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LG전자·GS건설, AI홈 공동개발…'자이'에 초개인화 주거 입힌다 [경제일보] LG전자가 GS건설과 손잡고 인공지능(AI) 홈 솔루션 사업 확대에 나선다. AI홈 허브를 중심으로 가전과 사물인터넷(IoT), 아파트 단지 인프라를 하나의 플랫폼으로 연결해 차세대 스마트 주거 시장을 선점하겠다는 전략이다. LG전자는 지난 10일 서울 종로구 그랑서울에서 GS건설과 '차세대 AI홈 공동개발을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 13일 밝혔다. 협약식에는 류재철 LG전자 최고경영자(CEO) 사장과 허윤홍 GS건설 대표를 비롯한 양사 주요 경영진이 참석했다. 이번 협약을 통해 LG전자는 AI홈 허브 '씽큐 온(ThinQ ON)'을 중심으로 가전과 IoT 기기, 각종 생활 서비스를 연계한 AI홈 솔루션을 GS건설의 주거 브랜드 '자이(Xi)' 단지 인프라와 결합해 차세대 스마트 주거 환경을 구축할 계획이다. 양사는 집 안의 가전 제어를 넘어 조명과 난방, 환기, 콘센트, 가스밸브 등 생활 설비를 통합 관리하고, 엘리베이터 호출과 주차 위치 확인, 방문 이력 조회, 커뮤니티 시설 예약 등 아파트 단지 서비스까지 하나의 플랫폼에서 이용할 수 있도록 구현한다. AI를 활용한 초개인화 서비스도 강화한다. AI가 사용자의 생활 패턴과 대화 맥락을 이해해 필요한 기능을 제안하거나 자동으로 실행함으로써 거주자 맞춤형 생활 환경을 제공한다는 구상이다. 이번 협력은 양사가 지난 4월 체결한 '미래형 주거 로봇 서비스 모델 구축' 업무협약의 후속 프로젝트다. 당시 양사는 로봇 친화형 아파트 설계 기준을 마련하고 홈로봇 'LG 클로이(CLOi)'와 자율주행 서빙·배송 로봇을 활용한 주거 서비스를 공동 개발하기로 했다. 이번에는 AI홈 솔루션까지 결합해 AI와 로봇, 주거 공간이 유기적으로 연결되는 통합 스마트홈 생태계를 구축한다는 전략이다. 업계에서는 AI 기술이 가전 제어를 넘어 주거 플랫폼 전반으로 확산되면서 건설사와 전자업체 간 협력이 빠르게 확대되고 있다고 보고 있다. 단순 빌트인 가전 공급에서 벗어나 AI 플랫폼과 로봇, 생활 서비스를 결합한 통합 솔루션 경쟁이 본격화되는 모습이다. LG전자는 그동안 축적한 빌트인 가전 경쟁력과 AI홈 플랫폼 기술을 기반으로 건설사 대상 B2B 사업을 확대하고 있다. 앞으로도 AI홈과 로봇, 플랫폼 서비스를 결합한 주거 솔루션을 앞세워 국내외 스마트홈 시장 공략에 속도를 낼 계획이다. 류재철 LG전자 CEO 사장은 "LG전자의 AI홈 솔루션과 자이의 단지 인프라를 결합해 고객의 일상을 더욱 편리하고 가치 있게 만드는 새로운 주거 경험을 제공할 것"이라며 "양사의 협력을 통해 AI와 로봇, 공간이 조화를 이루는 미래 주거의 새로운 표준을 만들어 가겠다"고 말했다. 허윤홍 GS건설 대표는 "미래 주거는 단순히 새로운 기기를 추가하는 것이 아니라 AI와 공간이 하나의 경험으로 통합될 때 완성된다"며 "LG전자와 함께 고객이 체감할 수 있는 차세대 AI 주거 서비스를 구현해 새로운 주거 문화를 만들어 나가겠다"고 말했다. LG전자 관계자는 "이번 AI홈 솔루션은 GS건설과 함께 추진 중인 미래형 주거 모델을 기반으로 우선 신규 단지를 중심으로 적용을 검토하고 있으며, 향후 주요 도시정비사업 등으로 확대될 가능성도 있다"며 "가전과 단지 인프라를 하나의 플랫폼에서 이용할 수 있도록 씽큐(ThinQ) 플랫폼 기반의 통합 서비스를 개발하고 있다"고 설명했다. 이어 "LG전자의 AI홈은 초개인화 경험을 핵심으로 하는 만큼 가족이 함께 거주하는 환경에서도 사용자별 생활 패턴을 구분해 각각에 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 방향으로 개발하고 있다"며 "AI가 이용자의 생활 맥락을 이해해 필요한 기능을 제안하거나 자동으로 실행하는 차세대 주거 환경을 구현하는 것이 목표"라고 말했다.2026-07-13 16:38:27
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![[데일리 건설 브리프] 현대건설, 한국철도기술원과 차세대 핵심기술 연구 협력 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/13/20260713120929777177.png)
현대건설, 한국철도기술원과 차세대 핵심기술 연구 협력 外 [경제일보] 현대건설은 한국철도기술연구원에서 ‘철도 건설기술 발전 및 산업 고도화를 위한 상호 협력체계’ 구축 업무협약을 체결했다고 13일 밝혔다. 지난 10일 협약식에는 현대엔지니어링의 통합 R&D 조직 HMG건설기술연구원 김재영 원장과 한국철도기술연구원 사공명 원장을 비롯한 양 기관 주요 관계자들이 참석했다. 협약은 철도 건설 및 인프라 분야 전반에 걸친 기술 개발 협력을 강화하고 연구 성과의 사업화를 촉진하기 위해 마련됐다. 양 기관은 인프라 핵심기술 공동 연구와 교류를 확대하며 연구시설 및 장비를 공동 활용하는 등 장기적인 협력체계를 구축해 나갈 계획이다. 먼저 철도 입체화(BTS), 철도 지하물류 이송기술 등 미래 모빌리티 인프라 분야의 최신 기술 트렌드를 공유하고 향후 구체적인 협력 기회를 다각도로 모색해 나갈 예정이다. 초고속 하이퍼튜브 아진공 핵심기술 개발과 연계해 미래 교통 인프라 분야의 연구개발 협력도 이어간다. 철도 기술의 사업 적용과 상용화를 위해 다양한 분야에서도 협력을 확대할 방침이다. 현대건설 관계자는 “이번 협약은 철도 분야의 미래 성장동력을 확보하기 위한 연구개발 협력을 한층 강화하는 계기가 될 것이다”라며 “축적해 온 엔지니어링 기술과 현장 수행 경험을 바탕으로 미래 철도 인프라 분야의 핵심기술을 지속 확보하고 변화하는 교통환경에 선제적으로 대응할 수 있는 기술 경쟁력을 강화해 나가겠다”고 말했다. 한국철도기술연구원 관계자는 “철도 인프라는 국가 교통체계의 핵심 기반시설로서 안전성, 시공성, 유지관리성뿐만 아니라 미래 도시공간과의 연계성까지 고려한 기술 고도화가 요구되고 있다”며 “이번 협약을 통해 철도연은 산업계와의 수요지향 연구협력을 확대하여 핵심기술의 실용화와 국가 철도기술 경쟁력 강화에 기여하겠다”고 밝혔다. GS건설, LG전자와 ‘차세대 AI홈’ 공동개발 업무협약 체결 GS건설은 허윤홍 대표와 LG전자 류재철 사장이 참석한 가운데 서울 종로구 GS건설 본사에서 ‘차세대 AI홈’ 공동개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 13일 밝혔다. GS건설과 LG전자는 이번 협약을 통해 AI·로봇·공간을 하나의 주거 경험으로 연결하는 미래 주거 비전을 구체화해 나갈 계획이다. 이에 자이(Xi) 아파트의 단지 인프라와 LG전자의 AI홈 솔루션을 결합한 공동주택 전용 AI홈 솔루션을 공동 개발하며 향후 자이 아파트에 단계적으로 도입하는 방안을 추진한다. ‘차세대 AI홈’은 단순한 기기 연동을 넘어 거주자의 생활 패턴과 주거 환경을 AI가 이해하고 필요한 기능을 제안하거나 자동으로 실행하는 통합 거주 환경을 목표로 한다. 자이 아파트의 세대 및 단지 인프라와 LG전자의 LG 씽큐(ThinQ) AI 플랫폼을 연동해 세대 내 빌트인 기기, 단지 공용부, 외부 생활 서비스까지 연결하는 진화된 AI홈 서비스를 구현한다는 구상이다. 이를 통해 세대 내 기기 제어는 물론 단지 인프라와 연계된 서비스를 하나의 시스템 안에서 이용할 수 있도록 구현해 나갈 예정이다. 또 AI가 사용자의 생활 맥락을 이해하고 생활 패턴에 맞춰 필요한 기능을 제안·실행함으로써 ‘신경 쓰지 않아도 나를 위한 공간이 유지되는 집’을 제공하는 것을 목표로 한다. GS건설 허윤홍 대표는 “주거의 미래는 단순히 새로운 기기를 추가하는 것이 아니라 AI와 공간이 하나의 거주 경험으로 통합될 때 본격적으로 열릴 것”이라며 “LG전자라는 최고의 기술 파트너와 함께 고객이 실제로 체감할 수 있는 미래 주거의 새로운 표준을 만들어 가겠다”고 말했다. LG전자 류재철 사장은 “LG전자의 AI홈 솔루션과 자이(Xi)의 단지 인프라를 결합해 고객의 일상을 더욱 편리하고 가치 있게 만드는 새로운 주거 경험을 제공할 것이다”라며 “양사 협력이 AI·로봇·공간이 조화를 이루는 미래 주거의 기준을 제시하는 계기가 되길 기대한다”고 강조했다. 김대헌 호반그룹 사장, 호주 현장경영…AI 전력 인프라 시장 공략 박차 호반그룹은 김대헌 기획총괄사장이 호주를 방문해 글로벌 파트너 및 주요 고객사와 사업 협력 방안을 논의하고 대한전선 호주법인과 사업 현장을 점검했다고 13일 밝혔다. 이번 현장경영은 AI 데이터센터와 전력망 투자 확대에 대응하며 글로벌 협력 기반을 강화하기 위해 마련됐다. 호반그룹은 대한전선과 함께 글로벌 전력 인프라 시장을 적극 공략하고 있으며 김 사장은 주요 해외 시장에서 현장 중심 경영을 이어가고 있다. 김 사장은 호주 시드니에 도착해 글로벌 데이터센터 개발·운영 기업인 에어트렁크(AirTrunk) 경영진과 만나 데이터센터 전력 인프라 분야 협력 확대 방안을 논의했다. AI 데이터센터 확대에 따른 전력 인프라 구축 수요와 향후 추진 예정인 사업 정보를 공유하고 데이터센터 전력 인프라 분야의 중장기 협력 가능성에 대해 의견을 교환했다. 이어 호주 최대 송전 전력청인 트랜스그리드(Transgrid) 관계자들과 만나 대한전선이 최근 수주한 AI 데이터센터 전력망 구축 프로젝트의 추진 방향과 세부 계획을 논의했다. 호주 전력망과 재생에너지 시장 변화에 대한 의견을 나누며 협력 관계를 더욱 공고히 하기로 했다. 아울러 대한전선 호주법인을 방문해 사업 운영 현황과 주요 프로젝트 추진 상황을 보고받고 오세아니아 지역의 전력 수요 증가에 따른 시장 전략을 점검했다. 또 사업 현장을 찾아 공정과 품질 관리 현황을 살펴보며 임직원들을 격려했다. 김대헌 사장은 “AI 산업의 성장과 에너지 전환으로 글로벌 전력 인프라 시장이 빠르게 변화하고 있다”며 “수준 높은 기술력과 사업 수행 역량을 바탕으로 글로벌 고객과의 협력을 더욱 확대하고 미래 성장사업의 기반을 지속적으로 강화해 나가겠다”고 말했다.2026-07-13 12:12:30
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KT, AI를 '일하는 방식'으로 바꿨다…글로벌 디지털혁신상 수상 [경제일보] AI를 도입하는 것과 구성원이 실제 업무에 쓰게 만드는 것은 다른 문제다. KT가 임직원 누구나 자연어로 사내 데이터를 분석할 수 있는 환경을 구축한 성과로 디지털 혁신상을 받았다. KT(대표이사 박윤영)는 지난 9일 서울 강남구 조선팰리스에서 열린 글로벌 데이터·AI 분석 콘퍼런스 ‘스트래티지 월드 서울 2026’에서 스트래티지 디지털 혁신상을 단독 수상했다고 10일 밝혔다. 스트래티지 월드는 글로벌 비즈니스 인텔리전스(BI)·AI 기업 스트래티지가 고객사의 데이터 활용 사례를 공유하는 행사다. KT는 자체 데이터 플랫폼과 AI 기술을 결합해 전사 데이터 활용체계를 혁신한 점을 인정받았다. KT는 행사에서 ‘KT BI/DW 모더나이제이션-셀프 AI/BI 전환 여정’을 주제로 전사 데이터 분석 환경을 AI 중심으로 전환한 과정도 소개했다. 현재 KT는 전체 임직원 약 4분의 1이 사용하는 20만여개의 BI 리포트를 운영하고 있다. 대규모 데이터 분석 환경에서는 성능과 확장성뿐 아니라 일반 임직원이 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 구조가 중요하다. KT는 기존 온프레미스 환경에서 축적한 운영 경험을 바탕으로 데이터 수집과 저장, 분석, AI 활용체계를 전면적으로 현대화했다. 중심에는 자체 통합 데이터 플랫폼 ‘MAGMA’가 있다. MAGMA는 마이크로소프트 애저 데이터브릭스를 기반으로 데이터 수집부터 저장·분석·AI 활용까지 지원한다. 동일한 데이터를 여러 분석 서비스가 공동 활용하도록 설계해 반복 복제를 줄이고 데이터 일관성과 운영 효율을 높였다. 업무 중심의 시맨틱 레이어도 구축했다. 기존 리포트 사용 패턴과 사용자 인터뷰를 분석해 매출·가입자·상품 등 업무 용어와 데이터의 관계를 표준화했다. AI가 숫자뿐 아니라 업무 맥락까지 이해하도록 만든 것이다. 이에 따라 임직원은 “월별 매출 추이를 그래프로 보여주고 다음 달 매출을 예측해줘”와 같은 자연어 질문으로 데이터를 분석하고 대시보드를 생성할 수 있다. 데이터 전문가에게 별도로 분석을 요청하거나 복잡한 도구 사용법을 익혀야 했던 부담을 낮췄다. KT가 내부 AI 전환 사례를 공개한 배경에는 기업 고객 AX 시장이 있다. 기업에 AI 도입을 제안하려면 자사 업무에서 먼저 효율과 안정성을 증명해야 한다. MAGMA와 전사 AI 분석 환경은 향후 금융·공공·제조 고객의 데이터 플랫폼 현대화 사업에 활용할 수 있는 레퍼런스가 된다. 소버린 AI와 데이터 주권도 강조했다. 프롬프트에 개인정보나 기업 기밀이 포함될 수 있고 산업마다 데이터 관련 규제가 다른 만큼 국내에서 정보를 안전하게 저장·활용하는 AI 인프라가 필요하다는 설명이다. 글로벌 AI 모델의 국내 리전 확대도 AI 확산의 기반으로 꼽았다. 향후 평가 기준은 실제 업무 성과다. 자연어 분석이 널리 쓰여도 데이터 기준이 다르거나 접근권한 관리가 느슨하면 잘못된 분석과 정보 유출로 이어질 수 있다. 데이터 품질과 보안체계를 유지하면서 의사결정 시간과 비용을 얼마나 줄이느냐가 KT의 내부 혁신과 외부 AX 사업 경쟁력을 가를 전망이다. 이호재 KT 플랫폼개발담당 상무는 “이번 수상은 KT의 데이터 플랫폼 기술과 AI 활용 역량이 글로벌 시장에서도 인정받은 의미 있는 성과”라며 “임직원 누구나 AI와 데이터를 쉽게 활용할 수 있는 환경을 만들고 AI 기반 데이터 중심 업무 문화를 확산하겠다”고 말했다.2026-07-10 16:10:38
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오픈AI, '대답하는 챗GPT' 끝낸다…업무 대신하는 '챗GPT 워크' 출격 [경제일보] 오픈AI가 챗GPT를 질문에 답하는 챗봇에서 실제 업무를 끝내는 AI 직원으로 바꾼다. 기업의 앱과 파일을 오가며 자료 수집부터 분석, 문서 제작, 반복 업무까지 수행하는 ‘챗GPT 워크’를 내놓으며 기업용 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 오픈AI는 10일 다중 애플리케이션과 파일에서 정보를 수집하고 복잡한 업무를 단계별로 처리하는 챗GPT 워크를 출시했다고 밝혔다. 최신 모델 GPT-5.6과 코덱스 기술을 기반으로 문서·스프레드시트·프레젠테이션·웹 앱 등을 완성된 결과물로 제작한다. 챗GPT 워크의 핵심은 장시간 업무 수행 능력이다. 목표를 여러 단계로 나눈 뒤 필요한 앱과 자료를 찾아 작업을 이어간다. 이용자는 진행 상황을 확인하고 방향을 수정하거나 외부 전송 등 중요한 행동을 승인할 수 있다. 예약 작업을 활용하면 사용자가 자리를 비운 동안에도 업무를 계속한다. 매일 고객 피드백을 수집해 제품 아이디어로 정리하거나 새 메일이 도착하면 프레젠테이션을 업데이트하는 식이다. 슬랙, 마이크로소프트 팀즈, 구글 드라이브, 이메일, CRM 등은 플러그인으로 연결된다. 업무·아이디어를 대시보드나 프로젝트 관리 도구 형태의 웹 앱으로 제작하는 ‘사이트(Sites)’도 공개 베타로 선보였다. 데스크톱 앱에는 내장 브라우저와 화면 클릭, 타이핑, 파일 이동 등을 수행하는 ‘컴퓨터 사용’ 기능이 들어간다. 제품 구조도 재편된다. 독립형 코덱스 앱은 새로운 챗GPT 데스크톱 앱으로 통합된다. 기존 코덱스 프로젝트는 유지되며 이용자는 코덱스를 기본 화면으로 설정할 수 있다. 기존 챗GPT 데스크톱 앱은 ‘챗GPT 클래식’으로 이름이 바뀐다. 오픈AI는 크롬 확장 프로그램을 개편하고 독립형 아틀라스 브라우저는 단계적으로 종료할 예정이다. 챗GPT 워크를 움직이는 GPT-5.6 솔은 코딩과 지식 업무, 컴퓨터 사용, 사이버보안에 특화됐다. 오픈AI 공식 평가에서 아티피셜 애널리시스 코딩 에이전트 지수 80점, OS월드 2.0 62.6%, 익스플로잇벤치 73.5%를 기록했다. 회사는 높은 성능뿐 아니라 토큰과 작업 시간을 줄인 비용 효율을 강조하고 있다. 웹·모바일에서는 프로·엔터프라이즈·에듀 이용자에게 우선 제공하고 수일 내 플러스와 비즈니스 요금제로 확대한다. 맥·윈도우용 데스크톱 앱에서는 무료 요금제를 포함한 모든 이용자가 챗과 워크, 코덱스를 사용할 수 있다. 이번 출시는 오픈AI가 모델 공급자를 넘어 기업 업무의 실행 플랫폼으로 올라서려는 전략으로 읽힌다. 사내 데이터와 협업 도구를 연결하고 결과물 제작과 후속 행동까지 맡아야 AI 사용량과 기업 고객의 지출을 함께 늘릴 수 있기 때문이다. 반대로 위험도 커진다. AI가 접근할 수 있는 정보와 실행 권한이 넓어질수록 오작동과 정보 유출, 잘못된 외부 전송의 책임 문제가 따라온다. 오픈AI는 기업 관리자가 플러그인과 데이터 접근, 실행 권한을 통제하고 주요 행동을 사전 검토할 수 있도록 했다고 설명했다. 김경훈 오픈AI 코리아 총괄대표는 “챗GPT 워크는 사용자의 맥락을 이해하고 실제 업무를 함께 완수하는 파트너로 진화하고 있음을 보여준다”며 “한국의 기업과 개인이 반복 업무에서 벗어나 중요한 문제에 집중하고 좋은 아이디어를 결과로 구현하는 첫걸음이 될 것”이라고 말했다.2026-07-10 15:34:36
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KT알파, 35주년 맞아 성장 모드 전환…"영업익 13배 다음은 커머스 확장" [경제일보] KT알파가 수익성 방어에서 성장 확대로 방향을 튼다. 창립 35주년을 맞아 T커머스와 모바일상품권, AI 기반 개인화 서비스를 묶은 ‘커넥티드 커머스’ 전략을 새 성장축으로 내세웠다. KT알파(대표이사 박정민)는 지난 8일 서울 동작구 본사에서 경영전략 설명회 ‘SHIFT 2026’을 열고 새로운 비전인 ‘커넥티드 커머스 컴퍼니’를 발표했다. 회사는 2026년을 성장 체질을 만드는 원년으로 삼고 본업 경쟁력 강화, 인공지능 전환(AX), 사업 기회 확대를 3대 축으로 제시했다. 이번 전략의 배경에는 최근 수년간의 체질 개선이 있다. KT알파는 그동안 수익성 개선에 무게를 두며 사업 구조를 다져왔다. 박정민 대표는 “지난 수년간 다져온 수익성 중심의 체질 개선을 통해 2021년 대비 2025년 영업이익 13배 성장이라는 압도적 성과를 달성했다”며 “탄탄해진 수익 기반 위에서 이제는 더 크게, 더 넓게 성장할 차례”라고 말했다. 본업에서는 T커머스와 모바일상품권 경쟁력을 강화한다. KT알파 쇼핑은 단독 브랜드와 기획 상품을 확대하고 TV와 모바일을 연결한 판매 전략을 추진한다. 모바일상품권 서비스 ‘기프티쇼’는 브랜드별 상품권을 하나로 통합한 고객 선택형 통합상품권을 내년 하반기 선보일 예정이다. AI 활용도 본격화한다. KT알파는 고객, 상품, 콘텐츠 데이터를 표준화하고 AI 검색·추천·개인화 기능을 고도화한다. 실시간 고객 경험을 제공하는 ‘라이브 라이크’ 세일즈 서비스도 도입한다. 단순히 상품을 노출하는 방식에서 벗어나 고객 반응과 맥락을 반영한 커머스 경험을 만들겠다는 구상이다. KT그룹과의 협업도 성장 전략의 핵심이다. KT멤버십과 지니TV 등 그룹 자산을 커머스와 연결해 고객 접점을 넓히고 외부 협력사와의 공동 성장 모델도 확대한다. 필요할 경우 전략적 제휴와 투자도 추진한다는 방침이다. KT알파의 과제는 성장 전략을 실제 매출 확대로 연결하는 일이다. T커머스 시장은 TV 시청 패턴 변화로 성장 압박을 받고 있고 모바일상품권 시장은 플랫폼 경쟁이 치열하다. 결국 AI 개인화와 그룹 자산 연계가 고객 구매 전환율을 얼마나 끌어올리느냐가 새 전략의 성과를 가를 전망이다.2026-07-09 16:36:52
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길안내 넘어 숏폼까지…티맵, AI 기반 이동 플랫폼 키운다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)과 숏폼 콘텐츠가 플랫폼 경쟁의 핵심으로 떠오르면서 내비게이션 서비스도 단순 길 안내를 넘어 장소 탐색과 콘텐츠 소비를 결합하는 방향으로 진화하고 있다. 티맵모빌리티는 이용자가 직접 제작한 숏폼 콘텐츠를 기반으로 AI 추천 기능을 고도화하며 '이동 라이프 플랫폼' 전환에 속도를 내는 것으로 분석된다. 9일 티맵모빌리티는 이용자가 방문한 장소를 짧은 영상으로 기록하고 공유할 수 있는 '티맵 숏폼' 서비스를 선보인다고 밝혔다. 티맵 숏폼은 이용자가 직접 방문한 장소를 영상으로 공유하고, 다른 이용자는 숏폼을 시청한 뒤 해당 장소의 후기와 영업 시간, 메뉴 등 상세 정보를 확인하거나 길 안내를 받을 수 있도록 설계됐다. 콘텐츠 소비부터 장소 탐색, 실제 방문까지 하나의 서비스 안에서 연결하는 것이 특징이다. 콘텐츠는 장소와 운전, 라이프 등 3개 분야로 구성된다. 맛집과 카페, 여행지 정보를 비롯해 초보 운전 팁과 차량 관리 노하우, 블랙박스 영상, 쇼핑 정보와 생활 콘텐츠 등 다양한 주제를 제공한다. 콘텐츠 확보를 위해 '티맵 인증 크리에이터'와 일반 이용자가 함께 참여하는 구조도 마련했다. 출시 초기에는 이용자의 선호도와 인기 콘텐츠를 중심으로 추천하고, 향후에는 이용자의 시청과 방문 데이터를 AI가 학습해 개인 맞춤형 콘텐츠와 장소를 추천할 계획이다. 티맵모빌리티는 숏폼을 단순 콘텐츠 서비스가 아닌 AI 기반 장소 추천을 위한 핵심 데이터 자산으로 활용한다는 전략이다. 이용자가 영상을 시청하고 장소를 저장하거나 방문하는 과정에서 축적되는 데이터를 AI가 분석해 추천 정확도를 높이고, 향후 대화형 AI 에이전트에도 활용한다는 구상이다. 특히 티맵모빌리티는 향후 대화형 AI 에이전트가 이용자의 리뷰와 사진, 숏폼 영상 등을 종합적으로 분석해 최적의 장소와 이동 경로를 추천할 수 있도록 서비스를 고도화할 예정이다. 숙소와 관광지, 액티비티를 연계한 여행 코스 추천과 차량 내 음성 AI 에이전트도 순차적으로 선보일 계획이다. 이번 숏폼 출시 역시 내비게이션 서비스를 이동 전 탐색부터 이동 후 기록과 공유까지 아우르는 '이동 라이프 플랫폼' 전략의 연장선이다. 티맵모빌리티는 그동안 장소 추천 서비스 '어디갈까'를 비롯해 AI가 리뷰를 분석하는 'AI 해시태그 리뷰', 특정 메뉴를 검색하는 '메뉴 검색', 음성 AI 에이전트, '이동 로그', '오픈 프로필' 등을 잇달아 선보이며 서비스 영역을 확대해 왔다. 최근 생성형 AI와 이용자 생성 콘텐츠(UGC)를 결합해 추천 서비스를 고도화하는 경쟁이 치열해지고 있다. 단순 검색보다 이용자의 취향과 이동 맥락을 반영한 개인화 추천이 플랫폼 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠오르면서 AI 학습에 활용할 수 있는 데이터 확보도 중요성이 커지고 있다. 이에 티맵모빌리티는 월간 모바일 이용자 약 1550만명을 기반으로 축적한 이동 데이터와 20여개 완성차 업체에 적용된 '티맵 오토' 데이터를 결합해 AI 기반 이동 서비스를 강화할 방침이다. 모바일과 차량을 아우르는 데이터를 활용해 자율주행 시대에도 개인 맞춤형 이동 경험을 제공하는 플랫폼으로 진화한다는 전략이다. 전창근 티맵모빌리티 최고제품책임자(CPO)는 "티맵은 길 안내 서비스를 넘어 이동 전 탐색부터 이동 중 주행, 이동 후 기록과 공유까지 연결하는 이동 라이프 플랫폼으로 진화하고 있다"며 "이동 데이터와 콘텐츠를 AI와 결합해 차별화된 이동 경험을 제공하고, AI 네이티브 서비스로 진화해 모바일과 인카인포테인먼트 시장 내 경쟁력을 강화하며 미래 모빌리티 시대를 선도해 나가겠다"고 말했다.2026-07-09 15:49:50
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네이버, AI 안전망 넓힌다…'모델' 넘어 이용자 경험까지 점검 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 안전성 관리 범위를 모델에서 서비스와 이용자 경험으로 넓힌다. AI가 검색과 쇼핑, 추천, 에이전트 기능으로 들어오는 상황에서 단순히 모델 성능만 보는 방식으로는 안전성을 담보하기 어렵다는 판단이다. 네이버(대표이사 최수연)는 8일 서울 강남구에서 열린 인공지능안전 서울 포럼에서 AI 안전성 관리 체계 ‘ASF(AI Safety Framework) 2.0’을 공개했다. ASF 2.0은 네이버가 2024년 AI 서울 서밋에서 공개한 ASF를 고도화한 버전이다. 기존 ASF가 AI 기술 모델의 성능과 위험 수준을 중점적으로 관리했다면 ASF 2.0은 이용자가 실제로 접하는 AI 서비스까지 관리 범위를 확장했다. AI가 하나의 모델로 작동하던 단계에서 여러 모델과 기능이 결합된 서비스로 진화하면서 안전성 관리 방식도 바뀌어야 한다는 문제의식이 반영됐다. 송대섭 네이버 AI Safety Policy 리더는 “AI를 둘러싼 기술과 서비스, 정책·제도 환경이 변화하며 하나의 모델을 안전하게 만드는 문제를 넘어 수천만 명이 사용하는 서비스를 어떻게 안전하게 설계하고 운영할 것인지의 문제로 확장되고 있다”고 말했다. 이번 체계에는 네이버의 ‘On-service AI’ 전략도 반영됐다. 네이버는 AI탭과 쇼핑 AI 에이전트 등 기존 서비스 안에 AI 기능을 깊게 결합하고 있다. 또 글로벌 AI 생태계에서 멀티 모델 환경이 확산되고 국내에서도 AI기본법 제정 등 제도 변화가 이어지는 점을 고려했다. ASF 2.0의 핵심은 서비스 전 주기 관리다. AI 서비스의 출시 전 설계 단계부터 출시 이후 운영 과정까지 위험을 점검한다. 평가 기준도 단순 성능 중심에서 맥락, 활용 사례, 영향으로 세분화됐다. 같은 AI 기능이라도 어떤 서비스에 쓰이는지 어떤 이용자가 영향을 받는지에 따라 위험 수준이 달라질 수 있기 때문이다. 구체적으로 네이버는 AI 위험 분류 체계를 통해 서비스에서 발생할 수 있는 위험을 유형화한다. 이어 AI 영향 평가 매트릭스로 활용 영역과 범위에 따른 영향을 평가한다. 이후 지속적인 안전성 점검과 사용자 피드백을 반영해 AI 서비스가 안정적으로 운영되도록 관리한다. 전사 실행 체계도 마련했다. 네이버는 ASF 2.0이 실제 서비스 출시 과정에 일관되게 적용될 수 있도록 ‘CHEC 2.0’을 운영한다. CHEC 2.0은 인간 중심 AI 윤리와 안전성을 검토하는 내부 실행 체계다. 지난 6월 선보인 ‘AI탭’도 설계부터 출시 단계까지 CHEC 2.0을 통해 안전성 점검을 거쳤다. 네이버는 앞으로 AI탭을 포함해 출시 예정이거나 이미 운영 중인 AI 기반 서비스의 안전성을 CHEC 2.0으로 지속 점검할 방침이다. 외부 전문가와 학계, 정책 기관과의 협업도 확대한다. 이번 업데이트는 AI 서비스 경쟁이 빨라질수록 안전성 관리가 기업의 신뢰 경쟁력으로 바뀌고 있음을 보여준다. 검색 결과, 쇼핑 추천, 에이전트 실행이 이용자의 판단과 소비에 직접 영향을 미치는 만큼 플랫폼 기업은 기술 성능뿐 아니라 잘못된 답변, 편향, 과도한 자동화, 개인정보 위험까지 함께 관리해야 한다. 한편 네이버의 ASF 2.0은 AI를 더 많이 붙이기 위한 안전장치이기도 하다. 이용자가 체감하는 서비스 안으로 AI가 들어갈수록 작은 오류도 큰 불신으로 번질 수 있다. AI 시대의 플랫폼 경쟁은 누가 더 빠르게 기능을 내놓느냐만으로 결정되지 않는다. 수천만 이용자가 쓰는 서비스에서 위험을 예측하고 설명하며 수정할 수 있는 체계를 갖췄는지가 다음 신뢰의 기준이 된다.2026-07-08 11:28:44
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카톡이 맛집 넘어 여행까지 짠다…카카오, 'AI 예약 비서' 승부수 [경제일보] 카카오톡이 검색창을 대신하려 한다. 친구와 주말 약속을 이야기하면 AI가 장소를 고르고, 채팅방에 공유하고, 예약까지 이어주는 방식이다. 카카오가 ‘카나나 인 카카오톡’을 앞세워 대화형 AI를 실제 생활 서비스로 묶는 실험에 속도를 내고 있다. 카카오(대표 정신아)는 최근 카나나 인 카카오톡의 장소 에이전트 기능을 강화하는 업데이트를 지난 7일 진행했다. 기존 식당 중심의 추천·예약 기능은 관광지와 숙박, 전시·공연·영화관, 주유소·편의점·자동차 정비소 등으로 확대됐다. 이용자는 카카오톡 대화 중 주말 일정이나 모임 장소를 이야기하면 카나나를 통해 맥락에 맞는 장소를 추천받을 수 있다. 예를 들어 친구와 “주말에 뭐 하지”라고 대화하면 전시, 팝업 행사, 근교 나들이 장소 등을 제안받고 추천 내용을 채팅방에 공유한 뒤 예약까지 이어갈 수 있다. 카카오는 지난해 베타 서비스 이후 일정과 답변을 연결한 장소 추천 기능도 고도화하고 있다. 특정 지역 방문 일정이 카나나에 등록되면 매일 아침 제공되는 일정 브리핑에서 해당 지역 맛집이나 방문 장소의 주차·메뉴 정보 등을 함께 알려준다. 장소 추천 답변 뒤에는 이용자가 이어서 물어볼 만한 후속 질문도 제안한다. 이번 업데이트는 카카오가 말해온 ‘에이전틱 AI’ 전략의 구체화다. 에이전틱 AI는 질문에 답하는 데 그치지 않고 이용자 의도를 해석해 필요한 서비스를 연결하고 실행까지 돕는 AI를 뜻한다. 카카오톡 안에서 대화, 검색, 지도, 예약을 연결하는 구조가 만들어지면 카카오가 가진 생활 플랫폼의 결합력이 커질 수 있다. 카카오는 향후 카나나 인 카카오맵에서 제공하는 업종별 맞춤 추천 기능도 카나나 인 카카오톡에 적용할 계획이다. 이용자가 “1박 2일 여행” 같은 대화를 나누면 원하는 지역의 숙소와 관광지, 맛집을 묶어 추천하는 방식이다. 여행 일정을 카카오맵과 연동해 시간대별 방문 장소를 지도에 표시하는 기능도 검토 중이다. 배경에는 AI 수익화 압박이 있다. 카카오는 카카오톡이라는 압도적인 이용자 접점을 갖고 있지만 생성형 AI 경쟁에서는 빅테크보다 늦게 출발했다는 평가를 받아왔다. 카카오가 선택한 길은 범용 모델 경쟁보다 카카오톡, 카카오맵, 카카오톡 예약하기, 선물하기, 카카오페이 등 내부 서비스를 AI로 엮는 생활형 에이전트다. 관건은 완성도다. 장소 추천은 빠를 수 있지만 실제 예약과 결제, 일정 반영 과정에서 오류가 생기면 이용자 신뢰는 쉽게 떨어진다. 카나나가 대화 맥락을 제대로 읽고 적절한 장소를 제안하는지, 예약 가능한 상품으로 정확히 연결하는지, 광고성 추천과 이용자 편익 사이 균형을 어떻게 맞출지가 중요해진다. 카카오 관계자는 “장소 에이전트 강화로 질문에 단순히 답하는 검색을 넘어 이용자 의도를 해석하고 필요한 기능을 스스로 판단해 조합하는 에이전틱 AI를 확산해 나가겠다”고 말했다. 한편 카카오톡의 AI 전략은 화려한 모델 발표보다 일상에서 반복되는 작은 행동을 얼마나 줄여주느냐에 달려 있다. 약속 장소를 찾고, 비교하고, 공유하고, 예약하는 과정은 누구에게나 익숙한 불편이다. 카나나가 이 과정을 자연스럽게 처리한다면 카카오톡은 메신저를 넘어 생활 실행 플랫폼으로 한 단계 더 움직일 수 있다.2026-07-08 07:50:56
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오라클, ISG AI 플랫폼 평가 1위…통합 AI 전략 경쟁력 입증 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 기업 업무 전반으로 확산되면서 AI 플랫폼 경쟁의 핵심이 개별 모델 성능보다 데이터와 거버넌스, AI 에이전트를 얼마나 유기적으로 통합하느냐로 옮겨가고 있다. 이에 오라클이 글로벌 시장조사업체의 AI 플랫폼 평가에서 종합 1위에 오르는 등 기업용 AI 플랫폼 경쟁력을 앞세워 AI 플랫폼 시장 공략을 강화하는 것으로 평가된다. 6일 오라클은 글로벌 기술 조사기관 ISG의 '2026 AI 및 데이터 플랫폼 바이어스 가이드'에서 AI 및 데이터 플랫폼 관련 전체 평가를 통틀어 '종합 리더'로 선정됐다고 밝혔다. 오라클은 AI 및 데이터 플랫폼을 비롯해 AI 에이전트, AI 거버넌스 및 운영, 에이전틱 AI 및 생성형 AI, 소버린 AI 및 데이터 등 총 9개 분야에서 최고 등급인 '모범' 평가를 받았다. ISG는 제품 경쟁력과 고객 경험, 시장 영향력 등을 종합적으로 평가해 기업의 현재와 미래 수요 대응 역량을 분석하는 기관이다. 오라클은 이번 평가를 계기로 데이터와 AI를 통합한 플랫폼 전략을 더욱 강화할 방침이다. 생성형 AI를 넘어 AI 에이전트 활용이 확대되는 시장 변화에 맞춰 데이터와 AI 모델, 애플리케이션, AI 에이전트를 하나의 환경에서 운영할 수 있는 통합 플랫폼 경쟁력을 앞세워 기업 고객 확보에 속도를 낸다는 전략이다. 오라클은 이러한 전략의 핵심으로 '오라클 AI 데이터 플랫폼'을 제시했다. 기업이 데이터가 저장된 환경에서 직접 AI를 활용할 수 있도록 지원하는 것은 물론 생성형 AI와 에이전틱 AI를 업무 환경에 맞게 적용할 수 있도록 설계한 것이 특징이다. 해당 플랫폼은 데이터와 비즈니스 맥락, 언어, 워크플로우, 거버넌스를 통합 관리해 기업이 AI 서비스를 구축하고 배포, 운영, 모니터링하는 전 과정을 지원한다. 여러 도구를 별도로 연결하지 않고 하나의 플랫폼에서 AI 운영 체계를 구축할 수 있도록 지원해 시범사업(PoC)에 머물던 AI 활용을 실제 업무 환경으로 확대하는 데 초점을 맞췄다. 특히 AI를 업무 프로세스와 직접 연계해 실무 부서가 AI를 활용한 의사결정을 수행하고 업무 자동화와 지속적인 성능 개선까지 추진할 수 있도록 지원한다. 오라클은 이를 통해 기업들이 AI를 단순 실험 수준이 아닌 전사적인 업무 혁신 도구로 활용할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 오라클은 향후 데이터와 AI를 통합한 플랫폼 경쟁력을 기반으로 기업들이 AI를 실제 업무 환경에 빠르게 적용하고 확장할 수 있도록 지원하는 한편 글로벌 엔터프라이즈 AI 시장에서 입지를 확대해 나갈 계획이다. 아난드 오라클 총괄 부사장은 "엔터프라이즈 AI는 데이터와 AI 모델, 애플리케이션, AI 에이전트가 신뢰도와 거버넌스가 확보된 환경에서 긴밀하게 연결될 때 비로소 실질적인 가치를 창출할 수 있다"며 "이번 ISG의 종합 리더 선정은 고객의 AI 혁신과 확장을 지원하기 위한 오라클의 노력을 보여주는 의미 있는 성과"라고 말했다.2026-07-06 16:49:53
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![[데스크 칼럼] 촉법연령은 낮추고, 국가는 끝까지 책임져야 한다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/05/20260705143342475200.jpg)
촉법연령은 낮추고, 국가는 끝까지 책임져야 한다 [경제일보] 소년범죄 피해자에게 가해자의 나이는 첫 번째 질문이 아니다. 흉기에 다쳤다면 상처가 남고, 집단폭행을 당했다면 학교에 다시 가는 일부터 두려워진다. 성범죄 피해를 입은 아이와 가족에게는 일상이 무너진다. 가해자가 열세 살이라는 사정이 피해의 크기를 줄여주지는 않는다. 현행 형법은 14세가 되지 않은 사람에게 형사책임을 묻지 않는다. 10세 이상 14세 미만의 촉법소년은 소년부 심리를 거쳐 보호관찰이나 소년원 송치 같은 보호처분을 받을 수 있다. 그렇다고 형사재판을 받는 것과 같은 무게의 책임이 따르는 것은 아니다. 피해자와 가족의 눈에는 법이 가해 소년의 나이부터 살피고, 자신들이 겪은 고통은 뒤로 미루는 것으로 비칠 수밖에 없다. 촉법연령은 낮춰야 한다. 살인과 강도, 성폭력, 흉기 사용, 집단폭행처럼 타인의 생명과 신체를 심각하게 침해한 범죄라면 더욱 그렇다. 보호처분을 받고도 폭력과 절도를 반복하는 소년에게도 마찬가지다. 범행의 결과를 알면서도 타인에게 중대한 해악을 입히는 행위까지 나이 하나만으로 형사사법의 바깥에 둘 이유는 약하다. 소년에게 성인과 똑같은 처벌을 하자는 뜻은 아니다. 열세 살의 판단력과 책임 능력을 성인과 동일하게 볼 수는 없다. 수사와 재판, 형의 집행도 소년의 발달 단계와 회복 가능성을 고려해야 한다. 그렇더라도 책임의 경계는 분명해야 한다. 자신이 저지른 일이 누군가의 삶을 어떻게 훼손했는지, 그 행동에 왜 법적 책임이 따르는지를 가르치지 않는 교화는 훈계에 그치기 쉽다. 형벌에는 재범을 막고 사회를 지키는 기능만 있는 것이 아니다. 응보 역시 형벌의 중요한 목적이다. 응보는 피해자의 분노를 대신 풀어주는 보복이 아니다. 국가가 범죄의 위법성과 피해의 무게를 공식적으로 확인하고, 가해자에게 그에 상응하는 책임을 묻는 일이다. 법원이 책임을 선언할 때 피해자는 자신이 겪은 일이 사적인 불운이나 아이들 사이의 다툼으로 축소되지 않았음을 확인한다. 소년범죄 논의에서는 가해 소년의 성장 가능성과 교화 필요성이 자주 강조된다. 그 원칙은 필요하다. 그러나 가해 소년의 장래를 살핀다는 이유로 피해자의 상처와 불안을 주변으로 밀어낼 수는 없다. 피해자 보호는 소년사법의 부수적 과제가 아니다. 소년사법이 시민의 신뢰를 얻기 위해 가장 먼저 지켜야 할 기준이다. 촉법연령 하향은 그 출발점이 될 수 있다. 법의 문턱만 낮춰 놓고 소년을 다시 방치한다면, 제도는 또 다른 실패를 낳는다. 가해 소년은 더 깊은 비행으로 들어가고, 피해자는 계속 늘어난다. 소년분류심사원의 현실은 국가가 소년범죄에 얼마나 임시방편으로 대응해 왔는지를 드러낸다. 지난해 새로 위탁된 소년은 5489명이었다. 4년 전보다 42% 증가했다. 2025년 하루 평균 수용 인원은 460명으로 정원 410명을 넘어섰다. 원칙상 한 달인 위탁 기간도 절반가량이 연장됐다. 심사원은 이미 정원을 넘긴 인원을 안고 돌아가고 있다. 소년분류심사원은 단순히 소년을 머물게 하는 시설이 아니다. 법원이 처분을 정하기 전 가정환경과 학교생활, 또래관계, 정신건강, 중독 문제를 살피고 재비행 위험을 판단하는 기관이다. 심사관이 작성한 분류심사서는 소년의 처분을 정하는 재판부 판단에 중요한 자료가 된다. 그런데 전국 심사관은 22명에 불과하다. 한 사람이 해마다 250건 안팎을 맡아야 한다. 정신질환과 약물·도박 문제, 가정 해체와 학대 경험, 학교 부적응까지 겹친 소년을 짧은 기간에 파악하고 적절한 처우를 정하는 일은 간단하지 않다. 심사원에 들어오는 소년 세 명 중 한 명이 정신질환을 안고 있다는 현장 진단까지 나온다. 상담과 치료, 교육을 맡을 인력은 부족하고, 심사관들은 사건 처리와 행정 업무, 야간근무까지 감당해야 한다. 심사원 안에서 달라지는 소년도 적지 않다. 규칙적인 생활을 배우고, 끼니를 챙겨 먹으며, 상담을 통해 자신의 문제를 들여다본다. 밖에서 굶거나 약물에 손댔던 소년이 생활을 회복하는 경우도 있다. 하지만 평균 44일의 변화는 심사원 문을 나서는 순간 흔들리기 쉽다. 소년은 다시 가출을 반복하던 집으로 돌아간다. 학교에서는 이미 낙오자로 취급받고, 범행을 함께했던 또래는 연락을 기다린다. 도박과 폭력, 성착취와 마약에 닿는 온라인 공간도 그대로 남아 있다. 심사원에서 재비행 위험을 진단해 놓고도 가정과 학교, 보호관찰소와 지역사회가 뒤를 잇지 못하면 심사 결과는 보고서에 머문다. 재위탁률이 40%를 넘는 현실도 같은 맥락에서 읽어야 한다. 심사원에 여러 차례 드나드는 소년이 생기는 이유를 개인의 의지 부족만으로 설명할 수 없다. 보호관찰 약속을 지키지 못하고 학교 출석이 무너진 소년에게는 그 약속을 지킬 수 있는 생활 기반부터 없는 경우가 많다. 부모는 돌볼 여력이 없고, 학교는 손을 놓으며, 보호관찰관은 지나치게 많은 사건을 맡는다. 지역사회 상담기관은 도움을 청하는 소년에게만 문을 연다. 가장 먼저 손을 내밀기 어려운 소년에게 스스로 찾아오라고 요구하는 방식이다. 국가의 관리 실패는 결국 새로운 피해로 돌아온다. 재비행은 숫자가 아니다. 누군가에게는 두 번째 폭행이고, 또 다른 누군가에게는 처음 겪는 공포다. 가해 소년을 제대로 붙들지 못한 국가는 다음 피해자를 막을 기회도 놓친다. 재범 방지는 가해 소년만을 위한 정책이 아니다. 가장 현실적인 피해자 보호 정책이다. 촉법연령을 낮춘다면 처벌 뒤의 관리도 함께 강화해야 한다. 중대 범죄나 반복 비행으로 보호처분 또는 형사처분을 받은 소년에게는 전담 사례관리자가 필요하다. 보호관찰소와 학교, 지방자치단체, 상담기관이 각자 공문만 주고받는 방식으로는 부족하다. 한 명의 담당자가 소년의 출석과 치료, 가정환경, 또래관계, 직업교육을 지속적으로 확인하고 필요한 기관을 연결해야 한다. 보호자 책임도 분명히 해야 한다. 부모의 방임과 폭력, 중독과 가정 붕괴가 비행의 배경이라면 소년만 교육해서는 달라질 것이 없다. 보호자 상담과 교육, 필요한 경우 가정에 대한 개입이 병행돼야 한다. 아이를 심사원에 맡긴 뒤 집안은 예전과 다름없이 두고 “다시 잘해 보라”고 돌려보내는 방식은 재비행을 막지 못한다. 학교도 더 이상 방관할 수 없다. 재적만 유지한 채 교실에서 사실상 밀려난 소년이 적지 않다. 일반 학교로 돌아가기 어렵다면 대안교육과 직업교육으로 이어져야 한다. 수업을 듣지 않고, 일할 곳도 없으며, 집에서도 돌봄을 받지 못하는 소년에게 보호관찰 준수만 요구하는 것은 현실과 동떨어진 처방이다. 촉법연령 하향은 소년을 포기하자는 말이 아니다. 더 이른 시점에 책임을 가르치고, 그 책임이 다음 범죄로 이어지지 않도록 국가가 더 오래 관리하자는 요구다. 피해자에게는 “당신이 겪은 피해를 법은 가볍게 여기지 않는다”고 말할 수 있어야 한다. 가해 소년에게는 “나이가 책임을 지워주지는 않지만, 국가는 당신을 다시 범죄로 밀어 넣지도 않겠다”고 말할 수 있어야 한다. 촉법연령을 낮추는 일은 출발일 뿐이다. 심사원에서 44일을 보낸 뒤에도 국가가 소년의 삶을 붙들 수 있어야 한다. 책임을 묻되 방치하지 않고, 피해자를 보호하되 소년의 재기를 포기하지 않는 제도. 그 두 가지를 함께 해내지 못한다면 촉법소년 논쟁은 언제까지나 같은 자리만 맴돌게 된다.2026-07-05 14:34:38
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![[800조 전쟁] 삼성·SK 투자 뒤엔 한전과 수공이 있었다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703163718407624.png)
삼성·SK 투자 뒤엔 한전과 수공이 있었다 [경제일보] 삼성전자와 SK하이닉스가 수백조원 규모의 반도체 투자에 나섰지만 정작 사업의 속도를 결정하는 곳은 따로 있다. 전기를 공급하는 한국전력과 물을 공급하는 한국수자원공사다. AI 데이터센터와 반도체 공장은 공장보다 먼저 전력망과 용수 인프라가 구축돼야 하기 때문이다. 3일 업계에 따르면 정부는 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'에서 반도체와 AI 데이터센터 투자 계획뿐 아니라 전력과 용수 공급 계획을 함께 제시했다. 용인 반도체 클러스터에는 대규모 송전망을 구축하고, 서남권에는 재생에너지와 원전을 활용한 전력 공급 체계를 마련하기로 했다. AI 데이터센터는 전력망 여유가 있는 지역으로 유도하기 위해 345kV 계통 정보를 공개하고 전용 요금제 도입도 추진한다는 전략이다. 결국 이번 메가프로젝트는 삼성전자와 SK하이닉스의 투자 경쟁인 동시에 한전과 수공이 얼마나 빠르게 기반시설을 구축하느냐의 경쟁이라는 분석이 나온다. 공장보다 먼저 필요한 것은 전력망과 용수 용인 반도체 클러스터는 전력과 용수 공급 계획이 모두 구체화되고 있다. 한국전력은 삼성전자가 입주하는 국가산업단지에 대해 2038년까지 신규 LNG 발전기를 연계해 초기 전력을 공급하고 이후 추가 공급 방안을 검토하고 있다. SK하이닉스가 입주하는 일반산업단지도 산단 내 변전소를 신설하고 기존 계통과 연계하는 방식으로 전력을 공급할 예정이다. 용수 공급도 본격적인 착공을 앞두고 있다. 한국수자원공사는 용인 반도체 산업단지 통합용수공급사업 1단계 우선구간을 이달 착공할 예정이며, 계획대로 2031년부터 용수를 공급한다는 방침이다. 현재 사업 추진 과정에서 특별한 변수는 없으며 관계기관과 협의를 이어가고 있다고 했다. 반면 정부가 새롭게 제시한 서남권 반도체 클러스터는 아직 부지조차 확정되지 않았다. 부지가 결정돼야 송전선로와 변전소 위치를 설계하고 장기 송·변전설비계획과 전력수급기본계획 등에 반영하는 절차가 진행된다. 용수 역시 정부 기본구상 이후 한국수자원공사가 세부 계획 수립에 참여할 예정이다. AI 시대에는 '전기가 남는 곳'이 경쟁력 정부가 발표한 '345kV 계통 여유 변전소 정보 공개' 역시 같은 맥락이다. 이는 전력을 추가로 공급할 수 있는 변전소와 이미 용량이 포화된 변전소 현황을 기업들이 미리 확인하도록 하는 제도다. AI 데이터센터 사업자가 전력 공급이 가능한 지역을 선택하도록 유도해 수도권 전력 집중을 완화하려는 목적이 담겨 있다. 정부는 AI 데이터센터 전용 전기요금제도 함께 추진하기로 했지만 실제 제도는 아직 마련되지 않았다. 송전망은 주민협의가 최대 변수…용수는 예정대로 한국전력은 용인 반도체 클러스터의 전력 공급은 이미 단계별 계획에 따라 추진되고 있지만, 서남권 반도체 클러스터는 부지가 확정된 이후에야 구체적인 송전망 계획을 수립할 수 있다는 입장이다. 또 전력망 구축에서 가장 큰 어려움으로는 주민협의를 꼽았다. 송전선로 경과지 확정과 지자체 협의에 상당한 시간이 걸리기 때문에 공사 자체보다 주민 수용성이 사업 일정을 좌우하는 경우가 많다는 설명이다. 정부가 발표한 345kV 계통 여유 변전소 정보는 이미 한전 홈페이지를 통해 공개되고 있으며, 신규 발전사업자가 접속 가능 여부를 미리 확인할 수 있도록 운영되고 있다. 다만 AI 데이터센터 전용 전기요금제는 아직 마련돼 있지 않으며 현재는 일반용 요금 체계를 적용받고 있다고 했다. 한국수자원공사는 용인 반도체 산업단지 통합용수공급사업 1단계를 이달 착공해 계획대로 2031년부터 용수를 공급할 예정이라고 밝혔다. 서남권 반도체 산단에는 동복댐과 주암댐 등을 활용해 하루 65만t 규모의 용수를 공급하는 정부 계획에 맞춰 향후 세부 계획 수립에 참여할 예정이다. 초순수는 기업이 자체적으로 구축하는 영역이며, 수공은 기본적으로 원수 공급을 담당하고 기업 요청이 있을 경우 협력한다는 입장이다. 반도체 공장은 민간 기업이 짓는다. 그러나 공장을 돌리는 전기와 물은 공공 인프라가 공급한다. 송전선 하나가 늦어지고 관로 하나가 지연되면 수백조원 규모의 투자도 계획대로 진행되기 어렵다. 800조원 메가프로젝트의 진짜 승부는 삼성전자와 SK하이닉스의 투자 규모보다 전력망과 용수 인프라를 얼마나 빠르게 구축하느냐에서 갈릴 가능성이 커지고 있다.2026-07-04 13:00:00
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![[800조 전쟁] 엔비디아 독주 균열 노린다…국산 AI칩 퓨리오사AI의 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703093751877178.jpg)
엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.2026-07-03 10:14:43
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![[800조 전쟁] 정유·발전의 GS, AI 전력사업자로 변신한다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/02/20260702094648171848.jpg)
정유·발전의 GS, AI 전력사업자로 변신한다 [경제일보] 정유와 발전을 중심으로 성장해 온 GS가 인공지능(AI) 시대의 전력 인프라 사업자로 체질 전환에 나섰다. AI 데이터센터를 단순한 정보기술(IT) 시설이 아닌 전력 조달과 냉각, 부지, 전력망이 결합된 에너지 산업으로 보고 사업에 뛰어들면서다. AI 시대에는 반도체만큼이나 안정적인 전력 공급이 국가 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠오르고 있다는 점에서 GS의 행보가 주목된다. 앞서 정부는 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 통해 AI 데이터센터를 반도체, 피지컬 AI와 함께 핵심 축으로 제시하고 SK, GS, 네이버 등과 협력해 1단계로 총 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다는 계획을 발표했다. 이 가운데 GS는 강원 동해에서 2.4GW 규모 사업을 추진한다. 향후 확장 계획까지 포함하면 전체 사업 규모는 18GW를 넘어설 것으로 전망된다. 2일 업계에 따르면, GS가 추진하는 2.4GW급 AI 데이터센터는 단일 기준 아시아 최대 규모로 거론된다. 투자 규모도 수십조원에 이를 것으로 예상된다. AI 데이터센터는 그래픽처리장치(GPU)와 고성능 서버가 대규모로 들어서는 만큼 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 서버를 식히기 위한 냉각 설비 역시 막대한 전기를 사용한다. 결국 AI 데이터센터 경쟁력은 서버 숫자가 아니라 얼마나 안정적으로 전력을 확보할 수 있느냐에서 갈린다. GS가 이번 사업의 주체로 거론되는 이유도 여기에 있다. 발전소를 운영하며 축적한 전력 공급 역량과 산업 인프라를 AI 데이터센터 사업으로 연결할 수 있기 때문이다. 발전사업 경험을 기반으로 안정적인 전력 공급 체계를 구축하고, 이를 AI 산업 인프라로 확장할 수 있다는 점이 GS의 가장 큰 경쟁력으로 꼽힌다. 실제 GS는 발전 자산을 이미 확보하고 있다. 충남 당진에는 GS EPS의 LNG복합화력 발전소가, 강원 동해에는 GS동해전력의 발전 자산이 자리하고 있다. 발전소 인근에 데이터센터를 구축하면 장거리 송전에 따른 부담을 줄이고 안정적인 전력 공급이 가능하다. AI 시대에는 발전소가 단순히 전기를 생산하는 시설을 넘어 첨단산업을 끌어들이는 핵심 거점으로 바뀌고 있다는 의미다. 사업 대상지가 동해로 결정된 것도 같은 맥락이다. 동해는 GS동해전력의 발전 기반을 갖춘 지역으로 대규모 전력 공급이 가능하다. 항만과 산업단지 등 기존 산업 인프라도 갖추고 있어 초대형 데이터센터를 구축하기에 상대적으로 유리한 입지로 평가된다. AI 데이터센터 시대에는 전력을 어디서 생산하느냐보다 어디에서 안정적으로 공급할 수 있느냐가 입지 경쟁력을 좌우하는 셈이다. GS의 또 다른 강점은 냉각 기술이다. GS칼텍스는 데이터센터용 액침냉각유 사업에 진출했다. 액침냉각은 서버를 전기가 통하지 않는 특수 액체에 담가 열을 식히는 방식으로, AI 서버처럼 발열이 큰 환경에서 기존 공랭식보다 높은 효율을 낼 수 있다. GS칼텍스는 이미 국내 데이터센터에서 실증을 진행하며 상용화를 준비하고 있다. GS는 AI 데이터센터 사업을 기존 사업의 연장선으로 보고 있다. GS 관계자는 "정부 메가프로젝트에서 GS는 동해 2.4GW 계획으로 발표됐다"며 "기존 역량을 활용해 진출할 수 있는 사업이라고 판단해 AI 데이터센터 사업을 추진하는 것"이라고 했다. 다만 사업 구조는 아직 초기 단계다. GS 관계자는 "그룹 내 계열사가 가진 역량들이 있지만 아직 구체적인 단계가 아니기 때문에 역할이 나눠진 것은 아니다"라며 "전력 조달 방식도 정해진 바 없고 정부와 논의 중인 것으로 알고 있다"고 설명했다. GS칼텍스의 액침냉각유 사업과의 연계 여부에 대해서도 "구체 사업 계획은 향후 단계적으로 정해질 예정"이라고 덧붙였다. 이는 GS가 단순히 데이터센터를 짓는 것이 아니라 그룹이 보유한 발전과 에너지 역량을 AI 산업으로 확장하는 과정이라는 점을 보여준다. 향후 정부와의 협의가 진행되면서 전력 공급 방식과 계열사별 역할도 구체화될 것으로 전망된다. 물론 넘어야 할 과제도 적지 않다. 발전소 인근에 데이터센터를 짓더라도 송전망과 변전설비, 계통 안정성 확보는 별개의 문제다. 대규모 전력을 안정적으로 공급하기 위한 전력망 확충이 필요하다. 인허가와 지역 수용성도 중요한 변수다. 데이터센터는 전력과 용수 사용량이 큰 반면 고용 효과는 제조업보다 제한적이라는 평가를 받는다. 지역사회와의 협의, 환경 영향 최소화, 지역 경제 기여 방안이 함께 마련돼야 한다. 탄소배출 부담도 해결 과제다. LNG복합발전은 석탄보다 친환경적이지만 무탄소 전원은 아니다. 글로벌 빅테크 기업들이 재생에너지 사용을 확대하고 있는 만큼 재생에너지 조달과 에너지저장장치(ESS), 전력구매계약(PPA) 등을 활용한 전력 공급 전략도 요구된다. AI 데이터센터의 수익성을 좌우할 글로벌 클라우드 기업과 AI 기업 확보 역시 향후 사업의 성패를 가를 변수다. 결국 GS의 AI 데이터센터 사업은 에너지 기업의 진화를 보여주는 사례다. 과거에는 정유와 발전이 핵심 사업이었다면 앞으로는 전력 생산을 넘어 전력과 냉각, 부지, 인프라를 통합 제공하는 AI 전력사업자로 역할이 확대될 가능성이 커지고 있다. AI 시대의 경쟁은 반도체 공장만으로 결정되지 않는다. 막대한 전력을 얼마나 안정적으로 공급할 수 있는지가 새로운 산업 경쟁력이 되고 있다. GS가 AI 데이터센터 사업에 뛰어든 것도 이러한 변화에 대응하기 위한 전략으로 풀이된다. 정유와 발전으로 성장한 GS가 AI 시대에는 전력 인프라 기업으로 사업의 무게중심을 옮기고 있다는 평가가 나오는 이유다.2026-07-02 09:51:18
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![[경제일보] 화약서 방산·조선·우주 산업복합체로…한화, M&A로 재계 5위 점프](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/02/20260702075405202776.png)
화약서 방산·조선·우주 '산업복합체'로…한화, M&A로 재계 5위 '점프' [경제일보] 한화는 한국 재계에서 변신의 폭이 가장 큰 그룹 중 하나다. 출발은 화약이었다. 1952년 한국화약으로 시작한 한화는 전후 복구에 필요한 산업용 화약을 국산화하며 성장했다. 도로, 터널, 공장과 항만을 짓던 시대의 뒤편에 한화의 화약이 있었다. 위험한 물질을 다루는 기술, 대형 산업 현장을 뒷받침하는 공급 능력, 국가 기간산업과 맞닿은 제조 감각이 한화의 초기 DNA였다. 약 70년의 시간이 지나 한화의 무대는 크게 달라졌다. 화약은 로켓 추진체와 정밀무기로 이어졌고, 방산은 자주포와 다연장로켓, 항공엔진과 레이더로 넓어졌다. 조선은 액화천연가스 운반선·특수선, 미 해군 정비사업으로 확장됐다. 태양광은 미국 현지 생산망을 통해 에너지 안보 산업으로 바뀌었다. 한화는 이제 방산·조선·우주·에너지를 묶어 산업 플랫폼을 만드는 그룹으로 거듭났다. 올해 공정거래위원회가 공시대상기업집단을 지정하면서 한화는 재계 순위 7위에서 5위로 올라섰다. 삼성 방산 계열 인수, 대우조선해양 인수, KAI 지분 확대 움직임이 누적된 결과다. 한화는 회사를 사서 덩치만 키우는 방식이 아니라 사들인 회사를 기존 사업과 연결해 새로운 산업 지도를 그리는 방식으로 성장해왔다. M&A로 체급 바꾼 한화식 성장법 한화 DNA의 핵심은 인수합병(M&A)을 통한 체급 변화다. 결정적 전환점은 2015년 삼성테크윈과 삼성탈레스 인수였다. 당시 삼성그룹이 방산·화학 계열을 정리하는 과정에서 한화가 이를 받아들였다. 시장에서는 부담을 우려하는 시선도 있었지만, 시간이 지나면서 이 거래는 한화 방산의 판을 바꾼 승부수가 됐다. 삼성테크윈은 한화에어로스페이스로, 삼성탈레스는 한화시스템의 축으로 이어졌다. 항공엔진, 방산전자, 레이더, 지휘통제, 정밀무기라는 가치사슬이 한화 안에서 연결되기 시작했다. 2023년 대우조선해양 인수는 두 번째 체급 변화였다. 한화는 대우조선해양을 인수해 한화오션으로 새출발시켰다. 한화 계열 5개사는 약 2조원을 투입해 한화오션 지분 49.3%를 확보했다. 조선은 한화에 낯선 산업처럼 보이지만, 실제로는 방산·에너지와 맞닿아 있다. LNG 운반선은 에너지 운송이고, 특수선은 해양 방산이며, 해양플랜트는 대형 엔지니어링이다. 한화는 조선을 별도 산업이 아니라 방산과 에너지를 잇는 플랫폼으로 본 셈이다. 최근 한화가 KAI 지분 확대에 나선 것도 같은 맥락이다. 한화는 올해 말까지 한국항공우주산업(KAI)의 지분을 그룹 합산 12% 이상으로 높일 예정이다. KAI는 국내 유일의 완제 항공기 개발·제조 기업이자 위성·항공 전투체계 역량을 가진 기업이다. 이에 한화의 KAI 지분 확대는 항공기, 위성, 엔진, 레이더, 발사체를 묶는 '한국형 항공우주 체계'를 구상하는 포석으로 읽힌다. 한화 방산의 성장세도 이와 같은 전략을 뒷받침한다. 한화에어로스페이스는 K9 자주포와 천무 다연장로켓을 앞세워 유럽과 중동 시장에서 존재감을 키워왔다. 올해 한화에어로스페이스는 노르웨이에 장거리 포병체계와 로켓을 공급하는 대형 계약을 따냈다. 유럽 안보 불안과 각국의 재무장 흐름은 한국 방산에 기회가 됐고, 한화는 빠른 납기와 검증된 양산체계로 그 기회를 잡고 있다. 방산·조선·우주로 이어지는 산업 플랫폼 한화의 강점은 단품 무기를 넘어 체계를 팔 수 있다는 데 있다. 자주포, 다연장로켓, 항공엔진, 레이더, 함정, 위성, 정비, 금융 조달을 하나로 묶을 수 있다면 한화는 한국형 방산 플랫폼 기업으로 올라설 수 있다. 한화오션은 바다, 한화에어로스페이스는 지상화력과 엔진, 한화시스템은 눈과 두뇌, KAI 지분 확대는 하늘과 우주를 향한 연결고리를 맡는 구조다. 이 조합이 실제 시너지로 이어지면 한화는 한국 재계에서도 드문 산업 복합체가 된다. 태양광 사업도 한화 DNA를 설명하는 또 다른 축이다. 한화큐셀은 미국 조지아주 카터스빌 공장에서 태양광 셀 생산을 시작했다고 밝혔다. 해당 공장은 잉곳·웨이퍼·셀·모듈을 한곳에서 만드는 미국 내 수직계열화 공장이다. 방산과 태양광은 달라 보이지만, 한화가 읽는 문법은 비슷하다. 공급망을 장악하고, 현지 생산을 깔고, 국가 전략산업의 흐름에 올라타는 방식이다. 방산에서는 안보가, 태양광에서는 에너지 안보가 시장을 움직인다. 한화의 방향은 뚜렷하다. 한화는 소비자에게 친숙한 브랜드라기보다 국가 인프라와 안보, 에너지, 해양, 우주를 잇는 산업재 그룹으로 자신을 다시 규정하고 있다. 삼성은 '초격차', 현대차는 '제조와 공급망', SK는 '포트폴리오 전환'을 말한다면, 한화는 산업의 뼈대를 사들여 다시 조립하는 방식으로 성장해왔다. 재계 관계자는 "한화 DNA의 본질은 화약 그 자체가 아니라 위험을 통제하고, 큰 산업을 버티며, 필요한 기업을 사들여 새 체계를 만드는 능력"이라며 "지금의 한화는 가장 한화다운 길을 걷고 있다"고 했다. 이어 "화약회사에서 출발한 기업이 방산·조선·우주라는 폭발력 있는 산업으로 돌아왔다"며 "체계와 신뢰, 안전과 기술로 증명돼야 하고, 이는 재계 5위로 올라선 한화가 마주한 다음 시험대"라고 덧붙였다. [아주경제 2026년 07월 02일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-02 08:04:11
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KAIST, 동물 몸짓 읽는 AI 개발…신약·정신질환 연구 속도 낸다 [경제일보] 한국과학기술원(KAIST) 연구진이 동물의 움직임을 언어처럼 학습하고 행동의 의미를 해석하는 인공지능(AI)을 개발했다. 생쥐 행동을 정밀하게 읽어 신약 후보물질 평가와 자폐, 우울증, 조현병 등 정신질환 연구에 활용될 수 있는 기술이다. KAIST는 뇌인지과학과 김대수 교수 연구팀이 동물의 움직임을 언어처럼 분석하는 AI 플랫폼 ‘비헤이버트(BehaVERT)’를 개발했다고 1일 밝혔다. 연구 결과는 컴퓨터비전 분야 국제학술지 ‘International Journal of Computer Vision(IJCV)’에 게재됐다. 비헤이버트는 생쥐의 코, 귀, 척추, 사지, 꼬리 등 골격 움직임을 자연어의 단어에 해당하는 ‘토큰’으로 변환해 학습한다. 이후 자연어 처리에 활용되는 BERT 기반 트랜스포머 모델을 적용해 시간 흐름에 따른 행동 패턴과 의미를 파악한다. 기존 AI 행동 분석은 특정 행동을 분류하는 데 머문 경우가 많았다. 비헤이버트는 행동의 순서와 맥락까지 함께 본다. 같은 움직임이라도 어떤 상호작용 속에서 나타나는지에 따라 의미가 달라질 수 있다는 점을 반영한 것이다. 연구팀은 비헤이버트를 사회적 상호작용, 다개체 행동, 3차원 움직임 분석, 자폐 행동 분석 등 국제 표준 벤치마크 5종에 적용했다. 그 결과 모든 평가에서 기존 최고 수준을 뛰어넘었다고 설명했다. 해석 가능성도 강점이다. 비헤이버트는 어떤 행동에 주목해 판단했는지 연구자에게 보여준다. 실험에서 AI는 자폐 모델 생쥐와 정상 생쥐를 구분할 때 ‘입과 입을 맞대는 접촉’에 집중했다. 이는 자폐 모델 생쥐가 접근 행동은 보이지만 실제 사회적 상호작용에는 결함을 보인다는 기존 연구와 일치한다. AI 내부에서는 움직임, 주의, 사회성 등 행동 특성이 체계적으로 정리된 것으로 나타났다. 연구팀은 이를 동물 행동에도 언어와 유사한 의미 구조가 존재할 수 있음을 보여주는 결과로 보고 있다. 이번 연구는 생명과학 전공 연구자들이 직접 AI를 익혀 모델과 학습 전략을 설계했다는 점에서도 의미가 있다. 연구팀은 웹 기반 골격·행동 라벨링 도구와 표준화 데이터셋, 모델 코드도 공개해 다른 연구자들이 활용할 수 있도록 했다. 활용 가능성은 넓다. 신약 개발에서는 후보물질 투여 뒤 나타나는 미세한 행동 변화를 정량적으로 분석할 수 있다. 정신질환 연구에서는 자폐, 우울증, 조현병 동물모델의 행동 특징을 더 정밀하게 비교할 수 있다. 행동유전학과 생태학 분야에서도 개체 간 상호작용과 환경 반응을 분석하는 도구로 쓰일 수 있다. 신승재 박사는 “사람이 정답을 알려주지 않아도 AI가 행동 데이터만으로 스스로 학습해 핵심 행동 특징을 찾아낼 수 있음을 확인했다”고 말했다. 김대수 교수는 “비헤이버트는 행동을 분류하는 수준을 넘어 행동의 의미까지 이해하는 새로운 AI 모델”이라며 “다양한 생명과학 분야에서 새로운 발견을 이끄는 연구 도구가 될 것으로 기대한다”고 밝혔다. 한편 동물 행동 분석은 신약과 뇌질환 연구의 중요한 관문이다. 연구자가 눈으로 관찰하고 분류하는 방식만으로는 미세한 차이와 시간적 맥락을 놓치기 쉽다. 비헤이버트의 의미는 AI가 연구자를 대신한다는 데 있지 않다. 인간이 보지 못한 행동의 구조를 찾아내고 과학자가 다시 검증할 수 있는 새로운 도구를 제공한다는 데 있다.2026-07-01 16:14:40
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