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잡코리아 AI잡스 1년…AI 공고 10만건·지원 800만건 돌파 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산 이후 국내 채용 시장 중심축이 일반 개발자 채용에서 AI 인재 확보 경쟁으로 빠르게 이동하고 있는 것으로 나타났다. 기업들이 서비스 경쟁력 강화와 업무 효율화를 위해 전 직군에서 AI 활용 역량을 요구하기 시작하면서 AI 전문 채용 시장 역시 급성장하고 있는 것으로 풀이된다. 27일 AI·데이터 기반 HR테크 플랫폼 잡코리아 운영사 웍스피어는 AI 분야 특화 채용 서비스 'AI잡스' 론칭 1주년을 맞아 관련 채용 데이터를 공개했다. 웍스피어에 따르면 AI잡스는 출시 1년 만에 누적 공고 약 10만건과 이용 기업 8000개를 확보하며 국내 주요 AI 채용 플랫폼으로 자리 잡고 있다. AI잡스는 잡코리아가 지난해 선보인 AI 직무 전문 채용관이다. 생성형 AI 확산과 함께 급증하는 AI 인재 수요에 대응하기 위해 구축됐으며 오픈AI와 뤼튼테크놀로지스 등 AI 기업 전용 채용관도 운영해 왔다. 현재 대기업과 글로벌 빅테크, AI 스타트업 등의 채용 공고가 등록되고 있다. 실제 구직 수요 역시 빠르게 증가하는 것으로 나타났다. 지난 1년간 AI잡스 누적 지원 건수는 약 800만건, 공고 조회 수는 1억8000만회로 집계됐다. 특히 공채 시즌과 맞물린 지난 3월에는 AI잡스를 통한 지원 건수가 전월 대비 36% 증가한 수치를 기록했다. AI 채용 수요는 특정 기업이나 수도권 중심 시장을 넘어 전방위적으로 확대되고 있다. 웍스피어에 따르면 올해 1분기 잡코리아 내 'AI' 키워드 공고 수는 5년 전과 비교해 112% 증가했다. 특히 신입 채용 공고는 162%, 비수도권 공고는 232% 늘어나며 AI 인재 수요가 전국 단위로 확산되는 것으로 나타났다. 앞서 팬데믹 시기 개발자 중심으로 형성됐던 IT 채용 시장이 최근 생성형 AI 확산 이후 AI 활용 역량 중심 구조로 재편되고 있는 것으로 분석된다. 기존에는 일부 연구개발 조직 중심으로 AI 인재를 채용했지만 최근에는 마케팅과 서비스 운영, 데이터 분석 등 다양한 직군에서 AI 리터러시를 요구하는 사례가 늘어나고 있다. 직무별 수요도 차이를 보였다. AI잡스에 등록된 공고 데이터를 분석한 결과 기업 수요가 가장 높은 직무는 데이터 사이언티스트가 20.5%로 나타났다. 이어 AI 서비스 개발이 19.9%, AI·머신러닝 엔지니어 17.7%, AI 기획 15.5%, 데이터 분석·엔지니어 13.9% 순으로 집계됐다. 반면 구직자 지원이 가장 몰린 직무는 AI·머신러닝 엔지니어가 19.1%를 기록했다. 이어 AI·머신러닝 연구원이 17.4%, 데이터 분석가·엔지니어 16.6%, 데이터 사이언티스트 15.4%, AI 서비스 개발자 13.5% 순으로 나타났다. 이는 기업이 실제 서비스 운영과 데이터 활용 중심 실무형 인재를 선호하는 반면 구직자는 모델 개발과 연구 직군 선호도가 상대적으로 높은 것으로 풀이된다. 웍스피어는 단순 채용 공고 플랫폼을 넘어 AI 기반 HR 플랫폼 전환에도 속도를 내고 있다. 그룹 체계 개편 이후 잡코리아와 알바몬 메인 서비스를 AI 중심 구조로 개편했으며 초개인화 채용 공고 추천 서비스 'AI 추천 3.0'도 적용했다. 웍스피어는 이를 통해 공고 클릭률(CTR)이 개편 이전 대비 각각 298%, 158% 상승했다고 설명했다. 잡코리아 관계자는 "AI는 이제 전방위적 산업의 기본 역량으로 자리 잡았고, 실제 데이터를 통해서도 채용 시장의 변화를 확인할 수 있다"며 "AI잡스를 비롯한 산업·직무별 버티컬 플랫폼과 AI 기반 추천·에이전트를 아우르는 통합 AI 생태계 구축을 통해 더 빠르고 정확한 일자리 연결로 채용 패러다임을 바꿔나갈 예정"이라고 말했다.2026-05-27 09:53:34
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![[데스크 칼럼] 휴머노이드 동료와 퇴근하는 저녁, 우리는 준비가 됐나](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/15/20260515175216301962.jpg)
휴머노이드 동료와 퇴근하는 저녁, 우리는 준비가 됐나 [경제일보] 휴머노이드 로봇이 더 이상 전시장 무대 위의 묘기가 아니라 공장 라인의 동료가 되는 시간이 다가오고 있다. 로이터 보도에 따르면, 영국 로봇기업 휴머노이드는 독일 자동차·산업부품 기업 셰플러의 글로벌 제조 현장에 2032년까지 1000~2000대의 휴머노이드 로봇을 투입할 계획이다. 초기 배치는 올해 말부터 내년 상반기까지 독일 헤르초게나우라흐와 슈바인푸르트에서 시작된다. 현대차그룹도 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 아틀라스를 오는 2028년부터 미국 조지아 공장에 투입할 계획을 밝힌 바 있다. 이제 질문은 기술이 가능한가가 아니다. 인간의 일자리와 임금, 세금과 안전망은 준비돼 있는가다. 자동차 공장은 산업혁명의 가장 오래된 상징 중 하나다. 컨베이어벨트가 노동을 쪼갰고, 산업용 로봇 팔이 용접과 도장을 바꿨다. 이제 그 라인에 사람의 형태를 닮은 기계가 들어온다. 바퀴가 아니라 두 다리로 움직이고, 고정된 팔이 아니라 사람처럼 공간을 인식하며, 단순 반복이 아니라 상황 판단을 흉내 내는 기계다. 공장 안의 로봇은 더 이상 철제 울타리 안에 갇힌 설비가 아니다. 사람 옆에서 상자를 들고, 부품을 옮기고, 위험한 작업을 대신하는 ‘강철 동료’가 되고 있다. 경제적 관점에서 이 흐름은 거스를 수 없다. 한국은 이미 인구절벽 앞에 서 있다. 통계청 장래인구추계에 따르면 15~64세 생산연령인구는 2022년부터 향후 10년간 332만명 감소하고, 전체 인구에서 차지하는 비중도 2022년 71.1%에서 2072년 45.8%로 낮아질 전망이다. 노동의 빈자리는 점점 커지고, 숙련 노동자의 은퇴는 빨라지며, 청년 인력은 제조 현장을 기피한다. 이 구조에서 휴머노이드 로봇은 공상과학의 장난감이 아니라 산업 현장의 생존 수단이 된다. 기업 경영의 관점도 분명하다. 로봇은 피로를 덜 느끼고, 위험한 작업을 대신할 수 있으며, 일정 수준 이상의 품질을 반복적으로 수행할 가능성을 제공한다. 다만 여기서 단정은 경계해야 한다. 휴머노이드는 아직 완성된 해법이 아니다. 실제 공장 투입에는 안전성, 신뢰성, 유지보수 비용, 작업 전환 속도, 현장 노동자와의 협업 규칙이 필요하다. 현대차가 아틀라스를 2028년 공장에 투입하고 2030년까지 더 복잡한 공정으로 확대하겠다는 계획을 세운 것도, 이 기술이 오늘 당장 전면 대체가 아니라 단계적 검증의 대상임을 보여준다. 그럼에도 방향은 분명하다. 인구는 줄고, 제조 경쟁은 치열해지며, 글로벌 기업들은 더 싸고 빠르고 안정적인 생산체계를 요구한다. 한국 자동차·부품·조선·물류·전자 산업이 휴머노이드 도입을 외면할 수는 없다. 문제는 로봇 도입 여부가 아니라 로봇 도입의 질서다. 시장은 이미 움직이는데 법과 제도, 교육과 세금, 노사관계는 아직 과거의 언어에 머물러 있다. 플라톤은 ‘국가’에서 정의를 설명하며 각자가 자기 본성에 맞는 일을 하고 남의 일을 침범하지 않는 질서를 말했다. 이를 오늘의 공장에 기계적으로 적용할 수는 없다. 그러나 한 가지 통찰은 남는다. 사회는 역할이 새로 나뉠 때 정의를 다시 세워야 한다. 로봇이 위험하고 반복적이며 고강도인 작업을 맡는다면 인간은 설계, 관리, 창의, 공감, 판단, 돌봄의 영역으로 이동해야 한다. 그 이동이 가능하려면 교육과 임금, 안전망이 함께 움직여야 한다. 기술의 승전보 뒤에는 반드시 그림자가 있다. 휴머노이드 도입은 어떤 노동자에게는 해방이지만, 어떤 노동자에게는 실직의 예고일 수 있다. 로봇이 허리를 굽혀 무거운 부품을 들 때 인간 노동자의 허리는 보호받을 수 있다. 그러나 그 로봇이 인간의 일자리까지 대신한다면, 보호받은 것은 노동자의 몸인지 기업의 비용인지 묻게 된다. 기술은 중립적일 수 있어도 기술이 배치되는 시장은 중립적이지 않다. 여기서 ‘로봇세’ 논의가 나온다. 로봇세는 오래된 논쟁이다. 빌 게이츠는 2017년 로봇이 인간 노동을 대체해 기업 비용을 줄인다면, 그에 상응하는 세금을 부과해 돌봄·교육 같은 인간에게 필요한 일자리에 재원을 투입해야 한다고 주장했다. 반대 논리도 만만치 않다. 로봇을 어떻게 정의할 것인지, 어떤 자동화가 과세 대상인지, 혁신 투자를 위축시키지 않을지, 해외 이전을 부추기지 않을지 모두 어려운 문제다. 따라서 지금 필요한 것은 구호로서의 로봇세가 아니라 설계로서의 사회계약이다. 로봇 한 대마다 단순히 세금을 매기는 방식은 거칠 수 있다. 그러나 로봇과 AI로 늘어난 생산성, 자동화로 절감한 인건비, 자본집약적 생산에서 발생한 초과이익을 어떻게 사회 전체의 전환 비용으로 연결할 것인지는 논의해야 한다. 재교육 기금, 고용 전환 계정, 지역 제조업 훈련센터, 중장년 노동자의 직무 재설계, 협력사 자동화 지원 같은 구체적 장치가 필요하다. 핵심은 혁신을 벌주는 것이 아니다. 혁신이 만든 과실로 혁신에서 밀려나는 사람을 다시 세우자는 것이다. 기업이 휴머노이드 로봇을 도입해 생산성을 높이는 일은 막을 수 없고 막아서도 안 된다. 다만 그 생산성의 과실이 주주와 경영진, 일부 기술 인력에게만 집중된다면 산업의 정당성은 약해진다. 시장경제가 오래가려면 시장 밖으로 밀려난 사람을 다시 시장 안으로 데려오는 장치가 있어야 한다. 유럽도 이 문제를 완전히 풀지는 못했다. 다만 AI 시스템의 투명성, 표시 의무, 이용자 고지 같은 규범은 점차 구체화되고 있다. 유럽연합 집행위원회는 이 달 AI법 제50조상 특정 AI 시스템의 투명성 의무 이행 지침 초안을 공개했다. 이것이 곧바로 ‘휴머노이드 노동 가이드라인’은 아니다. 그러나 AI와 로봇이 인간의 생활세계로 들어올수록 기술 사용의 투명성, 책임성, 이용자 보호가 제도화되고 있다는 흐름은 분명하다. 한국도 기술 강국이라는 자부심만으로는 부족하다. 휴머노이드 로봇을 만들고 쓰는 능력만큼, 로봇과 함께 일하는 사회를 설계하는 능력이 중요하다. 로봇이 산업 현장에 들어오면 산업안전 규칙도 바뀌어야 한다. 사람이 로봇 옆에서 일할 때 사고 책임은 누구에게 있는가. 로봇이 학습한 작업 데이터는 누구의 자산인가. 로봇 도입으로 줄어든 인건비 중 일부를 노동 전환에 쓸 수 있는가. 협력사와 중소기업도 자동화 혜택을 누릴 수 있는가. 이 질문에 답하지 못하면 로봇 산업은 기술적으로는 앞서가도 사회적으로는 충돌할 수밖에 없다. 정부의 역할도 분명하다. 한쪽으로는 규제를 정비해야 한다. 실증 특례, 안전 인증, 데이터 표준, 로봇 보험, 산업안전 기준을 정교하게 만들어야 한다. 다른 한쪽으로는 사람에 투자해야 한다. 로봇 정비사, 로봇 운용 관리자, 공정 데이터 분석가, AI 안전 관리자, 현장 재교육 강사 같은 새 직무를 만들어야 한다. 로봇이 기존 일자리를 없애는 속도보다 사람이 새 일자리로 이동하는 속도가 빨라야 사회가 버틴다. 노동계도 냉정해야 한다. 휴머노이드 도입을 전면 거부하는 방식은 오래가기 어렵다. 인구 구조와 글로벌 경쟁, 원가 압박을 외면할 수 없기 때문이다. 대신 노동계는 더 구체적으로 요구해야 한다. 로봇 도입 전 고용영향 평가, 전환 배치 계획, 재교육 시간의 유급 인정, 자동화 이익 공유, 산업안전 공동 점검, 협력사 노동자 보호를 교섭 의제로 올려야 한다. “로봇 반대”가 아니라 “인간을 배제하지 않는 로봇 도입”을 요구해야 한다. 기업도 바뀌어야 한다. 휴머노이드 도입을 단순 비용 절감 프로젝트로만 보면 갈등은 커진다. 로봇은 인간을 대체하는 장비이기도 하지만 인간의 생산성을 높이는 도구이기도 하다. 어느 길을 선택할지는 기업의 철학과 제도 설계에 달려 있다. 로봇을 들여오면서 노동자의 숙련을 무시하면 공장은 조용해질지 몰라도 조직의 신뢰는 무너진다. 반대로 로봇을 위험 작업과 반복 작업에 먼저 배치하고, 사람을 더 높은 가치의 업무로 옮기면 자동화는 갈등이 아니라 경쟁력이 된다. 휴머노이드 로봇은 노동의 종말일 수도 있고, 생산성의 신대륙일 수도 있다. 어느 쪽이 될지는 기술이 아니라 제도가 결정한다. 로봇의 성능은 기업이 높일 수 있다. 그러나 로봇이 만든 사회의 품격은 정부와 국회, 기업과 노동계가 함께 만들어야 한다. 우리는 머지않아 휴머노이드 동료와 같은 공장에서 일하고, 같은 라인을 점검하고, 같은 시간에 퇴근하는 저녁을 맞게 될 것이다. 그때 인간 노동자의 어깨가 패배감으로 처지지 않게 하려면 지금 준비해야 한다. 로봇이 대신한 노동의 빈자리를 인간의 배움과 이동, 돌봄과 창의의 자리로 바꿔야 한다. 로봇이 만든 부가 인간을 배제하는 자본의 성벽이 아니라 인간을 다시 세우는 사회적 기반이 되게 해야 한다. 결국 모든 혁신의 마침표는 기술 그 자체가 아니라 사람이어야 한다. 기업이 생산성을 높이는 일은 시장경제의 활력이다. 그 과정에서 밀려나는 사람을 다시 일으켜 세우는 일은 공동체의 의무다. 차가운 금속음 속에 인간의 따뜻한 숨결을 남기는 것, 그것이 휴머노이드 시대 한국 산업이 지켜야 할 기본이고 원칙이며 상식이다.2026-05-17 09:21:22
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유통도 'AI 시대'…올리브영, 데이터 기반 기업으로 변신 [경제일보] CJ올리브영이 전사적 인공지능(AI) 도입을 통해 유통 경쟁력 강화에 나섰다. 데이터 기반 의사결정과 개인화 서비스가 핵심 경쟁 요소로 부상하는 가운데 생성형 AI를 업무 전반에 접목해 운영 효율성과 성장성을 동시에 끌어올리겠다는 전략이다. 14일 업계에 따르면 CJ올리브영은 전 구성원의 업무 환경에 제미나이 엔터프라이즈(Gemini Enterprise)를 도입하기로 했다. 제미나이 엔터프라이즈는 기업이 자체 데이터를 기반으로 맞춤형 AI 도구를 구축하고 활용할 수 있도록 지원하는 플랫폼으로 최근 글로벌 기업들 사이에서 생산성 혁신 수단으로 주목받고 있다. 이번 조치는 단순한 IT 시스템 도입을 넘어 데이터 중심 조직으로의 전환을 본격화하기 위한 전략적 선택으로 해석된다. 유통업계에서는 소비자 취향이 빠르게 변화하고 채널이 다변화되면서 데이터 분석 역량과 이를 기반으로 한 신속한 의사결정이 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. CJ올리브영 역시 그동안 데이터 인프라를 고도화하고 AI 적용 범위를 확대해 왔으며 이번 도입을 통해 이를 한 단계 끌어올리겠다는 구상이다. 특히 이번 AI 도입의 핵심은 ‘전 직원 활용’에 있다. 기존에는 개발자나 데이터 분석가 중심으로 활용되던 AI를 상품기획자(MD), 마케팅 담당자 등 비개발 직군까지 확대해 조직 전체의 생산성을 끌어올리겠다는 것이다. 이를 통해 시장 조사, 트렌드 분석, 고객 데이터 해석 등 그간 수작업에 의존하던 업무를 자동화·고도화할 수 있을 것으로 기대된다. 예를 들어 MD는 AI를 활용해 상품 기획 단계에서 소비자 선호도와 판매 데이터를 실시간으로 분석하고 마케팅 부서는 고객 행동 패턴을 기반으로 보다 정교한 타깃 전략을 수립할 수 있다. 이는 단순한 업무 효율 개선을 넘어 매출 증대와 직결되는 의사결정 속도와 정확도를 높이는 데 기여할 것으로 보인다. 오프라인 매장 운영에도 변화가 예상된다. AI를 통해 매대 진열 상태와 재고 현황을 실시간으로 파악하고 판매 흐름에 따라 자동으로 보충 및 배치를 조정하는 방식이 도입될 전망이다. 이는 재고 관리 효율을 높이는 동시에 품절이나 과잉 재고를 최소화하는 데 도움을 줄 수 있다. 나아가 매장별 소비 패턴을 분석해 지역 맞춤형 상품 구성을 강화하는 등 오프라인 경쟁력도 한층 강화될 것으로 보인다. 글로벌 사업 확장 과정에서도 AI 활용은 중요한 역할을 맡게 된다. CJ올리브영은 국가별 언어와 소비자 특성에 맞춘 상품 정보 제공, 현지 트렌드 분석 등 다양한 영역에 AI를 적용할 계획이다. 이를 통해 해외 시장에서도 현지화 전략을 정교화하고 빠르게 변화하는 글로벌 소비 흐름에 대응하겠다는 구상이다. 업계에서는 이번 AI 도입이 단기적인 효율 개선을 넘어 중장기적인 사업 구조 혁신으로 이어질 가능성에 주목하고 있다. 특히 유통업 특성상 물류, 재고, 마케팅, 고객 관리 등 다양한 영역에서 데이터가 축적되는 만큼 이를 통합적으로 분석·활용할 수 있는 AI 역량이 기업 경쟁력을 좌우할 핵심 요소로 부상하고 있기 때문이다. CJ올리브영은 향후 물류 네트워크와 플랫폼 전반으로 AI 적용 범위를 확대해 나갈 방침이다.2026-04-14 09:58:07
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생성형 AI 확산에 채용 시장 변화…AI 인재 수요 급증 [경제일보] AI 인재 확보 경쟁이 본격화되면서 채용 시장 전반에서 인공지능(AI) 관련 인재 수요가 빠르게 확대되고 있다. 생성형 AI 도입이 기업 전반으로 확산되면서 연구개발 조직뿐 아니라 서비스 기획, 데이터 분석, 운영 등 다양한 직무에서 AI 인재 확보 경쟁이 본격화되는 모습이다. 10일 잡코리아를 운영하는 웍스피어가 올해 1분기 AI 산업 채용 공고를 분석한 결과 'AI' 키워드가 포함된 채용 공고는 5년 전 대비 112% 증가한 것으로 나타났다. 기업들의 AI 도입이 확대되면서 인재 확보 경쟁이 채용 시장 전반으로 확산되고 있는 것으로 풀이된다. 특히 신입 채용 확대가 두드러졌다. 올해 1분기 AI 관련 신입 채용 공고는 5년 전 대비 162% 증가했다. 과거에는 AI 인재 채용이 경력 중심으로 이뤄졌다면 최근에는 기업들이 장기적인 인재 확보를 위해 신입 채용까지 확대하는 흐름이 나타나는 것으로 분석된다. AI 기술 내재화를 위해 자체 인력 육성 전략을 강화하는 기업이 늘어난 영향으로 풀이된다. 지역별로도 AI 채용 수요는 전국으로 확산되고 있는 것으로 나타났다. 비수도권 지역의 AI 채용 공고 증가율은 232%로 수도권 증가율 110%를 크게 웃돌았다. AI 기술 도입이 대기업뿐 아니라 지역 기반 기업과 제조업, 공공기관 등으로 확대되면서 채용 수요 역시 지역 전반으로 확대되고 있는 것으로 분석된다. 직무별로 보면 AI 서비스 개발자가 18.1%로 가장 높은 비중을 차지했다. 이어 AI·머신러닝 엔지니어 17.9%, 데이터 사이언티스트 17.4%, AI 기획자 13.8%, 데이터 분석가 10.4%, 데이터 엔지니어 10.4% 등의 순으로 나타났다. 단순 개발 직무를 넘어 서비스 기획과 데이터 분석 등 다양한 직군에서 AI 인재 수요가 확대되고 있는 것이다. AI 채용 증가와 동시에 구직자들의 관심도 빠르게 높아지고 있는 것으로 나타났다. 잡코리아에 등록된 AI 분야 공고 지원 수는 올해 3월 기준 전월 대비 36% 증가한 것으로 집계됐다. 공채 시즌과 맞물려 AI 직무에 대한 관심이 확대되면서 구직 활동도 활발해지고 있는 것으로 분석된다. 이에 잡코리아는 AI 채용 시장 확대에 맞춰 관련 서비스 강화에도 나서고 있다. AI 분야 채용 공고를 모은 'AI 잡스' 서비스를 통해 AI 직무 공고와 산업 트렌드 정보를 제공하고 있다. 현재 현대차그룹, 뤼튼테크놀로지스, 에스원 등 1000여개 기업의 AI 채용 공고가 등록된 상태로 알려졌다. 또한 채용 전 과정을 통합 관리할 수 있는 '하이어링 센터'를 도입하고 AI 기반 추천 시스템 '추천 3.0'을 고도화하는 등 플랫폼 경쟁력 강화에도 나서고 있다. 상반기에는 AI 기반 '커리어 에이전트' 서비스도 출시해 개인 이력과 관심사, 커리어 흐름을 분석해 맞춤형 채용 공고를 추천하는 기능을 제공할 예정이다. AI 기술 도입이 산업 전반으로 확대되면서 AI 인재 확보 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 전망된다. 기업들의 AI 투자 확대와 함께 채용 수요도 지속적으로 증가할 것으로 전망된다. 김요섭 잡코리아 최고기술책임자는 "AI는 이제 특정 산업이 아닌 전 산업의 기본 역량으로 자리 잡고 채용 시장에도 그 변화가 데이터를 통해 명확하게 나타나고 있다"며 "잡코리아는 AI 기반 추천, 에이전트 등 통합 AI 생태계를 구축해 더 빠르고 정확한 일자리 연결을 만들기 위해 노력하고 AI 중심으로 채용 패러다임을 바꾸는 업계 내 선두주자 역할을 할 것"이라고 말했다.2026-04-10 17:26:46
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뉴욕증시, 다우지수 사상 최고치…MS 3%↑ 저가 매수세 견인 [이코노믹데일리] 뉴욕증시의 3대 주가지수가 강세를 이어갔다. 지난주 증시를 밀어 올렸던 전통 산업주가 쉬어가는 와중에도 마이크로소프트(MS)가 저가 매수세로 지수를 지탱하면서 다우존스산업평균지수는 사상 최고치로 마감했다. 9일(현지시간) 뉴욕증권거래소(NYSE)에서 다우존스30산업평균지수는 전장보다 20.20p(0.04%) 오른 5만135.87에 거래를 마감했다. S&P500지수는 전장보다 32.52p(0.47%) 상승한 6964.82, 나스닥종합지수는 207.46p(0.90%) 뛴 2만3238.67에 장을 마쳤다. 다우지수는 이날 장중 사상 최고치와 종가 기준 최고치를 모두 경신했다. 지난주 다우지수를 이끌었던 전통 산업주는 대체로 쉬어가는 분위기였다. 미국 제조업의 상징인 캐터필러는 2.19% 뛰었지만 월마트와 JP모건체이스, 비자, 프록터앤드갬블, 코카콜라, 암젠, 월트디즈니 등 역사가 깊은 우량주들은 1~2%대 조정을 받았다. 하지만 지난주 시가총액 3조달러 아래로 떨어졌던 MS가 3% 넘게 오르며 다우지수와 나스닥지수를 모두 견인했다. 저가 매수세에 힘입어 MS는 시총 3조달러 선을 되찾았다. 엔비디아도 2.4% 오르며 AI 테마가 여전히 살아있다는 점을 드러냈다. 엔비디아의 시총은 4조6000억달러 선 위로 다시 올라왔다. 반도체 주식이 여전히 견고한 수요를 확인하면서 필라델피아반도체지수는 1.42% 상승했다. 지난주 마지막 거래일 5.7% 급등했으나 쉬어가지 않고 랠리를 이어갔다. 오라클의 주가가 9.6% 급등한 점도 눈에 띈다. 지난주 오라클은 지난해 9월 고점 대비 60%나 폭락한 수준까지 밀린 바 있다. 막대한 부채로 AI 인프라를 짓는 사업 방식에 투자자들은 고개를 돌렸으나 낙폭 과대라는 인식이 저가 매수를 부른 것으로 보인다. 기술주에 대한 저가 매수세가 이틀째 이어지면서 시총 1조달러 이상의 거대 기술기업도 애플과 아마존을 제외하고 모두 올랐다. 생성형 인공지능(AI)이 촉발한 공포로 투매에 휩쓸렸던 소프트웨어 업종은 3% 이상 오르며 이틀째 지수 상승에 일조했다. 다우존스 미국 소프트웨어 업종 지수는 3.3% 올랐다. 해당 지수는 이달까지 4개월 연속 하락하며 고점 대비 약 30%나 주저앉은 상태다. 이에 따라 반발성 매수세가 일부 유입된 것으로 풀이된다. 제프리스는 이날 보고서에서 "현재 소프트웨어 업종에 대한 투심은 닷컴버블과 글로벌 금융위기 당시 저점까지 도달했으나 AI 전환기에도 데이터와 워크플로를 장악한 기존 소프트웨어 업체는 최종 승자가 될 가능성이 크다"고 분석했다. CFRA리서치의 샘 스토발 분석가는 "지난 5년간 기술주의 12개월 선행 PER은 시장 평균 대비 17%의 프리미엄이 있었으나 현재 8%까지 할인된 상태인 만큼 이 정도면 꽤 괜찮은 수치"라고 평가했다. 업종별로는 소재와 기술이 1% 이상 올랐다. 시카고상품거래소(CME) 페드워치툴에 따르면 연방기금금리 선물시장은 3월 금리동결 확률을 82.3%로 반영했다. 시카고옵션거래소(CBOE) 변동성지수(VIX)는 전장 대비 0.40p(2.25%) 내린 17.36을 가리켰다.2026-02-10 08:30:44
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![[데스크칼럼] 코스피 8000시대…이제 다음을 준비하자](https://image.ajunews.com/content/image/2026/05/28/20260528101020387927_518_323.jpg)