 매출 10억원 미만 기업 비중도 95.1%에 달해 산업 저변은 넓지만 규모의 경제를 확보한 기업은 제한적인 구조다. 연구 환경과 인프라 부족 문제도 주요 쟁점으로 제기됐다. 토론에서는 고가의 로봇 장비 도입 부담과 연구 공간 부족이 반복적으로 언급됐다. 이규빈 GIST 인공지능연구소장은 “로봇 장비는 가격이 높지만 도입 절차가 까다롭다”며 “장비 보조금과 같은 지원이 필요하다”고 말했다. 이어 “로봇 연구는 넓은 실험 공간이 필수지만 현재 구조에서는 확보가 쉽지 않다”고 지적했다. 정책 방향과 관련해 정부는 산업 현장 중심 데이터 확보와 제도 정비 필요성을 강조했다. 박태완 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관은 “AI와 로봇 산업 확산의 핵심은 데이터”라며 “데이터 규제를 완화하면서도 개인정보 보호와의 균형을 맞추는 방향으로 제도를 설계해야 한다”고 말했다. 권순목 산업통상자원부 산업인공지능정책과장은 “데이터를 연구개발 과제로만 접근하는 방식에서 벗어나 실제 서비스와 제품을 통해 축적되는 구조로 전환해야 한다”며 “기업이 참여하는 실증 확대와 산업 현장 기반 데이터 확보가 정책의 중심이 돼야 한다”고 말했다. 정책 지원 방식의 한계도 함께 지적됐다. 이규빈 소장은 “현재는 한 번 지원을 받은 과제와 유사한 내용이면 다른 기업이 동일한 시도를 하려 해도 지원이 제한되는 구조”라며 “로봇 분야는 반복적인 실패와 개선 과정이 필수인데 이런 구조에서는 학습이 축적되기 어렵다”고 말했다. 이어 “여러 번 시도와 반복 학습이 가능하도록 지원 체계를 개선할 필요가 있다”고 강조했다.
2026-03-24 18:14:36

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