2026.04.12 일요일
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삼성전자 노조, 40.5조원 성과급 요구…삼성전자 노사 갈등 고조 [경제일보] 삼성전자 노동조합이 영업이익의 15%를 성과급으로 요구한 것으로 알려지면서 노사 갈등이 고조되고 있다. 실적 개선 국면에서 성과 배분을 둘러싼 논쟁이 본격화되면서 향후 협상 결과가 노사 관계의 주요 변수로 떠오르고 있다. 12일 업계에 따르면 삼성전자가 최근 올해 1분기 잠정 실적을 발표한 이후 노동조합은 반도체 사업 연간 영업이익을 270조원 수준으로 가정하고 약 40조5000억원을 성과급 재원으로 마련해야 한다고 주장했다. 이는 연간 영업이익의 15% 규모다. 증권가에서는 올해 삼성전자 연간 영업이익이 최대 300조원에 달할 수 있다는 전망도 나오고 있다. 이를 반영하면 성과급 규모는 약 45조원 수준까지 확대된다. 1분기 잠정 매출이 57조2000억원으로 역대 최대 수준을 기록한 이후 실적 기대감이 커지면서 성과급 요구도 함께 증가한 것으로 분석된다. 특히 반도체 업황 회복 기대감과 인공지능(AI) 반도체 수요 확대 전망이 더해지면서 연간 실적에 대한 기대감이 높아지고 있는 상황이다. 노조 요구안이 현실화될 경우 주주 배당 규모와 비교해도 상당한 수준이다. 삼성전자는 지난해 특별 배당을 포함해 약 11조1000억원을 주주들에게 배당했다. 노조가 요구하는 성과급 규모는 이보다 약 4배 많은 수치다. 이는 성과급이 주주 환원 정책보다 더 큰 규모가 되는 것으로 향후 투자자 반발 가능성도 제기된다. 또한 해당 요구안은 연구개발 투자 규모를 넘어서는 수준이기도 하다. 삼성전자의 지난해 연구개발비는 약 37조7000억원 규모로 노조가 요구한 성과급 재원은 이를 상회하는 수치다. 이에 반도체 업황 회복 국면에서 시설 투자와 차세대 기술 확보를 위한 대규모 투자 필요성이 커지는 상황에서 재무적 부담이 확대될 수 있다는 우려도 나온다. 투자 재원 확보와 주주 환원 정책 사이에서 회사의 부담이 커질 수 있는 것이다. 노사 갈등은 향후 더욱 확대될 것으로 전망된다. 노조는 지난달 말 교섭 중단을 선언했으며 오는 23일 평택캠퍼스에서 결의대회를 열 계획이다. 이후 협상이 타결되지 않을 경우 내달 21일부터 오는 6월 7일까지 총파업을 진행한다는 방침이다. 총파업이 현실화될 경우 반도체 생산 차질 가능성도 배제할 수 없어 업계의 관심이 집중되고 있다. 최근 삼성전자 노사 관계는 성과급과 임금 체계를 둘러싸고 지속적으로 갈등을 빚어왔다. 특히 반도체 업황 변동에 따라 성과급 규모가 크게 달라지는 구조가 반복되면서 성과급 기준을 보다 명확히 해야 한다는 요구가 꾸준히 제기돼 왔다. 이번 요구 역시 실적 개선 기대감이 반영된 결과로 풀이된다. 실적 개선 기대감이 커지는 상황에서 성과급 요구 수준이 높아지면서 삼성전자의 노사 협상이 주요 변수로 떠오르고 있는 것으로 분석된다. 노동계에서는 삼성의 성과급 구조가 글로벌 기술 기업과 비교해도 개선 여지가 있고 삼성전자가 막대한 매출을 기록하는 상황에서 직원들의 성과 보상 체계 역시 경쟁력 있는 수준으로 정비해야 한다고 지적한다. 박용락 전국금속노동조합연맹 사무처장은 지난해 9월 기자회견에서 "삼성의 눈부신 성장은 노동자들의 끊임없는 혁신을 위한 노력이 있어 가능했다"며 "삼성의 성장과 이익은 노동자와 함께 만들어낸 결심이며 그 성과가 노동자에게 돌아가는 것은 너무나도 당연한 일"이라고 말했다.2026-04-12 17:52:16
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美·中에 밀린 日 'AI 연합'으로 승부수…소뱅·소니·혼다 등 결집 [경제일보] 일본 주요 기업들이 연합 형태로 인공지능(AI) 개발사 설립에 나섰다. 미국과 중국 중심으로 형성된 AI 경쟁 구도 속에서 대형 모델 개발과 산업 적용을 동시에 추진하며 기술 자립 기반을 구축하려는 움직임으로 해석된다. 12일 요미우리신문에 따르면 소프트뱅크, NEC, 혼다, 소니 등 4개 기업은 공동으로 일본 AI 기반모델 개발사를 설립했다. 일본 주요 기업이 컨소시엄 형태로 AI 모델 개발에 나선 것은 이례적인 사례로 꼽힌다. 이 회사는 조 단위(트릴리언급) 파라미터 규모의 대형 AI 모델 개발을 추진한다. 단순 생성형 AI를 넘어 로봇을 제어할 수 있는 차세대 AI 개발을 목표로 한다. 제조와 로보틱스 분야에서 축적된 기술을 AI와 결합해 활용 범위를 확대하려는 전략이다. 역할 분담도 구체화됐다. 소프트뱅크와 NEC는 AI 기반 모델 개발을 맡고, 소니와 혼다는 이를 자동차, 로봇, 게임, 반도체 등 자사 사업 영역에 적용하는 구조다. 개발과 활용을 분리해 상용화 속도를 높이겠다는 접근으로 풀이된다. 지분 구조는 산업 전반이 참여하는 형태로 설계됐다. 일본제철, 미쓰비시UFJ은행, 미쓰이스미토모은행, 미즈호은행 등 주요 기업과 금융기관이 소액 주주로 참여해 투자 기반을 넓혔다. 해당 개발사는 일본 경제산업성이 추진하는 AI 지원 사업에 참여할 계획이다. 이 사업은 2026회계연도부터 5년간 총 1조엔(약 9조3000억원) 규모로 진행되며, 국산 AI 개발 기업 등을 대상으로 지원이 이뤄진다. 경영은 소프트뱅크에서 AI 개발을 담당하던 인사가 맡는다. 기존 대형 IT 기업에서 축적된 개발 경험을 바탕으로 단기간 내 모델 구축에 속도를 낼 것으로 예상된다. 이번 연합은 글로벌 AI 경쟁 구도 변화에 대응하기 위한 전략으로 해석된다. 현재 대형 AI 모델 개발은 미국과 중국 기업이 주도하고 있으며, 일본 기업은 상대적으로 후발 주자에 속한다. 특히 일본은 로봇과 제조 분야에서 강점을 보유하고 있어 AI 적용 영역에서 차별화를 시도하고 있다. 요미우리신문은 “AI 모델 개발에서는 미국과 중국이 앞서 있지만, 피지컬 AI 분야에서는 일본이 경쟁력을 보유한 것으로 평가된다”며 “대형 국산 AI와 활용 체계를 구축해 추격에 나설 것”이라고 전했다.2026-04-12 16:07:02
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한은 "반도체 호황 최소 내년 상반기까지…AI 투자 둔화가 전환 변수" [경제일보] 글로벌 반도체 경기가 인공지능(AI) 투자 확대에 힘입어 확장 흐름을 이어가는 가운데 한국은행이 최소 내년 상반기까지 상승세가 이어질 수 있다는 전망을 내놨다. 다만 투자 수익성과 금융 여건 변화에 따라 사이클 전환 시점이 달라질 수 있다는 분석이다. 12일 한국은행에 따르면 이번 반도체 사이클은 과거 확장기와 비교해 수급 불균형이 더 크고, 지속 기간도 길어지는 특징을 보이고 있다. AI 인프라 투자 확대가 메모리 수요를 끌어올리면서 기존과 다른 확장 구조가 형성된 영향이다. 현재 시장은 데이터센터 구축과 고성능 컴퓨팅 수요 증가를 기반으로 움직이고 있다. 메모리 반도체를 중심으로 수요가 빠르게 늘어나며 공급 대비 수요 우위 흐름이 이어지는 상황이다. 다만 이 같은 확장 국면의 지속 기간은 고정적이지 않다. 한국은행은 AI 투자 확대가 이어지고 있는 현 상황을 전제로 하면서도 투자 효율성과 금융 환경 변화에 따라 사이클 전환 시점이 달라질 수 있다고 설명했다. 하락 전환 시점을 좌우할 변수로는 △AI 투자 수익성 △글로벌 빅테크의 자금 조달 여건 △AI 모델의 기술 효율성 △메모리 업체의 증설 속도 △중국 기업의 추격 등이 제시됐다. 수요 측면에서는 AI 인프라 투자 지속 여부가 핵심 변수로 꼽힌다. 시장 관심이 투자 확대에서 실제 수익 창출 가능성으로 이동하는 시점이 내년 이후가 될 가능성이 높다는 판단이다. 이 경우 현재와 같은 속도의 투자 확대는 이어지기 어렵다고 분석했다. 금융 환경도 부담 요인이다. 고수익을 추구하는 자금이 AI 인프라로 유입되는 흐름이 이어지고 있지만, 금융 여건이 급격히 악화될 경우 일부 투자에서 집행 지연이나 축소로 이어질 가능성이 있다. 최근 사모 신용 시장에서 환매 중단 사례가 발생한 점도 리스크로 언급됐다. 또한 동일한 성능을 더 적은 연산 자원으로 구현하는 효율성 개선이 이어질 경우, 데이터센터 투자 규모와 메모리 수요 증가 속도가 조정될 가능성이 제기된다. 공급 측면에서는 증설 속도가 변수로 작용한다. 삼성전자와 SK하이닉스 등 주요 메모리 업체들이 생산능력 확대에 나설 경우 공급 여력이 빠르게 늘어날 수 있다. 여기에 중국 기업의 기술 추격 속도도 중장기 변수로 꼽힌다. 지정학적 리스크의 영향은 현 단계에서 제한적이라는 평가다. 유가 상승과 금리 변동성 확대에도 불구하고 데이터센터 투자 계획이 지연되거나 메모리 공급이 축소되는 움직임은 아직 나타나지 않고 있다는 설명이다. 다만 전쟁 상황이 심화될 경우에는 영향이 확대될 수 있다. 글로벌 경기 둔화로 이어질 경우 반도체 수요 감소로 연결될 수 있고, 공급망 차질 가능성도 배제할 수 없다. 현재 반도체 시장은 AI 투자 확대라는 단일 동력에 크게 의존하는 구조다. 투자 중심의 확장 국면이 이어지는 만큼 사이클의 지속성과 변동성이 동시에 커진 상태로 평가된다. 한국은행은 내년 이후 수익성 검증 단계에서 투자 지속 여부가 반도체 경기 방향을 가를 핵심 변수로 작용할 것으로 봤다.2026-04-12 15:19:04
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의료 AI 인허가 3년 새 2.5배…판독 넘어 '소견서 생성'으로 확장 [경제일보] 국내 의료 인공지능(AI) 시장이 인허가 확대와 기술 고도화를 동시에 거치며 빠르게 성장하고 있다. 영상 판독 보조 중심이던 기능이 텍스트 기반 소견서 생성 단계까지 확장되면서 적용 범위가 진단 전 과정으로 넓어지는 흐름이다. 기업 간 개발 경쟁과 제도 변화가 맞물리며 의료 AI의 임상 활용도가 본격적으로 시험대에 오를 가능성이 제기된다. 12일 식품의약품안전처에 따르면 AI 기반 소프트웨어 의료기기 허가·인증·신고 건수는 2023년 62건에서 2024년 108건으로 늘었고, 2025년에는 157건으로 확대됐다. 2026년 1분기에도 55건이 집계되며 증가 흐름이 이어지고 있다. 시장 확대는 기술 진화와 맞물려 나타난 흐름이다. 기존 의료 AI가 흉부 X선 등 영상에서 병변 위치나 질환 유무를 표시하는 보조 기능에 집중했다면, 최근에는 생성형 AI를 활용해 판독 결과를 문장 형태로 제시하는 단계로 발전하고 있다. 숨빗AI의 ‘AIRead-CXR’은 생성형 AI 기반 디지털의료기기로 식약처 허가를 받은 사례다. 이 제품은 흉부 X선 영상을 분석한 뒤 이상 소견을 텍스트 형태의 예비 판독문으로 제공한다. 시각적 정보 제공을 넘어 판독 문서 작성 과정까지 지원하는 구조로 기능이 확장된 것이다. 딥노이드의 ‘M4CXR’도 유사한 흐름을 보인다. 이 제품은 흉부 X선 영상 분석을 통해 다수 질환과 영상 소견을 도출하고 판독 소견서 초안을 생성하는 기능을 갖췄다. 생성형 AI 기반 의료기기 가운데 최초로 혁신의료기기 지정을 받은 이후 현재 인허가 절차가 진행 중이다. 영상 진단 분야에서는 정밀도 고도화가 이어지고 있다. 루닛은 3차원 유방단층촬영술(DBT) AI 영상분석 솔루션을 허가받으며 기존 2차원 영상 대비 진단 정확도를 높이는 방향으로 기술을 발전시키고 있다. 해당 제품은 입체 영상을 기반으로 병변 탐지 효율을 개선하는 데 초점이 맞춰져 있다. 이 같은 기술 확장은 실적에도 반영되고 있다. 루닛은 2025년 연결 기준 매출 831억원을 기록해 전년 대비 증가했다. 뷰노도 심전도 데이터를 활용해 콩팥 기능 저하를 선별하는 ‘뷰노메드 딥ECG 키드니’를 허가받으며 2025년 매출 348억원을 기록, 전년 대비 성장세를 유지했다. 시장 참여 기업도 빠르게 늘고 있다. 쓰리빌리언은 유전체 분석 기반 희귀질환 진단 영역을 공략하고 있으며, 노을은 혈액 및 암 진단 자동화 분야에서 사업을 확대하고 있다. 의료 AI 적용 영역이 영상 중심에서 다양한 진단 데이터로 확장되는 구조다. 다만 임상시험계획 승인 건수는 감소했다. 2023년 59건에서 2024년 56건으로 줄었고, 2025년에는 38건으로 감소했다. 2026년 1분기 승인 건수는 7건이다. 이는 데이터 기반 임상시험 일부가 제도 변화로 승인 대상에서 제외된 영향으로 해석된다. 실제 임상 활동 자체가 축소됐다고 단정하기는 어렵다는 설명이다. 의료 AI 시장은 인허가 확대와 함께 기술 적용 범위가 진단 전 과정으로 확장되는 국면에 들어섰다. 병변 탐지 중심의 보조 도구에서 판독 초안과 소견서 생성까지 기능이 확장되면서 의료진의 업무 효율 개선 가능성도 함께 거론된다. 동시에 생성형 AI 결과의 정확성, 책임 범위, 임상 적용 방식에 대한 검증 필요성도 병행되고 있다.2026-04-12 13:51:15
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![[정보운의 강철부대] 데이터는 원유다…AI 산업, 무상 원료 끝나면 밸류체인 뒤집힌다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/10/20260410144457700686.jpg)
데이터는 원유다…AI 산업, '무상 원료' 끝나면 밸류체인 뒤집힌다 ※ '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] 글로벌 생성형 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 '로봇세' 도입 등 세제 개편을 제안하며 AI 산업의 부 재분배 필요성을 제기한 가운데 시장의 시선은 오히려 AI 산업의 '원가 구조'로 향하고 있다. 그동안 사실상 무상에 가까웠던 데이터 활용 방식이 한계에 부딪히면서 AI 산업이 기술 경쟁을 넘어 자원 산업으로 성격을 바꿔가고 있다는 분석이 나온다. 업계에 따르면 오픈AI는 최근 '지능 시대의 산업 정책' 제안서를 통해 △자동화된 노동에 대한 과세 △고소득 자본 과세 강화 △공공기금 조성 등을 골자로 한 정책 방향을 제시했다. AI 확산으로 노동 소득은 줄고 자본 소득은 증가하는 구조가 고착화될 수 있다는 판단에서다. 표면적으로는 초지능 시대에 대비한 정책 제안이지만 산업 현장에서는 이보다 더 근본적인 질문이 제기된다. AI를 움직이는 핵심 원료인 데이터가 누구의 것이며, 기업이 이를 어떤 경로로 확보하고 있는지 그리고 그 활용에 대해 정당한 대가가 실제로 지급되고 있는지에 대한 문제다. 특히 뉴스·출판물·이미지·개인정보 등 다양한 형태의 데이터가 학습 과정에 광범위하게 활용되는 가운데 데이터 생산 주체와 활용 주체 간 권리·보상 체계가 명확히 정립되지 않았다는 점이 산업 전반의 구조적 쟁점으로 부상하고 있다. 현재 AI 산업은 반도체·전력기기·정유 등 전통 제조업과 달리 명확한 원가 체계를 갖추지 않은 채 성장해왔다. 철강 산업이 철광석 가격에, 정유 산업이 원유 가격에 수익성이 좌우되는 것과 달리 AI 기업들은 뉴스, 출판물, 이미지, 개인 데이터 등 핵심 자원을 사실상 무상에 가깝게 활용해왔다. 이 같은 무상 원료 구조는 AI 산업의 고수익성을 떠받친 핵심 기반이었다. 막대한 비용이 드는 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM) 등 연산 인프라에는 비용을 지불하면서도 정작 모델 성능을 좌우하는 데이터에는 가격이 매겨지지 않는 '밸류체인 비대칭'이 고착화된 셈이다. 하지만 이 구조는 점차 균열을 보이고 있다. 글로벌 언론사와 출판사들이 AI 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기하고 각국에서 개인정보 보호 규제가 강화되면서 데이터 활용에 대한 정당한 대가를 요구하는 움직임이 확산되고 있다. 데이터가 더 이상 공짜가 아닌 가격이 붙는 자원으로 전환될 가능성이 커지고 있는 것이다. 이 경우 AI 산업의 수익 구조는 근본적으로 달라질 수밖에 없다. 지금까지는 데이터 비용이 거의 반영되지 않았던 만큼 사용료가 제도화되면 기업별 비용 부담과 수익성 격차가 빠르게 드러날 가능성이 크다. 데이터 확보 능력과 비용 관리 역량이 곧 경쟁력으로 직결되는 구조로 전환되는 셈이다. 최근 논의되는 '로봇세' 역시 이러한 흐름과 맞닿아 있지만 업계에서는 방향이 다소 어긋나 있다는 지적도 나온다. 자동화로 인한 이익을 사후적으로 과세해 분배하겠다는 취지이지만 시장에서는 사후 과세 이전에 데이터 제공 주체에 대한 사전 보상 체계가 우선이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. AI 기업들이 공공기금 조성이나 수익 공유를 제안하고 있지만 이는 미래 분배 구조에 초점이 맞춰져 있을 뿐 현재 발생하고 있는 저작권 침해, 개인정보 활용, 노동 대체 과정에서의 보상 문제에 대한 직접적인 비용 부담 논의는 제한적이라는 평가다. 결국 AI 산업은 현 시점 '기술 경쟁'에서 '자원 경쟁'으로 넘어가는 분기점에 서 있다. 반도체가 연산 능력을, 데이터가 성능과 수익성을 좌우하는 구조에서 데이터는 더 이상 부수적 요소가 아닌 핵심 원료로 자리 잡고 있다. 업계에서는 데이터 사용료 체계가 본격 도입될 경우 AI 기업의 사업 모델과 시장 내 경쟁 구도 전반이 다시 짜일 것으로 보고 있다. 데이터 확보 전략, 비용 설계, 그리고 이를 둘러싼 규칙을 누가 먼저 정립하느냐가 향후 산업 주도권을 가르는 핵심 변수가 될 것이라는 전망이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 산업의 경쟁 기준은 이미 바뀌고 있다. 연산 능력과 알고리즘 성능이 시장을 좌우하던 시대를 지나 데이터 확보 방식과 비용 구조 설계가 기업의 성패를 가르는 '원가 경쟁' 단계로 전환되는 흐름이다. 더 이상 중요한 것은 연산 속도만이 아니다. 데이터의 출처를 정당하게 확보하고 그 대가를 설계할 수 있는 능력, 그리고 이를 지속 가능한 비용 구조로 통제할 수 있는 역량이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 기술이 아니라 데이터를 둘러싼 질서를 설계할 수 있는 기업만이 다음 판에서 살아남는다.2026-04-12 08:00:00
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![[視線] 평균으로 수렴하는 세계](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/11/20260411194554802735.jpg)
평균으로 수렴하는 세계 우리는 정보의 과잉 시대를 산다. 손안의 스마트폰만 열면 뉴스와 영상, 음악과 지식이 끝없이 쏟아진다. 유튜브와 틱톡은 사용자가 좋아할 만한 콘텐츠를 실시간으로 추천하고, 생성형 인공지능은 질문 하나에 그럴듯한 답변을 즉시 내놓는다. 겉으로 보면 인류는 과거 어느 때보다 풍요로운 정보 환경을 손에 넣은 듯하다. 그러나 이 편리함의 이면에는 되짚어야 할 문제가 있다. 우리는 정말 더 넓은 세계를 만나고 있는가. 추천 알고리즘은 본래 사용자 편의를 높이기 위해 설계됐다. 이용자가 선호하는 콘텐츠를 빠르게 제시하고, 불필요한 탐색의 시간을 줄여주는 것이 목적이다. 하지만 실제 작동 방식은 다르다. 알고리즘은 사용자가 오래 본 영상, 멈춘 장면, 반복 시청한 주제를 바탕으로 취향을 추정하고, 그 취향을 다시 강화하는 방향으로 작동한다. 여기서 문제는 아직 접하지 못한 관심사, 아직 좋아해본 적 없는 분야, 아직 열어보지 않은 가능성이 점점 배제된다는 점이다. 낯선 것과의 우연한 조우는 줄어들고, 익숙한 것의 반복만 남는다. "우연한 발견과 낯선 충격은 비효율로 취급되고, 대신 익숙함과 반복이 화면을 채운다." 생성형 인공지능도 이 구조와 무관하지 않다. AI는 방대한 언어 데이터를 학습해 가장 개연성 높은 문장을 만들어낸다. 그 결과 답변은 대체로 매끄럽고 안정적이며 평균적이다. 물론 이것은 장점이기도 하다. 일정 수준 이상의 품질을 빠르게 확보할 수 있고, 누구나 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 동시에 평균 바깥의 문장, 비정형의 통찰, 낯설지만 강한 사유는 밀려난다. 원래 새로운 생각은 다수가 이미 동의한 자리에서 나오지 않는다. 시대를 흔드는 관점은 대개 평균의 바깥, 익숙함의 바깥에서 출현한다. 결국 오늘의 기술은 두 방향에서 같은 경향을 강화하고 있다. 플랫폼 알고리즘은 인간의 취향을 평균으로 묶고, 생성형 AI는 인간의 언어를 평균으로 다듬는다. 취향은 예측 가능한 패턴이 되고, 문장은 무난한 결론으로 수렴한다. 안전하고 효율적이라는 점에서 기업과 플랫폼에는 이상적일지 모른다. 그러나 인간의 성장과 창조성까지 그 논리로 설명할 수는 없다. 인간은 원래 효율만으로 성장하지 않는다. 우연히 집어 든 책 한 권, 무심코 넘기다 멈춘 기사 한 줄, 전혀 관심 없던 분야에서 느닷없이 마주한 충격이 한 사람의 세계를 바꾸기도 한다. 발견은 언제나 비효율의 영역에서 시작됐다. 그런데 오늘의 플랫폼은 그 비효율을 제거하는 데 능숙하다. 사용자가 헤매지 않도록 돕는 대신, 사용자가 스스로의 바깥으로 나갈 기회까지 줄여버린다. 문제는 단지 비슷한 콘텐츠만 보게 된다는 데 있지 않다. 더 본질적인 문제는 인간이 점점 과거의 데이터로 규정되는 존재가 되어간다는 점이다. 플랫폼은 “당신은 이런 것을 좋아할 사람”이라고 말하고, AI는 “사람들은 대체로 이렇게 말한다”고 답한다. 그 결과 우리는 더 빠르게 만족하지만, 덜 놀라고 덜 방황하며 덜 발견하게 된다. 세상을 좁게 보는 것만이 아니라, 자기 자신을 새롭게 갱신할 가능성마저 줄어드는 것이다. 기술은 인간을 확장할 때 진보가 된다. 그러나 편의를 높이는 과정에서 가능성까지 축소한다면, 그것은 진보라기보다 정교한 관리에 가깝다. 지금 우리에게 필요한 것은 더 정확한 추천만이 아니다. 평균 밖의 문장, 예측 밖의 만남, 그리고 나를 내가 아는 범위 밖으로 이끄는 우연의 복원이다. 인간은 원래 규정된 존재가 아니라, 아직 열려 있는 존재이기 때문이다.2026-04-11 19:54:46
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생성형 AI 확산에 채용 시장 변화…AI 인재 수요 급증 [경제일보] AI 인재 확보 경쟁이 본격화되면서 채용 시장 전반에서 인공지능(AI) 관련 인재 수요가 빠르게 확대되고 있다. 생성형 AI 도입이 기업 전반으로 확산되면서 연구개발 조직뿐 아니라 서비스 기획, 데이터 분석, 운영 등 다양한 직무에서 AI 인재 확보 경쟁이 본격화되는 모습이다. 10일 잡코리아를 운영하는 웍스피어가 올해 1분기 AI 산업 채용 공고를 분석한 결과 'AI' 키워드가 포함된 채용 공고는 5년 전 대비 112% 증가한 것으로 나타났다. 기업들의 AI 도입이 확대되면서 인재 확보 경쟁이 채용 시장 전반으로 확산되고 있는 것으로 풀이된다. 특히 신입 채용 확대가 두드러졌다. 올해 1분기 AI 관련 신입 채용 공고는 5년 전 대비 162% 증가했다. 과거에는 AI 인재 채용이 경력 중심으로 이뤄졌다면 최근에는 기업들이 장기적인 인재 확보를 위해 신입 채용까지 확대하는 흐름이 나타나는 것으로 분석된다. AI 기술 내재화를 위해 자체 인력 육성 전략을 강화하는 기업이 늘어난 영향으로 풀이된다. 지역별로도 AI 채용 수요는 전국으로 확산되고 있는 것으로 나타났다. 비수도권 지역의 AI 채용 공고 증가율은 232%로 수도권 증가율 110%를 크게 웃돌았다. AI 기술 도입이 대기업뿐 아니라 지역 기반 기업과 제조업, 공공기관 등으로 확대되면서 채용 수요 역시 지역 전반으로 확대되고 있는 것으로 분석된다. 직무별로 보면 AI 서비스 개발자가 18.1%로 가장 높은 비중을 차지했다. 이어 AI·머신러닝 엔지니어 17.9%, 데이터 사이언티스트 17.4%, AI 기획자 13.8%, 데이터 분석가 10.4%, 데이터 엔지니어 10.4% 등의 순으로 나타났다. 단순 개발 직무를 넘어 서비스 기획과 데이터 분석 등 다양한 직군에서 AI 인재 수요가 확대되고 있는 것이다. AI 채용 증가와 동시에 구직자들의 관심도 빠르게 높아지고 있는 것으로 나타났다. 잡코리아에 등록된 AI 분야 공고 지원 수는 올해 3월 기준 전월 대비 36% 증가한 것으로 집계됐다. 공채 시즌과 맞물려 AI 직무에 대한 관심이 확대되면서 구직 활동도 활발해지고 있는 것으로 분석된다. 이에 잡코리아는 AI 채용 시장 확대에 맞춰 관련 서비스 강화에도 나서고 있다. AI 분야 채용 공고를 모은 'AI 잡스' 서비스를 통해 AI 직무 공고와 산업 트렌드 정보를 제공하고 있다. 현재 현대차그룹, 뤼튼테크놀로지스, 에스원 등 1000여개 기업의 AI 채용 공고가 등록된 상태로 알려졌다. 또한 채용 전 과정을 통합 관리할 수 있는 '하이어링 센터'를 도입하고 AI 기반 추천 시스템 '추천 3.0'을 고도화하는 등 플랫폼 경쟁력 강화에도 나서고 있다. 상반기에는 AI 기반 '커리어 에이전트' 서비스도 출시해 개인 이력과 관심사, 커리어 흐름을 분석해 맞춤형 채용 공고를 추천하는 기능을 제공할 예정이다. AI 기술 도입이 산업 전반으로 확대되면서 AI 인재 확보 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 전망된다. 기업들의 AI 투자 확대와 함께 채용 수요도 지속적으로 증가할 것으로 전망된다. 김요섭 잡코리아 최고기술책임자는 "AI는 이제 특정 산업이 아닌 전 산업의 기본 역량으로 자리 잡고 채용 시장에도 그 변화가 데이터를 통해 명확하게 나타나고 있다"며 "잡코리아는 AI 기반 추천, 에이전트 등 통합 AI 생태계를 구축해 더 빠르고 정확한 일자리 연결을 만들기 위해 노력하고 AI 중심으로 채용 패러다임을 바꾸는 업계 내 선두주자 역할을 할 것"이라고 말했다.2026-04-10 17:26:46
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李대통령 "기간제법, 사실상 2년 고용금지법"…현실적 대안 주문 [경제일보] 이재명 대통령이 기간제 근로자의 정규직 전환을 규정한 현행 기간제법에 대해 "현실과 괴리가 있다"며 제도 개선 필요성을 공식화했다. 이 대통령은 10일 청와대에서 열린 전국민주노동조합총연맹(민주노총) 지도부 초청 간담회에서 "상시 고용 전환을 유도하기 위해 만든 법이지만 실제로는 2년 이상 고용을 회피하는 구조로 작동하고 있다"며 "현실적인 대안을 마련할 필요가 있다"고 말했다. 이어 "고용주는 2년 전환 의무를 피하기 위해 1년 11개월 단위로 계약을 종료하는 것이 관행처럼 굳어졌다"며 "노동자 보호를 위한 법이 오히려 방치를 강제하는 결과로 이어지고 있다"고 지적했다. 정규직과 비정규직 간 격차 문제도 함께 언급했다. 이 대통령은 "대기업 정규직은 조직력이 강해 권리 확보가 가능하지만 그 결과 기업이 정규직 채용을 기피하는 구조가 형성됐다"며 "결국 다음 세대는 안정적 일자리를 얻기 어려운 상황으로 이어질 수 있다"고 진단했다. 해법으로는 사회적 대화를 통한 제도 개선을 제시했다. 이 대통령은 "노동계와 경영계, 정부가 참여하는 공식적이고 일상적인 대화 구조가 필요하다"며 경제사회노동위원회 참여를 민주노총에 요청했다. 아울러 노동 유연성과 사회안전망 강화를 연계한 '사회적 대타협' 필요성도 강조했다. 그는 "노동시장의 유연성을 일부 확보하는 대신 기업 부담을 확대해 안전망을 강화하는 균형점이 필요하다"고 말했다. 이와 함께 노동 3권 보장 강화와 미조직 노동자 보호 확대, 소상공인에 대한 집단 교섭권 허용 등도 정책 과제로 제시했다. 양경수 민주노총 위원장은 정부의 노동정책 방향에 대해 "일부 진전은 있으나 현장 체감은 부족하다"고 평가하면서 △최저임금 인상 △인공지능(AI) 도입에 따른 노동영향평가 의무화 △공공부문 비정규직 처우 개선 등을 요구했다.2026-04-10 16:48:32
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센서·디스플레이·연산을 소재로…한화토탈에너지스, '고분자'로 미래 연다 [경제일보] 국내 석유화학 기업 한화토탈에너지스가 고분자 기반 첨단 소재 연구를 지원하며 '전통 화학기업'에서 '첨단 소재 기업'으로의 전환에 속도를 내고 있다. 학술상 후원을 통한 기초과학 투자 확대가 반도체·디스플레이·헬스케어 등 차세대 산업과의 접점을 넓히는 전략적 행보로 읽힌다. 한화토탈에너지스는 '한화고분자학술상' 2026년 수상자로 박철민 연세대 신소재공학과 교수를 선정했다. 박 교수는 자기조립 고분자의 나노구조 제어 기술을 기반으로 초저전력 인공지능(AI) 디스플레이와 인공신경망 디스플레이 핵심 기술을 개발한 공로를 인정받았다. 해당 기술은 인체 정보를 감지하고 이를 표시·저장·학습까지 수행하는 '센싱-디스플레이-연산' 통합 구조를 구현했다는 점에서 기존 전자소자와 차별화된다. 특히 초저전력 기반이라는 점에서 웨어러블 헬스케어, 고령자 모니터링 등 응용 가능성이 높다는 평가다. 고분자 소재는 석유화학 산업의 기초 영역으로 분류되지만 최근에는 반도체·디스플레이·배터리 등 첨단 산업의 핵심 소재로 재평가되고 있다. 단순 범용 플라스틱에서 기능성·지능형 소재로 진화하면서 산업 내 위상이 달라지고 있는 것이다. 특히 AI와 결합한 고분자 소재는 '전자소자의 유연화·저전력화'를 가능하게 하며 차세대 디바이스의 핵심 기술로 부상하고 있다. 이번 수상 연구 역시 이러한 흐름을 반영한 사례로 해석된다. 이 같은 변화는 석유화학 산업이 직면한 구조적 위기와도 맞닿아 있다. 범용 제품 중심의 사업 구조는 글로벌 공급 과잉과 가격 경쟁 심화로 수익성이 둔화되고 있다. 중국을 중심으로 한 대규모 증설이 이어지면서 기존 화학 제품만으로는 차별화가 어려운 상황이다. 이 때문에 주요 화학기업들은 '스페셜티(고부가 소재)' 중심으로 포트폴리오 전환을 서두르고 있다. 기초과학 연구와 첨단 소재 개발이 기업 경쟁력의 핵심 축으로 부상하는 배경이다. 한화토탈에너지스가 지난 2005년부터 고분자학술상을 지속해온 것도 이 같은 전략의 연장선으로 볼 수 있다. 단기적인 사업 성과가 아닌 장기적인 기술 기반 확보를 위해 학계 연구를 지원하는 간접 투자 방식이다. 이는 연구 성과를 산업으로 연결하는 선순환 구조를 구축하려는 시도로 해석된다. 특히 이번 수상 연구가 보여준 '고분자+AI+디스플레이' 융합 기술은 향후 산업 지형 변화의 단서를 제공한다. 센서, 디스플레이, 연산 기능이 하나의 소재 기반 플랫폼으로 통합될 경우 기존 반도체 중심 구조와 다른 새로운 디바이스 생태계가 형성될 가능성도 제기된다. 이는 석유화학 기업이 단순 소재 공급자를 넘어 기술 플랫폼의 일부로 진입할 수 있음을 시사한다. 다만 기초 연구 성과가 실제 산업화로 이어지기까지는 상당한 시간과 추가 투자가 필요하다. 또한 소재 기술을 실제 제품으로 연결하기 위해서는 반도체·전자·바이오 기업과의 협업도 필수적이다. 학술 지원이 곧바로 사업 성과로 이어지기보다는 중장기 투자 성격이 강하다는 점에서 지속적인 전략 일관성이 요구된다.2026-04-10 11:05:17
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LG유플러스, AWS 기반 AI 운영 플랫폼 구축…GPU 효율화·운영 자동화 [경제일보] 국내 이동통신사들이 인공지능(AI) 서비스 경쟁력 확보를 위해 인프라 고도화에 속도를 내고 있다. 생성형 AI 서비스 확대와 함께 모델 운영 비용과 인프라 부담이 커지면서 AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 통합하려는 움직임이 본격화되는 모습이다. 10일 LG유플러스는 최근 AWS가 주최한 '2026 모던 에이전틱 애플리케이션 데이' 행사에서 AI 모델을 실제 서비스로 안정적으로 운영하기 위한 플랫폼 구축 사례를 공개했다고 밝혔다. 이번 행사는 생성형 AI와 에이전트 기술을 활용한 인프라 운영 자동화를 주제로 진행됐다. LG유플러스는 기존 온프레미스 중심의 AI 개발 환경을 클라우드와 연계한 하이브리드 구조로 전환하고 AI 개발부터 서비스 운영까지 전 과정을 효율적으로 연결한 플랫폼 구축을 진행했다고 설명했다. 이를 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 동시에 높일 수 있는 기반을 마련한 것으로 나타났다. 이번 플랫폼은 AI 모델 개발과 서비스 운영 단계 간 단절을 줄이는 데 초점을 맞췄다. 기존에는 AI 모델 학습, 평가, 배포, 운영이 각각 분리돼 진행되면서 서비스 전환 과정에서 반복적인 작업과 시간이 소요된 것으로 알려졌다. 이에 LG유플러스는 하나의 흐름으로 통합해 AI 모델을 보다 빠르게 서비스에 적용할 수 있도록 구조를 설계했다. LG유플러스는 AI를 한 번 개발하고 끝나는 방식이 아닌, 언제든 서비스에 적용할 수 있는 '모델 준비 상태'를 유지하는 구조를 목표로 플랫폼을 구축했다고 설명했다. 데이터 수집부터 학습, 평가, 배포, 운영까지 전 과정을 하나의 파이프라인으로 연결해 개발자와 운영자가 일관된 환경에서 AI를 활용할 수 있도록 구성했다. 이를 위해 AWS의 관리형 쿠버네티스(컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동으로 처리해주는 플랫폼) 서비스인 '아마존 EKS' 기반의 하이브리드 인프라 아키텍처를 도입했다. 자체 온프레미스 GPU 인프라를 아마존 EKS 클러스터의 하이브리드 노드로 통합하고 클러스터 전체 제어 기능인 쿠버네티스 컨트롤 플레인은 AWS 완전관리형 서비스로 운영하는 구조다. 인프라 운영 부담을 줄이고 서비스 안정성과 품질 개선에 집중할 수 있는 환경을 구축한 것이다. GPU 자원 활용 방식도 개선했다. 기존에는 GPU를 장비 단위로 고정 할당하는 방식이 일반적이었지만 LG유플러스는 필요에 따라 자원을 유연하게 배분하는 구조를 적용했다. GPU 미사용 시간을 줄여 AI 모델 학습과 서비스 운영에 필요한 자원을 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 설계했다. 최근 생성형 AI 서비스가 확대되면서 AI 모델 운영과 인프라 관리 중요성도 커지고 있다. 특히 AI 모델이 실제 서비스에 적용되는 과정에서 운영 안정성과 비용 효율성이 주요 경쟁 요소로 떠오르면서 AI 운영 플랫폼 구축이 통신사 경쟁력 확보의 핵심 요소로 부상하고 있다. 통신사들은 기존 통신 서비스 중심 사업 구조에서 벗어나 AI 기반 서비스 확대를 추진하고 있다. 이에 AI 모델 개발뿐 아니라 서비스 운영과 인프라 관리까지 포함한 통합 플랫폼 구축이 중요한 과제로 떠오르고 있다. LG유플러스는 이번 플랫폼 구축을 통해 AI 서비스를 보다 빠르게 제공하고, 운영 안정성과 품질 개선을 동시에 추진한다는 계획이다. 특히 데이터 수집부터 모델 개발, 배포, 운영, GPU 자원 관리까지 아우르는 AI 기반 개발 환경을 통해 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 권기덕 LG유플러스 AX엔지니어링Lab장은 "LG유플러스는 AX 서비스 가속화를 위해 데이터 수집부터 모델 개발·배포·운영, GPU 운영까지 아우르는 AI-DLC(AI 주도 개발 라이프사이클) 기반의 엔지니어링 플랫폼 역량을 강화하고 있다"며 "앞으로도 AWS와의 기술 협력을 통해 AI 서비스 품질과 운영 안정성을 지속적으로 높여 나가겠다"고 말했다.2026-04-10 09:34:12
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AI가 PC·스마트폰값 올린다…메모리 '서버 쏠림'에 소비자 IT 가격 줄인상 [경제일보] 인공지능(AI) 서버 수요 급증으로 메모리 공급 구조가 재편되면서 PC·스마트폰 등 소비자 IT 기기 가격이 동반 상승하고 있다. 범용 D램·낸드 가격 급등이 완제품 가격 인상으로 이어지며 IT 시장의 가격 결정 구조가 수요에서 제품이 아닌 'AI 인프라→부품→완제품'으로 이동하는 양상이다. 시장조사업체 트렌드포스와 카운터포인트리서치에 따르면 올해 1분기 메모리 가격은 급등세를 보였다. 범용 D램 계약가격은 전 분기 대비 최대 90% 이상 상승했고 낸드플래시 역시 최대 60% 안팎의 상승이 예상된다. 표면적으로는 부품 가격 상승이지만 그 배경에는 명확한 구조 변화가 있다. AI 서버용 고대역폭메모리(HBM)와 고용량 제품 생산이 확대되면서 상대적으로 소비자용 메모리 공급이 줄어드는 '공급 재배분'이 발생하고 있는 것이다. 이는 단순한 경기 회복이 아니라 생산 배분 구조 변화에 따른 공급 측 요인이 가격 상승을 견인하는 전형적인 양상으로 해석된다. 이 변화는 IT 산업의 우선순위 자체가 바뀌고 있음을 보여준다. 과거에는 PC·스마트폰과 같은 소비자 시장이 메모리 수요의 중심이었지만 현재는 AI 서버가 핵심 수요처로 자리 잡았다. 특히 엔비디아를 중심으로 한 AI 인프라 확장 경쟁이 본격화되면서 메모리 제조사들은 수익성이 높은 서버용 제품에 생산능력을 집중하고 있다. 결국 동일한 생산능력 안에서 'AI용 메모리 확대 → 범용 메모리 축소 → 소비자 제품 가격 상승'이라는 연쇄 효과가 나타나는 구조다. 완제품 시장에서는 이미 가격 전가가 시작됐다. LG전자는 노트북 '그램' 일부 모델 가격을 최대 100만원 인상했고 삼성전자 역시 갤럭시북과 태블릿 가격을 잇달아 올렸다. 글로벌 시장에서도 에이수스, HP, 델 등 주요 제조사들이 가격 인상에 나서거나 이를 예고한 상태다. 이는 단순한 '한 차례 인상'이 아니라 부품 가격 상승이 완제품 가격에 구조적으로 전이되는 국면에 들어섰다는 신호로 해석된다. 특히 주목할 지점은 IT 기기 가격 결정 방식이 바뀌고 있다는 점이다. 기존에는 소비자 수요 둔화 시 가격 인하를 통해 판매를 촉진하는 구조가 일반적이었지만 현재는 공급 측 병목이 가격을 결정하는 '코스트 푸시(cost-push)' 국면이 뚜렷하다. 즉 수요가 약하더라도 원가가 오르면 가격 인상이 불가피한 구조로 소비자 입장에서는 체감 가격 부담이 커질 수밖에 없다. 이 흐름은 스마트폰까지 확산되고 있다. 삼성전자가 일부 플래그십 모델 가격을 인상한 것도 같은 맥락이다. 메모리뿐 아니라 디스플레이·AP 등 핵심 부품 가격이 동시에 영향을 받으면서 IT 기기 전반의 가격 상승 압력이 확대되는 모습이다. 향후 관건은 AI 수요의 지속성이다. 업계에서는 AI 서버 투자가 이어지는 한 메모리 가격 상승 압력이 쉽게 꺾이지 않을 것으로 보고 있다. 연말까지 PC 평균 가격이 추가로 20% 이상 상승할 수 있다는 전망도 나온다. 다만 중장기적으로는 변수도 존재한다. 메모리 업체들의 증설과 기술 전환이 본격화될 경우 공급이 다시 확대될 가능성도 있기 때문이다. 결국 가격 흐름은 'AI 투자 속도'와 '메모리 공급 확대 시점'의 균형에 의해 결정될 전망이다. AI 인프라 경쟁이 메모리 공급 구조를 바꾸고 그 영향이 PC와 스마트폰 가격까지 끌어올리는 파급 구조가 형성됐다. 소비자 제품 가격이 데이터센터 수요에 의해 결정되는 시대, IT 시장의 새로운 가격 공식이 만들어지고 있다.2026-04-09 16:48:55
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과기정통부·통신 3사 대표 첫 간담회 진행…보안·요금·AI 투자 공동 쇄신 [경제일보] 과학기술정보통신부가 통신 3사(SK텔레콤, KT, LG유플러스) 대표와 첫 간담회를 열고 보안 강화와 통신요금 개편, AI(인공지능) 인프라 투자 확대 등 통신 산업 전반의 쇄신 방향을 논의했다. 특히 통신 3사는 공동선언문을 통해 국민 신뢰 회복과 민생 기여, 미래 통신 경쟁력 확보를 위한 협력 의지를 공식화했다. 9일 과학기술정보통신부는 과총회관에서 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관이 SK텔레콤, KT, LG유플러스 등 통신 3사 대표와 간담회를 개최했다고 밝혔다. 이번 간담회는 SK텔레콤과 KT 신임 대표 취임 이후 통신 3사 대표가 처음으로 한자리에 모인 자리로 알려졌다. 급변하는 통신 환경 속에서 통신 산업의 신뢰 회복과 민생 안정, AI 시대 대응 전략 등을 논의하기 위해 마련됐다. 특히 올해는 간담회 논의를 바탕으로 공동선언문을 발표하며 통신 3사의 쇄신 의지를 공식화했다. 배경훈 부총리는 모두발언에서 통신사의 책임 강화를 강조했다. 그는 "지난해 해킹 사태를 겪으며 통신사들의 책임과 역할의 무게가 더욱 분명해졌다"며 "이제는 잘못을 반복하지 않겠다는 다짐을 넘어, 국민이 체감할 수 있는 환골탈태 수준의 쇄신과 기여로 답해야 할 시점"이라고 말했다. 이번 간담회에서는 정보보안 강화가 주요 의제로 논의됐다. 배 부총리는 통신 3사에 보안 사고 대응 체계를 근본적으로 개선하고 재발 방지를 위한 투자를 확대해 줄 것을 요청했다. 또한 오는 2027년 시행 예정인 디지털 포용법 개정에 따라 침해사고 발생 시 디지털 취약계층 지원 체계 마련에도 협조를 당부했다. 민생 분야에서는 통신요금 개편과 서비스 품질 개선이 논의됐다. 통신 3사는 기본통신권 정책 취지에 공감하고 데이터 이용 보장 확대, 어르신 대상 음성·문자 제공 확대, 2만원대 5G 요금제를 포함한 통합요금제 출시 등을 추진하기로 협의했다. 지하철 LTE를 5G로 전환하는 와이파이 고도화와 고속철 품질 개선 등 대중교통 통신 서비스 개선도 추진하기로 결정했다. 재난 대응 통신 강화 방안도 논의됐다. 정부는 산불·화재 등 대형 재난 상황에서 소방청 긴급 구조 통신이 우선 처리될 수 있도록 상용망 기반 긴급통신 서비스를 추진할 계획이라고 설명했고 통신 3사도 관련 서비스의 신속한 도입을 위해 협력할 뜻을 밝혔다. 미래 통신 인프라 투자도 핵심 의제로 다뤄졌다. 배 부총리는 AI 시대 대응을 위한 차세대 통신망 구축을 국가 핵심 인프라 투자로 규정하고 통신 3사의 적극적인 투자 확대를 요청했다. 정부는 AI 네트워크 초격차 기술 확보를 위한 연구개발과 대규모 실증사업 지원 계획도 밝혔다. 홍범식 LG유플러스 대표는 "통신은 단순한 연결을 넘어 국민의 삶과 직결된 핵심 인프라로서, 엄중한 사회적 책임이 요구된다"며 "오늘 이 간담회는 국민 여러분이 보내주시는 우려를 무겁게 받아들이고 통신에 대한 신뢰와 본질적 가치를 높이기 위한 지혜를 모으는 자리라고 생각한다"고 말했다. 배 부총리는 "오늘 간담회 의제들이 일회성 논의에 그치지 않도록 간담회를 정례화하고 국민이 체감할 수 있는 실질적 성과가 현장에서 차질 없이 이행될 수 있도록 민관 협력을 강화하겠다"며 "통신 산업이 민생 안정과 AI 시대 국제적 리더십 강화에 중추적 역할을 하기를 기대한다"고 말했다.2026-04-09 16:47:53
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AI 산업, '데이터 무상 활용' 구조 흔들…로봇세 논의 이전 '사용료 체계' 부상 [경제일보] 글로벌 생성형 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 자동화된 노동에 대한 과세 개념인 '로봇세' 도입 등 세제 개편을 제안하며 AI 시대의 부 재분배 필요성을 제기했다. 이 가운데 정작 AI 산업이 '데이터 무상 활용' 구조 위에서 성장해온 점이 부각되며 비용 체계 재편 논의가 본격화하고 있다. 9일 AI 업계에 따르면 오픈AI는 최근 '지능 시대의 산업 정책' 제안서를 통해 자동화된 노동에 대한 과세, 고소득 자본 과세 강화, 공공기금 조성 등을 골자로 한 정책 방향을 제시했다. AI 확산으로 노동 소득은 줄고 자본 소득은 증가하는 구조가 고착화될 수 있다는 판단에서다. 표면적으로는 미래 대비를 위한 정책 제안이지만 시장에서는 이를 계기로 AI 산업의 근본적인 수익 구조를 둘러싼 논쟁이 재점화되는 분위기다. 특히 AI 모델이 학습 과정에서 활용하는 뉴스, 출판물, 이미지, 개인 데이터 등 핵심 자원이 사실상 무상에 가깝게 사용돼 왔다는 점이 쟁점으로 떠올랐다. 반도체·전력기기 등 전통 제조업이 원재료와 설비, 인건비를 모두 비용으로 반영하는 것과 달리 AI 산업은 데이터라는 핵심 원료에 대해 명확한 가격 체계를 갖추지 않은 채 성장해왔다는 지적이다. 이 때문에 AI 산업이 '원가 없는 성장 모델' 위에 구축됐다는 평가도 나온다. 실제 글로벌 언론사와 출판사들은 AI 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기하며 데이터 사용에 대한 정당한 대가를 요구하고 있다. 콘텐츠를 생산하는 주체와 이를 학습에 활용하는 플랫폼 간 갈등이 수면 위로 떠오르면서 데이터 사용료 체계 도입 가능성도 점차 높아지는 모습이다. 로봇세 논의 역시 이러한 구조적 문제와 맞닿아 있다. 자동화로 인한 생산성 증가분을 과세해 사회에 환류하겠다는 취지지만 시장에서는 사후 과세 이전에 데이터 제공 주체에 대한 사전 보상이 우선돼야 한다는 지적이 적지 않다. 현재도 개인정보 활용, 저작권 침해, 노동 대체 과정에서의 보상 문제는 충분히 논의되지 않았다는 이유에서다. AI 기업들이 공공기금 조성이나 수익 공유를 제안하고 있지만 이는 미래 분배 구조에 초점이 맞춰져 있을 뿐 현재 발생하고 있는 권리 침해에 대한 직접적인 비용 부담 논의는 제한적이라는 평가도 나온다. 이에 따라 AI 산업이 '이익은 민간이, 비용은 사회가 부담하는 구조'로 굳어질 수 있다는 우려도 제기된다. 결국 향후 AI 산업의 경쟁력은 단순한 기술력이나 연산 능력을 넘어 데이터 확보 방식의 정당성과 비용 구조를 어떻게 설계하느냐에 의해 좌우될 가능성이 크다. 특히 데이터 사용에 대한 대가 지급이 제도화될 경우 지금까지 사실상 무상 원료에 기반해 형성된 수익 구조가 흔들리면서 기업별 비용 부담과 수익성 격차가 본격적으로 드러날 수 있다는 분석이다. 업계에서는 데이터 사용료 체계가 정립되면 AI 기업의 사업 모델은 물론 시장 내 경쟁 구도까지 전반적으로 재조정되는 변화가 불가피하다는 전망도 나온다.2026-04-09 15:49:03
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![[편집인 칼럼] 의대냐 공대냐 이분법 아닌, 두 영역을 융합하는 전략적 사고 필요.](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/09/20260409085724255439.png)
'의대냐 공대냐' 이분법 아닌, 두 영역을 융합하는 전략적 사고 필요. [경제일보] 의과대학을 향한 대한민국 사회의 열망은 이제 하나의 ‘집단적 신념’에 가까워졌다. 입시를 앞둔 가정은 물론이고, 그렇지 않은 이들까지도 “의대만 가면 인생은 안정된다”는 공식을 거의 의심하지 않는다. 실제로 의사가 되면 비교적 높은 소득, 안정된 직업 지위, 긴 직업 수명이라는 이점이 뒤따르는 것도 사실이다. 이 점에서 의대 선호 현상을 단순한 과열이나 왜곡으로만 치부하기는 어렵다. 그것은 불확실한 시대를 살아가는 개인과 가정의 합리적 선택이기도 하다. 그러나 문제는 그 ‘합리성’이 사회 전체로 확장될 때 나타나는 구조적 편향이다. 모든 자원이 한 방향으로 쏠릴 때, 다른 가능성은 말라버린다. 공학, 기초과학, 인문학 등 다양한 영역이 함께 성장해야 할 생태계에서, 의대 쏠림은 결국 국가의 미래 역량을 잠식하는 결과를 낳을 수 있다. 공자는 “군자는 의를 따르고 소인은 이익을 따른다(君子喩於義 小人喩於利)”고 했다. 개인의 선택이 ‘이익’에 치우칠 때, 공동체는 ‘의’라는 균형을 잃기 쉽다. 반면 중국은 전혀 다른 길을 걷고 있다. 공대 중심의 인재 양성 정책을 넘어, 국가 차원에서 연구 중심 대학을 확대하고 과학기술 인재를 체계적으로 육성하고 있다. 인공지능, 반도체, 우주항공, 바이오 등 미래 산업의 핵심 분야에 막대한 자원을 투입하며 ‘과학기술 패권’을 국가 전략의 중심에 두고 있다. 이는 단순한 교육 정책이 아니라, 국가의 장기적 생존 전략에 가깝다. 노자의 『도덕경』에는 “천하의 어려운 일은 반드시 쉬운 데서 시작되고(天下難事 必作於易), 큰 일은 반드시 작은 데서 이루어진다(天下大事 必作於細)”는 구절이 있다. 오늘의 인재 양성 방향은 작아 보일지라도, 결국 수십 년 뒤 국가의 흥망을 좌우하는 ‘큰 결과’로 이어진다. 이 점에서 중국의 선택은 느리지만 분명한 축적의 전략이라 할 수 있다. 그렇다면 의대를 선호하는 한국과 공대를 중시하는 중국, 어느 쪽이 더 ‘희망’이 있는가. 이 질문에 단정적으로 답하기는 쉽지 않다. 의료 인력 역시 사회에 필수적이며, 고령화가 급속히 진행되는 한국에서 의사의 역할은 더욱 중요해질 것이다. 문제는 ‘비율’과 ‘균형’이다. 한 사회가 특정 직업군에 과도하게 집중할 때, 그 사회는 외부 충격에 취약해진다. 맹자는 “항산이 있어야 항심이 있다(恒産者有恒心)”고 했다. 안정된 생계 기반이 있어야 올바른 마음도 유지된다는 뜻이다. 한국 사회가 의대를 선호하는 배경에도 바로 이 ‘항산’에 대한 갈망이 있다. 그러나 국가 차원의 ‘항산’은 개인의 안정과는 다른 차원이다. 그것은 산업 경쟁력, 기술 자립, 혁신 역량이라는 형태로 나타난다. 이 기반이 약해질 경우, 개인의 안정 역시 오래 지속되기 어렵다. 결국 중요한 것은 선택의 방향이 아니라 선택의 구조다. 의대와 공대가 대립하는 구도가 아니라, 서로를 지탱하는 생태계를 만드는 것이 해법이다. 의료 역시 과학기술과 결합할 때 더 큰 가치를 창출한다. 바이오 기술, 디지털 헬스케어, 의료 인공지능 등은 의학과 공학의 경계가 허물어지는 대표적 영역이다. 한국이 진정으로 나아가야 할 길은 ‘의대냐 공대냐’의 이분법이 아니라, 두 영역을 융합하는 전략적 사고일 것이다. 지금과 같은 의대 일극 체제가 지속된다면, 한국은 안정된 개인은 많을지언정 도전하는 국가는 되기 어렵다. 반대로 중국식 공대 집중 전략은 단기적으로 개인의 안정성이 떨어질 수 있으나, 장기적으로 국가 경쟁력을 끌어올리는 데 유리할 가능성이 크다. 결론적으로 말해, 희망은 특정 선택 자체에 있는 것이 아니라 균형과 안목에 있다. 눈앞의 안정만을 좇는 사회는 결국 정체에 빠지고, 미래를 준비하는 사회는 일시적 불안을 감수하더라도 도약의 기회를 얻는다. 지금 한국 사회가 던져야 할 질문은 단순하다. “우리 아이를 어디에 보낼 것인가”가 아니라, “우리 사회를 어디로 이끌 것인가”이다.2026-04-09 11:00:00
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세일즈포스 '슬랙봇' 국내 첫 공개…'에이전틱 엔터프라이즈'로 AX 판도 바꾼다 [경제일보] 글로벌 1위 고객관계관리(CRM) 기업 세일즈포스가 맞춤형 AI 비서 ‘슬랙봇(Slackbot)’을 국내에 전격 공개하며 한국 기업들의 인공지능 전환(AX) 시장 공략에 시동을 걸었다. 8일 서울 여의도 콘래드호텔에서 열린 기자간담회에서 박세진 세일즈포스 코리아 대표는 “이제 기업은 단순 AI 도입을 넘어 사람과 AI 에이전트가 공존하는 ‘에이전틱 엔터프라이즈’로 전환해야 한다”며 슬랙봇이 그 핵심 도구가 될 것이라고 선언했다. 챗GPT 이후 수많은 AI 솔루션이 쏟아졌지만 기업 현장의 업무 효율은 기대만큼 높아지지 않았다. 마케팅, 영업, 고객 서비스 등 각 부서가 서로 다른 AI 툴을 사용하며 데이터가 파편화되고 직원들은 여러 앱을 오가며 ‘콘텍스트 스위칭(업무 전환)’ 비용을 지불해야 했다. 슬랙봇은 이러한 문제의 근본적인 해답을 제시한다. 업무용 협업 툴 ‘슬랙’ 내에서 가동되는 슬랙봇은 채널에 축적된 모든 대화와 의사결정 히스토리를 학습해 사용자의 업무 맥락을 완벽하게 이해한다. 별도의 데이터 이전 없이도 세일즈포스 CRM 정보와 연동되며 나아가 제3자 에이전트(클로드, 제미나이 등)까지 슬랙 화면 하나에서 불러와 제어하는 ‘오케스트레이터’ 역할을 수행한다. 김고중 슬랙코리아 사업총괄은 슬랙봇이 실무 현장의 생산성을 어떻게 혁신하는지를 구체적으로 설명했다. 김 총괄은 “기업 실무에서는 여러 AI 기능이 파편화되어 있어 직원들이 수많은 애플리케이션을 번갈아 사용하는 과정에서 생산성이 저하되는 ‘컨텍스트 스위칭’ 비용이 발생한다”고 지적했다. 이어 “슬랙봇을 잘 활용하는 직원은 매주 최대 20시간을 절약한다”며 그 효과를 자신했다. 이날 간담회에 참석한 당근과 우아한형제들(배달의민족)의 현업 엔지니어들은 슬랙이 단순한 메신저를 넘어 ‘조직의 살아있는 기억’이자 ‘민첩한 실행의 기반’이 되었음을 증언했다. 이예찬 당근 소프트웨어 엔지니어는 “2015년 창업자들의 대화 기록까지 슬랙에서 확인할 수 있다”며 “모든 의사결정 히스토리가 자산화되어 있어 새로운 담당자도 맥락을 빠르게 파악할 수 있다”고 밝혔다. 이청규 우아한형제들 담당 역시 “내부를 넘어 수천 개의 파트너사까지 슬랙으로 연결되어 사람과 데이터를 잇는 거대한 플랫폼 역할을 하고 있다”고 평가했다. 특히 이들이 주목한 것은 슬랙봇과 같은 AI 에이전트가 가져올 미래다. 당근은 사내 AI 에이전트 ‘카비’를 통해 과거의 의사결정 배경을 찾아내고 배달의민족은 비개발 부서에서도 ‘워크플로우 빌더’를 활용해 반복 업무를 자동화하고 있다. 양사 모두 “AI 혁신은 결국 살아있는 ‘콘텍스트(맥락)’ 싸움”이라며 “모든 데이터가 만나는 광장인 슬랙이야말로 AI 에이전트가 작동하기 위한 최적의 운영체제”라고 입을 모았다. 세일즈포스는 슬랙봇을 통해 ‘에이전틱 엔터프라이즈’라는 비전을 실현하겠다는 구상이다. 이미 2024년 출시한 에이전트 생성 도구 ‘에이전트포스’는 지난해 4분기 기준 약 7억7100만 건의 업무를 처리하며 그 가능성을 입증했다. 연간 반복 매출(ARR) 역시 약 1조2000억원으로 전년 대비 169% 성장했다. 세일즈포스는 AI 에이전트의 가치를 측정하는 새로운 지표로 ‘AWU(Agent Work Unit)’를 제시했다. 단순 검색이나 요약이 아닌 영업 이메일 작성이나 CRM 레코드 업데이트처럼 실질적인 업무 액션만을 카운트하여 AI의 실효성을 평가하겠다는 것이다. 이는 토큰 소모량만으로는 AI의 가치를 판단할 수 없다는 시장의 요구를 반영한 새로운 표준이다. 한편 세일즈포스가 던지는 메시지는 명확하다. 성공적인 AI 전환(AX)은 신뢰할 수 있는 데이터 통합 위에서만 가능하다는 것이다. 세일즈포스가 지난해 글로벌 데이터 관리 기업 ‘인포매티카’를 인수한 것 역시 이러한 ‘데이터 파운데이션’ 전략의 일환이다. 박세진 대표는 “CFO가 생각하는 재고와 담당자가 생각하는 재고의 의미는 다르다”며 “이런 맥락을 이해하는 마스터데이터 관리가 에이전트의 실질적인 가치를 좌우한다”고 강조했다.2026-04-08 16:05:45
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