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범용화학 줄이고 재활용 소재 키운다…석화 3사 생존전략 [경제일보] 국내 주요 화학사들이 범용 석유화학 의존도를 낮추고 재활용·바이오 기반 고부가 소재 전환에 속도를 내고 있다. 중국과 중동발 공급과잉, 글로벌 수요 둔화, 탄소 규제 강화가 겹치면서 기존 대량생산 중심의 성장 공식이 흔들리고 있기 때문이다. LG화학, 롯데케미칼, SK케미칼이 최근 발간한 ‘2025년 지속가능경영보고서’를 보면 3사의 공통 키워드는 ‘저탄소’와 ‘순환소재’다. 범용 제품 중심의 포트폴리오에서 벗어나 재활용 원료, 바이오 원료, 고기능 소재, 제품별 탄소 데이터 대응 역량을 키우겠다는 방향이다. LG화학과 롯데케미칼은 지난해 공급과잉 여파로 실적 압박을 받았고, 중국과 중동의 대규모 증설을 주요 부담 요인으로 지목했다. 정부도 석유화학산업 경쟁력 강화 특별법을 통해 국내 석유화학 산업을 고부가·친환경 구조로 전환해야 한다는 방향을 제시하고 있다. LG화학, 고부가 소재와 탄소 데이터 대응에 방점 LG화학은 고부가 소재와 고객 대응 역량을 전면에 내세웠다. 기술 장벽이 높고 고객 밀착형인 고부가 사업으로 전환하면서 AI·반도체, 모빌리티 소재 등 첨단 산업용 소재와 고부가 제품 비중을 확대하겠다는 계획이다. 실제 LG화학은 이미 반도체와 모빌리티 소재 분야에서 매출을 내고 있다. LG화학 관계자는 “반도체·모빌리티 등 소재 매출을 현재 1조원에서 2조원으로 늘리겠다는 내용은 현재 매출이 있는 분야를 대상으로 한 것”이라고 설명했다. 탄소 데이터 대응도 핵심 과제다. LG화학은 현재 국내 사업장을 중심으로 산정하는 Scope 3 배출량을 향후 해외 법인을 포함한 글로벌 사업장으로 확대할 계획이다. LG화학 관계자는 “내년까지 해외 사업장도 확대해 나갈 예정”이라며 “일부 선진국과 고부가 소재 관련 고객사들의 데이터 제출 요구가 증가하고 있어 중요성이 계속 높아질 것으로 예상된다”고 했다. LCA는 제품의 원료 조달부터 생산, 사용, 폐기까지 전 과정의 환경 영향을 평가하는 방식이다. PCF는 이 가운데 온실가스 배출량만 따로 계산한 제품 탄소발자국이다. 화학사가 제품만 파는 것이 아니라 제품의 탄소 성적표까지 함께 제공해야 하는 상황이 된 것이다. 롯데케미칼, 리사이클·바이오 소재 수익성 강조 롯데케미칼은 리사이클·바이오 제품의 사업화 실적을 구체적으로 공개했다. 롯데케미칼의 2025년 리사이클·바이오 제품 판매량은 10만1680t, 매출액은 3553억원이다. 2024년보다는 줄었지만 2023년 판매량 9만1000t, 매출액 3126억원과 비교하면 중기적으로는 확대된 수준이다. 2025년 재생원료 사용량은 2만3480t이다. 롯데케미칼은 친환경 소재를 단순한 환경 대응 제품이 아니라 스페셜티 영역으로 보고 있다. 롯데케미칼 관계자는 “판매량 변동은 시장 상황에 따라 달라질 수 있어 정확히 어떤 이유 때문이라고 설명하기는 어렵다”며 “리사이클·바이오 소재는 스페셜티 소재 영역이기 때문에 범용 대비 수익성이 높은 것은 맞다”고 덧붙였다. 에코시드(ECOSEED)는 롯데케미칼의 리사이클·바이오 소재 통합 브랜드다. 물리적·화학적 리사이클 소재와 바이오 플라스틱 소재를 아우른다. 롯데케미칼은 ABS, PC, PP 등 44개 제품에 대해 ISCC PLUS 인증을 취득했고, UL ECV 인증도 확보했다. 친환경 소재 시장은 단일 기준으로 움직이지 않는다. 어떤 재활용 소재를 많이 요구하는지, 소재 채택의 주요 기준이 무엇인지는 고객별로 다를 수 밖에 없다. 적용처에 따라 가격, 물성, 인증, 재생원료 함량, 탄소 데이터 요구가 달라진다는 의미다. SK케미칼, 자동차·식음료로 적용처 확대 SK케미칼은 코폴리에스터, 화학적 재활용 소재, 바이오 기반 소재를 중심으로 특화 전략을 강화하고 있다. SK케미칼은 코폴리에스터 제품군, CR-PET, 바이오매스 기반 제품 판매량 중 재활용 원료 포함 제품과 바이오소재 비율을 2040년까지 90%로 확대하겠다는 목표를 제시했다. 2025년 지속가능경영보고서 기준 그린 소재 판매 비중은 28%다. SK케미칼 관계자는 “화학적 재활용 소재는 화장품 패키징을 넘어 다양한 산업 분야로 적용 범위를 확대하고 있다”고 했다. 스카이펫씨알(SKYPET CR)은 식품·음료용 패키징 분야를 비롯해 자동차 분야에서도 적용 사례를 늘리고 있다. 자동차 분야 확대도 주목된다. SK케미칼은 최근 오스트리아 자동차 카펫 제조사 듀몬트와 파트너십을 체결하고 SKYPET CR을 적용한 자동차 카펫 및 매트 개발을 추진하고 있다. SK케미칼 관계자는 “해당 제품은 자동차 품질 기준 검증을 완료했으며, 이를 기반으로 유럽 주요 완성차 브랜드 적용도 논의되고 있다”고 했다. 에코트리아씨알(ECOTRIA CR)은 현재 화장품과 프리미엄 패키징 시장을 중심으로 적용되고 있다. 스카이펫씨알이 식음료·자동차 쪽으로 확장성을 보여준다면, 에코트리아씨알은 고급 패키징 시장에서 차별화되는 구조다. 원료 확보도 경쟁력 변수로 떠올랐다. 화학적 재활용 산업에서는 안정적인 폐플라스틱 원료 확보가 사업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소 중 하나로 꼽힌다. 다만 이를 곧바로 사업 확대의 병목으로 보기는 어렵다. SK케미칼은 원료 기반 강화를 위해 에프아이씨(FIC) 구축을 추진하고 있다. FIC는 폐플라스틱을 수거·선별·전처리해 화학적 재활용 공정에 적합한 원료로 가공하는 시설이다. 폐이불과 PET 분쇄 과정에서 발생하는 미분까지 원료화할 수 있도록 설계되고 있다. 재생원료 규제, 친환경 소재 시장 키운다 제도 환경도 화학사의 전환을 밀어붙이고 있다. 환경부는 2026년 1월부터 무색 페트병에 재생원료 사용을 의무화하기로 했다. 2026년 의무사용률은 10%이며, 2030년까지 의무 대상과 의무율은 단계적으로 확대된다. 공시 규제도 변수다. 금융위원회는 2028년 연결자산총액 30조원 이상 코스피 상장기업부터 지속가능성 공시를 단계적으로 시작하는 방안을 제시했다. 기후 관련 위험과 기회, 온실가스 배출량, 지표와 목표 등이 핵심 공시 항목으로 꼽힌다. 결국 3사의 방향은 한 곳으로 모인다. 석유화학 제품을 많이 만드는 것만으로는 버티기 어려운 시대가 됐다. LG화학은 첨단 산업용 소재와 탄소 데이터 대응에, 롯데케미칼은 리사이클·바이오 소재의 수익성에, SK케미칼은 화학적 재활용 소재의 적용처 확대에 각각 방점을 찍고 있다. 다만 친환경 소재가 곧바로 실적 개선을 보장하는 것은 아니다. 재생원료 확보, 인증 비용, 고객사별 요구 조건, 기존 범용 제품 대비 가격 경쟁력 등이 모두 변수다. 석유화학 불황이 길어질수록 친환경 소재는 선택지가 아니라 구조조정 이후 살아남을 사업의 기준이 될 가능성이 크다.2026-07-14 13:46:24
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![[경제일보] 확장의 시대에서 정리의 시대로…시험대 오른 롯데 DNA](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/10/20260710164726525410.png)
"확장의 시대에서 정리의 시대로"…시험대 오른 '롯데 DNA' [경제일보] 롯데는 한국 재계에서 가장 독특한 출발점을 가진 그룹이다. 창업자 신격호 명예회장은 1948년 일본 도쿄에서 껌 사업으로 롯데를 시작했다. 이후 1967년 한국에 롯데제과를 세우며 국내 사업을 본격화했다. 롯데의 첫 DNA는 소비자의 입맛과 생활 반경을 파고드는 데 있었다. 껌과 과자, 음료, 햄과 우유, 패스트푸드, 백화점과 호텔, 놀이공원까지 롯데는 제조업의 공장보다 소비자의 일상에 가까운 곳에서 몸집을 키웠다. 롯데식 성장은 ‘생활의 점유율’을 높이는 방식이었다. 삼성과 현대차가 반도체와 자동차, 중후장대 제조업을 앞세웠다면 롯데는 먹고, 마시고, 사고, 쉬고, 노는 공간을 장악했다. 롯데제과와 롯데칠성음료, 롯데리아, 롯데백화점, 롯데호텔, 롯데월드가 쌓아 올린 것은 단순한 계열사 목록이 아니었다. 한국인의 소비 동선 속에 롯데라는 이름을 심는 과정이었다. 1970년대 이후 롯데는 식품을 넘어 유통과 관광, 석유화학으로 사업을 넓혔다. 롯데 공식 연혁에 따르면 롯데는 1976년 호남석유화학을 인수했고, 1979년 롯데쇼핑을 세웠다. 식품과 유통에서 번 현금흐름을 바탕으로 호텔, 백화점, 마트, 화학, 건설까지 넓히는 방식이었다. 롯데 DNA의 핵심은 ‘크게 한 번 베팅하는 승부수’보다 ‘될 만한 영역을 넓게 깔고, 오래 버티며, 전국망으로 키우는 확장력’이었다. 확장의 DNA, 소비 동선을 장악하다 롯데의 확장 방식은 시대와 잘 맞았다. 한국 경제가 고성장하던 시기, 소비자는 더 많이 먹고 더 많이 샀다. 도심에는 백화점이 들어섰고, 외곽에는 마트가 생겼다. 해외여행과 관광 수요가 커지면서 호텔과 면세점도 성장했다. 롯데는 이 흐름을 놓치지 않았다. 식품에서 시작해 유통과 관광으로, 다시 석유화학과 건설로 이어지는 확장은 내수 성장기의 성공 공식이었다. 롯데의 강점은 안정성이었다. 백화점과 마트, 편의점, 호텔, 식품은 경기 변동을 타더라도 완전히 사라지지 않는 수요를 품고 있다. 롯데는 이와 같은 안정성을 바탕으로 재계 상위권에 올라섰다. 신 명예회장 시대의 롯데는 과감한 기술 승부보다 치밀한 입지, 브랜드, 유통망, 현금흐름으로 성장한 그룹이었다. 하지만 성장의 기반이던 내수 확장 공식은 지금 시험대에 올라 있다. 쿠팡과 네이버, 전문몰과 해외 직구가 소비 동선을 바꿨기 때문이다. 대형마트와 백화점은 여전히 강하지만, 성장률은 과거 같지 않다. 롯데온은 그룹의 유통 자산을 온라인으로 묶겠다는 시도였지만, 시장의 판을 뒤집을 만큼의 존재감을 보여주지는 못했다. 석유화학도 더 이상 안정적인 캐시카우가 아니다. 중국과 중동의 증설, 글로벌 수요 둔화, 범용 제품 공급과잉이 겹치면서 국내 석유화학 산업은 구조조정 국면에 들어섰다. 롯데케미칼은 한때 롯데의 제조업 확장을 상징했지만, 지금은 그룹 체질 전환의 가장 무거운 숙제가 됐다. 이와 같은 흐름 속에 롯데 DNA는 변화하고 있다. 과거 롯데는 좋은 입지에 점포를 깔고, 좋은 시장에 설비를 늘리며 성장했다. 지금은 반대로 줄이고, 합치고, 멈추는 능력이 필요해졌다. 성장기의 롯데가 ‘확장형 그룹’이었다면, 저성장기의 롯데는 ‘정리형 그룹’으로 바뀌고 있는 것이다. 구조조정의 시대, ‘많이 깔던 롯데’의 반전 과제 신동빈 회장 체제의 과제는 분명하다. 매출 규모보다 수익성, 점포 수보다 효율, 계열사 수보다 포트폴리오 질을 따져야 한다. 올해 초 롯데그룹의 경영 회의에서 신 회장이 수익성 중심 경영과 고강도 구조조정을 주문한 것도 이런 흐름과 맞닿아 있다. 롯데는 더 이상 많이 벌려놓는 방식만으로 버티기 어렵다. 투자자와 시장은 “얼마나 크냐”보다 “얼마나 남기느냐”를 묻고 있다. 공정거래위원회의 올해 공시대상기업집단 지정에서도 변화는 드러났다. 공정위는 올해 자산총액 5조원 이상 102개 기업집단을 공시대상기업집단으로 지정했다. 이 과정에서 한화가 처음으로 재계 5위권에 진입했고, 롯데는 포스코와 함께 순위가 밀린 것으로 보도됐다. 순위 자체가 기업의 미래를 결정하는 것은 아니지만, 상징성은 작지 않다. 한화가 방산·조선·우주로 체급을 키우는 동안 롯데는 화학 부진과 유통 전환의 숙제를 동시에 안게 됐다. 롯데의 강점은 여전히 남아 있다. 식품과 음료, 백화점, 호텔, 면세, 관광, 물류, 화학을 모두 가진 그룹은 드물다. 소비자의 하루를 따라가면 롯데가 여러 번 등장한다. 커피와 과자, 편의점, 마트, 백화점, 호텔, 놀이공원, 면세점, 택배, 카드와 멤버십이 하나의 생활권 안에 있다. 이 자산은 쉽게 사라지지 않는다. 문제는 흩어진 자산을 하나의 경쟁력으로 묶는 능력이다. 롯데는 오프라인 유통의 강자였지만, 온라인에서는 쿠팡과 네이버 같은 플랫폼 기업의 속도를 따라잡지 못했다. 마트와 슈퍼, 백화점과 이커머스를 어떻게 연결할 것인지가 관건이다. 신선식품과 프리미엄 식품, 지역 맞춤형 점포, 오프라인 픽업과 반품, 멤버십 데이터 활용은 롯데가 다시 강점을 찾을 수 있는 영역이다. 다만 이를 위해서는 계열사별 이해관계를 넘어 고객 경험을 중심으로 조직을 다시 설계해야 한다. 화학 부문에서는 범용 제품 의존도를 낮추고 고부가·스페셜티 소재로 이동해야 한다. 롯데케미칼은 올해를 미래 성장을 위한 전환점으로 삼겠다고 밝히며, 사업구조 전환과 재무 건전성 강화, 경쟁력이 낮거나 차별화가 어려운 사업의 합리화를 강조했다. 이는 단순한 구호가 아니라 생존 조건에 가깝다. 석유화학은 더 이상 설비를 많이 가진 기업이 이기는 산업이 아니다. 무엇을 줄이고, 무엇을 남기며, 어디에 다시 투자할지를 정하는 산업이 됐다. 롯데 DNA의 본질은 ‘생활산업의 확장’이었다. 하지만 지금 필요한 DNA는 ‘선택과 집중’이다. 신격호 시대의 롯데가 소비자의 생활 반경을 넓게 장악한 그룹이었다면, 신동빈 시대의 롯데는 그 넓은 반경을 다시 효율적으로 재배치해야 하는 그룹이다. 과거에는 점포와 설비를 늘리는 것이 성장의 언어였다. 지금은 수익성이 낮은 사업을 줄이는 것도 성장의 언어가 됐다. 롯데의 시험대는 그래서 냉정하다. 유통에서는 온라인 전환의 속도를 높여야 하고, 화학에서는 구조조정의 고통을 견뎌야 한다. 호텔과 관광은 회복 국면을 살려야 하며, 식품은 글로벌 K푸드 흐름 속에서 새로운 성장 축을 만들어야 한다. 이 모든 것을 동시에 해내야 한다는 점에서 롯데의 과제는 복잡하다. 업계 관계자는 “지금 롯데에 필요한 것은 더 큰 확장이 아니라 더 정교한 재편”이라며 “롯데 DNA의 다음 장은 ‘확장’이 아니라 ‘정리’에서 시작될 가능성이 크다”고 했다. [아주경제 2026년 07월 14일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-14 10:39:04
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![[정보운의 강철부대] 챗봇 경쟁 끝…AI 승부처는 산업 현장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/10/20260710170321743067.png)
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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크래프톤, 세계 최고 AI학회 ICML 메인트랙 10편 '역대 최대' [경제일보] 크래프톤이 세계 최고 수준의 AI 학회에서 역대 최대 연구 성과를 냈다. 게임에 AI 기능을 붙이는 수준을 넘어 자체 파운데이션 모델과 AI 에이전트를 개발할 수 있는 기초 연구 역량을 쌓고 있다는 평가다. 크래프톤(대표 김창한)은 서울 강남구 코엑스에서 열리고 있는 ‘국제머신러닝학회(ICML) 2026’에서 메인트랙 10편과 워크숍 트랙 10편 등 총 20편의 논문을 발표한다고 10일 밝혔다. ICML은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제표현학습학회(ICLR)와 함께 세계 3대 AI 학회로 평가받는다. 올해로 43회를 맞았으며 지난 6일 개막해 11일까지 열린다. 메인 콘퍼런스는 7~9일 진행됐고 10~11일에는 워크숍이 이어진다. 메인트랙 논문은 연구의 독창성과 학술적 엄밀성, 머신러닝 분야에 미치는 중요성을 중심으로 이중맹검 심사를 거친다. 실험 재현성과 이론적 근거도 요구된다. 크래프톤이 단일 3대 AI 학회에서 메인트랙 10편을 채택받은 것은 이번이 처음이다. 논문 주제는 △월드모델 △멀티모달 거대언어모델(LLM) △선호 학습 △추론 △최적화 등이다. 확산형 언어모델의 생성 정확도를 높이는 기술과 인간 선호를 반영하는 RLHF·DPO 비교, 멀티모달 LLM 평가 과정의 인지 편향 완화, 월드모델 내부 토큰의 대응 관계, LLM 추론 과정 분석 등이 포함됐다. 특히 월드모델과 AI 에이전트는 크래프톤의 게임 사업과 직접 맞닿아 있다. 월드모델은 AI가 가상환경의 구조와 규칙을 학습해 다음 상황을 예측하도록 하는 기술이다. 이를 고도화하면 게임 환경을 실시간으로 생성하거나 이용자 행동에 맞춰 반응하는 NPC, 플레이어와 협력·경쟁하는 에이전트 개발에 활용할 수 있다. 크래프톤이 논문 발표를 늘리는 배경에는 자체 AI 파운데이션 모델 확보 전략이 있다. 외부 범용 모델만 사용할 경우 게임에 필요한 실시간성·제어 가능성·비용 효율을 확보하기 어렵다. 자체 연구를 통해 게임 제작과 플레이 경험에 특화된 모델을 만들고 개발도구와 품질검증, 콘텐츠 제작 자동화까지 확장하려는 구상이다. 크래프톤은 ICML 기간 생성형 비디오 기업 오디세이와 ‘AI 포 게임즈’ 행사도 열었다. 약 500명이 참석한 가운데 게임 AI 에이전트와 실시간 제어형 생성 월드모델, 콘텐츠 제작·품질검증 자동화 등을 논의했다. 소니AI와 마이크로소프트리서치, 엔씨AI, 엔비디아 연구자들도 발표와 토론에 참여했다. 크래프톤이 ICML·NeurIPS·ICLR에서 채택받은 AI 논문은 이번 학회를 포함해 총 85편이다. 메인트랙 발표는 2023년 5편에서 2024년 8편, 지난해 15편으로 증가했다. 올해는 ICML 한 곳에서만 10편을 기록했다. 크래프톤 관계자는 “실제 게임에 기여할 수 있는 기술 경쟁력을 확보하고 국내 게임산업과 AI 생태계 확장의 마중물 역할을 하겠다”고 말했다. 한편 논문 수가 곧바로 게임 경쟁력을 뜻하는 것은 아니다. 이번 연구가 개발 기간과 비용을 줄이고 이용자가 체감할 수 있는 AI 캐릭터와 새로운 게임 방식으로 이어질 때 크래프톤의 ‘AI 퍼스트’ 전략도 사업적 가치를 증명할 수 있다.2026-07-10 16:17:34
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![[AI시대 대격변] 한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/09/20260709165036954321.png)
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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최태원, SK하이닉스 ADR 상장 직접 챙기러 방미…나스닥 데뷔 지원사격 [경제일보] SK하이닉스가 미국 나스닥 시장에 미국주식예탁증서(ADR)를 상장하며 글로벌 자본시장 공략에 나선다. 대규모 투자 재원을 확보하는 동시에 인공지능(AI) 메모리 시장의 경쟁력을 앞세워 글로벌 기업가치를 한 단계 끌어올리겠다는 전략이다. 9일 재계에 따르면 SK하이닉스 ADR은 공모 절차를 마치고 오는 10일(현지시간) 미국 나스닥 시장에서 거래를 시작한다. 상장을 앞둔 기관 수요예측에는 공모 물량의 7배가 넘는 주문이 몰린 것으로 알려졌다. 공모가가 8일 SK하이닉스 종가 기준으로 확정될 경우 조달 규모는 약 245억 달러(약 37조1000억원)에 달할 전망이다. SK하이닉스는 이번 상장을 위해 전체 발행주식의 약 2.5%인 최대 1779만주의 신주를 발행한다. 확보한 자금은 용인 반도체 클러스터 1기 팹과 청주 P&T7 첨단 패키징 공장 건설, 극자외선(EUV) 노광장비 등 생산설비 투자에 활용할 계획이다. 최태원 SK그룹 회장도 이번 ADR 상장을 계기로 미국을 방문한다. 최 회장은 10일 뉴욕에서 열리는 나스닥 상장 기념식에 곽노정 SK하이닉스 대표이사 사장 등 주요 경영진과 함께 참석해 글로벌 투자자들과 직접 소통할 예정이다. 이 자리에서는 SK하이닉스의 AI 메모리 경쟁력과 중장기 성장 전략을 설명하고 글로벌 투자자 기반 확대에 나설 것으로 알려졌다. 업계에서는 최 회장의 참석이 단순한 상장 기념 행사를 넘어 글로벌 자본시장에 SK하이닉스의 성장성을 적극 알리기 위한 행보라는 분석을 내놓고 있다. AI 인프라 투자 확대의 핵심 수혜 기업으로 자리매김한 만큼 글로벌 시장에서 기업가치를 재평가받겠다는 의지가 반영됐다는 것이다. 최 회장은 올해 초 출간한 저서 슈퍼 모멘텀에서 "시장이 SK하이닉스를 아직 범용 메모리 제조사로 인식하고 있다"며 "SK하이닉스는 지금보다 10배는 더 커져야 한다"고 밝힌 바 있다. 이는 회사를 단순 메모리 공급업체가 아닌 고객 맞춤형 AI 메모리 솔루션 기업으로 육성해 기업가치를 높이겠다는 구상으로 해석된다. 재계에서는 최 회장이 방미 기간 엔비디아와 테슬라 등 글로벌 빅테크 경영진과도 잇달아 만날 가능성에 주목하고 있다. 최 회장은 지난 2월 미국 실리콘밸리에서 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 만나 고대역폭메모리(HBM)를 비롯해 차세대 서버용 메모리 모듈인 SOCAMM, 낸드플래시, AI 데이터센터 구축 등 중장기 협력 방안을 논의했다.2026-07-09 10:00:17
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![[경제일보] 삼성전자 실적 vs SK하닉 실탄…AI 메모리 패권경쟁 2라운드](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/08/20260708100135182070.png)
삼성전자 '실적' vs SK하닉 '실탄'…AI 메모리 패권경쟁 2라운드 [경제일보] AI 반도체 전쟁의 열기가 다시 한국 증시를 흔드는 모습이다. 삼성전자는 역대급 실적으로 돌아왔고, SK하이닉스는 글로벌 자본시장에서 대규모 투자 재원 확보에 나서고 있다. 한쪽은 실적으로, 다른 한쪽은 자금조달로 AI 메모리 패권전 2라운드의 문을 열었다. 역대급 실적으로 돌아온 삼성의 '반격' 삼성전자는 올해 2분기 연결 기준 매출 약 171조원, 영업이익 약 89조4000억원의 잠정 실적을 발표했다. 전년 동기 영업이익 4조6800억원과 비교하면 약 19배 수준이다. 이는 AI 데이터센터 확산으로 D램과 낸드 가격이 뛰고, 고부가 메모리 수요가 폭발한 결과다. 몇 년 전 HBM 경쟁에서 SK하이닉스에 주도권을 내줬다는 평가를 받았던 삼성전자가 다시 메모리 슈퍼사이클의 중심으로 돌아왔다는 신호다. 하지만 시장의 반응은 냉정했다. 삼성전자가 실적을 발표한 지난 7일 코스피는 4.9% 급락했고, 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 각각 6.9%, 6.1% 하락했다. 강한 이익이 이미 주가에 반영됐고, AI 메모리 호황이 얼마나 이어질지에 대한 의문이 커진 영향이다. AI 데이터센터 투자가 과열됐는지, 빅테크의 설비투자가 계속 늘어날지, 메모리 가격 상승세가 언제까지 이어질지가 새로운 질문으로 떠오르고 있는 것이다. 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁은 단순한 HBM 점유율 싸움을 넘어섰다. 이제 승부처는 '누가 더 빨리 고성능 메모리 생산능력을 늘리느냐', '누가 엔비디아와 빅테크 고객의 장기계약을 더 단단히 묶느냐'. '메모리 사이클이 꺾일 때 누가 더 오래 버티느냐'로 옮겨갔다. 삼성전자의 무기는 종합 반도체 체력이다. 삼성전자는 메모리, 파운드리, 시스템LSI, 패키징을 모두 가진 세계에서 드문 기업이다. AI 반도체가 복잡해질수록 칩 하나의 성능보다 메모리, 로직, 패키징을 함께 묶는 능력이 중요해진다. 삼성전자는 HBM에서 SK하이닉스에 먼저 밀렸지만, 메모리 전반의 가격 상승과 낸드 회복, 범용 D램 수요 반등을 동시에 누릴 수 있는 구조를 갖고 있다. 반면 삼성전자는 HBM 초반 주도권을 놓쳤다. AI 가속기 시장에서 엔비디아 공급망의 신뢰를 먼저 얻은 쪽은 SK하이닉스였다. 삼성전자의 2분기 호실적에도 시장에서 '삼성이 AI 메모리의 가장 중요한 고객에게 가장 중요한 제품을 가장 안정적으로 공급할 수 있는가'라는 질문이 나오는 이유다. HBM 선점한 SK, 자본시장서 실탄 확보 SK하이닉스는 다른 길을 걷고 있다. SK하이닉스는 미국 주식 매각을 시작했고 280억7000만 달러(한화 약 43조원) 자금 조달을 추진하고 있다. 해당 자금은 국내 신규 반도체 공장 건설과 첨단 장비 확보에 쓰일 가능성이 크다. AI 메모리 수요가 폭증하는 시점에 글로벌 투자자 자금을 끌어와 생산능력 확대에 투입하겠다는 전략이다. HBM 선점으로 얻은 시장 신뢰를 자본시장으로 확장하려는 승부수다. SK하이닉스의 강점은 집중력이다. 삼성전자가 메모리와 파운드리, 모바일과 가전까지 거대한 포트폴리오를 가진 기업이라면, SK하이닉스는 메모리 한 분야에서 더 집중적으로 대응하고 있다. 특히 HBM에서는 엔비디아 공급망을 선점하며 'AI 시대 메모리 강자' 이미지를 굳혔다. HBM은 단순히 많이 만드는 제품이 아니다. 고객의 AI 가속기 설계 일정에 맞춰 성능, 발열, 전력 효율, 패키징을 함께 맞춰야 한다. SK하이닉스는 이 고객 맞춤형 대응에서 앞섰다는 평가를 받았다. 다만 SK하이닉스의 대규모 자금 조달은 기회이자 동시에 부담이다. AI 메모리 호황이 길게 이어지면 선제 투자는 격차 확대의 무기가 되지만, 반대로 빅테크의 AI 투자가 둔화하거나 메모리 공급이 한꺼번에 늘어나면 대규모 설비투자는 고정비 부담으로 돌아올 수 있다. 호황 이후 겨누는 장기전 두 기업 모두 사이클 방어가 숙제다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 메모리 기업들은 다운사이클 위험을 줄이기 위해 장기계약과 '테이크 오어 페이(Take or Pay)' 방식의 계약을 활용하고 있다. 이런 계약이 전체 매출을 모두 방어하는 것은 아닌 만큼 공급과잉이 현실화될 경우 충격을 완전히 막기는 어렵다. 때문에 삼성전자와 SK하이닉스의 전쟁은 '누가 더 많이 버느냐'만의 문제가 아니다. 삼성전자는 실적으로 자신이 여전히 '메모리 강자'임을 증명해야 하고, SK하이닉스는 HBM 선점이 일시적 우위가 아니라 장기 경쟁력임을 입증해야 한다. 투자 포인트도 다르다. 삼성전자는 반도체 전체 체력과 포트폴리오 회복력이 강점이다. 메모리 가격 상승이 D램과 낸드 전반으로 번지면 삼성의 이익 레버리지는 더 커진다. 파운드리와 시스템반도체 부진이 부담이지만, 반대로 이 부문이 회복하면 실적 개선의 추가 여지도 생긴다. SK하이닉스는 HBM과 고성능 D램에 더 집중된 기업이다. AI 서버 수요가 계속 강하면 이 집중력이 더 큰 프리미엄으로 돌아온다. 문제는 시장이 더 이상 '좋은 숫자'만으로 만족하지 않는다는 점이다. 삼성전자의 2분기 잠정 실적은 압도적이지만, 주가는 흔들렸다. 이는 투자자들이 이미 AI 호황을 주가에 상당 부분 반영했고, 이제는 다음 국면을 보기 시작했다는 뜻이다. AI 메모리 슈퍼사이클이 2027년 이후에도 지속될지, 가격 상승이 얼마나 이어질지, 고객의 장기계약이 실제 방어막이 될지가 중요해졌다. 한국 반도체 산업 전체로 보면 두 기업의 경쟁은 축복이자 부담이다. 삼성과 SK하이닉스가 동시에 대규모 투자를 집행하면 국내 장비·소재·부품 생태계는 커진다. 용인, 평택, 청주 등 반도체 거점의 산업적 무게도 커진다. 하지만 같은 방향으로 너무 많은 투자가 몰리면 사이클 하강기에 충격도 커진다. 반도체 산업은 국가 전략산업이지만, 동시에 가장 냉정한 사이클 산업이다. 업계 관계자는 "삼성전자와 SK하이닉스 모두 지금은 강하지만, 진짜 승부는 가격이 오를 때가 아니라 가격이 흔들릴 때 드러난다"며 "AI 메모리 2라운드는 생산능력, 고객계약, 자금조달, 사이클 방어력까지 모두 겨루는 장기전"이라고 했다. 이어 "AI는 더 많은 메모리를 요구하고, 시장은 더 많은 증거를 요구하는 상황에서 '이익을 얼마나 오래 지속할 수 있는가'라는 질문이 승패를 가르게 될 것"이라고 덧붙였다. [아주경제 2026년 07월 09일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-07-09 09:00:00
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'AI 반도체' 삼성 vs '고수익 사업' LG…같은 최대 실적, 다른 성장 공식 [경제일보] 삼성전자와 LG전자가 올해 2분기 나란히 역대 최대 실적을 기록했지만 성장 공식은 뚜렷하게 달랐다. 삼성전자가 인공지능(AI) 반도체 슈퍼사이클에 올라타며 메모리 사업을 중심으로 폭발적인 실적 성장을 이뤘다면 LG전자는 가전을 넘어 플랫폼과 서비스, 기업간거래(B2B) 중심으로 사업 체질을 바꾸며 수익성을 끌어올렸다. 8일 업계에 따르면 삼성전자는 올해 2분기 연결 기준 매출 171조원, 영업이익 89조4000억원의 잠정실적을 기록했다. 영업이익은 지난해 같은 기간보다 1810.3% 증가하며 지난해 연간 영업이익(43조6000억원)의 두 배를 웃돌았다. LG전자도 같은 기간 매출 23조8297억원, 영업이익 1조5788억원으로 역대 2분기 기준 최대 실적을 달성했다. 두 회사 모두 최대 실적을 새로 썼지만 실적을 견인한 동력은 확연히 다르다. 삼성전자는 사실상 AI 반도체가 실적을 이끌었다. 글로벌 빅테크들의 AI 인프라 투자가 이어지면서 고대역폭메모리(HBM)는 물론 D램과 낸드플래시 등 범용 메모리까지 수요가 확대됐고 메모리 가격 상승세가 이어졌다. 여기에 세계 최대 메모리 생산능력(CAPA)을 갖춘 삼성전자가 공급 확대의 직접적인 수혜를 입으면서 반도체 사업을 담당하는 디바이스솔루션(DS) 부문이 전사 실적을 견인한 것으로 분석된다. 최근 생성형 AI를 넘어 피지컬 AI와 AI 에이전트, AI 데이터센터 구축 경쟁이 본격화하면서 메모리 수요 역시 특정 제품을 넘어 전반으로 확산되는 점도 실적 개선의 배경으로 꼽힌다. 삼성전자가 세계 최초로 6세대 HBM(HBM4) 양산을 시작하는 등 고부가 제품 비중을 높이고 있는 점 역시 수익성 개선에 힘을 보탰다. 시장에서는 한때 메모리 업황 피크아웃 우려가 제기됐지만 최근에는 주요 고객사와 장기공급계약(LTA)을 확대하고 AI 투자도 이어지면서 호황이 내년까지 지속될 것이라는 전망에 무게가 실리고 있다. 반면 LG전자는 AI 반도체와 같은 특정 사업의 호황보다 사업 포트폴리오 고도화가 실적 개선을 이끌었다. 생활가전과 TV 등 기존 주력 사업에서 프리미엄 제품 판매가 확대된 가운데 웹OS(webOS), 구독, 온라인 사업 등 반복 매출 기반의 고수익 사업이 성장했고 전장(VS)과 냉난방공조(HVAC) 사업도 안정적인 성장세를 이어갔다. 하드웨어 판매 중심이던 사업 구조에서 플랫폼과 서비스, B2B 중심으로 수익원이 다변화되면서 실적 체질이 개선됐다는 의미다. 특히 웹OS 광고·콘텐츠 사업과 구독 서비스는 제품 판매 이후에도 지속적인 수익을 창출하는 대표 사업으로 자리 잡고 있다. 전장 사업 역시 차량용 인포테인먼트 중심의 수주 확대가 이어지며 안정적인 성장 기반을 확보했고 HVAC 사업은 AI 데이터센터와 상업용 냉방 수요 증가에 힘입어 새로운 성장축으로 부상하고 있다. 이번 실적에는 지난해 미국 수출 물량에 대한 관세 환급이 일부 반영됐지만 이를 제외하더라도 영업이익이 전년 대비 두 배 가까이 증가한 것으로 추정되면서 구조적인 수익성 개선이 나타나고 있다는 분석이 나온다. 업계에서는 이번 2분기 실적이 국내 대표 전자기업들의 성장 전략 변화도 보여준다고 평가한다. 과거에는 생산량 확대와 시장점유율 확보가 실적을 좌우했다면 이제는 AI 인프라 확대에 대응할 수 있는 반도체 경쟁력과 플랫폼·서비스 기반의 반복 매출 확보 여부가 기업 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 떠오르고 있다는 것이다. 삼성전자 관계자는 "현재는 잠정실적 발표 단계인 만큼 사업부별 실적과 실적 개선 요인 등 세부 사항은 아직 공개하기 어렵다"며 "본실적 발표를 통해 보다 구체적인 내용을 설명할 예정"이라고 말했다. LG전자 관계자는 "webOS와 구독은 회사가 지속적으로 육성하고 있는 고수익 사업으로 이들 사업의 성장이 수익성 개선에 영향을 미쳤다"며 "기존 주력 사업의 안정적인 성과에 사업 포트폴리오 고도화가 더해지면서 이번 호실적으로 이어졌다"고 말했다. 이어 "전장과 HVAC 등 B2B 사업은 외부 환경의 영향을 상대적으로 덜 받는 만큼 앞으로도 중요한 성장축으로 육성해 나갈 것"이라고 덧붙였다.2026-07-08 17:04:20
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네이버클라우드·미스트랄AI, 제조 AI 공동전선…한국·유럽 AI 생태계 구축 [경제일보] 미국 빅테크 중심으로 생성형 인공지능(AI) 시장이 재편되는 가운데 네이버클라우드가 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 손잡고 글로벌 제조 AI 시장 공략에 나선다. 범용 AI 모델 경쟁을 넘어 제조 현장에 특화된 소버린 AI 서비스를 공동 개발하며 한국과 유럽을 연결하는 산업 AI 생태계 구축에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 8일 네이버클라우드는 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 제조 AI 사업 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 제조 산업을 중심으로 공동 비즈니스를 추진하고, 국내 시장을 시작으로 글로벌 소버린 AI 시장까지 협력 범위를 확대할 계획이다. 이번 협력에 대해 네이버클라우드는 AI 산업의 주도권이 미국 빅테크에 집중되는 상황에서 아시아와 유럽의 대표 AI 기업이 연합해 독자적인 AI 생태계를 구축한다는 점에서 의미가 크다고 강조했다. 양사는 미국 중심의 범용 AI 대신 산업 현장의 데이터 주권과 각국의 규제 환경을 고려한 소버린 AI 전략을 기반으로 제조 기업들의 AI 전환을 지원한다는 방침이다. 특히 제조업은 AI 도입 효과가 가장 빠르게 나타나는 분야로 꼽힌다. 생산 공정 최적화와 품질 검사, 설비 예지보전, 공급망 관리 등 다양한 영역에서 AI 활용이 확대되고 있으며, 제조 데이터를 안전하게 관리하면서 산업 현장에 즉시 적용할 수 있는 AI 서비스에 대한 수요도 커지고 있다. 미스트랄AI는 유럽 제조업에서 축적한 경험을 강점으로 내세우고 있다. 에어버스와 BMW, ASML 등 글로벌 제조기업과 협력하며 실시간 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 특화 AI 기술을 확보해 왔다. 네이버클라우드는 국내 클라우드 인프라와 AI 서비스 운영 경험을 바탕으로 한국 제조 환경에 최적화된 서비스를 제공할 계획이다. 양사는 네이버클라우드의 통합 클라우드 환경과 미스트랄AI의 AI 모델을 결합해 제조 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 서비스를 공동 개발한다. 단순히 AI 모델을 제공하는 수준을 넘어 실제 생산 현장의 문제를 해결할 수 있는 산업 맞춤형 서비스를 구축하는 것이 목표다. 이번 협력에는 엔비디아 중심 AI 생태계와의 연계도 반영됐다. 네이버클라우드와 미스트랄AI는 모두 엔비디아가 글로벌 AI 기업들과 구축한 '네모트론 연합'에 참여하고 있다. 양사는 공통 기술 생태계를 기반으로 연구개발과 서비스 개발을 공동 추진하며 제조 AI 분야에서 시너지를 높인다는 전략이다. 협약 체결 직후 양사는 네이버 제2사옥 1784에서 공동 워크숍을 열고 상용 서비스 출시를 위한 실행 로드맵 수립에 착수했다. 연구진 간 공동 연구개발과 기술 교류를 지속하는 한편 제조 현장의 AI 과제를 공동 발굴하고 실제 산업 환경에서 검증하는 체계를 구축할 계획이다. 국내 제조기업을 위한 지원 체계도 마련한다. 네이버클라우드 플랫폼을 통해 미스트랄AI의 최신 AI 모델과 플랫폼 등 풀스택 서비스를 제공하며, 미스트랄AI의 현장 전담 엔지니어(FDE)를 국내 고객사에 직접 투입해 기술 지원과 문제 해결을 지원할 예정이다. 이를 통해 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 기술적 부담을 줄이고 현장 적용 속도를 높인다는 방침이다. 첫 협력 과제는 유럽 제조 현장에서 검증된 AI 활용 사례를 국내 산업 환경에 적용하는 것이다. 양사는 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 AI 기술을 국내 제조기업에 적용해 생산성과 품질 경쟁력을 높이는 동시에, 기업들이 데이터를 외부에 이전하지 않고도 안전한 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 미스트랄AI 제프 순 APAC 대표는 "네이버클라우드는 제조 AI 비즈니스를 함께 실현할 수 있는 최적의 파트너"라며 "미스트랄AI가 유럽 제조 현장에서 쌓아온 노하우와 네이버클라우드의 탄탄한 인프라를 결합해 한국을 포함한 글로벌 제조 기업들의 AI 전환을 실질적으로 지원하겠다"고 말했다. 이번 협력은 네이버클라우드가 AI 인프라 기업을 넘어 산업별 AI 플랫폼 사업자로 영역을 확대하는 행보로도 분석된다. 최근 공공과 금융, 제조 등 데이터 주권이 중요한 산업을 중심으로 소버린 AI 수요가 확대되는 가운데, 글로벌 AI 기업과 협력을 통해 산업별 맞춤형 AI 서비스를 확보하며 시장 경쟁력을 높이려는 전략이다. 양사는 국내에서 성공적인 제조 AI 적용 사례를 확보한 뒤 이를 기반으로 글로벌 제조기업을 대상으로 공동 사업을 확대할 계획이다. 한국과 유럽에서 축적한 제조 AI 경험을 바탕으로 미국 중심 AI 시장과 차별화된 소버린 AI 생태계를 구축하며 글로벌 산업 AI 시장 공략에 속도를 낸다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 파트너십은 글로벌 시장에서 검증된 미스트랄AI의 제조 특화 기술력과 네이버클라우드의 안정적인 인프라를 결합하는 실질적인 비즈니스 협력"이라며 "국내에서 성공적인 레퍼런스를 구축하고, 이를 바탕으로 글로벌 소버린 AI 시장에서 공동 비즈니스 기회를 지속적으로 발굴해 나갈 것"이라고 말했다.2026-07-08 11:17:24
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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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![[800조 전쟁] 피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/06/20260706155409917338.png)
피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력 [경제일보] 세계 주요국이 휴머노이드 개발과 양산 경쟁에 속도를 내는 가운데 한국은 제조업을 기반으로 한 피지컬 AI 전략을 선택했다. 완성형 휴머노이드 시장에서 정면 승부를 벌이기보다 산업용 AI 로봇 확산과 핵심 부품, 데이터, 전문인력을 먼저 확보해 제조 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 현대자동차그룹과 HD현대로보틱스, LG전자 등 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품을 중심으로 사업 전략을 구체화하고 있다. 휴머노이드 개발 경쟁과는 다른 방향을 선택한 한국식 피지컬 AI 전략이 새로운 경쟁력으로 이어질 수 있을지 주목된다. ◆ 中은 양산 경쟁, 韓은 제조 혁신…피지컬 AI 전략 차별화 6일 산업통상자원부 등에 따르면 정부는 최근 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 피지컬 AI를 차세대 국가 성장동력으로 육성하기 위한 ‘3M 전략’을 발표했다. 제조업 AI 전환(M.AX), 핵심 요소기술 확보(Master), 양산 체계 구축(Mass Production)을 세 축으로 산업 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 정부는 산업 현장에 특화된 AI 로봇을 매년 1000대 이상 보급하고 자동차·조선·반도체 등 10대 업종 데이터팩토리를 구축할 계획이다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 한편 새만금을 로봇 파운드리와 부품 생산 거점으로 육성하는 방안도 추진한다. 정부가 제조업 중심 전략을 선택한 것은 글로벌 피지컬 AI 경쟁 구도가 빠르게 바뀌고 있기 때문이다. 미국은 테슬라의 ‘옵티머스’와 피규어AI 등을 앞세워 범용 휴머노이드 상용화를 추진하고 있고, 중국은 유니트리와 유비테크, 애지봇 등을 중심으로 양산 경쟁에 속도를 내고 있다. 중앙정부와 지방정부가 연구개발부터 실증, 생산시설 구축까지 전방위 지원에 나서면서 휴머노이드 산업 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 반면 한국은 생산량 경쟁보다 제조 혁신에 무게를 뒀다. 중국과 같은 규모의 양산 경쟁에 뛰어들기보다 자동차와 조선, 반도체, 전자 등 주력 제조업에 AI 로봇을 먼저 적용해 기술을 검증하고 산업 데이터를 축적하는 전략이다. 제조 공장은 반복 작업과 위험 공정, 품질 검사, 물류 자동화 등 피지컬 AI를 실제로 적용하고 성능을 고도화할 수 있는 환경을 갖추고 있어 상용화 가능성이 높은 분야로 평가받는다. 피지컬 AI는 생성형 AI와 달리 AI 모델만으로 경쟁력을 확보하기 어렵다. 액추에이터와 감속기, 센서, 로봇핸드 등 핵심 부품의 성능이 작업 정확도와 생산성을 좌우하고, 제조 현장에서 축적한 데이터는 AI의 판단과 제어 능력을 높이는 기반이 된다. 여기에 로봇 설계와 인공지능, 제조 공정을 함께 이해하는 융합형 인력이 뒷받침돼야 기술을 실제 산업에 안정적으로 적용할 수 있다. 앞으로의 경쟁은 개별 휴머노이드보다 핵심 부품과 제조 데이터, 산업 현장을 얼마나 먼저 확보하느냐에 따라 갈릴 가능성이 크다. 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품, 데이터 플랫폼을 중심으로 투자 전략을 구체화하며 피지컬 AI 주도권 확보에 나서고 있다. ◆ 공장 순찰부터 구동계 국산화까지…기업들 현장 검증 속도 현대자동차그룹은 제조 현장을 피지컬 AI 기술의 실증 공간으로 활용하고 있다. 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 ‘스팟’은 기아 오토랜드 광명에서 공장 안전 서비스 로봇으로 도입돼 설비 순찰과 안전 점검을 수행하고 있으며, 열화상 카메라와 3차원(3D) 라이다(LiDAR) 등을 활용해 설비 이상과 화재 위험 등을 실시간으로 확인한다. 현대차그룹 로보틱스랩이 개발한 자율주행 플랫폼 ‘모베드’도 공장 물류와 자재 운반 등 제조 현장 적용을 추진하고 있다. 현대차그룹은 제조 현장에서 검증한 로봇 운영 기술을 글로벌 생산거점으로 확대 적용하며 스마트팩토리 고도화에 속도를 낸다는 전략이다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇을 실제 제조 공정에 맞게 고도화하는 데 집중하고 있다. 회사는 지난해 산업은행과 사모펀드로부터 1800억원 규모의 투자를 유치하고 피지컬 AI 기반 기술 개발과 해외 시장 확대, 전문 인력 확보에 자금을 투입하기로 했다. 조선소 용접 자동화를 시작으로 가공과 조립, 검사, 물류 등 제조 공정 전반으로 적용 범위를 넓히며 산업용 로봇 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 스마트팩토리 운영 경험을 새로운 사업으로 확장하고 있다. 생산라인에서 축적한 설비·공정·품질 데이터를 기반으로 공정 최적화와 설비 이상 감지 기술을 고도화하고, 이를 외부 제조기업에 공급하는 스마트팩토리 솔루션 사업을 확대하고 있다. 스마트팩토리 운영 경험을 기반으로 제조 AI와 소프트웨어 역량을 강화하며 공장 운영 노하우를 기업 간 거래(B2B) 솔루션으로 확대하는 데 집중하고 있다. 부품 기업들의 움직임도 빨라지고 있다. 로보티즈는 로봇의 핵심 부품인 액추에이터와 로봇핸드 기술 경쟁력 강화에 집중하고 있다. 액추에이터는 모터와 감속기, 제어기가 결합된 부품으로 로봇의 힘과 속도, 정밀도를 결정하는 핵심 장치다. 자체 구동계 기술을 앞세워 휴머노이드와 산업용 로봇 시장을 동시에 공략하고, 글로벌 로봇 기업과 협력 범위도 확대하고 있다. 업계 관계자는 “피지컬 AI 경쟁은 범용 로봇 개발보다 산업별 맞춤형 솔루션 경쟁으로 전개될 가능성이 크다”며 “초기 시장에서 제조 현장을 중심으로 기술을 검증한 기업들이 산업별 확산 과정에서도 유리한 위치를 차지할 가능성이 크다”고 했다.2026-07-06 17:10:58
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갤Z폴드8 300만원 시대 오나…메모리 품귀가 스마트폰 값을 밀어올린다 [경제일보] 메모리반도체 품귀 현상이 장기화되면서 하반기 플래그십 스마트폰 가격이 줄줄이 오를 전망이다. AI 데이터센터 수요가 D램과 낸드 공급을 빨아들이는 사이, 스마트폰 제조사들은 원가 부담을 더 이상 흡수하기 어려운 국면에 들어섰다. 5일 해외 정보기술(IT) 전문 매체 윈퓨처 등 외신에 따르면 삼성전자의 차세대 폴더블폰 유럽 출고가가 전작보다 오를 것으로 전망했다. 갤럭시Z플립8 512기가바이트(GB) 모델은 전작보다 180유로 오른 1499유로, 갤럭시Z폴드8 울트라 1테라바이트(TB) 모델은 280유로 오른 2799유로로 거론됐다. 다만 해당 가격은 공식 발표가 아니라 유럽 유통망 기반의 유출 정보다. 국내 가격도 변수다. 삼성전자는 지난해 공개한 갤럭시Z폴드7의 국내 출고가를 256GB 237만9300원, 512GB 253만7700원, 1TB 293만3700원으로 책정했다. 이후 메모리·환율 부담을 이유로 일부 고용량 모델 가격을 조정했다. 업계에서는 차기 폴드 최상위 모델의 국내 출고가가 300만원에 육박할 수 있다는 관측이 나온다. 가격 인상의 본질은 폴더블폰 프리미엄 전략만이 아니다. 스마트폰 원가 구조가 바뀌고 있다는 점이 더 중요하다. 카운터포인트리서치는 800달러급 스마트폰에서 메모리 부품이 제조원가에서 차지하는 비중이 최대 40% 수준까지 커졌다고 분석했다. 고용량 모델일수록 D램과 낸드 탑재량이 늘어 가격 충격을 더 크게 받는다. 시장조사업체 트렌드포스도 3분기 범용 D램 계약가격이 전 분기 대비 13~18%, 낸드플래시 계약가격이 10~15% 오를 것으로 전망했다. 트렌드포스는 스마트폰 업체들이 높은 LPDDR 비용을 상쇄하기 위해 3분기 소매 가격을 올릴 가능성이 있다고 봤다. 가격 인상은 다시 수요 둔화로 이어질 수 있다. 부담은 삼성전자만의 문제가 아니다. 애플은 지난달 일부 맥북과 아이패드 가격을 최대 300달러 인상했다. 샤오미, 오포, 비보 등 중국 제조사들은 중저가 제품 비중이 높아 원가 전가 여력이 더 제한적이다. IDC는 올해 글로벌 스마트폰 출하량이 전년 대비 13.9% 줄고, 평균판매가격은 사상 최고 수준으로 오를 것으로 전망했다. 업계 관계자는 “메모리 가격 상승분을 판매가에 모두 반영하면 수요 자체가 위축될 가능성이 크기 때문에 제조사들이 손해를 감수하고 가격을 책정하는 상황”이라며 “기본 모델은 가격을 최대한 유지하더라도 고용량 옵션에서는 인상이 불가피할 것”이라고 말했다. 한편 스마트폰 가격 상승은 일시적 부품난을 넘어 산업 구조의 변화로 봐야 한다. AI 데이터센터가 메모리 공급의 우선순위를 바꾸면서 소비자용 기기는 더 이상 값싼 메모리를 전제로 설계되기 어렵다. 제조사는 사양을 낮추거나 가격을 올리거나 모델 수를 줄이는 선택지 앞에 서 있다. 스마트폰 시장의 다음 경쟁은 카메라 화소나 화면 크기보다 높아진 원가를 누가 견디고 소비자를 붙잡을 수 있느냐에서 갈릴 전망이다.2026-07-05 15:57:28
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AI탭 꺼낸 네이버, 검색창을 '예약·구매 버튼'으로 바꾼다 [경제일보] 네이버가 대화형 인공지능(AI) 검색 서비스 ‘AI탭’을 앞세워 검색 시장 재편에 속도를 내고 있다. 핵심은 검색 결과를 보여주는 데 그치지 않고 정보 탐색, 쇼핑, 장소 확인, 예약까지 한 흐름에서 처리하는 ‘실행형 AI 검색’이다. 5일 정보기술(IT)업계에 따르면 네이버는 지난 2일 서울 강남구 네이버 D2SF에서 열린 기자간담회에서 AI탭에 적용한 신규 모델과 운영 기술을 소개했다. AI탭 모델은 네이버의 거대언어모델(LLM) 하이퍼클로바X(HCX)를 기반으로 AI 검색 서비스에 맞게 최적화한 경량 모델이다. 범용 성능 경쟁보다 검색·쇼핑·플레이스 등 네이버 서비스 안에서 실제 과업을 수행하는 능력을 키우는 데 초점을 맞췄다. 네이버에 따르면 AI탭은 지난 4월 네이버플러스 멤버십 이용자를 대상으로 베타 서비스를 시작한 뒤 약 2개월 만에 누적 사용자 400만명을 넘었다. 지난달 26일에는 전체 사용자를 대상으로 정식 출시했다. 모바일과 PC 검색창에서 AI탭에 바로 진입할 수 있고 장소 탐색부터 지도 확인, 실시간 예약까지 연결되는 구조를 적용했다. 네이버는 문서 품질 필터와 버티컬 서비스 데이터를 모델 학습에 반영해 응답 속도와 처리량을 높이고 환각 현상도 줄였다고 설명했다. 자체 벤치마크 결과 AI탭 모델은 검색·구매·예약 등 실행 능력을 평가하는 ‘서비스 역량’ 항목에서 글로벌 동급 모델 평균을 100점으로 환산했을 때 108점을 기록했다. 다만 해당 수치는 네이버 자체 평가 기준이며 현재 공개자료 기준으로 외부 독립 검증 결과는 확인되지 않았다. 모델 고도화에는 엔비디아가 주도하는 네모트론 연합 참여도 영향을 주고 있다. 이기창 네이버클라우드 하이퍼스케일 AI모델 이사는 “엔비디아 네모트론 연합에 합류해 단순 기술 수혜를 넘어서 함께 설계하고 발전시키는 단계까지 나아가고 있다”고 말했다. 그는 “네이버의 서비스 경험을 네모트론에 제공하고 네모트론에서 공유하는 결과물을 모델 고도화에 쓰는 양방향 관계”라고 설명했다. AI탭 운영의 핵심 기술로는 ‘하네스 엔지니어링’이 제시됐다. 한승균 네이버 AI 검색서비스 리더는 “네이버만의 한글 특화 정보, 27년 동안 축적한 서비스 노하우 등이 하네스 엔지니어링의 차별점”이라며 “사용자를 보다 잘 이해하는 것이 네이버가 글로벌 빅테크 서비스보다 우위에 있는 지점”이라고 강조했다. 다음 승부처는 멀티모달이다. 네이버는 검색창 전면에 배치한 스마트렌즈와 AI 브리핑, AI탭을 결합해 이미지 기반 질문에서 정보 탐색, 예약, 구매까지 이어지는 멀티모달 AI 에이전트로 확장한다는 계획이다. 윤상두 네이버 퓨처 AI 리더는 “10년간 축적해 온 스마트렌즈 기반의 시각 검색 기술과 강력한 선행 연구 기술력을 바탕으로 멀티모달 에이전트 시대를 준비하고 있다”고 말했다. 한편 네이버의 AI탭 전략은 포털 검색의 단순 방어가 아니다. 생성형 AI가 검색 결과 화면을 압축하고 광고·커머스 접점을 흔드는 상황에서 네이버는 자사 생태계의 데이터를 실행 경험으로 묶어야 한다. 검색, 콘텐츠, 커머스, 장소, 예약을 하나의 행동 흐름으로 연결할 때 네이버는 포털을 넘어 생활형 AI 에이전트 플랫폼으로 이동할 수 있다. 검색의 승부는 이제 답변의 문장력보다 실행의 완성도에서 갈린다.2026-07-05 08:45:34
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36년 이름 버린 한컴…김연수가 '한글과컴퓨터'를 내려놓은 이유 [경제일보] 한컴이 36년간 써온 ‘한글과컴퓨터’라는 이름을 내려놨다. 한국 소프트웨어 산업의 상징이던 사명을 바꾼 것은 단순한 브랜드 축약이 아니다. 김연수 대표가 한컴을 문서 편집기 회사가 아니라 공공·기업 업무 데이터를 움직이는 AI 운영체제 기업으로 다시 세우겠다는 선언에 가깝다. 한컴은 지난 2일 주주총회를 열고 상호를 ‘한컴(HANCOM)’으로 변경하는 정관 변경 의안을 의결했다. 1989년 창립 이후 한컴은 ‘아래아한글’로 한국어 문서 시장의 표준을 만들었다. 그러나 그 강한 이름은 동시에 한컴을 ‘한글 문서 프로그램 회사’에 묶어두는 한계로도 작용했다. 사명 변경의 배경은 사업의 무게중심 이동이다. 한컴이 앞으로 팔고 싶은 것은 단순 문서 작성기가 아니다. AI 문서 작성, 문서 기반 질의응답, 업무 자동화, SDK, 공공·기업용 AI 에이전트다. ‘한글과컴퓨터’보다 ‘한컴’이 더 넓은 시장을 담는 이름이라는 판단이다. 전환은 숫자로도 나타나고 있다. 회사 발표 기준 한컴의 지난해 별도 매출은 1753억원으로 사상 최대를 기록했다. 이 가운데 AI 패키지 매출은 89억원으로 비중은 5%였다. 지난해 매출 순증분 162억원 중 54.6%가 AI에서 나왔다. 올해 1분기에는 AI 매출 비중이 11.21%까지 올라섰다. AI 매출은 52억원이다. 지난해 같은 기간 0.04% 수준이던 점을 고려하면 변화 속도는 빠르다. 한컴은 지난해 별도 영업이익 509억원과 영업이익률 29%도 유지했다. AI 전환을 추진하면서도 수익성을 지킨 셈이다. 김 대표의 다음 목표는 ‘소버린 에이전틱 OS’다. 여러 AI 에이전트를 한 환경에서 연결하고 통제하는 업무 운영체계다. 공공기관과 금융, 국방, 헬스케어처럼 민감한 문서와 데이터를 다루는 시장은 외부 빅테크 클라우드에 모든 데이터를 맡기기 어렵다. 한컴은 국산 문서 포맷과 공공 업무 경험, 보안형 구축 수요를 묶어 이 시장을 겨냥한다. 기술 기반도 문서에 있다. 오픈데이터로더(ODL)는 PDF 같은 비정형 문서를 대형언어모델이 활용할 수 있는 데이터로 바꾸는 기술이다. 회사 측은 ODL 2.0이 종합 정확도 90%, 읽기 순서 인식 94%, 표 추출 93%를 기록했다고 설명했다. AI가 업무를 하려면 먼저 문서를 읽어야 하는 만큼 한컴은 이 관문을 장악하려 한다. 레퍼런스도 쌓고 있다. 한컴은 한국서부발전에 한컴어시스턴트를 공급해 자체 생성형 AI 챗봇 ‘위피봇’과 연계했다. 사규와 법령, 업무 매뉴얼, 안전자료 등 약 72만건의 내부 지식 데이터를 문서 작성 환경에 연결한 사례다. BGF그룹 AI 지식 검색 시스템과 국회 AI 사업도 공공·기업 AX 시장을 넓히는 발판이다. 해외는 유럽부터 두드린다. 한컴은 폴란드 R&D 기업 7불스와 에이전틱 OS 현지화 공동연구를 추진하고 폴란드 AI 기업 알고마인과 공공부문 개념검증 협력도 진행한다. GDPR과 NIS2 등 규제가 강한 유럽은 소버린 AI 수요가 큰 시장이다. 남은 과제는 명확하다. 에이전틱 OS라는 말은 아직 시장에 낯설다. 고객이 이해할 제품 구조와 과금 방식, 반복 매출 사례가 필요하다. MS 코파일럿과 구글 워크스페이스 AI 사이에서 한컴이 이기려면 범용 AI가 아니라 국내 문서와 공공 업무, 보안형 구축이라는 영역에서 확실한 우위를 보여야 한다. 한편 한컴의 사명 변경은 과거를 버리는 일이 아니라 과거의 자산을 AI 시대의 언어로 다시 번역하는 일이다. 아래아한글이 한국어 문서 시대를 열었다면 김연수 대표가 그리는 한컴은 문서와 업무 데이터를 AI가 실행하는 시대를 겨냥한다. 이름은 짧아졌지만 증명해야 할 것은 더 커졌다.2026-07-03 12:39:07
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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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