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독자 AI '현장 투입' 나선 SKT…산업 AI 생태계 강화
[경제일보] 생성형 인공지능(AI) 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 산업 현장 적용 단계로 확대되고 있다. 독자 AI 모델의 성능뿐 아니라 제조와 금융, 공공 등 다양한 산업에 얼마나 빠르게 적용해 성과를 만들어내느냐가 경쟁력으로 떠오르는 가운데 SK텔레콤이 산업 AI 전문기업을 컨소시엄에 추가하며 독자 AI 생태계 확장에 속도를 내고 있다. 14일 SK텔레콤은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 컨소시엄 '정예팀'에 SK AX와 테크노매트릭스를 신규 참여사로 영입했다고 밝혔다. 산업 AI 전환(AX)과 AI 모델 운영 최적화 전문기업을 추가해 독자 AI 모델의 산업 확산 역량을 한층 강화한다는 전략이다. 이번에 합류한 SK AX는 제조와 통신·미디어, 반도체, 금융, 공공 등 다양한 산업에서 AI 전환 사업을 수행해 온 기업으로 평가된다. 컨소시엄에서는 기업 간 거래(B2B) AI 전환 사례 발굴과 실증, 산업 확산 체계 구축 등을 담당하며, 독자 AI 모델을 실제 기업 업무와 생산 현장에 적용하고 활용 사례를 확대하는 역할을 맡게 된다. 테크노매트릭스는 AI·머신러닝·파운데이션 모델 운영(FM-Ops) 전문기업이다. AI 모델을 안정적으로 운영하고 지속적으로 개선하는 기술력을 바탕으로 제조와 금융, IT 분야에서 다양한 프로젝트를 수행해 왔다. SK텔레콤은 테크노매트릭스의 운영 최적화 역량을 활용해 독자 AI 모델이 개발 이후에도 산업 현장에서 지속적으로 활용될 수 있는 운영 체계를 구축한다는 계획이다. 최근 AI 산업에서는 모델 개발 자체보다 이를 실제 서비스와 산업 현장에 안정적으로 적용하고 지속적으로 고도화하는 역량이 중요해지고 있다. 기업들은 AI 모델을 개발한 뒤에도 운영과 성능 개선, 비용 최적화 등을 반복해야 하는 만큼 산업별 특성을 반영한 AI 운영 체계 확보가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다. SK텔레콤은 이번 참여사 확대를 통해 모델 개발부터 데이터 구축, AI 반도체 활용, 서비스 실증, 산업 적용까지 이어지는 협력 체계도 강화했다. 컨소시엄은 모델·인프라, 선행연구, 데이터, 서비스 확산 등 4개 트랙으로 역할을 나눠 운영하며 참여 기관 간 협업을 추진하고 있다. 이를 통해 AI 모델 개발과 산업 적용, 서비스 확산이 유기적으로 이어지는 생태계를 구축한다는 구상이다. 이 같은 협력을 기반으로 SK텔레콤 정예팀은 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K2'도 개발했다. A.X K2는 대규모 언어 모델(LLM)의 에이전틱 AI 역량을 강화하는 데 초점을 맞춘 모델로, 복잡한 업무를 스스로 이해하고 계획·수행하는 능력을 높이는 동시에 산업 현장 적용을 위한 개방성과 효율성도 함께 고려해 설계됐다. 활용 분야도 지속 확대한다. SK텔레콤은 산업 AI 전환을 비롯해 공공·국방, 제조, 게임, 모빌리티, 검색, 보안, 바이오 등 다양한 분야에서 독자 AI 모델 활용을 추진하고 있다. 에이닷과 에이닷 비즈, T맵 등 자사 주요 서비스를 통해 국민이 일상에서 독자 AI를 경험할 수 있도록 하는 한편, 향후에는 정보 탐색과 일정 관리, 공공·민간 서비스 연계 등을 수행하는 생활 밀착형 AI 에이전트로 발전시킬 계획이다. 산업 현장 적용도 확대하고 있다. 철강 제조기업 KG스틸에서는 AI 에이전트를 활용한 제조 혁신을 추진하고 있으며, 코넥과는 주조·가공 공정의 품질 개선을 위한 제조 AI 적용을 진행 중이다. 이 밖에도 국방 특화 AI 모델 개발을 추진하는 한편, 포티투닷과 협력해 모빌리티와 온디바이스 AI 분야로 활용 범위를 넓히고 있다. 라이너와는 검색 및 지식 서비스에 적용할 고품질 학습 데이터를 구축하고 사용자 피드백을 반영해 모델 완성도를 높이고 있다. SK텔레콤은 앞으로도 다양한 산업 분야의 기업들과 협력을 확대해 독자 AI 모델의 활용 범위를 넓히고 산업 현장에서 실제 성과를 창출하는 AI 생태계를 구축한다는 방침이다. 김태윤 SK텔레콤 파운데이션 모델 담당은 "독자 모델 개발부터 산업 AI 전환까지 정예팀 역량을 결집해 K-AI 생태계 확산에 기여할 것"이라고 말했다.
2026-07-14 10:22:57
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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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피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력
[경제일보] 세계 주요국이 휴머노이드 개발과 양산 경쟁에 속도를 내는 가운데 한국은 제조업을 기반으로 한 피지컬 AI 전략을 선택했다. 완성형 휴머노이드 시장에서 정면 승부를 벌이기보다 산업용 AI 로봇 확산과 핵심 부품, 데이터, 전문인력을 먼저 확보해 제조 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 현대자동차그룹과 HD현대로보틱스, LG전자 등 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품을 중심으로 사업 전략을 구체화하고 있다. 휴머노이드 개발 경쟁과는 다른 방향을 선택한 한국식 피지컬 AI 전략이 새로운 경쟁력으로 이어질 수 있을지 주목된다. ◆ 中은 양산 경쟁, 韓은 제조 혁신…피지컬 AI 전략 차별화 6일 산업통상자원부 등에 따르면 정부는 최근 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 피지컬 AI를 차세대 국가 성장동력으로 육성하기 위한 ‘3M 전략’을 발표했다. 제조업 AI 전환(M.AX), 핵심 요소기술 확보(Master), 양산 체계 구축(Mass Production)을 세 축으로 산업 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 정부는 산업 현장에 특화된 AI 로봇을 매년 1000대 이상 보급하고 자동차·조선·반도체 등 10대 업종 데이터팩토리를 구축할 계획이다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 한편 새만금을 로봇 파운드리와 부품 생산 거점으로 육성하는 방안도 추진한다. 정부가 제조업 중심 전략을 선택한 것은 글로벌 피지컬 AI 경쟁 구도가 빠르게 바뀌고 있기 때문이다. 미국은 테슬라의 ‘옵티머스’와 피규어AI 등을 앞세워 범용 휴머노이드 상용화를 추진하고 있고, 중국은 유니트리와 유비테크, 애지봇 등을 중심으로 양산 경쟁에 속도를 내고 있다. 중앙정부와 지방정부가 연구개발부터 실증, 생산시설 구축까지 전방위 지원에 나서면서 휴머노이드 산업 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 반면 한국은 생산량 경쟁보다 제조 혁신에 무게를 뒀다. 중국과 같은 규모의 양산 경쟁에 뛰어들기보다 자동차와 조선, 반도체, 전자 등 주력 제조업에 AI 로봇을 먼저 적용해 기술을 검증하고 산업 데이터를 축적하는 전략이다. 제조 공장은 반복 작업과 위험 공정, 품질 검사, 물류 자동화 등 피지컬 AI를 실제로 적용하고 성능을 고도화할 수 있는 환경을 갖추고 있어 상용화 가능성이 높은 분야로 평가받는다. 피지컬 AI는 생성형 AI와 달리 AI 모델만으로 경쟁력을 확보하기 어렵다. 액추에이터와 감속기, 센서, 로봇핸드 등 핵심 부품의 성능이 작업 정확도와 생산성을 좌우하고, 제조 현장에서 축적한 데이터는 AI의 판단과 제어 능력을 높이는 기반이 된다. 여기에 로봇 설계와 인공지능, 제조 공정을 함께 이해하는 융합형 인력이 뒷받침돼야 기술을 실제 산업에 안정적으로 적용할 수 있다. 앞으로의 경쟁은 개별 휴머노이드보다 핵심 부품과 제조 데이터, 산업 현장을 얼마나 먼저 확보하느냐에 따라 갈릴 가능성이 크다. 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품, 데이터 플랫폼을 중심으로 투자 전략을 구체화하며 피지컬 AI 주도권 확보에 나서고 있다. ◆ 공장 순찰부터 구동계 국산화까지…기업들 현장 검증 속도 현대자동차그룹은 제조 현장을 피지컬 AI 기술의 실증 공간으로 활용하고 있다. 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 ‘스팟’은 기아 오토랜드 광명에서 공장 안전 서비스 로봇으로 도입돼 설비 순찰과 안전 점검을 수행하고 있으며, 열화상 카메라와 3차원(3D) 라이다(LiDAR) 등을 활용해 설비 이상과 화재 위험 등을 실시간으로 확인한다. 현대차그룹 로보틱스랩이 개발한 자율주행 플랫폼 ‘모베드’도 공장 물류와 자재 운반 등 제조 현장 적용을 추진하고 있다. 현대차그룹은 제조 현장에서 검증한 로봇 운영 기술을 글로벌 생산거점으로 확대 적용하며 스마트팩토리 고도화에 속도를 낸다는 전략이다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇을 실제 제조 공정에 맞게 고도화하는 데 집중하고 있다. 회사는 지난해 산업은행과 사모펀드로부터 1800억원 규모의 투자를 유치하고 피지컬 AI 기반 기술 개발과 해외 시장 확대, 전문 인력 확보에 자금을 투입하기로 했다. 조선소 용접 자동화를 시작으로 가공과 조립, 검사, 물류 등 제조 공정 전반으로 적용 범위를 넓히며 산업용 로봇 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 스마트팩토리 운영 경험을 새로운 사업으로 확장하고 있다. 생산라인에서 축적한 설비·공정·품질 데이터를 기반으로 공정 최적화와 설비 이상 감지 기술을 고도화하고, 이를 외부 제조기업에 공급하는 스마트팩토리 솔루션 사업을 확대하고 있다. 스마트팩토리 운영 경험을 기반으로 제조 AI와 소프트웨어 역량을 강화하며 공장 운영 노하우를 기업 간 거래(B2B) 솔루션으로 확대하는 데 집중하고 있다. 부품 기업들의 움직임도 빨라지고 있다. 로보티즈는 로봇의 핵심 부품인 액추에이터와 로봇핸드 기술 경쟁력 강화에 집중하고 있다. 액추에이터는 모터와 감속기, 제어기가 결합된 부품으로 로봇의 힘과 속도, 정밀도를 결정하는 핵심 장치다. 자체 구동계 기술을 앞세워 휴머노이드와 산업용 로봇 시장을 동시에 공략하고, 글로벌 로봇 기업과 협력 범위도 확대하고 있다. 업계 관계자는 “피지컬 AI 경쟁은 범용 로봇 개발보다 산업별 맞춤형 솔루션 경쟁으로 전개될 가능성이 크다”며 “초기 시장에서 제조 현장을 중심으로 기술을 검증한 기업들이 산업별 확산 과정에서도 유리한 위치를 차지할 가능성이 크다”고 했다.
2026-07-06 17:10:58
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피지컬 AI 승부는 공장부터…제조기업 로봇 전략 갈린다
[경제일보] 피지컬 AI 경쟁이 휴머노이드에서 제조 현장으로 빠르게 이동하고 있다. 정부가 제조업 중심의 AI 로봇 보급과 핵심 부품 육성에 나서면서 제조 현장이 피지컬 AI 확산의 출발점으로 떠오르고 있다. 같은 흐름 속에서도 기업들의 투자 전략은 엇갈린다. 현대자동차그룹과 LG전자는 로봇으로 공장을 혁신하는 데 집중하는 반면, HD현대로보틱스와 로보티즈는 로봇과 핵심 부품을 새로운 성장동력으로 키우고 있다. ‘로봇을 팔 것인가, 로봇으로 공장을 바꿀 것인가’를 둘러싼 전략 차이가 제조기업들의 새로운 경쟁 구도를 바꾸고 있다. ◆ 제조업이 먼저 검증한다…피지컬 AI 경쟁력은 데이터 3일 산업통상자원부와 로봇업계 등에 따르면 정부는 피지컬 AI를 차세대 제조 경쟁력의 핵심 축으로 육성하기 위해 업종별 특화 AI 로봇을 매년 1000대 이상 산업 현장에 보급하고, 10대 업종별 데이터팩토리를 구축하는 방안을 추진하고 있다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 계획도 포함됐다. 정부가 제조업을 피지컬 AI 확산의 출발점으로 선택한 것은 제조 현장이 기술의 경제성과 활용성을 가장 빠르게 검증할 수 있는 공간이기 때문이다. 휴머노이드는 사람처럼 움직이고 판단하는 기술을 구현해야 하는 만큼 가격과 안전성, 작업 효율, 양산성까지 함께 확보해야 한다. 제조 현장은 용접과 조립, 검사, 물류, 이송 등 적용 분야가 명확하고 생산성 향상 효과를 수치로 확인할 수 있어 기술을 실증하기에 적합한 환경으로 평가된다. 기존 산업용 로봇이 반복 작업을 수행하는 자동화 설비였다면 피지컬 AI는 작업 환경을 인식하고 축적된 데이터를 학습해 작업 방식을 스스로 최적화하는 단계로 발전하고 있다. 생산설비와 작업자, 물류 시스템에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석해 공정 효율과 품질을 함께 높이는 것이 핵심이다. 피지컬 AI 경쟁력은 로봇 자체보다 제조 현장에서 축적되는 데이터의 양과 활용 역량에서 갈릴 가능성이 크다. 다양한 작업 환경에서 확보한 데이터가 많을수록 인공지능의 판단 정확도와 작업 완성도가 높아지고, 이는 다시 생산성 향상으로 이어진다. 정부가 데이터팩토리 구축을 핵심 과제로 제시한 것도 제조 데이터를 체계적으로 확보하고 산업 현장에서 활용하기 위함으로 분석된다. 다만 같은 제조업 기반을 두고도 기업들의 선택은 다르다. 일부는 로봇을 활용해 생산성과 품질을 높이는 데 집중하고, 일부는 로봇과 핵심 부품을 새로운 사업으로 육성하고 있다. 피지컬 AI 시장이 확대될수록 이러한 전략 차이는 더욱 뚜렷해질 것으로 보인다. ◆ 현대차·LG는 로봇 활용, HD현대로보틱스·로보티즈는 로봇 공급 현대자동차그룹은 피지컬 AI를 생산 현장에 먼저 적용하고 있다. 계열사인 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입할 계획이다. 초기에는 부품 분류 등 안전성 검증이 가능한 작업부터 적용하고, 2030년부터는 조립 등 고도화된 공정으로 활용 범위를 넓힌다는 구상이다. 핵심은 제조 데이터다. 현대차그룹은 HMGMA에 로봇 전용 학습 공간인 ‘로봇 메타플랜트 응용 센터(RMAC)’를 구축해 로봇 학습 데이터를 수집할 계획이다. 생산라인에서 반복 작업을 수행하며 확보한 데이터를 다시 학습에 반영해 로봇 성능과 공정 효율을 높인다는 전략이다. 투자 계획도 같은 방향으로 이어지고 있다. 현대자동차그룹은 2030년까지 국내에 125조2000억원을 투자하고, 이 가운데 50조5000억원을 인공지능, 로보틱스, 소프트웨어중심차량(SDV), 전동화, 수소 등 미래 사업에 투입할 계획이다. LG전자는 제조와 생활공간을 연결하는 방식으로 피지컬 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 스마트팩토리에서 축적한 자동화 기술을 홈로봇과 AI홈, 서비스 로봇으로 확대 적용하고, 스마트 가전과 연계한 공간 플랫폼 구축에 속도를 내고 있다. 단순히 로봇을 판매하는 데 그치지 않고 기존 가전과 서비스를 연결하는 플랫폼으로 활용하는 것이 특징이다. AI홈을 중심으로 가전과 로봇이 이용자의 생활 패턴을 학습하고 공간을 관리하는 구조를 구축하고 있다. 제조 현장에서 검증한 자동화 기술을 소비자 생활공간과 기업간거래(B2B) 영역으로 확장해 제조와 서비스 경쟁력을 함께 높이려는 전략으로 풀이된다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇 공급 확대에 속도를 내고 있다. 최근 KDB산업은행과 KY PE로부터 1800억원 규모의 투자를 유치했으며, 확보한 자금은 피지컬 AI 기반 차세대 로봇 기술 개발과 해외 시장 확대 등에 투입할 계획이다. 제조업을 중심으로 피지컬 AI 도입이 확대될수록 산업용 로봇 수요도 함께 늘어날 것으로 보고, 조선과 자동차 등 주력 산업을 중심으로 공급 확대에 나서고 있다. 로보티즈는 사람 손 구조를 구현한 로봇핸드와 초소형 핑거 액추에이터를 앞세워 핵심 부품 시장을 공략하고 있다. 액추에이터는 산업용 로봇과 서비스 로봇, 휴머노이드의 움직임을 제어하는 핵심 부품이다. 휴머노이드와 산업용 로봇 보급이 늘어날수록 로봇 관절과 손을 구성하는 부품 수요도 함께 확대될 것으로 전망된다. 업계 관계자는 “피지컬 AI는 제조기업과 로봇기업 가운데 어느 한쪽만으로 성장하기 어려운 산업”이라며 “생산 현장에서 확보한 데이터와 로봇, 핵심 부품 기술이 함께 발전할 때 산업 경쟁력도 높아질 것”이라고 했다.
2026-07-03 17:14:23
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네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…'한국형 AI 클라우드' 승부수
[경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 대한민국 미래 산업을 이끌 핵심 국가 인프라로 공식화하면서 네이버의 기업 가치도 새로운 관점에서 재조명되고 있다. 검색과 포털 중심 플랫폼 기업으로 인식됐던 네이버가 데이터센터와 클라우드, 자체 거대언어모델(LLM)을 아우르는 AI 인프라 기업으로 사업 무게중심을 옮기고 있어서다. 지난달 29일 정부는 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트'를 발표하며 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 성장전략의 세 가지 핵심 축으로 제시했다. 반도체를 만드는 것에서 끝나는 것이 아니라 AI를 학습하고 서비스할 데이터센터와 클라우드 인프라까지 국가 경쟁력의 핵심으로 규정한 것이다. 이 같은 변화 속에서 네이버는 국내 기업 가운데 보기 드물게 AI 데이터센터와 자체 AI 모델, 클라우드 서비스를 모두 보유한 사업자로 꼽힌다. 글로벌 빅테크처럼 반도체를 직접 설계하거나 생산하지는 않지만 AI 서비스를 구현하는 핵심 기반을 대부분 자체적으로 구축하고 있다는 점에서다. AI 데이터센터가 바꾼 네이버의 미래 특히 네이버가 지난해 본격 가동에 들어간 세종 AI 데이터센터 '각 세종'은 이러한 전략의 상징으로 평가된다. 축구장 수십 개 규모의 부지에 들어선 각 세종은 기존 인터넷 서비스 운영을 위한 서버 시설을 넘어 초거대 AI 모델 학습과 추론을 지원하는 AI 데이터센터를 지향한다. 대규모 GPU 연산 자원을 기반으로 생성형 AI 서비스를 안정적으로 운영할 수 있도록 설계됐으며 향후 AI 수요 증가에 맞춰 확장성도 고려했다. 데이터센터의 의미는 과거와 달라지고 있다. 과거에는 인터넷 서비스를 안정적으로 운영하기 위한 서버 공간이었다면 생성형 AI 시대에는 막대한 데이터를 저장하고 인공지능 모델을 학습시키는 'AI 팩토리'로 역할이 바뀌고 있다. AI 모델의 성능이 GPU와 데이터센터의 규모, 전력 공급 능력에 크게 좌우되면서 데이터센터 자체가 국가 산업 경쟁력을 결정하는 핵심 자산으로 떠오르고 있는 것이다. 실제로 이재명 대통령도 '대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트 국민보고회'에서 "피지컬 AI를 통해 산업 현장에서 생성된 데이터가 데이터센터에 축적되고 이를 기반으로 다시 산업 혁신이 이뤄지는 선순환 구조를 만들어야 한다"며 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 핵심 과제로 제시했다. 정부가 AI 데이터센터를 단순한 민간 시설이 아닌 국가 전략 인프라로 공식 규정한 것은 이번이 처음이라는 점에서 산업계도 의미를 크게 보고 있다. 네이버 역시 데이터센터를 단순한 설비 투자로 접근하지 않는다. AI 데이터센터와 자체 LLM인 하이퍼클로바X, 네이버클라우드를 하나의 생태계로 연결하는 전략을 추진하고 있다. 데이터를 저장하는 공간과 AI를 학습하는 모델, 이를 기업과 공공기관이 활용할 수 있도록 제공하는 클라우드 서비스를 하나의 밸류체인으로 구축하겠다는 구상이다. 이는 글로벌 AI 산업의 경쟁 방식과도 맞닿아 있다. 미국에서는 AI 경쟁력이 단순히 거대언어모델의 성능만으로 결정되지 않는다. AI 모델을 안정적으로 학습시키고 서비스를 제공할 수 있는 초대형 데이터센터와 클라우드 인프라 확보가 경쟁력을 좌우하고 있다. 실제로 미국 빅테크들은 수십조 원을 투입해 AI 데이터센터를 확충하고 있으며 AI 투자의 상당 부분도 컴퓨팅 인프라에 집중되고 있다. 국내에서도 AI 인프라 경쟁은 본격화되는 분위기다. SK그룹은 울산을 시작으로 전국에 총 5GW 규모 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있고, 삼성전자 역시 AI 반도체 경쟁력 강화에 속도를 내고 있다. LG그룹도 AI 데이터센터와 냉각 솔루션, AI 부품 사업을 미래 성장동력으로 육성하고 있다. 이 가운데 네이버는 제조기업과는 다른 방식으로 AI 생태계 경쟁에 뛰어들고 있다. 직접 반도체를 생산하는 대신 AI 서비스를 실제 구현하는 플랫폼과 클라우드, 데이터센터를 중심으로 경쟁력을 확보하는 전략이다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 제시하면서 이러한 전략 역시 새로운 성장 동력으로 주목받고 있다는 평가가 나온다. 공공 AI 시장 노리는 'AI 풀스택' 전략 네이버의 AI 인프라 전략은 네이버클라우드를 중심으로 구체화되고 있다. AI 서비스가 실제 산업 현장에서 활용되기 위해서는 초거대 AI 모델뿐 아니라 이를 안정적으로 운영할 수 있는 클라우드 환경이 필수적이기 때문이다. 네이버는 자체 AI 모델인 하이퍼클로바X를 네이버클라우드와 결합해 기업과 공공기관이 생성형 AI를 업무에 활용할 수 있는 환경을 확대하고 있다. 실제 네이버클라우드는 지난해 12월 한국수력원자력과 '뉴로클라우드 포 하이퍼클로바X' 기반 원전 특화 생성형 AI 플랫폼 구축 계약을 체결했다. 한수원 내부 데이터를 기반으로 원자력 산업에 특화된 AI 플랫폼을 구축하는 사업으로, 네이버클라우드는 이를 원전 분야 특화형 LLM 서비스 구축 사례로 설명하고 있다. 한국은행과도 올해 3월 같은 솔루션 기반의 전용 생성형 AI 플랫폼 제공 계약을 맺었다. 한국은행 보유 데이터를 학습해 금융·경제 특화 생성형 AI 모델을 구축하고, 장기적으로는 한국은행 자료의 검색·요약·추천 등을 연계한 대국민 서비스 발굴도 검토한다는 계획이다. 이처럼 네이버클라우드는 단순히 AI 모델을 개발하는 데 그치지 않고 기관별 데이터를 안전한 환경에서 학습·활용할 수 있는 전용 AI 플랫폼을 제공하는 방식으로 사업 영역을 넓히고 있다. 특히 폐쇄망 또는 기관 내부 환경에서 생성형 AI를 활용하려는 공공·금융·에너지 분야 수요와 맞물리면서 하이퍼클로바X와 클라우드를 결합한 'AI 풀스택' 전략이 구체화 되고 있다. 특히 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 제시하면서 공공 AI 시장 확대 가능성도 커지고 있다. 정부와 지방자치단체를 비롯한 공공기관은 보안과 데이터 주권 문제로 해외 클라우드 사용에 신중한 입장을 보여왔다. 이에 따라 국내 데이터센터와 자체 AI 모델을 보유한 사업자에 대한 관심도 높아질 것이라는 전망이 나온다. 이 과정에서 주목받는 개념이 '소버린 AI(Sovereign AI)'다. 소버린 AI는 국가의 언어와 문화, 법·제도, 데이터를 기반으로 자국 내에서 AI를 개발·운영하는 전략을 의미한다. AI 기술뿐 아니라 데이터와 컴퓨팅 인프라까지 자국이 통제할 수 있어야 한다는 개념으로 최근 유럽과 일본, 싱가포르 등 주요 국가들도 관련 정책을 확대하고 있다. 네이버 역시 이러한 흐름에 맞춰 국내 데이터를 기반으로 한 AI 생태계 구축을 추진하고 있다. 국내에서 생성된 데이터를 국내 데이터센터에 저장하고, 자체 AI 모델이 이를 학습한 뒤 다시 기업과 공공기관에 서비스를 제공하는 구조다. 정부가 강조하는 AI 데이터센터 구축과도 방향성이 맞닿아 있다는 평가다. 글로벌 빅테크와 AI 인프라 경쟁 다만 넘어야 할 과제도 적지 않다. 글로벌 AI 인프라 시장은 이미 미국 빅테크들이 막대한 자본력을 앞세워 주도하고 있기 때문이다. 시장조사업체들에 따르면 전 세계 클라우드 시장은 현재 아마존웹서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure), 구글 클라우드가 대부분을 차지하고 있다. 이들은 수백억 달러를 투입해 AI 데이터센터를 지속적으로 확대하고 있으며 엔비디아 최신 GPU 확보 경쟁에서도 우위를 점하고 있다. 반면 국내 사업자는 상대적으로 제한된 투자 규모와 GPU 확보 여건, 전력 비용 부담 등을 안고 있다. 성능 경쟁뿐 아니라 컴퓨팅 자원 확보 경쟁에서도 글로벌 사업자와 격차를 줄여야 하는 상황이다. 업계에서는 정부가 '반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터'를 대한민국 미래 산업을 이끌 '3대 메가 프로젝트'로 공식화한 것이 이러한 격차를 줄이는 계기가 될 수 있을 것으로 기대한다. 정부가 전국 단위 AI 데이터센터 구축과 전력 인프라 확충, 인허가 지원 등을 통해 AI 인프라를 국가 전략 차원에서 육성하겠다는 의지를 밝힌 만큼 국내 기업들도 보다 안정적인 컴퓨팅 자원과 클라우드 환경을 확보하며 글로벌 경쟁력을 높일 수 있을 것이라는 전망이다. "데이터센터는 AI 공장"…소버린 AI 승부수 결국 정부가 추진하는 3대 메가 프로젝트의 핵심은 AI 생태계를 구성하는 모든 요소를 국내에서 구축하는 데 있다. 반도체가 AI의 연산 능력을 책임진다면 데이터센터는 이를 구동하는 기반이며 클라우드는 산업 현장으로 AI를 확산시키는 통로다. 네이버클라우드 관계자는 "세종 AI 데이터센터 '각'은 기존처럼 데이터를 단순 저장·관리하는 데이터센터가 아니라 AI를 학습시키고 추론을 거쳐 실제 서비스까지 연결하는 'AI 팩토리' 개념의 플랫폼"이라며 "AI 시대에는 데이터를 보관하는 공간을 넘어 AI 비즈니스가 이뤄지는 핵심 인프라 역할을 수행하게 될 것"이라고 설명했다. 이어 "네이버클라우드는 AI 인프라부터 초거대 AI 모델까지 아우르는 AI 풀스택(AI Full Stack) 역량을 갖추고 있다는 것이 가장 큰 경쟁력"이라며 "정부의 AI 활용 확대 정책으로 공공과 산업계 전반에서 AI 전환(AX) 수요가 빠르게 늘고 있는 반면 공급은 아직 충분하지 않은 상황"이라고 말했다. 그러면서 "네이버클라우드는 엔비디아와의 AI 팩토리 협력을 비롯해 다양한 AI 기술 협력을 확대하고 있으며 국내 AI 생태계에 필요한 소버린 AI 역량과 안전한 데이터 관리 환경을 제공하는 데 역량을 집중하고 있다"고 덧붙였다.
2026-07-02 13:54:15
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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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AI 데이터센터 핵심 공급처 '삼성전자'…세계 증시 중심에 서다
[경제일보] 삼성전자가 다시 세계 증시의 중심에 섰다. 올해 6월 글로벌 시가총액 순위에서 삼성전자는 10위권에 이름을 올렸다. 22일 업계에 따르면, 글로벌 시가총액 집계 사이트 컴퍼니즈마켓캡 기준 삼성전자의 시가총액은 1조5500억 달러 수준으로 집계됐다. 이는 테슬라(1조4900억 달러), 메타 플랫폼즈(1조4400억 달러) 등 글로벌 기업들의 수치를 앞선 결과다. 순위는 주가와 환율, 집계 기준에 따라 달라질 수 있지만, 세계 자본시장이 삼성전자를 다시 가격에 반영하기 시작했다는 점은 분명하다. 이번 상승은 단순한 주가 이벤트를 넘어 삼성전자가 AI 인프라를 떠받치는 핵심 기업으로 재평가받고 있다는 신호에 가깝다. AI 데이터센터가 바꾼 메모리 '몸값' 삼성전자의 재평가는 메모리 반도체의 귀환에서 출발한다. AI는 연산의 산업이지만, 동시에 데이터를 빠르게 저장하고 옮기는 산업이다. 거대언어모델(LLM)과 생성형AI 서비스가 커질수록 필요한 것은 GPU만이 아니다. 고대역폭메모리, 고용량 DRAM, 서버용 SSD가 함께 움직여야 AI 데이터센터가 돌아간다. 한동안 경기민감 산업으로만 여겨졌던 메모리 반도체가 AI 시대의 전략 자산으로 다시 떠오른 이유다. 이와 같은 변화는 삼성전자에 유리하게 작용했다. 삼성전자는 세계 메모리 반도체 시장에서 오랜 기간 최상위권을 지켜온 기업이다. 불황기에는 메모리 의존도가 약점처럼 보였지만, AI 투자 사이클이 시작되자 같은 구조가 강점이 됐다. 수요의 중심도 PC와 스마트폰에서 AI 서버와 데이터센터로 이동하고 있다. 그 결과 메모리 가격과 전략적 중요성이 동시에 올라갔다. 삼성전자의 기업가치 상승은 이러한 산업 지형의 변화가 반영된 결과다. 실적도 이를 뒷받침한다. 삼성전자에 따르면, 올해 1분기 연결 기준 매출 133조9000억원, 영업이익 57조2000억원을 기록했고, 반도체를 담당하는 DS부문은 매출 81조7000억원, 영업이익 53조7000억원을 올렸다. AI 수요가 단순한 기대가 아니라 실제 매출과 이익으로 이어지고 있다는 의미다. HBM4와 파운드리, '반격'의 조건 HBM 시장에서 SK하이닉스가 엔비디아 공급망에서 강한 존재감을 보이는 동안 삼성전자의 HBM 경쟁력은 한동안 도마 위에 올랐던 것이 사실이다. 하지만 삼성전자는 메모리, 파운드리, 로직, 패키징을 함께 보유한 보기 드문 종합 반도체 기업이고, 차세대 제품에서 고객 인증과 양산 안정성을 증명할 경우 판을 다시 흔들 수 있는 체급을 갖고 있다. 삼성전자는 지난 2월 HBM4 양산 출하를 발표하며 반격의 출발선을 다시 그었다. HBM4를 통해 올해 HBM 매출이 지난해 대비 3배 이상 증가할 것으로 전망했고, HBM4 생산 능력을 선제적으로 확대하고 있다고 밝혔다. 이어 5월에는 12단 HBM4E 샘플을 글로벌 고객사에 출하했다. 삼성전자의 HBM4E가 이전 HBM4 제품보다 속도 성능이 20% 이상 높은 것으로 알려졌다. 파운드리도 재평가의 축이다. 지난 11일 로이터 보도에 따르면, 구글은 차세대 AI 프로세서 ‘아이스피시’의 일부를 삼성전자에 맡기는 방안을 논의 중인 것으로 전해진다. TSMC가 핵심 연산부를 맡고, 삼성전자는 2나노 공정을 활용해 메모리 연결 부품을 생산하는 방안이 거론되고 있다. 아직 논의 단계이고 양산 시점도 2028년 이후로 거론되는 만큼 단정하기 이르지만, 구글과 같은 빅테크 기업의 AI칩 공급망 다변화 흐름 자체는 삼성전자에 기회로 작용할 수 있다. 업계 관계자는 "AI 반도체는 단일 칩의 경쟁이 아니라 고성능 연산칩, HBM, 첨단 패키징, 전력 효율, 데이터센터 공급망이 함께 움직이는 싸움"며 "삼성전자는 메모리를 만들고, 파운드리를 제공하며, 스마트폰과 가전을 통해 소비자 접점까지 갖고 있다"고 했다. 이어 "과거에는 사업 포트폴리오가 넓다는 점이 투자자에게 복잡한 구조로 보이기도 했지만, AI 인프라 경쟁이 본격화되면서 그 넓이가 다시 장점으로 읽히고 있다"고 덧붙였다. '종합 반도체 기업' 재평가 모바일과 가전도 삼성전자의 긍정적 재평가를 뒷받침한다. 갤럭시 스마트폰과 TV, 생활가전은 삼성전자가 소비자와 직접 만나는 거대한 접점이다. AI가 데이터센터 안에만 머무르지 않고 휴대폰, 집, 자동차, 사무공간으로 확산될수록 이 접점의 가치는 커진다. 삼성전자는 AI 반도체를 공급하는 기업이면서 동시에 AI가 작동하는 기기를 판매하는 기업이다. 데이터센터용 메모리와 파운드리, 온디바이스 AI, 스마트홈, 모바일 생태계를 한데 묶을 수 있는 기업이라는 점에서 시장의 시선이 달라지고 있다. 삼성전자의 글로벌 시총 10위권 진입은 한국 산업에도 상징성이 크다. 세계 최상위 기업가치 순위는 엔비디아, 알파벳, 애플, 마이크로소프트, 아마존 같은 미국 빅테크가 장악해왔다. 이러한 무대에 한국 제조기업이 다시 이름을 올렸다는 것은 AI 시대에도 물리적 제조역량이 여전히 중요하다는 의미다. 증권업계 관계자는 "주가와 환율, 우선주 포함 여부, 집계기관 기준에 따라 시총 순위는 달라질 수 있다"며 "HBM 고객 인증, 파운드리 대형 고객 확보, 메모리 가격 상승 지속성, 글로벌 공급망 리스크도 남아 있다"고 했다. 다만 그는 "중요한 것은 시장의 시선이 바뀌었다는 점"이라며 "삼성전자는 더 이상 ‘메모리 사이클에 흔들리는 제조기업’으로만 인식되지 않고, AI 데이터센터의 핵심 공급자, 차세대 HBM의 도전자, 첨단 파운드리의 대안, 소비자 AI 생태계의 주요 플레이어로 다시 평가받고 있다"고 덧붙였다. [아주경제 2026년 06월 23일자 13면에 게재된 기사입니다.]
2026-06-23 08:50:15
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'의대 쏠림' 흔드는 삼전닉스 계약학과…최상위권 선택 기준이 바뀐다
[경제일보] 자연계 최상위권 입시 지형이 빠르게 바뀌고 있다. 의대가 절대 우위를 지켜온 이공계 입시 판도에서 삼성전자와 SK하이닉스 취업이 연계된 이른바 ‘삼전닉스’ 반도체 계약학과가 서울대 자연대 합격선을 넘어섰다. 일부 대학 반도체 계약학과는 지방권 의대보다 높은 합격선을 기록하며 의대 턱밑까지 추격했다. 입시 현장의 변화는 단순한 ‘인기 학과’ 현상이 아니다. 반도체 슈퍼사이클, 대기업 채용 안정성, 억대 성과급 기대, 첨단산업 인재 확보전, 의대 정원 확대와 지역의사제 도입 논의가 한꺼번에 맞물리며 최상위권 수험생의 진로 선택 기준 자체가 흔들리고 있다는 분석이 나온다. ◆반도체 계약학과 평균 96.2점…서울대 자연대 앞질렀다 21일 종로학원이 2026학년도 정시 결과를 분석한 자료에 따르면 연세대, 고려대, 한양대, 성균관대, 서강대 등 서울 소재 주요 대학 반도체 계약학과의 수능 국어·수학·탐구 평균 점수는 96.2점으로 집계됐다. 이는 서울대 자연대 합격자 평균 점수 95.8점보다 0.4점 높은 수준이다. 대학별로는 한양대 반도체공학과가 98.0점으로 가장 높았다. 이어 고려대 반도체공학과 97.0점, 성균관대 반도체 관련 학과 96.0점, 서강대·연세대 반도체 관련 학과가 각각 95.0점으로 나타났다. 특히 한양대 반도체공학과 합격선은 2026학년도 지방권 의대 평균 합격선 97.2점보다 높았다. 고려대 반도체공학과 역시 지방권 의대 평균과 거의 같은 수준까지 올라섰다. 서울권 의대 평균 합격선은 98.8점, 경인권 의대는 99.0점으로 여전히 최상위권을 유지하고 있지만 격차는 크게 좁혀졌다. 불과 몇 년 전까지만 해도 자연계 최상위권 진로 선택은 ‘의대냐, 서울대 공대냐’ 구도에 가까웠다. 그러나 올해 정시 결과는 여기에 ‘대기업 반도체 계약학과’라는 세 번째 축이 본격적으로 들어왔음을 보여준다. ◆‘삼성전자 vs SK하이닉스’도 입시 변수로 계약 기업별 차이도 나타났다. SK하이닉스와 채용 협약을 맺은 고려대·서강대·한양대 반도체 계약학과 평균 점수는 96.7점으로, 삼성전자와 계약한 연세대·성균관대 평균 95.5점보다 1.2점 높았다. 이는 최근 메모리 반도체 업황 회복과 고대역폭메모리(HBM) 시장에서 SK하이닉스가 두각을 나타낸 흐름이 수험생 선호에도 반영된 결과로 풀이된다. 입시업계에서는 “과거에는 기업 브랜드 자체가 절대적 기준이었다면, 최근에는 실적 전망, 성과급 기대, 직무 성장성, 산업 내 위상까지 고려하는 경향이 커졌다”고 본다. 실제 2026학년도 대기업 계약학과 정시 지원자는 전년보다 크게 늘었다. 종로학원 분석에 따르면 삼성전자·SK하이닉스 등 7개 대기업 16개 계약학과 정시 지원자는 2478명으로 전년 1787명보다 38.7% 증가했다. 전체 경쟁률도 9.77대 1에서 12.77대 1로 상승했다. 이 가운데 삼성전자와 SK하이닉스 계약학과 지원자가 전체의 65%를 차지했다. ◆취업 보장·장학금·성과급…‘진로 불확실성’ 줄인 학과의 힘 반도체 계약학과의 가장 큰 강점은 ‘입학과 동시에 진로의 상당 부분이 정해진다’는 점이다. 계약학과는 대학과 기업이 협약을 맺고 기업이 필요로 하는 인재를 양성하는 제도다. 학생들은 장학금, 현장실습, 인턴십, 졸업 후 채용 연계 등의 혜택을 받는다. 특히 반도체 계약학과는 삼성전자와 SK하이닉스라는 국내 대표 제조기업과 직접 연결돼 있다는 점에서 안정성이 크다. 과거 이공계 최상위권 학생들이 의대를 선호한 핵심 이유는 직업 안정성과 고소득 기대였다. 그런데 반도체 계약학과가 이 두 요소에 상당 부분 근접하면서 선택지가 달라지고 있다. 의대는 긴 수련 과정과 지역의사제, 필수의료 배치 논의 등 정책 변수가 커졌다. 반면 반도체 계약학과는 4년 학부 교육 이후 대기업 취업이라는 경로가 비교적 명확하다. 여기에 HBM, 인공지능 반도체, 첨단 패키징, 파운드리, 차량용 반도체 등 산업 확장성이 더해지면서 ‘공대 진학의 기대수익’이 과거보다 커졌다는 평가다. ◆산업계에는 반가운 신호…하지만 수도권·대기업 쏠림도 과제 이번 결과는 산업계 입장에서는 긍정적 신호다. 한국 반도체 산업은 메모리 강국을 넘어 시스템반도체, 첨단 패키징, AI 반도체 등으로 전선을 넓혀야 하는 과제를 안고 있다. 이를 위해서는 설계·공정·소자·소프트웨어를 아우르는 고급 인재 확보가 필수다. 실제 삼성전자와 SK하이닉스가 대학과 협력해 육성한 반도체 계약학과 졸업생은 내년부터 본격적으로 산업 현장에 투입될 전망이다. 업계에서는 주요 대학 1기생 졸업이 시작되면 반도체 계약학과 졸업 인원이 연간 400~480명 수준에 이를 것으로 보고 있다. 다만 부작용도 있다. 계약학과 인기가 높아질수록 수도권 주요 대학과 대기업 중심의 인재 쏠림이 심화될 수 있다. 대기업 계약학과는 전국 13개 대학, 18개 학과에서 운영되고 있지만 상당수가 수도권과 과학기술특성화대학에 집중돼 있다. 지방 일반대학의 참여 폭은 제한적이라는 지적도 나온다. 정부가 반도체 인재 양성을 국가전략 차원에서 추진해왔지만, 실제 우수 인재가 일부 대기업 협약 학과에 몰릴 경우 중견·중소 반도체 기업과 소재·부품·장비 기업의 인력난은 계속될 수 있다. 반도체 생태계 전체를 키우려면 계약학과 확대뿐 아니라 지역 대학, 전문대학, 대학원, 현장 재교육을 잇는 다층적 인재 공급망이 필요하다는 지적이다. ◆2027학년도 입시 최대 변수는 의대 증원과 지역의사제 입시업계는 2027학년도 정시에서 반도체 계약학과와 의대의 합격선 경쟁이 더 치열해질 것으로 보고 있다. 지역의사제 도입으로 의대 모집 인원이 늘어날 경우 지방권 의대 합격선이 조정될 가능성이 있기 때문이다. 종로학원 임성호 대표는 “반도체 계약학과와 의대에 동시 합격할 경우 수험생이 어느 곳을 선택할지 주목된다”며 “선택에 따라 계약학과와 의대 합격선에 상당한 변화가 나타날 수 있다”고 분석했다. 실제로 2027학년도 반도체 학과 모집도 확대 흐름을 보이고 있다. 진학사 분석에 따르면 서울권 반도체 학과 수시 모집 대학은 2026학년도 14개교에서 2027학년도 15개교로 늘고, 수시 모집 인원은 502명에서 564명으로 62명 증가한다. 다만 삼성전자·SK하이닉스 협약 계약학과 수시 모집 인원은 205명으로 변동이 없고, 증가는 일반 반도체 학과 중심으로 이뤄지는 것으로 나타났다. 이는 향후 입시 경쟁이 두 갈래로 나뉠 수 있음을 시사한다. 하나는 삼성전자·SK하이닉스 취업이 연계된 계약학과의 초고득점 경쟁이고, 다른 하나는 일반 반도체 학과를 통한 첨단산업 진입 경쟁이다. 계약학과는 취업 안정성이 강점이고, 일반 반도체 학과는 특정 기업에 묶이지 않고 진로를 넓힐 수 있다는 장점이 있다. ◆의대 독주 시대의 균열…핵심은 ‘지속 가능한 선택지’다 반도체 계약학과의 약진은 한국 사회가 오랫동안 겪어온 의대 쏠림 현상에 균열이 생기고 있음을 보여준다. 최상위권 인재가 산업 현장으로 향하는 것은 국가 경쟁력 측면에서 환영할 일이다. 특히 반도체는 한국 수출과 제조업의 핵심 축이다. 인재가 모이지 않으면 기술 초격차도, 공급망 주도권도 유지하기 어렵다. 그러나 입시 합격선 상승만으로 반도체 인재 양성이 완성되는 것은 아니다. 학생들이 계약학과를 선택한 뒤 실제 산업 현장에서 성장할 수 있는 교육 과정, 연구 환경, 직무 배치, 장기 경력 설계가 뒤따라야 한다. 대기업 취업 보장이 단기 유인이라면, 산업 생태계 전반의 혁신 역량은 장기 유인이다. 이번 정시 결과는 수험생들이 더 이상 대학 간판만 보지 않는다는 사실을 보여준다. 최상위권 학생들은 이제 ‘어느 대학이냐’와 함께 ‘어떤 산업으로 가느냐’, ‘졸업 후 어떤 경로가 열리느냐’를 따진다. 의대 일변도였던 자연계 입시가 산업과 노동시장 변화에 반응하기 시작한 셈이다. 한 입시컨설팅 관계자는 “입시 판도 변화의 본질은 한양대 반도체공학과가 지방의대보다 높았다는 한 줄의 숫자에만 있지 않다”며 “한국 경제의 미래 먹거리와 청년 세대의 안정 욕구가 한 지점에서 만났다는 데 있다. 반도체 계약학과의 부상은 최상위권 인재 시장에서 시작된 작은 변화지만 그 파장은 대학, 기업, 지역, 의료정책, 산업전략 전반으로 번질 가능성이 크다”고 말했다.
2026-06-21 12:58:15
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올트먼 방한 연기, 가벼운 일정 아니었다…韓 AI 동맹 숨고르기
[경제일보] 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)의 방한 일정이 연기되면서 국내 인공지능(AI) 업계의 시선이 다시 쏠리고 있다. 표면적으로는 개인 사정에 따른 일정 조정이지만 당초 예정됐던 회동의 무게를 보면 단순한 의전성 방문은 아니었다. 삼성전자, 카카오, 네이버를 잇는 이번 일정은 오픈AI의 한국 전략을 확인할 수 있는 자리였기 때문이다. 12일 정보기술(IT) 업계에 따르면 오픈AI는 올트먼 CEO가 14~15일 예정했던 한국 방문 일정을 연기했다. 한국을 포함한 아시아 방문 일정 전반이 조정된 것으로 알려졌다. 오픈AI 측은 “한국은 오픈AI에 매우 중요한 나라이자 전략적 파트너”라며 국내 파트너들과 진행 중인 협력은 예정대로 이어진다고 밝혔다. 올트먼 CEO가 한국에 오려 했던 이유는 분명했다. 첫 축은 삼성전자다. 삼성과 오픈AI는 AI 반도체, 고대역폭메모리(HBM), 데이터센터 인프라, 사내 생성형 AI 도입 등에서 접점을 넓히고 있다. 오픈AI가 초대형 AI 모델을 운영하려면 막대한 연산 자원과 메모리 공급망이 필요하다. 한국 반도체 기업은 이 경쟁에서 빠질 수 없는 파트너다. 삼성전자 수원 디지털시티에서 예정됐던 ‘DX 인사이트 토크’도 단순 강연으로 보기 어렵다. 삼성은 최근 업무 전반에 생성형 AI를 도입하며 AI 전환을 추진하고 있다. 올트먼 CEO의 방문은 삼성 임직원에게 AI가 일하는 방식을 어떻게 바꾸는지 설명하는 동시에 오픈AI 기술이 글로벌 제조기업 내부로 들어가는 상징적 장면이 될 수 있었다. 두 번째 축은 카카오다. 오픈AI와 카카오는 이미 한국형 AI 서비스 개발 협력을 추진해 왔다. 관심은 카카오톡과 챗GPT의 결합이다. 카카오톡은 국내 이용자의 일상 대화와 생활 서비스가 모이는 플랫폼이다. 오픈AI 입장에서는 한국 시장에서 챗GPT를 단순 앱이 아니라 국민 메신저와 연결된 생활형 AI로 확장할 수 있는 통로다. 네이버와의 회동도 의미가 작지 않았다. 네이버는 자체 초거대 AI와 클라우드, 데이터센터, 검색, 기업용 AI 역량을 갖춘 국내 대표 플랫폼이다. 오픈AI와 네이버는 협력과 경쟁이 동시에 가능한 관계다. 클라우드와 데이터센터, 기업용 AI 시장에서는 협력 여지가 있지만 검색과 생성형 AI 서비스에서는 경쟁 구도도 형성될 수 있다. 이번 연기를 두고 해외 AI 업계와 투자자들 사이에서는 여러 해석이 나올 수 있다. 오픈AI는 최근 미국 IPO를 비공개로 신청했고, 최대 1조달러 가치평가가 거론될 만큼 자본시장 이슈가 커졌다. 올트먼 CEO는 미국 워싱턴에서 AI 모델 출시 전 정부 승인 의무화에 반대하는 규제 대응에도 나선 바 있다. 오픈AI가 정책, 규제, 상장 준비, 인프라 조달을 동시에 진행하는 시점인 만큼 최고경영자의 일정 우선순위가 미국 현안과 맞물렸을 가능성은 배제하기 어렵다. 현재 공개적으로 확인된 연기 사유는 개인 사정뿐이다. 그의 이번 방한은 중요했다. 오픈AI는 한국에 서울 사무소를 열고 국내 파트너십을 확대하고 있다. 한국은 챗GPT 유료 이용자 기반이 크고 반도체와 통신망, 클라우드, 플랫폼, 개발자 생태계를 함께 갖춘 시장이다. 오픈AI가 한국을 전략 거점으로 보는 이유가 여기에 있다. 한편 방한 연기가 협력 차질을 의미한다고 보기는 어렵다. 삼성과의 인프라 협력, 카카오와의 서비스 협력, 네이버와의 클라우드·AI 접점은 CEO 방문 한 번으로 결정되는 사안이 아니다. 이미 실무 단계에서 이어지는 장기 의제에 가깝다. 오히려 다음 재방한 때는 단순 회동보다 구체적 성과가 요구될 가능성이 크다.
2026-06-12 17:11:07
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'호치민-목바이 고속도로' 착공…떼이닌성·푸억동 산업단지 수혜 기대
베트남 정부가 남부 경제권 물류망 확충을 위한 핵심 사업인 ‘호치민-목바이(Mộc Bài) 고속도로’ 건설을 본격화하면서 떼이닌(Tây Ninh)성이 새로운 투자 거점으로 부상하고 있다. 특히 대규모 산업·도시 복합단지인 프억동 산업단지(Phước Đông Industrial Park)가 대표적인 수혜 지역으로 주목받고 있다. 호치민시 교통건설투자프로젝트관리위원회(Ban Giao thông)는 최근 기자회견을 통해 총사업비 약 23조 동 규모의 호치민-목바이 고속도로 사업 추진 현황을 공개했다. 현재 호치민시 인민위원회는 투자자 선정을 위한 입찰 절차를 진행 중이며 투자자 선정과 BOT(건설·운영·양도) 계약 체결이 마무리되는 대로 2026년 7월 본선 공사에 착수할 계획이다. 앞서 부속 사업인 지방도 8호선 입체교차로 건설 공사는 지난해 말 착공돼 기초 공사가 진행되고 있다. 1단계 사업은 총연장 51km 규모로 조성된다. 호치민시 구간 24.7km, 떼이닌성 구간 26.3km로 구성되며 왕복 4차선, 설계속도 시속 120km 기준으로 건설된다. 향후 교통 수요 증가에 맞춰 왕복 6차선까지 확장이 가능하도록 설계됐다. 특히 전 구간 교차로를 입체화해 물류 흐름을 원활하게 하고 교통 정체를 최소화하는 데 중점을 뒀다. 고속도로가 완공되면 호치민시와 캄보디아 국경 관문인 목바이 간 이동 시간이 크게 단축된다. 또한 호치민 순환도로 3호선과 4호선, 남부 핵심 물류 거점인 깟라이(Cát Lái)항과 까이멥-티바이(Cái Mép–Thị Vải) 국제항만과의 연계성이 강화돼 남부 경제권의 물류 경쟁력이 한층 높아질 전망이다. ◆ 떼이닌성, 아세안 물류 허브 도약 추진 떼이닌성은 2025~2030년 기간 동안 20개 이상의 대형 교통·사회 인프라 사업을 추진하며 아세안 물류 허브로의 도약을 준비하고 있다. 대표 사업으로는 총연장 33km, 왕복 8~10차선 규모의 목바이-쑤언아(Mộc Bài-Xuyên Á) 산업·도시 회랑 연결도로가 있다. 총사업비는 약 7조6000억 동으로 민관합작투자(PPP) 방식으로 추진된다. 또한 총사업비 9조8260억 동 규모의 고도(Go Dau)-싸맛(Xa Mat) 고속도로 사업도 BOT 방식으로 추진되고 있다. 이들 노선이 호치민-목바이 고속도로와 연결되면 베트남 남부와 캄보디아를 비롯한 아세안 국가 간 물류 이동이 크게 확대될 것으로 기대된다. 이와 함께 떼이닌성은 지방도 782호선과 791호선 확장 사업을 진행하고 있으며 1000병상 규모의 종합병원 건립 등 생활 인프라 확충에도 속도를 내고 있다. ◆ 프억동 산업단지, 최대 수혜지 부상 이 같은 교통 인프라 확충의 직접적인 수혜 지역으로는 프억동 산업단지가 꼽힌다. 총면적 3000ha 규모의 프억동 산업단지는 떼이닌성 최대 산업단지 가운데 하나로, 지방도 782호선을 통해 호치민-목바이 고속도로와 직접 연결된다. 향후 순환도로 3·4호선 및 목바이-쑤언아 경제회랑과도 연계돼 물류 접근성이 크게 개선될 전망이다. 호치민시와 국제공항, 주요 항만으로의 이동이 편리해지면서 글로벌 제조기업들의 관심도 높아지고 있다. 특히 넓은 가용 부지를 확보하고 있어 대규모 생산시설 구축이 가능하며, 변전소와 용수 공급시설, 폐수처리장 등 산업 인프라도 이미 갖춰져 있다. 주거·교육·상업시설을 함께 조성한 산업·도시 복합 개발 모델도 강점으로 꼽힌다. 단지 내에는 근로자 주거시설과 기숙사, 학교, 상업시설 등이 조성돼 있어 기업들의 인력 확보와 정착 부담을 줄일 수 있다. 업계에서는 호치민-목바이 고속도로 착공이 가시화되면서 떼이닌성이 베트남 남부의 새로운 제조업 및 물류 거점으로 부상할 가능성이 커졌다고 평가하고 있다. 특히 푸억동 산업단지는 향후 교통망 확충 효과를 가장 먼저 누릴 수 있는 입지 조건을 갖춘 만큼 외국인직접투자(FDI) 유치 확대의 핵심 수혜지로 자리매김할 전망이다.
2026-06-09 16:16:24
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엔비디아가 불붙인 LG 재평가…구광모 8년 투자 선구안, 결실 맺나
[경제일보] LG전자 주가가 엔비디아발(發) 훈풍을 타고 급등하면서 시장의 관심이 구광모 LG그룹 회장이 추진해온 AI·전장·로봇 투자로 확산되고 있다. 시장에서는 최근 주가 상승 배경으로 엔비디아와의 협력 가능성뿐 아니라 전장, 로봇, 공조(HVAC) 등 LG가 육성해온 미래 사업의 성장 잠재력을 꼽고 있다. 엔비디아 이슈에 재평가…LG전자 넘어 (주)LG로 확산된 관심 5일 업계에 따르면 최근 LG전자 주가는 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)와 구광모 LG그룹 회장 간 회동 기대감이 커지면서 가파른 상승세를 보이고 있다. 시장에서는 LG전자가 단순 가전업체를 넘어 피지컬AI 시대 핵심 수혜 기업으로 부상할 수 있다는 기대가 반영된 결과라는 분석이 나온다. 다만 투자자들이 주목하는 대상은 LG전자만이 아니다. △LG전자 △LG AI연구원 △LG에너지솔루션 △LG이노텍 등 LG그룹 전반에 걸쳐 구축된 미래 사업 포트폴리오가 함께 평가받고 있다는 게 업계 시각이다. LG그룹은 2018년 구광모 회장 취임 이후 선택과 집중 전략을 통해 사업 구조를 재편해왔다. 수익성이 악화된 스마트폰 사업은 과감히 철수하는 대신 전장, AI, 로봇, 배터리 등 미래 성장 사업 육성에 집중했다. 스마트폰 접고 AI·전장 키웠다 LG전자가 대표적인 사례다. LG전자는 2021년 스마트폰 사업 철수 이후 전장사업본부(VS)를 중심으로 차량용 인포테인먼트와 텔레매틱스 사업을 키워왔다. 전장사업본부는 2022년 상반기 유럽 프리미엄 완성차 업체의 인포테인먼트 시스템과 일본 완성차 업체의 5G 고성능 텔레매틱스 등 약 8조원 규모의 신규 프로젝트를 수주했다. 현재 전장사업은 차량용 인포테인먼트, LG마그나이파워트레인의 전기차 파워트레인, ZKW의 차량용 조명 시스템을 3대 축으로 성장하고 있다. 로봇 분야에서는 올해 CES 2026에서 가정용 AI 홈로봇 'LG 클로이드'를 공개하며 피지컬AI 시장 진출 의지를 드러냈다. 클로이드는 머리와 두 개의 팔, 휠 기반 자율주행 하체를 갖춘 홈로봇으로 세탁물 정리와 가전 제어 등 생활 밀착형 가사 보조 기능을 시연했다. 류재철 LG전자 CEO는 로봇의 관절 역할을 하는 액추에이터를 피지컬AI 시대 핵심 부품으로 보고 관련 사업을 본격화하겠다는 뜻도 밝혔다. AI 분야 투자도 그룹 차원에서 이어졌다. LG는 2020년 LG AI연구원을 출범시키고 초거대 AI와 산업용 AI 기술 확보에 나섰다. LG AI연구원은 2021년 자체 초거대 AI 모델 '엑사원(EXAONE)'을 처음 공개한 뒤 2024년 '엑사원 3.0'을 오픈소스로 내놓으며 기술 고도화를 이어왔다. 엑사원 3.0은 한국어와 영어를 모두 지원하는 78억개 매개변수 규모의 생성형 AI 모델이다. LG는 이를 제조, 소재, 바이오, 고객 상담 등 그룹 계열사 사업에 접목하며 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 배터리·센서·AI까지…피지컬AI 생태계 구축한 LG LG이노텍과 LG에너지솔루션 역시 피지컬AI 시대 수혜 가능성이 거론된다. 휴머노이드 로봇과 자율주행차에는 카메라 모듈과 센서, 배터리 등 핵심 부품이 필수적이기 때문이다. 시장에서는 향후 피지컬AI 생태계가 확대될 경우 LG 계열사들이 다양한 영역에서 참여할 수 있을 것으로 보고 있다. 업계가 특히 주목하는 부분은 엔비디아와 LG의 접점 확대 가능성이다. 엔비디아는 AI 반도체 분야 세계 최강자로 꼽히지만 실제 제품을 설계하고 생산하는 제조 역량은 보유하고 있지 않다. 반면 LG는 가전, 전장, 배터리, 디스플레이, 부품 사업 등 폭넓은 제조 역량과 글로벌 공급망을 갖추고 있다. 피지컬AI는 단순히 AI 모델을 개발하는 데서 끝나지 않는다. 실제 로봇과 자동차, 산업 장비 등에 AI를 적용해 상용화해야 하는 만큼 제조 경쟁력이 무엇보다 중요하다. 이 때문에 업계에서는 엔비디아가 LG를 비롯한 글로벌 제조기업들과 협력 확대에 나설 수 있다는 관측이 나온다. 로봇의 눈·뇌·관절까지…LG가 갖춘 미래 기술 퍼즐 시장에서는 이번 주가 급등을 계기로 구광모 회장의 선택과 집중 전략이 본격적인 평가대에 올랐다는 해석이 나온다. 구 회장은 2018년 취임 이후 수익성이 악화된 스마트폰 사업을 정리하고 전장, AI, 로봇, 배터리 등 미래 사업 중심으로 포트폴리오를 재편해왔다. 최근 엔비디아와의 협력 기대감이 커지면서 그동안 투자 단계에 머물렀던 신사업들이 피지컬AI 시대의 성장 자산으로 재평가받기 시작했다는 분석이다. 다만 기대감이 실제 성과로 이어질지는 아직 미지수다. 엔비디아와 LG 간 구체적인 협력 범위가 공식화되지 않은 데다 휴머노이드 로봇과 피지컬AI 시장도 아직 초기 상용화 단계에 머물러 있기 때문이다. 전장사업은 LG전자의 핵심 성장축으로 자리 잡았지만 로봇과 AI 분야가 그룹 차원의 실질 수익원으로 안착하기까지는 시간이 필요하다는 평가가 나온다. 그럼에도 업계는 최근 LG를 둘러싼 시장의 시선 변화에 주목하고 있다. 한때 스마트폰 사업 실패의 상징으로 불렸던 LG가 AI와 로봇, 미래 모빌리티 시대를 맞아 다시 성장 가능성을 인정받기 시작했다는 점에서다. 엔비디아가 촉발한 이번 LG 재평가는 단순한 주가 급등 이상의 의미를 갖는다. 구광모 회장 취임 이후 이어진 AI·전장·로봇 중심의 포트폴리오 재편이 실제 성과로 이어질 수 있을지 시장의 관심이 쏠리고 있다. 재계 관계자는 "최근 시장의 관심은 LG전자 주가 급등 자체보다 LG그룹이 구축해온 미래 사업 포트폴리오에 대한 재평가에 가깝다"며 "구광모 회장은 2019년 LG AI연구원 설립을 결정하는 등 AI 분야에 선제적으로 투자해왔고 당시에는 내부적으로도 우려가 있었지만 장기적인 관점에서 투자를 이어온 결과 현재 AI 경쟁력을 확보하게 됐다"고 말했다. 이어 "피지컬AI 시대에는 AI 모델뿐 아니라 모터, 액추에이터, 배터리, 센서, 소프트웨어 등 다양한 기술이 필요하다"며 "LG는 LG전자의 모터·액추에이터 기술, LG에너지솔루션의 배터리, LG이노텍의 센싱 기술, LG CNS의 소프트웨어 역량, LG AI연구원의 AI 기술을 갖추고 있어 그룹 차원에서 시너지를 낼 수 있는 구조를 갖췄다"고 설명했다.
2026-06-05 15:47:24