2026.07.14 화요일
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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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![[800조 전쟁] 피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/06/20260706155409917338.png)
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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![[800조 전쟁] 삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703161908621093.jpg)
삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다 [경제일보] 정부가 추진하는 '3대 메가 프로젝트'의 최대 수혜는 삼성전자와 SK하이닉스 등 대기업보다 AI 인프라를 떠받치는 소부장(소재·부품·장비)과 전력기기, 냉각, 로봇 부품, 산업용 소프트웨어(SW) 기업으로 확산될 것이라는 전망이 나온다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 육성하는 이번 프로젝트는 반도체 생산을 넘어 데이터센터 구축과 제조업 AI 전환까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 산업계의 관심도 대기업 투자 규모보다 실제 발주가 이뤄질 후방 밸류체인으로 옮겨가고 있다. 반도체에서 AI 인프라로…산업정책 무게중심 이동 지난달 29일 정부가 발표한 3대 메가 프로젝트는 단순히 반도체 공장을 늘리는 기존 산업정책과 결이 다르다. AI 반도체를 생산하고 이를 학습시킬 AI 데이터센터를 구축한 뒤 제조 현장에 피지컬 AI를 확산하는 전 과정을 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 기업들의 투자도 반도체 생산시설을 넘어 데이터센터, 전력망, 스마트팩토리, 로봇 등 후방 산업 전반으로 확대될 가능성이 커지고 있다. 이번 프로젝트는 단순한 반도체 투자 확대를 넘어 'AI 시대 국가 인프라 구축'으로 산업정책의 무게중심이 옮겨가고 있다는 점에서 의미가 크다. 과거 반도체 투자가 메모리 생산능력 확대에 집중됐다면 앞으로는 AI를 실제 서비스하고 산업 현장에 적용하기 위한 데이터센터와 전력망, 냉각 설비 등 기반 인프라 구축이 새로운 성장축으로 떠오를 전망이다. AI 반도체를 충분히 확보하더라도 이를 운영할 데이터센터와 전력 인프라가 뒷받침되지 않으면 산업 경쟁력을 확보하기 어렵기 때문이다. 실제로 정부가 제시한 세 가지 축도 각각 독립된 산업이 아니다. 반도체는 AI 연산을 담당하는 핵심 부품이고 AI 데이터센터는 이를 학습·추론하는 공간이며 피지컬 AI는 산업 현장에서 AI를 실제 활용하는 단계다. 세 분야가 하나의 가치사슬로 연결되는 구조인 만큼 투자 효과 역시 특정 기업이 아니라 관련 산업 전반으로 확산될 가능성이 높다. 소부장 넘어 전력·냉각까지…AI 밸류체인 전반 수혜 가장 먼저 주목받는 분야는 반도체 소부장이다. 정부는 기존 용인·평택 생산거점과 함께 서남권 신규 반도체 클러스터 조성을 추진하며 생산능력 확대를 예고했다. 신규 팹이 들어서면 가장 먼저 움직이는 곳은 반도체 장비와 소재 시장이다. 노광과 식각, 증착, 검사, 패키징 등 공정 전반에서 장비 발주가 늘어나고 웨이퍼와 특수가스, 화학소재 등 핵심 소재 수요도 함께 증가할 것으로 예상된다. 특히 AI 반도체 시장이 빠르게 성장하면서 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 수요가 급증하고 있는 점도 긍정적이다. HBM 생산에는 기존 D램보다 훨씬 높은 수준의 적층·패키징 공정이 요구되는 만큼 후공정 장비와 검사 장비 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. 이번 프로젝트의 더 큰 특징은 반도체 장비기업에서 끝나지 않는다는 점이다. AI 데이터센터와 피지컬 AI까지 동시에 추진되면서 기존 반도체 생태계 밖에 있던 산업들도 새로운 수혜 업종으로 떠오르고 있다. 대표적인 분야가 전력 인프라다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수천~수만 장이 동시에 가동되면서 변압기와 배전반, 차단기, 초고압 케이블, 에너지저장장치(ESS) 등 전력 설비 수요도 함께 증가한다. 데이터센터 구축이 늘어날수록 전력기기와 전선 업체들이 직접적인 수혜를 받을 수 있다는 분석이 나오는 이유다. 전력기기 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 GPU 등 고성능 장비가 24시간 가동되는 만큼 과거보다 훨씬 높은 전력 사용량과 전력 밀도를 요구한다"며 "전력 인프라는 더 이상 단순한 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다"고 말했다. 이어 "직류(DC) 배전과 고효율 전력변환장치, 에너지관리시스템(EMS) 등 차세대 전력 솔루션 수요도 확대될 것"이라고 덧붙였다. 정부 역시 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 추진하면서 지역별 전력 인프라 확충을 주요 과제로 제시했다. 이는 데이터센터 건설이 단순 건축 사업이 아니라 전력 설비와 송배전망 구축까지 포함하는 대규모 인프라 사업으로 확대될 가능성을 보여준다. 전력과 함께 AI 데이터센터의 또 다른 핵심 요소는 냉각 기술이다. 생성형 AI 서비스 확산으로 고성능 GPU가 대량 집적되면서 데이터센터 내부 발열은 기존 서버보다 훨씬 커지고 있다. 냉각 효율이 떨어질 경우 성능 저하와 전력 손실은 물론 장비 수명에도 영향을 미칠 수 있어 냉각 시스템은 AI 데이터센터의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 이에 따라 공랭식 중심이던 기존 시장도 액침냉각과 수랭식 등 고효율 냉각 기술 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 서버 냉각장치와 공조 시스템, 열관리 솔루션 등 관련 시장도 AI 데이터센터 투자 확대와 함께 성장세가 이어질 것으로 전망된다. 피지컬AI가 키울 로봇 생태계…"공급망 경쟁력이 성패" 정부가 이번 프로젝트의 또 다른 축으로 제시한 피지컬 AI 역시 새로운 소부장 시장을 만들어낼 것으로 보인다. 피지컬 AI는 AI가 로봇과 제조설비, 물류장비 등 실제 산업 현장에서 자율적으로 판단하고 움직이는 기술을 의미한다. 단순한 로봇 보급을 넘어 제조 현장의 자동화 수준을 한 단계 끌어올리는 개념이다. 이를 위해서는 AI 반도체뿐 아니라 센서와 카메라, 액추에이터, 감속기, 모터, 제어기 등 다양한 핵심 부품이 필요하다. 정부도 대경권 자동차·가전 부품기업의 로봇 부품기업 전환을 지원하겠다고 밝힌 만큼 기존 제조업 기반을 AI·로봇 산업으로 연결하는 정책도 속도를 낼 것으로 예상된다. 이는 국내 부품업계에도 새로운 기회가 될 수 있다. 자동차와 산업기계 중심으로 성장해온 기업들이 휴머노이드와 산업용 로봇, 스마트팩토리 시장으로 사업 영역을 확대할 수 있는 계기가 될 수 있어서다. AI를 제조 현장에 적용하기 위한 산업용 소프트웨어 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. AI 데이터센터에서 학습된 인공지능 모델이 산업 현장으로 확산되기 위해서는 설비 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 플랫폼이 필요하다. 생산 공정을 최적화하는 스마트팩토리, 디지털 트윈, 설비 예지보전, 공장 자동화 솔루션 등이 대표적이다. 업계에서는 결국 이번 프로젝트의 성패가 대기업의 투자 규모보다 얼마나 많은 국내 중견·중소기업이 밸류체인에 참여하느냐에 달려 있다고 보고 있다. AI 인프라 구축 과정에서 국내 공급망이 충분한 경쟁력을 확보한다면 기술 자립은 물론 지역 산업 육성과 제조업 경쟁력 강화라는 정책 목표도 함께 달성할 수 있다는 것이다. 다만 일각에서는 대기업 중심의 투자 구조가 반복될 경우 중소·중견기업의 실질적인 참여 기회가 제한될 수 있다는 우려도 제기된다. 대규모 프로젝트가 실제 발주로 이어지는 과정에서 국내 공급망 확대와 기술 검증 기회가 함께 마련돼야 메가프로젝트의 정책 효과도 극대화될 수 있다는 지적이다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터 시대에는 전력 인프라가 더 이상 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 결정하는 핵심 인프라"라며 "데이터센터의 대형화와 피지컬 AI 확산이 맞물리면서 고효율 전력기기와 냉각, 센서, 자동화 솔루션 등 국내 소부장 기업들의 역할도 한층 커질 것으로 본다"고 말했다.2026-07-05 07:00:00
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이재명 대통령 "메가프로젝트, 지지율용이면 지방선거 전 했을 것" [경제일보] 이재명 대통령이 4일 대규모 지역투자 사업인 ‘3대 메가프로젝트’를 둘러싼 야권 비판에 대해 “지지율 관리를 위한 정치적 수단이었다면 지방선거 전에 시작했을 것”이라고 밝혔다. 이 대통령은 이날 엑스(X·옛 트위터)에 올린 글에서 “천지개벽을 위한 상전벽해 수준의 국토 대전환은 취임하기 전 아주 오래전부터 꿈꿔왔던 일”이라며 이같이 밝혔다. 이 대통령은 “지지율도 중요하지만 더 중요한 것은 국민의 삶을 개선할 성과와 실적”이라며 “지지율은 바람 같은 것이어서 오기도 가기도 하지만 실적과 성과는 산 같은 것이어서 쉽게 변하지 않는다”고 했다. 이어 “지지율은 성과와 실적을 자연스럽게 따라온다는 게 오래된 생각”이라고 덧붙였다. 정부는 지난달 29일 청와대에서 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’를 열고 반도체, AI 데이터센터, 피지컬AI를 중심으로 한 대규모 투자·육성 방안을 발표했다. 산업통상부 자료에 따르면 정부는 서남권에 800조원 규모 반도체 팹과 협력사·인력 생태계를 구축하고, 충청권은 HBM 등 첨단 패키징 거점으로 육성한다는 계획을 제시했다. AI 데이터센터 분야에서는 SK, GS, 네이버와 협력해 1단계로 8.4GW 규모 인프라를 구축하는 방안이 담겼다. 피지컬AI 분야에서는 제조업 AI 전환, 로봇 핵심부품 경쟁력 확보, 지역 중심 양산 체계 구축 등이 주요 과제로 제시됐다. 야권은 이번 사업을 두고 정치적 고려가 반영된 관치경제라고 비판하고 있다. 국민의힘은 논평에서 과학적 근거와 인프라 검증이 부족하다며 기업 투자가 자발적 결정인지, 전력·용수·부지 등 기반 여건이 충분한지 따져야 한다고 주장했다. 이 대통령은 이에 대해 “균형발전, 포용적 지속성장, 대체불가 대한민국 건설을 위한 3대 메가프로젝트는 국민과 대한민국에 새로운 희망과 미래를 만들 것”이라며 “기회를 잃고 좌절하는 청년들에게 희망과 활력을 되찾아주기 위해 총력을 다하겠다”고 밝혔다.2026-07-04 17:48:26
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김정관 산업장관 "제조업 AX는 생존 전략…중국 따라잡을 생태계 만들어야" [경제일보] 김정관 산업통상자원부 장관이 제조업 인공지능 전환(AX)을 더 이상 선택이 아닌 생존 전략으로 규정하며 산업계의 적극적인 참여를 촉구했다. 정부와 기업, 학계가 협력하는 AI 생태계를 구축하지 않으면 중국과의 제조 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 진단도 내놨다. 김 장관은 26일 서울 중구 웨스틴조선 호텔에서 열린 한국경영자총협회 포럼에서 '새로운 대항해 시대: M.AX(Manufacturing AI Transformation) 얼라이언스'를 주제로 강연하며 "AX는 해도 되고 안 해도 되는 일이 아니라 반드시 해야 하는 과제"라고 말했다. 그는 제조업 AI 경쟁력을 빠르게 끌어올리고 있는 중국을 대표 사례로 제시했다. 김 장관은 "중국 샤오미 자동차 공장은 차량 한 대가 76초마다 생산되고 자동화율도 91%에 달한다"며 "중국이 우리를 따라온다는 표현보다 이제는 우리가 어떻게 중국을 따라갈 것인지를 고민해야 할 시기"라고 말했다. 인재 경쟁력에 대한 우려도 나타냈다. 그는 "화웨이의 엔지니어만 11만명에 달하지만 우리나라 전체 엔지니어는 10만명 수준"이라며 "2040년에는 그 규모가 절반 수준으로 감소할 가능성이 있다"고 지적했다. 김 장관은 제조업 AI 전환이 개별 기업 차원에서 해결할 문제가 아니라 산업 생태계 차원의 과제라고 강조했다. 정부는 제조업 AI 확산을 위해 기업과 대학, 연구기관 등 1500여개 기관이 참여하는 'M.AX 얼라이언스'를 출범했으며, 반도체와 로봇 등 11개 분야별 협력 체계를 운영하고 있다. 김 장관은 "대만 TSMC가 소재·부품·장비 기업과 대학, 연구기관을 중심으로 강력한 산업 생태계를 구축한 것처럼 우리도 제조업 AX 생태계를 만들어야 한다"며 "정부는 기업들이 함께 혁신할 수 있도록 촉진자 역할을 하겠다"고 했다. 이어 "AX 경쟁은 어느 한 기업이 혼자 이길 수 있는 싸움이 아니다"라며 "혁신과 속도, 생태계 구축에서 승부를 걸어야 한다"고 강조했다. 기업인들에게는 적극적인 도전도 주문했다. 그는 고(故) 정주영 현대그룹 명예회장의 '해봤어?'라는 말을 인용하며 "AX를 추진하는 과정에서 한계가 있다면 극복해야 할 대상"이라며 "한계 때문에 시도하지 않으면 결국 경쟁력을 잃게 될 것"이라고 했다.2026-06-26 11:07:25
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SKT 독자 AI, 철강·자동차 부품 공장 들어간다…제조 현장 '베테랑 노하우' 학습 [경제일보] SK텔레콤이 자체 개발한 독자 AI 파운데이션 모델을 제조 현장에 적용한다. 고객 상담이나 업무 보조를 넘어 철강과 자동차 부품 공장의 오류 대응과 공정 관리에 AI를 접목하는 시도다. SKT는 철강 제조 기업 KG스틸과 자동차 부품 제조 기업 코넥과 각각 ‘제조 특화 AI 에이전트’ 현장 실증을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 25일 밝혔다. SKT의 독자 AI 파운데이션 모델을 제조업에 적용하는 첫 사례다. SKT는 지난 4월부터 KG스틸과 코넥이 보유한 공정 오류 분석 보고서와 사고 보고서, 장비 매뉴얼, 설비 로그 등을 확보했다. 이를 토대로 독자 모델 ‘A.X K1’을 활용한 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전을 개발했다. A.X K1은 5190억개 매개변수를 갖춘 초거대 언어모델이다. 공개 기술보고서에 따르면 A.X K1은 필요한 전문가 모델 일부만 활성화하는 MoE 구조를 적용했다. 전체 모델 규모는 크지만 추론 과정에서는 약 330억개 매개변수만 활성화된다. SKT는 이 구조가 산업 현장에서 효율적인 추론에 유리하다고 보고 있다. 실증은 하반기부터 진행된다. KG스틸 당진공장의 냉간 압연 라인과 코넥의 주조·가공 공정에 제조 특화 AI 에이전트 데모 버전이 적용된다. 두 회사는 제조 공정 데이터를 추가로 제공하고 SKT는 현장 피드백을 반영해 성능과 추론 속도를 개선할 계획이다. 제조업은 AI 도입이 쉽지 않은 분야로 꼽힌다. 공장에는 데이터가 많지만 설비 로그와 품질 기록, 작업자 메모가 공정별로 흩어져 있는 경우가 많다. 숙련공의 판단과 경험에 의존하는 업무도 적지 않다. 베테랑의 은퇴나 이직이 현장 경쟁력 약화로 이어질 수 있다는 우려도 나온다. SKT가 주목하는 지점은 현장 노하우의 디지털 자산화다. 작업자가 과거 오류를 어떻게 판단했는지, 어떤 매뉴얼을 확인했는지, 조치 순서는 어땠는지를 AI가 학습하면 같은 지식을 다른 작업자와 공정에서도 활용할 수 있다. 특정 숙련자에게 머물던 경험을 조직 전체의 운영 자산으로 바꾸는 방식이다. 이번 협력은 글로벌 피지컬 AI 흐름과도 맞닿아 있다. 피지컬 AI는 AI가 실제 물리 환경을 인식하고 판단하며 로봇과 설비를 통해 행동하는 기술 흐름을 뜻한다. 엔비디아는 2025년 휴머노이드 로봇을 위한 오픈 파운데이션 모델 GR00T N1을 공개했다. 글로벌 제조 기업들도 디지털 트윈과 로봇 자동화, 공정 최적화를 결합하며 AI의 활용 범위를 넓히고 있다. 국내에서도 철강과 자동차, 전자 산업을 중심으로 AI 기반 비전 검사와 예지보전, 스마트팩토리 고도화가 진행돼 왔다. 다만 기존 사례가 특정 공정의 자동화와 효율 개선에 초점이 맞춰졌다면 이번 실증은 언어모델 기반 에이전트가 보고서와 매뉴얼, 설비 데이터를 함께 읽고 현장 판단을 돕는 방식이라는 점에서 차이가 있다. 보안은 상용화의 핵심 조건이다. 제조 데이터에는 설비 조건과 생산 노하우, 품질 이슈가 담겨 있어 외부 반출 부담이 크다. SKT는 독자 AI 파운데이션 모델이 클라우드뿐 아니라 폐쇄형 온프레미스 환경도 지원한다고 설명했다. 기업 내부 서버에서 데이터를 처리할 수 있으면 제조 현장의 보안 우려를 낮출 수 있다. SKT는 실증 과정에서 확보한 제조 데이터를 현재 개발 중인 A.X K2 모델 학습에도 활용할 계획이다. 실증 완료 후에는 제조 특화 AI 에이전트의 상용화와 도입을 검토한다. 필요할 경우 후속 독자 AI 파운데이션 모델로 교체하는 방안도 검토한다. 정석근 SKT AI CIC장은 “보안이 중요한 제조 현장에는 데이터를 외부로 내보내지 않고도 활용할 수 있는 독자 AI 파운데이션 모델이 효과적인 해법”이라며 “KG스틸, 코넥과의 협력을 시작으로 제조업의 AI 전환을 앞당기고 적용 사례를 확대하겠다”고 말했다. 한편 제조 AI의 평가는 실증 현장에서 갈릴 전망이다. 답변을 잘하는 모델보다 중요한 것은 오류 조치 시간을 줄이고 품질 문제를 빠르게 잡아내는 성과다. SKT의 제조 특화 AI 에이전트가 공장 안에서 실질적 효율을 입증한다면 독자 AI 모델의 활용처는 국방과 제조를 넘어 금융, 공공, 의료 등 보안이 중요한 산업으로 넓어질 수 있다.2026-06-25 09:52:59
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네이버클라우드, 지멘스와 제조 AI 동맹...산업 현장 혁신 나선다 [경제일보] 네이버클라우드가 글로벌 산업 자동화 기업 지멘스와 손잡고 제조업 인공지능(AI) 전환 시장 공략에 나선다. 공공·금융 중심으로 확장해온 AI 사업 영역을 제조 현장으로 확대하는 것으로 풀이된다. 24일 네이버클라우드는 한국지멘스와 제조 산업의 AI 전환 가속화를 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 협약식은 최근 경기 성남 네이버 제2사옥 1784에서 진행됐으며 김유원 네이버클라우드 대표와 정하중 한국지멘스 대표이사·사장, 티노 힐데브란트 한국지멘스 디지털 인더스트리(DI) 부문장 등이 참석했다. 특히 지멘스 그룹 경영이사회 멤버이자 디지털 인더스트리 부문 대표(CEO)인 세드릭 나이케 부회장이 직접 참석해 눈길을 끌었다. 글로벌 사업부문 최고경영자가 국가 단위 파트너십 협약식에 직접 참석하는 것은 한국 제조 시장의 전략적 중요성과 이번 협력에 대한 지멘스의 높은 관심이 반영된 것으로 풀이된다. 양사는 제조업을 AI 전환 잠재력이 가장 큰 산업 분야 가운데 하나로 보고 있다고 설명했다. 제품 설계부터 생산, 운영, 유지보수까지 전 과정에서 방대한 데이터가 생성되는 만큼 AI를 활용한 생산성 향상과 품질 혁신 효과가 크기 때문이다. 이번 협력을 통해 지멘스는 글로벌 제조 현장에서 축적한 자동화·디지털화 역량과 산업 데이터 활용 경험을 제공하고, 네이버클라우드는 AI 및 클라우드 인프라 운영 역량을 결합해 제조 현장에 최적화된 AI 기반 혁신 모델을 공동 발굴할 계획이다. 특히 지멘스의 자동화·디지털 트윈·산업용 AI·OT(운영기술)·IT 융합 솔루션과 네이버클라우드 인프라를 결합한 통합 솔루션 경쟁력을 강화한다. 또한 네이버클라우드의 하이퍼스케일 및 모듈러 데이터센터 역량을 기반으로 산업용 AI와 디지털 전환(DX) 솔루션 확대에 나설 예정이다. 세드릭 나이케 부회장은 "제조업은 지금 새로운 혁신과 도약의 전환점을 맞이하고 있고, 오늘날 경쟁력을 확보하기 위해서는 더욱 빠르고, 효율적이며, 유연한 생산 체계를 갖추는 것이 중요하다"며 "지멘스는 네이버클라우드와 함께 AI를 제품의 설계, 생산, 운영 전 과정의 중심에 적용함으로써 제조업의 혁신을 가속화하고, 미래 산업의 새로운 기준을 만들어 나갈 것"이라고 말했다. 양사는 공동 고객 발굴과 시장 확대, 제조 산업에 특화된 레퍼런스 아키텍처 공동 개발 등 협력 범위도 넓혀갈 방침이다. 단순 기술 협력을 넘어 제조업 AI 전환을 위한 사업 모델을 함께 구축하겠다는 전략이다. 이번 협력은 국내 제조업 AI 시장 확대에도 영향을 미칠 것으로 전망된다. 최근 제조 기업들이 생산성 향상과 품질 관리, 설비 예지보전 등을 위해 생성형 AI와 산업용 AI 도입을 확대하는 가운데 클라우드 인프라와 제조 전문성을 결합한 통합 솔루션 수요가 커지고 있기 때문이다. 네이버클라우드는 이번 협력을 계기로 제조 산업을 AI 사업의 핵심 성장 축 가운데 하나로 육성할 것으로 분석된다. 공공과 금융 분야에서 축적한 AI·클라우드 운영 경험을 제조 현장으로 확장하며 산업 AI 시장 내 입지를 강화한다는 구상이다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "이번 협력은 AI·클라우드 분야와 제조 혁신 분야의 리더가 만나 산업 현장의 혁신을 함께 만들어가는 의미 있는 출발점"이라며 "데이터 주권과 국내 규제 대응 역량을 갖춘 AI·클라우드 플랫폼을 바탕으로 국내 제조 기업들이 AI의 가치를 현장에서 실질적으로 체감할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-06-24 14:11:03
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![[6·3 막판 표심] 미래산업 수도 외치는 후보들…표심 가를 실행력](https://image.ajunews.com//content/image/2026/05/29/20260529142815804283.png)
'미래산업 수도' 외치는 후보들…표심 가를 '실행력' [경제일보] 6·3 지방선거가 막판으로 접어들면서 광역단체장 선거의 중심 의제는 복지와 교통을 넘어 지역 산업의 생존전략으로 확장되고 있다. 경기에서는 반도체, 경남에서는 우주항공·조선, 울산에서는 자동차·석유화학의 인공지능 전환, 충남에서는 디스플레이·철강·제조업의 AI 접목, 전북에서는 새만금 미래산업 벨트가 승부처로 떠올랐다. 특히 후보마다 ‘미래산업 수도’를 강조하고 있는 가운데 유권자들의 시선은 실제 투자 규모와 기업 유치 가능성, 인프라(전력·용수·부지) 및 전문인력 확보, 규제 권한 등 누가 더 구체적인 실행력을 갖추었느냐에 쏠리고 있다. 이번 선거에서 산업 공약이 커진 배경은 지역경제가 더 이상 중앙정부 예산 배분만으로 버티기 어려워졌기 때문이다. 반도체와 이차전지, 우주항공, 조선, 석유화학, 철강 같은 전략산업은 모두 국가 경쟁력의 축이지만, 실제 공장과 항만, 산단과 주거지는 지방정부 관할 안에 있다. 중앙정부가 큰 방향을 잡아도 인허가, 산단 조성, 도로·철도 연결, 인재 정착, 민원 조정은 광역단체장의 실행력에 좌우되고 있는 상황이다. 경기도 반도체 클러스터, 승패 가를 ‘병목 타개’ 가장 치열한 산업 공약 전장은 경기도지사 선거다. 더불어민주당 추미애 후보와 국민의힘 양향자 후보는 모두 경기남부 반도체 클러스터 완성을 선거 공약으로 제시하고 있다. 두 후보는 반도체 클러스터와 GTX 조기 개통, 신도시·구도심 재정비 등 큰 틀에서는 유사한 방향을 보이고 있지만, 접근 방식에는 차이가 있다. 추 후보는 여당 후보로서 추진력과 행정 조정 능력을 강조하고, 양 후보는 반도체 현장 경험과 첨단산업 전문성을 전면에 내세우고 있다. 경기 반도체 공약의 본질은 ‘누가 더 많이 말했느냐’가 아니라 ‘누가 병목을 풀 수 있느냐’다. 추 후보는 경기남부 8개 시·군 후보들과 K-반도체 클러스터 공동 공약을 발표하며 설계·소부장·후공정까지 권역 안에서 완결되는 생태계 청사진을 제시했다. 양 후보는 도민 1인당 GRDP 1억원, 고연봉 일자리 10만개, 권역별 첨단산단 조성 등을 제시하며 ‘돈 버는 경기도’를 강조했다. 다만, 양측 모두 전력망 확충, 용수 확보, 수도권 규제 완화, 인력 주거대책 없이는 공약이 클러스터 구호에 머물 수 있다는 우려의 목소리도 존재한다. 경남, 우주항공·조선-앵커 산업 시너지 경쟁 경남도지사 선거에 출마한 더불어민주당 김경수 후보와 국민의힘 박완수 후보는 모두 우주항공청이 있는 사천·진주권을 미래 성장축으로 보고 있다. 김 후보는 전남 고흥, 사천·진주·창원, 여수·광양, 하동까지 연결하는 남해안권 우주항공 산업벨트를 구상하고 있는 반면, 박 후보는 사천을 중심으로 우주항공복합도시를 집중 육성하는 데 무게를 두고 있다. 창원에는 기계·방산·원전 제조 기반이 있고, 거제에는 조선소가 있다. 또 사천에는 우주항공청과 항공산업 기반이 있다. 박 후보는 경남을 중부·동부·서부·남부·북부 5개 권역으로 나눠 창원은 제조AI·SMR·방산, 동부권은 물류·첨단소재, 서부권은 우주항공, 남부권은 조선·해양플랜트로 육성하겠다는 권역별 전략을 제시했다. 반면, 김 후보는 부울경 메가시티와 청년 일자리, 광역 교통망을 결합해 산업 인력의 정착 조건을 개선하겠다는 쪽에 방점을 찍고 있다. 울산, 신산업 유치보다 절박한 주력산업 ‘AI 전환’ 울산은 산업 공약의 성격이 다른 지역과 다소 차이가 있다. 새로운 산업을 유치하는 문제보다 기존 주력 산업의 생존 및 전환이 더 절박한 상황이기 때문이다. 자동차, 조선, 석유화학은 울산을 산업수도로 만든 기반이지만, 중국발 공급 과잉과 글로벌 수요 둔화, 탄소 규제, 전기차 전환이 동시에 밀려오고 있다. 이와 같은 상황에서 울산시장 선거에 출사표를 던진 국민의힘 김두겸 후보와 더불어민주당 김상욱 후보는 서로 다른 AI 활용 전략을 제시하고 있다. 김두겸 후보는 지난 4년간 기업 투자유치 36조원, 개발제한구역 해제, 분산에너지법 제정 등을 성과로 내세우며 AI 수도, 소버린AI 집적단지, 수중데이터센터, 양자융합원, UAM, K-배터리, 암모니아 벙커링, 북극항로 거점항만을 제시했다. 반면, 김상욱 후보는 노동 중심 산업AX, 울산형 직업전환 보장제, 청년AX아카데미, 숙련노동자 AI 동행사업, 석유화학 안전진단 특화 SLLM 모델 개발을 내세우고 있다. 김두겸 후보의 공약은 현직 시장의 연속성과 대형 프로젝트 추진력이 강점이다. 다만 AI 데이터센터와 전력도시, 항만·에너지 허브 구상은 전력 수급과 주민 수용성, 국가계획 반영 여부가 관건이다. 김상욱 후보의 노동 중심 AX는 산업전환 과정에서 일자리 충격을 줄이는 장점이 있지만, 기업이 실제 설비투자와 데이터 개방에 참여할 유인이 충분한지가 숙제다. 울산의 진짜 승부처는 ‘신산업 유치’보다 ‘구산업의 고부가 전환’이다. 충남, 제조업 AI 접목…기업 유치-지역 정착 간극 ‘숙제’ 충남은 경기와 함께 반도체·디스플레이·철강 공급망의 후방을 맡는 산업권이다. 이에 충남도지사 선거에 나선 민주당 박수현 후보와 국민의힘 김태흠 후보는 모두 AI와 충남·대전 통합을 핵심 공약으로 제시했다. 박 후보는 중소기업과 협력사를 위한 AI 원스톱 지원체계, 직무 전환 노동자 재교육 수당, 생활밀착형 AI 서비스를 내세웠고, 김 후보는 AI 전문인력 3만명 양성, 첨단 반도체 후공정 생산거점, 천안 종축장 글로벌 빅테크 기업 유치, 민선 9기 80조원 투자유치를 제시했다. 구체적으로 박 후보는 천안·아산의 반도체·디스플레이·모빌리티, 당진·서산의 석유화학·제철·제조 등에 AI를 접목하고 AI 오픈랩, GPU·NPU 클라우드 인프라, 현장형 AX 인재 양성을 제시했다. 김 후보는 민선 8기부터 추진해온 투자유치와 베이밸리 구상을 바탕으로 대기업·빅테크 유치를 강조하고 있다. 이들 공약들의 관전 포인트는 AI가 실제 제조 현장에 얼마나 스며들 수 있느냐다. 표면적으로 AI 교육이나 인재 양성을 말하기는 쉽지만, 실제 중소 제조업체들이 데이터를 정리하고 시스템을 바꾸며 인력을 재교육하기까지는 상당한 비용과 시간이 든다. 따라서 충남의 산업 공약은 ‘기업 유치’와 ‘지역소득 정착’ 사이의 간극을 좁히는 구체적 대안이 마련될 때 완성될 수 있다고 전문가들은 입을 모으고 있다. 전북, ‘기회의 땅’ 새만금 ‘실질적 대안’ 관건 전북도지사 선거는 가장 큰 변동성을 안고 있는 선거판이다. 새만금은 부지와 항만, 공항, 재생에너지, 대규모 산업단지를 한꺼번에 묶을 수 있는 잠재력이 있지만, 동시에 전력망, 기반시설, 인허가, 기업 수요라는 벽을 넘어야 한다. 민주당 이원택 후보와 무소속 김관영 후보는 모두 새만금을 전북 성장의 핵심 무대로 삼는다. 이 후보는 전북성장공사 설립과 체감 성장을 내세웠고, 김 후보는 대기업 15개, 투자 50조원 유치를 목표로 제시했다. 김 후보의 강점은 현직 도정에서 축적한 투자유치 성과를 확장하겠다는 실행 서사다. 그는 피지컬AI, 수소, 방산, 금융중심지, 새만금 미래산업 전진기지를 앞세워 향후 4년간 50조원 투자유치와 대기업 15개 유치를 약속했다. 이 후보는 새만금 200조원 투자유치, 300만평 규모 AI반도체 메가클러스터, 삼성전자·SK하이닉스 등 반도체 관련 기업 유치 구상을 내세우며 중앙정부·여당과의 연결성을 강조한다. 다만, 두 공약 모두 전북 자체 산업 생태계의 두께와 전문인력 공급 능력을 동시에 증명해야 하는 숙제를 안고 있다. 정치권 관계자는 “결국 이번 지방선거의 산업정책 승자는 산업 이름을 가장 많이 외친 후보가 아니다”라며 “유권자들은 이미 존재하는 기업 생태계와 연결되는지, 중앙정부 권한이 필요한 규제를 풀 현실적 통로가 있는지, 전력·용수·항만·철도·주거 같은 인프라의 우선순위가 분명한지, 지역 대학과 직업교육이 산업 인력 수요를 따라갈 수 있는지, 투자유치가 지역소득과 청년 정착으로 이어지는 장치를 갖췄는지 등을 꼼꼼히 따져보게 될 것”이라고 했다. 이어 “이번 선거는 사실상 대한민국 산업지도의 다음 4년을 결정하는 선거가 됐다”며 “‘무엇을 유치하겠다’가 아니라 ‘어떻게 가능하게 만들 것인가’에 대한 후보들의 막판 설득력이 선거 결과의 향방을 결정하게 될 것으로 보인다”고 덧붙였다.2026-05-31 08:00:00
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울산 석유화학 산단, 제조업 AI 전환 시험대 오른다 [경제일보] 한국 산업화를 이끈 울산이 제조업 인공지능(AI) 전환의 첫 시험대에 오른다. 산업통상부는 13일 울산정보산업진흥원에서 첫 ‘미니(MINI) 얼라이언스’ 간담회를 열고 울산 석유화학 분야의 M.AX 추진 전략을 논의했다. M.AX는 제조업의 AI 전환을 뜻한다. 간담회에는 제조기업과 AI 기업, 대학, 연구기관, 지방정부 관계자 등이 참석했다. 참석자들은 산업단지 AI 전환 속도 제고, 데이터 보안, 규제 샌드박스 등 제도 개선, 전문인력 양성 방안 등을 건의했다. 울산·미포산업단지는 국내 대표 제조업 집적지다. 자동차와 조선, 석유화학 기업이 밀집해 있고 장기간 축적된 공정 운영 데이터와 현장 노하우를 보유하고 있다. 산업부가 이곳을 석유화학 분야 AI 실증 거점으로 삼은 배경이다. 산업부는 울산·미포산단에서 생산공정 최적화, 설비 예지보전, 안전관리 분야 AI 모델을 우선 적용할 계획이다. 공정 효율을 높이고 설비 이상 징후를 사전에 파악해 안전사고를 줄이겠다는 취지다. 울산에서 검증된 AI 모델은 향후 여수·대산 등 다른 석유화학단지와 유사 제조업종으로 확산될 전망이다. 산업부는 울산 MINI 얼라이언스를 중심으로 산업단지별 맞춤형 AI 도입을 확대할 방침이다. 김 장관은 이날 "울산 MINI 얼라이언스를 중심으로 생산 최적화, 설비 건전성 향상, 안전사고 예방을 위한 AI 모델을 구현하여 '더 정밀하고 더 빠르고 더 안전한' 제조 현장을 만들고 지역 확산의 거점으로 삼아 M.AX의 속도를 높여나가겠다"고 말했다.2026-05-13 14:46:38
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LS, AI '업무' 넘어 '산업 운영'으로…전사 디지털 혁신 본격화로 제조 혁신 축 이동 [경제일보] 전력·소재 중심 산업 기업 LS그룹이 생성형 AI 도입을 계기로 '업무 자동화'를 넘어 제조·설비·농업까지 아우르는 전사 디지털 전환에 속도를 내고 있다. AI를 단순 효율화 수단이 아닌 생산성과 수익성을 좌우하는 핵심 인프라로 끌어올리겠다는 전략이다. LS그룹의 AI 전략은 올해 초부터 방향성이 명확해졌다. 구자은 회장은 지난 1월 신년사에서 직접 AI를 활용해 메시지를 생성하는 과정을 임직원에게 공개하며 "저부가가치 업무는 AI로 처리하고 핵심 업무에 역량을 집중해야 한다"고 강조했다. 단순한 도입을 넘어 조직 전반의 업무 방식 자체를 바꾸겠다는 선언이었다. 이 같은 기조 아래 LS는 자체 생성형 AI 플랫폼 'LS GPT'를 비롯해 'LS Biz 인텔리전스', 'HR AI 에이전트' 등을 도입하며 사무·관리 영역의 디지털화를 빠르게 추진하고 있다. 데이터 기반 의사결정 체계를 강화하고 반복 업무를 자동화해 생산성을 끌어올리는 데 초점이 맞춰졌다. 눈에 띄는 변화는 제조 현장에서 나타나고 있다. LS전선은 강원 동해 해저케이블 공장에 제조운영관리(MOM) 시스템을 도입해 원료 입고부터 출하까지 전 과정을 디지털로 관리하고 있다. 이를 기반으로 전 사업부에 스마트팩토리 구축 노하우를 확산시키며 그룹 전반의 디지털 전환을 가속화하는 모습이다. 최근에는 디지털 트윈과 AI를 결합해 공정 최적화 수준까지 끌어올리고 있다. 실시간 불량 예측과 시뮬레이션 기반 생산관리 체계를 구축하며 품질과 생산성을 동시에 개선하는 구조다. 협력사와의 연계도 강화되고 있다. IoT 센서를 활용한 '아이체크(i-Check)' 시스템은 전력 설비의 이상 상태를 실시간 감지해 사고를 사전에 차단하는 역할을 한다. 산업단지를 중심으로 도입이 확대되면서 전력 인프라 안전 관리 영역에서도 AI 활용도가 높아지고 있다. LS일렉트릭은 제조 자동화의 고도화를 통해 AI 적용 효과를 수치로 입증하고 있다. 청주사업장 스마트 공장 도입 이후 저압기기 생산량은 기존 대비 약 2.5배 증가했고 에너지 사용량은 60% 이상 절감됐다. 불량률 역시 글로벌 최고 수준인 7PPM까지 낮아졌다. 단순 자동화를 넘어 AI 기반 검사·용접·물류 시스템이 생산 효율을 구조적으로 끌어올린 결과다. 여기에 더해 LS일렉트릭은 물리적 검증이 어려운 고압 설비를 가상환경에서 시뮬레이션하는 '디지털 검증 체계'구축에도 나서고 있다. 제조 공정의 안전성과 정밀도를 동시에 확보하려는 시도다. 소재 분야에서도 변화는 뚜렷하다. LS MnM은 울산 온산 제련소에 'ODS(온산 디지털 스멜터)'를 도입해 원료부터 출하까지 데이터를 통합 관리하고 있다. AI 기반 설비 운영 최적화와 고장 예측 시스템을 통해 에너지 효율과 설비 안정성을 동시에 개선하고 있다. 특히 AI 비전 시스템을 활용한 전기동 검사 자동화는 기존 검사 한계를 보완하며 품질 신뢰도를 끌어올렸다는 평가다. 농업 분야로의 확장도 눈에 띈다. LS엠트론은 '마이파머스' 등 디지털 농업 플랫폼을 통해 데이터 기반 영농 의사결정 체계를 구축하고 있다. 작물·기상·병해충 정보를 AI가 분석해 맞춤형으로 제공하는 방식으로 농업 생산성과 수익성을 동시에 개선하겠다는 전략이다. 산업용 제조를 넘어 1차 산업까지 AI 적용 범위를 넓히는 흐름이다. 에너지 사업에서도 AI는 핵심 역할을 맡고 있다. E1은 설비 데이터를 실시간 분석해 고장 위험과 잔여 수명을 예측하는 예지보전 시스템을 도입했다. 유지보수 비용을 줄이는 동시에 안전성을 높이는 효과를 동시에 노리고 있다. 이처럼 LS그룹의 AI 전략은 단순한 '업무 자동화'를 넘어 '산업 운영 체계 재설계' 수준으로 확장되고 있다는 평가가 나온다. 특히 전선·전력기기·제련·에너지 등 전통 제조업 중심 포트폴리오에 AI를 결합하면서 생산성 개선과 비용 절감이라는 실질적인 성과로 이어지고 있다는 점이 특징이다. 업계에서는 LS의 행보를 제조업 AI 전환의 전형적인 사례로 보고 있다. 기존 제조 경쟁력이 설비 투자와 규모의 경제에 기반했다면 이제는 데이터와 AI 활용 역량이 성과를 좌우하는 구조로 바뀌고 있기 때문이다. 특히 전력 인프라와 소재 산업은 품질 안정성과 설비 운영 효율이 핵심인 만큼 AI 도입 효과가 상대적으로 크게 나타나는 분야로 꼽힌다. 향후 관건은 AI 활용 범위를 '현장 단위 최적화'에서 '사업 간 연결'로 확장하는 데 있다. 계열사 간 데이터 통합과 플랫폼 고도화가 이뤄질 경우 그룹 차원의 시너지 창출이 가능하기 때문이다. 동시에 AI 투자 확대에 따른 비용 부담과 보안, 인력 재교육 등 과제도 병행될 전망이다.2026-04-07 17:55:12
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AI는 '기술' 아닌 '사람' 경쟁…LG이노텍이 보여준 내재화 모델 [경제일보] 글로벌 광학솔루션·전자부품 기업 LG이노텍이 임직원 중심 인공지능(AI) 내재화 전략을 앞세워 제조업 경쟁의 기준을 '기술 보유'에서 '활용 역량'으로 전환하고 있다. 이는 AI 경쟁이 설비 투자나 외부 솔루션 도입을 넘어 조직 내부에서 실제로 활용할 수 있는 인력 확보 여부에 따라 성과가 갈리는 국면으로 진입했음을 의미한다. 7일 업계에 따르면 LG이노텍은 사내 AX(인공지능 전환) 인증 제도를 기반으로 AI 활용 인력을 빠르게 확대하며 조직 전반의 업무 방식을 재편하고 있다. 단순히 외부 솔루션을 도입하는 수준을 넘어 임직원이 직접 AI 과제를 발굴하고 실행하는 '팀 완결형' 구조를 구축한 것이 특징이다. 실제로 지난 2월 기준 AX 인증을 취득한 임직원 수는 2500명을 넘어섰다. 전체 사무직의 절반을 웃도는 수준으로 LG그룹 계열사 중 가장 빠른 속도로 AI 활용 인력을 늘리고 있는 것으로 평가된다. 해당 비중은 2021년 6.9%에서 2022년 39.8%, 지난해 55.7%까지 확대되며 가파른 증가세를 보이고 있다. 이 같은 전략은 AI 경쟁의 축이 '보유'에서 '활용'으로 이동하고 있음을 보여주는 사례로 해석된다. 그간 제조업의 AI 도입은 외부 솔루션이나 설비 투자 중심으로 이뤄졌지만 최근에는 조직 내부에서 실제 업무에 적용할 수 있는 역량 확보가 성과를 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있기 때문이다. 성과도 가시화되고 있다. 연구개발(R&D) 분야에서는 반도체용 패키지 기판 일부 제품의 개발 기간이 최대 99% 단축됐고 스마트팩토리 공정에서는 카메라 모듈 등 주요 제품의 불량 예측과 공정 최적화를 통해 검사 주기가 기존 72시간에서 6시간으로 줄었다. 단순 자동화를 넘어 AI가 공정 의사결정에 직접 관여하는 단계로 진입했다는 평가다. LG이노텍의 AX 인증 제도는 레벨 1부터 3까지 단계별 교육과 실습을 거쳐 AI 활용 능력을 검증하는 방식으로 운영된다. 인증을 취득한 임직원은 실제 업무에서 도출한 과제를 사내에서 검증받고 성과가 확인되면 후속 투자로 이어지는 과제 선순환 구조에 참여하게 된다. 이 같은 모델은 AI를 '도입하는 기술'이 아니라 '조직에 체화되는 역량'으로 접근했다는 점에서 차별화된다. 기업이 보유한 AI 인프라보다 이를 활용할 수 있는 인력 규모와 숙련도가 경쟁력을 좌우하는 국면으로 접어들고 있다는 분석이다. 실제 주요 제조기업들도 유사한 흐름을 보이고 있다. 포스코와 현대자동차, HD현대 등은 스마트팩토리 고도화와 AI 적용 확대를 추진하고 있지만 조직 단위 내재화 수준에서는 기업별 격차가 나타나고 있는 것으로 알려졌다. 업계에서는 향후 제조업 경쟁력이 'AI를 얼마나 갖고 있느냐'가 아니라 '얼마나 많은 직원이 실제로 활용하느냐'로 재정의될 것으로 보고 있다. 이에 따라 사내 교육과 인증 체계가 핵심 인프라로 부상하며 기업 간 생산성 격차를 좌우하는 변수가 될 것이라는 전망이다.2026-04-07 16:33:58
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포스코, 소결공정 가동률 99% 달성…AI가 바꾼 제철 출발점 [이코노믹데일리] 포스코가 제철 공정의 출발점인 소결공정에 인공지능(AI)을 본격 적용하며 조업 안정성과 생산 효율을 동시에 끌어올리고 있다. 고로 중심의 대규모 설비 산업에서 AI가 '보조 기술'을 넘어 공정 운영의 핵심 변수로 자리 잡고 있다는 평가다. 3일 업계에 따르면 포스코 포항제철소가 최근 소결공정에 AI 기반 스마트 제어 시스템을 도입한 결과 조업 가동률이 기존 평균 85%에서 99% 수준으로 개선됐다. 설비 이상과 원료 편차로 잦은 변동성이 발생하던 공정에서 가동 안정성을 대폭 끌어올린 셈이다. 소결공정은 가루 형태의 철광석에 코크스와 석회석 등을 혼합해 고온으로 구워 고로에 투입 가능한 덩어리 형태로 만드는 제선 공정의 첫 단계다. 원료 성분과 투입량, 온도 조건이 조금만 달라져도 품질과 생산성에 영향을 미쳐 숙련 작업자의 경험 의존도가 높았던 영역으로 꼽혀왔다. 포항제철소는 개별 설비 자동화에 그치지 않고 소결기에 원료를 투입하는 장입 제어와 연소 조건을 AI가 실시간으로 판단·조정하는 방식으로 공정 운영 구조를 바꿨다. 제선부와 기술연구원 공정DX연구소가 협업해 개발한 이 시스템은 공정 데이터를 학습해 최적 조건을 스스로 도출하는 것이 특징이다. 업계에서는 이번 성과를 '부분 자동화'가 아닌 '공정 지능화' 단계로 평가한다. 소결공정의 안정성은 후공정인 고로 조업 효율과 직결되기 때문이다. 원료 품질 편차가 줄어들수록 고로의 연료 사용 효율과 생산성도 함께 개선되는 구조다. 철강업계 전반이 탈탄소와 원가 부담이라는 이중 과제에 직면한 상황에서 공정 효율 개선은 곧 경쟁력으로 이어진다. 대규모 설비 투자 없이도 AI를 통해 가동률과 품질을 끌어올릴 수 있다면 비용 절감과 탄소 배출 저감 효과를 동시에 기대할 수 있다는 분석이다. 포스코는 이번에 3소결에 적용한 AI 제어 기술을 2소결과 4소결 등 다른 설비로 확대 적용할 계획이다. 축적된 데이터를 기반으로 적용 범위를 넓혀 제선 공정 전반의 운영 안정성을 높이겠다는 구상이다. 업계에서는 포스코의 이번 시도를 전통 제조업의 AI 활용이 실증 단계에 들어섰다는 신호로 본다. 단순한 시범 적용을 넘어 실질적인 가동률 개선 성과가 확인된 만큼 제철 공정 전반으로 AI 기반 운영 방식이 확산될 가능성에 관심이 쏠린다. 포스코는 공정 데이터와 AI를 결합한 디지털 전환을 통해 조업 경쟁력을 높인다는 방침이다. 경험 중심이던 제철 현장이 데이터 기반 의사결정 구조로 전환되는 과정에서 AI가 얼마나 빠르게 '현장 표준'으로 자리 잡을지가 향후 관전 포인트다.2026-02-03 17:48:28
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산업부, 중견기업 R&D 20% 증액…655억 투입으로 제조업 AI 전환 본격 지원 [이코노믹데일리] 산업통상자원부가 지역 균형 발전과 제조업 인공지능 전환(M.AX)을 동시에 겨냥해 중견기업 연구개발(R&D) 지원 규모를 대폭 확대한다. 산업부는 올해 중견기업 R&D 지원사업 예산을 지난해 548억원에서 20% 증액한 655억원으로 편성했다고 2일 밝혔다. 단순한 예산 확대를 넘어 지역 중견기업과 AI 융합 과제에 정책적 무게를 실은 것이 특징이다. 산업부는 올해 신규 R&D 과제의 60% 이상을 지역 중견기업에 배정하고 제조업 AI 전환(M.AX) 관련 과제는 평가 지표를 조정해 우대할 방침이다. 수도권 중심의 R&D 지원 구조에서 벗어나 지역 산업 기반을 강화하고 중견기업의 디지털 전환을 가속하겠다는 취지다. 글로벌 전문기업 육성을 목표로 하는 '월드클래스 플러스 프로젝트 지원 사업'의 경우 올해 신규 10개 과제 가운데 6개를 지역 전용 트랙으로 운영한다. 지역 트랙의 지원 한도는 4년간 최대 50억원으로 자유 경쟁 트랙(40억원)보다 10억원 상향해 지원 규모를 확대했다. 중견기업과 중소기업이 공동으로 연구 성과를 창출하는 '중견·중소기업 상생형 혁신도약 사업'도 지역 비중을 높였다. 신규 15개 과제 가운데 10개를 지역 트랙으로 배정했으며 과제당 지원 한도는 트랙 구분 없이 3년간 최대 39억원이다.2026-02-02 13:05:12
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