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후보지는 한 달이면 정한다는데…반도체 공장은 언제 돌아가나
[경제일보] 정부가 반도체 첨단산업단지 지정 요청이 들어오면 한 달 안에 후보지를 정하기로 했다. 통상 10년 이상 걸리는 산업단지 조성 기간을 기업 투자 일정에 맞춰 대폭 줄이겠다는 것이다. 용인 반도체 국가산업단지의 전체 조성 일정도 당초 2047년에서 2040년으로 최대 7년 앞당길 방침이다. 그러나 후보지 지정은 공장이 가동되기까지 거쳐야 할 긴 절차의 출발점일 뿐이다. 반도체 산업은 시간 싸움이다. 미국과 일본, 대만은 생산시설을 자국에 끌어들이기 위해 보조금과 세제 혜택을 앞세우고 있다. 기술이 있어도 공장 건설과 양산이 늦어지면 시장을 선점하기 어렵다. 기업의 투자를 느린 행정절차가 붙잡아서는 안 된다는 정부의 문제의식은 타당하다. 문제는 정부가 내세운 ‘한 달’이 전체 산단 조성기간 가운데 극히 일부라는 점이다. 후보지 선정 이후 산업단지계획 수립과 관계기관 협의, 주민 의견 수렴, 환경영향평가, 토지보상, 이주대책, 부지 조성공사가 이어진다. 전력과 용수, 도로와 철도까지 제때 갖춰져야 생산라인을 돌릴 수 있다. 후보지를 빨리 정해도 나머지 절차가 뒤따르지 못하면 기업이 체감하는 투자 시계는 달라지지 않는다. 산업단지 인허가를 줄이기 위한 제도도 이미 있다. 산업단지 인허가 절차 간소화 특례법은 관계기관 협의를 동시에 진행하고 일정한 기간 안에 의견을 내도록 규정하고 있다. 정부가 다시 패스트트랙을 꺼내 들었다면 기존 제도가 현장에서 기대만큼 작동하지 않은 원인부터 밝혀야 한다. 법을 하나 더 만들고 전담 조직을 늘리는 것만으로는 부처 간 이견과 주민 갈등을 해소하기 어렵다. 용인 국가산단은 정부가 풀어야 할 문제가 무엇인지를 보여준다. 정부는 2023년 3월 용인시 처인구 이동읍과 남사읍 일대를 국가산단 후보지로 선정했고 2024년 12월 산업단지계획을 승인했다. 후보지 선정에서 산단 승인까지 1년9개월이 걸렸다. 통상적인 국가산단 사업과 비교하면 빠른 편이지만 정작 사업 현장에서는 토지보상이 다음 관문으로 남아 있다. 용인 국가산단 예정지 727만4000㎡ 가운데 지난달 말까지 토지 보상 협의가 끝난 면적은 274만1000㎡로 37.7% 수준이다. 상당수 토지 소유자가 보상액에 이의를 제기하면서 수용재결 절차도 진행되고 있다. 정부는 연내 보상을 마무리한 뒤 부지 조성공사에 들어가겠다고 했지만 보상과 이주가 계획대로 끝날지는 장담하기 어렵다. 사업기간을 줄인다는 이유로 보상과 주민 의견 수렴을 형식적으로 처리해서도 안 된다. 보상 기준과 이주대책을 둘러싼 갈등이 길어지면 공사 지연과 소송으로 이어질 수 있다. 주민을 설득하는 데 드는 시간을 행정 낭비로 볼 것이 아니라 전체 사업기간을 줄이기 위한 과정으로 봐야 한다. 초기 단계부터 보상 기준과 생활대책을 공개하고 이견을 조정하는 편이 결과적으로 더 빠르다. 토지보상보다 더 까다로운 문제는 전력이다. 용인 반도체 클러스터에는 장기적으로 10GW가 넘는 전력이 필요한 것으로 추산된다. 발전소와 변전소를 산단 안에 짓는 것만으로 부족하고 외부 전력을 끌어오기 위한 장거리 송전망도 새로 설치해야 한다. 송전선로의 노선 선정과 부지 확보, 환경 검토, 주민 협의를 감안하면 산단 승인과는 다른 차원의 난제다. 산단 부지 조성만 7년 앞당기고 송전망이 뒤따르지 못하면 공장 가동 시점은 앞당겨지지 않는다. 어느 지역에서 전기를 가져오고 송전선로가 어느 지방자치단체를 지나며 변전소를 어디에 설치할 것인지가 먼저 확정돼야 한다. 첫 번째 생산라인이 필요로 하는 전력을 언제부터 공급할 수 있는지도 공개해야 한다. ‘전력 공급에 차질이 없도록 하겠다’는 원론적인 설명만으로는 부족하다. 용수 문제도 다르지 않다. 정부가 추진하는 용인 반도체 산업단지 통합용수공급 사업은 하루 107만2000t의 공업용수를 공급하는 대형 사업이다. 팔당댐에서 용인까지 46.9㎞에 이르는 전용 관로와 가압시설을 새로 설치해야 하고 사업비도 2조원을 웃돈다. 1단계 용수 공급 목표 시점은 2031년이다. 용인 국가산단과 인근 일반산단의 전체 용수 수요는 하루 약 133만t으로 예상된다. 기존 댐의 여유 물량만으로는 부족해 하수 재이용수와 발전용 댐의 물까지 활용하는 방안이 검토되고 있다. 물을 확보하는 것과 수십㎞의 관로를 제때 설치하는 일은 별개 문제다. 관로가 지나는 지역과의 협의가 늦어지면 공장 완공 이후에도 용수 공급을 기다려야 하는 상황이 벌어질 수 있다. 정부는 용인 국가산단의 최종 완공 시점을 2040년으로 앞당기겠다고 밝혔다. 그러나 기업에 중요한 시점은 마지막 공장이 들어서는 2040년이 아니라 첫 번째 생산라인을 언제 착공하고 가동할 수 있느냐다. 첫 팹에 필요한 토지를 언제 넘기고 공사용 도로를 언제 개통하며 전력과 용수를 어느 시점부터 얼마나 공급할 것인지가 투자 판단을 좌우한다. 배후 교통망도 산단 공사와 따로 움직여서는 안 된다. 정부는 이동 공공주택지구 인허가를 내년 초까지 마치고 국도 45호선 확장사업도 오는 8월 발주할 계획이다. 주택과 도로 건설이 산단보다 늦으면 출퇴근 혼잡과 주거난이 불가피하다. 공장만 먼저 지어 놓고 근로자에게 장거리 출퇴근을 감수하라고 할 수는 없다. 호남권에 새로 조성하겠다는 반도체 국가산단은 용인보다 불확실성이 더 크다. 정부는 광주 군공항 이전 부지를 중심으로 팹 4기가 들어서는 국가산단과 연구·창업·주거 기능을 갖춘 첨단도시를 조성하겠다고 했다. 기업 투자 규모로 800조원을 제시했지만 투자 주체와 투자 시기, 공장별 착공 일정은 아직 구체적으로 공개되지 않았다. 산단 부지로 거론된 광주 군공항 이전 부지는 군공항 이전과 종전부지 개발, 재원 조달 문제가 먼저 풀려야 한다. 군공항 이전이 늦어지면 산단 부지 확보도 늦어진다. 후보지 지정만 한 달 안에 마치겠다고 해서 해결될 문제가 아니다. 군공항 이전부터 토지 인도와 산단 조성, 기반시설 공급까지 하나의 일정으로 관리해야 한다. 정부가 내세운 ‘출퇴근 30분, 수출입 물류 1시간’이라는 목표도 구체성이 부족하다. 도로와 철도의 노선, 사업비, 착공과 개통 시점이 함께 제시돼야 한다. 무안국제공항의 기반시설과 기능을 강화한다는 계획도 어떤 물류를 얼마나 처리할 것인지가 나와야 한다. 반도체 물류에 필요한 보안과 온습도 관리, 신속한 통관 체계를 어떻게 갖출 것인지도 설명해야 한다. 산업단지 조성기간을 줄이는 방법이 환경영향평가를 건너뛰거나 주민 권리를 축소하는 것이어서는 안 된다. 개발계획 수립과 환경조사, 기반시설 설계를 사업 초기부터 동시에 진행하고 부처 간 이견을 신속히 조정하는 것이 핵심이다. 문제가 생길 때마다 관계부처 회의를 여는 방식으로는 기업 시간표를 맞출 수 없다. 단계별 책임 기관과 최종 결정권자를 정해 둬야 한다. 정부가 내놓아야 할 것은 ‘한 달 안에 후보지 지정’이라는 숫자보다 공장 가동일까지 이어지는 전체 공정표다. 후보지 선정과 산단 승인, 토지보상, 부지 조성, 송전망과 용수관로, 도로와 철도 건설을 하나의 일정표에 담아야 한다. 각 단계의 완료 시점과 책임 부처를 공개하고 일정이 늦어질 경우의 대응책도 마련해야 한다. 반도체 공장은 산업단지 지정 고시만으로 돌아가지 않는다. 땅과 전기, 물, 도로가 필요한 시점에 함께 준비돼야 생산라인이 움직인다. 후보지를 한 달 안에 정하는 것은 의미 있는 출발이다. 정부의 속도전이 성과를 내려면 그다음 10년을 어디에서 어떻게 줄일 것인지부터 보여줘야 한다.
2026-07-13 16:20:06
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수도권 규제지역 40곳으로 확대…비규제지역 '풍선효과' 재현되나
[경제일보] 정부가 경기 남부 반도체 벨트를 중심으로 추가 규제지역을 지정하면서 수도권 부동산 시장의 흐름 변화에 관심이 쏠리고 있다. 과거 규제 강화 이후 비규제지역으로 수요가 이동했던 ‘풍선효과’가 이번에도 반복될지 주목된다. 12일 업계에 따르면 국토교통부와 경기도는 지난달 30일 화성시 동탄구, 용인시 기흥구, 구리시를 투기과열지구와 조정대상지역, 토지거래허가구역으로 신규 지정했다. 이에 따라 수도권 규제지역은 기존 37곳에서 40곳으로 확대됐다. 서울 25곳은 그대로 유지됐으며 경기도는 12곳에서 15곳으로 늘어났다. 시장에서는 과거 사례를 근거로 비규제지역으로의 수요 이동 가능성을 점치고 있다. 지난해 10·15 부동산 대책 전후 30일간 경기 지역 아파트 거래량을 분석한 결과 비규제지역 거래는 6926건에서 1만1691건으로 약 68.8% 증가했다. 규제를 피하려는 실수요와 투자 수요가 동시에 이동한 결과로 해석된다. 당시에는 화성시가 938건에서 1932건으로 가장 큰 증가폭을 보였으며 고양시와 남양주시, 용인 기흥구, 구리시, 부천시 등에서도 거래가 크게 늘었다. 이들 지역 중 일부가 이번에 규제지역으로 편입되면서 남은 비규제지역이 새로운 대체 투자처로 부상할 가능성이 제기된다. 현재 시장에서는 고양시, 남양주시, 부천시, 김포시 등 서울 접근성이 높거나 광역 교통망이 구축된 지역이 유력한 대체지로 거론된다. 수도권 남부에서는 수원시 권선구 역시 관심 지역으로 꼽힌다. 규제지역에서는 청약 요건이 강화된다. 청약통장 가입 기간 2년 이상, 세대주 요건 충족, 최근 5년 내 당첨 이력 제한 등 까다로운 조건이 적용된다. 반면 비규제지역은 이러한 제한이 상대적으로 완화된다. 특히 전용면적 85㎡ 초과 주택의 경우 100% 추첨제로 공급돼 청약 가점이 낮은 수요자도 당첨 가능성이 있다. 금융 조건에서도 차이가 있다. 규제지역은 계약금 10%와 중도금 대출 보증 1건 제한이 적용되는 반면 비규제지역은 계약금 5%에 보증 2건까지 가능하다. 이러한 차이가 수요 이동을 자극하는 요인으로 작용하고 있다. 이 같은 상황에서 비규제지역에서 분양을 앞둔 신규 단지들에 대한 관심도 높아지고 있다. 롯데건설은 부천시 상동 일원에서 ‘상동역 롯데캐슬 시그니처’를 공급할 예정이며 호반산업은 김포 사우동에서 ‘호반써밋 풍무Ⅲ’를 선보인다. 남양주 진접2지구에서는 ‘남양주 진접 서한이다음’이 분양을 앞두고 있으며 GS건설은 오산 양산동에서 ‘오산헤리티지자이’를 공급할 계획이다.
2026-07-12 15:48:55
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KT, 외부 전문가에 보안전략 맡긴다…AX 전환 앞두고 '신뢰 방어선' 구축
[경제일보] KT가 인공지능 전환(AX) 플랫폼 회사로 도약하기에 앞서 외부 전문가에게 전사 보안전략을 검증받는 체계를 마련했다. AI와 클라우드 사업이 확대될수록 고객 데이터와 기업 시스템을 함께 다루게 되는 만큼 기술 투자만으로는 확보하기 어려운 신뢰를 보안 거버넌스로 뒷받침하려는 행보다. KT(대표이사 박윤영)는 신뢰할 수 있는 정보보호 체계를 구축하기 위해 외부 전문가 협의체인 ‘정보보호 자문위원회’를 출범했다고 12일 밝혔다. 위원회는 KT의 정보보호 전략과 정책을 외부 시각에서 점검하고 AI 보안과 제로트러스트, 클라우드 보안, 침해사고 대응, 보안 기술 혁신 등 전사 정보보안 분야의 개선 방향을 제안한다. 보안 사고가 발생한 뒤 대응하는 방식에서 벗어나 새로운 서비스의 설계 단계부터 위험 요인을 점검하는 예방 중심 체계를 구축하는 것이 목표다. 자문위원에는 박춘식 한국제로트러스트보안협회 이사, 정은수 청주대 디지털보안학과 교수, 곽진 아주대 사이버보안학과 교수, 윤명근 국민대 인공지능학부 교수, 김홍선 김앤장 법률사무소 고문, 박철준 경희대 컴퓨터공학부 교수, 최광희 법무법인 세종 고문이 참여한다. ◆ 개인정보와 정보보안 분리…전문성 높인다 KT는 올해 상반기 개인정보보호 자문위원회를 먼저 신설했다. 개인정보보호 자문위원회가 개인정보의 수집·이용·보관·파기 과정과 처리의 적법성 등 정책·법률 영역을 살핀다면, 새 정보보호 자문위원회는 네트워크와 IT 시스템을 실제 공격으로부터 지키는 기술·전략 분야에 집중한다. 두 위원회를 분리한 것은 개인정보보호와 사이버보안의 전문 영역이 빠르게 복잡해지고 있기 때문이다. 생성형 AI 서비스에서는 이용자가 입력한 데이터의 저장·학습 여부와 해외 이전 가능성을 따져야 한다. 동시에 AI 모델을 속이는 프롬프트 인젝션과 권한 오남용, 클라우드 공급망 공격 등 기존 통신망 보안과 다른 위협에도 대응해야 한다. KT가 추진하는 산업별 AX 플랫폼은 기업과 공공기관의 내부 데이터를 연결해 AI가 업무를 수행하도록 설계된다. 이 과정에서 보안 사고가 발생하면 통신 가입자 정보뿐 아니라 고객사의 영업기밀과 업무 시스템까지 영향을 받을 수 있다. 보안이 지원 기능을 넘어 AX 사업 수주의 전제 조건이 되는 셈이다. ◆ 4조원 투자와 조직 개편…실행력이 관건 KT는 2026년 조직 개편을 통해 IT와 네트워크 등에 분산돼 있던 보안 기능을 정보보안실로 통합했다. 정보보안과 개인정보보호 조직을 분리하고 관련 인력을 확대하는 한편 제로트러스트 원칙에 따라 전사 보안 체계를 다시 설계하고 있다. 향후 3년간 정보보안과 IT 혁신 분야에 4조원을 투자한다는 계획도 내놨다. 최근 3년 투자액의 두 배 수준으로, AX 인프라 확장에 앞서 통신망과 데이터, 클라우드의 신뢰 기반을 강화하겠다는 의미다. 자문위원회의 실효성은 외부 전문가의 권고가 실제 투자와 서비스 설계에 얼마나 반영되는지에 달렸다. 회의 개최 자체보다 보안 취약점 개선과 제로트러스트 적용 범위, 권고사항 이행 결과를 지속해서 점검하는 구조가 필요하다. KT가 자문위원회의 독립성을 유지하고 주요 개선 성과를 투명하게 공개한다면 AX 플랫폼 사업에서 차별화된 신뢰 자산을 확보할 수 있다. 반대로 자문이 내부 검토에 머문다면 대규모 투자와 조직 개편의 효과를 이용자와 기업 고객이 체감하기 어렵다.
2026-07-12 15:48:22
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중국, 곡물 생산 늘리고 재사용 로켓 회수…AI 데이터 시장도 키운다
[경제일보] 중국이 식량 생산을 안정시키는 동시에 재사용 로켓과 인공지능(AI) 기반 데이터 산업을 키우고 있다. 먹거리 공급부터 우주항공, 디지털 기술까지 국가 경쟁력과 직결된 분야에 투자를 집중하는 모습이다. 10일 중국 국가통계국은 올해 여름 곡물 생산량이 1억5074만6000t으로 지난해보다 100만t 늘었다고 10일 밝혔다. 증가율은 0.7%다. 중국 통계로는 3014억9000만근이다. 중국에서 사용하는 1근은 500g으로, 한국의 1근 600g과 차이가 있다. 여름 곡물은 한 해 동안 중국에서 생산되는 모든 곡물을 뜻하지 않는다. 주로 전년도 가을이나 겨울에 심어 이듬해 여름에 거두는 밀과 보리 등을 가리킨다. 중국인의 주요 식재료인 밀가루와 면류의 공급에 영향을 주기 때문에 중국 정부가 중요하게 관리하는 농업 지표 가운데 하나다. 올해 여름 곡물을 재배한 면적은 지난해보다 0.2% 줄었다. 그러나 같은 면적에서 거둔 수확량이 0.8% 증가하면서 전체 생산량은 오히려 늘었다. 여름 곡물의 대부분을 차지하는 밀 생산량은 1억3895만2000t으로 지난해보다 0.6% 증가했다. 밀의 단위면적당 생산량도 0.9% 늘었다. 농사를 지은 땅은 줄었지만 품종과 재배기술 개선 등을 통해 생산성을 높인 결과로 풀이된다. 중국은 세계 최대 수준의 곡물 소비국이다. 기후변화와 국제분쟁, 수출 통제 등으로 해외 식량 공급이 흔들릴 가능성에 대비하려면 일정 수준의 생산량을 자국 안에서 유지해야 한다. 중국 정부가 농업을 단순한 산업이 아니라 국가안보의 문제로 다루는 이유다. 우주항공 분야에서는 재사용 로켓 기술이 한 단계 진전됐다. 창정 10호B 로켓은 10일 낮 12시15분 하이난 상업우주 발사장에서 발사돼 위성을 예정된 궤도에 올려놓았다. 발사 약 6분 뒤 분리된 1단 로켓은 다시 지상 방향으로 내려와 해상 회수 플랫폼에 설치된 그물에 포획됐다. 1단 로켓은 발사 초기에 가장 큰 추진력을 내는 부분이다. 지금까지는 위성을 우주로 보낸 뒤 바다로 떨어뜨리거나 폐기하는 경우가 많았다. 1단 로켓을 온전하게 회수해 정비한 뒤 다시 사용하면 새 로켓을 제작하는 비용과 시간을 줄일 수 있다. 중국이 발사체 1단을 통제된 상태로 회수한 것은 이번이 처음이다. 로켓을 해상 플랫폼의 그물로 받아낸 것도 세계 첫 사례라고 중국항천과기집단은 밝혔다. 착륙 장치를 이용해 로켓을 지면에 세우는 방식과 달리, 플랫폼의 그물이 내려오는 로켓을 붙잡는 방식이다. 창정 10호B는 재사용하는 조건에서도 지구 저궤도에 최대 16t의 화물을 실어 나를 수 있다. 지구 저궤도는 지상과 비교적 가까운 우주 공간으로, 통신위성과 지구관측위성 등이 주로 운용되는 곳이다. 중국은 창정 10호B를 위성 인터넷망 구축과 대형 상업위성 발사에 활용할 계획이다. 수많은 소형 통신위성을 잇달아 발사해 전 세계에 인터넷 서비스를 제공하려면 발사 횟수를 늘리고 비용을 낮춰야 한다. 재사용 로켓은 이런 위성 사업의 경제성을 높이는 핵심 기술로 꼽힌다. AI 산업을 뒷받침하는 데이터베이스 시장도 빠르게 커지고 있다. 9일 발표된 ‘데이터베이스 발전 연구보고서 2026’은 중국 데이터베이스 시장 규모가 2028년 979억7400만위안에 이를 것으로 전망했다. 2025년부터 2028년까지 연평균 13.06%씩 성장한다는 예상이다. 데이터베이스는 은행 거래 내역이나 인터넷 쇼핑몰의 주문 정보처럼 방대한 자료를 저장하고, 필요할 때 빠르게 찾아주는 전산 시스템이다. 스마트폰 앱에서 회원 정보를 확인하거나 카드 결제를 처리하는 과정에도 데이터베이스가 사용된다. AI가 확산되면서 데이터베이스의 역할은 더 커지고 있다. AI가 답변을 만들고 업무를 수행하려면 수많은 자료를 신속하게 불러와 분석해야 하기 때문이다. 과거에는 자료를 보관하는 창고에 가까웠다면, 이제는 AI 서비스를 움직이는 기반 시설로 바뀌고 있다. 보고서에 따르면 2025년 세계 데이터베이스 시장 규모는 1316억달러였다. 중국 시장은 94억9000만달러로 세계 시장의 7.2%를 차지했다. 중국에서 판매되는 상용 데이터베이스 가운데 자국 제품이 차지하는 비중도 70%를 넘어섰다. 식량과 로켓, 데이터베이스는 서로 관계가 없어 보이지만 중국의 산업정책은 같은 방향을 향하고 있다. 식량은 해외 공급망의 충격에 대비하고, 재사용 로켓은 우주 진출 비용을 낮추며, 데이터베이스는 AI 시대의 핵심 기술을 자국 안에서 확보하려는 것이다. 중국이 전통적인 농업 생산과 첨단산업을 동시에 육성하는 배경에는 외부 환경이 달라져도 흔들리지 않는 산업 기반을 만들겠다는 판단이 깔려 있다.
2026-07-10 17:58:06
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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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삼성전자 '실적' vs SK하닉 '실탄'…AI 메모리 패권경쟁 2라운드
[경제일보] AI 반도체 전쟁의 열기가 다시 한국 증시를 흔드는 모습이다. 삼성전자는 역대급 실적으로 돌아왔고, SK하이닉스는 글로벌 자본시장에서 대규모 투자 재원 확보에 나서고 있다. 한쪽은 실적으로, 다른 한쪽은 자금조달로 AI 메모리 패권전 2라운드의 문을 열었다. 역대급 실적으로 돌아온 삼성의 '반격' 삼성전자는 올해 2분기 연결 기준 매출 약 171조원, 영업이익 약 89조4000억원의 잠정 실적을 발표했다. 전년 동기 영업이익 4조6800억원과 비교하면 약 19배 수준이다. 이는 AI 데이터센터 확산으로 D램과 낸드 가격이 뛰고, 고부가 메모리 수요가 폭발한 결과다. 몇 년 전 HBM 경쟁에서 SK하이닉스에 주도권을 내줬다는 평가를 받았던 삼성전자가 다시 메모리 슈퍼사이클의 중심으로 돌아왔다는 신호다. 하지만 시장의 반응은 냉정했다. 삼성전자가 실적을 발표한 지난 7일 코스피는 4.9% 급락했고, 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 각각 6.9%, 6.1% 하락했다. 강한 이익이 이미 주가에 반영됐고, AI 메모리 호황이 얼마나 이어질지에 대한 의문이 커진 영향이다. AI 데이터센터 투자가 과열됐는지, 빅테크의 설비투자가 계속 늘어날지, 메모리 가격 상승세가 언제까지 이어질지가 새로운 질문으로 떠오르고 있는 것이다. 삼성전자와 SK하이닉스의 경쟁은 단순한 HBM 점유율 싸움을 넘어섰다. 이제 승부처는 '누가 더 빨리 고성능 메모리 생산능력을 늘리느냐', '누가 엔비디아와 빅테크 고객의 장기계약을 더 단단히 묶느냐'. '메모리 사이클이 꺾일 때 누가 더 오래 버티느냐'로 옮겨갔다. 삼성전자의 무기는 종합 반도체 체력이다. 삼성전자는 메모리, 파운드리, 시스템LSI, 패키징을 모두 가진 세계에서 드문 기업이다. AI 반도체가 복잡해질수록 칩 하나의 성능보다 메모리, 로직, 패키징을 함께 묶는 능력이 중요해진다. 삼성전자는 HBM에서 SK하이닉스에 먼저 밀렸지만, 메모리 전반의 가격 상승과 낸드 회복, 범용 D램 수요 반등을 동시에 누릴 수 있는 구조를 갖고 있다. 반면 삼성전자는 HBM 초반 주도권을 놓쳤다. AI 가속기 시장에서 엔비디아 공급망의 신뢰를 먼저 얻은 쪽은 SK하이닉스였다. 삼성전자의 2분기 호실적에도 시장에서 '삼성이 AI 메모리의 가장 중요한 고객에게 가장 중요한 제품을 가장 안정적으로 공급할 수 있는가'라는 질문이 나오는 이유다. HBM 선점한 SK, 자본시장서 실탄 확보 SK하이닉스는 다른 길을 걷고 있다. SK하이닉스는 미국 주식 매각을 시작했고 280억7000만 달러(한화 약 43조원) 자금 조달을 추진하고 있다. 해당 자금은 국내 신규 반도체 공장 건설과 첨단 장비 확보에 쓰일 가능성이 크다. AI 메모리 수요가 폭증하는 시점에 글로벌 투자자 자금을 끌어와 생산능력 확대에 투입하겠다는 전략이다. HBM 선점으로 얻은 시장 신뢰를 자본시장으로 확장하려는 승부수다. SK하이닉스의 강점은 집중력이다. 삼성전자가 메모리와 파운드리, 모바일과 가전까지 거대한 포트폴리오를 가진 기업이라면, SK하이닉스는 메모리 한 분야에서 더 집중적으로 대응하고 있다. 특히 HBM에서는 엔비디아 공급망을 선점하며 'AI 시대 메모리 강자' 이미지를 굳혔다. HBM은 단순히 많이 만드는 제품이 아니다. 고객의 AI 가속기 설계 일정에 맞춰 성능, 발열, 전력 효율, 패키징을 함께 맞춰야 한다. SK하이닉스는 이 고객 맞춤형 대응에서 앞섰다는 평가를 받았다. 다만 SK하이닉스의 대규모 자금 조달은 기회이자 동시에 부담이다. AI 메모리 호황이 길게 이어지면 선제 투자는 격차 확대의 무기가 되지만, 반대로 빅테크의 AI 투자가 둔화하거나 메모리 공급이 한꺼번에 늘어나면 대규모 설비투자는 고정비 부담으로 돌아올 수 있다. 호황 이후 겨누는 장기전 두 기업 모두 사이클 방어가 숙제다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 메모리 기업들은 다운사이클 위험을 줄이기 위해 장기계약과 '테이크 오어 페이(Take or Pay)' 방식의 계약을 활용하고 있다. 이런 계약이 전체 매출을 모두 방어하는 것은 아닌 만큼 공급과잉이 현실화될 경우 충격을 완전히 막기는 어렵다. 때문에 삼성전자와 SK하이닉스의 전쟁은 '누가 더 많이 버느냐'만의 문제가 아니다. 삼성전자는 실적으로 자신이 여전히 '메모리 강자'임을 증명해야 하고, SK하이닉스는 HBM 선점이 일시적 우위가 아니라 장기 경쟁력임을 입증해야 한다. 투자 포인트도 다르다. 삼성전자는 반도체 전체 체력과 포트폴리오 회복력이 강점이다. 메모리 가격 상승이 D램과 낸드 전반으로 번지면 삼성의 이익 레버리지는 더 커진다. 파운드리와 시스템반도체 부진이 부담이지만, 반대로 이 부문이 회복하면 실적 개선의 추가 여지도 생긴다. SK하이닉스는 HBM과 고성능 D램에 더 집중된 기업이다. AI 서버 수요가 계속 강하면 이 집중력이 더 큰 프리미엄으로 돌아온다. 문제는 시장이 더 이상 '좋은 숫자'만으로 만족하지 않는다는 점이다. 삼성전자의 2분기 잠정 실적은 압도적이지만, 주가는 흔들렸다. 이는 투자자들이 이미 AI 호황을 주가에 상당 부분 반영했고, 이제는 다음 국면을 보기 시작했다는 뜻이다. AI 메모리 슈퍼사이클이 2027년 이후에도 지속될지, 가격 상승이 얼마나 이어질지, 고객의 장기계약이 실제 방어막이 될지가 중요해졌다. 한국 반도체 산업 전체로 보면 두 기업의 경쟁은 축복이자 부담이다. 삼성과 SK하이닉스가 동시에 대규모 투자를 집행하면 국내 장비·소재·부품 생태계는 커진다. 용인, 평택, 청주 등 반도체 거점의 산업적 무게도 커진다. 하지만 같은 방향으로 너무 많은 투자가 몰리면 사이클 하강기에 충격도 커진다. 반도체 산업은 국가 전략산업이지만, 동시에 가장 냉정한 사이클 산업이다. 업계 관계자는 "삼성전자와 SK하이닉스 모두 지금은 강하지만, 진짜 승부는 가격이 오를 때가 아니라 가격이 흔들릴 때 드러난다"며 "AI 메모리 2라운드는 생산능력, 고객계약, 자금조달, 사이클 방어력까지 모두 겨루는 장기전"이라고 했다. 이어 "AI는 더 많은 메모리를 요구하고, 시장은 더 많은 증거를 요구하는 상황에서 '이익을 얼마나 오래 지속할 수 있는가'라는 질문이 승패를 가르게 될 것"이라고 덧붙였다. [아주경제 2026년 07월 09일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-07-09 09:00:00
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'페이즈 펜타킬도 소용없었다'…T1, G2에 3:1 패배
[경제일보] T1이 유럽 대표 G2 e스포츠에 충격적인 패배를 당하며 MSI를 향한 여정이 멈추게 됐다. T1의 '페이즈' 김수환의 맹활약에도 불구하고 시리즈 내내 G2의 치밀한 밴픽과 운영을 극복하지 못하며 무릎을 꿇었다. 8일 T1은 '2026 리그 오브 레전드 미드 시즌 인비테이셔널(MSI)' 브래킷 스테이지에서 G2 e스포츠에 세트스코어 1대 3으로 패배했다. LCK 대표팀인 T1은 우승 후보로 평가받았지만 유럽 대표 G2의 전략적인 운영과 라인 주도권 싸움에 고전하며 예상 밖의 결과를 받아들었다. 1세트는 T1이 후반 캐리 조합을 선택했지만 G2의 운영을 끝내 넘어서지 못했다. T1은 초반부터 굴려야 하는 조합을 구성했지만 G2가 주요 오브젝트와 교전마다 흐름을 끊으면서 원하는 템포를 만들지 못했다. 원거리 딜러 '페이즈' 김수환의 직스는 6코어를 완성하며 후반 화력을 갖췄지만, G2는 탑 '브로큰블레이드' 세르겐 첼리크와 원거리 딜러 '한스 사마' 스티븐 리브의 투 원거리 딜러 조합을 중심으로 강력한 화력을 구축했다. 또한 정글 '스큐몬드' 뤼디 세망의 자르반과 미드 '캡스' 라스무스 뷘터의 애니비아가 T1의 공세를 저지해 T1은 끝내 반격 기회를 만들지 못하고 첫 세트를 내줬다. 2세트는 밴픽 단계부터 T1이 어려운 구도를 맞이했다. G2는 탑 후픽을 활용해 탑 라인 상성을 유리하게 가져갔고, 브로큰블레이드가 초가스를 선택해 T1 '도란' 최현준의 요릭을 상대로 2세트 끝까지 우위를 유지했다. 라인전 주도권을 확보한 G2는 이를 오브젝트와 운영으로 연결했고, T1은 사이드와 전면전 운영에서 계속 밀리며 경기 내내 반전을 만들지 못했다. 결국 G2는 안정적인 운영으로 2세트까지 가져가며 T1을 벼랑 끝으로 몰았다. 탈락 위기에 몰린 T1은 3세트에서 반격에 성공했다. 이번에도 G2가 후픽을 활용해 탑 라인 우위를 확보했지만 T1은 자야-라칸 조합을 완성하며 한타 중심의 조합을 선택했다. 경기 중반까지는 G2가 유리한 흐름을 이어갔고 용 둥지 앞에서 진행된 한타에서도 승리하며 우위를 점했다. 3세트의 승부를 가른 장면은 바론 한타 직전이었다. 페이즈의 자야가 캡스의 오로라를 솔로킬하며 수적 우위를 만들었고, 이를 바탕으로 바론 전투에서 승리했다. 이후 자야가 폭발적인 화력을 앞세워 후반 교전을 장악했고, T1은 그대로 경기를 마무리하며 시리즈를 이어갔다. 4세트에서는 다시 G2의 운영이 빛났다. 페이즈의 케이틀린은 펜타킬을 기록하며 폭발적으로 성장했고 이를 기반으로 T1이 경기 주도권을 잡는 듯했다. 다만 G2는 브로큰블레이드의 클래드를 앞세워 사이드 라인을 지속적으로 압박하며 운영 싸움으로 경기를 끌고 갔다. 이 과정에서 G2는 네 번째 드래곤까지 확보하며 영혼을 완성했고, 이후 바론 버프까지 손에 넣으며 경기 흐름을 완전히 뒤집었다. 성장 한계에 도달한 케이틀린을 직접 상대하기보다 다른 라인에서 이득을 쌓는 운영을 선택한 G2는 불필요한 정면 교전을 피하면서 글로벌 골드 격차를 벌렸다. 결국 바론 버프를 앞세운 G2는 T1의 억제기 3곳을 모두 파괴한 뒤 넥서스를 공략하며 시리즈를 3대 1 승리로 마무리했다. 이번 시리즈는 G2가 밴픽 단계에서 지속적으로 탑 라인 상성을 유리하게 설계하고, 이를 사이드 운영과 오브젝트 장악으로 연결한 것이 승부를 가른 것으로 평가된다. 반면 T1은 페이즈가 직스와 자야, 케이틀린으로 뛰어난 개인 기량을 선보였지만, 운영 단계에서 G2의 전략을 끝내 극복하지 못해 T1은 G2에 세트스코어 1대 3으로 패하며 MSI에서 탈락했다.
2026-07-08 19:12:32
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AI도 해킹당한다…정부, 프롬프트 공격 막는 보안 매뉴얼 냈다
[경제일보] 정부가 인공지능(AI) 서비스 보안 위협에 대응하기 위한 실무 매뉴얼을 내놨다. AI가 금융, 의료, 공공, 제조, 통신 등 주요 산업으로 빠르게 확산되면서 프롬프트 인젝션과 권한 오남용, 데이터 유출 같은 새로운 공격에 대응할 기준이 필요해졌기 때문이다. 과학기술정보통신부는 한국인터넷진흥원(KISA)과 함께 ‘AI 보안 위협 대응 매뉴얼’과 ‘AI 보안 레드티밍 가이드’를 발간했다고 8일 밝혔다. 두 자료는 AI 환경에서 발생할 수 있는 주요 보안 위협을 분류하고 산업 현장에서 활용할 수 있는 점검·대응 절차를 제시하는 데 초점을 맞췄다. AI 보안 위협은 기존 정보보호 체계만으로 충분히 막기 어렵다. 공격자가 AI 모델에 악성 명령을 숨겨 원하는 답변을 유도하는 프롬프트 인젝션, 에이전트 권한을 악용한 데이터 접근, 학습 데이터 유출, 외부 모델과 플러그인 공급망 공격 등이 대표적이다. AI가 스스로 도구를 호출하고 업무를 수행하는 에이전트 형태로 발전할수록 공격 표면도 넓어진다. ‘AI 보안 위협 대응 매뉴얼’은 AI 보안 위험을 데이터, 모델, 에이전트, 공급망, 고성능 모델 등 5개 영역으로 나눴다. 각 영역별 진단 지표를 제시하고 금융, 의료, 공공·행정, 교육, 제조·에너지, 통신, 법률, IT 등 8개 분야별 위협 시나리오와 대응 방안도 담았다. 경영진과 실무자의 활용 방식도 구분했다. 최고경영자 등 C레벨에는 AI 보안 위협의 종류와 실제 사례를 쉽게 설명하고, 보안 담당자와 IT 운영자에게는 위협을 어떻게 진단하고 어떤 기준으로 대응할지 안내한다. AI 도입이 기술 부서만의 일이 아니라 경영 리스크 관리로 옮겨가고 있다는 점을 반영한 구성이다. 함께 발간된 ‘AI 보안 레드티밍 가이드’는 기업 내부에서 AI 보안 점검을 직접 수행해야 하는 실무진을 위한 안내서다. 레드팀은 공격자 관점에서 시스템을 시험해 취약점을 찾아내는 조직이다. 이번 가이드는 AI 레드팀을 기획하고 구성하는 단계부터 준비, 실행, 결과 보고까지 전 과정을 다룬다. 현장 활용성을 높이기 위한 부록도 포함됐다. 레드티밍 체크리스트, 점검 도구, 인력별 직무기술서가 담겼다. 정부 차원에서 여러 산업 분야에 적용 가능한 AI 보안 레드팀 운영 기준을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 이번 가이드는 기업의 AI 도입 속도가 빨라지는 상황에서 나왔다. 생성형 AI를 고객 상담, 문서 작성, 코드 개발, 데이터 분석에 활용하는 기업이 늘고 있지만 보안 검증 체계는 아직 초기 단계인 경우가 많다. 특히 외부 AI 모델과 사내 데이터가 연결될 경우 정보 유출과 권한 관리 문제가 함께 발생할 수 있다. 임정규 과기정통부 정보보호네트워크정책관은 “AI 기술의 확산과 함께 보안 위협도 빠르게 진화하고 있다”며 “이번 가이드가 AI 서비스의 보안 수준을 높이고 현장에서 활용할 수 있는 실질적인 기준이 되기를 기대한다”고 말했다.
2026-07-08 14:09:43