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환율 안정에 안주할 때 아니다…외환 방어력 키울 골든 타임이다
[경제일보] 반도체 수출 호조가 한국 경제에 모처럼 숨통을 틔워주고 있다. 인공지능(AI) 반도체를 중심으로 수출이 급증하면서 외화 유입이 늘었고, 한동안 금융시장을 짓눌렀던 원·달러 환율도 안정세를 보이고 있다. 고환율과 고물가, 고금리의 삼중고에 시달려 온 우리 경제에는 분명 반가운 변화다. 그러나 지금의 환율 안정이 구조적 체질 개선을 의미하는 것은 아니다. 오히려 외부 충격에 대비할 시간을 벌었다는 점에서 더욱 냉정한 대응이 요구된다. 한국 경제는 세계에서 손꼽히는 개방경제다. 수출이 성장의 버팀목인 만큼 국제 금융시장과 지정학적 변수에도 크게 흔들릴 수밖에 없다. 미국의 금리 정책은 여전히 불확실하고, 미·중 전략 경쟁은 장기화하고 있다. 중동과 우크라이나를 둘러싼 지정학적 위험도 해소되지 않았다. 글로벌 공급망 역시 정치와 안보 논리에 따라 언제든 재편될 수 있다. 반도체 호황이 이어진다고 해서 대외 리스크까지 사라지는 것은 결코 아니다. 이럴 때일수록 정부가 해야 할 일은 분명하다. 환율 안정기에 외환 방어력을 한층 높여야 한다. 외환보유액은 국가 경제의 최후 안전판이다. 시장이 불안할 때는 국가 신용을 지키는 버팀목이고, 외환시장의 과도한 변동을 흡수하는 완충 장치다. 외화가 충분히 유입되는 지금이야말로 외환보유액을 확충할 적기다. 시장 왜곡을 최소화하는 범위에서 외화를 흡수하고, 유동성이 높은 안전자산 비중을 확대하는 등 보유 자산의 질도 함께 높여야 한다. 거시경제 체질 개선도 더 이상 미룰 수 없다. 환율이 안정됐다고 가계부채 위험이 사라진 것도 아니고, 기업의 생산성 문제가 해결된 것도 아니다. 한계기업 구조조정은 여전히 더디고, 부동산 중심의 자금 쏠림도 지속되고 있다. 재정 건전성 역시 안심하기 어려운 수준이다. 지금 필요한 것은 경기 부양에 치우친 단기 처방이 아니라 경제의 기초체력을 키우는 구조개혁이다. 노동과 연금, 규제 개혁을 비롯한 생산성 제고 정책을 흔들림 없이 추진해야 한다. 외환시장의 안정은 정부 정책만으로 유지되지 않는다. 시장의 신뢰가 뒷받침돼야 한다. 정책의 일관성을 유지하고 재정 규율을 확립하며 한국은행의 통화정책 독립성을 존중하는 것이 무엇보다 중요하다. 단기적인 환율 수준에 일희일비하기보다 예측 가능한 정책 환경을 만드는 것이 장기적으로 외국인 자금을 붙잡는 가장 강력한 경쟁력이다. 우리 경제는 이미 여러 차례 방심의 대가를 치렀다. 1997년 외환위기는 외환 유동성 관리 실패가 얼마나 큰 국가적 재앙을 초래하는지를 보여줬다. 2008년 글로벌 금융위기 역시 충분한 대비의 중요성을 일깨워 준 사건이었다. 위기는 늘 예상보다 빠르게 찾아왔고, 준비된 나라만이 충격을 최소화했다. 반도체 호황과 환율 안정은 반가운 소식이지만, 그것이 경제의 안전을 보장하는 면허증은 아니다. 오히려 지금이야말로 외환보유액을 확충하고 재정 건전성을 강화하며 구조개혁을 속도감 있게 추진할 수 있는 골든 타임이다. 경제는 호황기에 미래를 준비한 나라가 위기에서도 살아남는다. 오늘의 환율 안정을 내일의 국가 경쟁력으로 연결하는 것, 그것이 정부와 경제 당국이 놓쳐서는 안 될 시대적 책무다.
2026-07-13 09:29:39
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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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MASGA 재본격화… 미국 조선 재건 누가 이끄나
[사진=ChatGPT] [경제일보] 미국 조선업 재건을 둘러싼 한화오션, HD현대중공업, 삼성중공업의 경쟁이 다시 본격화하고 있다. 중동 정세 불안과 통상 불확실성으로 한동안 수면 아래에 있던 한미 조선협력 프로젝트 ‘마스가(MASGA)’가 미국 정부의 정보요청(RFI)을 계기로 실무 검토 단계로 옮겨가는 분위기다. RFI로 본격화된 한미 조선 협력 11일 방산업계에 따르면, 최근 미국 국방부와 해군은 국내 조선사들에 전투함과 급유함 건조·설계 역량을 묻는 RFI를 보냈다. HD현대중공업과 한화오션은 전투함 관련 역량을 미 국방부에 전달했고, 미 해군의 중형급 급유함 RFI에는 삼성중공업까지 포함해 국내 조선 3사가 회신한 것으로 전해졌다. RFI는 곧바로 발주를 뜻하지 않는다. 다만 미국 정부가 한국 조선사의 건조 실적, 설계 인력, 연간 생산능력, 현지 협력 구도 등을 공식적으로 확인했다는 점에서 의미가 작지 않다. 도널드 트럼프 미국 대통령이 최근 이재명 대통령에게 “미국 군함 10척을 빠르게 건조할 수 있느냐”고 물었다는 발언과 맞물리면서 마스가가 구호를 넘어 실제 사업 검토 단계로 진입했다는 해석도 나온다. 마스가는 미국 조선업 재건을 목표로 한 한미 제조업·안보 협력 프로젝트다. 미국 백악관은 지난해 4월 ‘미국 해양 지배력 회복’ 행정명령을 통해 조선업과 해양 산업, 관련 인력 기반을 되살리는 것이 국가안보와 경제 번영을 위한 정책이라고 설명했다. 미국이 한국 조선업에 손을 내미는 배경에는 중국과의 조선 역량 격차가 있다. 미국은 해군력과 상선 건조 능력을 동시에 끌어올려야 하지만, 자체 조선소만으로는 단기간에 생산능력을 회복하기 어렵다. 한국 조선사들이 보유한 설계·건조·공정관리 역량이 미국 조선 재건의 현실적인 보완재로 떠오른 이유다. 조선 3사 전략 경쟁 본격화 가장 앞서 있는 곳은 한화오션이다. 한화오션은 한화시스템과 함께 미국 필라델피아의 필리조선소를 인수하며 현지 거점을 확보했다. 한화는 2024년 필리조선소 인수에 1억 달러를 투자했고, 이후 시설과 인력, 생산능력 개선을 위한 추가 투자도 진행해왔다. 한화오션의 강점은 ‘미국 안에 있는 조선소’와 ‘한국의 함정 건조 역량’을 함께 활용할 수 있다는 점이다. 한화는 미 해군 함정 발주와 관련한 법·제도 개정 흐름을 주시하면서, VARD, 한화필리조선소, 한화디펜스USA와의 협업을 기반으로 미 해군 차세대 군수지원함(NGLS) 개념설계 사업에 참여하는 등 주요 프로젝트에 공동으로 뛰어들고 있다. 한화오션 관계자는 “한국의 건조 역량과 미국 현지 생산 거점을 유기적으로 결합해 비용·납기·정책 리스크 측면에서 경쟁력 있는 사업 모델을 구축하고 있다”며 “이를 통해 미국 해양방산 시장에 선제적으로 진입할 수 있도록 최선을 다하겠다”고 했다. 다만 현재까지 한화오션의 미 함정 MRO는 군수지원함을 중심으로 진행돼왔다. 한화오션 관계자는 “현재는 관련 규제 내에서 수행이 가능한 MRO 사업을 다각도로 검토 및 추진 중”이라고 설명했다. 미국 현지 생산 기반을 확보한 만큼 향후 법·제도 변화에 따라 MRO와 신조 사업의 확장 가능성을 함께 열어두는 전략으로 풀이된다. HD현대중공업은 미국 방산 조선사와의 협력망을 넓히는 방식으로 승부를 걸고 있다. 2024년 미국 해군보급체계사령부와 함정정비협약(MSRA)을 체결해 향후 5년간 미 해군과 해상수송사령부 소속 함정 MRO 사업 입찰 자격을 확보했고, 이후 미 7함대 소속 4만1000톤급 화물보급함 ‘앨런 셰퍼드’함과 ‘세사르 차베즈’함 정비 사업을 잇달아 수주했다. 지난해 4월에는 미국 최대 방산 조선사인 헌팅턴 잉걸스와 선박 생산성 향상 및 첨단 조선 기술 협력을 위한 MOU를 체결했다. 양사는 함정 건조 비용과 납기 개선, 조선소 디지털화, 공정 자동화, 로봇·AI 도입, 생산인력 교육, 기자재 공급망 참여 등을 함께 추진하기로 했다. GE에어로스페이스, L3해리스, 안두릴, ABS 등과의 협력까지 감안하면 HD현대중공업은 미국 현지 조선소를 직접 보유한 한화오션과 달리 미국 방산·기술·선급·기자재 기업을 촘촘히 묶는 네트워크형 전략에 가깝다. 삼성중공업은 급유함과 군수지원함 분야에서 미국 시장 접점을 넓히고 있다. 삼성중공업은 제너럴다이내믹스 산하 미국 조선사 나스코와 차세대 군수지원함 기본설계 사업에 참여했고, 미국 비거 마린 그룹과는 미 해군 MRO 사업 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다. LNG선과 해양플랜트, 자동화 조선소 기술에서 강점을 가진 만큼 전투함보다 지원함과 상선 성격의 군수 분야에서 역할을 찾는 구도다. 삼성중공업 관계자는 “삼성중공업은 전투함 사업을 해온 회사는 아니기 때문에 전투함보다는 급유함이나 군수지원함 쪽에서 역할을 찾고 있다”며 “미국에서는 군수지원함이 전투함과 달리 상선 성격에 가까운 영역으로 분류돼 삼성중공업도 접근 가능한 분야로 보고 있다”고 말했다. 이어 “한국 조선사들이 보유한 자동화·로봇 기술도 미국 조선업의 인력 부족 문제를 보완하는 방향으로 활용될 가능성이 있다”고 했다. 이들 세 기업의 전략은 다르다. 한화오션은 필리조선소와 MRO 경험을 앞세운 ‘현지 거점형’이다. HD현대중공업은 미 해군 MRO 실적과 헌팅턴 잉걸스 협력을 기반으로 한 ‘방산 네트워크형’이다. 삼성중공업은 전투함보다 급유함·군수지원함에 초점을 맞춘 ‘비전투 지원함형’ 전략에 가깝다. 결국 관건은 누가 미국의 제도 장벽을 먼저 넘고, 한국식 생산 시스템을 미국 조선 재건 과정에 실제로 이식하느냐다. 마스가가 여는 조선 생태계 확장 수혜는 조선소에만 머물지 않을 가능성이 크다. 마스가가 본격화되면 엔진, 전장, 통신체계, 친환경 기자재, 선박관리, MRO 서비스 등으로 파급 효과가 확산될 수 있다. 한화엔진, 한화시스템, HD현대마린솔루션, HD현대마린엔진 등 한화·HD현대 계열 밸류체인뿐 아니라 국내 기자재업체에도 기회가 열릴 수 있다. 다만 넘어야 할 산도 많다. 미국 함정 건조는 법·제도와 보안, 원산지, 노조, 인력 양성, 현지 조달망 문제가 복잡하게 얽혀 있다. RFI가 실제 발주로 이어지려면 미국 내 건조 규정 완화, 현지 조선소 투자, 한국 인력·기술 투입 방식에 대한 정치적 합의가 필요하다. 단순히 “한국이 빨리 지을 수 있다”는 능력만으로는 부족하다는 뜻이다. 결국 마스가의 본질은 조선소 투자 경쟁이 아니다. 미국 안보 공급망 재편 속에 한국 조선 생태계가 얼마나 깊이 편입될 수 있느냐의 문제다. 한화오션은 미국 안에서 생산 거점을 확보했고, HD현대중공업은 미국 최대 방산 조선사와 협력망을 구축했으며, 삼성중공업은 지원함·MRO 시장에서 접점을 넓히고 있다. 미국 조선 재건의 첫 실전 무대에서 조선 3사의 승부가 시작됐다.
2026-07-11 09:00:00
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초저지연 금융 인프라 키운다…KT클라우드, 여의도 DC 증설 착수
[경제일보] 국내 자본시장이 복수 거래시장 체제로 재편되면서 금융권의 데이터센터 수요가 빠르게 늘어나고 있다. 증권사들이 여러 거래시장을 동시에 연결하고 실시간 대용량 데이터를 처리해야 하는 환경이 조성되고 있고, 이에 KT클라우드가 초저지연 네트워크와 금융 특화 데이터센터를 확보하고 있다. 10일 KT클라우드는 금융 특화 데이터센터인 여의도 데이터센터(DC) 증설 공사에 착수했다고 밝혔다. 금융시장 구조 변화와 글로벌 투자 확대에 따른 인프라 수요 증가에 대응하기 위한 투자로, KT클라우드는 여의도 DC를 금융기관과 거래소, 글로벌 클라우드를 연결하는 금융 인프라 거점으로 육성한다는 계획이다. 최근 국내 금융시장은 복수 거래시장 체제 확산과 디지털 거래 증가로 IT 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있다. 증권사와 금융기관들은 다수의 거래시장을 동시에 연결하면서 대규모 시장 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 만큼 안정성과 초저지연 환경을 동시에 갖춘 데이터센터를 요구하고 있다. 해외 투자자의 국내 시장 참여 확대 역시 금융 인프라 고도화 수요를 키우는 요인으로 꼽힌다. 특히 금융권에서는 데이터센터의 입지가 서비스 경쟁력을 좌우하는 요소로 평가된다. 거래소와 가까울수록 네트워크 지연시간을 줄일 수 있어 초단타 매매(HFT)와 실시간 시세 전송, 리스크 관리 등 지연시간에 민감한 금융 서비스를 안정적으로 운영할 수 있기 때문이다. 이에 거래소와 인접한 금융 특화 데이터센터를 중심으로 금융사들의 입주 수요도 꾸준히 증가하고 있다. KT클라우드의 여의도 DC는 한국거래소(KRX)를 비롯한 주요 금융기관과 인접한 입지를 갖춘 금융 특화 데이터센터다. 현재 다수의 대형 증권사가 핵심 시스템을 구축해 운영하고 있으며, 이번 증설을 통해 오는 2027년 6월 준공을 목표로 2개 층 규모의 추가 수용 공간을 확보할 예정이다. 향후 여의도 권역 내 금융 인프라도 단계적으로 확대할 계획이다. 회사는 거래소 인접 입지를 활용한 근접 서버 호스팅 서비스를 고도화하는 동시에 '크로스커넥트', '원 DC 네트워크', 'HCX', DDoS 대응 서비스인 '클린존' 등을 통해 금융권이 요구하는 연결성과 보안성을 강화할 방침이다. 향후에는 'Time as a Service(TaaS)' 등 금융 특화 서비스도 확대해 금융 인프라 경쟁력을 높인다는 전략이다. 금융 데이터센터가 단순 서버 수용 시설을 넘어 AI와 클라우드 기반 금융 서비스의 핵심 인프라로 자리 잡고 있는 것으로 분석된다. 생성형 AI를 활용한 투자 분석과 이상거래 탐지, 실시간 리스크 관리 등 데이터 처리 수요가 증가하면서 안정적인 저지연 네트워크와 대용량 컴퓨팅 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있다. 김봉균 KT클라우드 대표는 "금융시장의 구조 변화로 초저지연 거래 환경과 안정적인 연결성을 뒷받침하는 금융 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있다"며 "여의도 DC를 국내 대표 금융 인프라 허브로 발전시켜 금융기관의 디지털 혁신과 글로벌 시장 연계를 적극 지원해 나가겠다"고 말했다.
2026-07-10 09:26:48
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한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편
[경제일보] 인공지능(AI) 시대는 한국경제에 기술 도입을 넘어선 전방위 개혁을 요구하고 있다. 기업은 AI를 비용 절감 수단이 아니라 조직과 사업모델 혁신의 계기로 삼아야 한다. 소비자는 편리함에 머무르지 않고 데이터 주권과 알고리즘 감시 능력을 갖춰야 한다. 정부는 규제 완화와 산업 지원을 넘어 인프라, 인재, 안전망, 신뢰 체계를 함께 설계해야 한다. 이에 본지는 이번 기획을 통해 AI시대 한국경제 3주체의 역할 변화와 개혁 과제를 짚고, 한국경제가 관성의 경제에서 학습의 경제로 전환하기 위한 해법을 모색한다. <편집자주> 한국 대기업들이 인공지능(AI) 전환의 한복판에 섰다. 반도체 기업은 AI 서버의 핵심 부품인 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 경쟁에 뛰어들고 있고, 플랫폼 기업은 초거대 AI와 클라우드 인프라를 강화하고 있다. 자동차·조선·철강·금융권도 생산공정 자동화, 로봇, AI 상담, 리스크 관리 등으로 적용 범위를 넓히고 있다. 정부와 기업의 투자 시계도 빨라지고 있다. 최근 한국 정부는 삼성전자와 SK하이닉스 등을 축으로 대규모 AI·반도체 투자 전략을 추진하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스는 약 800조원 규모의 신규 반도체 제조시설 투자에 참여하고, 충청권에는 81조원 규모의 반도체 패키징 클러스터가 조성된다. 또 SK·GS·네이버 등이 AI 데이터센터 구축에 참여하고 장기적으로 관련 투자가 1000조원 이상으로 확대될 수 있다는 구상도 내놨다. 실제 정부는 지난달 29일 SK·GS·네이버와 협력해 1단계로 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. SK가 5GW, GS가 2.4GW, 네이버가 1GW 규모로 참여하며 관련 투자 규모는 550조원으로 제시됐다. 투자 규모만 놓고 보면 한국 기업들은 다시 한 번 ‘큰 판’을 벌이고 있다. 그러나 현장에선 “AI 투자가 곧 AI 경쟁력은 아니다”라는 지적도 나온다. 한 대기업 AI 전략 담당자는 “지금은 어느 그룹이나 AI 조직과 태스크포스는 갖추고 있지만 실제 업무에 적용하려면 데이터 접근권, 보안, 법무, 감사, 성과평가가 모두 걸린다”며 “AI 도입보다 어려운 것은 부서 간 칸막이를 허무는 일”이라고 말했다. HBM이 바꾼 증시 서열…AI가 기업가치 기준 흔든다 AI 전환은 이미 국내 증시의 기업가치 평가 기준도 바꾸고 있다. 대표 사례가 SK하이닉스다. SK하이닉스는 AI 반도체 수요 확대와 HBM 시장 선점 효과에 힘입어 지난달 22일 코스피 장중 시가총액에서 삼성전자를 앞질렀다. 이는 단순한 주가 순위 변화가 아니다. 한국 반도체 산업의 무게중심이 범용 메모리 중심에서 AI용 고부가 메모리와 패키징, 고객 맞춤형 공급망으로 이동하고 있다는 신호다. 과거에는 생산능력과 원가 경쟁력이 핵심이었다면 이제는 엔비디아 등 글로벌 빅테크·AI 반도체 기업과 얼마나 긴밀하게 연결돼 있는지, 차세대 HBM을 얼마나 빨리 개발·공급할 수 있는지가 기업가치를 좌우한다. 다만 AI 반도체 호황이 항상 주가 상승으로만 이어지는 것은 아니다. 실제 8일 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 미국 반도체주 약세와 AI 붐 지속성에 대한 우려 속에 장중 동반 약세를 보였다. 증권업계 한 관계자는 “AI 반도체가 한국 증시의 핵심 테마가 된 것은 분명하지만 시장은 이제 단순한 실적 증가보다 지속 가능한 가격 결정력과 고객 기반을 본다”며 “AI 사이클이 길어질수록 기업 간 격차는 더 커질 수 있다”고 말했다. 계열사 울타리에 갇힌 데이터, AI 경쟁력의 병목 AI 경쟁력은 반도체와 데이터센터 같은 하드웨어 투자만으로 결정되지 않는다. 기업 내부의 데이터 활용 구조가 핵심 변수다. 한국 대기업은 제조, 금융, 유통, 통신, 물류 등 방대한 데이터를 갖고 있다. 그러나 계열사별·부서별로 데이터가 분산돼 있고, 보안과 개인정보, 감사 리스크 때문에 실제 활용은 제한적인 경우가 많다. 한 제조업계 관계자는 “공장에는 설비 데이터가 쌓이고, 영업부서에는 고객 데이터가 쌓이며, 구매부서에는 공급망 데이터가 쌓이지만 이를 하나의 모델로 연결하는 일은 쉽지 않다”며 “AI 프로젝트를 시작하면 기술 문제가 아니라 내부 승인 절차에서 시간이 더 걸리는 경우가 많다”고 했다. 재벌 구조의 강점이던 수직계열화도 AI시대에는 양면성을 갖는다. 위기 때 빠르게 자원을 동원하는 데는 유리하지만 데이터와 인재가 계열사 내부에 갇히면 개방형 혁신에는 불리할 수 있다. 한 스타트업 대표는 “대기업들이 AI 스타트업과 협업을 말하지만 실제 계약 단계에서는 지식재산권, 데이터 소유권, 보안 조항이 지나치게 무겁다”며 “함께 실험하고 성과를 나누는 방식으로 바뀌어야 한다”고 지적했다. AI 도입보다 어려운 건 일하는 방식의 개혁 기업들이 생성형 AI를 사내 업무에 도입하면서 보고서 초안 작성, 회의록 정리, 시장조사, 고객 응대, 코드 작성, 번역, 계약서 검토 등에서 AI 활용이 확대되고 있다. 그러나 전문가들은 AI를 업무 도구로 배포하는 것만으로 생산성 향상이 보장되지는 않는다고 지적한다. 지난 5월 arXiv에 공개된 조원익·김성훈·김근혜의 포지션 페이퍼 ‘Adopting AI in Practice Does Not Guarantee the Productivity Boost’는 AI 도입이 곧바로 생산성 향상으로 이어지는 것은 아니라고 지적했다. 논문은 인력 구성, 구성원의 기초 역량, 학습곡선, 인센티브 구조, 목표 설정의 유연성 등이 AI 생산성 효과를 좌우한다고 분석했다. 한 경영학 교수는 “AI는 단순히 업무 시간을 줄이는 기술이 아니라 의사결정 방식을 바꾸는 기술”이라며 “기업이 AI를 제대로 쓰려면 어떤 업무를 AI에 맡기고 어떤 판단은 사람이 책임질지 조직 원칙을 세워야 한다”고 말했다. 중간관리자의 역할 변화도 불가피하다. 지금까지 중간관리자는 자료를 취합하고 보고서를 다듬고 리스크를 걸러내는 역할을 해왔다. 그러나 생성형 AI가 정보 수집과 문서 작성의 상당 부분을 보조하면서 중간관리자의 경쟁력은 보고서 작성 능력이 아니라 문제 정의, 결과 검증, 부서 간 조정 능력으로 이동하고 있다. AI 전환은 청년 채용과 인재 육성 방식에도 영향을 미친다. 반복적 사무 업무와 초급 분석 업무가 AI로 대체되면 신입사원이 조직에서 배우는 첫 단계가 줄어들 수 있다. 한 대기업 인사 담당자는 “AI 도입 이후 신입사원에게 맡길 수 있는 단순 업무는 줄어드는 반면, 처음부터 문제 해결형 역량을 요구하는 분위기가 강해지고 있다”며 “채용 규모를 줄이는 유혹이 생기지만 장기적으로는 인재 풀이 약해질 수 있어 재교육 체계를 함께 고민하고 있다”고 말했다. AI 거버넌스도 기업 경쟁력 됐다 AI 활용이 확대될수록 기업의 책임도 커진다. 한국은 AI 기본법 시행을 앞두고 있으며, 고영향 AI에 대한 인간 감독과 투명성 확보가 주요 쟁점으로 떠올랐다. 특히 금융, 보험, 의료, 채용, 교육처럼 개인의 권리와 직접 연결되는 분야에서는 AI가 어떤 데이터를 사용했고, 어떤 기준으로 판단했으며, 오류가 발생했을 때 누가 책임질지가 중요해진다. 금융권 한 관계자는 “AI 상담이나 대출심사는 소비자 편의성을 높일 수 있지만 설명 책임이 약하면 민원과 분쟁으로 이어질 수 있다”며 “AI를 많이 쓰는 회사보다 AI 판단을 얼마나 투명하게 관리하는지가 앞으로 더 중요한 평판 요소가 될 것”이라고 말했다. 산업계에서는 AI 활용이 실제 경쟁력으로 이어지려면 조직 운영 방식의 변화가 병행돼야 한다는 지적이 나온다. 과거 대기업의 성장 방식은 계열사 내부에서 원료 조달, 부품 생산, 완제품 제조, 금융 지원을 묶는 수직계열화가 중심이었다. 그러나 AI 분야에서는 데이터, 클라우드, 알고리즘, 소프트웨어 인재가 기업 안팎에 분산돼 있어 외부 스타트업과 대학, 협력사와의 공동 개발과 실험이 중요해지고 있다. 전문가들은 AI 경쟁력이 투자 규모만으로 결정되지는 않는다고 본다. 반도체 설비 확충과 데이터센터 구축은 AI 전환의 기반에 해당하지만 이후에는 내부 인재 재교육, 중간관리자 역할 재정립, AI 활용 책임 체계, 외부 생태계와의 협업 구조가 함께 작동해야 한다는 설명이다. 한 재계 관계자는 “한국 대기업의 AI 경쟁력은 대규모 투자 이후의 실행 구조에서 갈릴 가능성이 크다”며 “총수의 투자 결정을 현장의 실험과 조직 학습으로 연결하고, 계열사 중심의 폐쇄형 운영을 개방형 협력 모델로 전환할 수 있는지가 향후 AI 전환의 핵심 변수로 꼽힌다”고 말했다.
2026-07-09 16:51:36
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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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중국, 전기차는 밖으로 나가고 돈은 우주로 몰린다
[경제일보] 중국 경제의 세 장면이 엇갈리고 있다. 자동차 내수시장은 가격 경쟁과 소비 둔화로 흔들리고 있지만 수출은 빠르게 늘고 있다. 외환보유액은 달러 강세와 자산가격 변동 영향으로 소폭 줄었다. 상업우주 분야에서는 저궤도 위성망 구축이 이어지고, 보험사를 비롯한 금융권이 발사와 위성 운영 리스크를 떠안는 방식으로 산업에 들어서고 있다. 자동차와 외환, 우주는 서로 다른 분야처럼 보인다. 그러나 세 지표는 중국 경제가 어디에서 압박을 받고, 어디에서 돌파구를 찾는지를 보여준다. 내수 자동차 시장은 이미 신규 수요를 크게 늘리기 어려운 단계로 들어섰고, 제조업체들은 해외 시장에서 물량을 찾고 있다. 거시경제에서는 외환보유액의 안정적 관리가 중요해졌고, 신산업에서는 우주 인프라와 금융 서비스가 결합하기 시작했다. ◆ 자동차 내수는 줄고, 수출은 늘었다 올해 상반기 중국 자동차 시장의 가장 큰 특징은 내수와 수출의 온도차다. 중국 내 승용차 판매는 감소세를 보였다. 가격 인하 경쟁이 길어졌고, 재고 조정 부담도 이어졌다. 부동산 경기 부진과 가계 소비심리 약화도 자동차 구매를 누르는 요인으로 작용했다. 반면 수출은 크게 늘었다. 중국 승용차 수출은 상반기 428만대로 전년 동기 대비 70.6% 증가했다. 6월 한 달 수출도 88만2000대로 82.1% 늘었다. 내수시장에서 줄어든 판매를 해외 시장에서 메우려는 흐름이 뚜렷해졌다. 신에너지차는 중국 자동차 시장 재편의 중심에 있다. 올해 중국 신에너지차 침투율은 60%대에 올라섰다. 전기차와 플러그인하이브리드차가 더 이상 일부 소비층의 선택지가 아니라 주력 차종으로 자리 잡은 셈이다. 비야디(BYD), 지리자동차(Geely), 체리자동차(Chery) 등 중국 브랜드는 전동화 모델과 해외 판매망을 앞세워 점유율을 넓히고 있다. 합작 브랜드의 입지는 예전 같지 않다. 폭스바겐과 제너럴모터스(GM), 도요타, 혼다, 닛산 등은 중국 시장에서 한동안 강한 영향력을 보였지만, 스마트 전기차 전환 속도에서는 중국 브랜드에 밀리는 흐름이 나타났다. 소비자들이 내연기관 중심의 브랜드 이미지보다 배터리 성능, 가격, 주행 보조 기능, 차량용 소프트웨어를 더 따지기 시작했기 때문이다. 다만 중국 자동차 산업이 무난한 성장 궤도에 올라섰다고 보기는 어렵다. 비야디도 해외 판매 증가로 버티고 있지만 국내 판매 둔화와 가격 경쟁의 압박을 받고 있다. 수출이 늘수록 유럽과 동남아, 중남미, 중동 각국의 통상 규제와 현지 생산 요구도 커질 수 있다. 앞으로 중국 업체들의 경쟁력은 단순 판매량보다 현지 공장, 부품 공급, 사후 서비스, 브랜드 신뢰에서 갈릴 가능성이 크다. ◆ 외환보유액 감소, 달러 강세 영향 중국 외환보유액은 6월 말 기준 3조4163억달러로 집계됐다. 전월보다 260억달러 줄었다. 감소율은 0.75%였다. 중국 국가외환관리국은 달러지수 상승과 주요국 통화정책 변화, 환율 및 자산가격 변동이 외환보유액 감소에 영향을 줬다고 설명했다. 외환보유액은 단순히 달러 현금만 쌓아 둔 금고가 아니다. 주요국 국채와 다양한 통화 표시 자산으로 구성돼 있어 환율과 채권가격 변화에 따라 달러 환산액이 달라진다. 6월 외환보유액 감소를 중국 금융시장의 위기 신호로 보기는 어렵다. 중국은 여전히 3조4000억달러대의 외환보유액을 유지하고 있다. 다만 위안화 환율과 달러 강세, 미국과 주요국의 금리 흐름이 중국 외환보유액에 영향을 미치는 구도는 계속되고 있다. 중국 당국이 강조하는 것은 안정이다. 외환보유액은 대외 지급 능력과 금융시장 신뢰를 보여주는 지표다. 수출이 늘고 무역흑자가 이어져도 자본 이동과 환율 변동이 커지면 시장은 외환보유액을 민감하게 본다. 중국 정부가 달러 강세와 자산가격 변동을 감소 원인으로 설명한 것도 불필요한 시장 불안을 막기 위한 성격이 있다. ◆ 위성망 구축에 금융이 붙기 시작했다 상업우주 분야에서는 저궤도 위성망 구축이 속도를 내고 있다. 중국은 7월 4일 타이위안 위성발사센터에서 창정 6호A 운반로켓을 사용해 첸판 위성군 18기를 궤도에 올렸다. 이번 발사로 첸판 위성군의 운용 위성 수는 218기로 늘었다. 첸판 위성군은 중국이 추진하는 저궤도 광대역 통신위성망이다. 미국 스페이스X의 스타링크처럼 저궤도에 다수의 위성을 띄워 통신 서비스를 제공하는 구상이다. 위성 수가 늘수록 발사 빈도와 발사 실패, 궤도 진입, 위성 운영과 관련한 위험도 함께 커진다. 이번 발사에서 SS GEN1-257 위성은 ‘핑안24’로 이름 붙여졌다. 핑안손해보험이 첸판 위성군 사업과 연결돼 상업우주 분야의 보험 서비스를 알린 사례다. 위성 발사와 운용에는 막대한 비용이 든다. 발사 실패, 궤도 이탈, 위성 고장, 제3자 손해 등 다양한 위험이 존재한다. 보험과 금융 서비스가 없으면 민간 기업이 대규모 발사 계획을 지속하기 어렵다. 중국 상업우주 산업이 커질수록 금융권의 역할도 커질 수밖에 없다. 로켓과 위성을 만드는 기업은 발사체와 부품, 지상국, 데이터 서비스까지 장기간 자금을 투입해야 한다. 보험사는 발사 위험을 분산하고, 은행과 투자기관은 연구개발과 생산설비 자금을 공급한다. 우주산업이 연구개발 프로젝트에서 산업 생태계로 옮겨가려면 이런 금융 장치가 필요하다. 다만 중국 상업우주가 곧바로 스타링크 수준의 글로벌 서비스를 갖췄다고 보기는 이르다. 저궤도 위성망은 수천 기 단위의 위성, 안정적인 발사체, 지상 단말기, 주파수 확보, 해외 규제 대응이 함께 필요하다. 위성을 많이 쏘는 일과 이를 안정적인 통신 서비스로 바꾸는 일 사이에는 상당한 시간이 있다. ◆ 내수 압박 속 새 시장을 찾는 중국 자동차와 외환, 상업우주는 중국 경제의 서로 다른 얼굴이다. 자동차 시장은 내수 둔화와 가격 경쟁 속에서 해외로 눈을 돌리고 있다. 외환보유액은 대외 금융 안정성을 관리해야 하는 중국 경제의 현실을 보여준다. 상업우주는 제조와 기술, 금융이 함께 움직이는 새 산업으로 커지고 있다. 최근 중국의 선택은 기존 시장에서 버티는 것과 새 시장을 여는 것을 동시에 추진하는 방식이다. 자동차 업체들은 수출과 현지 생산으로 돌파구를 찾고, 당국은 외환보유액을 안정적으로 관리하려 하며, 금융권은 우주산업의 위험을 떠안는 방식으로 신산업에 참여한다. 이 흐름이 중국 경제 전체의 회복을 보장하는 것은 아니다. 자동차 수출이 늘어도 내수 부진과 가격 경쟁이 기업 수익을 압박할 수 있다. 외환보유액이 안정적인 수준을 유지해도 달러 강세와 자본 이동은 계속 부담이다. 상업우주는 성장 가능성이 크지만 투자 회수까지 시간이 오래 걸린다. 그럼에도 세 분야는 중국 경제가 기존 성장 방식에 머물지 않으려는 움직임을 보여준다. 자동차는 내수 중심에서 해외 시장으로, 금융은 외환 안정에서 신산업 위험 관리로, 우주산업은 국가 프로젝트에서 민간과 금융이 결합한 산업 생태계로 옮겨가고 있다.
2026-07-08 18:10:40