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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
BLG 리매치 노리는 한화생명…결승 길목서 LYON과 격돌 [경제일보] 한화생명e스포츠가 2026 미드 시즌 인비테이셔널(MSI) 결승 진출을 위한 마지막 승부에 나선다. 상대는 이번 대회 최대 이변을 연출하며 돌풍을 일으키고 있는 라틴아메리카 대표 LYON이다. 승리하는 팀은 결승에서 중국(LPL) 대표 BLG와 우승을 놓고 맞붙게 된다. 11일 대전 컨벤션센터에서 열리는 '2026 MSI' 브래킷 하위 4라운드에서 한화생명e스포츠와 LYON이 결승 진출권을 놓고 맞붙는다. 이번 경기는 패하는 순간 대회를 마감하는 단두대 매치다. 한화생명은 지난 9일 진행된 브래킷 상위 3R에서 BLG에 세트스코어 1대3으로 패하며 하위 브래킷으로 내려왔다. 경기 내용에서는 아쉬움을 남겼지만, 여전히 LCK 1번 시드다운 경기력을 보여주며 우승 후보로 평가받고 있다. 결승 진출을 위해서는 LYON을 반드시 넘어야 한다. 상대인 LYON의 기세도 만만치 않다. LYON은 전날 열린 하위 브래킷 3라운드에서 유럽 대표 G2 e스포츠를 세트스코어 3대0으로 완파하며 이번 대회 최대 이변을 만들었다. 앞서 T1을 꺾었던 G2를 압도한 만큼 자신감도 최고조에 올라 있다. 특히 LYON은 교전 집중력과 과감한 한타 설계가 강점으로 꼽힌다. G2전에서도 초반부터 적극적으로 교전을 열어 흐름을 장악했고, 유리한 구도를 놓치지 않으며 세트 내내 주도권을 유지했다. '버서커' 김민철을 중심으로 한 바텀 라인과 '인스파이어드' 카츠페르 스워마의 정글 운영도 좋은 평가를 받고 있다. 한화생명은 BLG전에서 드러난 초반 운영의 아쉬움을 보완하는 것이 과제로 꼽힌다. '제우스' 최우제, '카나비' 서진혁, '제카' 김건우를 중심으로 한 상체가 경기 초반 주도권을 확보하고, '바이퍼' 박도현과 '딜라이트' 유환중이 안정적으로 후반 화력을 책임지는 구도가 만들어져야 승산을 높일 수 있을 것으로 전망된다. 양 팀 모두 이번 대회에서 강팀들을 상대로 경쟁력을 입증했다는 점도 관심사다. 한화생명은 플레이오프를 거쳐 MSI에 진출한 뒤 TSW와 G2를 차례로 제압하며 상위 브래킷 결승까지 올랐고, LYON 역시 플레이-인부터 생존을 이어오며 G2를 꺾는 이변을 만들어냈다. 이번 경기의 승자는 오는 12일 열리는 MSI 결승전에서 BLG와 맞붙는다. BLG는 앞서 상위 브래킷 결승에서 한화생명을 꺾고 가장 먼저 결승 진출을 확정한 상태다. 한화생명이 승리할 경우 하루 만에 BLG와 리매치를 치르게 되며, LYON이 승리하면 창단 이후 최고의 국제대회 성적과 함께 우승에 도전하게 된다.
2026-07-11 17:12:00
G2냐 LYON이냐…한화생명과 맞붙을 팀 오늘 결정 [경제일보] 한화생명e스포츠의 2026 미드 시즌 인비테이셔널(MSI) 결승 진출 여부를 가를 다음 상대가 결정될 예정이다. 유럽 대표 G2 e스포츠와 라틴아메리카 대표 LYON이 하위 브래킷에서 맞붙는 가운데, 승리한 팀은 한화생명과 결승 진출을 놓고 맞대결을 펼치게 된다. 10일 G2와 LYON은 대전 컨벤션센터에서 열리는 '2026 MSI' 브래킷 하위 3라운드에서 맞붙는다. 이번 경기 승자는 오는 11일 한화생명과 하위 브래킷 4라운드를 치르며, 여기서 승리한 팀은 결승에 올라 BLG와 우승을 다투게 된다. 한화생명은 전날 열린 브래킷 상위 3라운드에서 중국(LPL) 1번 시드 BLG에 세트스코어 1대3으로 패하며 하위 브래킷으로 내려갔다. MSI 탈락 위기에 몰렸지만 결승 진출 기회는 아직 남아 있다. 하위 브래킷에서 두 경기를 연달아 승리하면 다시 BLG와 우승을 놓고 맞붙을 수 있다. 이번 경기에서는 MSI에서 생존을 이어온 두 팀이 맞붙는다는 점도 관심사다. G2는 유럽(LEC) 대표로 플레이-인을 통과한 뒤 브래킷 스테이지에 진출하며 꾸준히 경쟁력을 보여줬다. 지난해에 이어 올해도 MSI 후반부까지 살아남으며 유럽 대표팀 가운데 가장 높은 성적을 이어가고 있으며 T1을 3대1로 꺾고 올라온 만큼 저력이 있는 것으로 평가된다. LYON 역시 이번 대회를 통해 존재감을 드러냈다. 플레이-인 스테이지를 통과한 뒤 강팀들을 상대로 끈질긴 경기력을 보여주며 하위 브래킷 생존에 성공했다. 메이저 지역 팀들을 상대로도 쉽게 무너지지 않는 모습을 보이며 이번 대회 다크호스로 평가받고 있다. 승리한 팀은 하루 뒤 곧바로 한화생명과 맞붙는다. 한화생명은 하루 먼저 경기를 마친 만큼 상대의 경기 내용을 분석하며 준비할 시간을 확보했다. 다만 G2와 LYON 모두 탈락이 걸린 경기인 만큼 총력전을 펼칠 것으로 예상되며 쉽지 않은 승부가 펼쳐질 전망이다. 특히 하위 브래킷은 한 번 패하면 그대로 탈락하는 구조인 만큼 G2와 LYON 모두 물러설 곳이 없다. 한화생명 역시 BLG에 패한 뒤 다시 결승 진출에 도전하는 만큼, 이날 경기 결과는 MSI 결승 대진을 결정짓는 중요한 분수령이 될 것으로 보인다. 한화생명이 하위 브래킷 4라운드에서 승리하면 오는 12일 열리는 MSI 결승전에서 다시 BLG와 맞붙게 된다. BLG는 앞서 상위 브래킷 결승에서 한화생명을 3대 1로 꺾고 가장 먼저 결승행을 확정한 상태다.
2026-07-10 17:12:35
한화생명, BLG 벽 못 넘었다…MSI 하위 브래킷에서 재도전 [경제일보] 중국(LPL) 1번 시드 빌리빌리 게이밍(BLG)이 한화생명e스포츠를 꺾고 2026 미드 시즌 인비테이셔널(MSI) 결승에 선착했다. 한화생명은 하위 브래킷에서 다시 한 번 결승 진출에 도전한다. 9일 MSI 브래킷 상위 3R 경기에서 BLG가 한화생명e스포츠를 세트스코어 3대 1로 제압했다. 이번 승리로 BLG는 가장 먼저 결승 진출을 확정했으며, 한화생명은 하위 브래킷으로 내려가 마지막 결승 티켓을 노리게 됐다. 1세트는 BLG의 철저한 준비가 빛났다. 경기 초반 BLG의 정글에서 벌어진 싸움에서 사고가 발생했고, 이후 이어진 교전마다 BLG가 연이어 승리하며 흐름을 완전히 장악했다. 초반 우위를 바탕으로 모든 라인에서 격차를 벌린 BLG는 한화생명이 반격할 틈을 주지 않은 채 첫 세트를 가져갔다. 2세트에서도 BLG의 전략이 적중했다. BLG는 원거리 딜러 자리에 탈리야를 기용하는 변칙 전략으로 한화생명의 '딜라이트' 유환중의 카밀 활용을 효과적으로 제어했다. 이후 레오나와 리신을 앞세워 계속해서 선공권을 확보하며 경기 주도권을 가져왔다. BLG는 한화생명의 움직임보다 한 발 빠른 운영을 바탕으로 오브젝트와 교전에서 꾸준히 이득을 쌓았다. 한화생명이 강점을 발휘하기도 전에 경기 템포를 끌어올렸고, 축적된 성장 격차를 앞세워 2세트까지 따내며 매치 포인트를 만들었다. 탈락 위기에 몰린 한화생명은 3세트에서 반격에 성공했다. 한화생명은 '제우스' 최우제에게 문도를 선택하며 BLG의 비원거리 딜러 조합 운용 폭을 제한했고, '제카' 김건우의 빅토르와 문도가 꾸준히 성장하며 후반 주도권을 가져왔다. 또한 '카나비' 서진혁의 트런들이 상대 정글 스카너를 카운터치면서 운영에서도 우위를 점했다. 킬 차이는 크지 않았지만 오브젝트와 운영에서 지속적으로 격차를 벌린 한화생명은 성장한 문도와 빅토르를 앞세워 한 세트를 만회했다. 다만 4세트에서는 다시 BLG가 경기 흐름을 가져왔다. BLG는 미드 오리아나를 중심으로 성장 격차를 벌렸고, 한화생명은 핵심 딜러를 점찍어 끊어내기 위한 조합을 구성했지만 오리아나의 벽에 막혔다. 여기에 BLG 서포터 '온' 러원쥔의 니코가 한화생명의 진입을 효과적으로 차단했고, 정글 판테온도 적극적으로 후방 진입을 시도하며 한화생명의 핵심 딜러를 끊어냈다. 한타마다 BLG가 우위를 점하면서 결국 4세트 승리를 거뒀고, 세트 스코어 3대 1로 경기를 마무리했다. 이번 승리로 BLG는 MSI 결승전에 직행했다. 반면 한화생명은 하위 브래킷으로 내려가 결승 진출을 다시 노린다. 한화생명은 오는 10일 열리는 LYON과 G2의 하위 브래킷 3라운드 경기 승자와 오는 11일 하위 브래킷 4라운드에서 맞붙는다. 이 경기에서 승리할 경우 오는 12일 열리는 MSI 결승전에서 다시 BLG와 우승을 놓고 맞대결을 펼치게 된다.
2026-07-09 20:54:08
엔비디아 차세대 AI 서버 지연설…'1년 로드맵'에 첫 균열 오나 [경제일보] 엔비디아의 차세대 AI 서버 로드맵에 지연설이 제기됐다. 핵심은 칩 자체가 아니라 랙 내부를 연결하는 고난도 인쇄회로기판(PCB)이다. AI 반도체 경쟁이 GPU 성능을 넘어 서버 랙, 냉각, 광통신, 전력 인프라까지 묶인 시스템 경쟁으로 바뀌면서 제조 난도가 빠르게 높아지고 있다는 분석이다. 반도체 분석업체 세미애널리시스는 6일(현지시간) 사회관계망서비스(SNS) 엑스(X·옛 트위터)를 통해 엔비디아의 차세대 AI 랙 시스템 ‘Kyber NVL144’ 출시가 12개월 이상 지연돼 2028년으로 밀렸다고 주장했다. 이 시스템은 차세대 AI 플랫폼 ‘Vera Rubin Ultra’와 함께 2027년 선보일 것으로 예상됐지만, PCB 미드플레인 제조 난항으로 일정이 늦어졌다는 설명이다. Kyber NVL144는 고성능 칩 144개를 하나의 랙 안에서 긴밀하게 연결해 단일 대형 컴퓨터처럼 작동하도록 설계된 시스템이다. AI 모델이 커질수록 개별 GPU 성능보다 수백 개 칩을 얼마나 빠르고 안정적으로 연결하느냐가 중요해진다. 엔비디아가 랙 단위 시스템을 강조해 온 것도 이 때문이다. 세미애널리시스는 대안으로 거론됐던 ‘NVL72x2 백투백’ 구조도 취소됐다고 주장했다. 72개 칩으로 구성된 랙 두 개를 맞붙여 배치하는 방식이었지만, 클라우드 사업자들이 특이한 설계와 운영 부담을 이유로 반발했다는 것이다. 광통신으로 여러 랙을 연결하는 NVL576 역시 기술적 난제로 지연되거나 소량 생산에 그칠 가능성이 있다고 봤다. 루빈 울트라 칩 자체에 대한 주장도 나왔다. 세미애널리시스는 연산 다이 4개를 갖춘 고성능 버전이 취소되고 2개 다이 기반 모델만 남았다고 분석했다. 다만 이 역시 엔비디아가 공식적으로 확인한 내용은 아니다. 일부 보도에 따르면 엔비디아 측은 로드맵에 변화가 없다는 입장을 보인 것으로 전해졌다. 시장 반응은 엇갈린다. 엔비디아가 AI 인프라 시장을 사실상 장악하고 있는 만큼 차세대 랙 시스템 지연은 클라우드 사업자의 데이터센터 증설 계획과 공급망 업체 실적에 영향을 줄 수 있다. 반면 단기 매출의 중심은 블랙웰과 루빈 초기 제품군인 만큼 Kyber 지연설이 당장 엔비디아의 지배력을 흔들 정도는 아니라는 시각도 있다. 이번 지연설이 사실이라면 반사이익은 AMD와 구글, 맞춤형 AI 반도체 진영에 돌아갈 수 있다. 대형 클라우드 기업은 엔비디아 공급 일정이 불확실해질수록 AMD GPU나 구글 TPU, 자체 ASIC 활용을 늘릴 유인이 커진다. 특히 AI 인프라 투자가 수십조원 규모로 커진 상황에서는 단일 공급자 의존도를 줄이려는 움직임이 더 강해질 수 있다. 더 큰 의미는 엔비디아의 ‘매년 새 플랫폼’ 전략이 제조 현실과 충돌하고 있다는 점이다. GPU 성능이 높아질수록 전력 소비와 발열, 연결 구조, 냉각 비용도 함께 커진다. 차세대 AI 서버는 더 이상 칩을 많이 꽂는 문제가 아니다. PCB, 고속 인터커넥트, 액체냉각, 광통신, 전력 설계가 모두 동시에 풀려야 한다. 한편 엔비디아 지연설은 AI 산업의 병목이 어디로 이동하는지를 보여준다. 모델은 더 커지고 데이터센터는 더 뜨거워지며 서버 랙은 점점 복잡해지고 있다. 칩 설계의 승자가 곧 시스템 제조의 승자라는 보장은 없다. 엔비디아가 공식 로드맵을 지켜내느냐, 아니면 제조 난도가 속도를 늦추느냐에 따라 AI 인프라 시장의 다음 경쟁 구도도 달라질 전망이다.
2026-07-07 07:44:18
반쪽 국회가 된 7월 임시국회, 국민은 또다시 뒷전인가 [경제일보] 7월 임시국회가 또다시 '반쪽 국회'라는 오명을 안은 채 막을 올릴 것으로 보인다. 거대 여당은 민생 개혁 입법을 신속히 처리하겠다며 속도전을 예고했고, 제1야당은 원 구성 강행에 반발하며 국회 보이콧을 이어가고 있다. 입법부의 양 축인 여야가 출발부터 등을 돌린 채 대치하는 모습은 대한민국 의회민주주의의 현주소를 적나라하게 보여준다. 국민은 민생을 해결하는 국회를 원했지만, 정치권은 또다시 힘겨루기와 감정싸움으로 응답하고 있다. 의회민주주의는 다수결만으로 완성되지 않는다. 다수의 결정은 존중받아야 하지만, 그 과정에서 소수 의견을 경청하고 설득하는 절차가 전제될 때 비로소 민주적 정당성을 갖는다. 그러나 최근 국회의 모습은 다수의 힘으로 모든 것을 밀어붙이려는 오만과, 이에 맞서 국회 자체를 거부하는 무책임이 맞부딪치는 최악의 정치 풍경을 연출하고 있다. 거대 여당은 국민이 부여한 의석을 국정 운영의 책임으로 받아들여야 한다. 그러나 책임보다 힘을 앞세운 일방통행식 국회 운영은 결코 민주주의의 모습이 아니다. 원 구성부터 주요 법안 처리까지 협의와 조정 대신 숫자의 우위를 앞세워 밀어붙이는 방식은 국회의 존재 이유인 토론과 합의를 스스로 부정하는 일이다. 절차적 정당성을 경시한 입법은 법률의 생명력마저 약화시키며, 정권이 바뀔 때마다 뒤집히는 악순환을 반복하게 만든다. 야당 역시 자유로울 수 없다. 의회민주주의에서 야당은 반대를 위한 반대를 하는 조직이 아니라 권력을 견제하고 대안을 제시하는 책임 있는 정치세력이다. 그러나 국회 보이콧을 상시적인 정치투쟁 수단으로 사용하는 것은 국민이 부여한 책무를 스스로 포기하는 것과 다를 바 없다. 국회의원이 국회를 떠나는 순간 손해를 보는 것은 여당이 아니라 국민이다. 민생 현안은 방치되고, 경제는 시간을 기다려주지 않는다. 여야 모두 상대를 적으로 규정하는 정치에서 벗어나지 못하는 한 국회는 국민의 신뢰를 회복할 수 없다. 민주주의는 승자독식의 제도가 아니라 서로 다른 의견을 조정하는 정치 시스템이다. 다수는 힘을 절제해야 하고, 소수는 책임 있게 대안을 제시해야 한다. 어느 한쪽만 민주주의를 말해서는 민주주의는 작동하지 않는다. 지금 우리 경제는 어느 때보다 어려운 국면에 놓여 있다. 고물가와 고금리의 여파는 여전히 서민의 삶을 짓누르고 있고, 자영업자의 폐업은 이어지고 있으며, 청년들의 취업난과 기업들의 투자 위축도 심화되고 있다. 미국발 관세 정책 변화와 글로벌 공급망 재편, 저성장 고착화라는 대외 변수까지 겹쳐 민생은 한순간도 지체할 여유가 없다. 이런 상황에서 국회가 정쟁으로 시간을 허비하는 것은 국민에 대한 직무유기나 다름없다. 이번 임시국회에서 다뤄야 할 법안들은 대부분 국민의 삶과 직결된 사안들이다. 추가경정예산 후속 입법과 경제 활성화 대책, 소상공인 지원, 첨단산업 경쟁력 강화, 노동시장과 연금 개혁 등 어느 것 하나 미룰 수 없는 과제들이다. 그러나 여당은 독주하고 야당은 퇴장하는 상황이 계속된다면 법안은 졸속 처리되거나 아예 표류할 가능성이 크다. 결국 피해는 정치권이 아니라 국민에게 돌아간다. 공자는 『논어』에서 "군자는 화이부동(和而不同)하고 소인은 동이불화(同而不和)한다"고 했다. 서로 다름을 인정하면서도 조화를 이루는 것이 군자의 정치라는 뜻이다. 노자 역시 『도덕경』에서 "강한 것은 부러지고, 부드러운 것이 오래간다"고 가르쳤다. 상대를 굴복시키는 정치보다 상대를 포용하는 정치가 오래간다는 인류의 지혜를 오늘의 정치권은 되새겨야 한다. 국회는 승패를 겨루는 경기장이 아니다. 국민의 삶을 책임지는 헌법기관이다. 여당은 숫자의 우위를 겸손으로 다스려야 하며, 야당은 보이콧보다 정책 경쟁으로 존재 이유를 증명해야 한다. 무엇보다 원 구성과 쟁점 법안에 대해서는 여야 원내대표와 상임위원장이 참여하는 상설 협의체를 활성화하고, 일정 기간의 숙의와 공개 토론을 제도화하는 등 협치를 복원할 장치를 마련해야 한다. 힘으로 밀어붙이는 정치도, 무조건 거부하는 정치도 이제는 끝내야 한다. 국민은 정치권의 싸움을 구경하기 위해 세금을 내는 것이 아니다. 국회를 구성하라고 표를 준 것도 아니다. 먹고사는 문제를 해결하고, 미래를 준비하며, 갈등을 조정하라고 권한을 위임한 것이다. 7월 임시국회가 또 하나의 '반쪽 국회'로 끝난다면 국민의 정치 불신은 더욱 깊어질 수밖에 없다. 지금 필요한 것은 더 많은 의석이 아니라 더 큰 책임감이며, 더 높은 목소리가 아니라 더 깊은 경청이다. 국회가 협치를 잃는 순간 민주주의는 껍데기만 남는다. 여야는 지금이라도 정쟁의 장막을 걷어내고 국민 앞에 마주 앉아야 한다. 그것이 헌법이 부여한 의회의 책무이며, 국민이 마지막으로 정치에 기대하는 최소한의 상식이다.
2026-07-06 09:00:52
靑 김용범 "AI 생산혁명 시대…국가가 생산 플랫폼 돼야" [경제일보] 김용범 청와대 정책실장이 인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력은 생산체계를 조직하는 능력에서 나온다고 언급했다. 정부도 시장의 규제자를 넘어 전력과 산업 인프라, 공급망을 구축하는 생산 플랫폼 역할을 해야 한다고 강조했다. 김 실장은 5일 자신의 사회관계망서비스(SNS)인 페이스북을 통해 “AI는 기술혁명이 아니라 생산혁명”이라며 “AI 시대의 국력은 기술력이 아니라 생산체계를 조직하는 능력에서 결정된다”고 밝혔다. 김 실장은 인터넷 시대와 AI 시대의 차이를 생산 방식의 변화에서 찾았다. 그는 “인터넷이 정보의 혁명이었다면 AI는 생산의 혁명”이라며 “AI 경쟁은 알고리즘 경쟁을 넘어 생산 능력 경쟁으로 이동하고 있다”고 설명했다. 이어 “인터넷 시대의 승자는 플랫폼을 가진 기업이었다면 AI 시대의 승자는 생산체계를 가진 국가가 될 가능성이 크다”며 “생산혁명 시대에 희소한 것은 기술이 아니라 생산능력이며 경쟁의 무대도 기업에서 국가로 확대되고 있다”고 말했다. 김 실장은 이러한 변화에 대응하기 위해 국가의 역할도 달라져야 한다고 강조했다. 그는 “국가는 더 이상 시장의 규제자가 아니라 전력망을 구축하고 산업부지를 조성하며 공급망을 조직하는 생산 플랫폼”이라며 “생산혁명 시대 산업정책은 시장을 대신 운영하는 것이 아니라 국가 전체를 하나의 생산 플랫폼으로 조직하는 일”이라고 밝혔다. 국가가 수행해야 할 역할로는 생산의 성과를 다시 생산으로 연결하는 국가, 생산 인프라를 구축하는 국가, 생산 능력을 지속적으로 재생산하는 국가 등 세 가지를 제시했다. 특히 AI 산업은 국가 차원의 기반 시설이 뒷받침돼야 경쟁력을 확보할 수 있다고 강조했다. 김 실장은 “데이터센터는 전력 없이 존재할 수 없고 반도체는 용수 없이 생산할 수 없으며 피지컬 AI는 제조와 물류, 도시 인프라 없이는 현실에서 움직일 수 없다”면서 “기업은 AI를 만들 수 있지만 전력망을 구축하고 산업부지를 조성하며 공급망을 조직하는 것은 국가의 역할”이라고 말했다. 생산성과 복지의 관계에 대해서도 생산과 분배를 대립 구도로 볼 필요가 없다고 밝혔다. 그는 “생산만으로 국가는 완성되지 않는다. AI는 생산성을 높이지만 시장은 그 과실을 자동으로 나누지 않는다”며 “복지는 생산의 반대편에 있는 제도가 아니다”라고 말했다. 이어 “복지는 생산혁명이 만들어낸 초과이윤을 다음 세대의 생산 능력과 사회적 신뢰로 연결하는 투자”라며 “생산은 분배의 전제이고 좋은 분배는 다시 더 큰 생산을 가능하게 한다. 국가는 그 선순환을 설계하는 존재”라고 강조했다.
2026-07-05 15:30:05
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
"전력 심장 변압기서 배전반까지"…AI 혁명, 숨은 주인공은 K-전력 3사 [경제일보] AI 산업의 주인공은 GPU와 HBM처럼 보인다. 하지만 그 주인공을 무대 위에 세우는 것은 전기다. 글로벌 빅테크의 AI 데이터센터 경쟁이 빨라지면서, HD현대일렉트릭, 효성중공업, LS일렉트릭 등 국내 전력기기 3사가 ‘뜻밖의 주전’으로 떠올랐다. 승부는 더 이상 초고압 변압기 하나에 머물지 않고, 변압기에서 차단기, 배전반, 마이크로그리드, ESS 연계 솔루션까지 전장이 넓어지고 있다. 29일 업계에 따르면, 국제에너지기구는 데이터센터 전력소비가 2024년 415TWh에서 2030년 945TWh로 두 배 이상 늘어날 것으로 전망했다. AI가 가장 중요한 증가 요인이라는 분석이다. 전력기기는 이제 낡은 인프라 교체산업이 아니라 AI 시대의 핵심 공급망이 됐다. 초고압의 HD현대, 배전으로 2막을 열다 HD현대일렉트릭은 초고압 변압기에서 먼저 판을 키웠다. 지난 3월 HD현대일렉트릭은 미국 앨라배마주 몽고메리에 있는 북미 생산법인 부지에서 제2공장 착공식을 열었다. 투자 규모는 약 2억 달러다. 내년 4월 완공을 목표로 하며, 공장이 가동되면 초고압 변압기 생산능력은 50퍼센트 늘어난다. 765kV급 변압기 제조와 시험 역량까지 갖추겠다는 구상이다. HD현대일렉트릭은 공장 완공 이후 연간 약 2000억원의 추가 매출 효과를 기대하고 있다. 최근 승부처는 배전기기로 옮겨가고 있다. HD현대일렉트릭은 전날 청주 배전캠퍼스를 공개하며 AI 데이터센터발 수요가 초고압 변압기를 넘어 중저압 차단기와 배전설비로 확산하고 있다고 밝혔다. 청주 배전캠퍼스는 약 1161억원을 투입해 조성한 배전기기 생산 거점이다. 이를 통해 연간 생산능력은 기존 500만대에서 850만대 수준으로 확대됐다. 저압기기 생산라인 자동화율도 95퍼센트까지 높아진 것으로 전해졌다. 초고압 변압기가 먼 거리의 전기를 받아들이는 송전망의 심장이라면, 배전설비는 데이터센터 안에서 전기를 실제로 쓰이게 만드는 혈관에 가깝다. 발전과 송전의 병목이 풀려도 마지막 구간의 배전설비가 부족하면 데이터센터는 제때 가동되기 어렵다. HD현대일렉트릭이 청주 배전캠퍼스를 전면에 내세운 것은 전력기기 호황의 2막이 ‘초고압’에서 ‘배전’으로 번지고 있음을 보여준다. HD현대일렉트릭의 강점은 납기와 현지 대응력이다. 미국 앨라배마 초고압 변압기 공장, 울산 생산기지, 청주 배전캠퍼스를 연결하면 초고압과 중저압 제품을 함께 제안할 수 있다. 조선업에서 쌓아온 대형 프로젝트 관리 경험도 자산이다. 전력시장 관계자는 “여러 측면에서 볼 때 경쟁력은 충분하다”면서도, “배전기기 시장에는 LS일렉트릭이라는 기존 강자가 버티고 있는 만큼 배전 영역으로 보폭을 넓히려면 초고압 변압기에서 입증한 수익성과 품질 신뢰를 중저압 제품에서도 다시 증명할 필요가 있다”고 했다. 효성, 765kV와 북미 수주잔액의 힘 효성중공업은 초고압 변압기의 전통 강자다. 154kV, 345kV, 765kV 초고압 변압기 개발과 공급 경험을 쌓아왔고, 미국 테네시주 멤피스에 초고압 변압기 생산거점도 보유하고 있다. 또한 HVDC, ESS, 전력설비 자산관리 솔루션으로 사업 범위를 넓히고 있다. 올해 1분기 수주 흐름도 효성 쪽에 힘을 싣는다. 효성중공업 중공업 부문 1분기 신규 수주는 4조1745억원, 수주잔고는 15조1000억원 수준으로 집계됐다. 특히 북미 물량 비중이 절반 이상으로 전해졌다. 지난 2월 미국 대형 송전망 운영사와 체결한 7871억원 규모 초고압 변압기 장기 공급계약은 국내 전력기기업계 단일 계약 기준 최대 규모다. 효성중공업의 강점은 ‘큰 전기’를 다루는 기술이다. 미국의 최상위 전력망인 765kV급 시장은 누구나 들어갈 수 있는 시장이 아니다. 대형 전력망 장비는 한 번 사고가 나면 고객사의 피해가 막대하다. 가격보다 품질, 납기보다 신뢰, 단품보다 장기 실적이 중요하다. 효성중공업은 이 분야에서 오랜 레퍼런스를 갖고 있다. 북미 수주잔고가 두터운 것도 이 때문이다. 다만, 효성중공업의 과제는 사업 포트폴리오의 확장성이다. 효성중공업이 HVDC, ESS, 디지털 전력관리 솔루션을 강조하고 있는 것도 이와 같은 맥락이다. 초고압 변압기 분야에서 강점을 지닌 것은 분명하지만, AI 데이터센터 내부 전력 솔루션까지 한꺼번에 공급하는 역량은 확인이 필요한 단계인 만큼 향후 ‘단품 강자’에서 ‘시스템 공급자’로 진화할 필요가 있다. LS, 데이터센터 안쪽을 파고드는 배전 강자 LS일렉트릭은 앞선 두 기업과는 출발점이 다르다. HD현대와 효성이 초고압 변압기에서 강한 이미지를 갖고 있다면, LS일렉트릭은 배전·차단기·스위치기어·자동화 솔루션에서 강하다. AI 데이터센터 전쟁이 송전망에서 데이터센터 내부 전력망으로 들어갈수록 LS의 존재감이 커지는 이유다. LS일렉트릭은 지난 4월 북미 데이터센터 전력기기 공급 프로젝트로 1억1497만 달러 규모 계약을 체결했다. 또 5월에는 미국 빅테크 데이터센터에 약 7000만 달러 규모 배전기기를 공급하는 계약을 따냈고, 전날에는 미국 유타주 시더시티의 ‘LS일렉트릭 유타’ 생산기지 확장에 2500억원을 투자하기로 했다. 이번 투자를 통해 기존 1만3223㎡ 규모 시설을 7만9338㎡로 키우고, 2027년 초 가동하겠다는 계획이다. LS일렉트릭의 1분기 실적자료에 따르면, 연결 매출은 1조3770억원, 영업이익은 1270억원 수준으로 전년 동기 대비 각각 33.4%, 45% 증가했다. 주요 데이터센터, 반도체, 재생에너지 프로젝트가 실적을 견인한 결과다. 초고압 변압기 매출은 전년 동기 대비 83% 증가했고, 전체 수주잔고도 5조6430억원 수준으로 확대됐다. LS의 승부처는 데이터센터 내부다. 순간적인 전력 이상은 서버 장애와 데이터 손실로 이어질 수 있는 만큼 진공차단기, 배전반, 저압·중압 변압기, ESS 연계 시스템의 중요성이 커진다. LS는 이 영역에서 제품군과 자동화 솔루션을 함께 갖고 있다. 전력망의 ‘마지막 구간’을 장악할 가능성이 가장 큰 기업이라는 평가가 나오는 이유다. AI 전력망 승부처는 ‘종합 대응력’ 이들 세 기업은 전력기기 호황을 타고 공격적인 전략을 확대하고 있지만, 경쟁의 핵심은 수주액 자체보다 납기, 품질, 원가 관리, 현지 대응력으로 옮겨가고 있다. 아울러 AI 전력망을 실제로 움직이는 것은 변압기 한 대가 아닌 데이터센터 안쪽까지 안정적으로 책임지는 종합 역량이라는 점에서 복잡해진 전력망을 감당하는 기업이 AI 인프라 시대의 또 다른 주전으로 올라설 가능성이 크다. 업계 관계자는 “AI 인프라 시대의 승자는 수주액이 가장 큰 기업이 아니라 약속한 날짜에 납품하고 데이터센터 안쪽까지 안정적으로 책임지는 기업이 될 것”이라며 “HD현대·효성·LS의 격돌은 단순한 장비 경쟁이 아니라 AI 인프라 시대 한국 제조업의 새 시험대”라고 했다. [아주경제 2026년 06월 30일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-30 09:30:00
파업권 쥔 현대차 노조, 성과급 잔치가 먼저인가 [경제일보] 현대차 노조가 파업권을 쥐었다. 올해 임금협상에서 노조는 기본급 인상과 함께 전년도 순이익의 30%를 성과급으로 요구하고 있다. 조합원 투표는 파업 쪽으로 기울었고, 중앙노동위원회 조정도 멈췄다. 현대차 파업은 낯선 뉴스가 아니지만, 올해의 '공기'는 다르다. 기존 임단협이 '기본급 몇 원, 상여금 몇 퍼센트'의 문제였다면, 지금의 쟁점은 이익 배분 공식이다. '순이익의 30%'라는 숫자는 삼성전자와 SK하이닉스에서 불붙은 성과급 논쟁이 자동차 산업으로 넘어왔다는 신호다. 대기업 노조의 교섭 언어가 임금 인상률에서 이익 배분율로 바뀌고 있다. 노동의 몫을 말하는 일은 정당하다. 현대차의 실적은 현장의 땀 없이 만들어지지 않았다. 울산·아산·전주 공장의 생산라인, 품질을 붙든 숙련공, 납기를 맞춘 협력사, 해외 시장에서 브랜드를 지켜낸 임직원이 없었다면 오늘의 현대차도 없다. 불황기에는 고통 분담을 말하고, 호황기에는 미래 투자를 이유로 성과 공유를 미루는 기업은 신뢰를 얻기 어렵다. 노조가 성과급의 기준과 투명성을 요구하는 배경에는 그런 불신도 있다. 다만, 순이익의 30%를 성과급으로 요구하는 방식이 과연 지속 가능한지에 대해 생각해볼 필요가 있다. 현대차가 서 있는 자리는 '편안한 잔칫상'이 아니다. 전기차 수요는 예상보다 느리게 움직이고, 하이브리드 호황은 언제든 경쟁 심화에 흔들릴 수 있다. 미국 관세와 통상 불확실성은 손익계산서에 이미 부담을 남겼다. 중국 업체들은 가격으로 밀고 들어오고, 테슬라와 글로벌 완성차들은 소프트웨어 중심 차량, 자율주행, 로봇, 배터리 내재화 경쟁에 돈을 쏟고 있다. 현대차의 이익은 올해 성과급의 재원인 동시에 다음 10년 생존을 위한 실탄이다. 성과급 논쟁이 불편한 지점도 바로 이 부분이다. 순이익은 금고 속 현금 더미가 아니고, 이 순이익 안에는 미국 공장 투자, 전기차 플랫폼, 배터리 공급망, 소프트웨어 인력, 로봇과 AI, 협력사 지원, 주주환원, 미래차 연구개발이 포함돼 있다. 오늘 나눌 돈은 내일 싸울 돈이기도 하다. 교섭장에서 이 사실이 지워지면, 성과급은 보상이 아니라 미래 투자와의 경쟁이 된다. 올해 현대차 노조 요구에는 AI와 자동화에 대한 불안도 담겨 있다. 로봇은 더 똑똑해지고, 생산 데이터는 더 촘촘해지며, 소프트웨어가 자동차의 가치를 좌우하는 등 완성차 공장은 빠르게 바뀌고 있다. 이에 회사가 AI와 로봇을 도입해 변화를 꾀하는 과정에서 노동자들의 불안감은 고조될 수 밖에 없다. 하지만 이와 같은 불안감이 모든 요구의 정당성을 보장하지는 않는다. AI 전환이 불안하다면 필요한 것은 순이익 30%라는 숫자만이 아니라 직무 전환 계획, 재교육 시간의 유급 보장, 자동화 도입 전 고용영향 평가, 생산성 향상분의 합리적 공유, 협력사 노동자 보호, 고령 숙련공의 역할 재설계 등의 요구들이 나왔어야 한다. 미래차 시대의 노사 교섭은 돈의 크기보다 변화의 설계가 더 중요하다. 대기업 성과급 파업이 더 민감한 이유는 그 울림이 공장 담장을 넘기 때문이다. 현대차가 멈추면 1차 협력사만 흔들리는 것이 아니다. 2차·3차 협력사, 물류, 항만, 지역 상권까지 파장이 간다. 대기업 정규직의 성과급 요구가 커질수록 그 성과를 함께 만든 협력업체 노동자의 몫은 어디에 있는지도 묻게 된다. 성과급 잔치가 원청 정규직의 식탁에서 끝나면 산업 생태계의 신뢰는 약해진다. 이와 같은 맥락에서 현대차 노조도 더 큰 시야를 가져야 한다. 현대차 노조는 한국 노동운동의 상징 중 하나다. 그만큼 힘이 있고, 그만큼 책임도 크다. 순이익 30%를 요구할 수는 있다. 하지만 그 요구가 청년 구직자와 협력사 노동자, 주주와 소비자, 지역경제와 국가 산업전략 앞에서 어떻게 들릴지도 생각해야 한다. 권리는 고립돼 존재하지 않는다. 권리는 늘 다른 사람의 몫과 마주 선다. 회사 역시 책임에서 자유롭지 않다. 노조의 요구가 거칠다고만 말하기 전에, 성과 배분의 기준을 얼마나 투명하게 설명했는지 돌아봐야 한다. 경영진 보상과 주주환원은 어떻게 정해지고, 임직원 성과급은 어떤 원칙으로 결정되며, 미래 투자를 위해 얼마를 남겨야 하는지 숫자로 말해야 한다. “어렵다”는 말만으로는 부족하다. 현대차는 이미 세계적 기업이다. 세계적 기업이라면 보상 체계도 세계적 설득력을 가져야 한다. 지금 필요한 것은 서로를 이기는 협상이 아니다. 파업권은 압박 수단일 수 있지만, 그 자체가 성과는 아니다. 실제 파업이 벌어지면 노조는 힘을 보여줄 수 있고, 회사는 원칙을 말할 수 있다. 하지만 생산 차질과 브랜드 훼손, 협력사 부담과 고객 신뢰의 균열은 모두의 장부에 남는다. 파업 뒤에 남는 것은 승자의 깃발이 아니라 손실의 명세서일 가능성이 크다. 삼성전자 노사 합의 이후 대기업 노조들은 성과급의 새 기준을 찾고 있다. 이해할 수 있는 흐름이다. 반도체 호황의 과실을 본 노동자들이 보상을 요구하고, 자동차와 조선 노동자들이 자신들의 산업 호황을 근거로 같은 질문을 던지는 것은 자연스럽다. 다만 산업마다 체질이 다르고, 이익의 변동성도 다르며, 투자 사이클도 다르다. 삼성의 산식이 현대차의 산식이 될 수 없고, 반도체의 성과급 공식이 자동차와 조선의 표준이 될 수도 없다. 성과는 나눠야 한다. 그것이 시장경제의 신뢰다. 하지만 미래까지 나눠 먹어서는 안 된다. 그것이 산업의 상식이다. 이 두 문장 사이의 균형을 찾는 것이 올해 현대차 교섭의 본질이다. 현대차는 지금 단순한 임금협상장에 서 있지 않다. 전기차 캐즘, 중국차 공세, 미국 통상 압박, AI와 로봇 전환, 고령화와 정년 연장 요구가 한꺼번에 몰려오는 길목에 서 있다. 이런 때 성과급 논쟁이 모든 의제를 삼켜버리면 가장 중요한 질문이 사라진다. 현대차는 다음 10년에도 세계 시장에서 이길 수 있는가. 그 승리 안에 노동자의 자리는 어떻게 보장되는가. 노조는 파업권을 얻었다. 이제 더 어려운 선택이 남았다. 그 권리를 실제 파업으로 쓸 것인가, 아니면 더 나은 합의를 끌어내는 마지막 압박으로 남길 것인가. 회사도 선택해야 한다. 버티기로 시간을 살 것인가, 아니면 투명한 성과 배분과 미래 전환 계획을 내놓을 것인가. 현대차의 성과급 논쟁은 돈의 문제가 맞지만, 돈만의 문제는 아니다. 한국 제조업이 호황을 다루는 방식, 노동이 기술 전환을 받아들이는 방식, 기업이 성과와 미래를 동시에 설명하는 방식의 문제다. 성과급이 필요 없다는 말이 아니다. 성과급만으로 미래를 설명할 수 없다는 말이다. 파업권을 쥔 현대차 노조 앞에 놓인 것은 잔칫상이 아니라 갈림길이다. 성과를 나누되 투자의 숨통은 남기는 길, 자동화의 불안을 인정하되 변화 자체를 막지 않는 길, 대기업 정규직의 몫을 키우되 협력사와 미래세대의 몫을 지우지 않는 길이 필요하다. 그 길을 찾지 못하면 이번 파업권 확보는 노조의 힘을 보여준 장면으로는 남을 수 있다. 그러나 한국 자동차 산업의 품격을 높인 장면으로 기억되기는 어렵다. 현대차 노사 모두가 그 사실을 알고 있을 것이다. 그래서 아직 늦지 않았다. 파업권을 얻은 지금이야말로 파업을 피할 마지막 기회다.
2026-06-26 08:57:41
AI 하나로는 부족하다…직원 1명이 '디지털 동료' 거느리는 시대 '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] "보고서 작성은 A AI가, 자료조사는 B AI가, 회의록 정리는 C AI가 맡는다." 공상과학 영화 속 이야기 같지만 국내 기업 현장에서는 이미 현실이 되고 있다. 직원 한 명이 하나의 생성형 인공지능(AI)을 사용하는 단계를 넘어 여러 AI 에이전트를 동시에 활용하는 '1인 N AI' 시대가 본격화하고 있다. AI가 단순한 업무 보조 수단을 넘어 사실상 '디지털 동료'로 자리 잡으면서 기업들의 업무 방식도 빠르게 변화하는 모습이다. 21일 업계에 따르면, 최근 포스코DX는 'AX(AI Transformation) 해커톤 2026'을 개최하고 '1인 N에이전트 시대'를 공식화했다. 회사는 직원들이 업무에 다양한 AI 에이전트를 활용하는 것은 물론 직접 필요한 AI를 개발할 수 있는 역량을 갖추는 데 초점을 맞추고 있다. 이번 해커톤에서는 △AI 기반 화면 설계 자동화 플랫폼 △채용 에이전트 협업 시스템 △배터리·소재 AX 인사이트 포털 △사내 업무용 AI 워크스페이스 등 실제 업무 현장에서 활용 가능한 다양한 AI 에이전트가 등장했다. 과거 기업들이 AI 챗봇 도입 여부를 고민했다면 이제는 업무별로 특화된 여러 AI를 동시에 활용하는 단계로 진화하고 있는 셈이다. 포스코DX 관계자는 "AI 활용 문화가 조직 전반에 자연스럽게 자리 잡을 수 있도록 다양한 교육과 실습 프로그램을 운영하고 있다"며 "개발 직군뿐 아니라 비개발 직군도 직무 특성에 맞는 수준별 교육 과정에 참여하고 있으며 직원들이 스스로 AI 에이전트를 기획하고 업무에 적용하는 환경을 만드는 데 집중하고 있다"고 했다. 이어 "이번 해커톤에서도 실제 현업 적용 가능성과 업무 효율 개선 효과가 높은 평가를 받았다"며 "우수 아이디어는 고도화를 거쳐 실제 서비스로 확대 적용할 계획"이라고 덧붙였다. 이와 같은 변화는 포스코DX만의 이야기가 아니다. 삼성전자는 최근 DX부문 임직원을 대상으로 외부 생성형 AI 서비스를 공식 도입했다. 기존 사내 AI 도구에 더해 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 글로벌 AI 서비스를 업무에 활용할 수 있도록 했다. SK하이닉스 역시 외부 생성형 AI 도입을 검토하며 업무 생산성 향상 방안을 모색하고 있다. 기업들의 관심도 더 이상 "AI를 도입할 것인가"에 머물지 않는다. 이제는 "AI를 얼마나 많이, 그리고 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는가"가 경쟁력으로 떠오르고 있다. 실제 글로벌 빅테크 업계에서는 AI 에이전트가 차세대 AI 시장의 핵심으로 꼽힌다. 단순히 질문에 답하는 챗봇을 넘어 스스로 업무를 수행하는 AI가 등장하면서 업무 방식 자체가 변화하고 있기 때문이다. 예를 들어 한 직원이 시장조사 AI를 통해 데이터를 수집하고 문서작성 AI로 보고서를 작성한 뒤 발표자료 제작 AI로 프레젠테이션을 만들고 회의록 정리 AI로 후속 업무까지 관리하는 구조가 가능해지고 있다. 사람 한 명이 여러 명의 디지털 직원을 거느리는 형태다. 이러한 흐름에 발맞춰 기업이 요구하는 인재상도 달라지고 있다. 과거 디지털 전환(DX) 시대에는 엑셀과 데이터 활용 능력이 중요했다면, 생성형 AI 시대에는 AI를 잘 활용하는 능력이 경쟁력으로 평가받았다. 앞으로는 여러 AI 에이전트를 조합하고 설계해 업무에 적용하는 역량이 새로운 기준이 될 것이라는 전망이 나온다. 실제로 포스코DX는 올해부터 'AX 아카데미'를 운영하며 직원들에게 AI 에이전트 기획과 설계, 개발 교육을 진행하고 있다. 직원 모두를 AI 사용자에서 AI 개발자로 성장시키겠다는 전략이다. 다만 해결해야 할 과제도 적지 않다. AI 활용이 늘어날수록 기업 기밀 유출과 데이터 보안 문제는 더욱 중요해지고 있다. AI가 생성한 결과물의 신뢰성을 검증하고 오류 발생 시 책임 범위를 명확히 설정하는 문제도 해결 과제로 꼽힌다. 직원 간 AI 활용 역량 격차가 새로운 조직 내 불평등으로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 경쟁의 무대 역시 기술 자체에서 활용 방식으로 이동하고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 생성형 AI 도입 여부가 경쟁력의 척도였다면 이제는 복수의 AI 에이전트를 업무 전반에 효율적으로 연계·운용하는 역량이 생산성을 결정하는 요소로 부상하고 있다. 기업들이 앞다퉈 AI 교육과 에이전트 개발에 나서는 배경도 여기에 있다. AI 시대의 승자는 가장 뛰어난 모델을 보유한 기업이 아니라 AI를 가장 자연스럽게 업무에 녹여낸 조직이 될 가능성이 커지고 있다.
2026-06-21 08:00:00
풀세트 접전 승자는 T1…젠지 넘고 MSI 마지막 티켓 획득 [경제일보] T1이 풀세트 접전 끝에 젠지를 꺾고 2026 미드 시즌 인비테이셔널(MSI) 진출에 성공했다. 한화생명e스포츠에 이어 LCK를 대표할 두 번째 팀으로 확정되며 다시 한 번 국제무대에 나서게 됐다. 14일 강원도 원주 DB프로미아레나에서 열린 '2026 LCK MSI 대표 선발전' 최종전에서 T1은 젠지를 세트스코어 3대 2로 제압했다. 이로써 T1은 LCK 2번 시드 자격으로 MSI 진출을 확정했고, 젠지는 마지막 문턱을 넘지 못한 채 선발전을 마감했다. 1세트는 젠지가 가져갔다. 젠지는 초반부터 '듀로' 주민규 선수의 카밀을 중심으로 주도권을 확보했다. 라인전과 교전에서 우위를 점한 젠지는 T1의 실수를 놓치지 않고 이득으로 연결했다. 이어 젠지는 실수를 최소화하며 안정적인 운영을 이어갔고, 경기 내내 우세를 유지한 끝에 첫 세트를 선취했다. 2세트에서는 T1이 반격에 성공했다. 양 팀은 초반부터 신중한 운영을 이어가며 팽팽한 균형을 유지했다. 승부처는 바론을 둘러싼 교전이었다. T1은 바론 한타 이전 상대의 주요 자원을 소모시키며 유리한 구도를 만들었고, 이후 벌어진 한타에서 대승을 거두며 흐름을 가져왔다. 주도권을 잡은 T1은 공격적인 운영으로 젠지를 흔들었다. 특히 '도란' 최현준 선수의 럼블이 궁극기를 활용해 상대 진형을 무너뜨렸고, 이를 바탕으로 한타에서 연이어 승리하며 세트 스코어 균형을 맞췄다. 3세트는 양 팀의 밴픽 단계부터 큰 관심을 모았다. 젠지는 '룰러' 박재혁 선수에게 비원거리 딜러 챔피언인 멜을 맡기고, '캐니언' 김건부 선수에게 정글 제이스를 선택하며 변수를 만들었다. 이에 맞서 T1은 선픽한 사이온을 미드로 돌리고 '도란' 최현준 선수에게 올라프를 맡기며 응수했다. 경기 중반까지는 팽팽한 흐름이 이어졌다. 젠지는 드래곤 3스택을 쌓은 뒤 네 번째 드래곤 교전에서 캐니언의 강력한 포킹을 앞세워 오브젝트를 확보했다. 이후 바론 근처에서 벌어진 교전에서는 '쵸비' 정지훈 선수가 상대 원거리 딜러를 끊어내며 대승을 거뒀고, 바론 버프까지 챙기며 승기를 굳히는 듯했다. 다만 T1은 마지막 순간 집중력을 발휘했다. 장로 드래곤을 둘러싼 대치 상황에서 캐니언의 포킹에 라인이 밀리던 와중, 도란이 과감하게 측면으로 파고들며 젠지의 진형을 붕괴시켰다. 핵심 선수 3명을 한 번에 끊어낸 T1은 한타에서 대승을 거둔 뒤 그대로 넥서스를 파괴하며 극적인 역전승을 만들어냈다. 벼랑 끝에 몰린 젠지는 4세트에서 반격했다. 젠지는 상체를 중심으로 경기를 풀어갔고, T1은 하체 중심 운영으로 맞섰다. 양 팀이 팽팽하게 맞선 가운데 젠지 상체의 힘이 버티는 동안 하체 성장도 함께 이뤄지며 점차 균형이 젠지 쪽으로 기울었다. 이후 젠지는 네 번째 드래곤과 바론 버프를 모두 확보하며 결정적인 우위를 만들었다. 유지력과 전투 지속 능력에서 앞선 젠지는 한타마다 이득을 챙겼고, 결국 세트 스코어를 2대 2로 만들며 승부를 최종 5세트로 끌고 갔다. 모든 것이 걸린 5세트에서는 T1이 웃었다. 경기 초반에는 젠지가 유리한 싸움 구도를 형성하며 유리한 흐름을 만드는 듯했다. 이에 '페이커' 이상혁 선수가 불리한 상황에서도 경기 균형을 유지하며 시간을 벌었고, 도란과 '케리아' 류민석 선수가 과감한 진입으로 젠지 진형을 무너뜨렸다. 또한 '오너' 문현준 선수가 정확한 포커싱으로 상대 핵심 챔피언을 마무리했고, '구마유시' 이민형 선수 역시 단 한 차례만 전사하며 안정적으로 지속 화력을 넣었다. 결국 마지막 한타까지 집중력을 유지한 T1은 젠지를 제압하며 길었던 승부에 마침표를 찍었다. 유상욱 젠지 감독은 경기 종료 후 인터뷰에서 "전체적으로 나쁘지 않았지만, 중요한 장면에서 호흡이 맞지 않는 장면이 아쉬웠다"며 "상대팀보다 저희가 쫓겼고 밴픽도 그렇고 팀적 플레이도 조금 부족해서 졌다고 생각한다"고 말했다. 이번 승리로 T1은 한화생명e스포츠와 함께 LCK 대표 자격으로 MSI에 출전할 예정이다. T1은 지난 2022년 이후 이어온 국제 무대 경쟁력을 다시 한 번 입증하며 MSI 우승에 도전한다. 올해 MSI에는 세계 주요 지역 대표팀들이 참가해 시즌 중반 최강 팀 자리를 놓고 경쟁한다. LCK에서는 한화생명e스포츠가 1번 시드로 토너먼트로 직행하고, T1은 2번 시드로 예선전 개념인 '플레이 인'에서 다른 3개 팀과 단 한 자리의 진출권을 놓고 싸우게 될 전망이다. T1의 '페이커' 이상혁 선수는 경기 종료 후 인터뷰에서 "오늘 쉽지 않은 경기였는데, 그럼에도 불구하고 좋은 결과가 나왔고 팀원들과 좋은 경기 한 것 같아서 만족스러웠다"며 "젠지도 굉장히 강한 팀이고 저희(T1)도 충분히 강한 팀이라고 생각을 해서 충분히 두 팀이 이기고 지고 하는 결과가 나올 수 있었다"고 말했다. 이어 오는 MSI 대회에 대해 "이번에도 어느 때와 같이 굉장히 중요한 기회를 앞두고 있다"며 "이번 기회에 팬분들에게 우승하는 모습을 보여드리겠다"고 강조했다.
2026-06-14 21:07:45
선거는 끝났지만 민심은 끝나지 않았다 지방선거는 막을 내렸지만 국민의 평가는 아직 끝나지 않았다. 투표함이 닫히는 순간 민심도 사라지는 것이 아니다. 오히려 선거는 국민이 정치권에 보내는 가장 분명한 명령이며, 정치는 그 명령을 실천하는 과정이어야 한다. 그러나 선거 이후 여야의 모습을 보면 국민이 던진 준엄한 경고보다 당권 경쟁과 책임 공방에 더 몰두하는 모습이다. 승자는 승리의 이유를 자화자찬으로 포장하고, 패자는 패배의 책임을 내부 갈등과 특정 인물에게 돌리기에 급급하다. 정작 국민은 안중에도 없는 듯하다. 민주주의의 주인은 정당이 아니라 국민이다. 정당은 국민의 뜻을 실현하기 위한 수단일 뿐 목적이 아니다. 그럼에도 정치권은 선거가 끝나기가 무섭게 당권을 둘러싼 세력 다툼과 계파 갈등에 빠져들고 있다. 민생은 뒷전으로 밀려나고, 언론을 장식하는 것은 오직 사퇴 요구와 책임론, 내부 분란뿐이다. 국민의 삶보다 정치인의 자리가 더 중요한 것처럼 비치는 현실은 참으로 안타깝다. 노자는 《도덕경》 제66장에서 “강과 바다가 모든 골짜기의 왕이 될 수 있는 것은 스스로를 낮추기 때문이다(江海所以能爲百谷王者以其善下之)”라고 말했다. 가장 낮은 곳으로 흐르는 물이 결국 모든 것을 품듯이, 정치도 국민 위에 군림하는 것이 아니라 국민 아래에서 섬겨야 한다는 뜻이다. 권력은 높이 오르기 위해 존재하는 것이 아니라 낮은 곳을 향해 봉사하기 위해 존재한다. 그러나 지금 정치권은 민심이라는 바다를 바라보기보다 당권이라는 작은 언덕을 차지하기 위해 서로를 밀어내는 데 혈안이 되어 있다. 대통령이 “집권 여당은 진영이 아니라 국민을 향해야 한다”고 강조한 것도 같은 맥락이다. 정당은 특정 계파나 지지층만을 위한 조직이 아니라 국민 전체를 위한 공적 기관이어야 한다. 여당은 국정을 책임지는 자세로 국민을 바라봐야 하고, 야당 역시 반대를 위한 반대가 아니라 대안을 제시하는 책임 있는 견제 세력이 되어야 한다. 이것이 책임 정치의 본령이며 의회민주주의의 기본 원칙이다. 유교 경전 《서경》은 “백성은 나라의 근본이며 근본이 튼튼해야 나라가 평안하다(民惟邦本本固邦寧)”고 가르친다. 정치의 모든 출발점은 백성이고, 모든 종착점 또한 백성이다. 선거 역시 국민이 권력을 위임하는 절차일 뿐 권력을 사유화하는 면허증이 아니다. 국민이 맡긴 권한으로 국민을 외면한다면 그 정치의 정당성은 이미 무너진 것이나 다름없다. 지금 국민이 원하는 것은 당 대표가 누가 되느냐가 아니다. 치솟는 물가를 어떻게 잡을 것인지, 청년들의 일자리를 어떻게 만들 것인지, 자영업자의 빚 부담을 어떻게 덜어줄 것인지, 아이를 낳고 키울 수 있는 사회를 어떻게 만들 것인지에 대한 답이다. 그러나 정치권은 여전히 계파 계산과 차기 권력 구도에만 시선을 빼앗기고 있다. 국민의 고통은 정치 일정에 밀려 뒷전으로 밀리고 있다. 민주주의는 승자독식의 게임이 아니다. 선거가 끝난 뒤에도 함께 국가를 운영해야 하는 공동체의 약속이다. 여당은 책임 있는 국정 운영으로 국민의 신뢰를 얻어야 하고, 야당은 합리적 견제와 대안 제시를 통해 국민의 기대에 부응해야 한다. 정쟁보다 협력이, 권력투쟁보다 민생이 우선될 때 비로소 정치의 존재 이유가 살아난다. 역사는 민심을 거스른 권력이 오래가지 못했다는 사실을 반복해서 증명해 왔다. 국민은 침묵하는 것처럼 보여도 모든 것을 기억하며, 결정적인 순간에는 가장 냉정한 심판자가 된다. 선거에서 드러난 유권자의 뜻은 진영 논리가 아니라 합리와 실리, 갈등이 아니라 협력, 권력 다툼이 아니라 책임 정치였다. 이를 외면한다면 다음 심판은 더욱 엄중할 수밖에 없다. 정치는 국민을 위한 것이지 정당을 위한 것이 아니다. 주권자는 여야가 아니라 국민이다. 이제 정치권은 당권이라는 좁은 울타리에서 벗어나 국민이라는 넓은 광장으로 나와야 한다. 민심을 두려워하고 민생을 최우선에 두는 정치, 그것이야말로 민주주의의 기본이며 국가를 바로 세우는 유일한 길이다. 선거는 끝났지만 민심은 아직도 정치권을 향해 말하고 있다. 그 목소리를 듣는 자만이 미래를 얻을 수 있다.
2026-06-14 17:50:00
페이블5가 멈춘 날, 한국 AI의 시간이 시작됐다 앤트로픽의 최신 인공지능(AI) 모델 페이블5와 미토스5가 멈췄다. 표면적인 이유는 보안이다. 안전장치를 우회하는 이른바 '탈옥' 가능성이 있고 이를 통해 소프트웨어 취약점 탐색이 사이버 공격에 악용될 수 있다는 논리다. 미국 정부는 국가안보를 이유로 외국 국적자의 접근을 차단했고 앤트로픽은 결국 전체 고객을 대상으로 해당 모델 사용을 비활성화했다. 여기까지 보면 하나의 보안 사고처럼 보인다. 그러나 이 말도 안 되는 상황은 미국이 인공지능을 반도체 다음의 전략물자로 공식 편입한 장면이다. 예전에는 칩을 막았다. 그다음에는 첨단 장비를 막았다. 이제는 AI 모델을 막는다. 더 정확히 말하면 최상위 AI의 지능에 접근할 권리 자체를 통제하기 시작한 것이다. 이번 조치의 핵심은 기술이 아니라 국적이었다. 미국 밖 이용자뿐 아니라 미국 내 외국인과 앤트로픽 내부의 외국 국적 직원까지 대상에 포함됐다. API 키와 결제 정보로 사용자를 구분하던 시대는 끝났다. 여권이 로그인 화면 위로 올라온 셈이다. "당신은 누구인가"가 아니라 "당신은 어느 나라 사람인가"가 인공지능 접근권의 마지막 질문이 된 것이다. 미국의 행태는 낯설지 않다. 미국은 늘 개방의 언어로 세계시장을 열어왔다. 자유무역을 말했고 혁신 생태계를 말했으며 글로벌 표준을 이야기했다. 그러나 결정적 기술이 안보와 연결되는 순간 문을 닫았다. 반도체에서 그랬고 첨단 장비에서 그랬으며 이제 AI에서도 같은 일이 벌어지고 있다. 미국 기업의 서비스라고 해서 끝까지 시장 논리로만 움직일 것이라고 믿는 것은 순진한 일이다. 마지막 스위치는 결국 워싱턴에 있다. 물론 미국에도 명분은 있다. 최상위 AI 모델은 더 이상 검색창의 연장선이 아니다. 긴 코드베이스를 읽고 취약점을 찾으며 생명과학 연구를 돕고 복잡한 업무를 대신 수행하는 에이전트로 진화하고 있다. 방어자에게 유용한 능력은 공격자에게도 유용하다. 미국 정부가 이를 안보 자산으로 보는 것은 자연스러운 흐름이다. 문제는 방식이다. 특정 위험을 정밀하게 통제하는 대신 국적이라는 거친 잣대를 꺼내 들었다. 글로벌 업무 환경에서는 버튼을 누른 사람과 결과물을 받은 사람이 다를 수 있다. 한국 국적자가 미국 법인에서 일하고 싱가포르 법인이 결제하며 유럽 고객 데이터를 다루는 시대다. 국적만으로 접근권을 자르는 방식은 현실의 업무 흐름을 따라가지 못한다. 더 큰 문제는 신뢰다. AI 인프라는 성능만으로 선택되지 않는다. 계속 사용할 수 있어야 한다. 기업의 업무 시스템에 한 번 들어간 모델은 전기나 통신망처럼 안정적으로 작동해야 한다. 그런데 어느 날 정부 지침 하나로 막힐 수 있다는 사실이 확인됐다. 페이블5가 언제 다시 열릴지는 부차적인 문제다. 이미 세계 각국의 정부와 기업은 새로운 질문을 던지기 시작했다. 우리 핵심 업무가 미국 모델 하나에 얼마나 묶여 있는가. 내일 더 강력한 모델이 국적이나 용도, 외교 문제로 막히면 무엇이 멈추는가. 대체 모델은 있는가. 자체 튜닝은 가능한가. 오픈 모델로 버틸 수 있는가. 이 질문이 시작된 순간 미국은 일부 신뢰 자본을 잃었다. 기술 패권국이 가장 경계해야 할 것은 경쟁자의 추격만이 아니다. 고객이 "이 인프라는 언제든 끊길 수 있다"고 느끼는 순간이다. 최고 성능보다 더 중요한 것이 생겼다. 지속 가능성이다. 한국은 바로 이 지점에서 길을 찾아야 한다. 소버린 AI는 더 이상 관료적 구호가 아니다. 산업 보험이자 디지털 안보이며 국가 경쟁력의 하부 구조다. 행정, 금융, 제조, 의료, 국방이 AI 위에서 돌아가기 시작하면 모델 접근권은 선택재가 아니라 필수재가 된다. 남의 나라 안보 판단에 따라 멈출 수 있는 AI에 핵심 업무를 모두 맡기는 것은 위험하다. 그렇다고 한국이 닫힌 모델의 작은 미국이 되자는 뜻은 아니다. 미국이 "누구는 못 쓴다"고 말할 때 한국은 "여기서는 만들 수 있다"고 말해야 한다. 한국에서 개발하고 한국에서 검증하며 한국의 인프라 위에서 세계가 함께 활용할 수 있는 개방형 AI 생태계를 구축해야 한다. 한국에는 그럴 자산이 있다. 메모리 반도체와 제조 공급망이 있고 초고속 통신망과 데이터센터 운영 경험이 있다. 금융·제조·의료·공공행정처럼 규제가 복잡하고 품질 검증이 중요한 산업 현장도 갖추고 있다. AI가 진짜 돈을 버는 곳은 화려한 시연장이 아니라 이런 현장이다. 거대 모델 하나를 자랑하는 데 그쳐서는 안 된다. 산업 데이터를 안전하게 연결하고 성능을 평가하며 보안을 통제하고 규제를 통과시키는 운영 체계를 만들어야 한다. 앞으로 기업이 원하는 것은 가장 똑똑한 모델 하나가 아니다. 모델이 바뀌어도 업무가 멈추지 않는 구조다. 오늘은 미국 모델을 쓰고 내일은 한국형 모델을 쓰며 특정 업무에는 오픈웨이트 모델을 적용하더라도 전체 시스템이 흔들리지 않는 환경이다. 모델 라우팅, 품질 평가, 비용 최적화, 보안 통제, 감사 기록, 데이터 주권을 묶은 운영층이 진짜 승부처가 된다. 한국 AI 산업이 잡아야 할 곳도 바로 그 지점이다. 정부의 역할도 달라져야 한다. 국산 모델 이름 몇 개를 지정하고 지원금을 배분하는 수준으로는 부족하다. 충분한 컴퓨팅 자원과 저렴한 추론 인프라, 안정적인 전력과 데이터센터, 공공 데이터의 안전한 개방, 산업별 평가 기준, 해외 개발자와 연구자가 들어올 수 있는 제도까지 함께 설계해야 한다. AI 주권은 연구실에서만 생기지 않는다. 전력망과 통신망, 클라우드, 법·제도, 인재 정책이 함께 움직일 때 비로소 완성된다. 기업도 선택해야 한다. 미국 모델을 붙여 업무 효율을 조금 높이는 수준에 머물 것인가. 아니면 제조 공정과 고객 상담, 금융 심사, 네트워크 운용, 보안 관제 같은 실제 업무에 AI를 깊숙이 심고 그 과정에서 축적되는 데이터와 평가 체계를 자산으로 만들 것인가. 앞으로의 해자는 모델 크기가 아니라 현장에서 쌓이는 경험에서 만들어진다. 매일 축적되는 업무 데이터와 사람이 고친 흔적, 실패 사례, 규정 해석, 산업별 언어가 진짜 경쟁력이다. 페이블5 사태는 불편한 현실을 보여줬다. 우리가 사용하는 최고 수준의 AI 상당수는 남의 나라 법과 남의 나라 안보 판단 아래 있다. 오늘은 앤트로픽이고 내일은 다른 회사일 수 있다. 미국이 동맹이라고 해서 모든 지능을 끝까지 나눠줄 것이라고 믿어서는 안 된다. 국가는 결국 자국의 이익을 먼저 본다. 그것이 국제질서의 냉정한 얼굴이다. 그러나 이 사건은 동시에 기회이기도 하다. 미국이 통제의 언어를 강화할수록 세계는 대체지를 찾게 된다. 중국 모델을 쓰기에는 안보가 불안하고 미국 모델에만 기대기에는 접근권이 불안한 나라들이 늘어날 것이다. 한국이 그 사이에서 신뢰할 수 있는 개방형 AI 인프라 국가로 자리 잡는다면 새로운 길은 열린다. 반도체를 수출하던 나라에서 AI 운영 인프라를 제공하는 나라로 도약할 수 있다. 페이블5가 멈춘 날, 한국 AI가 가야 할 길도 분명해졌다. 닫힌 제국의 주변부가 될 것인가. 열린 항구가 될 것인가. 남의 모델이 허락한 만큼만 일할 것인가. 우리가 만든 인프라 위에서 세계가 일하게 할 것인가. AI 주권은 선언으로 오지 않는다. 끊겨도 버틸 수 있는 능력, 세계가 믿고 들어오는 생태계에서 온다. 미국은 페이블5를 잠그며 힘을 과시했다. 동시에 세계에 불안을 심었다. 한국이 해야 할 일은 그 불안을 기회로 바꾸는 것이다. AI 시대의 승자는 가장 높이 성을 쌓은 나라가 아니라 가장 많은 사람이 드나드는 항구를 만든 나라가 될 것이다.
2026-06-14 15:45:33
최태원 "전속력 AX"…SK, '1인 1 AI 에이전트'로 일하는 방식 바꾼다 [경제일보] 최태원 SK그룹 회장이 그룹 전반의 인공지능 전환(AX·AI Transformation)에 속도를 내라고 주문했다. 단순히 생성형 AI를 업무 보조 도구로 쓰는 수준을 넘어, 일하는 방식과 의사결정 구조, 사업 포트폴리오 전체를 AI 중심으로 재설계해야 한다는 메시지다. SK그룹에 따르면 최 회장은 지난 11일부터 13일까지 경기 이천 SKMS연구소에서 열린 ‘2026 뉴 이천포럼’에서 “360도 전방위로 전속력으로 AX에 돌입해야 할 때”라고 밝혔다. 올해 포럼은 경영전략회의와 이천포럼을 통합한 첫 행사로, ‘AI가 가져올 파괴적 혁신, AX 중심 경영으로의 대전환’을 주제로 진행됐다. 최 회장은 AX의 출발점을 ‘일의 재정의’로 봤다. 그는 “우리가 무엇을 하고 있는지를 정확하게 아는 것이 먼저”라며 “우리의 일을 정확히 정의하고 AI를 통해 무엇을 어떻게 혁신할 것인가가 중요하다”고 말했다. AI 도입 자체보다 어떤 업무를 바꾸고 어떤 성과로 연결할 것인지를 먼저 따져야 한다는 의미다. 그가 제안한 핵심 실행 도구는 ‘1인 1 AI 에이전트’다. 최 회장은 “지금 구성원의 90% 이상이 AI를 쓰고 있지만 개인적으로 쓰는 AI를 넘어 조직 전체 성과로 이어질 수 있는 AI가 필요하다”고 강조했다. 개인 업무 효율을 높이는 ‘나의 AI’에서 벗어나 조직 지식과 업무 흐름을 연결하는 ‘우리의 AI’로 진화해야 한다는 주문이다. 최 회장은 자신도 여러 AI 에이전트를 만들어 각 계열사 경영진과 구성원들과 소통하겠다고 밝혔다. “수십 개의 회장 아바타들이 각 회사에 들어가 이야기를 듣고 다른 에이전트들과 함께 일하고 소통하도록 하겠다”는 언급은 상징적이다. 최고경영자의 의사결정과 현장 소통 방식까지 AI 기반으로 바꾸겠다는 뜻으로 읽힌다. 최 회장이 말한 AX의 본질은 운영개선(O/I·Operation Improvement)이다. 그는 “우리가 하는 일을 정의하고 일하는 방식을 바꾸는 모든 과정이 O/I”라며 “AX는 O/I 실행력을 높일 수 있는 가장 좋은 수단”이라고 설명했다. AI를 별도 혁신 프로젝트가 아니라 비용, 생산성, 품질, 속도를 바꾸는 경영 기본기로 보겠다는 시각이다. SK의 AI 전략은 그룹 포트폴리오와도 맞닿아 있다. 최 회장은 AI 시대에 메모리부터 데이터센터 인프라, 에너지와 전기화 역량까지 풀스택으로 갖춘 기업은 드물다고 평가했다. SK하이닉스의 고대역폭메모리(HBM), SK텔레콤의 AI 데이터센터와 통신망, 에너지 계열사의 전력·전기화 역량을 하나의 AI 가치사슬로 묶겠다는 구상이다. 이 비전은 이미 대외 협력으로도 구체화되고 있다. SK는 오픈AI의 스타게이트 프로젝트와 관련해 HBM 공급과 AI 데이터센터 협력을 추진하고 있다. 엔비디아와도 SK하이닉스의 차세대 메모리 협력, SK텔레콤의 기가와트급 AI 클라우드 구축을 논의하고 있다. AI 시대의 병목이 GPU만이 아니라 메모리, 전력, 냉각, 데이터센터 운영으로 넓어지고 있는 만큼 SK가 가진 산업군을 하나의 패키지로 제시하려는 전략이다. 최 회장의 메시지는 SK의 미래를 ‘AI 인프라 그룹’으로 재정의하려는 선언에 가깝다. 과거 SK가 반도체, 통신, 에너지, 화학, 바이오 등으로 분산된 포트폴리오를 키워왔다면, 앞으로는 이 자산을 AI라는 공통 축으로 다시 연결해야 한다는 것이다. SK하이닉스가 AI 메모리의 앞단을 맡고 SK텔레콤이 AI 클라우드와 서비스 접점을 만들며 에너지 계열이 데이터센터 전력 수요를 뒷받침하는 구조다. 과제도 분명하다. AX가 조직 성과로 이어지려면 계열사별 데이터와 업무 프로세스가 연결돼야 한다. AI 에이전트가 실제 의사결정과 현장 운영에 들어가면 보안, 권한, 책임, 검증 체계도 함께 정교해져야 한다. AI를 많이 쓰는 것과 AI로 돈을 버는 것은 다른 문제다. 최 회장이 “지금 전속력으로 전방위적인 AX를 실행하지 않는다면 절호의 기회는 다시 쉽게 오지 않을 것”이라고 강조한 것도 이 때문이다. AI 인프라 경쟁은 속도전이다. 메모리 공급을 늘리고 데이터센터를 짓고 전력을 확보하는 기업만이 글로벌 빅테크와 협상할 수 있다. 내부 운영 혁신이 늦어지면 외부 사업 기회도 놓칠 수 있다. 이번 포럼에서는 ‘스카이(SKAI)’로 명명된 AI 에이전트가 경영진 논의 내용을 실시간으로 요약 발표하고 AI 패널이 토론에 참여했다. 이는 SK가 AI를 보여주기식 기술이 아니라 실제 회의와 의사결정 과정에 넣기 시작했다는 점에서 의미가 있다. SK의 미래는 이제 반도체 한 축만으로 설명되지 않는다. AI 시대의 승자는 칩을 만들고, 데이터센터를 운영하고, 전력을 조달하고, 기업과 산업 현장에 AI를 적용하는 전 과정을 묶는 쪽에서 나올 가능성이 크다. 최태원의 AX 주문은 SK 구성원에게는 일하는 방식의 변화 요구이고 시장에는 SK가 AI 인프라 전쟁의 한가운데로 들어서겠다는 신호다. ‘1인 1 AI 에이전트’가 구호를 넘어 생산성, 비용 절감, 신사업 매출로 이어질 때 최태원의 AI 비전은 그룹의 다음 성장 공식이 될 수 있다.
2026-06-14 11:00:09

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