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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
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
SK, 반도체 다음 승부수는 '전기 먹는 AI 공장' [경제일보] 고대역폭메모리(HBM)로 인공지능(AI) 반도체 시장을 선점한 SK그룹이 이번에는 AI 데이터센터에 승부를 걸었다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 SK가 추진하는 5GW 규모 AI 데이터센터 프로젝트도 단순한 설비 투자를 넘어 반도체와 전력, 통신을 아우르는 'AI 인프라 전략'으로 주목받고 있다. 이재명 대통령은 지난달 29일 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 성장축으로 제시했다. 정부는 서남권 반도체 클러스터 조성과 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 통해 AI 산업 생태계를 조성하고 국가 경쟁력을 끌어올리겠다는 구상이다. 정부 전략과 가장 맞닿아 있는 기업은 SK다. SK는 울산에 1GW 규모 AI 데이터센터를 우선 구축한 뒤 중부권과 대경권·호남권·강원권 등으로 거점을 확대해 총 5GW 규모 AI 인프라를 구축하겠다는 계획을 내놨다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략사업으로 공식화하면서 SK의 투자 계획 역시 기업 차원을 넘어 국가 AI 인프라 구축 전략의 한 축으로 의미가 커졌다는 평가다. SK의 승부수는 AI 산업의 경쟁 방식이 달라지고 있다는 점과 맞물린다. 그동안 AI 산업의 경쟁력은 GPU와 고대역폭메모리(HBM) 등 핵심 반도체의 확보와 공급 역량에 초점이 맞춰져 있었다. 하지만 생성형 AI 서비스가 급속도로 확산되면서 이제는 AI 모델을 안정적으로 학습하고 추론할 수 있는 초대형 데이터센터와 이를 뒷받침하는 전력 공급 능력이 새로운 경쟁력으로 부상하고 있다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터와 성격이 다르다. 일반 데이터센터가 기업 서버를 보관·운영하는 공간이라면 AI 데이터센터는 수만 개의 GPU 서버를 연결해 대규모 AI 모델을 학습·추론하는 연산 공장에 가깝다. GPU가 늘어날수록 전력 소비와 발열도 기하급수적으로 증가해 대규모 전력 공급과 냉각 설비, 초고속 통신망을 동시에 갖춰야 한다. AI 시대에 데이터센터가 '전기 먹는 공장'으로 불리는 이유다. 실제로 글로벌 빅테크들도 AI 경쟁력을 데이터센터 확보에 집중하고 있다. AI 모델 개발 경쟁이 치열해질수록 데이터센터와 전력 확보가 핵심 과제로 떠오르면서 AI 산업의 경쟁 축도 반도체에서 AI 인프라 전반으로 확대되는 추세다. 이와 같은 변화는 SK가 가진 사업 구조와 맞물린다. SK는 국내 기업 가운데 AI 데이터센터 구축에 필요한 핵심 요소를 그룹 내부에 가장 폭넓게 갖춘 기업으로 평가받는다. SK하이닉스는 AI 반도체 핵심 부품인 HBM 시장을 선도하고 있고, SK텔레콤은 AI 서비스와 통신 인프라를 담당한다. SK브로드밴드는 인터넷데이터센터(IDC) 운영 경험을 축적했고, SK E&S는 LNG 발전과 전력 사업 역량을 보유하고 있다. AI 반도체부터 네트워크, 데이터센터, 에너지까지 하나의 밸류체인을 구축할 수 있는 사업 포트폴리오를 갖춘 셈이다. 이는 단순히 계열사 간 시너지를 확대하는 수준을 넘어선다. HBM을 공급하는 데 그치지 않고 AI 데이터센터 운영과 전력 공급, 통신망까지 직접 담당하면서 AI 산업 전반에서 새로운 수익원을 확보하겠다는 전략으로 읽힌다. SK는 현재 SK텔레콤을 중심으로 AWS와 함께 울산 AI 데이터센터를 건설 중이다. 이는 오는 2029년부터 전국 거점에 5GW 규모 AI 데이터센터를 순차적으로 오픈하겠다는 SK의 1단계 계획과 맞물린다. 울산은 대규모 산업단지와 항만 등 산업 인프라를 갖춘 지역으로 막대한 전력과 냉각 수요가 필요한 AI 데이터센터 입지로 주목받고 있다. 다만 SK는 향후 AI 수요와 전력 수급 상황 등을 고려해 설비를 단계적으로 늘리는 '램프업' 방식으로 전국 거점 확대에 나설 계획이다. AI 데이터센터는 막대한 전력과 부지, 냉각 인프라를 필요로 하는 만큼 민간 투자만으로 속도를 내기 어렵다. 정부가 AI 데이터센터를 3대 메가 프로젝트의 한 축으로 제시한 것도 이와 같은 병목을 풀기 위한 차원으로 해석된다. 정부는 기업에 부담을 전가하기보다 전력망과 기반시설 확충, 규제 개선 등을 통해 민간 투자를 지원하겠다는 방침이다. 업계에서는 전력 인프라 확충과 부지 확보, 인허가 절차 개선이 AI 데이터센터 확산의 핵심 과제로 꼽힌다. 업계에서는 이번 메가 프로젝트가 단순한 데이터센터 건설 사업을 넘어 국가 AI 경쟁력을 결정하는 분기점이 될 것으로 보고 있다. AI 산업은 더 이상 반도체 하나만으로 경쟁력을 확보하기 어려운 단계에 접어들었고, 반도체와 데이터센터, 전력망, 통신 인프라를 얼마나 유기적으로 구축하느냐가 국가와 기업의 경쟁력을 좌우할 것이라는 설명이다. 결국 SK의 5GW 프로젝트는 데이터센터를 하나 더 짓는 투자 계획이 아니다. HBM으로 AI 반도체 시장에서 경쟁력을 확보한 SK가 이제는 전력과 데이터센터, 통신망까지 연결하는 AI 인프라 생태계 구축에 나선 것이다. 정부의 3대 메가 프로젝트가 AI 시대 국가 경쟁력의 방향을 제시했다면 SK의 5GW 프로젝트는 그 전략을 현실로 구현하려는 민간의 첫 번째 대형 실험이라는 점에서 의미가 크다. SK텔레콤 관계자는 "현재 정부와는 AI 데이터센터 사업과 관련해 초기 단계의 협의를 진행하고 있는 상황"이라며 "구체적인 지원 방안이나 그룹 차원의 역할 분담 등에 대해서는 아직 논의를 시작하는 단계"라고 했다. 이어 "최태원 SK그룹 회장이 국민보고회에서 밝힌 것처럼 AI 데이터센터와 반도체 생산기지 등 AI 인프라는 다양한 산업이 함께 성장하는 기반이자 대한민국의 핵심 성장 동력이 될 것"이라며 "SK는 AI를 통해 대한민국의 성장에 기여하고 글로벌 AI 생태계를 주도할 수 있도록 노력하겠다"고 덧붙였다.
2026-07-01 16:48:58
오찬을 넘어 국정 협력으로, 지금은 대한민국을 재설계할 때다 [경제일보] 이재명 대통령과 문재인 전 대통령의 오찬은 전·현직 대통령의 예우를 넘어 우리 정치가 어디로 나아가야 하는지를 보여주는 중요한 상징적 자리다. 여권 내부에서는 당 대표 선출을 앞두고 다양한 의견과 노선이 제기되고 있다. 집권 여당에서는 정책 방향과 국정 운영 방식을 둘러싼 토론이 이어지는 것도 자연스러운 일이다. 그러나 지금 대한민국이 마주한 현실을 생각하면 정치의 중심은 내부 경쟁이 아니라 국가 경쟁력 강화에 맞춰져야 한다. 세계는 거대한 전환기에 들어섰다. 생성형 AI는 산업과 일자리, 교육과 행정, 국방과 금융까지 국가 시스템 전반을 바꾸고 있다. 여기에 미·중 전략 경쟁, 중동 정세의 불안, 우크라이나 전쟁의 장기화, 공급망 재편, 저출생과 고령화, 지방 소멸 등 복합 위기가 동시에 진행되고 있다. 과거의 정치 문법만으로는 이러한 도전에 대응하기 어렵다. 이제 대한민국은 부분적인 보수나 미세한 조정보다는 국가 운영 시스템을 시대 변화에 맞게 다시 설계하는 수준의 혁신을 고민해야 한다. 중요한 것은 용어가 아니라 내용이다. 국민이 체감하는 성장 전략을 마련하고, AI를 국가 경쟁력의 핵심 축으로 육성하며, 산업과 교육, 행정과 규제를 미래 환경에 맞게 혁신하는 것이 시대적 과제다. 집권 세력도 이러한 시대적 요구에 부응해야 한다. 선거를 치르는 정당과 국정을 운영하는 집권 세력은 역할이 다르다. 집권 이후에는 지지층의 기대를 존중하는 동시에 국민 전체의 삶을 책임지는 균형감각이 필요하다. 국정 운영은 통합과 협력, 그리고 실용적 해법을 통해 성과를 만들어 내는 과정이다. 문재인 전 대통령 역시 민주개혁 진영의 중요한 정치적 자산이다. 국정 경험을 가진 전직 대통령의 조언과 협력은 국가적으로도 의미가 있다. 이재명 대통령 또한 전임 정부의 성과와 경험을 존중하면서 새로운 시대에 맞는 정책과 비전을 제시해야 한다. 정치적 연속성과 시대적 혁신은 상충하는 가치가 아니라 함께 추구할 수 있는 목표다. 민주당 역시 내부 경쟁을 미래 비전 경쟁으로 승화시켜야 한다. 다양한 의견은 민주주의의 힘이지만, 그것이 소모적 갈등으로 이어져서는 안 된다. 집권당의 책무는 정권의 성공이 아니라 국민의 성공이며, 국정의 안정이 곧 국민의 안정이라는 사실을 잊지 말아야 한다. AI 시대 국가 경쟁은 더 이상 특정 산업만의 문제가 아니다. 반도체와 데이터센터, 소프트웨어와 피지컬 AI, 교육 혁신과 규제 개혁, 지역 균형발전과 인재 양성은 하나의 국가 전략으로 연결되어야 한다. 이러한 과제를 추진하기 위해서는 정부와 여당은 물론 사회 각계의 협력이 절실하다. 오늘의 오찬이 단순한 정치 일정으로 끝나지 않기를 기대한다. 국정 운영을 위한 신뢰를 쌓고, 미래를 위한 협력의 출발점이 되기를 바란다. 지금 대한민국에 필요한 것은 과거를 둘러싼 논쟁보다 미래를 향한 공동의 비전이다. 정치는 갈등을 확대하는 기술이 아니라 국가의 역량을 하나로 모으는 지혜여야 한다. 대한민국은 지금 새로운 도약의 문 앞에 서 있다. 정치가 시대의 변화를 읽고 국민을 하나로 모을 때, AI 시대의 국가 경쟁력도 비로소 힘을 얻게 될 것이다.
2026-07-01 15:24:00
3대 메가프로젝트, 800조보다 중요한 것은 반도체와 AI 연결 [경제일보] 800조원, 550조원, 1000조원. 이재명 대통령이 공개한 '3대 메가프로젝트'는 숫자만으로도 압도적이었다. 삼성전자와 SK그룹의 대규모 투자 계획까지 더해지면서 발표 직후 관심은 자연스럽게 투자 규모와 지역별 배치에 쏠렸다. 정치권에서는 호남 투자 비중을 둘러싼 공방도 이어졌다. 그러나 이번 발표를 조금만 다른 시각에서 들여다보면 숫자보다 먼저 읽혀야 할 메시지가 있다. 정부가 발표한 것은 '3대 메가프로젝트'였지만 산업계가 받아들여야 할 키워드는 따로 있다. 바로 'AI 공급망'이다. 이번 프로젝트는 반도체 팹 확충, AI데이터센터(AIDC) 구축, 피지컬AI 육성이라는 세 개의 사업으로 구성됐다. 그러나 이를 각각의 투자 계획으로만 바라보면 이번 발표의 의미를 절반밖에 읽지 못한다. 이번 프로젝트의 핵심은 개별 산업을 육성하는 데 있는 것이 아니라 반도체 생산부터 AI 서비스 구현, 제조업 적용까지 하나의 생태계로 연결하는 데 있다. 정부가 제시한 '3대 메가프로젝트'는 세 개의 사업이 아니라 대한민국 AI 경쟁력을 떠받칠 산업 구조를 새롭게 설계하는 청사진에 가깝다. 반도체는 AI의 연산 능력을 결정하는 핵심 부품이다. 이렇게 생산된 반도체는 AI데이터센터에서 막대한 데이터를 처리하는 데 활용되고 데이터센터에서 학습한 AI는 다시 로봇과 스마트팩토리, 자율 제조 등 피지컬AI 산업으로 확장된다. 다시 말해 반도체와 데이터센터, 피지컬AI는 각각의 산업이 아니라 하나의 가치사슬 안에서 유기적으로 맞물리는 구조다. 어느 한 축이 흔들리면 나머지 산업도 경쟁력을 유지하기 어려운 이유다. 이 점은 글로벌 AI 경쟁 구도와도 맞닿아 있다. 미국이 생성형 AI 플랫폼과 거대언어모델(LLM) 경쟁을 주도하고 있다면 한국은 세계 최고 수준의 제조 경쟁력을 기반으로 AI 공급망을 구축하는 전략을 선택한 셈이다. 반도체 생산 역량과 제조업 기반을 AI 시대의 경쟁력으로 연결하려는 시도라는 점에서 이번 프로젝트의 의미는 단순한 투자 계획 그 이상의 의미를 갖는다. 그동안 국내에서는 대규모 산업 프로젝트가 발표될 때마다 투자 금액에만 관심이 쏠리는 경향이 있었다. 하지만 이번 발표의 의미는 투자 규모에만 있지 않다. 반도체와 AI데이터센터, 피지컬AI를 하나의 산업 전략으로 묶어냈다는 데 더 큰 의미가 있다. 물론 AI 공급망은 반도체 공장과 데이터센터를 짓는 것만으로 완성되지 않는다. 첨단 반도체 생산에는 대규모 전력과 초순수 등 안정적인 용수 공급이 필수고 AI데이터센터 역시 막대한 전력을 안정적으로 공급할 송전망과 전력 인프라가 갖춰져야 비로소 제 기능을 할 수 있다. 여기에 AI와 반도체 전문 인력 양성, 지역 정주 여건 개선, 인허가 절차의 신속한 추진까지 유기적으로 맞물려야 비로소 정부가 그리는 청사진도 현실이 된다. 결국 이번 프로젝트는 개별 기업의 투자만으로 완성될 수 있는 사업이 아니다. 정부 정책, 지방자치단체의 인프라 조성, 기업의 투자 및 인재 확보가 동시에 맞물릴 때 완성형 AI 산업 생태계가 작동할 수 있다. 결국 이번 3대 메가프로젝트의 성패를 가를 것은 투자 규모가 아니다. AI 공급망을 적기에 구축하고 산업 전반을 유기적으로 연결하는 역량이 성패를 좌우한다. 이번 발표가 대한민국 AI 산업의 새로운 출발점으로 기록될지, 또 하나의 대형 투자 계획에 머물지는 결국 추진 속도와 완성도에 달려 있다.
2026-06-30 16:22:01
일본 기업 56.9% "베트남 투자 확대"…하노이, 고품질 FDI 유치 박차 글로벌 공급망 재편 속에서 베트남이 일본 기업들의 주요 투자처로 다시 한번 주목받고 있다. 최근 일본무역진흥기구(JETRO)가 발표한 실태조사에 따르면 베트남에 진출한 일본 기업의 56.9%가 "향후 1~2년 내 현지 사업을 확대하겠다"고 응답했다. 이는 아세안 국가 가운데 2년 연속 가장 높은 수준으로 단순한 비용 절감을 넘어 장기 성장성을 고려한 외국인직접투자(FDI) 확대 흐름을 보여준다. 특히 베트남 수도 하노이는 최근 국회를 통과한 수도법과 '100년 비전 수도 마스터플랜'을 기반으로 새로운 성장 국면에 들어서고 있다. 오자사 하루히코 JETRO 하노이 사무소장은 최근 열린 하노이시 투자진흥 콘퍼런스에서 "베트남 진출 일본 기업의 67.5%가 2025년 흑자를 전망하고 있다"며 "이는 2009년 이후 최고 수준으로 현지 비즈니스 환경에 대한 신뢰가 높아지고 있음을 보여준다"고 밝혔다. 일본 기업들이 베트남에 주목하는 배경에는 안정적인 정치·사회 환경과 지속적인 규제 완화가 자리하고 있다. 이 같은 투자 흐름은 하노이의 새로운 도시 발전 전략과 맞물려 첨단 고부가가치 산업으로 빠르게 이동하고 있다. 하노이시는 단순 제조업 중심의 투자 유치에서 벗어나 인공지능(AI), 반도체, 데이터센터, 친환경 녹색 산업 등 하이테크 생태계 구축에 역량을 집중하고 있다. 장기 투자에 성공한 일본 대기업들의 사례도 이를 뒷받침한다. 스미토모 그룹은 1997년부터 하노이 탄롱산업단지에 누적 30억 달러를 투자해 왔으며 최근에는 베트남 BRG그룹과 함께 탄소중립형 '북하노이 스마트시티' 프로젝트를 순조롭게 진행하고 있다. 스미토모 측은 "하노이시 당국의 적극적인 행정 지원과 투명한 소통이 장기 투자를 가능하게 한 결정적 요인"이라고 평가했다. 하노이가 독자적인 투자 인센티브와 장기 발전 전략을 바탕으로 새로운 FDI 거점으로 부상함에 따라 글로벌 시장에서 일본과 경쟁하는 한국 기업들 역시 하노이를 중심으로 한 첨단 산업과 인프라 시장 진출 전략을 재검토할 필요가 있다는 분석이 나온다.
2026-06-30 09:48:39
AI 투자도 '원팀'으로…SK, 美 법인 중심 계열사 AI 역량 결집 [경제일보] SK그룹이 미국 법인을 중심으로 계열사별로 분산돼 있던 인공지능(AI) 투자 역량을 하나로 모으며 그룹 차원의 AI 투자 체계 구축에 속도를 내고 있다. 반도체와 통신, 투자 기능을 하나의 플랫폼으로 연결해 AI 산업 전반에서 시너지를 극대화하려는 전략으로 풀이된다. 29일 업계에 따르면 SK텔레콤은 최근 미국 법인 'SK hynix NAND Product Solutions Corp.'의 신주 1198주를 약 7383억8400만원(약 4억8000만 달러)에 취득하는 약정을 체결했다. 취득 예정 기간은 지난 25일부터 오는 2030년 6월 25일까지다. 자금은 일시에 납입하는 방식이 아니라 필요 시 약정 한도 내에서 투자금을 집행하는 '캐피털 콜(Capital Call)' 방식으로 투입된다. 해당 법인은 SK하이닉스와 솔리다임이 약 100억 달러를 공동 출자해 미국에 설립한 법인이다. 공시상 주요 사업은 반도체 판매 및 연구개발(R&D)이며 최근에는 AI 인프라 분야를 중심으로 글로벌 투자와 사업 기회를 발굴하는 거점 역할을 맡을 것으로 알려졌다. 법인 대표자는 송현종 SK하이닉스 사장이 맡고 있다. 이번 출자는 단순한 재무투자 이상의 의미를 갖는다는 평가다. 앞서 SK㈜와 SK이노베이션도 각각 2억5000만달러와 3억8000만달러를 출자한 데 이어 SK텔레콤까지 참여하면서 그룹 차원의 공동 AI 투자 플랫폼 구축이 본격화하는 모습이기 때문이다. 그동안 SK그룹은 계열사별로 AI 사업과 투자를 추진해왔다. SK하이닉스는 고대역폭메모리(HBM)와 기업용 SSD 등 AI 메모리 경쟁력을 강화해왔고 SK텔레콤은 AI 데이터센터(AIDC), AI 에이전트 '에이닷(A.)', GPU 기반 AI 인프라 사업을 확대해왔다. SK㈜는 그룹 차원의 미래 투자와 전략 기능을 담당해왔다. 업계에서는 AI 산업이 반도체와 데이터센터, 클라우드, AI 서비스가 유기적으로 연결되는 생태계 경쟁으로 재편되면서 계열사 간 투자 역량을 하나로 묶어 의사결정 속도를 높이려는 전략으로 보고 있다. AI 투자 대상을 그룹 차원에서 발굴하고 사업 협력까지 연계할 수 있는 구조를 구축하려는 의도라는 분석이다. 특히 미국을 중심으로 AI 기술 기업과 인프라 기업에 대한 투자가 빠르게 확대되는 상황에서 그룹 내 투자 기능을 통합하면 투자 검토부터 사업 협력까지 보다 효율적으로 추진할 수 있다는 평가다. AI 반도체를 공급하는 SK하이닉스와 AI 서비스 및 데이터센터를 운영하는 SK텔레콤 간 협력도 한층 강화될 것으로 전망된다. 재계에서는 이번 미국 법인이 향후 SK그룹 AI 투자의 핵심 거점으로 자리 잡을 가능성에도 주목하고 있다. AI 반도체뿐 아니라 데이터센터, AI 소프트웨어, 차세대 컴퓨팅 등 AI 인프라 전반으로 투자 범위가 확대될 경우 계열사 간 기술 협력과 사업 연계도 더욱 강화될 것으로 예상된다. 다만 이번 출자가 전략적 투자(SI) 성격인지 단순 재무적 투자(FI) 성격인지 향후 다른 계열사의 추가 참여 여부와 구체적인 투자 대상 등은 아직 공개되지 않았다. SK하이닉스 관계자는 "AI Company는 미국 현지에서 AI 핵심 역량을 보유한 기업을 발굴하고 투자와 사업화를 추진하는 전담 조직 역할을 수행하게 될 것"이라며 "메모리 공급자를 넘어 AI 산업 전반의 전략적 파트너로 도약하고 여기서 확보한 역량을 SK그룹 차원의 시너지로 연계하는 방안도 구상하고 있다"고 말했다.
2026-06-29 16:33:26
기후부, AI 시대 '전기 국가' 선언…반도체·데이터센터 전력망 전면 재편 [경제일보] 정부가 반도체와 인공지능(AI) 산업을 뒷받침하기 위한 '전기 국가' 비전을 제시했다. AI 데이터센터와 반도체 공장에 필요한 전력과 용수를 국가가 책임지고 공급하는 한편, AI 데이터센터 전용 전기요금과 지역별 전기요금제 도입을 추진해 AI 시대 전력 경쟁력을 확보하겠다는 구상이다. 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 김성환 기후에너지환경부 장관은 "반도체와 AI 데이터센터, 피지컬 AI는 모두 전기 없이는 작동할 수 없다"며 "깨끗하고 안정적인 전기를 기반으로 AI 시대를 선도하는 전기 국가를 만들겠다"고 밝혔다. 정부는 최우선적으로 반도체 산업에 필요한 전력과 용수를 적기에 공급하는 데 역량을 집중할 계획이다. 그동안 원전과 태양광, 풍력 등으로 생산한 전력을 수도권으로 공급하는 역할에 머물렀던 호남을 생산과 소비가 함께 이뤄지는 첨단산업 거점으로 키운다는 방침이다. 이를 위해 서남권 반도체 클러스터에는 약 6.3GW의 전력과 하루 65만톤 규모의 용수를 공급하고, 향후 추가 수요에도 대응할 수 있도록 전력과 용수 인프라를 선제적으로 구축한다. 용인 반도체 클러스터에도 약 15GW의 전력과 하루 150만톤의 용수를 차질 없이 공급할 예정이다. 지역별 전기요금제 도입도 추진한다. 발전시설이 위치한 지역에서 생산한 전기를 해당 지역 산업이 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 제도를 개선해 철강과 석유화학 등 전통 제조업은 물론 반도체 등 첨단산업의 지방 경쟁력을 높인다. AI 데이터센터 지원 방안도 제시했다. 정부는 충청권과 영남권, 호남권, 강원권 등에 조성될 대규모 AI 데이터센터에 필요한 8GW 이상의 전력을 적기에 공급하고, 데이터센터 유치 경쟁력을 높이기 위해 AI 데이터센터 전용 전기요금제 신설도 검토한다. 장관은 "AI 시대에는 전기 수요가 폭발적으로 증가할 것"이라며 "반도체와 AI 데이터센터뿐 아니라 전기차 확산, 산업과 건물의 전기화까지 감안하면 지금과는 차원이 다른 전력 공급 체계가 필요하다"고 말했다. 이에 따라 정부는 태양광과 풍력 등 재생에너지뿐 아니라 원자력발전, 소형모듈원전(SMR), LNG, 수소 등 모든 에너지원과 전력 자원을 활용하는 전력 공급 체계를 구축한다. 기존 대규모 발전소 중심의 전력망도 재생에너지 중심의 분산형·양방향 전력망으로 전환하고, 양수발전과 에너지저장장치(ESS)를 확대해 전력 계통의 안정성과 유연성을 높인다. 아울러 태양광과 풍력, SMR, 전력망, ESS, 수소, 히트펌프 등 전기 생산부터 저장·송전·소비에 이르는 산업 생태계를 전략적으로 육성해 글로벌 경쟁력을 확보한다. 장관은 "이제는 반도체 칩과 전기가 국가 경쟁력을 결정하는 시대"라며 "기후에너지환경부가 안정적인 전력 공급과 에너지 전환을 통해 AI 시대 대한민국의 성장을 뒷받침하겠다"고 말했다.
2026-06-29 16:33:03
SK, K-AI 얼라이언스 50개사로 확대…글로벌 AI 생태계 키운다 [경제일보] SK가 주도하는 인공지능(AI) 기업 연합체 ‘K-AI 얼라이언스’가 50개 회원사 규모로 확대됐다. SK는 미국 실리콘밸리에서 회원사와 글로벌 투자자, 빅테크 관계자들이 참여하는 행사를 열고 AI 생태계의 글로벌 확장 전략을 본격화했다. SK AI위원회는 K-AI 얼라이언스가 지난 26일 미국 실리콘밸리 멘로파크에서 ‘유나이트 2026’을 개최했다고 28일 밝혔다. 이번 행사에는 유영상 SK AI위원장을 비롯해 하민용 SK텔레콤 AI DC개발본부장, 정희진 SK하이닉스 아메리카 벤처 인베스트먼트 부사장 등 SK 주요 관계자들이 참석했다. 회원사와 글로벌 벤처캐피털, AWS 등 빅테크 관계자들도 함께해 AI 투자와 기술 동향, 사업 협력 방안을 논의했다. K-AI 얼라이언스는 2023년 SK텔레콤 주도로 출범했다. 출범 당시 7개 기업으로 시작했지만 현재는 50개 회원사가 참여하는 국내 대표 AI 연합체로 성장했다. 회원사는 AI 반도체, 인프라, 모델, 애플리케이션 등 AI 밸류체인 전반에 걸쳐 있다. 특히 회원사의 35% 이상이 해외에 본사를 두고 있어 국내 AI 기업의 글로벌 진출 창구 역할도 맡고 있다. 유영상 위원장은 “AI 산업은 단일 기업이 독자적으로 모든 경쟁력을 확보하기 어려운 시대로 접어들고 있다”며 “반도체, 데이터센터, 모델, 서비스를 아우르는 AI 풀스택 생태계가 유기적으로 연결될 때 실질적인 혁신이 가능하다”고 말했다. AI 경쟁이 특정 기술 하나가 아니라 인프라와 서비스, 자본과 시장이 결합된 생태계 경쟁으로 바뀌고 있다는 의미다. ◆ SK텔레콤에서 그룹 AI위원회로 확대 올해부터 K-AI 얼라이언스의 운영 주체는 SK텔레콤에서 SK수펙스추구협의회 산하 AI위원회로 확대 개편됐다. SK텔레콤 중심의 AI 협력체에서 SK하이닉스, SK AX 등 그룹 주요 계열사와 함께 움직이는 플랫폼으로 위상이 커진 것이다. 이번 행사에서 공개된 중장기 전략 ‘K-AI 얼라이언스 2.0’도 같은 방향을 담고 있다. 기존 네트워킹 중심 협력에서 벗어나 SK 멤버사와의 공동 기술 개발, 사업 검증(PoC), 신규 서비스 발굴, 글로벌 고객 확보까지 지원하는 구조로 확장하겠다는 구상이다. 일본, 중동, 동남아 등에서도 정례 프로그램을 운영해 회원사의 해외 투자 유치와 사업 확장을 지원할 계획이다. 유 위원장은 글로벌 빅테크와의 협력뿐 아니라 한국 AI 기업의 자체 역량 확보도 강조했다. 엔비디아와 AMD 등 글로벌 기업의 AI 반도체를 활용해 시장 흐름에 뒤처지지 않으면서도 리벨리온 같은 국내 AI 반도체 기업을 키우고, 데이터센터와 모델·서비스 역량을 국내에 축적해야 한다는 취지다. 기술 종속을 피하려면 개별 기업의 경쟁력보다 생태계 전체의 연결이 중요하다는 판단이다. SK는 향후 K-AI 얼라이언스를 100개사 규모로 확대하는 방안도 검토하고 있다. 국내 AI 스타트업과 기술 기업을 더 폭넓게 묶어 투자자와 글로벌 고객이 먼저 찾는 AI 생태계 플랫폼으로 키우겠다는 목표다. K-AI 얼라이언스의 성패는 회원사 숫자보다 실제 사업 성과에 달려 있다. 공동 기술 개발이 매출로 이어지고, PoC가 상용 계약으로 전환되며, 국내 AI 기업이 글로벌 고객을 확보해야 연합체의 의미가 커진다. AI 경쟁은 이제 혼자 빠르게 뛰는 싸움이 아니다. 누가 더 강한 생태계를 만들고 세계 시장과 연결하느냐가 다음 승부처다.
2026-06-28 12:07:50
1분기 건설공사 계약액 74조원…민간 신산업 투자에 수주 회복 [경제일보] 올해 1분기 건설공사 계약액이 민간 신산업 투자에 힘입어 큰 폭으로 늘었다. 공공부문도 발전소와 항만 등 인프라 사업이 보탬이 됐지만 증가세는 민간부문에 집중됐다. 계약액 회복 흐름이 이어지면서 지난 2022년 2분기 이후 위축됐던 건설 수주 시장이 점차 바닥을 벗어나는 모습이다. 27일 국토교통부에 따르면 올해 1분기 건설공사 계약액은 전년 동기 대비 23.4% 증가한 74조1000억원으로 집계됐다. 발주 주체별로는 민간부문의 증가세가 두드러졌다. 민간부문 계약액은 49조원으로 전년 동기 대비 35.6% 늘었다. 반도체 생산시설과 데이터센터 등 신산업 관련 투자가 계약액 증가를 이끈 것으로 분석된다. 공공부문 계약액은 25조1000억원으로 지난해 같은 기간보다 5.0% 증가했다. 포천 발전소와 부산항 등 도로·항만·발전소 관련 사업이 반영되며 증가세를 보였다. 공종별로는 토목 부문이 더 큰 폭으로 늘었다. 산업설비와 조경을 포함한 토목 계약액은 29조원으로 전년 동기 대비 35.8% 증가했다. 이 가운데 순수토목은 17조원으로 6.0% 늘었고 산업설비는 11조원으로 159.0% 급증했다. 조경은 1조원으로 6.0% 증가했다. 건축 계약액은 45조1000억원으로 지난해 같은 기간보다 16.6% 늘었다. 민간 공장 증설과 주택사업 등이 영향을 미친 것으로 풀이된다. 기업 규모별로는 대형사의 증가세가 뚜렷했다. 상위 1~50위 기업의 계약액은 37조7000억원으로 전년 동기 대비 40.2% 늘었다. 51~100위 기업은 4조5000억원으로 0.3%, 101~300위 기업은 5조3000억원으로 6.8% 증가했다. 301~1000위 기업은 6조5000억원으로 24.9% 늘었고, 그 외 기업은 20조1000억원으로 8.4% 증가했다. 지역별로는 수도권 쏠림이 이어졌다. 현장 소재지 기준 수도권 계약액은 39조2000억원으로 지난해 같은 기간보다 41.8% 늘었다. 비수도권은 34조9000억원으로 7.8% 증가했다. 본사 소재지 기준으로도 수도권 기업의 계약액 증가세가 컸다. 수도권 소재 기업 계약액은 47조7000억원으로 전년 동기 대비 48.2% 상승했지만 비수도권 소재 기업은 26조3000억원으로 5.4% 감소했다. 최근 10년 흐름으로 보면 건설공사 계약액은 2022년 2분기 82조7000억원으로 최고치를 기록한 뒤 2023년 3분기 45조5000억원까지 줄었다. 이후 회복세를 보이고 있으며 올해 1분기 계약액은 최근 10년간 최고액의 89.6% 수준까지 올라왔다. 시장에서는 이번 증가세가 건설 경기 전반의 회복이라기보다 산업설비와 수도권 대형 프로젝트 중심의 선별적 반등에 가깝다는 평가가 나온다. 반도체와 데이터센터 투자가 계약액을 끌어올렸지만 비수도권 본사 소재 기업의 계약액은 오히려 줄었기 때문이다. 건설 수주 회복이 중견·중소 건설사와 지방 현장까지 확산될지가 향후 시장 회복의 관건으로 꼽힌다.
2026-06-27 12:00:00
IBM, '1나노 벽' 넘었다…반도체 경쟁 옹스트롬 시대로 [경제일보] IBM이 반도체 미세공정의 한계로 여겨져 온 1나노미터 벽을 넘어서는 기술을 공개했다. 0.7나노, 즉 7옹스트롬급 칩 기술이다. 인공지능(AI) 반도체와 데이터센터 전력 효율 경쟁이 격화되는 가운데 반도체 공정 경쟁이 나노미터를 넘어 옹스트롬 단위로 들어서고 있다는 평가가 나온다. IBM은 25일 세계 최초의 서브 1나노 칩 기술인 0.7나노 공정 ‘나노스택’ 아키텍처를 개발했다고 밝혔다. 나노스택은 기존처럼 트랜지스터를 평면 위에 더 촘촘히 배열하는 방식에서 벗어나 소자를 수직 방향으로 엇갈려 쌓는 3차원 적층 구조다. IBM은 이를 통해 손톱 크기 칩에 약 1000억개의 트랜지스터를 집적할 수 있다고 설명했다. 옹스트롬은 나노미터보다 더 작은 길이 단위다. 1옹스트롬은 0.1나노미터이고, 1나노미터는 10옹스트롬이다. IBM이 공개한 0.7나노 공정은 이를 옹스트롬 단위로 바꾸면 7옹스트롬에 해당한다. 그동안 반도체 업계가 7나노, 5나노, 3나노, 2나노 공정을 놓고 경쟁했다면, 이제는 1나노 아래의 초미세 공정 경쟁으로 이동하고 있는 셈이다. 다만 반도체에서 말하는 공정명은 실제 트랜지스터의 모든 물리적 길이가 정확히 그 숫자라는 뜻은 아니다. 최근의 2나노, 1나노, 7옹스트롬이라는 표현은 실제 선폭보다 집적도, 성능, 전력 효율, 세대 구분을 나타내는 상징적 명칭에 가깝다. 따라서 ‘옹스트롬 시대’는 단순히 숫자를 더 작게 부르는 변화가 아니라 트랜지스터 구조와 적층 방식까지 바꾸는 차세대 공정 경쟁의 시작을 뜻한다. ◆ 나노스택, 평면 미세화 한계 넘는 3차원 해법 IBM은 나노스택 기술이 2021년 공개한 2나노 칩과 비교해 트랜지스터 밀도를 약 두 배 높일 수 있다고 밝혔다. 같은 전력에서 연산 성능을 최대 50% 끌어올리거나 같은 성능에서 전력 효율을 최대 70% 개선할 수 있다는 설명이다. 칩 내부 SRAM 공간 효율도 40% 향상돼 고성능 AI 반도체 설계에 유리하다고 강조했다. 핵심은 미세화 방식의 전환이다. 반도체 업계는 핀펫을 넘어 게이트올어라운드(GAA), 나노시트 구조로 이동하고 있다. 평면 위에 회로를 더 작게 그리는 방식만으로는 전력 누설과 발열, 배선 복잡도를 해결하기 어려워졌기 때문이다. 나노스택은 이 흐름을 한 단계 더 밀고 나가 소자를 위로 쌓아 집적도를 높이는 접근이다. IBM은 나노스택이 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 모바일 칩 등 다양한 반도체에 적용될 수 있는 범용 기술이라고 설명했다. AI 데이터센터 전력 사용량이 급증하는 상황에서 성능과 전력 효율을 동시에 개선할 수 있는 공정 기술은 산업적 파급력이 크다. AI 모델이 커질수록 병목은 연산 성능뿐 아니라 전력, 냉각, 칩 면적, 메모리 효율로 확산되고 있다. 후이밍 부 IBM 리서치 반도체 글로벌 연구개발 총괄 부사장은 “나노스택은 단발성 혁신이 아니다”라며 “향후 10년간 여러 세대에 걸쳐 7옹스트롬, 5옹스트롬, 3옹스트롬을 거쳐 1옹스트롬에 이르는 제품이 이 아키텍처를 기반으로 나올 것”이라고 강조했다. ◆ 라피더스 협력 주목…양산까지는 시간 필요 파운드리 경쟁 구도에도 파장이 예상된다. 현재 최첨단 파운드리 시장은 TSMC, 삼성전자, 인텔이 2나노급 공정과 후속 로드맵을 놓고 경쟁하는 구조다. IBM은 대량 생산 파운드리 사업자는 아니지만 반도체 원천 기술과 연구개발에서 영향력이 크다. 2021년 2나노 기술을 먼저 공개한 데 이어 이번에는 1나노 아래 공정 가능성을 제시했다. 특히 일본 라피더스와의 협력 관계가 주목된다. IBM과 라피더스는 2022년 2나노 노드 공동 개발 파트너십을 맺었고 라피더스는 일본 정부 지원을 바탕으로 첨단 로직 파운드리 진입을 추진하고 있다. IBM이 나노스택 기술을 어느 기업과 상용화할지는 공개하지 않았지만 기존 협력 관계를 고려하면 라피더스가 차세대 공정 경쟁에서 복병으로 부상할 가능성도 있다. 기대와 현실은 구분해야 한다. IBM은 나노스택 기술의 실제 생산 적용 시점을 이르면 5년 뒤로 보고 있다. 연구 단계의 기술을 대량 생산 가능한 공정으로 전환하려면 수율, 장비, 소재, 설계도구, 고객 생태계가 모두 맞물려야 한다. 0.7나노라는 숫자가 곧바로 스마트폰이나 AI 가속기 양산 칩에 적용된다는 뜻은 아니다. IBM이 최근 양자 반도체 파운드리 기업 ‘앤더론’ 설립 계획을 밝힌 점도 눈에 띈다. 앤더론은 양자컴퓨팅용 웨이퍼 생산 기반을 구축하는 별도 프로젝트다. 전통 로직 반도체와 양자 반도체는 기술 성격이 다르지만 IBM이 차세대 컴퓨팅 하드웨어의 제조 기반을 다시 강화하려 한다는 점에서는 같은 흐름으로 읽힌다. 이번 발표는 반도체 미세화 경쟁이 아직 끝나지 않았다는 신호다. 파운드리 패권은 여전히 양산 능력과 수율, 고객 확보에서 결정된다. 그러나 차세대 공정의 방향을 누가 먼저 제시하느냐도 중요하다. IBM이 1나노 아래의 길을 열면서 TSMC, 삼성전자, 인텔, 라피더스의 경쟁은 나노미터를 넘어 옹스트롬 단위로 들어서고 있다. 다음 승부는 더 작은 숫자가 아니라 그 숫자를 안정적인 양산과 전력 효율로 증명하는 데서 갈릴 것이다.
2026-06-25 22:35:16
중국 AI, '모델 경쟁' 넘어 공장과 소비시장으로 들어간다 [경제일보] 중국이 인공지능(AI)을 제조업과 소비시장, 공급망에 접목하는 데 힘을 쏟고 있다. 한때 중국 AI 업계는 수백 개 모델이 쏟아지는 ‘백모대전’으로 불렸다. 지금은 누가 더 큰 모델을 내놓느냐보다, 누가 공장과 행정, 유통 현장에 먼저 안착하느냐가 더 중요한 경쟁이 됐다. 중국계 대형언어모델의 사용량 증가는 이런 변화를 보여준다. 해외 개발자용 AI 모델 플랫폼인 오픈라우터(OpenRouter) 집계에 따르면 중국계 모델의 주간 토큰 호출량은 최근 18조8100억개를 기록하며 8주 연속 미국계 모델을 앞섰다. 토큰은 AI가 문장을 이해하고 만들어내는 단위다. 호출량이 늘었다는 것은 그만큼 많은 이용자가 중국 모델을 실제 서비스와 개발 업무에 사용했다는 뜻이다. 다만 이 수치를 세계 전체 AI 시장의 절대적 점유율로 받아들이기는 어렵다. 오픈라우터는 여러 AI 모델을 한곳에서 이용할 수 있게 한 플랫폼일 뿐, 모든 기업과 소비자의 AI 사용량을 담지는 못한다. 그럼에도 중국 모델의 사용량이 빠르게 늘어난 것은 분명하다. 가격이 상대적으로 낮고, 오픈소스 모델이 많으며, 중국 안팎의 기업들이 자사 서비스에 붙이기 쉽다는 점이 작용했다는 분석이 나온다. ◆ AI, 공장과 행정·유통 현장으로 중국 AI 업계가 주목하는 곳은 거대한 내수시장과 제조업 현장이다. 중국에는 행정 서비스부터 전자상거래, 배달, 금융, 공장 운영까지 AI를 적용할 수 있는 수요처가 넓게 깔려 있다. 소비자 서비스에 AI 챗봇을 붙이고, 공장에서는 설비 이상을 감지하며, 유통업체는 재고와 배송 경로를 조정하는 식이다. 중국 정부도 AI를 소비와 서비스업에 결합하는 정책을 내놓고 있다. 최근 중국 상무부는 AI를 상품과 서비스 소비에 접목하기 위한 17개 조치를 발표했다. 가전제품을 단순 전자기기에서 지능형 기기로 전환하고, 휴머노이드 로봇과 AI 기반 생활서비스 시장을 키우겠다는 내용이다. 이 과정에서 중국이 가진 제조업 기반은 강점으로 꼽힌다. AI 모델을 개발하는 데서 그치지 않고 센서, 통신장비, 로봇, 서버, 전력 설비를 한 공급망 안에서 조달할 수 있기 때문이다. AI 산업은 소프트웨어만으로 움직이지 않는다. 반도체와 데이터센터, 냉각장치, 전력망, 광통신, 로봇과 각종 전자부품이 함께 필요하다. ◆ 공급망박람회에 들어온 AI 중국국제공급망촉진박람회에서도 AI는 가장 눈에 띄는 분야였다. 올해 박람회는 기존 ‘디지털 기술 공급망’을 ‘디지털·지능 기술 공급망’으로 넓히고, 별도의 AI 전시구역도 만들었다. AI 에이전트, 휴머노이드 로봇, AI 안경, AI 반도체 등이 한자리에 전시됐다. 박람회의 변화는 중국이 AI를 독립된 기술 산업이 아니라 공급망 전체를 바꾸는 도구로 본다는 점을 보여준다. AI 에이전트가 기업의 주문과 재고, 고객 응대를 맡고, 로봇이 물류센터와 공장에 들어가며, AI 안경 같은 기기는 소비재 시장으로 이어진다. 반도체와 클라우드, 데이터센터, 광통신 기업이 함께 움직여야 가능한 일이다. 글로벌 기업들이 중국 공급망을 쉽게 떼어낼 수 없는 이유도 여기에 있다. 중국은 세계 최대 제조업 국가이자 전기차와 배터리, 태양광, 풍력 설비 생산이 집중된 곳이다. AI 데이터센터와 전력 인프라, 첨단 제조업을 한꺼번에 늘리려면 중국의 생산 능력과 부품 조달망을 활용할 수밖에 없는 영역이 적지 않다. 물론 미국의 반도체 수출통제와 기술 규제는 중국 AI 산업의 부담이다. 고성능 AI 칩 확보에는 여전히 제약이 있다. 중국이 AI 모델의 이용량과 응용 서비스에서 성과를 내더라도, 최첨단 반도체와 핵심 장비에서는 미국 기업과의 격차를 줄여야 한다는 과제는 남아 있다. ◆ 맥도날드가 보는 중국 공급망 글로벌 소비기업의 움직임도 중국 시장의 성격이 바뀌고 있음을 보여준다. 맥도날드 중국 법인은 중국에서 쓰는 식재료의 90% 이상을 현지에서 조달하고 있다. 단순히 중국에 매장을 내는 수준을 넘어, 농축산물과 가공식품, 물류, 냉장유통을 현지 공급망 안에서 해결하는 방식이다. 맥도날드는 올해도 약 1000개 매장을 추가로 열 계획이다. 중국의 모든 성급 행정구역에 매장을 두게 되면서 앞으로는 베이징·상하이·광저우 같은 대도시보다 중소도시와 지방 시장의 비중이 더 커질 가능성이 있다. 매장 확장은 소비시장 공략이지만, 그 뒤에는 식재료 조달과 냉장물류, 배달, 모바일 주문 시스템이 함께 따라붙는다. 중국 시장에서 글로벌 기업이 보는 것은 소비자 수만이 아니다. 대규모 생산과 빠른 배송, 디지털 결제, 지역별 유통망을 한 번에 활용할 수 있다는 점도 중요하다. 중국의 소비 회복이 기대만큼 빠르지 않더라도, 기업들이 공급망 투자를 이어가는 이유다. 중국은 제조업 국가에서 AI 강국으로 단숨에 바뀌었다고 말하기는 어렵다. 첨단 반도체와 핵심 소프트웨어, 고급 인재 확보를 놓고는 여전히 미국과 경쟁해야 한다. 그렇지만 AI가 공장과 유통, 행정, 소비 서비스에 들어가는 속도만 놓고 보면 중국은 이미 큰 시험장을 갖고 있다. 중국이 노리는 것은 AI 모델 하나의 성능 경쟁이 아니다. 값싼 AI를 빠르게 보급하고, 제조업과 물류망에 연결해 산업 비용을 낮추며, 소비자 서비스까지 넓히는 일이다. 공급망과 내수시장을 함께 가진 나라만 할 수 있는 방식이다.
2026-06-24 17:23:10
AI 시대의 전력 대란, 이념이 아닌 현실로 답해야 한다 [경제일보] 인공지능(AI)이 국가 경쟁력을 좌우하는 시대가 도래했다. 세계 각국은 반도체와 데이터센터, 첨단 산업 생태계 구축을 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있다. 그러나 화려한 AI 혁명의 이면에는 우리가 외면할 수 없는 현실이 존재한다. 바로 전력 문제다. 최근 국내외 빅테크 기업들의 데이터센터 건설과 증설 계획이 잇따르면서 전력 수요가 정부의 기존 예측치를 크게 웃돌고 있다. AI 데이터센터는 24시간 내내 가동되며 막대한 전력을 소비한다. 생성형 AI 서비스가 확대될수록 서버와 저장장치, 냉각설비가 사용하는 전력도 기하급수적으로 늘어난다. 데이터센터가 곧 국가 경쟁력의 상징이 된 시대에 전력은 산업의 혈액이자 경제의 동맥이 된 셈이다. 문제는 우리의 전력 인프라가 이런 변화를 충분히 감당할 준비가 되어 있느냐는 점이다. 현재 수도권과 주요 산업단지의 전력망은 이미 포화 상태에 근접해 있다. 송전선로 건설은 주민 반발과 각종 규제로 지연되고 있으며 신규 발전 설비 확충 역시 속도를 내지 못하고 있다. 전력 공급 능력이 산업 성장 속도를 따라가지 못한다면 첨단 산업 유치는 공염불에 그칠 수밖에 없다. 더 큰 고민은 글로벌 기업들이 요구하는 RE100 기준이다. RE100은 기업이 사용하는 전력의 100%를 재생에너지로 조달하겠다는 국제 캠페인이다. 그러나 현실을 직시해야 한다. 우리나라의 지리적 여건과 계통 여건을 고려할 때 단기간 내 RE100을 충족할 만큼 재생에너지 공급 능력을 확보하기는 쉽지 않다. 그렇다고 석탄과 가스 발전을 무작정 늘릴 수도 없다. 탄소중립이라는 시대적 과제가 있기 때문이다. 결국 답은 이념이 아닌 현실에 있다. 지금 필요한 것은 특정 에너지원에 대한 찬반 논쟁이 아니라 국가 생존을 위한 합리적인 에너지 믹스 전략이다. 태양광과 풍력 같은 재생에너지를 지속적으로 확대하되, 안정적인 전력 공급을 위해 원전을 포함한 무탄소 전원을 적극 활용해야 한다. 국제사회가 주목하는 CFE(Carbon Free Energy·무탄소에너지) 개념도 이러한 현실적 접근에서 출발한다. 탄소를 배출하지 않는 모든 에너지원의 활용을 인정하자는 것이다. 우리나라는 세계 최고 수준의 원전 기술력을 보유하고 있다. 원전은 대규모 전력을 안정적으로 공급할 수 있는 대표적인 무탄소 에너지원이다. AI 데이터센터와 첨단 제조업이 요구하는 막대한 전력을 감당하기 위해서는 신규 원전 건설과 기존 원전의 효율적 활용을 더 이상 미룰 수 없다. 아울러 송전선로 확충 역시 국가적 과제로 추진해야 한다. 발전소를 지어도 전기를 보내지 못하면 무용지물이다. 국가 기간시설인 전력망 구축을 지원하는 특별법 제정과 인허가 절차 간소화도 시급하다. 정치권 역시 지역 이해관계나 이념적 논쟁에 매몰될 것이 아니라 국가 미래를 위한 결단에 나서야 한다. 전기가 부족한 나라는 결코 AI 강국이 될 수 없다. 데이터센터 유치 경쟁에서 뒤처지면 첨단 산업의 주도권도 잃게 된다. 지금은 에너지 정책의 방향을 둘러싼 소모적 논쟁을 멈추고 현실을 직시해야 할 때다. 국가 경쟁력의 근간인 전력을 안정적으로 공급하는 것, 그것이 AI 시대 대한민국이 선택해야 할 가장 상식적이고 책임 있는 길이다.
2026-06-22 10:04:41
SK, 지난해 사회적가치 32조원 창출…8년 만에 두 배 성장 [경제일보] SK그룹이 지난해 약 32조원의 사회적가치를 창출한 것으로 나타났다. 사회적가치(SV)를 화폐 단위로 측정하기 시작한 2018년 이후 최대 규모로, 누적 창출액은 155조원을 넘어섰다. SK는 사회적가치 측정 결과를 경영 의사결정과 리스크 관리에 적극 활용하며 ESG 경영 고도화에 속도를 낸다는 방침이다. 19일 SK는 지난해 창출한 사회적가치가 32조2000억원으로 집계됐다고 밝혔다. 이는 사회적가치 측정을 처음 실시한 2018년과 비교해 약 두 배 증가한 규모다. 8년간 누적 사회적가치 창출액은 약 155조원에 달했다. 사회적가치는 기업이 이해관계자와 사회 문제 해결에 기여한 가치를 의미한다. SK는 경제적가치(EV)와 사회적가치(SV)를 함께 추구하는 '더블보텀라인(DBL·Double Bottom Line)' 경영을 추진하며 사회적가치 성과를 매년 화폐 단위로 측정·공개하고 있다. SK의 사회적가치 측정은 △경제간접 기여성과 △환경성과 △사회성과 등 3개 영역으로 구성된다. 경제간접 기여성과는 고용과 배당, 납세 등을 포함하며 환경성과는 친환경 제품·서비스와 생산 과정에서의 환경 영향을 반영한다. 사회성과는 삶의 질 개선, 노동 환경 개선, 동반성장, 사회공헌 활동 등을 평가한다. 분야별로는 경제간접 기여성과가 31조8000억원으로 가장 큰 비중을 차지했다. 사회성과는 3조4000억원으로 집계됐으며 환경성과는 마이너스(-) 3조1000억원을 기록했다. 특히 사회성과는 2023년 이후 3년 연속 증가세를 이어가며 환경성과의 부정적 영향을 일부 상쇄한 것으로 나타났다. 매출 1억원당 사회적가치 창출액도 2023년 1058만원에서 지난해 1404만원으로 33% 증가했다. 경제간접 기여성과는 주요 계열사의 실적 개선에 힘입어 전년 대비 6조2000억원 늘었다. 고용 확대와 납세 증가 등이 영향을 미친 것으로 분석된다. 반면 환경성과는 AI와 반도체 산업 성장에 따른 생산 확대 영향으로 부정적 규모가 소폭 늘었다. SK는 최근 AI 반도체와 데이터센터 수요 증가로 생산량이 확대되면서 온실가스 배출 등 환경 부담도 증가한 것으로 보고 있다. 이에 주요 계열사들은 고효율 장비 도입과 재생에너지 사용 확대 등 친환경 공정 혁신을 추진하며 환경 영향을 줄이는 데 집중하고 있다. 사회성과 부문에서는 안전보건과 상생협력 분야를 중심으로 약 1000억원 규모의 추가 가치가 창출됐다. SK는 AI와 디지털 기술을 활용한 스마트 안전 시스템을 확대하고 협력사 기술 경쟁력 강화를 위한 상생 프로그램을 운영하고 있다. 업계에서는 글로벌 ESG 공시 규제가 강화되면서 사회적가치의 정량적 측정과 공개가 기업 경영의 새로운 기준으로 자리 잡고 있다고 보고 있다. 유럽연합(EU)의 지속가능성 공시 규제 확대와 함께 기업의 환경·사회적 영향에 대한 투명성 요구도 높아지는 추세다. SK는 사회적가치 측정 체계를 단순 공시를 넘어 실제 경영 의사결정과 리스크 관리에 활용하고 있다. 향후에는 기업의 사회적책임(CSR) 성과를 측정할 수 있는 오픈 플랫폼 구축도 검토하고 있다. SK 관계자는 "8년간 사회적가치 측정 체계를 지속적으로 고도화하며 관련 노하우를 축적해 왔다"며 "앞으로는 AI 기술을 접목해 측정의 정확성과 활용도를 높이고 사회 문제 해결에도 기여할 수 있도록 할 계획"이라고 했다. 한편, SK는 사회적가치 측정 산식과 주요 데이터를 외부에 공개하고 있고, 올해 측정 결과와 세부 내용도 이달 중 그룹 홈페이지를 통해 공개할 예정이다.
2026-06-19 09:26:07
전쟁보다 무서운 건 경제 불확실성이다 [경제일보] 전쟁은 끝났다고 해서 곧바로 끝나지 않는다. 총성이 멎은 뒤에도 전쟁은 유가에 남고 환율에 남고 물류비에 남고 기업의 투자계획서와 가계의 장바구니에 남는다. 미국과 이란이 전쟁 종식과 호르무즈 해협 재개방에 합의했다는 소식은 분명 다행스러운 일이다. 세계 금융시장은 즉각 안도했다. 국제유가는 급락했고 주요 증시는 반등했다. 전쟁 프리미엄이 빠지자 시장은 마치 긴 터널을 빠져나온 듯 환호했다. 그러나 지금 필요한 것은 환호가 아니라 냉정이다. 전쟁보다 무서운 것은 전쟁이 끝난 뒤에도 사라지지 않는 경제 불확실성이다. 휴전문서 한 장이 원유 생산시설을 하루아침에 복구하지 못한다. 해협 재개방 선언이 곧바로 선박 보험료를 낮추지도 않는다. 국제유가가 하루 이틀 떨어졌다고 해서 물가가 곧장 안정되는 것도 아니다. 전쟁은 정치적으로는 합의로 끝나지만 경제적으로는 비용 청구서가 도착할 때 비로소 시작된다. 이번 미국·이란 전쟁이 세계경제에 남긴 첫 번째 상처는 에너지 시장이다. 호르무즈 해협은 세계 원유와 액화천연가스가 지나는 핵심 길목이다. 그 길목이 전쟁의 인질이 되자 세계는 다시 한 번 에너지 안보가 추상적 구호가 아니라 경제 생존의 문제임을 확인했다. 합의 이후 브렌트유 가격은 급락했지만 이것은 위험이 사라졌기 때문이라기보다 최악의 시나리오가 일단 뒤로 밀렸기 때문이다. 유가가 내려도 공급망은 즉시 회복되지 않는다. 산유국의 생산설비, 정제시설, 항만, 보험, 선박 운항, 금융결제망은 모두 시간이 필요한 시스템이다. 더 큰 문제는 시장의 기억이다. 한번 흔들린 시장은 쉽게 예전으로 돌아가지 않는다. 선사들은 통항이 가능하다는 정치적 선언보다 실제 항로의 안전을 본다. 보험사는 합의문보다 재발 가능성을 계산한다. 정유사와 항공사, 석유화학 기업은 현물가격보다 3개월 뒤, 6개월 뒤의 조달 안정성을 본다. 그래서 전쟁 뒤의 경제는 늘 ‘안정’이 아니라 ‘안정 확인’의 시간을 요구한다. 불확실성은 가격 그 자체보다 더 비싸다. 이번 합의는 세계 중앙은행에도 어려운 숙제를 남겼다. 전쟁 중 급등한 에너지 가격은 물가를 밀어 올렸다. 유가가 떨어지면 물가 압력은 완화되지만 이미 오른 운송비와 원재료비, 기대인플레이션은 시차를 두고 경제 전반에 스며든다. 중앙은행은 금리를 내리고 싶어도 물가가 불안하면 움직이기 어렵다. 금리를 유지하면 경기 회복은 더뎌지고 금리를 내리면 다시 물가와 환율이 흔들릴 수 있다. 전쟁은 끝났지만 통화정책의 안개는 더 짙어질 수 있다. 한국경제에는 이 불확실성이 더 예민하게 작용한다. 한국은 에너지 수입 의존도가 높고 제조업과 수출 비중이 큰 나라다. 원유와 가스 가격이 오르면 기업의 생산비가 먼저 오른다. 정유·화학·철강·항공·해운은 물론이고 전력비 부담이 큰 반도체와 데이터센터 산업에도 파장이 간다. 유가가 오르면 무역수지가 흔들리고 무역수지가 흔들리면 환율이 불안해진다. 환율이 오르면 수입물가가 뛰고 수입물가가 뛰면 소비자물가가 다시 고개를 든다. 결국 중동의 포성이 서울의 주유소 가격표와 서민 밥상으로 번지는 구조다. 합의 이후 유가가 안정된다면 한국경제에는 분명 숨통이 트인다. 기업의 원가 부담은 줄고 항공·해운·석유화학·자동차 등 에너지 민감 업종은 불확실성을 덜 수 있다. 고유가에 짓눌렸던 소비심리도 일부 회복될 수 있다. 환율 안정은 외국인 투자자금 유입에도 긍정적이다. 최근 반도체 수출 호조가 이어지는 상황에서 에너지 가격 부담이 낮아지면 한국경제는 다시 회복 궤도에 올라설 여지가 있다. 그러나 이것을 경기 반전의 신호로 과대해석해서는 안 된다. 종전 합의가 곧 경기부양책은 아니다. 전쟁은 이미 비용을 남겼다. 기업들은 몇 달 동안 비싼 원료와 물류비를 감당했다. 일부 기업은 납기와 계약조건을 조정했고 일부 가계는 고유가와 고물가 속에서 소비를 줄였다. 한번 미뤄진 투자는 다시 집행되기까지 시간이 걸린다. 한번 닫힌 소비지갑은 유가가 떨어졌다는 뉴스 하나로 곧바로 열리지 않는다. 정부와 한국은행이 봐야 할 지점도 여기에 있다. 지금 필요한 정책은 ‘전쟁이 끝났으니 정상화됐다’는 낙관론이 아니라, ‘전쟁이 끝났지만 불확실성은 남았다’는 위험관리다. 물가가 완전히 안정되기 전까지 통화정책은 신중해야 한다. 동시에 취약계층과 에너지 다소비 업종에는 선별 지원이 필요하다. 고유가의 부담은 모든 국민에게 같지 않다. 대기업은 헤지와 장기계약으로 버틸 수 있지만 영세 자영업자와 운송업자, 농어민, 저소득층은 유가 변동을 그대로 맞는다. 정부는 유류세 인하 같은 단기 처방에만 기대서는 안 된다. 필요할 때 한시적 완충장치는 있어야 하지만 재정 여력이 무한한 것은 아니다. 더 중요한 것은 에너지 수입선 다변화, 전략비축 체계 점검, 핵심 원자재 공급망 확보, 항만·해운 리스크 관리, 기업의 환율·유가 헤지 역량 강화다. 전쟁이 남긴 교훈은 단순하다. 싸게 사는 것보다 안정적으로 사는 것이 더 중요해졌다. 효율만 따지던 공급망의 시대가 저물고, 회복탄력성을 따지는 공급망의 시대가 왔다. 기업도 달라져야 한다. 중동 리스크를 일시적 외부 변수로만 볼 수 없다. 지정학은 이제 재무제표의 바깥에 있는 문제가 아니다. 원가, 환율, 운송, 보험, 재고, 투자, 배당까지 모두 흔드는 변수다. 최고경영자는 매출 목표만이 아니라 지정학적 리스크 시나리오를 들여다봐야 한다. 에너지 가격이 배럴당 70달러일 때와 100달러일 때, 호르무즈 통항이 정상일 때와 부분 제한될 때, 환율이 100원 더 오를 때의 손익을 따져야 한다. 위기 대응은 전쟁이 난 뒤 만드는 문서가 아니라 평시에 쌓아두는 체력이다. 금융시장도 안도 랠리에 취해서는 안 된다. 전쟁 합의 이후 주가가 오르고 유가가 내리는 것은 자연스러운 반응이다. 그러나 금융시장은 종종 정치적 이벤트에 먼저 환호하고 실물경제의 복구 속도를 뒤늦게 확인한다. 유가 하락이 물가 안정으로 이어질지, 물가 안정이 금리 인하로 이어질지, 금리 인하가 소비와 투자 회복으로 이어질지는 아직 열린 질문이다. 지금의 시장 반등은 ‘평화 배당’이라기보다 ‘공포 할인 해소’에 가깝다. 여기서 고전의 지혜를 떠올릴 필요가 있다. 손자병법은 “용병을 잘하는 자는 다시 징병하지 않고, 군량을 세 번 싣지 않는다”고 했다. 전쟁을 잘하는 장수는 싸움터에서만 이기는 사람이 아니라 보급의 비용을 아는 사람이라는 뜻이다. 오늘의 경제도 마찬가지다. 국가의 실력은 전쟁의 승패보다 전쟁 뒤 비용을 얼마나 줄이느냐에서 드러난다. 에너지, 물류, 금융, 물가, 환율의 보급선을 관리하지 못하면 평화의 이름 아래서도 경제는 계속 흔들린다. 이번 미국·이란 합의는 세계경제에 시간을 벌어줬다. 하지만 시간을 번 것과 문제를 해결한 것은 다르다. 호르무즈 해협이 다시 열린다고 해도 세계경제는 이미 에너지 안보의 취약성을 봤다. 국제유가가 내려간다고 해도 한국경제는 수입 에너지 의존 구조를 다시 확인했다. 증시가 오른다고 해도 기업과 가계가 체감하는 불확실성이 하루아침에 사라지지는 않는다. 정책당국은 이제 세 가지를 해야 한다. 첫째, 유가·환율·물류비의 변동이 물가와 산업별 비용에 미치는 영향을 면밀히 추적해야 한다. 둘째, 에너지와 원자재 공급망을 장기계약·비축·대체선 확보 중심으로 재설계해야 한다. 셋째, 전쟁 이후 완화된 시장 분위기를 구조개혁의 기회로 삼아야 한다. 위기가 지나가면 개혁의 긴장도 함께 풀린다. 그러나 다음 위기는 늘 우리가 방심할 때 온다. 전쟁보다 무서운 것은 경제 불확실성이다. 전쟁은 언젠가 끝난다. 그러나 불확실성은 끝났다는 선언을 믿지 않는다. 그것은 숫자와 가격과 계약과 기대 속에 남아 서서히 비용을 청구한다. 지금 한국경제가 해야 할 일은 평화의 뉴스에 취하는 것이 아니라, 전쟁이 남긴 경제의 균열을 차분히 메우는 일이다. 평화는 합의문으로 시작되지만 경제의 안정은 준비된 국가만이 얻을 수 있다.
2026-06-16 15:11:44

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