2026.07.14 화요일
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'디지털 트윈' 검색결과
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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
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'로봇만 사면 끝?' SK AX, 공장 운영체계까지 바꾸는 '제조 RX' 띄운다 [경제일보] 제조업의 로봇 전환이 단순 장비 도입을 넘어 공장 운영체계 재설계 경쟁으로 옮겨가고 있다. SK AX가 로봇 도입 전 검증부터 현장 자율 제어, 공장 전체 통합 관제까지 묶은 제조 RX 사업을 본격화한다. SK AX는 제조 기업의 로봇 기반 운영 혁신을 지원하는 ‘제조 RX 풀스택 서비스’를 추진한다고 9일 밝혔다. RX는 Robot Transformation의 약자로 생산 현장에 로봇을 들이는 수준을 넘어 로봇과 설비, 생산관리시스템, 현장 데이터를 하나의 운영체계로 연결하는 것이 핵심이다. SK AX 관계자는 “디지털 트윈과 피지컬 AI 기술을 융합해 로봇 도입 과정의 잠재 리스크를 사전에 검증하고 현장 자율 제어와 공장 전체 통합 운영까지 단계별로 지원한다”며 “로봇과 생산관리시스템(MES), 설비 데이터가 실시간으로 연결되면 공장 전체가 유기적으로 움직이는 자율형 제조 환경 구현이 가능해진다”고 설명했다. 제조 현장에서 로봇 도입 수요는 커지고 있지만 실제 성과를 내기는 쉽지 않다. 설비 간 간섭, 물류 병목, 작업자 동선 충돌, 충전 대기, 돌발 장애물 등 변수가 많기 때문이다. 특히 반도체처럼 물류 흐름이 복잡하거나 조선처럼 작업 환경이 수시로 바뀌는 현장에서는 기존 규칙 기반 자동화만으로 안정적인 운영을 구현하는 데 한계가 있다. SK AX는 이 문제를 디지털 트윈과 피지컬 AI, 이기종 로봇 통합 관제로 풀겠다는 구상이다. 디지털 트윈 단계에서는 △실제 공장의 도면 △설비 배치 △작업자 동선 △자재 흐름 △공정조건에 따른 실시간 품질 변화 등을 가상 공간에 구현한다. 로봇을 현장에 투입하기 전 수천 건의 주행·작업 시나리오를 반복 검증해 품질 제어 변수와 병목 구간, 충돌 가능성, 충전 스케줄링 등을 미리 확인하는 방식이다. 현장 투입 이후에는 VLA 모델 기반 피지컬 AI를 적용한다. VLA는 시각으로 보고 언어적으로 이해하고 행동을 수행하는 AI 모델이다. 정해진 동작만 반복하는 기존 로봇과 달리 장애물이나 작업 환경 변화를 인식해 작업 방식을 조정할 수 있다. 마지막 단계는 공장 전체 통합 운영이다. 미래 제조 현장에서는 자율주행로봇, 협동로봇, 휴머노이드 등 서로 다른 제조사와 운영체계를 가진 로봇이 함께 움직여야 한다. SK AX는 이기종 로봇 통합 관제 시스템을 통해 다양한 로봇을 하나의 체계로 묶고 MES 등 생산 시스템과 연계해 작업 지시와 경로, 공정 흐름을 조정한다. 현재 제조 RX는 실증·개념검증(PoC) 단계에 있다. SK AX는 반도체 산업에서 현장 데이터 축적과 함께 디지털 트윈, 로봇 통합 관제 관련 모델을 검증하고 있으며 이를 조선 산업으로도 확대하고 있다. 고객사가 실제 도입을 원할 경우 검증된 모델을 기반으로 언제든 상용서비스 전환이 가능하다. 김광수 SK AX 제조서비스부문장은 “제조업의 로봇 전환은 단순한 하드웨어 구매가 아니라 로봇이 생산 현장에서 안정적으로 운영되고 공장 전체와 연결되도록 만드는 운영 역량이 핵심”이라고 말했다.2026-07-09 10:16:50
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![[전문가 기고] ④ RWA의 본질…실물자산이 디지털 신뢰와 만날 때](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/06/20260706102022478806.jpg)
④ RWA의 본질…실물자산이 디지털 신뢰와 만날 때 [경제일보] 금융의 역사는 결국 신뢰를 어떻게 계량화하고 증명할 것인가의 역사였다. 과거에는 국가의 공권력, 중앙은행의 발권력, 금고에 쌓인 금이 신뢰의 근거였다. 자본은 보이지 않는 약속이 아니라 눈에 보이는 담보와 제도 위에서 움직였다. 디지털 시대로 접어들며 블록체인은 이 신뢰의 방식을 흔들었다. 암호화된 알고리즘과 분산원장이 새로운 금융 질서를 만들 수 있다는 기대가 커졌다. 그러나 지난 몇 년간 실체 없는 가상자산이 보여준 극심한 변동성은 시장에 분명한 교훈을 남겼다. 실물 경제의 생산성과 연결되지 않은 디지털 신뢰는 언제든 신기루가 될 수 있다는 점이다. 실물자산 토큰화, RWA(Real World Assets)는 바로 이 지점에서 등장했다. RWA의 본질은 단순히 부동산, 원자재, 인프라 같은 자산을 디지털 조각으로 쪼개 판매하는 기술이 아니다. 실체 있는 자산이 가진 내재가치에 블록체인이 제공하는 투명성과 추적 가능성을 결합하는 금융 구조의 전환이다. 구리와 희토류 같은 전략 원자재, 태양광 발전소와 전력망 같은 인프라 자산은 그 자체로 물리적 실체와 경제적 가치를 지닌다. 문제는 이들 자산이 대체로 폐쇄적인 거래 구조와 높은 진입장벽 안에 묶여 있었다는 점이다. 자산은 존재하지만 유동성은 제한됐고, 미래 수익은 예상되지만 자본시장에서 실시간으로 평가받기 어려웠다. RWA는 이 경직된 자산 구조를 바꾸려는 시도다. 원자재의 비축 현황, 인프라의 가동률, 장래 수익권, 계약 조건 등을 디지털 장부 위에 기록하고 검증할 수 있다면 자산의 신뢰는 더 이상 일부 기관의 내부 문서에만 머물지 않는다. 자산의 상태와 권리 관계가 투명하게 연결될수록 자본은 더 빠르게 움직일 수 있다. 전통 금융 시스템에서는 자산을 평가하고 유동화하기 위해 수많은 중개기관과 법적 절차, 시간과 비용이 필요했다. 반면 정교하게 설계된 RWA 생태계에서는 스마트 계약을 통해 배당, 정산, 권리 이전 절차를 자동화할 수 있다. 물론 법적 소유권, 회계 처리, 규제 기준, 투자자 보호 장치가 함께 정비돼야 한다. 기술만으로 금융의 신뢰가 완성되는 것은 아니다. 그럼에도 RWA가 주목받는 이유는 명확하다. 이제 디지털 금융의 경쟁은 단순한 토큰 발행이 아니라 어떤 실물자산을 어떤 법적 구조와 어떤 데이터 체계로 연결하느냐에서 갈린다. 투기성 자본을 모으는 코인과 산업 현장의 현금흐름을 담는 토큰은 출발점부터 다르다. 시장이 원하는 것은 더 많은 가상성이 아니라 더 검증 가능한 실체다. 제조 강국 한국에도 이 흐름은 가볍지 않다. 한국 산업은 반도체, 배터리, 조선, 에너지, 인프라 분야에서 막대한 실물자산을 보유하고 있다. 하지만 이 자산들은 대기업의 재무제표와 금융권 대출 구조 안에 갇혀 있는 경우가 많다. RWA는 이런 산업 자산을 새로운 방식으로 자본화할 수 있는 통로가 될 수 있다. 핵심은 기술 도입이 아니라 신뢰 설계다. 원자재라는 업스트림에서 시작된 디지털 신뢰는 발전소, 전력망, 물류, 데이터센터, 산업단지 수익권으로 확장될 수 있다. 이 과정에서 필요한 것은 과장된 장밋빛 전망이 아니다. 자산의 실체, 권리의 명확성, 데이터의 검증성, 규제의 수용성을 하나로 묶는 정교한 금융 설계다. RWA는 실물경제와 디지털 금융이 만나는 접점이다. 실체 없는 신뢰는 오래 버티기 어렵고, 유동성 없는 자산은 성장의 속도를 잃는다. 실물자산이 디지털 신뢰를 만나면 자본은 다시 흐를 수 있다. 산업과 금융이 융합되는 다음 경제 지도에서 RWA가 주목받는 이유는 여기에 있다. 선언의 시대는 지나가고 있다. 앞으로의 승부는 실제 자산을 얼마나 투명하게 증명하고, 얼마나 안전하게 거래 가능한 구조로 바꾸느냐에 달려 있다. [필자 소개] 구교성 | 클레버스(CLEBUS) 의장 2001년 ‘질문·답변을 통한 정보 제공 방법’ 및 ‘대표 키워드 검색’ 등 원천 특허를 출원하며 일찍이 인터넷을 통한 지식 공유와 빅데이터 기반의 인공지능 시대를 예견했다. 국경 없는 가치 공유와 결제 생태계를 목표로 2006년 클레버스를 설립했다. 이후 2019년 블록체인 기술의 도래와 함께 무형의 지식 자산을 넘어 실물 자산과 에너지 인프라를 토큰화하는 혁신으로 시야를 확장했다. 현재 클레버스를 통해 실물자산(RWA) 거래소를 포괄하는 초연결 생태계를 구축하고 있으며 선박과 같은 대규모 인프라부터 공공 자산에 이르는 디지털 트윈 및 STO 인증 프로젝트를 전개하며 글로벌 실물자산 금융화 시대를 개척하고 있다. 또한 클레버스 초연결 생태계의 기축자산통화인 클레코인(CLE)은 현재 고팍스(GOPAX) 가상자산거래소에 상장되어 거래 중이다.2026-07-06 10:20:46
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![[800조 전쟁] 삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703161908621093.jpg)
삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다 [경제일보] 정부가 추진하는 '3대 메가 프로젝트'의 최대 수혜는 삼성전자와 SK하이닉스 등 대기업보다 AI 인프라를 떠받치는 소부장(소재·부품·장비)과 전력기기, 냉각, 로봇 부품, 산업용 소프트웨어(SW) 기업으로 확산될 것이라는 전망이 나온다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 육성하는 이번 프로젝트는 반도체 생산을 넘어 데이터센터 구축과 제조업 AI 전환까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 산업계의 관심도 대기업 투자 규모보다 실제 발주가 이뤄질 후방 밸류체인으로 옮겨가고 있다. 반도체에서 AI 인프라로…산업정책 무게중심 이동 지난달 29일 정부가 발표한 3대 메가 프로젝트는 단순히 반도체 공장을 늘리는 기존 산업정책과 결이 다르다. AI 반도체를 생산하고 이를 학습시킬 AI 데이터센터를 구축한 뒤 제조 현장에 피지컬 AI를 확산하는 전 과정을 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 기업들의 투자도 반도체 생산시설을 넘어 데이터센터, 전력망, 스마트팩토리, 로봇 등 후방 산업 전반으로 확대될 가능성이 커지고 있다. 이번 프로젝트는 단순한 반도체 투자 확대를 넘어 'AI 시대 국가 인프라 구축'으로 산업정책의 무게중심이 옮겨가고 있다는 점에서 의미가 크다. 과거 반도체 투자가 메모리 생산능력 확대에 집중됐다면 앞으로는 AI를 실제 서비스하고 산업 현장에 적용하기 위한 데이터센터와 전력망, 냉각 설비 등 기반 인프라 구축이 새로운 성장축으로 떠오를 전망이다. AI 반도체를 충분히 확보하더라도 이를 운영할 데이터센터와 전력 인프라가 뒷받침되지 않으면 산업 경쟁력을 확보하기 어렵기 때문이다. 실제로 정부가 제시한 세 가지 축도 각각 독립된 산업이 아니다. 반도체는 AI 연산을 담당하는 핵심 부품이고 AI 데이터센터는 이를 학습·추론하는 공간이며 피지컬 AI는 산업 현장에서 AI를 실제 활용하는 단계다. 세 분야가 하나의 가치사슬로 연결되는 구조인 만큼 투자 효과 역시 특정 기업이 아니라 관련 산업 전반으로 확산될 가능성이 높다. 소부장 넘어 전력·냉각까지…AI 밸류체인 전반 수혜 가장 먼저 주목받는 분야는 반도체 소부장이다. 정부는 기존 용인·평택 생산거점과 함께 서남권 신규 반도체 클러스터 조성을 추진하며 생산능력 확대를 예고했다. 신규 팹이 들어서면 가장 먼저 움직이는 곳은 반도체 장비와 소재 시장이다. 노광과 식각, 증착, 검사, 패키징 등 공정 전반에서 장비 발주가 늘어나고 웨이퍼와 특수가스, 화학소재 등 핵심 소재 수요도 함께 증가할 것으로 예상된다. 특히 AI 반도체 시장이 빠르게 성장하면서 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 수요가 급증하고 있는 점도 긍정적이다. HBM 생산에는 기존 D램보다 훨씬 높은 수준의 적층·패키징 공정이 요구되는 만큼 후공정 장비와 검사 장비 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. 이번 프로젝트의 더 큰 특징은 반도체 장비기업에서 끝나지 않는다는 점이다. AI 데이터센터와 피지컬 AI까지 동시에 추진되면서 기존 반도체 생태계 밖에 있던 산업들도 새로운 수혜 업종으로 떠오르고 있다. 대표적인 분야가 전력 인프라다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수천~수만 장이 동시에 가동되면서 변압기와 배전반, 차단기, 초고압 케이블, 에너지저장장치(ESS) 등 전력 설비 수요도 함께 증가한다. 데이터센터 구축이 늘어날수록 전력기기와 전선 업체들이 직접적인 수혜를 받을 수 있다는 분석이 나오는 이유다. 전력기기 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 GPU 등 고성능 장비가 24시간 가동되는 만큼 과거보다 훨씬 높은 전력 사용량과 전력 밀도를 요구한다"며 "전력 인프라는 더 이상 단순한 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다"고 말했다. 이어 "직류(DC) 배전과 고효율 전력변환장치, 에너지관리시스템(EMS) 등 차세대 전력 솔루션 수요도 확대될 것"이라고 덧붙였다. 정부 역시 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 추진하면서 지역별 전력 인프라 확충을 주요 과제로 제시했다. 이는 데이터센터 건설이 단순 건축 사업이 아니라 전력 설비와 송배전망 구축까지 포함하는 대규모 인프라 사업으로 확대될 가능성을 보여준다. 전력과 함께 AI 데이터센터의 또 다른 핵심 요소는 냉각 기술이다. 생성형 AI 서비스 확산으로 고성능 GPU가 대량 집적되면서 데이터센터 내부 발열은 기존 서버보다 훨씬 커지고 있다. 냉각 효율이 떨어질 경우 성능 저하와 전력 손실은 물론 장비 수명에도 영향을 미칠 수 있어 냉각 시스템은 AI 데이터센터의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 이에 따라 공랭식 중심이던 기존 시장도 액침냉각과 수랭식 등 고효율 냉각 기술 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 서버 냉각장치와 공조 시스템, 열관리 솔루션 등 관련 시장도 AI 데이터센터 투자 확대와 함께 성장세가 이어질 것으로 전망된다. 피지컬AI가 키울 로봇 생태계…"공급망 경쟁력이 성패" 정부가 이번 프로젝트의 또 다른 축으로 제시한 피지컬 AI 역시 새로운 소부장 시장을 만들어낼 것으로 보인다. 피지컬 AI는 AI가 로봇과 제조설비, 물류장비 등 실제 산업 현장에서 자율적으로 판단하고 움직이는 기술을 의미한다. 단순한 로봇 보급을 넘어 제조 현장의 자동화 수준을 한 단계 끌어올리는 개념이다. 이를 위해서는 AI 반도체뿐 아니라 센서와 카메라, 액추에이터, 감속기, 모터, 제어기 등 다양한 핵심 부품이 필요하다. 정부도 대경권 자동차·가전 부품기업의 로봇 부품기업 전환을 지원하겠다고 밝힌 만큼 기존 제조업 기반을 AI·로봇 산업으로 연결하는 정책도 속도를 낼 것으로 예상된다. 이는 국내 부품업계에도 새로운 기회가 될 수 있다. 자동차와 산업기계 중심으로 성장해온 기업들이 휴머노이드와 산업용 로봇, 스마트팩토리 시장으로 사업 영역을 확대할 수 있는 계기가 될 수 있어서다. AI를 제조 현장에 적용하기 위한 산업용 소프트웨어 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. AI 데이터센터에서 학습된 인공지능 모델이 산업 현장으로 확산되기 위해서는 설비 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 플랫폼이 필요하다. 생산 공정을 최적화하는 스마트팩토리, 디지털 트윈, 설비 예지보전, 공장 자동화 솔루션 등이 대표적이다. 업계에서는 결국 이번 프로젝트의 성패가 대기업의 투자 규모보다 얼마나 많은 국내 중견·중소기업이 밸류체인에 참여하느냐에 달려 있다고 보고 있다. AI 인프라 구축 과정에서 국내 공급망이 충분한 경쟁력을 확보한다면 기술 자립은 물론 지역 산업 육성과 제조업 경쟁력 강화라는 정책 목표도 함께 달성할 수 있다는 것이다. 다만 일각에서는 대기업 중심의 투자 구조가 반복될 경우 중소·중견기업의 실질적인 참여 기회가 제한될 수 있다는 우려도 제기된다. 대규모 프로젝트가 실제 발주로 이어지는 과정에서 국내 공급망 확대와 기술 검증 기회가 함께 마련돼야 메가프로젝트의 정책 효과도 극대화될 수 있다는 지적이다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터 시대에는 전력 인프라가 더 이상 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 결정하는 핵심 인프라"라며 "데이터센터의 대형화와 피지컬 AI 확산이 맞물리면서 고효율 전력기기와 냉각, 센서, 자동화 솔루션 등 국내 소부장 기업들의 역할도 한층 커질 것으로 본다"고 말했다.2026-07-05 07:00:00
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칼리버스, AI·3D 입은 몰입형 커머스 공개…롯데와 온라인 쇼핑 혁신 나선다 [경제일보] 롯데이노베이트 자회사 칼리버스가 AI와 디지털트윈 기술을 결합한 몰입형 커머스를 선보이며 차세대 온라인 쇼핑 시장 공략에 나선다. 단순히 상품을 검색하는 수준을 넘어 AI가 상품을 추천하고 상담하며 3D 기반 가상 공간에서 제품을 체험하는 환경을 구현해 온라인 쇼핑 경험을 오프라인 수준으로 끌어올리겠다는 전략이다. 3일 칼리버스는 롯데ON, 롯데하이마트와 협업해 AI와 3D 기술을 접목한 '이머시브 커머스' 서비스를 선보인다고 밝혔다. 이머시브 커머스는 AI와 디지털트윈, 가상공간 기술을 결합해 소비자가 상품을 입체적으로 살펴보고 맞춤형 안내를 받을 수 있도록 지원하는 차세대 쇼핑 방식이다. 제품을 구매하기 전 실제로 체험하고 판매 직원과 상담하는 것과 유사한 경험을 온라인에서도 제공해 구매 결정을 돕는 것이 특징이다. 이번 서비스는 PC와 노트북은 물론 모바일과 태블릿에서도 이용할 수 있으며 웹 기반으로 제공돼 별도의 애플리케이션 설치 없이 롯데ON과 롯데하이마트에서 바로 이용할 수 있다. 롯데ON에서는 'AI 스타일링샵'을 통해 AI 기반 가상 시착 서비스를 제공한다. 이용자는 롯데GFR의 '스포티&리치' 의류를 상·하의로 자유롭게 조합하고 3D 기반 시뮬레이션으로 실제 착용과 유사한 핏과 실루엣을 확인할 수 있다. 원단의 질감과 주름, 길이감 등을 사실적으로 구현해 온라인 의류 쇼핑의 한계를 보완했으며, 원하는 상품은 브랜드관과 구매 페이지로 바로 연결된다. 롯데하이마트에서는 '플럭스 버츄얼 스토어'를 운영한다. 가전제품을 디지털트윈으로 구현해 제품의 외관은 물론 내부 구조까지 입체적으로 확인할 수 있으며, AI 상담 어드바이저가 제품 특징과 주요 기능, 사용 방법, 구매 시 고려사항 등을 실시간으로 안내한다. 소비자는 오프라인 매장에서 직원의 설명을 듣는 것과 유사한 상담을 온라인에서도 받을 수 있어 상품 탐색부터 상담, 구매까지 하나의 서비스 안에서 이용할 수 있을 전망이다. 칼리버스는 이번 서비스를 통해 온라인 쇼핑의 패러다임을 단순 검색 중심에서 AI 기반 체험 중심으로 확대한다는 계획이다. AI가 고객에게 상품을 추천하고 필요한 정보를 실시간으로 안내하는 것은 물론, 3D 기술을 활용해 구매 전 경험까지 제공하면서 온라인과 오프라인의 경계를 허무는 새로운 쇼핑 환경을 구축한다는 전략이다. 향후에는 패션과 가전을 넘어 리빙과 뷰티, 엔터테인먼트, 교육 등 다양한 산업으로 적용 범위를 확대할 예정이다. 고객 체형을 반영하는 AI 스타일링 기능과 AI 맞춤형 상품 추천, AI 파노라마 기반 가상 매장 등도 지속적으로 고도화해 AI 기반 커머스 경쟁력을 강화할 방침이다. 칼리버스 관계자는 "이번 서비스는 AI와 디지털트윈 기술을 활용해 온라인 쇼핑의 한계를 보완하고 고객에게 차별화된 쇼핑 경험을 제공하기 위해 기획됐다"며 "롯데그룹 계열사와의 협업을 통해 AI·3D 역량의 활용 범위를 지속 확대하고, 차세대 몰입형 커머스 역량을 고도화해 다양한 산업 분야의 AX 전환을 지원해 나갈 계획"이라고 말했다.2026-07-03 10:59:52
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![[800조 전쟁] 삼성·SK, 생산은 서남권·HBM은 충청…지역 전략 바뀐다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/01/20260701144425854983.jpg)
삼성·SK, 생산은 서남권·HBM은 충청…지역 전략 바뀐다 [경제일보] 삼성전자와 SK하이닉스가 수도권 중심의 반도체 생산체계를 넘어 서남권과 충청권으로 투자 지도를 넓히고 있다. 인공지능(AI) 반도체 시장이 빠르게 성장하면서 생산능력 확대와 함께 고대역폭메모리(HBM) 패키징, 공급망, 연구개발 역량을 동시에 확보해야 하는 환경으로 바뀌고 있어서다. 정부가 서남권 메모리 생산거점과 충청권 HBM 패키징 거점을 축으로 한 메가프로젝트를 추진하면서 기업들의 중장기 투자 전략도 새로운 전환점을 맞고 있다. 향후 반도체 경쟁은 생산능력 확대를 넘어 공급망과 후공정, 인재를 포함한 산업 생태계를 얼마나 빠르게 구축하느냐가 경쟁력을 좌우할 것이라는 관측이 나온다. 800조 메모리·81조 패키징…권역별 투자지도 다시 짠다 1일 산업통상자원부와 반도체업계 등에 따르면, 정부는 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 서남권에 800조원을 투입해 메모리 반도체 팹 4기와 협력사 생태계를 구축하고, 충청권에는 81조원을 투자해 고대역폭메모리(HBM) 패키징 중심의 후공정 거점을 조성하는 계획을 발표했다. 용인 반도체 클러스터를 중심축으로 유지하면서 생산과 후공정을 권역별로 분산하는 것이 핵심이다. 이번 프로젝트는 생산시설 확대보다 권역별 기능 분담에 초점을 맞췄다. 서남권은 메모리 생산과 신규 팹 구축, 충청권은 HBM 패키징과 테스트, 동남·대경권은 소재·부품·장비 산업을 담당하는 구조다. 생산부터 후공정, 협력사까지 연결하는 전국 단위 반도체 공급망을 구축하겠다는 구상이다. 배경에는 AI 반도체 시장 확대가 있다. 생성형 AI 확산으로 HBM 수요가 빠르게 늘면서 생산능력 확대와 첨단 패키징 확보를 동시에 추진해야 하는 환경이 됐다. 기존 수도권 중심 생산체계만으로는 중장기 수요를 뒷받침하는 데 제약이 있다는 분석도 나온다. 삼성전자는 평택과 화성, SK하이닉스는 이천과 청주를 중심으로 생산 거점을 확대했고, 용인 반도체 클러스터도 조성 중이다. 다만 첨단 팹은 막대한 전력과 초순수, 산업용지, 교통 인프라를 안정적으로 확보해야 하는 만큼 생산시설 확대와 함께 신규 입지 확보도 과제로 떠올랐다. 서남권에 800조원이 배정된 것도 이러한 배경을 고려한 것으로 분석된다. 메모리 팹 4기뿐 아니라 협력사와 기반시설을 함께 조성해 장기적인 생산능력을 확보하는 데 목적을 두고 있다. 대규모 산업용지 확보가 비교적 용이하고, 전력 인프라 확충과 항만 물류망 활용이 가능하다는 점도 생산거점 후보로 거론되는 배경이다. 충청권에는 81조원이 투입된다. 삼성전자 온양사업장과 천안사업장, SK하이닉스 청주캠퍼스 등 기존 생산·후공정 기반을 활용해 HBM 패키징과 테스트 역량을 확대하는 데 초점을 맞췄다. AI 반도체 시장에서는 첨단 패키징 기술이 제품 성능과 수율을 좌우하는 요소로 부각되면서 후공정의 전략적 비중도 커지고 있다. 권역별 산업 생태계를 구축하는 전략은 해외에서도 확인된다. 미국은 애리조나와 텍사스를 중심으로 생산거점을 확대하며 공급망을 다변화하고 있고, 일본은 구마모토를 중심으로 생산시설과 협력사를 집적하고 있다. 대만 역시 신주과학단지를 중심으로 생산시설과 연구개발, 협력사가 연계된 클러스터를 구축했다. 생산시설과 공급망을 함께 육성하는 방식이 주요 반도체 국가들의 공통된 전략으로 자리 잡고 있다. 국내도 생산과 후공정을 권역별로 분산하는 구조를 추진하고 있다. 다만 정부가 제시한 청사진이 실제 투자로 이어질지는 기업들의 최종 결정에 달려있다. 삼성전자와 SK하이닉스가 생산과 연구개발, 협력사 거점을 어떻게 배치하느냐에 따라 국내 반도체 산업 재편의 속도와 방향도 구체화될 전망이다. 삼성은 생산축 확대, SK는 HBM 집중…투자 전략 갈린다 삼성전자와 SK하이닉스의 투자 전략은 서로 다른 방향으로 전개될 것으로 예상된다. 삼성은 평택·용인 반도체 클러스터와 호남·충청권 투자를 병행하며 생산 기반을 넓히고, SK는 용인·청주·서남권을 잇는 생산 벨트 구축과 고대역폭메모리(HBM) 경쟁력 강화에 무게를 두는 구도다. 삼성그룹은 이번 메가프로젝트에서 반도체를 포함한 미래 산업 분야에 총 2655조원 규모의 국내 투자 계획을 제시했다. 이 가운데 평택·용인 반도체 클러스터에 2030조원을 투입하고, 호남권에는 425조원, 충청권에는 140조원, 영남권에는 60조원을 투자하는 방안이 포함됐다. 호남권 투자는 광주 신규 메모리 반도체 팹과 디지털 트윈 기반 혁신 허브 구축, 충청권 투자는 HBM 패키징을 비롯한 첨단 반도체 기반 확충에 초점이 맞춰졌다. 이재용 삼성전자 회장은 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 광주를 신규 반도체 단지 후보지로 계획하고 있다고 밝혔다. 이 회장은 전력과 용수, 인력 확보 등 인프라 지원이 기대되는 지역을 중심으로 신규 생산 기반을 검토하겠다는 방향도 제시했다. 삼성전자가 메모리와 파운드리, 시스템반도체를 함께 운영하는 종합 반도체 기업인 만큼 생산능력 확대와 연구개발, 공급망 안정성을 동시에 고려한 투자 전략이 이어질 것으로 예상된다. SK그룹은 총 2100조원 규모 투자 계획을 내놨다. 이 가운데 반도체 분야에 1100조원, AI 데이터센터에 1000조원을 투입한다. 반도체 투자는 용인 600조원, 청주 100조원, 서남권 400조원으로 나뉜다. 용인 D램 증설과 청주 낸드 투자, 서남권에는 신규 생산거점을 구축하는 방식이다. 최태원 SK그룹 회장은 같은 행사에서 용인 클러스터 완공 시점을 앞당기고, 용인과 청주 투자에 이어 서남권에 400조원을 투입해 새로운 반도체 클러스터를 조성하겠다는 구상을 밝혔다. SK하이닉스는 HBM 시장에서 확보한 경쟁력을 유지하는 데 투자의 중심을 둘 것으로 예상된다. 생산능력 확대와 첨단 패키징 기술 고도화, 수율 개선을 병행해 AI 메모리 시장 주도권을 이어가는 것이 주요 과제가 될 전망이다. 두 회사의 전략 차이는 협력 기업의 투자에도 영향을 미칠 것으로 보인다. 반도체 장비와 소재, 부품 기업들은 주요 고객사의 생산 계획에 맞춰 연구개발과 생산시설을 확충하는 경우가 많다. 어느 기업이 어느 지역을 중심으로 생산 기반을 확대하느냐에 따라 협력 기업의 투자 방향과 지역 산업 성장 속도도 달라질 수 있다. 전문 인력 확보 경쟁도 더욱 치열해질 전망이다. 첨단 공정과 HBM 분야는 공정기술과 패키징, 설계 분야 인력이 경쟁력과 직결된다. 기업들은 지역 대학과 공동 연구를 확대하고 계약학과 운영, 산학협력 프로그램을 강화하며 중장기 인력 확보에 나설 것으로 예상된다. 업계 관계자는 "같은 메모리 기업이라도 삼성전자와 SK하이닉스는 사업 구조와 고객 구성이 달라 투자 우선순위도 같을 수 없다"며 "생산시설 규모보다 연구개발과 협력기업, 전문 인력이 함께 성장할 수 있는 산업 생태계를 얼마나 탄탄하게 구축하느냐가 기업 경쟁력을 좌우할 것"이라고 했다.2026-07-01 16:50:59
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NC AI, '바르코 3D 2.0' 공개…게임 넘어 피지컬AI 인프라 노린다 [경제일보] NC AI(대표 이연수)가 3D 생성 AI 플랫폼 ‘바르코 3D(VARCO 3D) 2.0’을 공개하고 글로벌 3D 제작 시장 공략에 나선다. 단순히 3D 모델을 생성하는 기술 경쟁을 넘어 실제 콘텐츠 제작 공정에 AI를 적용해 생산성을 높이는 실무형 플랫폼으로 고도화했다는 점이 핵심이다. NC AI는 1일 최신 생성 AI 모델을 적용한 바르코 3D 2.0을 공개한다고 밝혔다. 바르코 3D는 텍스트나 이미지를 기반으로 3D 모델을 생성하는 AI 서비스다. 회사 측은 국내에서 자체 3D 생성 AI 모델을 기반으로 상용 서비스를 운영하는 사례라는 점을 강조하고 있다. 이번 업데이트의 핵심은 ‘커스텀 워크플로’ 기능이다. 사용자는 이미지 생성, AI 어시스턴트, 3D 생성, 텍스처 변환, 후처리 등 여러 기능을 노드 단위로 조합해 프로젝트 목적에 맞는 제작 공정을 설계할 수 있다. 반복되는 작업을 하나의 워크플로로 저장하고 다시 불러와 사용할 수 있어 제작 시간을 줄이는 구조다. 게임과 콘텐츠 제작 현장에서는 같은 스타일의 3D 애셋을 반복적으로 만들어야 하는 일이 많다. 기획 단계에서 여러 시안을 빠르게 만들고 피드백에 따라 형태나 색감, 재질을 수정하는 과정도 잦다. 바르코 3D 2.0은 저장된 워크플로를 활용해 기존 제작 공정을 재사용하고 수정 사항을 빠르게 반영하도록 했다. 파츠 단위 생성과 수정도 강화됐다. 복잡한 캐릭터나 오브젝트를 의상, 장식, 장비 등 구성 요소별로 나눠 생성할 수 있다. 여러 요소를 한꺼번에 만들 때 발생하는 형태 왜곡을 줄이고 필요한 부분만 개별 수정할 수 있다는 설명이다. 전체 모델을 다시 생성하지 않아도 돼 아트팀과 기획팀의 반복 작업 부담을 낮출 수 있다. 협업 기능도 포함됐다. 완성된 워크플로를 팀원과 공유하면 실무에서 검증된 제작 파이프라인을 프로젝트 전반에 적용할 수 있다. 개인 작업자의 노하우를 조직의 공용 자산으로 축적하고 여러 작업자가 동일한 기준으로 3D 애셋을 생산하는 방식이다. 콘텐츠 제작이 대형화되는 흐름에서 품질 일관성을 확보하기 위한 기능으로 볼 수 있다. 모델 성능도 고도화했다. 바르코 3D 2.0은 입력 이미지의 실루엣과 비례를 안정적으로 반영하고 복잡한 장식 요소가 있는 오브젝트도 정교하게 구현하도록 개선됐다. 최대 4K 텍스처를 지원해 색감, 재질감, 표면 패턴, 마모 흔적 등 시각 요소의 표현력을 높였다. NC AI는 Uni3D 등 주요 형상 유사도 평가에서 높은 성능을 기록했다고 설명했다. 이번 업데이트는 게임과 콘텐츠 산업을 넘어 피지컬AI와 디지털 트윈으로 확장하는 기반이기도 하다. 피지컬AI와 디지털 트윈은 현실의 공장, 설비, 로봇, 부품을 가상 공간에 정밀하게 구현해야 한다. 산업용 애셋을 모듈 단위로 만들고 규격 변경을 빠르게 반영할 수 있다면 시뮬레이션과 로봇 학습 환경 구축에 활용될 수 있다. NC AI는 후속 기능도 예고했다. 생성된 3D 메시 표면을 자동으로 전개해 UV 맵을 만드는 ‘AI UV 언랩’ 기능을 추가하고 향후 PBR 텍스처와 AI 리토폴로지 기능으로 실무 활용성을 높일 계획이다. 올해 3분기에는 미세 형상 표현을 강화한 ‘바르코 3D 2.0 울트라’ 모델도 공개할 예정이다. 이연수 NC AI 대표는 “이번 바르코 3D 2.0 업데이트는 단순한 생성형 AI를 넘어 실무자들의 3D 콘텐츠 제작 파이프라인 자체를 혁신하는 데 중점을 뒀다”며 “고품질 3D 애셋 제작의 표준을 제시하고 피지컬AI와 디지털 트윈 등 다양한 산업 분야로 적용을 확대해 나가겠다”고 말했다. 한편 3D 생성 AI의 경쟁은 빠른 생성 속도에서 실제 제작 공정에 쓸 수 있는 품질과 통제력으로 옮겨가고 있다. 게임사는 비용 절감과 제작 속도 향상을 원하고 제조·로봇 산업은 정밀한 가상 자산을 필요로 한다. 바르코 3D 2.0의 과제는 벤치마크 성능을 넘어 현장 작업자가 반복해서 쓰는 도구로 자리 잡는 일이다. AI가 만든 3D 모델이 시안에 머물지 않고 개발과 시뮬레이션, 디지털 트윈의 기반 자산이 될 때 NC AI의 기술도 산업 플랫폼으로 평가받을 수 있다.2026-07-01 10:51:28
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삼성, 호남에 425조원 투자…반도체·AI 데이터센터 새 성장축 구축 [경제일보] 삼성전자가 호남권을 차세대 반도체와 인공지능(AI) 산업의 핵심 거점으로 육성하기 위해 총 425조원을 투입한다. 광주에 신규 반도체 생산기지를 조성하고 해남에는 AI 데이터센터를 구축하는 등 AI 산업 생태계를 호남으로 확대한다는 구상이다. 삼성은 30일 광주 김대중컨벤션센터에서 열린 '서남권 첨단산업 발전비전 국민보고회'에서 이 같은 투자 계획을 발표했다. 이번 투자는 △반도체 △AI 데이터센터 △미래 에너지 △첨단 제조·물류 인프라를 축으로 호남을 미래 산업 거점으로 육성하는 것이 핵심이다. 가장 큰 규모는 반도체 투자다. 삼성전자는 광주에 약 400조원을 투자해 최첨단 메모리 반도체 생산공장(Fab) 2기를 건설할 계획이다. 기흥·화성·평택과 용인 국가산업단지에 이어 새로운 반도체 클러스터를 조성하는 것으로 AI 확산에 따른 글로벌 메모리 수요 증가에 대응하기 위한 차세대 생산 거점 역할을 맡게 된다. 삼성은 전력과 용수 공급, 인력 확보, 정주 여건 등을 종합적으로 검토한 결과 광주를 신규 반도체 클러스터 후보지로 선정했다고 설명했다. 광주 반도체 클러스터가 구축되면 수도권과 함께 국내 반도체 생산의 양대 축으로 성장할 것으로 회사는 기대했다. AI 인프라 투자도 본격화한다. 삼성SDS는 전남 해남 솔라시도에 210MW급 AI 데이터센터를 구축할 계획이다. 2026년 하반기 착공해 2028년부터 가동을 시작할 예정으로 정부와 공공부문의 AI 전환(AX)을 지원하는 거점이자 대학과 연구기관, 기업의 연구개발(R&D) 플랫폼으로 활용된다. 로봇과 피지컬 AI 모델 학습·추론을 지원하는 한편 공조와 보안, 네트워크 등 관련 산업이 집적되는 AI 생태계의 핵심 인프라 역할도 수행할 전망이다. 에너지 분야 투자도 병행한다. 삼성물산은 원전 및 신재생 에너지 등 무탄소 발전을 비롯해 영광 수전해 설비 등 원전 기반 수소 생산, 고온수전해(SOEC) 추진 등 그린수소 생산기술 실증에 사업을 확대할 계획이다. 영광에서는 원전 기반 수소 생산과 고온수전해(SOEC) 기술 실증 등을 추진하며 탄소중립 기반 에너지 생태계 구축에도 나선다. 삼성전자는 광주사업장에 디지털 트윈 기반 스마트 제조 혁신 공장을 구축하고 히트펌프와 공조기기 생산 역량을 확대한다. 전북 고창에는 글로벌 첨단 물류센터를 조성해 AI·반도체 산업과 연계한 공급망 경쟁력도 강화할 계획이다. 업계에서는 이번 투자가 반도체 생산시설 구축을 넘어 AI 데이터센터와 에너지, 제조 인프라를 연계한 대규모 산업 생태계 조성이라는 점에서 의미가 크다는 평가가 나온다. 특히 정부의 서남권 첨단산업 육성 전략과 맞물려 호남이 국내 AI·반도체 산업의 새로운 성장축으로 부상할 것으로 전망된다.2026-06-30 16:54:07
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배경훈 "AI 데이터센터에 1000조"…정부, 피지컬AI 3년 승부수 던졌다 [경제일보] 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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![[전문가 기고] ③ 하드웨어의 숙명, 경직된 자본을 깨워라 — 인프라 기업과 STO의 필수불가결한 미래](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/28/20260628121742203679.jpg)
③ 하드웨어의 숙명, '경직된 자본'을 깨워라 — 인프라 기업과 STO의 필수불가결한 미래 [경제일보] 대한민국 경제를 일으켜 세운 주역은 거대한 제철소, 대규모 석유화학 단지, 그리고 전국을 거미줄처럼 얽은 전력망과 같은 중후장대형 인프라 산업이었다. 이 단단한 하드웨어 자산들은 국가 경제의 뼈대를 이루며 가장 확실한 부를 창출해 왔지만, 자본의 관점에서는 치명적인 숙명을 안고 있다. 바로 막대한 초기 투자 비용과 긴 자본 회수 기간으로 인한 자본의 경직성이다. 한 번 구축된 인프라는 수십 년에 걸쳐 감가상각되며 서서히 가치를 회수한다. 고금리와 글로벌 공급망 다변화로 자본의 기회비용이 천문학적으로 치솟은 현대의 거시경제 환경 속에서, 이처럼 무거운 물리적 자산에 자본이 묶여 있는 구조는 기업의 재무적 기동성을 제약하는 가장 큰 족쇄가 되고 있다. 기존의 전통적인 자산 유동화 방식인 프로젝트 파이낸싱(PF)이나 자산유동화증권(ABS)은 대규모 금융 비용과 복잡한 발행 절차, 그리고 철저히 대형 금융기관 위주의 폐쇄적 구조라는 한계를 지닌다. 특히 신재생에너지 인프라나 중소형 전력망, 에너지저장장치(ESS)처럼 분산형·지능형으로 진화하는 현대의 인프라 자산들은 기존의 거대 금융 문법으로는 기민하게 자금을 조달하기 어렵다. 글로벌 선도 인프라 기업들이 토큰증권(STO)이라는 새로운 금융 영토에 사활을 걸기 시작한 이유가 바로 여기에 있다. STO는 대규모 설비 투자의 리스크를 무수히 많은 디지털 조각으로 분산해 기업의 재무 부담을 덜어내는 자산 경량화 전략의 핵심 열쇠이기 때문이다. 인프라 STO의 본질은 단순히 물리적인 콘크리트 구조물이나 철골 시설을 조각내어 파는 소유권의 분할이 아니다. 그 시설이 가동되면서 미래에 지속적으로 만들어낼 흐름, 즉 가치와 수익권을 토큰화하는 것이다. 송전선 위를 흐르는 전기, 파이프라인을 타고 이동하는 에너지, 태양광 패널이 흡수한 햇살이 실시간 데이터로 치환되어 투자자들에게 조작 불가능한 배당의 근거를 제공한다. 이 단계에 이르면 과거 창고나 부지 속에 무겁게 정체되어 있던 하드웨어 자산은 실시간으로 자본이 유입되고 순환하는 살아 있는 금융 플랫폼으로 탈바꿈한다. 인프라는 더 이상 장부 속 고정자산에 머물지 않는다. 운영 데이터와 수익 흐름, 투자자의 참여가 결합된 디지털 금융 인프라가 된다. 전략 원자재를 확보하는 업스트림 단계가 산업 자본 대전환의 훌륭한 시작이었다면, 그 원자재가 흘러 들어가 부가가치를 창출하는 인프라망을 구축하고 유동화하는 과정은 이 거대한 가치사슬의 완성이다. 원자재 조달에서 인프라 운영, 그리고 지능형 제어에 이르는 다운스트림 전 과정이 하나의 데이터로 이어질 때 비로소 자본은 정체 없이 흐를 수 있다. 하드웨어의 경직성을 깨고 금융의 유연성을 덧입히는 이 필연적인 여정 위에서 대한민국 산업 자본은 새로운 진화의 문을 열고 있다. STO는 단순한 금융 기법이 아니다. 무거운 인프라 자산을 다시 움직이게 하고, 잠들어 있던 산업 자본을 깨우며, 제조 강국 대한민국이 디지털 금융 강국으로 나아가기 위한 새로운 연결 언어다. [필자 소개] 구교성 | 클레버스(CLEBUS) 의장 2001년 ‘질문·답변을 통한 정보 제공 방법’ 및 ‘대표 키워드 검색’ 등 원천 특허를 출원하며 일찍이 인터넷을 통한 지식 공유와 빅데이터 기반의 인공지능 시대를 예견했다. 국경 없는 가치 공유와 결제 생태계를 목표로 2006년 클레버스를 설립했다. 이후 2019년 블록체인 기술의 도래와 함께 무형의 지식 자산을 넘어 실물 자산과 에너지 인프라를 토큰화하는 혁신으로 시야를 확장했다. 현재 클레버스를 통해 실물자산(RWA) 거래소를 포괄하는 초연결 생태계를 구축하고 있으며 선박과 같은 대규모 인프라부터 공공 자산에 이르는 디지털 트윈 및 STO 인증 프로젝트를 전개하며 글로벌 실물자산 금융화 시대를 개척하고 있다. 또한 클레버스 초연결 생태계의 기축자산통화인 클레코인(CLE)은 현재 고팍스(GOPAX) 가상자산거래소에 상장되어 거래 중이다.2026-06-28 16:00:00
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네이버, AI 시대 플랫폼 지속가능성 새로 썼다…임팩트 펀드 1420억원 집행 [경제일보] 네이버(대표이사 최수연)가 AI 시대 플랫폼 생태계의 지속가능한 성장 방향을 담은 ‘2025 통합보고서’를 발간했다. 올해 보고서는 재무와 ESG 성과를 나열하는 수준을 넘어 AI 전환 이후 플랫폼 기업이 이용자와 사업자, 창작자 생태계를 어떻게 지원할 것인지에 초점을 맞췄다. 보고서는 비즈니스 시너지, 임팩트 창출, 기술 신뢰성을 중심으로 구성됐다. AI 전환이 플랫폼 기업의 경쟁력뿐 아니라 사회적 책임과 신뢰를 가르는 기준이 됐다는 판단이 반영됐다. 네이버는 기존 ‘프로젝트 꽃’을 ‘네이버 임팩트’로 확장하고 기술 접근성 강화와 사업자·창작자 성장 지원, 지역사회 연결을 지속가능성 전략의 축으로 제시했다. 네이버 임팩트의 성과도 공개됐다. 네이버는 2025년 한 해 동안 임팩트 펀드로 총 1420억원을 집행했다. 소상공인과 브랜드의 AI 비즈니스 도구 활용을 돕는 ‘ADVoost 쇼핑 × AI RIDE’ 캠페인, 창작자 성장을 지원하는 ‘크리에이터 런처’ 프로그램, 지역 로컬 브랜드 발견 경험을 제공한 ‘BE LOCAL WEEK 경주’ 등이 대표 사례다. AI 기술이 다양한 생태계 구성원의 성장 기반으로 확장되도록 지원하는 Tech Impact 영역에는 229억원이 투입됐다. 네이버는 임팩트 펀드를 2030년까지 누적 1조원 규모로 확대할 계획이다. 플랫폼 생태계가 광고와 거래 중심으로만 성장하는 구조에서 벗어나 소상공인과 창작자의 AI 활용 역량을 함께 키우겠다는 구상이다. 올해 보고서에는 ‘On-Service AI’ 전략도 비중 있게 담겼다. 네이버는 UGC와 쇼핑, 로컬 등 자사 서비스 데이터를 기반으로 데이터와 AI가 선순환하는 구조를 만들고 있다고 설명했다. AI 브리핑, ADVoost, 네이버플러스 스토어 앱이 적용 사례로 소개됐다. 향후 Agent N, AI 탭, 쇼핑 AI 에이전트 등을 통해 검색에서 구매·예약·결제로 이어지는 이용 경험을 강화할 계획이다. 기술 신뢰성도 핵심 축으로 다뤄졌다. 네이버는 개인정보보호, 정보보안, 온실가스 및 에너지 관리, 인적 자본 관리 등 이해관계자 관심이 높은 중대 토픽을 보고서에 담았다. AI가 검색과 쇼핑, 로컬 서비스 전반에 들어갈수록 데이터 활용의 투명성과 보안 역량이 플랫폼 신뢰를 좌우한다는 판단이다. ESG 성과로는 ‘2040 Carbon Negative’ 전략에 따른 온실가스 감축 현황과 AI 데이터센터용 대규모 재생에너지 확보 성과가 공개됐다. 동반성장지수 9년 연속 최우수 등급, 이용자보호 업무평가 검색·쇼핑 분야 매우 우수 등급, 공정거래 자율준수 프로그램 2년 연속 AA 등급, 한국개인정보보호협회 ‘올해의 개인정보보호 우수기업상’ 수상도 포함됐다. 기후 대응 정보도 별도 보고서로 강화했다. 네이버는 기후정보공개보고서를 통해 기후 관련 의사결정 체계와 시나리오 분석, 기후 회복력, 지표 및 목표를 공개했다. K-water와 협력해 디지털트윈 기술을 활용한 극한호우 물리적 위험 평가를 진행했고 한국생태학회와 함께 데이터센터 각 춘천을 대상으로 TNFD 기반 생물다양성 분석도 공개했다. 최수연 네이버 대표는 “네이버의 지속가능한 성장은 이용자, 사업자, 창작자 등 다양한 생태계 구성원과 함께 성장할 때 가능하다”며 “AI와 데이터, 플랫폼 역량을 바탕으로 파트너의 성장을 지원하고 더 많은 이들이 기술의 기회를 누릴 수 있도록 하겠다”고 말했다. 한편 AI 시대 플랫폼의 지속가능성은 사회공헌 활동만으로 설명되지 않는다. 기술이 누구에게 기회를 주는지, 데이터가 얼마나 안전하게 쓰이는지, AI 인프라가 어떤 환경 비용을 남기는지가 함께 평가된다. 네이버의 통합보고서는 이 질문에 대한 방향을 제시했다. 앞으로는 1420억원의 집행액보다 AI가 실제 소상공인과 창작자의 매출과 생산성, 데이터센터의 에너지 효율로 이어지는지가 더 중요해질 전망이다.2026-06-25 10:36:49
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네이버클라우드, 지멘스와 제조 AI 동맹...산업 현장 혁신 나선다 [경제일보] 네이버클라우드가 글로벌 산업 자동화 기업 지멘스와 손잡고 제조업 인공지능(AI) 전환 시장 공략에 나선다. 공공·금융 중심으로 확장해온 AI 사업 영역을 제조 현장으로 확대하는 것으로 풀이된다. 24일 네이버클라우드는 한국지멘스와 제조 산업의 AI 전환 가속화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 협약식은 최근 경기 성남 네이버 제2사옥 1784에서 진행됐으며 김유원 네이버클라우드 대표와 정하중 한국지멘스 대표이사·사장, 티노 힐데브란트 한국지멘스 디지털 인더스트리(DI) 부문장 등이 참석했다. 특히 지멘스 그룹 경영이사회 멤버이자 디지털 인더스트리 부문 대표(CEO)인 세드릭 나이케 부회장이 직접 참석해 눈길을 끌었다. 글로벌 사업부문 최고경영자가 국가 단위 파트너십 협약식에 직접 참석하는 것은 한국 제조 시장의 전략적 중요성과 이번 협력에 대한 지멘스의 높은 관심이 반영된 것으로 풀이된다. 양사는 제조업을 AI 전환 잠재력이 가장 큰 산업 분야 가운데 하나로 보고 있다고 설명했다. 제품 설계부터 생산, 운영, 유지보수까지 전 과정에서 방대한 데이터가 생성되는 만큼 AI를 활용한 생산성 향상과 품질 혁신 효과가 크기 때문이다. 이번 협력을 통해 지멘스는 글로벌 제조 현장에서 축적한 자동화·디지털화 역량과 산업 데이터 활용 경험을 제공하고, 네이버클라우드는 AI 및 클라우드 인프라 운영 역량을 결합해 제조 현장에 최적화된 AI 기반 혁신 모델을 공동 발굴할 계획이다. 특히 지멘스의 자동화·디지털 트윈·산업용 AI·OT(운영기술)·IT 융합 솔루션과 네이버클라우드 인프라를 결합한 통합 솔루션 경쟁력을 강화한다. 또한 네이버클라우드의 하이퍼스케일 및 모듈러 데이터센터 역량을 기반으로 산업용 AI와 디지털 전환(DX) 솔루션 확대에 나설 예정이다. 세드릭 나이케 부회장은 "제조업은 지금 새로운 혁신과 도약의 전환점을 맞이하고 있고, 오늘날 경쟁력을 확보하기 위해서는 더욱 빠르고, 효율적이며, 유연한 생산 체계를 갖추는 것이 중요하다"며 "지멘스는 네이버클라우드와 함께 AI를 제품의 설계, 생산, 운영 전 과정의 중심에 적용함으로써 제조업의 혁신을 가속화하고, 미래 산업의 새로운 기준을 만들어 나갈 것"이라고 말했다. 양사는 공동 고객 발굴과 시장 확대, 제조 산업에 특화된 레퍼런스 아키텍처 공동 개발 등 협력 범위도 넓혀갈 방침이다. 단순 기술 협력을 넘어 제조업 AI 전환을 위한 사업 모델을 함께 구축하겠다는 전략이다. 이번 협력은 국내 제조업 AI 시장 확대에도 영향을 미칠 것으로 전망된다. 최근 제조 기업들이 생산성 향상과 품질 관리, 설비 예지보전 등을 위해 생성형 AI와 산업용 AI 도입을 확대하는 가운데 클라우드 인프라와 제조 전문성을 결합한 통합 솔루션 수요가 커지고 있기 때문이다. 네이버클라우드는 이번 협력을 계기로 제조 산업을 AI 사업의 핵심 성장 축 가운데 하나로 육성할 것으로 분석된다. 공공과 금융 분야에서 축적한 AI·클라우드 운영 경험을 제조 현장으로 확장하며 산업 AI 시장 내 입지를 강화한다는 구상이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 협력은 AI·클라우드 분야와 제조 혁신 분야의 리더가 만나 산업 현장의 혁신을 함께 만들어가는 의미 있는 출발점"이라며 "데이터 주권과 국내 규제 대응 역량을 갖춘 AI·클라우드 플랫폼을 바탕으로 국내 제조 기업들이 AI의 가치를 현장에서 실질적으로 체감할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-06-24 14:11:03
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이미지 한 장으로 3D 제작...NC AI, '바르코 3D 2.0' 공개 [경제일보] 피지컬 AI와 디지털 트윈 시장이 빠르게 성장하면서 현실 세계를 정밀하게 구현할 수 있는 3D 데이터의 중요성이 커지고 있다. 게임과 영상 콘텐츠를 넘어 제조·로보틱스·건설 분야까지 3D 데이터 활용 범위가 확대되는 가운데 NC AI가 3D 생성 AI 모델을 고도화하며 관련 시장 공략에 속도를 내고 있다. 24일 NC AI는 이미지나 텍스트를 기반으로 3D 애셋을 생성하는 AI 서비스 '바르코 3D'의 차세대 모델 개발을 완료했다고 밝혔다. 이번 모델은 내달 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태의 바르코 3D 서비스에 적용될 예정이다. 최근 생성형 AI 기술이 빠르게 발전하면서 3D 콘텐츠 제작 방식에도 변화가 나타나고 있다. 기존에는 전문 인력이 수작업으로 모델링을 진행해야 했지만 AI를 활용하면 이미지 한 장이나 텍스트 입력만으로도 3D 데이터를 제작할 수 있다. 이에 콘텐츠 산업은 물론 디지털 트윈과 로봇 학습용 데이터 구축 시장에서도 관련 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 다만 기존 3D 생성 AI는 원본 이미지와 다른 형태로 결과물이 생성되거나 세부 구조가 무너지는 문제가 지적돼 왔다. 실제 산업 현장에서 활용하기 위해서는 형상 정확도와 텍스처 품질을 높이는 것이 핵심 과제로 꼽힌다. NC AI는 이번 모델 개선을 통해 원본 이미지의 형태와 비율을 보다 정확하게 반영하는 데 초점을 맞췄다고 설명했다. 복잡한 구조를 가진 캐릭터와 건축물, 산업용 오브젝트 등의 구현 정확도를 높이고 텍스처 표현력도 강화했다는 것이다. NC AI에 따르면 자체 벤치마크 결과 형상 유사도 평가 지표인 'Uni3D'에서 기존 1.1 버전이 기록한 0.319 대비 약 40.8% 향상된 0.449를 기록했다. 또한 글로벌 주요 3D 생성 AI 모델과 비교한 테스트에서도 경쟁력 있는 결과를 확인했다고 설명했다. IT 업계에서는 3D 생성 AI가 향후 피지컬 AI 확산 과정에서 중요한 역할을 할 것으로 보고 있다. 피지컬 AI는 로봇이나 자율 시스템이 현실 세계를 이해하고 작업을 수행하도록 돕는 기술로, 학습 과정에서 대규모 3D 데이터와 가상 환경 구축이 필수적이다. 디지털 트윈 역시 실제 공간과 설비를 가상 환경에 구현해야 하는 만큼 정밀한 3D 데이터 확보가 중요하다. 특히 제조와 건설, 국방 분야에서는 설비와 시설, 장비를 디지털 환경에 구현하려는 수요가 늘고 있다. 이에 고품질 3D 데이터를 보다 빠르게 구축할 수 있는 생성형 AI 기술이 산업 현장의 생산성과 비용 효율성을 높일 수 있을 것으로 전망된다. 국내 AI 업계에서는 미국과 중국 기업들이 주도하는 3D 생성 AI 시장에서 국산 기술 경쟁력을 확보하려는 움직임도 이어지고 있다. 대규모 3D 데이터를 자체 기술로 생성하고 관리해 데이터 보안과 기술 자립 등에 연결된다는 것이다. 이연수 NC AI 대표는 "바르코 3D 2.0은 독보적인 형상 유지력과 고품질 텍스처 표현력으로 콘텐츠 창작자들의 실무 환경을 혁신할 것"이라며 "독자 AI 기술 기반으로 데이터 보안과 AI 기술 자립을 확보하는 것은 물론, 피지컬 AI와 디지털 트윈 시대를 이끄는 핵심 인프라로 성장시켜 나가겠다"고 말했다.2026-06-24 08:36:51
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노타, AI 특화 시범도시 참여…천안·아산서 K-AI 도시 실증 나선다 [경제일보] 노타가 국토교통부의 AI 특화 시범도시 사업에 참여하며 온디바이스 AI와 엣지 AI 기술의 적용 범위를 도시 인프라 영역으로 확대한다. 인공지능(AI)이 스마트시티 운영 전반에 활용되는 흐름 속에서 재난·교통·안전 분야의 실시간 데이터 분석과 대응 체계 구축에 나서는 것으로 풀이된다. 22일 노타는 국토교통부가 추진하는 'AI 특화 시범도시' 공모사업에서 천안·아산 컨소시엄이 충청권 최종 대상지로 선정됨에 따라 핵심 기술 기업으로 참여한다고 밝혔다. AI 특화 시범도시는 기존 스마트시티를 넘어 AI가 도시 데이터를 분석하고 활용해 시민 생활 전반을 지원하는 차세대 도시 모델 구축 사업이다. 사업은 오는 2030년까지 5년간 추진되며 총사업비는 6109억원 규모다. 천안·아산 컨소시엄은 통합 도시지능센터와 디지털 트윈 플랫폼을 기반으로 재난·교통·민원 분야의 자율형 AI 에이전트 서비스를 실증할 계획이다. 도시 곳곳에서 수집되는 데이터를 AI가 실시간으로 분석하고 상황을 판단해 대응할 수 있는 체계를 구축하는 것이 목표다. 최근 스마트시티 시장은 단순 데이터 수집과 모니터링 중심에서 AI가 직접 의사결정을 지원하는 형태로 진화하고 있다. 생성형 AI와 대규모 언어모델(LLM) 기술 발전으로 방대한 도시 데이터를 분석하고 요약하는 것이 가능해지면서 도시 운영 효율성을 높일 수 있다는 기대가 커지고 있다. 이번 사업에서 노타는 도시 현장의 AI 서비스를 실제 인프라 환경에서 안정적으로 운영할 수 있도록 엣지 AI 경량화 및 온디바이스 AI 기술을 담당한다. 노타는 교통과 안전, 기상, 재난, 환경 분야에서 활용되는 AI 모델을 다양한 엣지 환경에 맞게 최적화하고 현장 장비에서도 효율적으로 구동할 수 있도록 지원할 예정이라고 설명했다. 특히 LLM 기반 자동 보고 체계와 온디바이스 AI 기술을 결합해 도시 상황을 AI가 실시간으로 인지하고 요약해 전달하는 구조를 구현한다는 계획이다. CCTV와 센서, 교통 데이터, 재난 정보 등을 현장 인근에서 즉시 분석해 관제센터와 대응 기관이 활용할 수 있는 정보로 전환함으로써 신속한 대응 체계 구축을 지원한다. 이번 사업은 국내 AI 모델과 도시 데이터, 엣지 AI 기술이 결합된 소버린 AI 기반 공공 서비스로 설계된다. 천안·아산 컨소시엄은 업스테이지의 한국어 특화 언어 모델을 활용해 지역 데이터 기반 AI 체계를 구축하고, 노타는 해당 AI 서비스가 도시 현장의 다양한 인프라와 단말 환경에서 안정적으로 운영될 수 있도록 지원한다. IT 업계에서는 AI 주권 확보 경쟁이 단순 모델 개발을 넘어 실제 서비스 구현 단계로 확대되고 있는 것으로 전망하고 있다. 공공 분야에서도 해외 AI 모델 의존도를 낮추고 국내 기술 기반 서비스를 구축하려는 움직임이 이어지면서 관련 기술 기업들의 역할도 커지는 추세다. 이에 노타는 그동안 스마트폰과 자동차, 로봇, 산업 장비 등 다양한 하드웨어 환경에서 AI 모델 최적화 기술을 고도화해 왔다. 이번 사업을 통해 확보한 기술과 운영 경험을 바탕으로 향후 스마트시티와 공공 안전, 교통, 재난 대응 분야 등으로 사업 영역을 확대할 계획이다. 또한 천안·아산 시범 도시 사업을 계기로 도시 단위 AI 서비스 모델을 구축하고 국내외 스마트시티 시장 진출 기반도 강화한다는 전략이다. AI가 도시 문제를 인지하고 판단하며 대응하는 운영 체계를 구현해 K-AI 도시 모델 확산에 기여한다는 구상이다. 채명수 노타 대표는 "AI 도시는 단순히 데이터를 많이 모으는 도시가 아니라, 도시 현장에서 발생하는 데이터를 AI가 이해하고 필요한 대응으로 연결하는 도시"라며 "노타는 AI 모델 최적화와 온디바이스 AI 기술을 기반으로 천안·아산 AI 특화 시범도시가 대한민국 K-AI 도시의 대표 사례로 자리 잡는 데 핵심적인 역할을 하겠다"고 말했다.2026-06-22 15:43:16
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![[전문가 기고] ② 전략 원자재의 금융화 — 구리와 희토류, 산업의 쌀을 넘어 디지털 금이 되다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/22/20260622150956695578.jpg)
② 전략 원자재의 금융화 — 구리와 희토류, '산업의 쌀'을 넘어 '디지털 금'이 되다 인류의 문명사는 자원의 지배자가 누구였느냐에 따라 판가름 났다. 철기 시대와 석유 패권 시대를 지나 바야흐로 인공지능(AI)과 전기화(Electrification)가 지배하는 신인류 사회가 도래했다. 이 거대한 전환기의 핵심 동력은 보이지 않는 소프트웨어가 아니다. 역설적이게도 구리와 희토류, 리튬과 같은 가장 희소한 전략 원자재들이다. 데이터센터를 짓고 전기차를 움직이며 신재생에너지망을 구축하는 모든 과정은 결국 이 원자재들을 얼마나 안정적으로 확보하느냐에 달려 있다. 원자재가 과거 제조업의 자재를 넘어 국가와 기업의 사활을 좌우하는 핵심 안보 자산이 된 것이다. 최근 대한민국 산업계에서 가장 고무적인 변화는 이러한 전략 원자재에 토큰증권(STO) 기술을 접목하려는 시도다. 국내 대기업들이 구리와 희토류의 공급망 확보를 넘어 이를 디지털 자산화해 글로벌 유동성을 유치하려는 움직임은 시대 변화에 대한 전략적 대응으로 읽힌다. 원자재 무역은 본래 막대한 자본력과 고도의 네트워크를 가진 소수 금융기관의 전유물이었다. 높은 진입 장벽과 불투명한 유통 구조 탓에 일반 투자자는 물론 중견 기업들조차 접근하기 어려웠다. 그러나 실물자산 토큰화(RWA)는 이 폐쇄적인 시장의 빗장을 열어젖히고 있다. 원자재 STO 도입은 단순히 새로운 투자 상품의 등장을 의미하지 않는다. 기업 입장에서는 원자재 조달에 필요한 막대한 금융 비용을 낮추고 리스크를 분산하는 정교한 헤지 수단이 된다. 전 세계 투자자들로부터 실시간으로 자금을 조달해 원자재 비축량을 늘리고, 투자자에게는 실물 자산 가치 상승에 연동된 수익 기회를 조각 투자 형태로 제공할 수 있기 때문이다. 특히 버려지는 전기·전자제품이나 배터리에서 핵심 광물을 추출하는 '도시광산' 사업과 STO가 결합할 때 그 잠재력은 더욱 커진다. 친환경 순환경제라는 시대적 가치와 토큰 금융의 효율성이 결합하면 자본의 선순환 구조를 구축할 수 있기 때문이다. 그러나 원자재 STO가 지속 가능한 성공을 거두기 위해서는 반드시 기억해야 할 본질이 있다. 구리와 희토류라는 원자재는 그 자체로 완성된 가치가 아니라 무언가를 작동시키기 위한 출발점이라는 사실이다. 아무리 훌륭한 광물을 확보하고 토큰화에 성공하더라도 그것이 결국 전력망 시스템으로 이어지고 지능형 에너지 관리 인프라와 연결되지 못한다면 자본의 흐름은 업스트림, 즉 원자재 단계에 다시 고여버릴 수밖에 없다. 원자재 STO는 자본 지도를 바꾸는 새로운 출발점이다. 이 흐름이 혁신적인 결실로 이어지려면 원료 조달부터 인프라 운영, 데이터 기반의 지능형 제어에 이르는 다운스트림 전 과정이 하나의 유기적인 데이터 링으로 통합돼야 한다. 대한민국 제조 자본이 가야 할 다음 단계의 디지털 인프라망은 이미 그 연결을 준비하고 있다. [필자 소개] 구교성 | 클레버스(CLEBUS) 의장 2001년 ‘질문·답변을 통한 정보 제공 방법’ 및 ‘대표 키워드 검색’ 등 원천 특허를 출원하며 일찍이 인터넷을 통한 지식 공유와 빅데이터 기반의 인공지능 시대를 예견했다. 국경 없는 가치 공유와 결제 생태계를 목표로 2006년 클레버스를 설립했다. 이후 2019년 블록체인 기술의 도래와 함께 무형의 지식 자산을 넘어 실물 자산과 에너지 인프라를 토큰화하는 혁신으로 시야를 확장했다. 현재 클레버스를 통해 실물자산(RWA) 거래소를 포괄하는 초연결 생태계를 구축하고 있으며 선박과 같은 대규모 인프라부터 공공 자산에 이르는 디지털 트윈 및 STO 인증 프로젝트를 전개하며 글로벌 실물자산 금융화 시대를 개척하고 있다. 또한, 클레버스 초연결 생태계의 기축자산통화인 클레코인(CLE)은 현재 고팍스(GOPAX) 가상자산거래소에 상장되어 거래 중이다.2026-06-22 15:11:19
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![[사설] 환율 안정에 안주할 때 아니다…외환 방어력 키울 골든 타임이다](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/13/20260713092838404021_518_323.jpg)