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산단 10년을 5년으로…기업형 첨단도시, 결국 '사람'이 답이다
[경제일보] 정부가 '산단 조성 10년' 시대를 끝내겠다고 선언했다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 대한민국 미래 산업의 3대 축으로 육성하기 위해 기업이 원하는 부지를 신속하게 공급하고 공장과 연구시설이 집적된 첨단산업 거점을 조성하겠다는 구상이다. 그러나 산업계에서는 이번 프로젝트의 성패가 인허가 기간 단축보다 우수 인재의 정착과 지속 가능한 산업 생태계 구축 여부에 달려 있다는 분석이 나온다. 반도체와 AI 산업은 공장만 세운다고 경쟁력이 확보되는 산업이 아니다. 세계적인 연구개발(R&D) 인력과 협력기업, 대학, 병원, 교육·문화시설이 유기적으로 연결돼야 지속적인 투자와 기술 혁신이 가능하다. 첨단산업 경쟁의 무게중심이 생산시설 확충에서 인재와 산업 생태계를 갖춘 도시 조성으로 옮겨가고 있다는 분석이 나오는 이유다. 이재명 대통령은 지난달 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 제시하며 기업형 첨단도시 조성을 핵심 정책으로 내세웠다. 정부는 산단 기획부터 공장 가동까지 통상 10년 이상 걸리던 절차를 5년 이하로 단축하고 기업과 인재가 함께 모이는 새로운 산업도시를 조성하겠다는 목표를 제시했다. 산단에서 첨단도시로…정부가 바꾸려는 산업 지도 이번 구상의 핵심은 산업단지를 단순한 생산기지가 아닌 생활권과 결합한 첨단도시로 조성하겠다는 데 있다. 정부는 기업 맞춤형 입지 공급과 함께 주거·교육·문화·의료 시설을 확충하고 정주지까지 30분, 공항과 항만 등 물류 거점까지 1시간 이내 이동할 수 있는 교통망 구축을 추진하기로 했다. 지역 거점 국립대와 연계한 인재 양성 체계도 함께 마련한다는 계획이다. 정부가 이처럼 '도시'를 강조하는 이유는 첨단산업 경쟁력을 좌우하는 요소가 달라졌기 때문이다. 과거 제조업 시대에는 공장을 빠르게 건설하고 생산능력을 확대하는 것이 경쟁력의 핵심이었다. 그러나 AI 시대에는 반도체 공장과 데이터센터, 피지컬 AI 생산시설이 하나의 산업 생태계로 연결되고 이를 운영할 고급 인력이 지속적으로 유입돼야 경쟁력을 유지할 수 있다. 실제 반도체 기업들의 투자 판단 기준도 달라지고 있다. 단순한 부지 확보를 넘어 엔지니어가 장기간 근무할 수 있는 주거 환경과 교육 여건, 의료 서비스, 교통 접근성, 협력사와 연구기관이 밀집한 연구개발 기반 등이 종합적으로 고려된다. 최첨단 공장을 구축하더라도 우수 인력을 안정적으로 확보하지 못하면 생산성과 연구개발 역량을 유지하기 어렵기 때문이다. 결국 투자 경쟁력은 공장 자체보다 우수 인력이 장기간 머물 수 있는 정주 여건에서 갈린다는 것이 산업계의 공통된 시각이다. TSMC·인텔이 보여준 교훈…공장만으로는 생태계 못 만들어 이 같은 변화는 해외 주요 반도체 클러스터에서도 확인된다. 대표적인 사례가 미국 애리조나다. 세계 최대 파운드리 기업 TSMC는 미국 정부의 반도체 육성 정책에 맞춰 대규모 생산시설을 건설하고 있지만 초기에는 반도체 설비를 설치할 숙련 기술인력 부족으로 공장 가동 일정이 연기됐다. 현지 인력 확보에 어려움을 겪으면서 대만 엔지니어를 파견해 교육을 병행하는 등 인력 문제가 사업 추진의 핵심 변수로 떠올랐다. 대규모 투자만으로 첨단산업 생태계가 완성되지 않는다는 점을 보여준 대표 사례로 평가된다. 인텔 역시 미국 오하이오주에 대규모 반도체 생산단지를 조성하며 '실리콘 하트랜드(Silicon Heartland)' 구축에 나섰지만 시장 환경 변화와 투자 일정 조정, 기반시설 조성 등의 영향으로 당초 계획보다 공장 완공 시점이 늦춰졌다. 업계에서는 대규모 첨단산업 클러스터는 생산시설 건설만으로 완성되는 것이 아니라 인재 확보와 협력기업 유치, 도시 기반시설 확충이 함께 이뤄져야 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있다는 점을 보여준 사례로 보고 있다. 국내 상황도 크게 다르지 않다. 삼성전자 용인 반도체 클러스터와 평택캠퍼스는 세계 최대 규모의 생산거점으로 성장하고 있지만 상당수 연구개발 인력은 용인과 분당, 수지, 동탄 등 수도권 생활권을 기반으로 근무하고 있다. 연구개발 인력과 협력기업, 대학, 교통망이 이미 집적돼 있다는 점이 수도권 반도체 클러스터의 경쟁력을 뒷받침하는 요소로 꼽힌다. '빠른 산단'보다 '머물고 싶은 도시'가 경쟁력 반면 앞으로 조성될 서남권 반도체 클러스터와 AI 데이터센터, 피지컬 AI 거점은 생산시설과 함께 새로운 생활권을 구축해야 하는 과제를 안고 있다. 산업계에서는 우수 인력이 장기간 정착하려면 주거·교육·의료·문화 등 생활 인프라가 함께 구축돼야 한다고 보고 있다. 이런 점에서 정부가 이번 메가 프로젝트에서 기업형 첨단도시를 별도 축으로 제시한 것은 기존 산업단지 정책과 결이 다르다는 평가가 나온다. 과거 국가산업단지나 혁신도시 정책이 생산시설 공급이나 공공기관 이전에 초점을 맞췄다면 이번에는 산업과 주거, 연구개발, 교육, 교통을 하나의 생태계로 연결하는 데 방점을 찍고 있기 때문이다. 기업과 대학, 연구기관, 협력사가 유기적으로 연결되는 혁신 거점을 구축하겠다는 것이 정책의 핵심이다. 다만 정부 구상이 현실화되기 위해서는 정주 여건뿐 아니라 산업 기반시설 확보라는 과제도 해결해야 한다. 기업들이 요구하는 수준의 전력망과 용수 확보, 환경영향평가, 주민 수용성, 교통 인프라 구축 등이 계획대로 이뤄질지가 사업 추진 속도를 좌우할 것으로 보인다. 지역 거점 대학이 반도체와 AI 산업이 요구하는 고급 인력을 안정적으로 공급할 수 있을지도 기업형 첨단도시의 경쟁력을 결정하는 핵심 변수다. 산업계에서는 이번 정책이 단순히 산단 조성 기간을 절반으로 줄이는 데 그쳐서는 안 된다고 입을 모은다. 기업이 원하는 것은 빠른 인허가가 아니라 연구개발과 생산, 생활이 유기적으로 연결되는 지속 가능한 산업 생태계라는 것이다. 결국 정부가 제시한 '산단 10년에서 5년'이라는 목표의 진짜 의미는 공장을 더 빨리 짓는 데 있지 않다. AI 시대 국가 경쟁력은 생산시설의 규모보다 우수 인재와 기업이 지속적으로 모여 혁신을 이어갈 수 있는 기반을 얼마나 갖추느냐에 달려 있다. 기업형 첨단도시 역시 '빠른 산단'이 아니라 기업과 인재가 머물고 성장하는 혁신 거점으로 자리 잡을 때 비로소 800조원 규모 메가 프로젝트를 뒷받침하는 지속 가능한 성장 기반이 될 수 있을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "반도체 산업은 결국 사람이 모여야 하는 산업인 만큼 주거·교육·의료·문화 등 정주 여건이 전력과 용수 못지않게 중요한 투자 요소"라며 "협력사와 소부장 기업이 함께 집적되고 지역 대학과 연계한 인재 양성 체계가 구축돼야 지속 가능한 반도체 생태계를 만들 수 있다"고 말했다.
2026-07-10 17:17:57
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"코딩보다 AI 활용 능력"…크래프톤, 올리브영 손잡고 AI 네이티브 인재 확보 나선다
[경제일보] 생성형 인공지능(AI) 확산으로 기업들의 개발자 채용 방식이 빠르게 변화하고 있다. 단순 코딩 능력보다 AI를 활용해 문제를 정의하고 해결하는 역량이 새로운 경쟁력으로 떠오르는 가운데, 크래프톤과 CJ올리브영이 AI 기반 실무형 해커톤을 열고 'AI 네이티브' 인재 확보에 나서고 있다. 8일 크래프톤은 CJ올리브영과 공동으로 AI Native 해커톤 '코파톤: AI 네이티브 배틀그라운드'를 개최한다고 밝혔다. 참가자 모집은 오는 17일까지 진행되며, 해커톤은 오는 30일 서울 성수동 펍지 성수에서 열린다. 참가 대상은 AI를 활용한 프로젝트 개발 경험이 있는 인재와 개발 직군 취업 준비생, 주니어 개발자 등이다. 개발자가 아니더라도 AI 도구를 활용해 실제 문제를 구조화하고 해결한 경험이 있다면 지원할 수 있도록 문턱을 낮췄다. 크래프톤은 AI 활용 역량을 중심으로 다양한 인재를 발굴하겠다는 취지로 이번 해커톤을 진행한다고 설명했다. 이번 행사는 단순한 프로그래밍 대회가 아니라 실제 업무 환경에서 AI를 활용해 문제를 해결하는 능력을 검증하는 데 초점을 맞춰 설계됐다. 생성형 AI가 소프트웨어 개발 전반에 활용되면서 기업들이 개발자의 코딩 능력뿐 아니라 AI를 활용한 문제 해결 역량과 업무 수행 능력을 핵심 경쟁력으로 평가하기 시작한 흐름이 반영된 것이 특징이다. 실제로 최근 산업계에서는 AI가 코드 작성과 테스트, 문서 작성 등 개발 업무 전반을 지원하면서 개발자에게 요구되는 역량도 변화하고 있다. 단순 구현 능력보다 문제를 정의하고 적절한 AI 도구를 활용해 결과를 검증하고 개선하는 과정이 중요해지면서 기업들도 이에 맞춰 채용 방식과 평가 기준을 고도화하는 추세다. 김환 CJ올리브영 CTO는 "AI 시대의 인재는 실제 업무 환경과 유사한 도전 과제 속에서 AI를 활용해 자신의 역량을 증명할 수 있어야 한다"며 "올리브영은 글로벌 옴니채널 플랫폼으로의 확장을 가속화하며, AI 네이티브 인재 확보를 핵심 동력으로 삼아 구성원들과 함께 고객에게 최고의 AX 서비스를 선사할 것"이라고 강조했다. 이번 해커톤은 크래프톤이 개발한 AI 네이티브 채용·평가 솔루션 'Cofa-Probe'를 기반으로 진행된다. 참가자들은 크래프톤과 CJ올리브영이 각각 제시한 실무형 과제를 수행하게 된다. 크래프톤 과제는 가상의 현업 담당자와 상호작용하며 업무상 문제를 발굴하고 AI를 활용해 해결하는 방식으로 구성된다. CJ올리브영은 고객과 상품, 데이터를 기반으로 실제 유통 현장에서 발생할 수 있는 문제를 AI 기술로 해결하는 과제를 제시할 계획이다. 두 과제 모두 결과물 자체보다 AI를 활용해 문제를 해결하는 전 과정을 평가하는 것이 핵심이다. 또한 Cofa-Probe를 통해 AI 엔지니어의 실제 업무 환경을 가상으로 구현해 결과물뿐 아니라 문제 정의 방식과 AI 활용 과정, 반복적인 개선 과정, 결과 검증 방식 등을 종합적으로 분석할 예정이다. AI와 협업하는 역량까지 평가함으로써 AI 시대에 적합한 인재를 선발할 수 있도록 설계됐다. 채용 연계 혜택도 제공한다. 수상자에게는 총 1000만원 규모의 상금과 함께 크래프톤 FDE(현장 배치 엔지니어)와 CJ올리브영 AI 엔지니어 직군 채용 서류전형 통과 혜택이 주어진다. 우수 참가자들이 실제 채용으로 이어질 수 있도록 해커톤과 채용 절차를 연결했다. 행사 당일에는 현직자 강연과 네트워킹 프로그램도 마련된다. 크래프톤과 CJ올리브영의 개발자와 인사 담당자들이 참여해 AI 시대 기업이 요구하는 역량과 AI Native 인재상을 공유하고 참가자들과 소통할 예정이다. 크래프톤은 AI를 게임 개발과 서비스 운영 전반으로 확대하고 있으며, CJ올리브영 역시 유통 플랫폼 고도화와 고객 서비스 혁신을 위해 AI 기술 도입을 확대하고 있다. 양사는 이번 해커톤을 통해 산업 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 인재를 조기에 확보하는 동시에 AI 기반 채용 모델도 지속 발전시켜 나간다는 방침이다. 박재민 크래프톤 AI 프론티어 본부장은 "AI 시대의 인재 평가는 AI를 활용해 문제를 정의하고 해결하며 결과를 검증하는 전 과정을 볼 수 있어야 한다"며 "이번 해커톤은 참가자에게는 AI와 일하는 방식으로 자신의 역량을 증명하는 무대가 되고, 기업에게는 AI 네이티브 인재를 평가하는 새로운 기준을 확인하는 계기가 될 것"이라고 말했다.
2026-07-08 12:10:09
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네이버클라우드·미스트랄AI, 제조 AI 공동전선…한국·유럽 AI 생태계 구축
[경제일보] 미국 빅테크 중심으로 생성형 인공지능(AI) 시장이 재편되는 가운데 네이버클라우드가 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 손잡고 글로벌 제조 AI 시장 공략에 나선다. 범용 AI 모델 경쟁을 넘어 제조 현장에 특화된 소버린 AI 서비스를 공동 개발하며 한국과 유럽을 연결하는 산업 AI 생태계 구축에 속도를 내는 것으로 풀이된다. 8일 네이버클라우드는 프랑스 AI 기업 미스트랄AI와 제조 AI 사업 협력을 위한 전략적 파트너십을 체결했다고 밝혔다. 양사는 제조 산업을 중심으로 공동 비즈니스를 추진하고, 국내 시장을 시작으로 글로벌 소버린 AI 시장까지 협력 범위를 확대할 계획이다. 이번 협력에 대해 네이버클라우드는 AI 산업의 주도권이 미국 빅테크에 집중되는 상황에서 아시아와 유럽의 대표 AI 기업이 연합해 독자적인 AI 생태계를 구축한다는 점에서 의미가 크다고 강조했다. 양사는 미국 중심의 범용 AI 대신 산업 현장의 데이터 주권과 각국의 규제 환경을 고려한 소버린 AI 전략을 기반으로 제조 기업들의 AI 전환을 지원한다는 방침이다. 특히 제조업은 AI 도입 효과가 가장 빠르게 나타나는 분야로 꼽힌다. 생산 공정 최적화와 품질 검사, 설비 예지보전, 공급망 관리 등 다양한 영역에서 AI 활용이 확대되고 있으며, 제조 데이터를 안전하게 관리하면서 산업 현장에 즉시 적용할 수 있는 AI 서비스에 대한 수요도 커지고 있다. 미스트랄AI는 유럽 제조업에서 축적한 경험을 강점으로 내세우고 있다. 에어버스와 BMW, ASML 등 글로벌 제조기업과 협력하며 실시간 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 특화 AI 기술을 확보해 왔다. 네이버클라우드는 국내 클라우드 인프라와 AI 서비스 운영 경험을 바탕으로 한국 제조 환경에 최적화된 서비스를 제공할 계획이다. 양사는 네이버클라우드의 통합 클라우드 환경과 미스트랄AI의 AI 모델을 결합해 제조 현장에서 즉시 활용할 수 있는 AI 서비스를 공동 개발한다. 단순히 AI 모델을 제공하는 수준을 넘어 실제 생산 현장의 문제를 해결할 수 있는 산업 맞춤형 서비스를 구축하는 것이 목표다. 이번 협력에는 엔비디아 중심 AI 생태계와의 연계도 반영됐다. 네이버클라우드와 미스트랄AI는 모두 엔비디아가 글로벌 AI 기업들과 구축한 '네모트론 연합'에 참여하고 있다. 양사는 공통 기술 생태계를 기반으로 연구개발과 서비스 개발을 공동 추진하며 제조 AI 분야에서 시너지를 높인다는 전략이다. 협약 체결 직후 양사는 네이버 제2사옥 1784에서 공동 워크숍을 열고 상용 서비스 출시를 위한 실행 로드맵 수립에 착수했다. 연구진 간 공동 연구개발과 기술 교류를 지속하는 한편 제조 현장의 AI 과제를 공동 발굴하고 실제 산업 환경에서 검증하는 체계를 구축할 계획이다. 국내 제조기업을 위한 지원 체계도 마련한다. 네이버클라우드 플랫폼을 통해 미스트랄AI의 최신 AI 모델과 플랫폼 등 풀스택 서비스를 제공하며, 미스트랄AI의 현장 전담 엔지니어(FDE)를 국내 고객사에 직접 투입해 기술 지원과 문제 해결을 지원할 예정이다. 이를 통해 기업들이 AI 도입 과정에서 겪는 기술적 부담을 줄이고 현장 적용 속도를 높인다는 방침이다. 첫 협력 과제는 유럽 제조 현장에서 검증된 AI 활용 사례를 국내 산업 환경에 적용하는 것이다. 양사는 품질 이상 감지와 부품 선택 최적화 등 제조 AI 기술을 국내 제조기업에 적용해 생산성과 품질 경쟁력을 높이는 동시에, 기업들이 데이터를 외부에 이전하지 않고도 안전한 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 지원할 계획이다. 미스트랄AI 제프 순 APAC 대표는 "네이버클라우드는 제조 AI 비즈니스를 함께 실현할 수 있는 최적의 파트너"라며 "미스트랄AI가 유럽 제조 현장에서 쌓아온 노하우와 네이버클라우드의 탄탄한 인프라를 결합해 한국을 포함한 글로벌 제조 기업들의 AI 전환을 실질적으로 지원하겠다"고 말했다. 이번 협력은 네이버클라우드가 AI 인프라 기업을 넘어 산업별 AI 플랫폼 사업자로 영역을 확대하는 행보로도 분석된다. 최근 공공과 금융, 제조 등 데이터 주권이 중요한 산업을 중심으로 소버린 AI 수요가 확대되는 가운데, 글로벌 AI 기업과 협력을 통해 산업별 맞춤형 AI 서비스를 확보하며 시장 경쟁력을 높이려는 전략이다. 양사는 국내에서 성공적인 제조 AI 적용 사례를 확보한 뒤 이를 기반으로 글로벌 제조기업을 대상으로 공동 사업을 확대할 계획이다. 한국과 유럽에서 축적한 제조 AI 경험을 바탕으로 미국 중심 AI 시장과 차별화된 소버린 AI 생태계를 구축하며 글로벌 산업 AI 시장 공략에 속도를 낸다는 방침이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 파트너십은 글로벌 시장에서 검증된 미스트랄AI의 제조 특화 기술력과 네이버클라우드의 안정적인 인프라를 결합하는 실질적인 비즈니스 협력"이라며 "국내에서 성공적인 레퍼런스를 구축하고, 이를 바탕으로 글로벌 소버린 AI 시장에서 공동 비즈니스 기회를 지속적으로 발굴해 나갈 것"이라고 말했다.
2026-07-08 11:17:24
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소버린 AI, 국방으로 확장…팀네이버·KAI 방산 AI 동맹
[경제일보] 네이버가 추진해온 소버린 인공지능(AI) 전략이 공공과 기업을 넘어 방산 분야로 확대된다. 네이버클라우드가 국방부와 방산 기업들을 중심으로 AI 사업을 확대해온 데 이어 한국항공우주산업(KAI)과 손잡고 방산 특화 AI 파운데이션 모델과 미래 전투체계 개발에 나서면서 국방 AI 플랫폼 구축에 속도를 내는 모습이다. 7일 네이버와 네이버클라우드, KAI는 KAI 사천 본사에서 방산 특화 AI 모델과 피지컬 AI 기반 미래 전투체계 플랫폼 공동 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 협약식에는 최수연 네이버 대표와 김유원 네이버클라우드 대표, 김종출 KAI 대표이사 사장 등 주요 경영진이 참석했다. 이번 협력은 팀네이버의 AI 기술과 KAI의 항공우주·방산 시스템 통합 역량을 결합해 국내 독자 기술 기반의 방산 AI 생태계를 구축하는 것이 핵심이다. 양측은 방산 분야에 최적화된 파운데이션 모델을 공동 개발하고, 기술 개발부터 사업화까지 이어지는 협력 체계를 구축한다는 계획이다. 특히 팀네이버는 자사가 그동안 강조해온 소버린 AI 전략이 국방 분야까지 확대됐다는 점에서 의미가 크다고 설명했다. AI 기술이 국가 안보와 직결되는 핵심 인프라로 떠오르면서 외산 AI 의존도를 낮추고 국내 환경에 최적화된 AI 기술을 확보하려는 움직임이 본격화되고 있기 때문이다. 네이버는 최근 국방 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 지난해 국방 데이터 혁신 네트워크에서 국방 분야 클라우드 활용 방안과 뉴로클라우드 적용 가능성을 제시한 데 이어, 한화시스템과 'AI 기반 지능형 결심지원 시스템' 개발을 위한 업무협약을 체결하며 국방 AI 기술 개발을 추진해왔다. 국방부 역시 올해 AI 활용 확대를 위한 사업을 본격화하고 있다. 지난 3월 국방데이터센터의 '국방통합 AI 데이터센터' 실증 서버 구축 사업을 추진했으며, 4월에는 AI 응용 제품 신속 상용화 지원 사업의 국방 분야 과제를 공고하는 등 군 AI 인프라 구축과 AI 서비스 도입을 확대하고 있다. 네이버클라우드는 이달 열린 '소버린 AI 기반 국방 AI 전환(AX) 발전 전략 세미나'에서 텍스트와 음성, 영상, 지도 정보를 통합 이해하는 '하이퍼클로바X 옴니모달'을 공개하는 등 국방 특화 AI 기술도 고도화하고 있다. 또한 현장 엔지니어 조직(FDE)을 통해 국방 특화 버티컬 AI와 소버린 AI 기반 전력화 생태계 구축에도 나설 계획이다. 이번 협약을 통해 양측은 우선 방산 특화 AI 파운데이션 모델 공동 개발을 추진한다. 이를 기반으로 정부 주도의 국가 연구개발(R&D) 과제와 블록펀딩 사업에도 공동 참여해 차세대 방산 피지컬 AI 핵심 기술을 확보하고 후속 사업화까지 연계한다는 방침이다. 개발된 AI는 KAI가 추진 중인 차세대 공중전투체계(NACS)와 연계될 전망이다. 특히 네이버는 유·무인 전투기와 위성이 초연결되는 미래 전장 환경에서 무인기 플랫폼과 AI 파일럿, 피지컬 AI 기술 개발을 지원하는 기반 기술로 활용될 것으로 기대하고 있다. 또한 유·무인 복합체계(MUM-T) 등 미래 항공우주 플랫폼에도 AI를 내재화해 자율화 수준을 높이고, 방산·항공 분야 협력사들과의 AI 협력 체계도 확대해 국내 AI 생태계와 방산 경쟁력을 함께 강화한다는 전략이다. 김종출 KAI 대표이사 사장은 "글로벌 방산 AI 경쟁이 그 어느 때보다 치열해지고 있어 3사의 핵심역량을 결합하여 공동 대응이 필요하다"라며 "KAI의 항공·방산 전문성과 팀네이버의 AI·클라우드 기술력이 만나, 대한민국이 국방 AI 기술 주권을 확립하고, 피지컬 AI 기반 무인기 및 미래전투체계 분야에서 글로벌 경쟁력을 높여나갈 수 있을 것으로 확신한다"라고 말했다. 이번 협력은 네이버가 검색과 클라우드 중심 AI 기업을 넘어 국방 AI 플랫폼 기업으로 사업 영역을 확장하는 행보로도 풀이된다. 자체 AI 모델과 클라우드 인프라를 기반으로 국방 분야 특화 AI 플랫폼을 구축하고, 향후 미래 전투체계와 무인 플랫폼까지 적용 범위를 넓혀 AI 기반 방산 시장 공략을 본격화한다는 구상이다. 최수연 네이버 대표는 "국방 및 안보 분야에서의 기술 자립은 국가적 주권과 직결되는 만큼, 독자적인 소버린 AI 인프라를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다"며 "팀네이버의 고도화된 AI 역량과 KAI의 방산 인프라를 결합해 대한민국 국방 안보의 기술 주권을 공고히 하고, 미래 방산 산업의 새로운 글로벌 경쟁력을 창출할 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 말했다.
2026-07-07 10:32:20
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호남 반도체 클러스터, 구호가 아니라 인프라 전쟁이다
[경제일보] 호남 반도체 클러스터가 이재명 정부의 첫 대형 산업 승부수로 떠올랐다. 정부는 반도체 수요 폭증과 지역균형발전을 동시에 겨냥해 서남권을 제2의 반도체 생산기지로 키우겠다는 구상을 내놨다. 삼성전자와 SK하이닉스도 이에 호응했다. 지난 6월 30일 광주에서 열린 서남권 첨단산업 발전비전 국민보고회에서 삼성은 호남에 총 425조원을 투자하고, 광주에 약 400조원을 들여 신규 반도체 팹 2기를 짓겠다는 계획을 밝혔다. SK하이닉스도 서남권에 400조원 규모의 반도체 클러스터 구축 구상을 제시했다. 양사의 투자 규모를 합치면 825조원에 이른다. 정부가 내건 명분은 분명하다. AI(인공지능) 시대가 열리면서 메모리 반도체 수요는 폭발적으로 늘고 있다. 기존 용인·평택·이천 중심의 수도권 반도체 축만으로는 미래 수요를 감당하기 어렵다는 판단이다. 이재명 대통령은 호남을 새로운 생산기지로 개발해야 한다며 전력과 용수, 용지 여건을 언급했고, 청와대 안에 3대 메가프로젝트 직할 담당관을 두겠다고 밝혔다. 산업통상자원부도 3S+1F 전략을 통해 속도전, 거점전, 선도전, 총력지원체계를 제시했다. 그러나 반도체 클러스터는 발표문으로 지어지지 않는다. 반도체 공장은 정치적 선언이 아니라 전력, 물, 땅, 인재, 협력업체, 물류, 정주 여건이 동시에 맞물려야 돌아가는 초정밀 산업 생태계다. 호남 클러스터의 성패도 바로 여기에 달려 있다. 정부와 기업이 ‘825조원’이라는 숫자를 꺼내 든 순간, 국민이 물어야 할 질문은 하나다. 과연 호남은 반도체를 감당할 인프라를 갖췄느냐다. 첫째는 전력이다. 반도체 팹은 전기를 먹고 산다. AI 데이터센터까지 결합되면 전력 수요는 더 커진다. 단순히 발전량이 있다는 것만으로는 부족하다. 안정적이고 끊김 없는 전력망, 초고압 송전망, 변전 설비, 전력 품질 관리 체계가 필요하다. 반도체 라인은 순간 정전이나 전압 불안에도 막대한 손실을 입을 수 있다. 전력 공급계획이 지역 민원과 송전망 지연에 막히면 400조원짜리 팹은 착공 전부터 병목에 걸린다. 둘째는 용수다. 반도체 생산에는 대량의 초순수가 필요하다. 정부는 전력과 용수 공급에 문제가 없도록 지원하겠다고 밝혔지만 물은 행정명령만으로 생기지 않는다. 취수원, 정수·폐수처리 시설, 재이용 시스템, 지역 농업·생활용수와의 조정까지 함께 설계돼야 한다. 셋째는 사람이다. 반도체 클러스터의 진짜 경쟁력은 공장 건물이 아니라 그 안에서 일할 엔지니어와 기술자다. 수도권에 집중된 고급 인력이 호남으로 이동하려면 좋은 일자리만으로는 부족하다. 교육, 의료, 주거, 문화, 교통이 함께 따라와야 한다. 가족이 옮겨 살 수 있는 도시가 돼야 인재가 온다. 지방에 공장을 짓고 인재는 수도권에서 출퇴근시키는 방식으로는 첨단산업 생태계를 만들 수 없다. 넷째는 기업의 자율성과 정책의 일관성이다. 삼성전자와 SK하이닉스가 큰 틀의 투자 계획을 밝혔지만 구체적 입지와 세부 일정은 여전히 신중히 검토 중이다. 대규모 반도체 투자는 한 번 삽을 뜨면 수십 년을 간다. 정치 일정에 맞춰 서두를 일이 아니다. 기업이 투자 논리로 판단하고 정부는 인프라와 규제를 책임지는 구조가 돼야 한다. 호남 반도체 클러스터는 균형발전 정책이라는 점에서 의미가 크다. 그동안 한국 첨단산업의 지도는 수도권과 일부 충청권에 지나치게 기울어 있었다. 호남이 농업과 전통 제조업의 이미지에 갇혀 있는 동안 청년은 떠났고 지역경제는 노쇠했다. 반도체 클러스터가 제대로 추진된다면 호남은 단순한 생산기지가 아니라 AI 데이터센터, 첨단 패키징, 미래 에너지, 소부장 기업이 결합된 남부권 산업축으로 도약할 수 있다. 하지만 균형발전은 지역 배분이 아니다. 산업 경쟁력을 해치면서까지 지도를 나누는 방식이어서는 안 된다. 반도체는 세계와 싸우는 산업이다. 미국, 대만, 일본, 중국은 국가 차원의 보조금과 인프라 전쟁을 벌이고 있다. 한국이 호남 클러스터를 추진하려면 수도권 클러스터를 약화시키는 ‘분산’이 아니라, 수도권·충청·호남을 연결하는 ‘확장’이어야 한다. 용인과 평택이 흔들리고 호남이 뜨는 구조가 아니라 기존 거점은 더 빨라지고 새 거점은 더 넓어지는 구조여야 한다. 《논어》에 ‘공욕선기사 필선리기기(工欲善其事 必先利其器)’라는 말이 있다. 장인이 일을 잘하려면 먼저 연장을 날카롭게 해야 한다는 뜻이다. 호남 반도체 클러스터의 연장은 전력망이고, 용수망이고, 도로·철도·항만이고, 대학과 연구소이고, 아이를 키울 수 있는 도시 환경이다. 연장이 무딘데 공장부터 세우면 산업은 오래가지 못한다. 정부는 이제 숫자의 정치에서 실행의 행정으로 넘어가야 한다. 825조원이라는 투자 규모는 국민의 기대를 키우기에 충분하다. 그러나 그 숫자가 실제 공장, 실제 고용, 실제 수출, 실제 지역소득으로 바뀌려면 세 가지가 필요하다. 첫째, 전력·용수·부지 인허가 일정을 공개하고 책임 주체를 분명히 해야 한다. 둘째, 지역 대학과 기업을 묶은 반도체 인력 양성 로드맵을 즉시 제시해야 한다. 셋째, 기업 투자 결정이 정치적 압박으로 비치지 않도록 세제·규제·인센티브 기준을 투명하게 만들어야 한다. 호남 반도체 클러스터는 성공하면 한국 산업 지도를 바꿀 수 있다. 실패하면 또 하나의 거대한 지역 공약으로 남을 수 있다. 차이는 말이 아니라 인프라에서 갈린다. 반도체는 균형발전의 깃발만 보고 오지 않는다. 전기와 물과 사람과 시간이 있어야 온다. 정부가 정말 호남을 대한민국 산업의 새 심장으로 만들고 싶다면, 지금 필요한 것은 더 큰 구호가 아니라 더 촘촘한 실행표다.
2026-07-03 12:57:17
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AWS, 'AI 공동 구축' 시대 연다…FDE 조직에 10억 달러 투자
[경제일보] 아마존웹서비스(AWS)가 고객사에 전문 인공지능(AI) 엔지니어를 직접 투입해 에이전트형 AI 시스템을 함께 개발하는 전담 조직을 신설하며 AI 구축 시장 공략을 강화한다. 기업들의 AI 도입이 단순 실험 단계를 넘어 실제 업무 프로세스 전반으로 확대되는 가운데 클라우드 서비스 제공을 넘어 AI 구축 파트너 역할까지 사업 영역을 넓히려는 전략으로 풀이된다. 2일 AWS는 고객사에 전문 AI 엔지니어를 배치해 에이전트형 AI 솔루션을 공동 개발하고 신속하게 상용화하는 전담 조직 'AWS 전방배치 엔지니어링'을 출범한다고 밝혔다. AWS는 해당 조직 운영과 기술 개발을 위해 총 10억 달러(약 1조5000억원)를 투자할 계획이다. AWS FDE는 고객사 내부에 AWS 엔지니어가 직접 투입돼 비즈니스와 엔지니어링, 보안 조직과 함께 AI 시스템을 구축하는 것이 핵심이다. 고객의 데이터와 업무 프로세스, 거버넌스를 기반으로 실제 운영 가능한 에이전트형 AI를 설계하고 구축하는 방식으로 설계됐다. 특히 AWS는 에이전트형 AI를 중심으로 개발 과정을 재구성해 구축 기간을 기존 수 개월에서 수일 수준으로 단축할 수 있다고 설명했다. AI가 소프트웨어 개발 과정 전반을 지원하고 엔지니어가 이를 검증하는 AI 기반 개발 체계를 적용해 개발 속도와 생산성을 높인다는 구상이다. 기존 컨설팅 사업이 프로젝트 종료와 함께 지원이 끝나는 방식이었다면 AWS FDE는 고객이 자체적으로 AI 시스템을 운영할 수 있는 역량을 확보하는 데 초점을 맞췄다. 프로젝트 종료 이후에도 고객이 독립적으로 AI 서비스를 고도화할 수 있도록 운영 체계와 엔지니어링 노하우, 관련 문서를 함께 이전하는 것이 특징이다. 이를 위해 AWS는 기업 내부 데이터를 연결하고 관리하는 시맨틱 레이어와 지식 그래프를 구축해 조직의 업무 지식이 특정 인력에 의존하지 않고 AI 시스템 안에 축적되도록 지원한다. 또한 하드웨어 기반 격리 기술과 종단 간 암호화를 적용해 고객 데이터가 외부로 유출되지 않도록 보안 체계도 강화했다. AWS는 AI 사업 전략을 클라우드 인프라 제공에서 AI 구축과 운영 지원으로 확대하고 있다. 최근 기업들이 개별 AI 활용 사례를 넘어 업무 전반을 AI 중심으로 재설계하는 'AI 네이티브' 전환을 추진하면서 기술 지원뿐 아니라 조직과 운영 방식까지 함께 변화시키는 수요가 증가하고 있다는 판단으로 풀이된다. 앞서 AWS는 미국 프로 풋볼 리그(NFL)를 비롯해 미국 프로 농구(NBA), 사우스웨스트 항공, 콕스 오토모티브, 리코 등과 협력해 AI 서비스를 구축해온 바 있다. NFL과는 팬 대상 생성형 AI 서비스인 'NFL 판타지 AI'와 'NFL IQ'를 수주 내 상용화했으며, BMW와는 커넥티드 차량 서비스 장애를 줄이는 AI 시스템을 구축했다. 제조 기업 제이빌과 차량 공유 플랫폼 리프트 등에서도 AI 기반 업무 혁신 프로젝트를 진행했다. AWS는 앞으로 금융과 공공, 정부, 규제 산업 등 보안과 거버넌스 요구가 높은 분야를 중심으로 FDE 조직을 확대 운영할 계획이다. AWS는 기업들이 AI를 핵심 업무 시스템에 적용하는 사례가 늘어나는 만큼 AI 구축과 운영 전반을 지원하는 서비스 수요도 지속 확대될 것으로 전망하고 있다. 게리 브랜틀리 NFL 최고정보책임자는 "팬을 위한 새로운 디지털 경험을 만들기 위해 AWS FDE와 협력해 엔지니어들이 우리 팀과 함께 작업했고, 불과 몇 주 만에 상용 서비스를 출시할 수 있었다"며 "이러한 협력으로 팬이 그 어느 때보다 NFL 데이터와 상호작용할 수 있는 'NFL 판타지 AI', 'NFL IQ' 등 새로운 팬 대상 서비스를 선보였으며, 팬과 방송사의 반응은 첫날부터 확인할 수 있었다"고 말했다.
2026-07-02 16:59:57
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현대차, 수원하이테크센터 개관…스마트 정비 서비스 강화
[경제일보] 현대자동차가 미래형 정비 거점인 수원하이테크센터를 열고 스마트 정비 서비스 강화에 나섰다. 자동화 시스템과 데이터 기반 진단 체계를 구축해 정비 품질을 높이고 미래 모빌리티 시대에 대응한다는 전략이다. 30일 현대차에 따르면 회사는 경기 용인시 기흥구 중부대로에 조성한 수원하이테크센터를 다음달 1일부터 본격 운영한다. 수원하이테크센터는 기존 수원시 영통구 정비센터를 용인시 기흥구로 이전해 새롭게 조성한 고난도 정비 전문 시설이다. 지하 2층~지상 5층, 연면적 5만1497㎡ 규모의 경기 남부권 최대 하이테크센터다. 1층에는 고객 라운지와 차량 입고장, 상담 공간, 제네시스 굿즈 전시 공간을 마련했고 2~4층에는 현대차와 제네시스 차량 정비 공간을 배치했다. 지하 1층에는 전산 시스템과 연계한 부품 창고를 구축했으며, 외부에는 전기차와 수소전기차 충전시설도 갖췄다. 수원하이테크센터는 현대차 최초로 스마트 모빌리티 기반 자동화 정비 시스템을 적용했다. 자율 부품 이송 로봇(AMR), 자율주행 운반 로봇(AGV), 자율 케이스 처리 로봇(ACR)을 활용해 부품 운송을 자동화하고, 무인 카 리프트 시스템을 도입해 작업 동선을 최적화했다. 또한 원격진단 서비스 플랫폼(RDSP)을 활용해 차량 입고 전 데이터를 분석하고 맞춤형 정비 계획을 수립할 수 있도록 했다. 이를 통해 정비 시간을 줄이고 고객 대기 시간을 최소화한다는 설명이다. 고난도 차량 진단 역량도 강화했다. 소음과 진동, 영상, 제어기 통신 등을 분석하는 데이터·NVH 분석실을 신설했으며, 연구소와 본사가 분석 결과를 실시간으로 공유하는 품질합동분석실도 함께 운영한다. 블루핸즈 엔지니어를 대상으로 신차 구조와 신기술, 진단장비 활용 교육을 실시하는 지역 기술교육센터(RTC)도 운영한다. 이를 통해 전국 서비스 네트워크의 정비 기술 경쟁력을 높인다는 계획이다. 고객 서비스도 개선했다. 입고부터 출고까지 한 명의 엔지니어가 전 과정을 담당하는 1대1 전담 엔지니어 시스템과 100% 예약제를 도입했다. 키오스크 접수, 모바일 알림톡, 모바일 결제 등 디지털 서비스를 적용해 고객 편의성을 높였다. 현대차 관계자는 “수원하이테크센터를 포함한 전국 22개 하이테크센터를 소프트웨어 중심 차량(SDV)과 전동화 시대에 대응하는 정밀 진단 및 고난도 정비 전문 거점으로 단계적으로 육성할 계획”이라고 말했다.
2026-06-30 11:38:55
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NHN클라우드, 슈퍼컴퓨터 TOP500 국내 최고 순위…AI 인프라 경쟁력 입증
[경제일보] NHN클라우드(대표 김동훈)의 AI 인프라 브랜드 ‘NHN FactoryX’가 글로벌 슈퍼컴퓨터 순위에서 국내 최고 성과를 냈다. 대규모 GPU 클러스터 구축과 운영 역량을 바탕으로 국내 AI 컴퓨팅 인프라 경쟁력을 입증했다는 평가다. NHN클라우드는 NHN FactoryX의 핵심 GPU 클러스터가 지난 23일 공개된 제67회 ‘글로벌 슈퍼컴퓨터 TOP500’에 등재됐다고 26일 밝혔다. TOP500은 전 세계 슈퍼컴퓨터 성능을 평가하는 대표 순위로, 매년 6월 독일 국제 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스와 11월 미국 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스에서 공개된다. 이번 순위에서 NHN클라우드가 구축한 ‘NIPA-CL1’은 실측 최고 성능 기준 137.4페타플롭스를 기록했다. 글로벌 20위이자 국내 최고 순위다. ‘NIPA-CL2’는 68.42페타플롭스로 글로벌 40위, 국내 네 번째 순위에 올랐다. NHN클라우드는 국내 상위 5대 슈퍼컴퓨터 중 2대를 운영하는 기업이 됐다. 두 클러스터는 과학기술정보통신부가 추진한 대규모 ‘GPU 확보·구축·운용 지원사업’을 통해 구축됐다. NHN클라우드는 해당 사업의 주요 사업자로 선정돼 엔비디아 B200 GPU 7656장을 확보했다. 이 가운데 NIPA-CL1은 B200 4080장, 510노드 규모로 구성됐다. NIPA-CL2는 B200 2040장, 255노드 규모다. 이번 성과는 국내 AI 인프라 정책의 실질적 결과라는 점에서 의미가 있다. 생성형 AI 확산 이후 대규모 GPU 자원은 국가와 기업의 핵심 경쟁력으로 떠올랐다. 해외 클라우드와 글로벌 GPU 공급망 의존도가 높아진 상황에서 국내에서 대규모 AI 연산 인프라를 구축하고 운영할 수 있는 역량이 중요해졌다. NHN클라우드는 2023년부터 광주 국가 AI 데이터센터를 구축·운영하며 GPU 인프라 운영 경험을 쌓아 왔다. 이번 NIPA-CL1과 NIPA-CL2에는 고속 네트워크 기술과 공조·냉각 설계 역량이 반영됐다. 특히 NIPA-CL1이 구축된 AI 전용 데이터센터 ‘FactoryX 서울’에는 랙당 75kW급 고밀도 환경을 제어하는 100% 수랭식 GPU 냉각 시스템이 적용됐다. AI 데이터센터의 경쟁력은 단순히 GPU 수량으로 결정되지 않는다. GPU를 안정적으로 묶는 네트워킹, 전력 공급, 냉각, 장애 대응, 자원 배분 기술이 함께 작동해야 한다. 대규모 클러스터에서 효율이 떨어지면 실제 학습과 추론 성능은 기대에 미치지 못할 수 있다. NHN클라우드가 TOP500 순위를 강조하는 이유도 실제 측정 성능을 통해 운영 역량을 보여줄 수 있기 때문이다. NHN클라우드는 이번 성과를 바탕으로 ‘NHN FactoryX 기술 백서’도 발간했다. 백서에는 범용 데이터센터와 AI 전용 데이터센터의 아키텍처 비교, GPU 클러스터 구성, 고속 네트워크 인터커넥트 기술, 전력·냉각 설계, D2C 수랭식 인프라, GPUaaS 플랫폼 운영 구조 등이 담겼다. 회사는 백서를 통해 AI 인프라 도입을 검토하는 기업 IT 의사결정자와 AI 엔지니어에게 실무 정보를 제공할 계획이다. NHN FactoryX가 축적한 GPU 클러스터 구축 경험과 기술 자산을 국내 AI 생태계와 공유하겠다는 취지다. 김동훈 NHN클라우드 대표는 “이번 성과는 NHN클라우드가 국가 AI 인프라 확보 사업의 최전선에서 활약하고 있음을 보여준다”며 “기술 백서 발간 등을 통해 NHN FactoryX의 기술력을 공유하고 국내 AI 생태계와 동반 성장하겠다”고 말했다.
2026-06-26 14:12:46
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호남 반도체 클러스터, 성공의 열쇠는 인프라와 생태계에 달렸다
[경제일보] 정부와 대기업이 경기 용인에 이어 광주·전남 등 호남권에 대규모 반도체 클러스터 조성을 추진하고 있다는 소식은 국가 균형발전 차원에서 주목할 만한 일이다. 수도권에 집중된 첨단산업 구조를 분산하고, 침체에 빠진 지방 경제에 새로운 성장 동력을 공급하겠다는 구상은 시대적 요구이자 국가적 과제다. 인구 감소와 산업 공동화로 지방 소멸 위기가 현실화되는 상황에서 지역에 대규모 미래 산업을 유치하려는 노력 자체는 적극 평가받아야 한다. 특히 반도체 산업은 국가 경제와 안보를 좌우하는 전략산업이다. 수도권에 집중된 생산 기반을 다변화하고 국가 차원의 공급망 안정성을 확보한다는 측면에서도 새로운 생산 거점을 마련하는 일은 반드시 필요하다. 수도권의 전력 수급 부담과 용수 부족 문제를 고려할 때, 첨단산업의 공간적 확장은 선택이 아닌 필수에 가깝다. 그러나 국가적 당위만으로 산업이 성공하는 것은 아니다. 화려한 청사진과 정치적 구호가 실제 경쟁력으로 이어지기 위해서는 냉정한 현실 진단과 철저한 준비가 선행돼야 한다. 반도체 공장은 일반 제조업 시설과 차원이 다르다. 특히 웨이퍼에 회로를 새기는 전공정 시설은 24시간 멈춤 없이 가동되는 초정밀 산업으로, 막대한 전력과 안정적인 공업용수 공급이 절대적 조건이다. 문제는 현재 호남권의 인프라가 이런 요구를 충분히 감당할 준비가 되어 있느냐는 점이다. 호남이 신재생에너지 생산의 중심지로 성장하고 있지만, 반도체 공장이 필요로 하는 초고압·고품질 전력을 안정적으로 공급할 송배전망은 아직 충분하지 않다. 발전 설비만으로는 부족하다. 생산된 전력을 손실 없이 공급할 전력망 구축이 병행되지 않으면 산업 경쟁력은 확보될 수 없다. 용수 문제 역시 간과할 수 없다. 반도체 생산에는 엄청난 양의 초순수가 필요하다. 가뭄이 반복되는 상황에서 안정적인 수자원 확보 계획 없이 클러스터 조성만 추진한다면 기업들의 투자 신뢰를 얻기 어렵다. 전력과 용수는 반도체 산업의 혈관과도 같다. 이 문제를 해결하지 못하면 클러스터는 이름뿐인 사업으로 전락할 수 있다. 더욱 중요한 것은 사람과 생태계다. 반도체 산업의 경쟁력은 결국 인재와 공급망에서 나온다. 수많은 석·박사급 연구인력과 숙련된 엔지니어, 그리고 소재·부품·장비 기업들이 긴밀하게 연결돼야만 첨단산업 생태계가 작동한다. 수도권에 형성된 이러한 집적 효과를 단기간에 지방으로 옮기는 일은 결코 쉽지 않다. 따라서 정부는 단순한 공장 유치에 만족해서는 안 된다. 전력·용수·교통 등 기반시설을 국가 차원에서 우선 구축하고, 지역 대학과 기업이 연계된 인재 양성 시스템을 조기에 가동해야 한다. 또한 우수 인력이 정착할 수 있도록 교육·의료·문화 인프라를 확충하고, 소부장 기업 이전을 위한 세제 혜택과 규제 혁신도 과감하게 추진해야 한다. 세계 반도체 패권 경쟁은 속도와 실행력이 승패를 좌우한다. 준비되지 않은 낙관은 실패를 부르고, 정치 논리에 따른 졸속 추진은 막대한 국가적 손실로 이어질 수 있다. 호남 반도체 클러스터가 지역 발전의 상징을 넘어 대한민국 미래 성장의 축으로 자리 잡기 위해서는 무엇보다 전력과 용수, 인재와 산업 생태계라는 기본 조건부터 완벽하게 갖춰야 한다. 성공의 열쇠는 장밋빛 비전이 아니라 철저한 인프라 구축과 치밀한 실행 전략에 있다는 사실을 결코 잊어서는 안 된다.
2026-06-25 11:21:19
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프롬프트 잘 쓰는 시대 지나가나…이제 '루프'를 설계한다
[경제일보] 인공지능(AI)에 좋은 답을 얻기 위해 명령어를 정교하게 다듬던 ‘프롬프트 엔지니어링’의 중심이 흔들리고 있다. 실리콘밸리 AI 개발 현장에서는 사람이 매번 프롬프트를 입력하는 방식보다 AI 에이전트가 목표를 달성할 때까지 실행과 검증, 수정을 반복하도록 설계하는 ‘루프 엔지니어링’이 새 흐름으로 떠오르고 있다. 루프는 사용자가 매 단계마다 “다시 고쳐라”, “오류를 수정하라”고 지시하지 않아도 AI가 스스로 결과를 점검하고 다음 작업을 이어가는 반복 구조를 말한다. 사람이 목표와 기준을 정하면 AI가 작업을 수행하고 결과를 검토하고 실패한 부분을 다시 고치는 방식이다. 프롬프트가 한 번의 명령이라면 루프는 AI가 일하는 절차에 가깝다. 미 경제매체 비즈니스인사이더에 따르면 앤트로픽의 AI 코딩 도구 ‘클로드 코드’를 이끄는 개발자 보리스 처니는 최근 자신이 더 이상 클로드에 직접 프롬프트를 쓰지 않는다고 말했다. 이제 업무는 프롬프트 작성이 아니라 루프를 만드는 일로 바뀌었다는 설명이다. 오픈AI 엔지니어 페터 슈타인베르거도 코딩 에이전트에 프롬프트를 입력하는 방식에서 벗어나 에이전트가 스스로 프롬프트를 만들고 실행하도록 루프를 설계해야 한다고 강조했다. 이 변화는 AI 코딩 도구의 성격 변화와 맞물려 있다. 클로드 코드, 코덱스, 커서 같은 에이전트형 도구는 단순 답변 생성에 그치지 않는다. 코드베이스를 읽고 파일을 고치며 테스트를 실행하고 오류를 다시 수정한다. 사용자는 작업 목표와 제약 조건, 검증 기준을 설계하고 AI는 그 안에서 반복 수행한다. 루프 엔지니어링은 개발자에게만 해당하는 변화가 아니다. 제품기획, 마케팅, 재무, 인사 등 일반 업무에도 적용될 수 있다. 시장조사 보고서를 예로 들면 AI가 자료를 수집하고 초안을 작성한 뒤 빠진 항목을 점검하고 다시 보완하는 식이다. 사람은 문장을 매번 지시하는 대신 업무 역할과 절차, 산출물 기준을 설계하는 관리자가 된다. 일부 현장에서는 이를 직무 설계에 비유한다. 신입사원을 뽑을 때 업무 목표와 권한, 보고 체계, 평가 기준을 정하듯 AI 에이전트에도 역할과 작업 범위, 검증 기준을 정해야 한다는 것이다. 프롬프트 엔지니어링이 ‘AI에게 어떻게 말할 것인가’의 문제였다면 루프 엔지니어링은 ‘AI가 어떤 절차로 일하게 할 것인가’의 문제다. 과제도 분명하다. AI가 목표를 달성하지 못하면 같은 작업을 계속 반복하는 ‘무한 루프’에 빠질 수 있다. 이 경우 API 호출과 토큰 사용량이 급증해 비용 부담이 커진다. 여러 에이전트가 동시에 작업하고 서로 결과를 검토하는 구조에서는 효율이 높아지는 만큼 관리 복잡성도 함께 커진다. 검증 책임도 사라지지 않는다. AI가 코드를 고치고 문서를 보완하더라도 최종 판단은 인간이 해야 한다. 루프가 빠르게 돌아갈수록 사람이 이해하지 못한 결과물이 더 많이 쌓일 수 있다. 잘못된 전제를 기준으로 삼으면 오류가 반복적으로 증폭될 가능성도 있다. 기업 입장에서는 루프 엔지니어링이 AI 도입의 다음 단계가 될 수 있다. 지금까지는 직원들이 챗봇을 잘 쓰도록 교육하는 수준이었다면 앞으로는 부서별 업무를 AI 에이전트가 수행할 수 있는 절차로 다시 설계해야 한다. 이 과정에서 데이터 접근 권한, 보안, 비용 통제, 결과 검증, 책임 소재가 핵심 관리 항목으로 떠오른다. 프롬프트 엔지니어링이 완전히 사라진다고 보기는 어렵다. 좋은 목표를 정의하고 정확한 지시를 내리는 능력은 여전히 필요하다. 달라진 것은 경쟁력의 위치다. 이제 중요한 것은 한 문장을 더 세련되게 쓰는 기술이 아니라 AI가 목표를 향해 반복적으로 움직일 수 있는 업무 시스템을 설계하는 능력이다. AI를 잘 쓰는 조직은 프롬프트를 잘 쓰는 조직을 넘어 AI가 일할 수 있는 구조를 잘 짜는 조직이 될 것이다.
2026-06-22 07:45:09
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