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한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편
[경제일보] 인공지능(AI) 시대는 한국경제에 기술 도입을 넘어선 전방위 개혁을 요구하고 있다. 기업은 AI를 비용 절감 수단이 아니라 조직과 사업모델 혁신의 계기로 삼아야 한다. 소비자는 편리함에 머무르지 않고 데이터 주권과 알고리즘 감시 능력을 갖춰야 한다. 정부는 규제 완화와 산업 지원을 넘어 인프라, 인재, 안전망, 신뢰 체계를 함께 설계해야 한다. 이에 본지는 이번 기획을 통해 AI시대 한국경제 3주체의 역할 변화와 개혁 과제를 짚고, 한국경제가 관성의 경제에서 학습의 경제로 전환하기 위한 해법을 모색한다. <편집자주> 한국 대기업들이 인공지능(AI) 전환의 한복판에 섰다. 반도체 기업은 AI 서버의 핵심 부품인 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 경쟁에 뛰어들고 있고, 플랫폼 기업은 초거대 AI와 클라우드 인프라를 강화하고 있다. 자동차·조선·철강·금융권도 생산공정 자동화, 로봇, AI 상담, 리스크 관리 등으로 적용 범위를 넓히고 있다. 정부와 기업의 투자 시계도 빨라지고 있다. 최근 한국 정부는 삼성전자와 SK하이닉스 등을 축으로 대규모 AI·반도체 투자 전략을 추진하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스는 약 800조원 규모의 신규 반도체 제조시설 투자에 참여하고, 충청권에는 81조원 규모의 반도체 패키징 클러스터가 조성된다. 또 SK·GS·네이버 등이 AI 데이터센터 구축에 참여하고 장기적으로 관련 투자가 1000조원 이상으로 확대될 수 있다는 구상도 내놨다. 실제 정부는 지난달 29일 SK·GS·네이버와 협력해 1단계로 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. SK가 5GW, GS가 2.4GW, 네이버가 1GW 규모로 참여하며 관련 투자 규모는 550조원으로 제시됐다. 투자 규모만 놓고 보면 한국 기업들은 다시 한 번 ‘큰 판’을 벌이고 있다. 그러나 현장에선 “AI 투자가 곧 AI 경쟁력은 아니다”라는 지적도 나온다. 한 대기업 AI 전략 담당자는 “지금은 어느 그룹이나 AI 조직과 태스크포스는 갖추고 있지만 실제 업무에 적용하려면 데이터 접근권, 보안, 법무, 감사, 성과평가가 모두 걸린다”며 “AI 도입보다 어려운 것은 부서 간 칸막이를 허무는 일”이라고 말했다. HBM이 바꾼 증시 서열…AI가 기업가치 기준 흔든다 AI 전환은 이미 국내 증시의 기업가치 평가 기준도 바꾸고 있다. 대표 사례가 SK하이닉스다. SK하이닉스는 AI 반도체 수요 확대와 HBM 시장 선점 효과에 힘입어 지난달 22일 코스피 장중 시가총액에서 삼성전자를 앞질렀다. 이는 단순한 주가 순위 변화가 아니다. 한국 반도체 산업의 무게중심이 범용 메모리 중심에서 AI용 고부가 메모리와 패키징, 고객 맞춤형 공급망으로 이동하고 있다는 신호다. 과거에는 생산능력과 원가 경쟁력이 핵심이었다면 이제는 엔비디아 등 글로벌 빅테크·AI 반도체 기업과 얼마나 긴밀하게 연결돼 있는지, 차세대 HBM을 얼마나 빨리 개발·공급할 수 있는지가 기업가치를 좌우한다. 다만 AI 반도체 호황이 항상 주가 상승으로만 이어지는 것은 아니다. 실제 8일 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 미국 반도체주 약세와 AI 붐 지속성에 대한 우려 속에 장중 동반 약세를 보였다. 증권업계 한 관계자는 “AI 반도체가 한국 증시의 핵심 테마가 된 것은 분명하지만 시장은 이제 단순한 실적 증가보다 지속 가능한 가격 결정력과 고객 기반을 본다”며 “AI 사이클이 길어질수록 기업 간 격차는 더 커질 수 있다”고 말했다. 계열사 울타리에 갇힌 데이터, AI 경쟁력의 병목 AI 경쟁력은 반도체와 데이터센터 같은 하드웨어 투자만으로 결정되지 않는다. 기업 내부의 데이터 활용 구조가 핵심 변수다. 한국 대기업은 제조, 금융, 유통, 통신, 물류 등 방대한 데이터를 갖고 있다. 그러나 계열사별·부서별로 데이터가 분산돼 있고, 보안과 개인정보, 감사 리스크 때문에 실제 활용은 제한적인 경우가 많다. 한 제조업계 관계자는 “공장에는 설비 데이터가 쌓이고, 영업부서에는 고객 데이터가 쌓이며, 구매부서에는 공급망 데이터가 쌓이지만 이를 하나의 모델로 연결하는 일은 쉽지 않다”며 “AI 프로젝트를 시작하면 기술 문제가 아니라 내부 승인 절차에서 시간이 더 걸리는 경우가 많다”고 했다. 재벌 구조의 강점이던 수직계열화도 AI시대에는 양면성을 갖는다. 위기 때 빠르게 자원을 동원하는 데는 유리하지만 데이터와 인재가 계열사 내부에 갇히면 개방형 혁신에는 불리할 수 있다. 한 스타트업 대표는 “대기업들이 AI 스타트업과 협업을 말하지만 실제 계약 단계에서는 지식재산권, 데이터 소유권, 보안 조항이 지나치게 무겁다”며 “함께 실험하고 성과를 나누는 방식으로 바뀌어야 한다”고 지적했다. AI 도입보다 어려운 건 일하는 방식의 개혁 기업들이 생성형 AI를 사내 업무에 도입하면서 보고서 초안 작성, 회의록 정리, 시장조사, 고객 응대, 코드 작성, 번역, 계약서 검토 등에서 AI 활용이 확대되고 있다. 그러나 전문가들은 AI를 업무 도구로 배포하는 것만으로 생산성 향상이 보장되지는 않는다고 지적한다. 지난 5월 arXiv에 공개된 조원익·김성훈·김근혜의 포지션 페이퍼 ‘Adopting AI in Practice Does Not Guarantee the Productivity Boost’는 AI 도입이 곧바로 생산성 향상으로 이어지는 것은 아니라고 지적했다. 논문은 인력 구성, 구성원의 기초 역량, 학습곡선, 인센티브 구조, 목표 설정의 유연성 등이 AI 생산성 효과를 좌우한다고 분석했다. 한 경영학 교수는 “AI는 단순히 업무 시간을 줄이는 기술이 아니라 의사결정 방식을 바꾸는 기술”이라며 “기업이 AI를 제대로 쓰려면 어떤 업무를 AI에 맡기고 어떤 판단은 사람이 책임질지 조직 원칙을 세워야 한다”고 말했다. 중간관리자의 역할 변화도 불가피하다. 지금까지 중간관리자는 자료를 취합하고 보고서를 다듬고 리스크를 걸러내는 역할을 해왔다. 그러나 생성형 AI가 정보 수집과 문서 작성의 상당 부분을 보조하면서 중간관리자의 경쟁력은 보고서 작성 능력이 아니라 문제 정의, 결과 검증, 부서 간 조정 능력으로 이동하고 있다. AI 전환은 청년 채용과 인재 육성 방식에도 영향을 미친다. 반복적 사무 업무와 초급 분석 업무가 AI로 대체되면 신입사원이 조직에서 배우는 첫 단계가 줄어들 수 있다. 한 대기업 인사 담당자는 “AI 도입 이후 신입사원에게 맡길 수 있는 단순 업무는 줄어드는 반면, 처음부터 문제 해결형 역량을 요구하는 분위기가 강해지고 있다”며 “채용 규모를 줄이는 유혹이 생기지만 장기적으로는 인재 풀이 약해질 수 있어 재교육 체계를 함께 고민하고 있다”고 말했다. AI 거버넌스도 기업 경쟁력 됐다 AI 활용이 확대될수록 기업의 책임도 커진다. 한국은 AI 기본법 시행을 앞두고 있으며, 고영향 AI에 대한 인간 감독과 투명성 확보가 주요 쟁점으로 떠올랐다. 특히 금융, 보험, 의료, 채용, 교육처럼 개인의 권리와 직접 연결되는 분야에서는 AI가 어떤 데이터를 사용했고, 어떤 기준으로 판단했으며, 오류가 발생했을 때 누가 책임질지가 중요해진다. 금융권 한 관계자는 “AI 상담이나 대출심사는 소비자 편의성을 높일 수 있지만 설명 책임이 약하면 민원과 분쟁으로 이어질 수 있다”며 “AI를 많이 쓰는 회사보다 AI 판단을 얼마나 투명하게 관리하는지가 앞으로 더 중요한 평판 요소가 될 것”이라고 말했다. 산업계에서는 AI 활용이 실제 경쟁력으로 이어지려면 조직 운영 방식의 변화가 병행돼야 한다는 지적이 나온다. 과거 대기업의 성장 방식은 계열사 내부에서 원료 조달, 부품 생산, 완제품 제조, 금융 지원을 묶는 수직계열화가 중심이었다. 그러나 AI 분야에서는 데이터, 클라우드, 알고리즘, 소프트웨어 인재가 기업 안팎에 분산돼 있어 외부 스타트업과 대학, 협력사와의 공동 개발과 실험이 중요해지고 있다. 전문가들은 AI 경쟁력이 투자 규모만으로 결정되지는 않는다고 본다. 반도체 설비 확충과 데이터센터 구축은 AI 전환의 기반에 해당하지만 이후에는 내부 인재 재교육, 중간관리자 역할 재정립, AI 활용 책임 체계, 외부 생태계와의 협업 구조가 함께 작동해야 한다는 설명이다. 한 재계 관계자는 “한국 대기업의 AI 경쟁력은 대규모 투자 이후의 실행 구조에서 갈릴 가능성이 크다”며 “총수의 투자 결정을 현장의 실험과 조직 학습으로 연결하고, 계열사 중심의 폐쇄형 운영을 개방형 협력 모델로 전환할 수 있는지가 향후 AI 전환의 핵심 변수로 꼽힌다”고 말했다.
2026-07-09 16:51:36
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④ RWA의 본질…실물자산이 디지털 신뢰와 만날 때
[경제일보] 금융의 역사는 결국 신뢰를 어떻게 계량화하고 증명할 것인가의 역사였다. 과거에는 국가의 공권력, 중앙은행의 발권력, 금고에 쌓인 금이 신뢰의 근거였다. 자본은 보이지 않는 약속이 아니라 눈에 보이는 담보와 제도 위에서 움직였다. 디지털 시대로 접어들며 블록체인은 이 신뢰의 방식을 흔들었다. 암호화된 알고리즘과 분산원장이 새로운 금융 질서를 만들 수 있다는 기대가 커졌다. 그러나 지난 몇 년간 실체 없는 가상자산이 보여준 극심한 변동성은 시장에 분명한 교훈을 남겼다. 실물 경제의 생산성과 연결되지 않은 디지털 신뢰는 언제든 신기루가 될 수 있다는 점이다. 실물자산 토큰화, RWA(Real World Assets)는 바로 이 지점에서 등장했다. RWA의 본질은 단순히 부동산, 원자재, 인프라 같은 자산을 디지털 조각으로 쪼개 판매하는 기술이 아니다. 실체 있는 자산이 가진 내재가치에 블록체인이 제공하는 투명성과 추적 가능성을 결합하는 금융 구조의 전환이다. 구리와 희토류 같은 전략 원자재, 태양광 발전소와 전력망 같은 인프라 자산은 그 자체로 물리적 실체와 경제적 가치를 지닌다. 문제는 이들 자산이 대체로 폐쇄적인 거래 구조와 높은 진입장벽 안에 묶여 있었다는 점이다. 자산은 존재하지만 유동성은 제한됐고, 미래 수익은 예상되지만 자본시장에서 실시간으로 평가받기 어려웠다. RWA는 이 경직된 자산 구조를 바꾸려는 시도다. 원자재의 비축 현황, 인프라의 가동률, 장래 수익권, 계약 조건 등을 디지털 장부 위에 기록하고 검증할 수 있다면 자산의 신뢰는 더 이상 일부 기관의 내부 문서에만 머물지 않는다. 자산의 상태와 권리 관계가 투명하게 연결될수록 자본은 더 빠르게 움직일 수 있다. 전통 금융 시스템에서는 자산을 평가하고 유동화하기 위해 수많은 중개기관과 법적 절차, 시간과 비용이 필요했다. 반면 정교하게 설계된 RWA 생태계에서는 스마트 계약을 통해 배당, 정산, 권리 이전 절차를 자동화할 수 있다. 물론 법적 소유권, 회계 처리, 규제 기준, 투자자 보호 장치가 함께 정비돼야 한다. 기술만으로 금융의 신뢰가 완성되는 것은 아니다. 그럼에도 RWA가 주목받는 이유는 명확하다. 이제 디지털 금융의 경쟁은 단순한 토큰 발행이 아니라 어떤 실물자산을 어떤 법적 구조와 어떤 데이터 체계로 연결하느냐에서 갈린다. 투기성 자본을 모으는 코인과 산업 현장의 현금흐름을 담는 토큰은 출발점부터 다르다. 시장이 원하는 것은 더 많은 가상성이 아니라 더 검증 가능한 실체다. 제조 강국 한국에도 이 흐름은 가볍지 않다. 한국 산업은 반도체, 배터리, 조선, 에너지, 인프라 분야에서 막대한 실물자산을 보유하고 있다. 하지만 이 자산들은 대기업의 재무제표와 금융권 대출 구조 안에 갇혀 있는 경우가 많다. RWA는 이런 산업 자산을 새로운 방식으로 자본화할 수 있는 통로가 될 수 있다. 핵심은 기술 도입이 아니라 신뢰 설계다. 원자재라는 업스트림에서 시작된 디지털 신뢰는 발전소, 전력망, 물류, 데이터센터, 산업단지 수익권으로 확장될 수 있다. 이 과정에서 필요한 것은 과장된 장밋빛 전망이 아니다. 자산의 실체, 권리의 명확성, 데이터의 검증성, 규제의 수용성을 하나로 묶는 정교한 금융 설계다. RWA는 실물경제와 디지털 금융이 만나는 접점이다. 실체 없는 신뢰는 오래 버티기 어렵고, 유동성 없는 자산은 성장의 속도를 잃는다. 실물자산이 디지털 신뢰를 만나면 자본은 다시 흐를 수 있다. 산업과 금융이 융합되는 다음 경제 지도에서 RWA가 주목받는 이유는 여기에 있다. 선언의 시대는 지나가고 있다. 앞으로의 승부는 실제 자산을 얼마나 투명하게 증명하고, 얼마나 안전하게 거래 가능한 구조로 바꾸느냐에 달려 있다. [필자 소개] 구교성 | 클레버스(CLEBUS) 의장 2001년 ‘질문·답변을 통한 정보 제공 방법’ 및 ‘대표 키워드 검색’ 등 원천 특허를 출원하며 일찍이 인터넷을 통한 지식 공유와 빅데이터 기반의 인공지능 시대를 예견했다. 국경 없는 가치 공유와 결제 생태계를 목표로 2006년 클레버스를 설립했다. 이후 2019년 블록체인 기술의 도래와 함께 무형의 지식 자산을 넘어 실물 자산과 에너지 인프라를 토큰화하는 혁신으로 시야를 확장했다. 현재 클레버스를 통해 실물자산(RWA) 거래소를 포괄하는 초연결 생태계를 구축하고 있으며 선박과 같은 대규모 인프라부터 공공 자산에 이르는 디지털 트윈 및 STO 인증 프로젝트를 전개하며 글로벌 실물자산 금융화 시대를 개척하고 있다. 또한 클레버스 초연결 생태계의 기축자산통화인 클레코인(CLE)은 현재 고팍스(GOPAX) 가상자산거래소에 상장되어 거래 중이다.
2026-07-06 10:20:46
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거짓을 막겠다는 법이 진실을 정할 수 있나
[경제일보] 거짓뉴스는 가볍게 퍼진다. 한 줄의 자극적인 문장, 짧은 영상, 출처 없는 캡처 하나면 충분하다. 피해는 늦게 온다. 누군가는 명예를 잃고 누군가는 사업을 잃고 사회는 불신을 얻는다. 허위조작정보를 더는 방치할 수 없다는 말에는 상당한 설득력이 있다. 내일부터 개정 정보통신망법, 이른바 허위조작정보근절법이 시행된다. 악의적 허위정보 유포에 더 무거운 책임을 묻고, 플랫폼에도 신고 접수와 처리 체계를 요구하는 내용이다. 피해자가 뒤늦게 소송으로 다투는 동안 가해자는 조회수와 수익을 얻는 구조를 그냥 둘 수 없다는 문제의식이다. 여기까지는 크게 틀리지 않다. 남은 문제는 적용이다. 거짓을 막겠다는 법은 늘 어려운 질문을 부른다. 누가 허위와 조작을 판단할 것인가. 언제 판단할 것인가. 무엇을 근거로 판단할 것인가. 그 판단이 틀렸을 때는 누가 책임질 것인가. 법의 취지가 선하다고 해서 집행의 위험까지 사라지는 것은 아니다. 허위조작정보근절법의 취지는 분명하다. 온라인에서 고의로 조작된 정보가 확산되고 피해자가 뒤늦게 소송으로 다투는 동안 가해자는 이익을 얻는 구조를 막자는 것이다. 플랫폼에도 신고 접수와 조치 책임을 묻고 악의적 유포에는 더 무거운 배상 책임을 지우겠다는 내용이다. 피해자 보호만 놓고 보면 필요한 장치다. 문제는 기준이다. 허위와 조작은 말처럼 간단하지 않다. 명백한 합성 사진이나 조작 영상은 구분이 쉽다. 그러나 권력 감시 보도, 기업 내부 제보, 선거 기간 의혹 제기는 다르다. 처음부터 모든 사실이 완성된 상태로 나오지 않는다. 취재는 의혹에서 시작해 반론과 추가 확인을 거치며 사실에 가까워진다. 이 과정의 일부 오류를 허위조작정보로 몰 수 있다면 언론과 시민의 입은 먼저 얼어붙는다. 가장 큰 위험은 권력자와 자본을 가진 쪽이 이 법을 방패로 쓸 가능성이다. 소송은 이기기 위해서만 제기되는 것이 아니다. 오래 끌기 위해, 취재원을 압박하기 위해, 다음 보도를 망설이게 하기 위해 쓰일 수 있다. 징벌적 손해배상은 악의적 조작을 막는 칼이 될 수 있지만 비판 보도를 위축시키는 칼집 없는 무기가 될 수도 있다. 플랫폼의 역할도 간단하지 않다. 신고가 들어오면 사업자는 삭제, 차단, 노출 제한 같은 조치를 고민해야 한다. 기업 입장에서는 위험한 게시물을 남겨두기보다 먼저 내리는 쪽이 안전하다. 그 순간 판단은 법원이 아니라 플랫폼의 위험관리 부서로 넘어간다. 표현의 자유는 거창한 헌법 문구에서만 무너지는 것이 아니다. 신고와 민원, 약관과 알고리즘 속에서 조용히 줄어든다. 정부가 해야 할 일은 법의 취지를 반복하는 것이 아니다. 경계선을 분명히 긋는 일이다. 명백한 조작과 공익적 의혹 제기를 구분해야 한다. 고의적 유포와 선의의 오류를 나눠야 한다. 권력자와 대기업이 비판 보도를 봉쇄하는 수단으로 악용하지 못하게 해야 한다. 이 기준이 흐리면 법은 피해자 보호 장치가 아니라 말의 질서를 관리하는 장치로 오해받을 수밖에 없다. 언론도 예외는 아니다. 표현의 자유를 말하려면 사실 확인의 책임도 함께 져야 한다. 출처 없는 주장, 과장된 제목, 클릭을 노린 단정은 스스로 신뢰를 깎는다. 허위조작정보 규제가 힘을 얻는 이유 중 하나는 언론과 플랫폼이 그동안 정보의 품질을 충분히 지키지 못했기 때문이다. 그래도 원칙은 흔들려선 안 된다. 민주주의는 거짓을 방치해서도 안 되지만 국가가 진실의 최종 판정자가 되는 길도 경계해야 한다. 거짓 정보와 싸우는 일은 필요하다. 그러나 그 싸움이 권력 비판과 공익 제보, 불편한 질문까지 움츠러들게 만든다면 민주주의가 치르는 비용은 더 커진다. 허위조작정보근절법은 이제 시행대에 오른다. 성패는 처벌의 강도가 아니라 적용의 절제에 달려 있다. 거짓을 막겠다는 좋은 명분이 표현의 자유를 좁히는 나쁜 선례가 되지 않게 하려면 기준과 절차, 이의제기와 책임을 더 촘촘히 세워야 한다. 필요한 것은 더 큰 규제가 아니다. 거짓을 막되 질문은 살려두는 설계다.
2026-07-06 10:16:03
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NXT에 몰린 '퇴근 후 매매'… KRX, 밤 8시 장으로 맞불
[경제일보] 대체거래소 넥스트레이드(NXT)에서 이뤄지는 주식 거래 10건 중 4건 이상이 한국거래소 정규장 전후 시간대에 체결되고 있다. 미국 증시 움직임에 맞춰 삼성전자와 SK하이닉스를 사고팔려는 투자자가 출근 전과 퇴근 뒤 NXT로 몰린 것이다. NXT가 ‘출퇴근길 매매’를 앞세워 빠르게 세를 키우자, 한국거래소(KRX)도 오는 9월 장 마감 뒤 4시간 동안 주식을 실시간으로 거래할 수 있는 애프터마켓을 열기로 했다. 국내 주식시장의 경쟁이 정규장 밖으로 번지고 있다. 2일 넥스트레이드에 따르면 프리마켓과 애프터마켓을 합친 정규장 외 거래 비중은 지난해 7월 29.56%에서 지난달 중순 45.47%로 높아졌다. 넥스트레이드에서 거래되는 주식의 절반 가까이가 오전 9시~오후 3시 30분 정규장 밖에서 사고팔린 셈이다. 거래가 몰린 곳은 반도체 대형주였다. 뉴욕 증시에서 엔비디아·마이크론 등 반도체주가 급등락하면, 국내 투자자는 다음 날 정규장을 기다리지 않고 NXT 프리마켓과 애프터마켓에서 삼성전자와 SK하이닉스 주문을 냈다. 미국 장 마감 뒤 나온 기업 실적과 경제지표, 환율 변화에 즉시 대응하려는 수요도 시간외시장으로 향했다. NXT에는 거래량 규제라는 숙제가 남아 있다. 지난달 NXT의 하루 평균 거래량은 한국거래소의 19% 수준에 이르렀다. 자본시장법 시행령은 대체거래소의 최근 6개월 일평균 거래량이 한국거래소의 15%를 넘지 못하도록 하고 있다. 최근 한 달 거래량만으로 규제 위반이 확정되는 것은 아니지만, NXT로서는 거래량 관리에 나설 수밖에 없는 상황이다. NXT는 1일 프리마켓부터 코스피 20개, 코스닥 12개 등 32개 종목을 거래 대상에서 뺐다. LG씨엔에스, 대한항공, 삼성E&A, 카카오, 한화솔루션 등이 포함됐다. 이번 정기 변경에서는 새로 편입한 종목이 없었다. 거래 종목을 줄여 규제 한도를 관리하겠다는 뜻이다. 거래량이 늘면서 두 시장의 거래 방식 차이도 문제로 떠올랐다. 지난달 8일 국내 증시가 급락해 서킷브레이커가 발동됐을 때다. 거래 재개 과정에서 한국거래소와 NXT 사이에 약 2초의 시차가 생겼다. 한국거래소는 단일가매매를 거쳐 가격을 정한 뒤 거래를 재개했다. 반면 NXT는 기존에 남아 있던 호가를 바로 체결했다. 당시 한국거래소의 삼성전자 예상 체결가보다 낮은 가격에 NXT 주문이 남아 있었고, 이를 이용하면 단순 계산으로 삼성전자 한 종목에서만 2억6000만원가량의 차익거래가 가능했던 것으로 분석됐다. 일반 투자자가 대응하기 어려운 짧은 시간이지만, 알고리즘 매매를 이용하는 기관에는 기회가 될 수 있다는 지적이 나왔다. NXT는 오는 9월 14일부터 서킷브레이커 해제 뒤 거래를 재개할 때 단일가매매를 적용하기로 했다. 급변하는 장에서 두 거래소의 가격 형성 방식이 달라 생길 수 있는 혼선을 줄이겠다는 것이다. 한국거래소도 반격에 나선다. 당초 오전 7시 프리마켓과 오후 4시 애프터마켓을 함께 열 계획이었지만, 증권사 전산 개발 부담과 노동계 반발 등을 고려해 프리마켓 도입은 2027년 말로 미뤘다. 대신 애프터마켓은 예정대로 9월 14일 문을 연다. 한국거래소의 애프터마켓은 오후 4시부터 8시까지 운영된다. 지금처럼 10분 단위로 주문을 모아 한 가격에 체결하는 시간외단일가매매는 없어진다. 정규장처럼 매수·매도 호가가 맞으면 바로 체결되는 시간외접속매매가 도입된다. 매매 방식이 NXT와 같아지면 종목별 거래 제한도 풀릴 가능성이 있다. 현재 NXT 경쟁매매 대상인 638개 종목은 한국거래소 시간외단일가매매에서 거래할 수 없다. 금융투자업계에서는 두 시장의 거래 방식이 통일되면 이런 제한을 계속 둘 이유가 약해질 것으로 보고 있다. 다음 싸움터는 ETF다. 한국거래소는 애프터마켓에서 ETF·ETN 유동성공급자(LP)가 호가를 낼 수 있도록 하고, 헤지 목적 공매도에는 업틱룰 예외를 인정할 방침이다. 시간외시장에서도 ETF 가격이 순자산가치와 크게 벌어지지 않도록 하겠다는 취지다. NXT는 오는 11월 ETF 거래를 시작하는 방안을 추진하고 있다. 오전 8시부터 오후 8시까지 12시간 거래와 한국거래소보다 낮은 수수료를 내세울 계획이다. 개별 주식에서 시작된 두 거래소의 경쟁이 ETF로 옮겨가는 셈이다. 거래 시간을 늘린다고 유동성이 저절로 따라오는 것은 아니다. 장이 길어질수록 증권사 주문 시스템, 시장감시 인력, 유동성공급자 운용 체계도 함께 갖춰져야 한다. 지난달 서킷브레이커 뒤 발생한 2초의 시차는 거래소 간 경쟁이 빨라질수록 시장 안전장치도 그만큼 촘촘해야 한다는 점을 보여줬다.
2026-07-02 18:21:29
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중국 경제, 로봇은 공장으로 들어가고 서비스업은 디지털로 버틴다
[경제일보] 중국이 인공지능(AI)과 로봇을 제조 현장에 투입하는 한편, 유라시아 지역과의 경제협력도 넓히고 있다. 서비스업은 통신·인터넷·소프트웨어와 금융 부문을 중심으로 기준선 위를 지켰다. 부동산과 건설업의 부진이 남아 있지만, 중국 경제가 버티는 방식은 예전과 달라지고 있다. 공장에서는 사람이 하던 일을 로봇이 맡고, 전시회장에서는 AI와 디지털 경제가 새로운 협력 의제로 올라왔다. 서비스업에서는 온라인·금융 서비스가 버팀목 역할을 한다. 중국이 제조업의 자동화와 디지털 서비스, 대외 개방을 함께 밀어붙이는 모습이다. ◆ 로봇 구매액 2.3배…공장으로 들어가는 체화지능 중국 국가세무총국에 따르면 올해 1~5월 체화지능 산업 관련 기업의 판매수입은 지난해 같은 기간보다 22.4% 증가했다. 체화지능은 AI가 로봇이나 기계 장비 같은 물리적 몸체를 통해 실제 환경을 인식하고 움직이는 기술을 말한다. 사람의 질문에 답하는 챗봇과 달리, 공장에서 물건을 옮기고 설비를 점검하며 작업을 수행하는 쪽에 가깝다. 세부적으로는 로봇 본체·완제품 제조가 30.1%, AI 알고리즘과 소프트웨어 통합이 24.5%, 시스템 통합과 산업 현장 적용이 27.9% 늘었다. 로봇을 만드는 기업만 성장한 것이 아니라, 이를 공장에 설치하고 기존 생산설비와 연결하는 기업도 함께 커졌다는 뜻이다. 수요는 산업 현장에서 먼저 나타나고 있다. 1~5월 산업기업의 체화지능 로봇 구매액은 전년 동기 대비 2.3배 증가했다. 시스템 통합과 배치, 운영·유지보수 등을 포함한 정보시스템 서비스 매출도 1.9배 늘었다. 이는 중국 제조업체들이 로봇을 단순 전시용 기술이 아니라 생산성 문제를 풀기 위한 장비로 받아들이기 시작했다는 의미다. 인건비 부담이 커지고, 숙련 노동력을 구하기 어려운 업종에서는 반복 작업과 위험 작업부터 자동화 수요가 커질 수밖에 없다. 로봇을 들여놓는 데 그치지 않고 생산 라인에 맞게 조정하고 계속 관리해야 하는 만큼, 장비 판매보다 시스템 통합과 운영 서비스 시장이 더 커질 가능성도 있다. 체화지능 기업은 광둥성과 베이징, 상하이, 저장성, 장쑤성에 집중돼 있다. 이들 지역에 전국 관련 기업의 약 90%가 몰려 있다. 광둥성은 로봇 부품과 전자제품 공급망, 제조업 기반을 앞세워 관련 산업 매출의 78.7%를 차지했다. 연구개발은 베이징과 상하이가, 부품과 제조는 광둥성과 장쑤·저장 지역이 맡는 분업도 나타나고 있다. ◆ 유라시아 엑스포, 전시회 넘어 협력 창구로 대외 경제협력도 계속 넓히고 있다. 제9회 중국-유라시아 엑스포에는 49개 국가·지역·국제기구와 3100여개 기관·기업이 참여했다. 누적 관람객은 32만9300명으로 집계됐다. 이번 엑스포는 단순한 상품 전시회보다 투자와 무역 상담, 산업 협력의 장으로 꾸려졌다. 투자 유치와 국가별 상담, 신제품 발표, 정밀 구매 등을 중심으로 80여개 무역촉진·동시 행사가 열렸다. 곡물산업 전시관과 문화관광 융합 전시관도 처음 마련됐다. 중국이 이 행사에 공을 들이는 이유는 신장위구르자치구가 중앙아시아와 유럽으로 이어지는 관문이기 때문이다. 중국 입장에서는 동부 연안의 수출기지에 더해, 서부 국경 지역을 통해 중앙아시아·중동·유럽과 연결되는 새로운 통로를 키울 필요가 있다. AI와 디지털 경제, 저고도 경제, 바이오 제조가 전시 의제로 포함된 것도 눈여겨볼 대목이다. 중국은 전통적인 원자재와 소비재 교역에 머물지 않고, 디지털 기술과 신에너지, 산업단지 운영 경험까지 수출하려 하고 있다. 로봇과 AI를 공장에 적용한 경험이 늘어날수록 이를 해외 산업단지와 제조기업에 제공하려는 움직임도 커질 수 있다. ◆ 서비스업은 50선 위, 건설·부동산은 여전히 부담 서비스업 경기는 완만하게 개선됐다. 중국 국가통계국과 중국물류구매연합회에 따르면 6월 비제조업 구매관리자지수(PMI)는 50.2를 기록했다. 전월보다 0.1포인트 올랐고, 두 달 연속 상승했다. PMI는 50을 넘으면 경기 확장, 밑돌면 위축으로 본다. 서비스업 PMI는 50.4로 전월보다 0.1포인트 높아졌다. 통신·방송·위성전송 서비스, 인터넷·소프트웨어·정보기술 서비스, 화폐금융과 보험업은 모두 55 이상 비교적 높은 수준을 기록했다. 중국 서비스업 가운데 디지털 서비스와 금융 부문이 상대적으로 견조했다는 뜻이다. 다만 회복세를 과장하기는 어렵다. 건설업 PMI는 49.0으로 기준선 아래에 머물렀다. 항공운송과 부동산 관련 서비스도 위축 구간을 벗어나지 못했다. 소비와 투자 심리가 모든 업종으로 고르게 번졌다고 보기 어려운 이유다. 중국 경제는 지금 한쪽에서는 첨단 제조와 로봇 투자로 생산성을 높이고, 다른 한쪽에서는 디지털 서비스와 금융을 통해 서비스업 활력을 유지하려 하고 있다. 여기에 유라시아 지역과의 무역·투자 협력을 늘려 새로운 판로도 찾고 있다. 문제는 이 흐름이 고용과 내수 소비로 얼마나 이어질 수 있느냐다. 로봇과 AI 투자는 생산성을 높일 수 있지만, 기업 실적과 가계 소득이 개선되지 않으면 소비 회복은 제한될 수 있다. 유라시아 시장 확대도 물류와 금융, 현지 규제 문제를 넘어야 실제 성과로 이어진다. 그럼에도 최근 지표는 중국 경제가 어디에 기대고 있는지를 보여준다. 공장에는 로봇과 AI가 들어가고, 서비스업은 인터넷·소프트웨어·금융이 버티며, 대외 협력은 중앙아시아를 거쳐 서쪽으로 넓어진다. 중국 경제가 부동산과 전통 제조업의 빈자리를 메우기 위해 선택한 길이다.
2026-07-01 17:32:25
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마케팅부터 추천까지…넷플릭스가 밝힌 K-콘텐츠 글로벌 흥행 비결
[경제일보] K-콘텐츠의 글로벌 확산이 한국 관광과 경제에 미치는 영향을 조명하는 산학관 연계 컨퍼런스에서, 웰메이드 K-콘텐츠가 전 세계 팬들에게 발견되고 선택되기까지 넷플릭스의 마케팅 및 프로덕트 전략이 공개됐다. 단순히 콘텐츠를 제작하는 데 그치지 않고 글로벌 이용자들이 작품을 발견하고 팬덤으로 이어지도록 만드는 과정까지 설계하는 것이 핵심이라는 설명이다. 30일 연세대학교 대우관 각당헌에서 연세대학교 언론홍보영상학부, 국제처, 커뮤니케이션연구소와 K-엔터테크허브가 공동 주최한 'K-컬처 익스플레인드'가 진행됐다. 이번 컨퍼런스는 글로벌 스트리밍 서비스를 통한 K-콘텐츠의 확산이 관광, 경제, 문화 전반에 가져온 변화를 살펴보는 산학관 연계 컨퍼런스다. 이날 컨퍼런스에는 학계와 공공 부문, 산업계 전문가가 참석한 가운데 넷플릭스에서는 한국 마케팅 부문 김미후 디렉터와 프로덕트 머천다이징 부문 이강이 디렉터가 연사로 나섰다. 두 연사는 K-콘텐츠의 글로벌 확산과 팬덤 확대를 위한 넷플릭스의 마케팅 전략과 프로덕트 운영 방식을 각각 소개했다. 먼저 김미후 넷플릭스 한국 마케팅 부문 디렉터는 넷플릭스의 마케팅이 "어떻게 하면 전 세계가 K-콘텐츠에 대해 이야기하게 만들 수 있을까"라는 질문에서 출발한다며 이를 '컨버세이션 퍼스트' 전략으로 소개했다. 김 디렉터는 "한국에서 태어난 좋은 이야기가 전 세계 모든 사람에게 닿고, 이전에는 상상하기 어려웠던 방식으로 더 큰 문화적 순간을 만들어내는 것이 마케팅의 핵심"이라며 "넷플릭스 마케팅은 어떻게 이야기를 하게 만들 것인가부터 시작한다"고 말했다. 넷플릭스는 글로벌 시청자를 염두에 두고 캠페인을 설계하고 한국을 비롯한 각국의 현지 마케팅 조직이 긴밀하게 협업하고 있다. 한국어를 모르거나 K-콘텐츠를 처음 접하는 해외 시청자도 콘텐츠를 함께 즐기고 이야기를 나누며 친구에게 추천하거나 사회관계망 서비스(SNS)에 공유할 수 있도록 다양한 접점을 만든다는 설명이다. 김 디렉터는 "한국말도 모르고 한국 문화도 익숙하지 않은 전 세계의 시청자들이 한국 콘텐츠를 같이 즐기고, 이야기를 나누고, 친구에게 추천도 하게 되고, 소셜에도 올리게 된다"며 "이러한 모든 과정을 통해서 발생하게 되는 대화 그리고 그 컨버세이션을 만드는 것이 넷플릭스 마케팅의 역할"이라고 설명했다. 넷플릭스는 이러한 팬덤 형성을 뒷받침하기 위해 글로벌 소셜 채널도 적극 활용하고 있다. 넷플릭스는 전 세계적으로 14억명 이상의 소셜미디어 팔로워를 확보하고 있으며 인스타그램, 틱톡, 왓츠앱, 링크드인 등 다양한 채널을 통해 연간 2240억회 이상의 콘텐츠가 광고 없이도 자연스럽게 노출되고 있다고 소개했다. 이어 발표에 나선 이강이 넷플릭스 한국 프로덕트 머천다이징 부문 디렉터는 글로벌 시청자들이 한국 콘텐츠를 더 쉽고 재미있게 발견할 수 있도록 돕는 '프로덕트 경험'을 소개했다. 이 디렉터는 "프로덕트 경험의 핵심은 비주얼 애셋, 타이틀 페이지 등 넷플릭스 앱 내 다양한 요소를 통해 수많은 콘텐츠 속에서 자신에게 맞는 작품을 발견하는 경험 자체를 재미있게 만드는 것"이라고 강조했다. 넷플릭스는 하나의 콘텐츠를 모든 이용자에게 동일하게 보여주는 것이 아니라 국가와 취향에 따라 작품 소개 방식까지 개인화한다고 설명했다. 대표 사례로 '흑백요리사'를 꼽으며 한국 이용자에게는 여러 셰프가 역동적으로 조리하는 장면이나 백종원 심사 장면이 담긴 비주얼이 높은 반응을 얻은 반면, 해외에서는 음식 자체를 직관적으로 보여주는 이미지가 가장 좋은 반응을 얻었다고 평가했다. 또한 작품 소개 방식도 이용자 특성에 따라 달라진다. 한국 이용자에게는 '강동원의 역작'과 같이 배우 중심의 설명이 효과적이지만, 해외 이용자에게는 배우보다 작품의 분위기와 특징을 중심으로 소개하는 방식이 더 높은 반응을 얻는다는 설명이다. 이 디렉터는 추천 알고리즘 역시 장르 중심이 아니라 이용자의 다양한 취향을 연결하는 방식으로 설계된다고 소개했다. 그는 "'참교육'은 액션 콘텐츠를 좋아하는 팬들에게도 추천되지만 로맨틱 코미디를 좋아하는 이용자들에게도 추천된다"며 "실제로 '나 사실은 액션도 좋아했었네'라는 것을 바라면서 경험을 만들고 있다"고 말했다. 넷플릭스는 모바일 이용 환경 변화에 맞춘 신규 기능도 공개했다. 모바일에서 세로형 비디오 피드인 '클립 영상' 기능을 통해 이용자가 짧은 영상을 넘겨보며 콘텐츠를 탐색하고 마음에 드는 작품을 바로 이어 시청할 수 있도록 지원할 계획이다. 해당 기능은 미국에서 먼저 출시됐으며 한국에도 도입될 예정이다. 이 디렉터는 "무엇을 볼지 선택하는 것이 쉽지는 않지만 재미있을 수 있다고 생각한다"며 "앞으로도 여러분들의 선택들이, 발견들이 조금 더 의미 있는 발견이 되도록 열심히 노력할 것"이라고 말했다.
2026-06-30 15:40:39
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업비트 API 한도 풀렸다…법인·운용사 큰손 노린 '포켓' 개편인가
[경제일보] 업비트가 거래소 API의 요청 제한 기준을 계정 단위에서 포켓 단위로 바꿨다. 개발자 정책 변경처럼 보이지만 배경에는 자동매매, 자산관리, 법인·기관 고객의 대용량 API 수요를 흡수하려는 인프라 전략이 깔려 있다는 분석이 나온다. 업비트 개발자센터는 25일부터 거래·자산 관리 API의 Rate Limit 측정 단위를 계정에서 포켓으로 변경한다고 공지했다. 변경 이후 각 포켓은 독립된 요청 한도를 갖는다. 한 포켓의 사용량이 다른 포켓에 영향을 주지 않는다. 기존에는 하나의 계정에서 여러 API Key를 발급해도 같은 계정 한도를 공유했다. 특정 전략이나 서비스가 요청 한도를 많이 쓰면 같은 계정 안의 다른 전략도 영향을 받을 수 있었다. 주문, 잔고 조회, 출금 조회, 입출금 상태 확인 같은 거래·자산관리 API가 서로 간섭하는 구조였다. 새 방식에서는 포켓별로 한도가 분리된다. 업비트 문서에 따르면 거래·자산 관리 REST API는 포켓 단위로 측정되고 같은 포켓의 여러 API Key는 한도를 공유한다. 서로 다른 포켓은 독립 한도를 갖는다. 예를 들어 메인포켓 1개와 서브포켓 5개가 각각 `exchange.default` 초당 30회 한도를 쓰면 계정 전체로는 최대 초당 180회까지 처리할 수 있다. 이 변화는 개인 개발자보다 대용량 API 사용 주체에게 더 크게 다가온다. 여러 전략을 동시에 운용하는 법인, 자산운용사, 마켓메이킹 업체, 알고리즘 트레이딩 기업, 커스터디·회계·리포팅 시스템을 운영하는 사업자는 주문과 잔고 조회, 자산 이동, 리스크 점검 요청이 많다. 계정 단위 한도는 이런 수요를 처리하는 데 제약이 됐다. 포켓 단위 한도는 자산 구획과 시스템 운영을 함께 분리할 수 있게 한다. 법인 계정이 전략별 포켓, 펀드별 포켓, 고객 자산별 포켓, 운용 목적별 포켓을 나눠 쓰면 각 포켓의 API 사용량도 따로 관리할 수 있다. 한 전략에서 요청이 몰리거나 차단이 발생해도 다른 포켓의 주문과 조회는 영향을 덜 받는다. 자산운용사 관점에서는 리스크 관리 측면도 있다. 포켓별로 권한과 자산 범위를 분리하면 운용 전략별 손익과 잔고, 거래 내역을 구분하기 쉽다. API Rate Limit까지 포켓 단위로 나뉘면 운용 시스템이 포켓별로 독립된 작업 큐를 구성할 수 있다. 이는 기관형 포트폴리오 관리와 내부통제에 유리한 구조다. 업비트가 API Key 추가 발급보다 포켓 분리 운영을 권고한 점도 중요하다. 같은 포켓의 여러 API Key는 하나의 한도를 공유한다. 처리량을 늘리려면 키를 늘리는 방식이 아니라 포켓을 분리해야 한다. 이는 단순 접속 키 남발보다 자산 단위와 권한 단위를 명확히 나누게 하려는 방향이다. 물론 업비트 공지에는 법인이나 자산운용사를 직접 겨냥했다는 표현은 없다. 따라서 이번 개편을 기관 고객 전용 정책으로 단정하기는 어렵다. 다만 계정 전체 처리량을 포켓 수만큼 확장할 수 있도록 설계한 점은 소규모 개인 이용자보다 대량 요청을 처리하는 사업자에게 실질적 효용이 크다. 영향 범위는 거래·자산 관리 API와 인증 포함 WebSocket 연결이다. 시세 조회 REST API는 기존처럼 IP 단위 제한을 유지한다. 인증 미포함 WebSocket 연결도 IP 단위다. WebSocket 데이터 요청은 커넥션 단위 제한을 유지한다. 이번 개편은 국내 거래소 API가 개인 투자자 중심에서 법인·기관형 운용 환경으로 이동하는 흐름과 맞물린다. 디지털자산 시장이 제도권 금융과 연결될수록 거래소에는 단순 매매 화면보다 안정적인 API, 자산 분리, 권한 관리, 대량 처리 능력이 더 중요해진다. 법인과 자산운용사, 대형 거래 시스템을 품으려면 거래소는 주문 처리 속도뿐 아니라 자산 분리와 권한 통제, 대용량 API 안정성을 갖춰야 한다. 이번 변화는 업비트가 기관형 디지털자산 인프라로 이동하기 위한 사전 정비로 전망된다.
2026-06-26 17:18:45
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농업은 AI 시대의 마지막 현장인가
[경제일보] 농촌은 오래전부터 늙고 있었다. 도시가 그것을 외면했을 뿐이다. 농번기마다 일손이 없다고 했다. 외국인 계절근로자가 부족하다고 했다. 인건비가 올랐다고 했다. 비가 오면 사람이 없고 해가 뜨면 사람이 더 없다고 했다. 우리는 그것을 해마다 반복되는 농촌의 어려움쯤으로 여겼다. 그러나 이제는 그런 말로 넘길 수 없는 지점에 와 있다. 농촌 고령화는 농촌만의 문제가 아니다. 식량의 문제이고 지역의 문제이며 국가 산업의 문제다. 농민이 사라지면 농업도 사라진다. 농업이 흔들리면 식탁과 물가, 지역경제와 식량 안보가 함께 흔들린다. 쌀과 과일, 채소와 축산물이 식탁에 오르기까지 누군가는 땅을 갈고 씨를 뿌리고 병충해를 막고 수확해야 한다. 그 일을 할 사람이 빠르게 줄고 있다. 정부와 민간이 농업용 로봇·드론 협의체를 출범시킨 것은 그런 점에서 늦었지만 필요한 일이다. 자율주행 농기계, 농업용 로봇, 농작업 드론, 지능형 의사결정 기술을 함께 개발하겠다는 방향은 농업의 현실을 정면으로 보는 출발점이다. 이제 농업은 사람의 허리와 손끝에만 기대서는 버틸 수 없다. 사람을 기다릴 시간이 농촌에는 많지 않다. 하지만 이 문제를 단순히 로봇 몇 대, 드론 몇 대를 보급하는 일로 봐서는 안 된다. 농촌의 진짜 질문은 더 크다. 농업에 인공지능과 피지컬 AI를 결합해 차세대 농업 시대를 열 수 있는가. 농업을 고령화에 밀려나는 사양 산업이 아니라 데이터와 로봇, 센서와 자동화가 결합된 미래 산업으로 다시 세울 수 있는가. 핵심은 여기에 있다. AI는 지금까지 주로 화면 속에서 이야기됐다. 질문에 답하고 문서를 쓰고 이미지를 만들고 코드를 짜는 기술로 받아들여졌다. 그러나 농업이 요구하는 AI는 다르다. 흙을 읽어야 하고 날씨를 견뎌야 하며 작물의 상태를 판단해야 한다. 물과 비료, 방제 시점까지 결정해야 한다. 드론은 하늘에서 농지를 살피고 로봇은 땅 위에서 움직이며 AI는 그 데이터를 분석해 다음 작업을 지시해야 한다. 이것이 피지컬 AI다. 화면 안의 지능이 현실의 땅과 기계, 작물 속으로 들어오는 것이다. 농업은 피지컬 AI가 가장 절실한 현장이다. 공장 자동화는 이미 오래전부터 진행됐다. 물류센터에도 로봇이 들어갔다. 항만과 창고도 자동화되고 있다. 그러나 논밭은 여전히 사람의 노동에 크게 기대고 있다. 잡초를 뽑고 농약을 치고 과일을 따고 박스를 나르는 일은 여전히 고된 노동이다. 고령 농민에게 하루하루는 체력과의 싸움이다. 이런 현실을 그대로 두고 농업의 미래를 말하는 것은 공허하다. 드론은 방제와 파종, 생육 관찰을 바꿀 수 있다. 자율주행 농기계는 반복 작업의 부담을 줄일 수 있다. 수확 로봇과 운반 로봇은 고령 농민의 가장 무거운 노동을 덜어줄 수 있다. AI는 토양과 기상, 병해충 데이터를 분석해 언제 물을 주고 언제 약을 치고 언제 수확할지를 판단할 수 있다. 농업이 경험과 감에만 의존하던 시대에서 데이터와 알고리즘이 함께 판단하는 시대로 넘어갈 수 있다는 뜻이다. 이 변화가 성공하면 농업의 성격도 달라진다. 농업은 더 이상 노동집약 산업에만 머물지 않는다. 데이터 산업이 되고 로봇 산업이 되며 정밀기계 산업이 된다. 지역 기반 AI 서비스 산업으로도 확장될 수 있다. 농민은 단순 노동자가 아니라 데이터와 장비를 다루는 현장 운영자가 된다. 청년 세대에게도 농업은 전혀 다른 모습으로 다가올 수 있다. 물론 현실의 벽도 높다. 농업 현장은 실험실과 다르다. 논은 평평하지 않고 밭은 제각각이며 날씨는 통제되지 않는다. 도시의 시연장에서 잘 움직인 로봇이 농촌의 진흙과 경사, 습도와 먼지 속에서도 제대로 작동해야 한다. 농업용 AI는 발표장에서 똑똑한 것보다 현장에서 고장 나지 않는 것이 먼저다. 가격 역시 넘어야 할 과제다. 농가의 상당수는 규모가 작다. 고가의 로봇과 자율주행 농기계를 농민 개인이 모두 구입하기는 어렵다. 기술이 좋아도 감당할 수 없으면 혁신이 아니라 전시품에 불과하다. 정부와 지자체는 장비 보조금만 고민할 것이 아니라 공동 이용센터와 임대형 로봇 서비스, 지역 정비 인력 양성까지 함께 설계해야 한다. AI 농업은 장비 판매 사업이 아니라 현장 운영 인프라 사업에 가깝다. 데이터의 주인도 분명해야 한다. 농업 AI가 작동하려면 토양과 기상, 병해충, 생육, 수확량, 농기계 운행 데이터가 축적돼야 한다. 그 데이터는 누가 모으고 누가 활용하며 누가 이익을 얻는가. 농민의 작업 기록과 생산 정보가 기업 서버에만 쌓이고 농민에게 돌아오지 않는다면 또 다른 종속이 생길 수 있다. AI 농업은 농민을 단순한 데이터 제공자로 만들어서는 안 된다. 더 나은 판단과 더 높은 소득으로 이어져야 한다. 농업의 AI 전환은 농촌만의 문제가 아니다. 산업적 기회라는 측면에서도 의미가 크다. 농업용 로봇과 드론은 단순한 농기계 시장이 아니다. 센서와 배터리, 통신과 자율주행, 정밀제어와 클라우드, AI 모델과 정비 서비스가 결합된 종합 산업이다. 한국이 제조업과 정보통신기술을 농업 현장과 제대로 연결한다면 새로운 수출 산업으로 키울 수 있다. 고령화와 농업 인력난은 한국만의 문제가 아니다. 일본과 유럽, 중국과 동남아 역시 같은 고민을 안고 있다. 한국 농촌에서 검증된 AI 농업 모델은 해외 시장에서도 경쟁력이 있을 수 있다. 다만 농촌을 기술의 실험장으로만 바라봐서는 안 된다. 농민은 신기술을 싫어해서가 아니라 실패 비용을 감당하기 어렵기 때문에 조심한다. 한 해 농사를 망치면 다시 기회를 얻기 어렵다. 로봇이 멈추고 드론이 사고를 내고 AI 판단이 빗나가면 피해는 농민이 떠안게 된다. 그래서 AI 농업에는 성능 검증과 보험, 사고 책임, 사후관리, 교육 체계가 함께 갖춰져야 한다. 기술이 농민을 설득하려면 먼저 농민의 위험을 줄여줘야 한다. 정부의 역할도 중요하다. 협의체를 만들고 연구개발비를 지원하는 데 그쳐서는 안 된다. 현장에서 활용할 수 있는 표준을 만들고 중소기업이 참여할 수 있는 시장을 열어야 한다. 작은 농가도 쉽게 이용할 수 있는 보급 모델을 마련해야 한다. 대학과 연구기관은 논문보다 현장 성과로 평가받아야 하고, 기업은 시연 영상보다 농민의 노동을 얼마나 줄였는지로 평가받아야 한다. AI 농업의 성패는 행사장의 박수가 아니라 논밭의 변화로 판단해야 한다. 농촌 고령화는 더 이상 농촌만의 문제가 아니다. 식량 안보와 지역경제, 국가 산업 경쟁력과 직결된 문제다. 그런 점에서 농업용 로봇·드론 협의체 출범은 단순한 기술 개발 사업 이상의 의미를 갖는다. 중요한 것은 협의체의 이름이 아니다. 실제 농민의 노동을 얼마나 덜어줄 수 있는지, 소규모 농가도 부담 없이 활용할 수 있는지, 고장이 나면 즉시 지원받을 수 있는 체계를 갖출 수 있는지가 더 중요하다. 기술은 결국 현장에서 증명돼야 한다. AI와 로봇은 농민을 대체하기 위한 수단이 아니다. 더 오래, 더 안전하게, 더 생산적으로 일할 수 있도록 돕는 도구다. 농업의 미래 역시 사람을 지우는 데 있는 것이 아니라 사람의 한계를 보완하는 데 있다. 농촌은 피지컬 AI가 가장 먼저 가치를 입증해야 할 현장이다. 흙 위에서 검증되지 못한 기술은 산업이 될 수 없다. 농업의 미래는 흙을 떠나는 데 있는 것이 아니라, 흙 위에 지능을 더하는 데 있다.
2026-06-23 13:32:34
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피지컬 AI·냉각 사업…LG전자, 인프라 기업으로 보폭 확대
[경제일보] LG전자가 ‘조용하지만 분명한’ 체질 전환에 나서고 있다. 냉장고와 세탁기, TV로 대표되던 가전회사 이미지를 넘어 로봇, 냉난방공조, 데이터센터 냉각, 모빌리티 AI를 아우르는 인프라 기업으로 보폭을 넓히는 흐름이다. 22일 업계에 따르면 LG전자는 AI가 현실 세계에서 움직이기 위한 ‘몸’과 AI가 대규모 연산 과정에서 만들어내는 ‘열’을 동시에 겨냥하고 있다. 그동안 AI 산업의 경쟁은 반도체와 소프트웨어에 집중됐다. 더 빠른 GPU, 더 큰 모델, 더 정교한 알고리즘이 중심이었다. AI 산업의 초점이 그동안 연산 성능과 모델 경쟁에 있었다면, 점차 AI가 실제 공간에서 어떻게 움직이고 안정적으로 작동하느냐가 중요해지고 있는 상황이다. 이에 로봇과 냉각 인프라는 AI 확산 과정에서 반드시 따라붙는 기반 산업이 되고 있다. LG전자가 피지컬 AI와 냉각 사업을 동시에 전면에 내세우는 배경이다. 엔비디아와 손잡은 LG, 피지컬 AI로 간다 LG와 엔비디아의 협력은 이 변화를 보여주는 상징적 장면이다. 두 기업은 지난 8일 서울 여의도 LG트윈타워에서 최고경영진 회의를 열고 피지컬 AI, AI 인프라, 모빌리티 등 차세대 AI 기반 산업 전반에서 협력을 확대하기로 했다. 회의에는 구광모 LG 대표와 젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자 등이 참석했다. LG는 엔비디아의 아이작 그루트 생태계를 기반으로 레퍼런스 로봇 공동 개발에 나서기로 했다. 휴머노이드와 물류 로봇 등 차세대 로봇 분야에서 데이터 구축, 시뮬레이션, 학습, 행동으로 이어지는 개발 전 과정의 협력을 넓힌다는 구상이다. 로봇업계 관계자는 “피지컬 AI 시대의 로봇은 데이터를 학습하고, 가상 공간에서 훈련한 뒤 실제 현장에서 판단하는 시스템으로 진화하고 있다”고 했다. LG전자가 가전에서 축적한 모터와 센서, 제어 기술은 로봇의 움직임과 판단을 구현하는 기반이 되고, 제조 현장에서 쌓아온 자동화 경험은 산업용 로봇과 스마트팩토리의 실험장이 될 수 있다. 업계 관계자는 “LG전자가 가진 강점은 로봇을 단순히 하드웨어로만 보지 않는 데 있다”며 “가전, 공장 자동화, 모빌리티, AI 플랫폼을 연결할 수 있다면 피지컬 AI 시장에서 차별화된 접근이 가능하다”고 했다. AI 데이터센터가 키운 냉각 시장 또 다른 승부처는 냉각이다. 생성형 AI와 대규모 AI 모델 경쟁이 심화되면서 데이터센터의 전력 사용과 발열 문제는 산업의 핵심 병목으로 떠올랐다. 고성능 GPU가 촘촘히 들어간 AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 더 많은 전력을 쓰고 더 많은 열을 낸다. GPU 중심 서버가 늘어날수록 냉각은 단순 부대설비가 아니라 데이터센터 성능과 안정성을 좌우하는 핵심 인프라가 된다. LG전자는 이 지점에서 냉난방공조 사업을 AI 인프라 사업으로 확장하고 있다. 지난 4월 미국 워싱턴DC에서 열린 ‘데이터센터월드 2026’에서는 AI 데이터센터용 HVAC 솔루션을 공개했다. 액체냉각, 액침냉각, 공기냉각, 냉각 관리 소프트웨어, 전력 인프라를 묶은 토탈 솔루션이다. 특히 냉각수 분배장치인 CDU는 AI 데이터센터 냉각의 핵심 제품으로 꼽힌다. LG전자는 CDU 냉각 용량을 기존 650㎾에서 1.4㎿로 2배 이상 늘리고, 가상센서와 고효율 인버터 기술을 적용했다고 밝혔다. 미국 GRC, SK엔무브와 협업해 개발 중인 액침냉각 솔루션도 공개했다. LG전자의 강점은 냉각 기술을 단품으로 보지 않는 데 있다. 컴프레서, 칠러, 컴퓨터룸 공기처리장치, 팬모터 등 공조 핵심 부품 역량에 데이터센터 냉각 관리 시스템을 더하고 있다. 장비를 파는 데서 그치지 않고 데이터센터의 열과 에너지 흐름을 관리하는 운영 솔루션으로 사업을 키우려는 것이다. 히트펌프에서 데이터센터까지 냉각 사업의 확장은 유럽 히트펌프 시장에서도 확인된다. LG전자는 최근 스페인과 세르비아 주거단지 약 1500세대에 고효율 대용량 히트펌프 솔루션을 공급한다고 밝혔다. 스페인 마드리드 인근 약 1000세대 주거단지와 세르비아 베오그라드 약 500세대 레지던스가 대상이다. 히트펌프는 공기 중 열을 활용해 난방과 급탕을 제공하는 기술이다. 유럽에서는 화석연료 의존도를 줄이고 전기화와 친환경 에너지 전환을 추진하는 정책 흐름에 맞춰 수요가 커지고 있다. 겉으로 보기에는 데이터센터 냉각과 주거용 히트펌프는 다른 시장이지만, LG전자 입장에서는 공통분모가 있다. 둘 다 열을 옮기고, 에너지를 절감하며, 공간의 온도를 정밀하게 관리하는 사업이다. 공조업계 관계자는 “히트펌프와 데이터센터 냉각은 적용 공간은 다르지만 본질적으로 열관리 기술이라는 점에서 맞닿아 있다”며 “컴프레서, 인버터, 제어 기술을 오래 축적한 기업은 HVAC와 데이터센터 냉각 양쪽에서 사업 확장이 가능하다”고 했다. LG전자의 변화는 단순한 사업 다각화라기보다 사업의 기준을 바꾸는 움직임에 가깝다. 과거 경쟁력은 제품 단위에서 평가됐다. 냉장고, 세탁기, TV가 얼마나 잘 작동하는지가 핵심이었지만, 이제 경쟁은 집, 공장, 차량, 데이터센터라는 공간 전체를 어떻게 운영하느냐로 옮겨가고 있다. 가전회사의 다음 무대는 ‘공간’ LG전자가 로봇과 냉각을 동시에 강화하는 것은 AI 시대의 공간 경쟁과 맞물려 있다. 집 안에서는 AI홈이 가전과 생활 데이터를 연결한다. 산업 현장에서는 피지컬 AI가 로봇과 설비를 움직인다. 차량 안에서는 인포테인먼트와 자율주행 보조시스템이 모빌리티 경험을 바꾼다. 데이터센터에서는 냉각과 전력 인프라가 AI 연산의 기반이 된다. 전자업계 관계자는 “AI 시대의 경쟁은 제품 하나를 잘 만드는 데서 끝나지 않고, 집, 공장, 차량, 데이터센터처럼 AI가 작동하는 공간 전체를 연결하고 운영하는 역량이 기업가치를 좌우할 수 있다”고 했다. 물론 과제도 적지 않다. 로봇 시장은 테슬라, 보스턴다이내믹스, 일본 자동화 기업, 중국 로봇 기업들이 경쟁하는 영역이다. 데이터센터 냉각 시장도 글로벌 공조 기업과 전력 인프라 기업들이 빠르게 움직이고 있다. 기술 발표를 실제 수주와 반복 매출로 연결하는 것이 관건이다. 로봇과 데이터센터 냉각은 모두 성장성이 큰 시장이지만 초기 투자와 고객 검증 과정이 까다롭다. 때문에 결국 실제 수주 규모와 레퍼런스 확보 속도가 LG전자의 체질 전환을 평가하는 기준이 될 것으로 보인다. [아주경제 2026년 06월 23일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-23 08:50:38
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한컴위드, 얼굴 인증 금융권 공략 속도…'한컴 오스' 금결원 성능평가 통과
[경제일보] 한컴위드가 얼굴 인증 솔루션 ‘한컴 오스’로 금융권 생체 인증 시장 공략에 속도를 낸다. 금융결제원의 바이오정보 분산관리업무 성능평가를 통과하면서 금융기관이 요구하는 보안성과 신뢰성 기준을 충족했다는 점을 앞세우는 전략이다. 한컴그룹의 보안·인증·디지털금융 전문 계열사 한컴위드는 얼굴 인증 솔루션 한컴 오스가 금융결제원의 바이오정보 분산관리업무 성능평가를 통과했다고 19일 밝혔다. 금융결제원의 바이오정보 분산관리업무 성능평가는 생체 인증 정보를 한 곳에 저장하지 않고 분할·분산해 관리하는 시스템의 기술 성능과 보안성을 검증하는 절차다. 바이오정보 분할, 호환, 거래 적합성을 확인하는 분산관리 적합성 시험과 인증 정확도, 처리 속도, 시스템 안정성, 암호화 수준 등을 평가하는 바이오 인증 성능 시험으로 구성된다. 이번 평가 통과는 금융권 도입 가능성을 높이는 기준으로 작용할 수 있다. 얼굴, 지문 등 생체정보는 비밀번호처럼 쉽게 바꾸기 어려운 민감정보다. 금융기관이 대고객 서비스나 내부통제 시스템에 생체 인증을 적용할 때는 인증 정확도뿐 아니라 원본 정보 저장 방식, 분산관리 체계, 위변조 방어 능력이 함께 검증돼야 한다. 한컴위드에 따르면 한컴 오스는 분산관리 연동 규격에 맞춰 원본 생체정보를 안전하게 분할·결합 처리할 수 있다. 표준 데이터 포맷도 준수해 기존에 구축된 타사 얼굴 인식 시스템을 교체하거나 연동할 때 인증 오류를 줄이고 호환성을 확보할 수 있다는 설명이다. 한컴 오스는 비대면 본인확인에 필요한 얼굴 인증과 신원 인증 기능을 제공하는 솔루션이다. 셀카 촬영을 통한 본인 인증, 신분증 얼굴 사진과 실제 얼굴 비교, 얼굴 위변조 방지를 위한 패시브 라이브니스 기능 등을 갖췄다. 이용자가 별도 동작을 반복하지 않아도 얼굴 위변조 여부를 판별하는 방식이다. 회사는 그동안 얼굴 위·변조 탐지 분야에서도 외부 검증을 받아왔다. iBeta의 ISO/IEC 30107-3 PAD Level 2 시험 적합성을 확보했고 RIVTD Track 3 라이브니스·PAD 평가에서도 성능을 검증받았다고 설명했다. 인식 성능 분야에서는 한국인터넷진흥원(KISA) 산하 K-NBTC 얼굴 인식 알고리즘 성능 시험 인증도 획득했다. 생체 인증 분산관리 기술은 금융권을 넘어 비금융권으로도 적용 범위가 넓어지고 있다. 비대면 계좌 개설, 간편 결제, 전자계약, 출입통제, 모바일 신원확인 등에서 얼굴 인증 수요가 커지고 있기 때문이다. 특히 딥페이크와 신분증 도용, 영상 재생 공격이 정교해지면서 단순 얼굴 비교를 넘어 위변조 탐지와 분산 저장 체계를 함께 갖춘 인증 기술의 중요성이 커지고 있다. 한컴위드는 이번 성능평가 통과를 계기로 금융권과 비금융권을 아우르는 얼굴 인증 사업을 확대할 계획이다. 양자내성암호 기반 보안, AI 인증, 디지털금융 등 차세대 보안 영역과의 연계도 추진한다는 방침이다. 송상엽 한컴위드 대표는 “금융결제원이 제시하는 생체 인식 성능 기준을 통과했다는 것은 한컴 오스가 국내 금융권 시장 상황을 충실히 반영한 솔루션임을 객관적으로 증명한 결과”라며 “이번 성능평가 통과와 축적된 기술 역량을 바탕으로 얼굴 인증 시장에서 경쟁력을 한층 확대해 나가겠다”고 말했다.
2026-06-19 15:57:55