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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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삼성SDS '주식 성과급' 좌초…하루 만에 과반노조 키웠다 [경제일보] 삼성SDS의 ‘자사주 성과급’ 승부수가 무산됐다. 현금 중심 성과급을 주식 보상으로 바꾸려던 개편안은 직원 과반 동의를 얻지 못했고 그 과정에서 창사 첫 과반 노동조합이 등장했다. 성과급 제도 개편 실패가 단순한 인사 실험의 좌절을 넘어 노사관계의 판을 바꾸는 계기가 됐다. 8일 정보기술 업계에 따르면 삼성SDS는 인사제도 개편 관련 임직원 투표 결과 전체 직원 기준 최종 동의율이 40%에 그쳤다고 사내에 공지했다. 투표율은 55.6%, 투표 참여자 중 동의율은 71.9%였다. 투표한 직원 다수는 찬성했지만 시행 요건인 전체 직원 과반 동의에는 미치지 못했다. 반대 직원들을 중심으로 미투표 움직임이 확산되며 투표 불참이 사실상 반대표 역할을 한 셈이다. 이번 개편안은 기존 현금 목표인센티브를 폐지하고 연봉의 20%를 기준선으로 연 1회 자사주를 지급하는 방식이었다. 전년 대비 세전이익 증가율, 삼성SDS 주가 수익률, IT서비스 업종 대비 주가 상승률 등을 반영해 지급 배수를 최대 2배까지 늘리는 구조도 포함됐다. 1년간 주식을 보유하면 해당 주식 수의 15%를 추가 지급하는 장기 보유 인센티브도 제시됐다. 회사 측은 기업가치와 보상을 연계하고 공개 지표로 투명성을 높이는 제도라고 설명했다. 그러나 직원들이 받아들인 위험은 달랐다. 고연차 직원은 기존 성과급 항목 변경이 퇴직금 산정에 미칠 영향을 우려했고 저연차 직원은 주가와 업종지수 같은 외부 변수에 보상이 흔들릴 수 있다는 점을 문제로 봤다. 지난 1월 대법원이 삼성전자 목표인센티브의 평균임금 산입을 인정한 판결도 영향을 줬다. 성과급 제도 변경이 퇴직급여와 연결될 수 있다는 인식이 커지면서 개편안은 단순 보상 확대가 아니라 임금 체계 변화로 받아들여졌다. 갈등은 노조 결집으로 이어졌다. 삼성그룹 초기업노동조합 삼성SDS지부는 지난 6일 출범했고 하루 만에 5800명을 넘어 과반노조 지위를 확보했다고 밝혔다. 이후 가입자는 6000명 안팎으로 늘어난 것으로 알려졌다. 삼성SDS 전체 임직원이 약 1만1000명 수준임을 고려하면 이례적인 속도다. 노조는 단체교섭 요구서를 이준희 삼성SDS 대표에게 제출했고 회사도 교섭요구사실 공고를 게시했다. 그동안 삼성SDS는 사원대표기구를 중심으로 인사·보상 제도를 논의해 왔지만 과반노조가 등장하면서 앞으로 취업규칙 변경과 보상체계 개편은 노조와의 공식 협의가 핵심 절차가 될 가능성이 커졌다. 이준희 대표는 개편안 부결 이후 임직원에게 사과 메시지를 냈다. 이 대표는 제도 개편 과정에서 임직원의 마음을 더 깊이 헤아리지 못했다며 혼란과 심려를 끼친 점에 대해 사과했다. 한편 이번 사태는 삼성SDS에 보상제도보다 더 큰 질문을 남겼다. 회사는 자사주 보상으로 기업가치와 임직원 보상을 묶으려 했지만 직원들은 예측 가능한 현금 보상과 퇴직급여 안정성을 더 중요하게 봤다. 제도 개편은 숫자 설계만으로 통과되지 않는다. 구성원이 신뢰할 절차와 보호장치가 먼저다. 삼성SDS의 다음 과제는 새 보상안을 다시 내는 일이 아니라 과반노조와 마주 앉아 신뢰의 출발선을 다시 긋는 일이다.2026-07-08 18:04:01
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삼성SDS '자사주 성과급' 막혔다…전체 동의율 40% 그쳐 개편안 부결 [경제일보] 삼성SDS의 성과급 제도 개편안이 직원 투표 문턱을 넘지 못했다. 현금 성과급을 자사주 중심 보상으로 바꾸려던 회사의 구상은 일단 멈췄고 투표 과정에서 급성장한 창사 첫 노조는 과반 조합원을 확보하며 협상 테이블의 새 변수로 떠올랐다. 8일 정보기술(IT) 업계에 따르면 삼성SDS는 이날 인사제도 개편 관련 사원 의견 투표 결과를 사내에 공지했다. 전체 직원 기준 최종 동의율은 40%로, 제도 시행 요건인 과반 동의에 미치지 못했다. 투표율은 55.6%였고 투표 참여자 중 동의율은 71.9%였다. 결과만 보면 투표한 직원 다수는 찬성했지만 전체 직원 과반 동의 요건을 넘지 못했다. 개편에 반대하는 직원들을 중심으로 미투표 운동이 확산된 점이 부결의 결정적 배경으로 꼽힌다. 회사는 “제도 시행에 필요한 전체 직원 과반 동의 요건을 충족하지 못해 이번 인사제도 개편안은 시행하지 않기로 했다”고 공지했다. 개편안은 기존 현금 목표인센티브(PI)를 폐지하고 연봉 일부를 자사주로 지급하는 방식이었다. 연봉의 20%를 기준선으로 삼고 세전이익 증가율, 삼성SDS 주가 수익률, IT서비스 업종 대비 주가 상승률 등을 반영해 지급 배수를 정하는 구조다. 지급받은 주식은 즉시 매도할 수 있고 1년간 보유하면 추가 주식 15%를 지급하는 방안도 포함됐다. 회사 측은 보상 기준을 공개 지표와 연동해 투명성을 높이고 기업가치 상승을 임직원과 공유하겠다는 취지로 설명했다. 그러나 반대 직원들은 보상이 개인 성과보다 주가와 업종지수 같은 외부 변수에 좌우될 수 있다고 우려했다. 기존 PI가 폐지될 경우 퇴직금 산정 기준에서 빠질 수 있다는 점도 핵심 쟁점이었다. 이번 갈등은 창사 첫 노조 출범으로 이어졌다. 삼성그룹 초기업노동조합 삼성SDS 지부는 지난 6일 출범했고 7일 오후 6시50분께 조합원 수가 5650명을 넘어서며 전체 임직원 과반을 확보했다. 노조는 같은 날 이준희 삼성SDS 대표에게 단체교섭 요구서를 제출했고 회사도 교섭요구사실 공고를 게시하며 절차에 들어갔다. 노조는 출범 선언에서 성과급 기준 변경과 인사제도 개편이 충분한 설명 없이 일방적으로 진행됐다고 비판했다. “무지성의 성과급이 아니라 투명하고 공정한 성과급 평가 과정”을 원했다는 메시지도 냈다. 개편안 부결은 보상 수준 자체보다 절차와 신뢰에 대한 문제 제기가 컸다는 의미로 읽힌다. 제도 개편 배경에는 대법원 판결도 있다. 대법원은 지난 1월 삼성전자 퇴직금 소송에서 목표인센티브의 평균임금 산입을 인정했다. 성과인센티브는 부정했지만 목표인센티브 임금성을 인정한 판결 이후 기업들은 성과급 제도 재점검에 들어갔다. 삼성SDS의 자사주 보상 전환도 이런 법적 리스크와 무관하지 않다는 분석이 나왔다.2026-07-08 10:47:00
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LG AI연구원, 코스콤과 손잡았다…한국 증시 AI 예측 서비스 출시 [경제일보] LG AI연구원이 코스콤과 손잡고 인공지능(AI) 기반 한국 주식시장 예측·분석 서비스 시장 공략에 나선다. 국내 금융 데이터와 AI 예측 기술을 결합해 투자 판단을 지원하는 금융 AI 서비스를 고도화하고 글로벌 시장까지 사업을 확대하겠다는 전략이다. LG AI연구원과 코스콤은 서울 여의도 코스콤 본사에서 'AI 기반 한국 금융 데이터 분석 서비스 제공을 위한 전략적 업무협약(MOU)'을 체결했다고 7일 밝혔다. 이날 협약식에는 윤창현 코스콤 사장과 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장을 비롯한 양사 주요 경영진이 참석했다. 이번 협력을 통해 양사는 LG AI연구원의 금융 AI 에이전트 '엑사원 BI(EXAONE Business Intelligence)'에 코스콤이 보유한 국내 금융 데이터를 결합해 한국 주식시장에 특화된 AI 예측·분석 서비스를 구축할 계획이다. 코스콤은 한국 자본시장의 IT 인프라를 담당하는 금융IT 전문기업으로 국내 증시 거래 데이터와 기업 공시, 거시경제 지표 등 다양한 금융 데이터를 제공한다. LG AI연구원은 이를 기반으로 엑사원 BI의 시계열 예측과 데이터 분석 기술을 국내 시장 환경에 맞게 최적화한다. 엑사원 BI는 여러 AI 에이전트가 협업해 데이터 분석과 추론·예측·설명 생성까지 수행하는 금융 특화 AI 플랫폼이다. LG AI연구원은 그동안 리튬 가격 예측과 수요예측, AI ETF 등 다양한 분야에서 AI 예측 기술을 상용화하며 관련 기술력을 축적해 왔다. 대표 서비스인 'AEFS(AI-Powered Equity Forecast Score)'는 개별 종목의 향후 4주간 주가 흐름을 예측한 점수와 함께 AI가 해당 결과를 도출한 근거를 분석 코멘터리 형태로 제공한다. 단순히 예측 결과만 제시하는 것이 아니라 판단 근거까지 함께 설명하는 '설명 가능한 AI(Explainable AI)'를 구현한 것이 특징이다. LG AI연구원은 이미 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)과 협력해 미국 증시에 상장된 기업을 대상으로 AI 기반 예측·분석 서비스를 제공하고 있다. 이번 협력을 통해서는 한국 증시 데이터를 추가 확보하며 국내는 물론 해외 기관투자자와 글로벌 고객을 대상으로 서비스 범위를 확대할 계획이다. 최근 국내 증시에 대한 해외 투자자들의 관심이 높아지고 AI를 활용한 투자 분석 수요도 빠르게 증가하면서 금융 AI 시장 경쟁도 본격화되고 있다. 업계에서는 단순 정보 제공을 넘어 투자 판단의 근거까지 제시하는 설명 가능한 AI가 차세대 금융 서비스의 핵심 경쟁력으로 자리 잡을 것으로 보고 있다. 양사는 AI 분석 과정에서 발생할 수 있는 환각(Hallucination) 현상을 최소화하기 위해 예측 점수 산출 근거와 분석 코멘터리의 정확성, 정보 충실도를 지속적으로 검증하며 서비스 신뢰성을 높여 나갈 방침이다. 또 코스콤의 국내 금융기관 네트워크와 LG AI연구원이 확보한 LSEG의 글로벌 유통 채널을 활용해 국내외 금융기관과 기관투자자, 개인투자자까지 고객층을 확대한다는 계획이다. 윤창현 코스콤 사장은 "AI 시대에는 신뢰할 수 있는 금융 데이터와 AI 기술의 결합이 무엇보다 중요하다"며 "코스콤의 금융 데이터 역량과 LG AI연구원의 AI 기술을 바탕으로 차별화된 금융정보 서비스를 제공하고 금융시장의 AI 전환을 선도해 나가겠다"고 말했다. 임우형 LG AI연구원 공동 연구원장은 "주식시장에서는 예측 정확도뿐 아니라 AI가 왜 그런 결과를 제시했는지를 설명하는 능력도 중요하다"며 "국내외 투자자들이 신뢰할 수 있는 AI 기반 금융 서비스를 제공하며 금융 분야 AI 혁신을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다. LG 관계자는 "AEFS의 4주 예측 기간은 주가가 다양한 변수의 영향을 받는 점을 고려해 연구개발 과정에서 가장 안정적으로 예측 성능을 확보할 수 있는 기간을 도출한 결과"라며 "서비스는 매일 새로운 데이터를 반영해 예측을 수행하기 때문에 특정 시점의 가격보다 향후 주가 흐름을 지속적으로 분석하는 데 의미가 있다"고 설명했다. 이어 "현재 코스콤과 LSEG를 통해 제공하는 서비스의 주 고객층은 기관투자자"라며 "개인투자자를 대상으로는 올해 4월 협력을 시작한 키움증권을 통해 하반기 서비스를 준비하고 있다"고 말했다. 또 "AI 예측 모델은 이번에 새롭게 개발된 것이 아니라 이미 글로벌 시장에서 수년간 검증을 거친 기술"이라며 "뉴욕증권거래소 상장 AI ETF인 'LQAI'를 운영하며 예측 성능을 지속적으로 검증해 왔고, 대표적인 시장지수 추종 ETF인 'SPY'와의 성과 비교에서도 경쟁력을 확인했다. 앞으로도 실제 시장 데이터를 기반으로 모델을 지속적으로 고도화해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.2026-07-07 18:57:16
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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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AI 고객센터 문턱 낮춘다...LG유플러스, 블룸AI 손잡고 중소기업 AICC 시장 공략 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 기업 고객센터의 디지털 전환이 빨라지고 있는 가운데 LG유플러스가 중소·중견기업을 겨냥한 AI 컨택센터(AICC) 시장 공략에 나선다. 대기업 중심으로 도입되던 AI 고객센터 서비스를 보다 쉽게 이용할 수 있도록 해 기업들의 AI 전환 수요를 흡수하겠다는 전략으로 풀이된다. 24일 LG유플러스는 고객상담 및 고객관계관리(CRM) 전문기업 블룸AI와 AI 기반 고객 커뮤니케이션 서비스 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 최근 기업들은 고객 응대 효율을 높이고 운영 비용을 절감하기 위해 AI 고객센터 도입을 확대하고 있다. 단순 문의 응대를 넘어 상담 내용 분석, 고객 맞춤형 응대, 마케팅 자동화 등으로 활용 범위가 넓어지고 있지만 중소·중견기업의 경우 구축 비용과 운영 인력 확보 부담으로 도입에 어려움을 겪는 경우가 많은 것으로 나타났다. 이에 양사는 이번 협력을 통해 이러한 진입 장벽을 낮추는 데 집중한다는 계획이다. LG유플러스의 통신 인프라와 AICC 기술에 블룸AI의 AI 상담 플랫폼과 CRM 솔루션을 결합해 상담 자동화와 고객 관리 기능을 통합 제공한다는 구상이다. 블룸AI는 '해피톡', '콜브릿지', '루나M 카카오 알림톡', '스마트메시지PLUS' 등을 운영하며 약 4만여개 중소·중견기업 고객사를 확보하고 있다. LG유플러스는 해당 서비스에 음성인식(STT), 대규모 언어모델(LLM), 음성합성(TTS) 등 AI 기술을 적용해 기업 고객들이 별도 시스템 구축 없이 AI 상담 서비스를 활용할 수 있도록 지원할 방침이다. 블룸AI는 이를 통해 기업들이 고객 상담 자동화뿐 아니라 고객 관리와 마케팅 기능까지 통합적으로 운영할 수 있게 될 것으로 전망하고 있다. 상담 이력 분석과 고객 응대 품질 향상, 반복 업무 자동화 등을 통해 운영 효율성을 높일 수 있다는 것이다. 박진영 블룸AI 대표는 "이번 협력을 통해 더 많은 중소·중견기업들이 쉽고 효율적으로 AI 고객센터 서비스를 이용할 수 있도록 노력하겠다"며 "현업에서 즉각적인 업무 효율화를 체감할 수 있도록 양사의 고도화된 기술 결합에 최선을 다하겠다"고 강조했다. 양사는 고객 커뮤니케이션 영역에서도 협력을 확대한다. 블룸AI의 '스마트메시지PLUS'에 LG유플러스의 차세대 메시징 서비스(RCS)를 연동해 문자 메시지와 알림톡, 채팅 기반 서비스를 통합 제공할 예정이다. 기업 고객이 다양한 채널을 활용해 고객과 보다 효과적으로 소통할 수 있도록 설계된다. LG유플러스는 이번 협력을 계기로 기업용 AI 사업 확대에도 속도를 낼 계획이다. LG유플러스는 자체 소버린 클라우드를 기반으로 안정적인 운영 환경을 제공하고 향후 LG AI연구원의 생성형 AI 모델 '엑사원'과 기업용 AI 플랫폼 '익시 엔터프라이즈'를 연계해 서비스를 고도화할 방침이다. 특히 익시 엔터프라이즈를 기반으로 고객 문의를 분석하고 업무를 자율적으로 수행하는 에이전트형 AI 서비스 도입도 단계적으로 추진한다. 단순 상담 자동화를 넘어 기업 업무 전반의 AI 전환을 지원하는 플랫폼으로 발전시키겠다는 구상이다. 권용현 LG유플러스 엔터프라이즈부문장 부사장은 "기업 고객은 별도의 시스템 구축 없이도 AI 상담, 고객 관리, 마케팅 등 핵심 기능을 통합적으로 활용할 수 있다"며 "앞으로도 다양한 산업 분야의 기업에 AI 기반 고객 커뮤니케이션 서비스를 지속 확대해 나갈 것"이라고 말했다.2026-06-24 11:50:26
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기관전용 사모펀드 출자 약정액 13.9조원 ↑…금감원 "투자방식 다변화 추세" [경제일보] 지난해 국내 기관전용 사모펀드(PEF) 시장이 펀드 수와 출자약정액, 투자이행액 모두 증가하며 성장세를 이어갔다. 인수합병(M&A) 시장 성장 둔화 속에서 경영참여형 투자는 소폭 줄었으나 기업대출과 메자닌 등 비경영참여형 투자가 늘며 투자 방식이 다양해졌다. 18일 금융감독원이 발표한 '2025년 기관전용 사모펀드 운용 현황 및 시사점'에 따르면 지난해 말 기준 국내 기관전용 사모펀드는 총 1195개로 전년 말보다 58개 증가했다. 출자약정액은 167조5000억원으로 전년 말 대비 13조9000억원 늘었다. 투자이행액은 124조3000억원으로 같은 기간 6조8000억원 증가했다. 약정액 대비 이행률은 74.2%로 집계됐다. 지난해 신설된 기관전용 사모펀드는 211개로 전년 173개보다 38개 늘었다. 신규 출자약정액은 27조8000억원으로 전년 19조2000억원 대비 8조6000억원 증가하며 역대 최대 규모를 기록했다. 규모별로는 대형 PEF가 26개로 전년 9개보다 크게 늘었다. 대형 PEF 신규 출자약정액은 15조8000억원으로 전체 신규 약정액의 56.8%를 차지했다. 중형 PEF는 51개, 소형 PEF는 134개가 새로 설정됐다. 유형별로는 투자 대상을 사전에 정하고 설립하는 프로젝트 펀드가 136개로 64.5%를 차지했다. 투자 대상을 정하지 않고 운용사 역량을 바탕으로 자금을 모집하는 블라인드 펀드는 75개로 35.5%였다. 운용사도 늘었다. 지난해 말 기준 PEF를 운용 중인 업무집행사원(GP)은 455사로 전년보다 18사 증가했다. 이 가운데 전업 GP는 332사로 전체의 73.0%를 차지했다. 금융회사는 65사, 창투계회사는 58사였다. 투자자들의 대형 GP 선호도 이어졌다. 출자약정액 기준 대형 GP 운용펀드 비중은 2024년 66.2%에서 지난해 68.7%로 2.5%포인트(p) 높아졌다. 중형 GP 비중은 27.0%, 소형 GP 비중은 4.3%로 낮아졌다. 지난해 PEF의 투자집행 규모는 28조1000억원으로 전년 25조1000억원보다 3조원 증가했다. 이 중 경영참여형 투자는 23조7000억원, 비경영참여형 투자는 4조4000억원이었다. 경영참여형 PEF는 지난해 국내외 343개 기업에 총 23조7000억원을 투자했다. 국내 투자는 22조4000억원으로 전체의 94.5%를 차지했다. 해외 투자는 1조3000억원으로 전년보다 1조4000억원 감소했다. 업종별로는 제조업 투자가 15조5000억원으로 전체의 65.4%를 차지했다. 이어 전기·가스공급업 1조3000억원, 운수·창고업 1조2000억원 순이었다. 제조업과 전기·가스공급업, 운수·창고업 등 상위 3개 업종에 대한 투자 규모는 전년보다 늘었다. 추가 투자여력을 나타내는 미집행 약정액은 지난해 말 43조2000억원으로 전년 36조1000억원보다 7조1000억원 증가했다. 금감원은 글로벌 경제 불확실성 지속 등으로 PEF 업계가 신중한 투자 기조를 유지하고 있다고 설명했다. 비경영참여형 투자는 큰 폭으로 늘었다. 지난해 말 기준 운용 중인 비경영참여형 PEF는 128개로 전년보다 50개 증가했다. 약정액은 10조7000억원, 이행액은 5조8000억원으로 각각 78.3%, 114.8% 늘었다. 비경영참여형 PEF 중 90개 펀드는 지난해 4조4000억원의 투자를 집행했다. 전년 1조원보다 3조4000억원 증가한 규모다. 투자 대상별로는 기업대출이 1조4000억원으로 32.3%를 차지했고 메자닌이 1조2000억원으로 27.6%를 차지했다. 부동산·인프라는 6000억원, 소수지분 인수는 5000억원이었다. 금감원은 M&A 시장 성장 둔화 등에 따라 전통적 지분 투자에서 벗어나 기업대출과 메자닌 구조 등을 활용한 중위험·중수익 자산 투자수요가 반영된 결과로 분석했다. 투자회수 규모도 증가했다. 지난해 PEF 투자회수액은 20조6000억원으로 전년 18조5000억원보다 2조1000억원 늘었다. 중간 회수는 6조7000억원, M&A와 기업공개(IPO) 등을 통한 최종 회수는 13조9000억원이었다. 지난해 해산된 기관전용 사모펀드는 153개로 전년보다 11개 줄었다. 평균 존속기간은 4.7년이었다. 해산 사유는 정관상 존속기간 만료가 63개로 가장 많았고 투자집행 후 회수 완료 45개, 사원총회 해산결의 42개 순이었다. 금감원은 기관전용 사모펀드 시장이 지속 성장할 것으로 내다봤다. 펀드 수 약정액이 증가하고 추가 투자여력도 충분하다는 평가다. 성장 과정에서는 대형 GP 선호와 신규 GP 유입 증가로 경쟁이 심화될 것으로 전망했다. 또한 최근 M&A 시장 성장 둔화 등으로 기관전용 사모펀드의 경영참여형 투자가 소폭 감소한 반면 비경영참여형 투자가 확대되는 등 PEF의투자 방식이 다양화되고 있다고 진단했다. 금감원은 PEF가 신성장 산업 육성, 기업구조 개선이라는 본연의 역할과 사회적 책임을 함께 고려하도록 지도하겠다는 방침이다.2026-06-17 13:50:50
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![[데스크 칼럼] 노동계의 정년 연장 청구서, 청년 일자리의 답도 담겼나](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/17/20260617075654116976.jpg)
노동계의 정년 연장 청구서, 청년 일자리의 답도 담겼나 [경제일보] 정년 연장 논의가 다시 국회 문턱에 섰다. 노동계는 법정 정년을 60세에서 65세로 올리라고 요구하고 있다. 국민연금 수급 개시 연령이 65세까지 밀려나는 상황에서 60세 정년은 은퇴자에게 최대 5년의 소득 공백을 남긴다는 것이다. 한국 사회가 이미 초고령사회에 들어섰고, 노후 소득 기반이 취약하다는 점을 감안하면 이 문제 제기를 가볍게 넘길 수는 없다. 그러나 정년 연장 요구가 정당성을 얻으려면 그 청구서에는 빠진 항목이 없어야 한다. 고령층의 생계 불안만 적고 청년 일자리의 대책을 비워둔 채 국회에 법부터 만들라고 압박한다면 그것은 사회적 합의라기보다 한쪽의 요구를 입법 문장으로 옮기는 일에 가까워진다. 정년 연장은 고령 근로자에게는 소득 공백을 줄이는 안전판일 수 있지만, 청년들에게는 닫힌 취업문 앞에 또 하나의 자물쇠가 걸리는 일로 받아들여질 수 있다. 소득 공백의 현실, 그러나 비어 있는 청년 대책 고령층의 현실은 엄연하다. 60세에 회사를 떠난 뒤 국민연금을 받을 때까지 버텨야 하는 기간이 길어졌다. 은퇴 후에도 생활비는 줄지 않고, 주거비와 의료비 부담은 남아 있다. 60대 초반을 노동시장에서 완전히 물러날 나이로 보기도 어렵다. 건강수명은 길어졌고, 숙련 인력을 더 오래 활용해야 한다는 주장에도 설득력이 있다. 정년 연장을 세대 이기주의로만 몰아붙일 수 없는 이유다. 그렇다고 법정 정년 숫자만 60에서 65로 바꾼다고 문제가 풀리지는 않는다. 정년 연장은 누군가의 퇴직 시점을 늦추는 제도다. 기업의 인건비 총량과 정원이 그대로인 상황에서는 그 부담이 신규 채용 축소로 옮겨갈 수 있다. 특히 청년들이 선호하는 대기업, 공기업, 금융권, 공공기관일수록 정년 연장의 혜택은 기존 정규직에게 집중되고, 채용 감소의 부담은 취업 준비생에게 돌아갈 가능성이 크다. 청년들이 답답해하는 지점이 여기에 있다. 이미 청년들은 입시 경쟁, 취업 경쟁, 주거 경쟁을 거쳐왔다. 좋은 일자리는 줄고, 채용 문은 좁아졌고, 서울 집값은 월급만으로 접근하기 어렵다. 부모 세대가 올라탔던 성장의 사다리는 희미해졌는데, 이제는 그 사다리 위쪽에 있는 이들의 체류 기간까지 더 늘리겠다는 말로 들린다. “너희도 나중에 나이 들면 혜택을 본다”는 설명은 지금 취업 문 앞에 서 있는 청년들에게 위로가 되기 어렵다. 그들에게 문제는 30년 뒤의 정년이 아니라 올해의 채용 공고다. 노동계는 이 불편한 질문에 답해야 한다. 65세 정년 연장을 요구하면서 청년 채용 축소 가능성에는 어떤 대책을 내놓을 것인가. 연공형 임금체계를 그대로 두고 정년만 늘리자는 것인가. 임금피크제, 직무 재설계, 근로시간 조정, 신규 채용 유지, 세대 간 고용 배분 문제를 함께 논의할 준비가 되어 있는가. 이 질문을 피한 채 정년 연장만 입법하라고 요구한다면 그것은 개혁안이 아니라 기득권의 연장 신청서로 읽힐 수밖에 없다. 정년의 혜택은 모두에게 같지 않다 한국 노동시장의 모순은 모두에게 같은 정년이 주어지지 않는다는 데 있다. 법정 정년의 보호를 실제로 누리는 사람은 안정된 직장에 오래 남아 있는 근로자들이다. 중소기업 근로자, 비정규직, 플랫폼 노동자, 영세 자영업자에게 60세 정년이라는 말은 종종 남의 회사 이야기다. 이들에게는 65세 정년보다 다음 계약 연장, 다음 달 매출, 내년 고용 유지가 더 절박하다. 정년 연장 입법의 직접 수혜자가 노동시장 내부에서도 비교적 강한 위치에 있는 집단으로 쏠릴 수 있다는 지적을 피하기 어렵다. 따라서 이 논쟁은 단순한 노년 대 청년의 감정싸움이 아니다. 이미 안정된 자리를 가진 사람과 그 자리에 들어가려는 사람 사이의 충돌이다. 정년 연장 논의에서 가장 약한 사람은 반드시 60대 정규직만은 아니다. 아직 회사 문턱에도 들어서지 못한 청년, 계약 갱신을 기다리는 비정규직, 중소기업에서 정년이라는 말을 체감하지 못하는 근로자도 노동시장 안팎의 약자다. 조직된 노동의 목소리가 크다는 이유로 이들의 불안이 지워져서는 안 된다. 위쪽이 오래 머물면 아래쪽은 늦어진다 법정 정년의 숫자를 바꾸는 순간 인사·임금·승진·채용 질서가 함께 흔들린다. 부장과 차장의 체류 기간이 늘어나면 대리와 사원의 승진은 늦어진다. 정원이 묶인 조직에서는 신규 채용이 줄어든다. 공공기관에서는 청년 채용 확대를 말하면서 내부 인력의 퇴직은 늦추는 모순이 생길 수 있다. 민간기업은 인건비 부담을 이유로 경력직 중심 채용이나 자동화 투자로 대응할 수 있다. 그 결과가 다시 청년에게 돌아간다면 정년 연장은 세대 통합이 아니라 갈등을 법으로 굳히는 일이 된다. 이미 60세 정년 의무화 이후에도 비슷한 경고가 나왔다. 고령층 고용은 늘었지만 청년층 고용이 줄었다는 분석이 있었다. 물론 고령자와 청년이 늘 같은 일자리를 두고 경쟁하는 것은 아니다. 그러나 청년들이 선호하는 양질의 일자리, 정원이 제한된 일자리, 승진 사다리가 있는 일자리에서는 사정이 다르다. 위쪽의 체류 기간이 늘어나면 아래쪽의 진입과 이동은 늦어진다. 노동계가 이 대목을 불편해한다고 해서 현실이 사라지는 것은 아니다. 청년 일자리 없는 정년 연장은 미봉이다 정년 연장이 필요하다면 그 방식은 훨씬 정교해야 한다. 연금 수급 연령과 정년 사이의 간극을 줄이는 것은 필요하지만, 일률적 65세 정년 의무화가 유일한 답일 수는 없다. 퇴직 후 재고용, 계속고용, 시간제 전환, 직무 전환, 임금 조정이 함께 검토돼야 한다. 고령층에게 일할 기회를 주되 기업의 부담을 조정하고, 청년에게는 채용 통로를 남겨야 한다. 어느 한쪽의 고통을 다른 한쪽에게 떠넘기는 방식으로는 버틸 수 없다. 임금체계 개편도 피할 수 없다. 연공급이 유지되는 상태에서 정년만 늘리면 기업 부담은 커지고 청년 채용 여력은 줄어든다. 고령 근로자의 숙련을 인정하되 직무와 성과, 근로시간에 맞는 임금 조정이 병행돼야 한다. 노동계가 임금체계 개편을 무조건 공격으로만 받아들이면 정년 연장 논의는 국민적 설득력을 얻기 어렵다. 정년은 늘리고 임금체계는 그대로 두자는 주장은 결국 비용 부담을 기업과 청년에게 넘기는 말로 들릴 수밖에 없다. 청년 채용을 지키는 장치도 필요하다. 정년 연장 혜택을 받는 기업에는 신규 채용 유지 의무나 청년 채용 확대 유인을 함께 설계해야 한다. 공공기관과 대기업에는 더 엄격한 기준이 적용돼야 한다. 공공기관이 청년 채용 확대를 말하면서 정작 내부 정년 연장으로 신규 채용 여력을 줄인다면 청년들은 그 말을 믿기 어렵다. 청년 일자리를 줄이지 않는 정년 연장이어야 사회적 합의가 가능하다. 정년 연장 논의에서 가장 경계해야 할 태도는 한쪽의 고통만 말하는 것이다. 고령층의 소득 공백만 말하면 청년의 고용 공백이 지워진다. 청년의 분노만 말하면 은퇴자의 생계 불안이 가려진다. 정치권이 해야 할 일은 이 균형을 잡는 것이다. 그러나 현실의 입법 논의는 표 계산과 조직의 압력에 흔들리기 쉽다. 고령층 유권자는 많고, 조직 노동은 목소리가 크다. 반면 청년 구직자는 흩어져 있고, 아직 직장 안의 교섭권도 없다. 국회가 누구의 목소리를 더 크게 들을지는 어렵지 않게 짐작할 수 있다. 그래서 정년 연장 논의는 더 엄격해야 한다. 강한 조직을 가진 노동계의 요구가 곧 사회적 약자의 요구로 등치돼서는 안 된다. 노동시장의 약자는 안정된 대기업 정규직만이 아니다. 취업준비생, 계약직 청년, 중소기업 근로자, 경력 단절자, 플랫폼 노동자도 노동시장 안팎의 약자다. 정년 연장 입법이 이들의 몫을 줄이는 방식으로 설계된다면 그 법은 보호가 아니라 배제의 또 다른 이름이 된다. 노동계가 진정으로 일할 권리를 말하려면 청년의 일할 권리도 함께 말해야 한다. 60대의 소득 공백을 메우기 위해 20대의 채용 공백을 키우는 방식은 지속 가능하지 않다. 정년 연장이 필요하다면 그 부담을 누구에게, 어떤 방식으로, 얼마나 나눌 것인지까지 답해야 한다. 그 답 없이 국회에 법부터 만들라고 압박하는 것은 책임 있는 사회적 대화가 아니다. 청년들은 이미 많은 것을 양보해왔다. 더 오래 공부했고, 더 늦게 취업했고, 더 늦게 결혼하고, 더 늦게 집을 마련하거나 아예 포기했다. 그런데도 사회는 청년들에게 또 기다리라고 말한다. 앞선 세대가 더 오래 일해야 하니 너희의 차례는 조금 더 뒤로 밀릴 수 있다고 말한다. 그 말을 정책이라고 부르려면 최소한의 공정성이 있어야 한다. 청년 일자리 대책 없는 정년 연장 입법으로는 그 공정성을 설명할 수 없다. 정년 연장은 피할 수 없는 숙제일 수 있다. 그러나 숙제라고 해서 아무렇게나 제출해도 되는 것은 아니다. 노동계의 청구서에는 고령층의 생계 불안은 적혀 있지만 청년의 답답함은 충분히 적혀 있지 않다. 국회가 그 청구서를 그대로 받아 적는다면 청년들은 다시 확인하게 될 것이다. 이 사회가 청년에게 요구하는 것은 참여가 아니라 대기이고, 공정이 아니라 순번이라는 사실을 말이다. 정년 65세 논의가 세대 전쟁으로 가지 않으려면 지금이라도 질문을 바꿔야 한다. 몇 살까지 일하게 할 것인가만 물을 일이 아니다. 누가 그 비용을 부담할 것인가, 청년 채용은 어떻게 지킬 것인가, 노동시장 밖의 고령층은 어떻게 보호할 것인가, 임금체계는 어떻게 바꿀 것인가를 함께 물어야 한다. 이 질문에 답하지 못하는 정년 연장 입법은 개혁이 아니라 미봉이다. 고령층의 노후를 지키는 일은 중요하다. 그러나 그 이름으로 청년의 출발선을 더 뒤로 밀어서는 안 된다. 정년 연장이 필요하다면 청년 일자리의 답까지 함께 내놓아야 한다. 그것이 빠진 입법은 사회적 합의가 아니라 힘 있는 쪽의 요구를 법률 문장으로 옮기는 일에 그칠 수 있다.2026-06-17 07:59:13
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삼성·SK·LG 'AI 멤버' 시대 개막…"AI, 도구 넘어 구성원으로" [경제일보] 국내 주요 그룹들이 인공지능(AI)을 단순한 신사업이나 기술 개발 영역을 넘어 조직 운영 전반에 적용하는 'AI 전환(AI Transformation)'에 속도를 내고 있다. AI 기술 자체보다 이를 조직 전반에 확산하고 사업 성과로 연결하는 실행력이 미래 경쟁력을 좌우할 것이라는 판단에서다. 11일 재계에 따르면 삼성·SK·LG는 최근 잇달아 AX를 핵심 경영 과제로 제시하며 조직 혁신에 나서고 있다. 과거 AI 경쟁이 자체 모델 개발과 기술 확보에 집중됐다면 최근에는 AI를 조직 운영과 업무 전반에 확산하는 방안이 핵심 과제로 부상하고 있다. 가장 적극적인 움직임을 보이는 곳은 삼성이다. 삼성은 이달부터 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 외부 생성형 AI 서비스를 전 관계사에 공식 도입하고 사장단과 임원을 대상으로 한 AI 집중 교육에 나섰다. 삼성은 이를 시작으로 전 직원을 대상으로 한 AI 교육도 확대할 계획이다. 특히 일반 직원보다 사장단과 임원 교육을 먼저 실시한다는 점이 눈길을 끈다. AI를 단순한 업무 효율화 도구가 아닌 조직 운영과 의사결정 방식 자체를 바꾸는 수단으로 보고 있다는 의미로 해석된다. SK도 AI를 그룹 차원의 핵심 과제로 다루고 있다. SK그룹은 11일부터 13일까지 경기도 이천 SKMS연구소에서 '2026 뉴 이천포럼'을 개최한다. 올해 처음 열리는 뉴 이천포럼은 경영전략회의와 이천포럼을 통합한 행사로 최태원 회장을 비롯한 주요 경영진과 구성원들이 AX 방안을 집중 논의하는 자리다. SK는 AI 변화 속도가 지나치게 빨라 기존 논의 체계로는 대응하기 어렵다고 판단하고 경영진과 구성원이 함께 실행 방안을 논의하는 구조를 마련했다. 단순히 AI 기술 동향을 공유하는 수준을 넘어 사업과 조직 운영 전반의 AX 실행 방안을 모색하겠다는 취지다. LG 역시 AX를 미래 경쟁력 확보의 핵심 수단으로 보고 있다. 구광모 LG그룹 회장은 지난 3월 사장단 회의에서 "AX에서 가장 중요한 것은 속도"라며 "완벽한 계획보다 빠른 실행이 필요하다"고 강조했다. 이어 "AX는 특정 조직만의 과제가 아닌 최고경영자(CEO)와 사업책임자가 직접 방향을 잡고 이끌어야 할 과제"라고 밝히며 경영진의 역할을 주문했다. 실제 당시 회의에서는 LG의 자체 AI 모델인 엑사원을 활용해 회의 내용을 실시간 분석하고 요약하는 등 AX를 직접 구현하기도 했다. 재계에서는 이 같은 움직임을 AI 경쟁 패러다임 변화의 신호로 보고 있다. AI 경쟁의 초점이 모델 개발과 기술 확보에서 AI 활용을 통한 조직 혁신과 실행력 확보로 이동하고 있다는 것이다. 삼성의 AI 교육, SK의 AX 토론, LG의 실행 중심 전략은 방식은 다르지만 공통된 방향을 가리킨다. AI를 새로운 기술이 아닌 기업 운영의 기본 언어로 받아들이기 시작했다는 점이다. 재계의 AI 경쟁도 기술 확보를 넘어 조직 혁신과 실행력 경쟁으로 빠르게 이동하고 있다는 분석이 나온다. 전문가들은 최근 대기업들의 AX 추진 움직임이 단순한 기술 도입을 넘어 조직 운영 방식 자체를 바꾸는 과정이라고 분석한다. 최병호 고려대 인공지능연구소 교수는 "과거 AI가 업무를 보조하는 도구 역할에 머물렀다면 이제는 특정 업무를 수행하는 하나의 구성원(멤버) 역할로 진화하고 있다"며 "기업들은 AI를 활용해 업무 혁신과 미래 경쟁력을 확보하려는 것"이라고 설명했다. 이어 "AX의 핵심은 단순한 AI 도입이 아니라 프로세스 혁신"이라며 "AI가 초안 작성이나 분석 등 다양한 역할을 수행할 수는 있지만 방향 설정과 의사결정, 가치 판단, 데이터 통합 등은 여전히 사람의 역할로 남아 있다"고 말했다. 그러면서 "결국 AI와 사람이 어떻게 협업할 것인지가 AX 성패를 가르는 핵심 요소가 될 것"이라며 "현재는 시작 단계인 만큼 기업들도 다양한 시행착오를 거치며 최적의 운영 방식을 찾아가게 될 것"이라고 덧붙였다.2026-06-11 15:54:06
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정부·LG·KT, '로봇 두뇌' 국산화 시동…피지컬 AI 주도권 잡는다 [경제일보] 정부와 LG전자, KT 등 산학연 연합군이 한국형 피지컬 인공지능(AI) 개발에 본격 착수했다. 챗GPT가 언어를 이해하고 답하는 AI의 대중화를 열었다면 이번 프로젝트는 로봇이 현실 세계를 이해하고 움직이도록 하는 ‘로봇의 두뇌’를 독자 기술로 만들겠다는 시도다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 9일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘피지컬 AI 선도기술개발 사업’ 착수보고회를 열었다. 이번 사업에는 올해부터 2년간 정부출연금 340억원이 투입된다. LG전자가 주관하고 KT, 마음AI, 로보티즈, 홀리데이로보틱스, 크라우드웍스, 알체라, KAIST, 서울대, 한국정보통신기술협회(TTA) 등 10개 산학연 기관이 참여한다. 피지컬 AI는 생성형 AI 경쟁의 다음 단계로 꼽힌다. 지금까지 AI가 주로 텍스트와 이미지 코드를 만들어내는 데 집중했다면 앞으로는 로봇과 공장 설비, 자율주행 장비가 실제 공간에서 판단하고 행동하는 능력이 중요해진다. 물체의 무게와 충돌, 이동 경로, 힘의 작용 같은 물리 법칙을 AI가 이해해야 제조·물류·서비스 현장에서 사람을 보조하거나 대체할 수 있다. 이번 사업의 핵심은 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이다. 월드모델은 AI가 가상 공간에서 현실의 물리 법칙과 상황 변화를 학습하는 기술이다. 로봇 파운데이션 모델은 이 학습 결과를 실제 로봇의 행동과 제어로 연결하는 기반 모델이다. 쉽게 말해 월드모델이 로봇이 세상을 이해하는 방식이라면 로봇 파운데이션 모델은 그 이해를 움직임으로 바꾸는 실행 체계다. 한국이 이 분야에서 승부를 걸 수 있는 배경은 제조 현장 데이터다. 반도체, 전자, 자동차, 배터리, 조선 등 한국 주력 산업은 복잡한 공정과 설비 운영 경험을 갖고 있다. 공장 안에서 축적된 작업 데이터와 장비 운용 노하우는 외부 빅테크가 쉽게 확보하기 어려운 자산이다. 정부와 기업은 이 데이터를 기반으로 연구실용 로봇이 아니라 산업 현장에서 작동하는 피지컬 AI를 만들겠다는 구상이다. LG전자는 자체 초거대 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE)’과 제조 현장 데이터를 활용해 월드모델 개발을 주도한다. KT는 생성형 AI ‘믿:음’과 플랫폼 운영 경험을 바탕으로 월드모델을 로봇 행동모델로 연결하는 역할을 맡는다. 로보티즈는 로봇 하드웨어와 제어 기술을 담당하고 홀리데이로보틱스는 물리 법칙을 정밀하게 구현하는 국산 다중물리 시뮬레이터 엔진 개발을 맡는다. 이번 프로젝트가 주목받는 이유는 국산화에 있다. 글로벌 피지컬 AI 경쟁은 엔비디아, 구글 딥마인드 등 빅테크가 주도하고 있다. 로봇 학습에 필요한 시뮬레이터와 GPU 인프라, 월드모델 기술을 해외 플랫폼에 의존하면 한국 제조업의 데이터와 현장 경쟁력이 외부 생태계에 종속될 수 있다. 정부가 월드모델과 시뮬레이터, 로봇 행동모델의 독자 개발을 강조하는 이유다. 사업 목표도 비교적 분명하다. 정부는 월드모델 학습, 로봇 파운데이션 모델 연계, 실증과 성능평가, 사례 분석과 재학습으로 이어지는 실증 파이프라인을 구축한다. 핵심 성과지표는 월드모델을 적용하지 않았을 때보다 실제 로봇의 최종 동작 성공률을 20%포인트 이상 높이는 것이다. 연구 성과를 논문이나 시연에 그치지 않고 실제 제조·물류 현장 검증으로 연결하겠다는 의미다. 성과 확산을 위해 개발 결과물을 오픈소스로 공개하는 방안도 추진된다. 대규모 데이터와 인프라가 없는 중소기업도 소량의 현장 데이터만으로 자동화 혁신을 시도할 수 있도록 지원하겠다는 취지다. 피지컬 AI가 대기업 전용 기술에 머물지 않고 산업 생태계 전반으로 확산되려면 이런 개방형 접근이 필요하다. 앞으로의 관건은 인프라와 실증 속도다. 피지컬 AI는 텍스트 중심 대규모언어모델보다 훨씬 많은 영상, 3D, 센서, 시뮬레이션 데이터를 처리해야 한다. 초고속 스토리지와 GPU, 로봇 검증 공간이 결합된 국가 차원의 학습·검증 인프라가 뒷받침돼야 한다. 실제 공장과 물류 현장에서 반복 실험을 수행할 수 있는 테스트베드도 필요하다. 이번 사업은 한국이 피지컬 AI 경쟁에서 독자 생태계를 만들 수 있을지를 가르는 첫 시험대다. 한국의 강점은 거대한 모델 이름이 아니라 반도체와 제조 현장, 로봇을 실제로 움직일 수 있는 산업 기반에 있다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이 연구실의 성과를 넘어 공장과 물류 현장의 생산성, 안전성, 효율로 증명될 때 비로소 한국형 피지컬 AI도 글로벌 경쟁의 한 축으로 설 수 있다. 기술의 승부는 선언에서 나지 않는다. 현장에서 움직이는 로봇 한 대, 실패를 줄이는 공정 하나, 사람이 더 안전하게 일하는 작업장 하나가 쌓일 때 국가 AI 전략의 무게도 비로소 증명될 것이다.2026-06-09 17:34:27
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화재보험협회, 제19대 이사장에 김기환 전 KB손보 대표 선임 [경제일보] 화재보험협회 제19대 이사장으로 김기환 전 KB손해보험 대표이사가 확정됐다. 김 신임 이사장은 오는 22일 취임식을 갖고 공식 업무를 시작한다. 화재보험협회가 국내 손해보험회사로 구성된 사원총회를 열고 이사장후보추천위원회가 단독 추천한 김 전 대표를 제19대 이사장으로 선임하기로 최종 의결했다고 9일 밝혔다. 김 신임 이사장은 1963년생으로 서울 우신고와 서울대 경제학과를 졸업했다. 지난 1991년 KB국민은행에 입행하며 금융권에 입문했다. 이후 △KB국민은행 소비자보호그룹 상무 △KB금융지주 리스크관리총괄 전무(CRO) △KB금융지주 재무총괄 전무와 부사장(CFO)을 지냈다. 이후 김 신임 이사장은 지난 2021년부터 3년간 KB손해보험 대표이사를 맡았다. 화재보험협회는 오는 22일 제19대 이사장 취임식을 개최할 예정이다.2026-06-09 17:27:42
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![[데일리 자산운용 브리프] 삼성자산운용, KODEX 현대차로보틱스밸류체인TOP3플러스 ETF 신규 상장 外](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/09/20260609165614723386.png)
삼성자산운용, 'KODEX 현대차로보틱스밸류체인TOP3플러스' ETF 신규 상장 外 [경제일보] 삼성자산운용, 'KODEX 현대차로보틱스밸류체인TOP3플러스' ETF 신규 상장 삼성자산운용은 9일 현대차그룹의 로봇 가치사슬 핵심 기업에 집중적으로 투자하는 'KODEX 현대차로보틱스밸류체인TOP3플러스' 상장지수펀드(ETF)를 신규 상장했다고 밝혔다. 해당 상품은 전통적인 자동차 테마나 단순 그룹주 투자와 달리 미래 성장성이 높은 로봇 사업 부문에 초점을 맞춘 것이 특징이다. 이 ETF는 로보틱스 경쟁력을 갖춘 △현대차 △기아 △현대모비스 등 3개 핵심 계열사에 각각 25%씩 최대 75% 비중으로 투자한다. 현대차와 기아는 세계적인 제조 인프라를 바탕으로 로봇 상용화를 앞당기고 있으며 현대모비스는 관절 구동장치 같은 핵심 부품 역량을 보유하고 있다. 여기에 로봇 제어 소프트웨어 전문인 현대오토에버와 보스턴다이나믹스 지분을 보유한 현대글로비스를 편입했다. 하드웨어 제조부터 스마트팩토리 적용과 소프트웨어 운영까지 아우르는 완벽한 수직계열화 시너지를 포트폴리오에 담아냈다. 새로운 ETF는 향후 밸류체인 내 기업이 신규 상장할 경우 포트폴리오에 특별 편입할 수 있는 유연한 구조를 갖췄다. 특히 보스턴다이나믹스가 상장하면 최대 25%까지 비중을 늘려 로봇 산업의 폭발적인 성장성에 대응한다는 방침이다. 최근 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 전북 새만금에 AI 연구센터와 데이터센터 등을 아우르는 '새만금 AI밸리' 조성 청사진을 밝히며 시장은 엔비디아와 현대차그룹의 인공지능(AI) 기반 사업 협력에 주목하고 있다. 엔비디아가 AI 로보틱스를 차세대 핵심 동력으로 점찍으면서 보스턴다이나믹스 등 세계적인 로봇 기술력을 확보한 현대차그룹에 대한 시장의 기대치도 높아지는 추세다. 피지컬 AI 시대가 도래하면서 현대차그룹은 보스턴다이나믹스를 주축으로 휴머노이드 로봇과 스마트팩토리 분야로 사업 영역을 빠르게 확장하고 있다. 현대차와 기아는 전 세계 생산기지에서 축적한 압도적인 물리 데이터와 하드웨어 제조 역량을 결합해 세계적인 로봇 기업으로 거듭나고 있다. 스마트팩토리인 현대차 메타플랜트(HMGMA) 생산 현장에 로봇을 투입해 실제 데이터를 수집하고 이를 로봇 성능 개선에 다시 활용하는 선순환 데이터 체계를 구축한다. 이와 함께 현대차그룹은 올해 안으로 로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)를 공식 개소한다. 아울러 미국 보스턴다이나믹스 생산법인 설립과 차세대 전동식 휴머노이드 로봇 아틀라스 양산 등도 순차적으로 준비하고 있다. 송아현 삼성자산운용 매니저는 "KODEX 현대차로보틱스밸류체인TOP3플러스는 로보틱스 로드맵을 명확히 제시하며 글로벌 로보틱스 기업으로 진화한 현대차그룹의 핵심 밸류체인에 집중 투자할 수 있는 솔루션이 될 것"이라고 말했다. 대신자산운용, 'DAISHIN343 금융&지주고배당' ETF 신규 상장 대신증권 계열사인 대신자산운용은 9일 유가증권시장에 월분배형 ETF인 'DAISHIN343 금융&지주고배당' ETF를 신규 상장한다고 밝혔다. 이 상품은 금융사와 지주사가 적극적으로 추진하는 주주친화 정책의 수혜를 겨냥해 기획됐다. 최근 정부 주도의 기업가치 제고 정책과 상법 개정 움직임에 배당소득 분리과세 도입 논의까지 이어지며 시장 내 주주환원 확대 기대감이 커지고 있다. 이에 따라 배당 확대와 자사주 소각 등을 선도적으로 실행하는 금융주와 지주사가 핵심 수혜 업종으로 부각됐다. 신규 ETF는 국내 상장 금융주와 지주사 가운데 주가순자산비율(PBR)이 낮고 배당수익률이 높은 기업을 집중적으로 편입했다. 상품의 주요 편입 종목은 △신한지주 △하나금융지주 △기업은행 등 금융주와 △한국앤컴퍼니 △롯데지주 △SK디스커버리 등 지주사다. 추종하는 기초지수는 'KRX-Akros 금융&지주 고배당 지수'다. 시장 상황과 개별 기업의 주주환원 정책 변동분을 반영하기 위해 구성 종목은 1년에 두 번 정기적으로 교체한다. 해당 ETF는 고배당주 위주로 포트폴리오를 구성해 투자자에게 매월 분배금을 지급한다. 이를 통해 정기적이고 안정적인 현금흐름 창출을 돕는다. 지난해 지급된 배당금 규모를 기준으로 산출한 예상 연간 분배수익률은 4.5% 수준이다. 이재우 대신자산운용 마케팅부문장은 "금융주와 지주사는 높은 자본효율성과 적극적인 주주환원 정책을 바탕으로 국내 증시 밸류업의 핵심 업종으로 부상하고 있다"며 "이번 ETF는 관련 업종의 성장 잠재력과 월분배에 따른 안정적인 현금흐름을 동시에 기대할 수 있는 상품"이라고 말했다. 미래에셋자산운용, 'TIGER 삼성전자·SK하이닉스 단일종목 레버리지' 합산 개인 순매수 3조원 돌파 미래에셋자산운용은 'TIGER SK하이닉스단일종목레버리지'와 'TIGER 삼성전자단일종목레버리지' 두 종목의 누적 개인 순매수액이 3조원을 넘어섰다고 9일 밝혔다. 이들은 지난달 27일 주식시장에 상장됐다. 거래 시작 7영업일 만에 거둔 성과다. 8일 한국거래소에 따르면 SK하이닉스 레버리지에 개인투자자 자금이 대거 유입돼 2조845억원이 모였다. 삼성전자 레버리지는 1조4614억원을 기록했다. 같은 날 상장된 16개 단일종목 레버리지 및 인버스 상품 전체 개인 순매수액은 8조784억원이다. 이 중 SK하이닉스 상품이 전체 자금의 약 26%를 끌어모았다. 이 상품은 상장 첫날 개인 순매수 6909억원을 달성했다. 이는 국내 관련 상장지수펀드 시장 상장일 기준 역대 최대 규모다. 이러한 흥행은 인공지능 인프라 관련 시장의 성장 전망 때문이다. 글로벌 메모리 반도체 산업을 이끄는 두 기업의 미래 가치가 반영됐다. 적극적으로 높은 수익률을 원하는 투자자들의 수요가 집중된 결과다. 해당 상품들의 주요 특징은 △현금 설정 및 환매 방식 도입 △탄탄한 유동성 확보 △저렴한 연간 총보수 등이다. 운용사는 거래량 확보를 위해 기존 현물 방식 대신 현금 방식을 택했다. 현물과 선물을 섞어 레버리지 비중을 맞춘다. 유동성 공급자의 헤지거래는 선물 위주로 진행된다. 그 결과 관련 기관의 거래 비용이 줄어들었다. 투자자들에게 더욱 촘촘하게 호가를 제공할 수 있게 됐다. 괴리율도 안정적으로 통제된다. 상품 기획 초기부터 여러 유동성 공급자와 외국인 자본을 끌어들였기 때문이다. 총보수는 연 0.0901%로 책정됐다. 기존 반도체 관련 레버리지 상품보다 비용 부담을 크게 낮췄다. 김남기 미래에셋자산운용 ETF운용부문 대표는 "TIGER 단일종목 레버리지 2종은 현금 설정·환매 구조와 풍부한 유동성을 기반으로 안정적인 거래 환경을 제공하고 있다"며 "낮은 보수와 안정적인 괴리율을 유지해 투자자들의 거래 비용을 최소화할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다. 하나자산운용, '1Q 현대차기아채권혼합50' ETF 신규 상장 하나자산운용이 9일 '1Q 현대차기아채권혼합50' ETF를 신규 상장했다고 밝혔다. 이 상품은 현대자동차와 기아를 각각 약 25%씩 편입했다. 나머지 50% 비중은 단기국공채에 투자한다. 글로벌 피지컬 인공지능(AI) 산업 핵심 주자인 현대차그룹 투자를 통해 성장성을 좇으면서 안정성도 함께 도모하는 구조다. 해당 상품은 퇴직연금 계좌에서 활용도가 높다. 확정기여(DC)형 및 개인형퇴직연금(IRP) 계좌 내 위험자산 투자 한도는 현행 제도상 70%로 묶여 있다. 하지만 이 ETF는 최신 규정을 반영한 2세대 채권혼합형 상품이다. 위험자산 한도 적용을 받지 않아 퇴직연금 계좌 안에서 100%까지 편입할 수 있다. 다른 주식형 ETF와 병행하여 투자하면 퇴직연금 계좌 내 주식 노출 비중을 최대 85%까지 끌어올릴 수 있다. 최근 투자 시장에서는 피지컬 AI가 차세대 산업 패러다임으로 부상 중이다. 현대차그룹은 단순 완성차 업체를 넘어 로봇과 자율주행 스마트 제조 시스템을 포괄하는 미래 기업으로 탈바꿈하고 있다. 업계에 따르면 현대차그룹은 완성차 기업 이상의 피지컬 AI 플랫폼으로 평가받는 추세다. 이미 보스턴다이내믹스를 앞세워 로보틱스 경쟁력과 양산 체계를 동시에 갖춰 해당 산업의 선두 주자로 꼽힌다. 현대차그룹은 지난 1월 미국 라스베이거스에서 열린 'CES 2026'에서 피지컬 AI 기술력을 입증했다. 당시 실제 공장 환경 무대에서 처음 공개한 보스턴다이내믹스의 로봇 아틀라스가 큰 호응을 얻었다. 해당 시연은 모기업인 현대차그룹의 기술 경쟁력을 시장에 확실히 각인시키는 계기가 됐다. 하나자산운용은 신규 상장을 기념해 9일부터 오는 30일까지 순매수 이벤트를 진행한다. 해당 ETF를 10주 이상 매수한 뒤 내역을 캡처해 이벤트 링크로 인증하면 추첨을 거쳐 경품을 준다. 제공하는 경품은 △현대차 캠핑 체어 세트(3명) △아이램 차량용 에어건(5명) △HD현대오일뱅크 모바일 쿠폰 5만원권(20명) △현대 컬렉션 포니 모델카(20명) 등이다. 사원증이나 명함으로 현대차그룹 임직원을 인증하면 별도 추첨을 거쳐 2000명에게 메가커피 아메리카노를 추가로 증정한다. 자세한 내용은 1Q ETF 블로그와 홈페이지에서 확인할 수 있다. 김태우 하나자산운용 대표이사는 "1Q 현대차기아채권혼합50은 국내 글로벌 피지컬AI 산업 성장의 중심에 있는 현대차그룹 핵심기업의 성장동력에 투자하면서도 채권에 분산하여 연금 자산에 요구되는 안정성을 동시에 추구할 수 있는 상품"이라며 "퇴직연금 계좌에서 보다 적극적인 자산배분을 추구하는 투자자들에게 효율적인 대안이 될 것으로 기대된다"고 말했다.2026-06-09 17:18:12
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LG CNS, 클로드 엔터프라이즈 도입…LG그룹 '멀티 AI' 체제 강화 [경제일보] LG CNS가 글로벌 생성형 AI 기업 앤트로픽과 손잡고 그룹 차원의 AI 전환(AX) 확산에 나선다. 기업용 AI 모델 '클로드 엔터프라이즈'를 LG 그룹 전 계열사가 활용할 수 있는 체계를 구축하며 내부 업무 혁신은 물론 대외 AX 사업 확대에도 속도를 낸다는 전략이다. 9일 LG CNS는 최근 앤트로픽과 '클로드 엔터프라이즈' 도입 계약을 체결했다고 밝혔다. 이번 계약은 특정 조직이나 사업 부문이 아닌 LG 그룹 전체 계열사에 적용 가능한 통합 계약 형태로 이뤄진 것이 특징이다. 클로드는 높은 수준의 추론 성능과 보안성, 장문 처리 능력을 강점으로 내세우는 기업용 생성형 AI 모델이다. 특히 기업 내부 시스템과 연계한 AI 에이전트 구축과 소프트웨어 개발, 문서 분석, 협업 지원 등에 활용되며 글로벌 기업 시장에서 빠르게 확산되고 있다. 최기영 앤트로픽 초대 한국 지사장 대표는 "LG CNS와의 협력을 통해 국내 기업 고객들이 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 실제 업무 환경에 적용할 수 있을 것으로 기대한다"며 "클로드가 기업의 생산성과 업무 혁신을 지원하는 AI 플랫폼으로 자리 잡을 수 있도록 적극 협력해 나가겠다"고 말했다. LG CNS는 이번 계약을 통해 자사 임직원들에게 클로드를 개방하고 개발과 기획, 영업, 운영 등 다양한 업무 영역에 AI 활용을 확대할 계획이다. 단순 챗봇 도입을 넘어 업무 프로세스 전반에 생성형 AI를 접목해 생산성 향상을 추진한다는 구상이다. 앞서 LG는 그룹 차원의 AX 전략을 지속적으로 강화해 온 바 있다. LG그룹은 계열사별로 생성형 AI 활용 범위를 확대하고 있으며, LG AI연구원의 초거대 AI 모델 '엑사원'을 중심으로 자체 AI 경쟁력 확보에도 나서고 있다. LG CNS는 여기에 글로벌 AI 모델을 추가로 도입하며 멀티 AI 체계를 강화하고 있다. LG CNS는 임직원들이 업무 목적과 활용 환경에 따라 클로드와 엑사원 등 다양한 AI 모델을 선택해 사용할 수 있으며, 이를 통해 AI 활용 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다고 설명했다. LG CNS는 내부 활용을 넘어 외부 기업 대상 AX 사업 확대에도 나선다. 클로드 도입을 검토하는 기업을 대상으로 컨설팅부터 구축, 운영, 최적화까지 전 과정을 지원하며 기업용 AI 시장 공략을 강화할 방침이다. 특히 제조와 금융, 통신, 유통 등 산업별 업무 환경에 맞춰 AI 에이전트와 업무 자동화 서비스를 제공하는 등 기업 맞춤형 AX 사업을 확대할 계획이다. 양사의 협력은 이번이 처음은 아니다. LG CNS는 지난 2023년 LG테크놀로지벤처스를 통해 앤트로픽에 투자한 이후 지속적으로 협력 관계를 이어오고 있다. 이후 클로드를 국내 기업 환경에 맞게 활용할 수 있는 방안을 공동으로 검토하며 파트너십을 강화해 왔다. 최근 글로벌 AI 시장에서는 특정 모델 하나에 의존하기보다 다양한 AI 모델을 조합해 활용하는 전략이 확산되고 있다. 기업별 업무 특성과 보안 요구사항, 비용 구조가 다르기 때문이다. 이에 AI 구축·운영 역량을 보유한 IT 서비스 기업들의 역할도 더욱 중요해지고 있는 것으로 평가된다. LG CNS는 그동안 축적한 클라우드와 AI 구축 경험을 기반으로 국내 기업들의 AX 전환 수요를 적극 공략한다는 계획이다. 특히 기업 내부 데이터와 시스템을 안전하게 연계할 수 있는 AI 서비스 구축 역량을 차별화 요소로 내세우고 있다. 김태훈 LG CNS AI 클라우드사업부장 부사장은 "앤트로픽과의 협력은 국내 기업 환경에 최적화된 AX 혁신 모델을 본격화하는 중요한 계기"라며 "LG CNS의 AX 역량과 앤트로픽의 AI 기술력을 결합해 국내 기업 고객의 AX 혁신을 적극 지원해 나가겠다"고 말했다.2026-06-09 10:00:00
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엔비디아가 불붙인 LG 재평가…구광모 8년 투자 선구안, 결실 맺나 [경제일보] LG전자 주가가 엔비디아발(發) 훈풍을 타고 급등하면서 시장의 관심이 구광모 LG그룹 회장이 추진해온 AI·전장·로봇 투자로 확산되고 있다. 시장에서는 최근 주가 상승 배경으로 엔비디아와의 협력 가능성뿐 아니라 전장, 로봇, 공조(HVAC) 등 LG가 육성해온 미래 사업의 성장 잠재력을 꼽고 있다. 엔비디아 이슈에 재평가…LG전자 넘어 (주)LG로 확산된 관심 5일 업계에 따르면 최근 LG전자 주가는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 구광모 LG그룹 회장 간 회동 기대감이 커지면서 가파른 상승세를 보이고 있다. 시장에서는 LG전자가 단순 가전업체를 넘어 피지컬AI 시대 핵심 수혜 기업으로 부상할 수 있다는 기대가 반영된 결과라는 분석이 나온다. 다만 투자자들이 주목하는 대상은 LG전자만이 아니다. △LG전자 △LG AI연구원 △LG에너지솔루션 △LG이노텍 등 LG그룹 전반에 걸쳐 구축된 미래 사업 포트폴리오가 함께 평가받고 있다는 게 업계 시각이다. LG그룹은 2018년 구광모 회장 취임 이후 선택과 집중 전략을 통해 사업 구조를 재편해왔다. 수익성이 악화된 스마트폰 사업은 과감히 철수하는 대신 전장, AI, 로봇, 배터리 등 미래 성장 사업 육성에 집중했다. 스마트폰 접고 AI·전장 키웠다 LG전자가 대표적인 사례다. LG전자는 2021년 스마트폰 사업 철수 이후 전장사업본부(VS)를 중심으로 차량용 인포테인먼트와 텔레매틱스 사업을 키워왔다. 전장사업본부는 2022년 상반기 유럽 프리미엄 완성차 업체의 인포테인먼트 시스템과 일본 완성차 업체의 5G 고성능 텔레매틱스 등 약 8조원 규모의 신규 프로젝트를 수주했다. 현재 전장사업은 차량용 인포테인먼트, LG마그나이파워트레인의 전기차 파워트레인, ZKW의 차량용 조명 시스템을 3대 축으로 성장하고 있다. 로봇 분야에서는 올해 CES 2026에서 가정용 AI 홈로봇 'LG 클로이드'를 공개하며 피지컬AI 시장 진출 의지를 드러냈다. 클로이드는 머리와 두 개의 팔, 휠 기반 자율주행 하체를 갖춘 홈로봇으로 세탁물 정리와 가전 제어 등 생활 밀착형 가사 보조 기능을 시연했다. 류재철 LG전자 CEO는 로봇의 관절 역할을 하는 액추에이터를 피지컬AI 시대 핵심 부품으로 보고 관련 사업을 본격화하겠다는 뜻도 밝혔다. AI 분야 투자도 그룹 차원에서 이어졌다. LG는 2020년 LG AI연구원을 출범시키고 초거대 AI와 산업용 AI 기술 확보에 나섰다. LG AI연구원은 2021년 자체 초거대 AI 모델 '엑사원(EXAONE)'을 처음 공개한 뒤 2024년 '엑사원 3.0'을 오픈소스로 내놓으며 기술 고도화를 이어왔다. 엑사원 3.0은 한국어와 영어를 모두 지원하는 78억개 매개변수 규모의 생성형 AI 모델이다. LG는 이를 제조, 소재, 바이오, 고객 상담 등 그룹 계열사 사업에 접목하며 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 배터리·센서·AI까지…피지컬AI 생태계 구축한 LG LG이노텍과 LG에너지솔루션 역시 피지컬AI 시대 수혜 가능성이 거론된다. 휴머노이드 로봇과 자율주행차에는 카메라 모듈과 센서, 배터리 등 핵심 부품이 필수적이기 때문이다. 시장에서는 향후 피지컬AI 생태계가 확대될 경우 LG 계열사들이 다양한 영역에서 참여할 수 있을 것으로 보고 있다. 업계가 특히 주목하는 부분은 엔비디아와 LG의 접점 확대 가능성이다. 엔비디아는 AI 반도체 분야 세계 최강자로 꼽히지만 실제 제품을 설계하고 생산하는 제조 역량은 보유하고 있지 않다. 반면 LG는 가전, 전장, 배터리, 디스플레이, 부품 사업 등 폭넓은 제조 역량과 글로벌 공급망을 갖추고 있다. 피지컬AI는 단순히 AI 모델을 개발하는 데서 끝나지 않는다. 실제 로봇과 자동차, 산업 장비 등에 AI를 적용해 상용화해야 하는 만큼 제조 경쟁력이 무엇보다 중요하다. 이 때문에 업계에서는 엔비디아가 LG를 비롯한 글로벌 제조기업들과 협력 확대에 나설 수 있다는 관측이 나온다. 로봇의 눈·뇌·관절까지…LG가 갖춘 미래 기술 퍼즐 시장에서는 이번 주가 급등을 계기로 구광모 회장의 선택과 집중 전략이 본격적인 평가대에 올랐다는 해석이 나온다. 구 회장은 2018년 취임 이후 수익성이 악화된 스마트폰 사업을 정리하고 전장, AI, 로봇, 배터리 등 미래 사업 중심으로 포트폴리오를 재편해왔다. 최근 엔비디아와의 협력 기대감이 커지면서 그동안 투자 단계에 머물렀던 신사업들이 피지컬AI 시대의 성장 자산으로 재평가받기 시작했다는 분석이다. 다만 기대감이 실제 성과로 이어질지는 아직 미지수다. 엔비디아와 LG 간 구체적인 협력 범위가 공식화되지 않은 데다 휴머노이드 로봇과 피지컬AI 시장도 아직 초기 상용화 단계에 머물러 있기 때문이다. 전장사업은 LG전자의 핵심 성장축으로 자리 잡았지만 로봇과 AI 분야가 그룹 차원의 실질 수익원으로 안착하기까지는 시간이 필요하다는 평가가 나온다. 그럼에도 업계는 최근 LG를 둘러싼 시장의 시선 변화에 주목하고 있다. 한때 스마트폰 사업 실패의 상징으로 불렸던 LG가 AI와 로봇, 미래 모빌리티 시대를 맞아 다시 성장 가능성을 인정받기 시작했다는 점에서다. 엔비디아가 촉발한 이번 LG 재평가는 단순한 주가 급등 이상의 의미를 갖는다. 구광모 회장 취임 이후 이어진 AI·전장·로봇 중심의 포트폴리오 재편이 실제 성과로 이어질 수 있을지 시장의 관심이 쏠리고 있다. 재계 관계자는 "최근 시장의 관심은 LG전자 주가 급등 자체보다 LG그룹이 구축해온 미래 사업 포트폴리오에 대한 재평가에 가깝다"며 "구광모 회장은 2019년 LG AI연구원 설립을 결정하는 등 AI 분야에 선제적으로 투자해왔고 당시에는 내부적으로도 우려가 있었지만 장기적인 관점에서 투자를 이어온 결과 현재 AI 경쟁력을 확보하게 됐다"고 말했다. 이어 "피지컬AI 시대에는 AI 모델뿐 아니라 모터, 액추에이터, 배터리, 센서, 소프트웨어 등 다양한 기술이 필요하다"며 "LG는 LG전자의 모터·액추에이터 기술, LG에너지솔루션의 배터리, LG이노텍의 센싱 기술, LG CNS의 소프트웨어 역량, LG AI연구원의 AI 기술을 갖추고 있어 그룹 차원에서 시너지를 낼 수 있는 구조를 갖췄다"고 설명했다.2026-06-05 15:47:24
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최태원·정의선·구광모·이해진 한자리에…젠슨 황, 오늘 韓서 '삼쏘회동' [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7개월 만에 한국을 찾아 국내 주요 기업 총수들과 만찬 회동을 갖는다. 인공지능(AI) 산업 주도권 경쟁이 치열해지는 가운데 반도체와 데이터센터, 로보틱스, 피지컬 AI 분야 협력 방안이 논의될 것으로 예상된다. 5일 업계에 따르면 황 CEO는 이날 오후 전세기편으로 서울 강서구 서울김포비즈니스항공센터(SGBAC)를 통해 입국할 예정이다. 황 CEO는 방한 첫 일정으로 국내 주요 기업 총수들과 만찬 회동을 진행한다. 재계에서는 최태원 SK그룹 회장과 정의선 현대자동차그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 의장 등이 참석할 것으로 보고 있다. 회동 장소는 서울 시내 번화가가 유력하게 거론된다. 지난해 삼성동 깐부치킨에서 이재용 삼성전자 회장, 정의선 회장과 만찬을 진행했던 이른바 ‘깐부 회동’이 화제를 모은 데 이어 이번에는 삼겹살과 소주를 곁들인 ‘삼쏘 회동’이 될 가능성이 제기되고 있다. 당초 서울 성수동 일대가 후보지로 거론됐지만 안전 관리와 동선 등을 고려해 홍대입구와 을지로 일대가 유력한 장소로 검토되는 것으로 알려졌다. 황 CEO 특유의 친근한 행보를 고려할 때 만찬 이후 시민들과 자연스럽게 소통하는 공개 일정이 이어질 가능성도 나온다. 재계에서는 이번 회동에서 AI 반도체 공급망과 데이터센터 구축, 자율주행, 로보틱스, 피지컬 AI 분야 협력 방안이 폭넓게 논의될 것으로 보고 있다. 엔비디아가 AI 생태계 전반의 핵심 플랫폼 사업자로 자리 잡은 만큼 국내 기업들도 각자의 주력 사업을 기반으로 협력 범위를 넓히고 있기 때문이다. SK그룹은 엔비디아 공급망에서 가장 긴밀한 협력 관계를 구축한 기업 가운데 하나로 평가된다. SK하이닉스는 엔비디아 AI 가속기에 탑재되는 고대역폭메모리(HBM)의 핵심 공급사다. 황 CEO는 최근 대만에서 열린 컴퓨텍스 2026에서 SK하이닉스 전시관을 방문해 HBM 웨이퍼에 “더 많이 만들어주세요”라는 문구를 남기며 공급 확대에 대한 기대감을 나타내기도 했다. AI 서버 수요 증가에 따라 HBM 확보 경쟁이 치열해지면서 양사 협력 중요성도 더욱 커지고 있다. SK그룹이 추진 중인 AI 데이터센터 사업 역시 협력 가능성이 높은 분야로 꼽힌다. 통신과 에너지, 반도체 사업을 보유한 SK그룹은 AI 인프라 확대 과정에서 엔비디아와 다양한 사업 기회를 모색하고 있다. 현대차그룹은 자율주행과 소프트웨어 중심 차량(SDV), 로보틱스를 미래 성장축으로 육성하고 있다. 지난해 정의선 회장과 황 CEO의 만남 이후 양사는 국내 피지컬 AI 생태계 구축을 위한 협력 계획을 발표한 바 있다. 현대차그룹은 자회사 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’ 개발 과정에서도 엔비디아 플랫폼을 활용하고 있다. 자동차 산업 경쟁이 소프트웨어와 AI 중심으로 이동하는 상황에서 양사의 협력 범위는 지속적으로 확대되는 분위기다. LG그룹 역시 엔비디아와의 접점을 넓히고 있다. LG전자는 엔비디아의 로봇 개발 플랫폼과 범용 휴머노이드 모델 ‘아이작 GR00T’를 기반으로 피지컬 AI 기술 개발을 추진 중이다. AI 데이터센터 확대에 따라 냉각 솔루션과 냉난방공조(HVAC) 사업도 협력 가능 분야로 꼽힌다. LG AI연구원의 초거대 AI 모델 엑사원과 LG이노텍의 센싱 기술, LG유플러스의 클라우드 사업 역시 엔비디아와의 협력 확대 가능성이 거론된다. 네이버는 클라우드와 로봇, 디지털트윈, AI 서비스 분야를 중심으로 미래 기술 투자를 확대하고 있다. 자체 AI 모델과 데이터센터 운영 역량을 보유한 만큼 AI 인프라 구축과 서비스 플랫폼 분야에서 엔비디아와의 협력 가능성이 제기된다. 특히 네이버가 추진 중인 디지털트윈과 로봇 기술은 엔비디아의 시뮬레이션 플랫폼과 AI 인프라 사업과 연계 가능성이 높은 분야로 평가된다. 황 CEO는 방한 기간 두산그룹과의 협력 행보도 이어갈 예정이다. 주말에는 서울 잠실야구장에서 열리는 두산 베어스 홈경기에서 박정원 두산그룹 회장이 시타자로 나서고 황 CEO가 시구를 맡을 것으로 알려졌다.2026-06-05 09:04:48
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