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한화생명, BLG 3대2 제압…창단 첫 MSI 챔피언 등극
[경제일보] 한화생명e스포츠가 중국(LPL) 1번 시드 빌리빌리 게이밍(BLG)을 꺾고 창단 첫 미드 시즌 인비테이셔널(MSI) 정상에 올랐다. 상위 브래킷에서 당했던 패배를 결승 무대에서 되갚으며 국제대회 첫 우승을 완성했다. 12일 대전컨벤션센터에서 열린 '2026 미드 시즌 인비테이셔널(MSI)' 결승전에서 한화생명e스포츠는 BLG를 세트스코어 3대2로 제압했다. 한화생명은 하위 브래킷을 거쳐 결승에 오른 뒤 끝내 우승 트로피까지 들어 올리며 창단 첫 MSI 우승을 달성했다. 1세트는 43분 동안 이어진 장기전 끝에 한화생명이 먼저 기선을 제압했다. 한화생명은 강한 바텀 조합을 앞세워 초반 주도권을 잡았고, 정글 '카나비' 서진혁의 리신이 기동력을 활용해 대부분의 교전에서 승리하며 드래곤 3스택까지 확보했다. BLG도 쉽게 물러서지 않았다. 한화생명의 드래곤 영혼 획득을 세 차례 저지했고, 탑 지역 한타에서 포위 공격을 성공시키며 대승을 거뒀다. 그러나 한화생명은 앞서 벌려놓은 골드 격차를 유지하며 흐름을 내주지 않았다. 양 팀이 드래곤 영혼을 앞두고 맞붙은 마지막 교전에서 승부가 갈렸다. '카나비'는 BLG 원거리 딜러 '바이퍼' 박도현의 이즈리얼을 한화생명의 팀원들에게 배달시키는 '인섹킥'으로 끊어내며 한타를 승리로 이끌었고, 이어 드래곤 영혼과 바론을 모두 확보했다. 바론 버프를 앞세운 한화생명은 BLG 본진 한타까지 승리하며 첫 세트를 가져갔다. 2세트에서는 BLG가 반격했다. BLG는 정글 '쉰' 펑리쉰의 자르반 4세와 서포터 '온' 러원쥔의 쉔을 중심으로 교전 조합을 완성했다. 한화생명은 원거리 딜러 '구마유시' 이민형의 직스가 빠르게 성장하며 포킹으로 경기 주도권을 잡는 듯했다. 하지만 BLG는 교전에서 손해를 보더라도 드래곤을 모두 확보하며 운영의 중심을 잡았다. 바다 드래곤 영혼을 획득한 뒤 직스의 포킹 부담을 크게 줄였고, 바론과 장로 드래곤까지 차례로 확보했다. 이후 한화생명의 실수를 놓치지 않고 그대로 넥서스를 밀어내며 세트스코어를 원점으로 돌렸다. 3세트 역시 BLG가 가져갔다. '쉰'의 녹턴이 한화생명의 실수를 연이어 받아먹으며 빠르게 성장했고, 이를 바탕으로 상체 싸움까지 주도했다. 한화생명은 원거리 딜러 '구마유시'의 자야를 중심으로 후반을 바라보며 버텼지만, BLG는 교전마다 조금씩 이득을 쌓았다. 특히 녹턴을 앞세워 드래곤 4스택을 모두 확보한 뒤 바론까지 챙기며 성장 격차를 벌렸고, 이를 바탕으로 세트스코어 2대 1 역전에 성공했다. 벼랑 끝에 몰린 한화생명은 4세트에서 다시 승부를 원점으로 돌렸다. 경기 초반부터 주도권을 잡았지만 BLG의 '쉰'이 킨드레드 스택을 꾸준히 쌓으며 변수로 떠올랐다. 그러나 한화생명은 미드 '제카' 김건우의 트위스티드 페이트가 킨드레드를 효과적으로 견제했고, 탑 '제우스' 최우제의 스웨인이 한타마다 BLG의 허리를 끊으며 존재감을 발휘했다. 바람 드래곤 영혼까지 확보한 한화생명은 경기 내내 우위를 유지하며 마지막 세트를 만들어냈다. 우승이 걸린 5세트는 치열한 운영 싸움으로 전개됐다. BLG는 교전 중심 조합을 선택했고, 한화생명은 후반을 바라보는 조합으로 맞섰다. BLG는 바텀을 제외한 전 라인에서 주도권을 확보하며 계속해서 교전을 시도했다. 한화생명은 불리한 상황에서도 무리한 싸움을 피하며 챙길 수 있는 오브젝트만 확보했다. 원거리 딜러 '구마유시' 이민형과 서포터 '딜라이트' 유환중의 룰루 조합이 시간을 벌었고, BLG의 실수를 놓치지 않고 드래곤 3스택을 확보하며 후반을 준비했다. 이 과정에서 '제우스'의 문도는 안정적으로 성장했고, '제카'의 사일러스와 '카나비'의 판테온은 교전마다 손해를 최소화하며 교환비를 맞췄다. 경기의 마지막 승부처였던 바론 앞에서 BLG가 먼저 바론을 시도했고, 한화생명은 이를 성공적으로 받아치며 대승을 거뒀다. 한화생명은 바론 버프까지 손에 넣은 뒤 그대로 BLG 본진으로 진격했고, 넥서스를 파괴하며 세트스코어 3대2 승리를 완성했다. 이번 우승으로 한화생명은 창단 이후 처음으로 MSI 정상에 오르며 국제대회 첫 우승을 달성했다. 상위 브래킷에서 BLG에 당했던 패배를 결승에서 되갚으며 LCK 1번 시드의 저력을 입증했다.
2026-07-12 21:33:15
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한화생명, 풀세트 혈투 끝 LYON 제압…MSI 결승서 BLG와 리매치
[경제일보] 한화생명e스포츠가 풀세트 접전 끝에 LYON을 꺾고 2026 미드 시즌 인비테이셔널(MSI) 결승 진출에 성공했다. 경기 내내 LYON의 거센 저항에 고전했지만, 마지막 세트에서 압도적인 경기력을 선보이며 결승행 티켓을 거머쥐었다. 11일 대전컨벤션센터에서 열린 '2026 MSI' 브래킷 하위 4라운드에서 한화생명e스포츠는 LYON을 세트스코어 3대2로 제압했다. 이번 승리로 한화생명은 오는 12일 열리는 MSI 결승전에서 중국(LPL) 대표 BLG와 우승을 놓고 맞붙게 됐다. 1세트는 한화생명이 먼저 기선을 제압했다. LYON은 정글 '인스파이어드' 카츠페르 스워마의 키아나를 앞세워 초반 정글 교전에서 조금씩 이득을 만들었지만, 한화생명은 긴 사거리 조합과 안정적인 운영을 바탕으로 드래곤 4스택과 바론을 확보하며 경기 주도권을 가져왔다. 경기 막판 LYON은 미드 '세인트' 강성인의 라이즈와 정글 키아나를 활용해 장로 드래곤을 기습적으로 처치하며 역전의 발판을 마련했다. 장로 버프를 앞세워 이어진 한타에서 LYON은 대승을 거뒀지만, 버프가 종료된 뒤 한화생명이 정글 지역에서 키아나를 먼저 포커싱하며 다시 교전을 열었다. 성장 격차와 드래곤 영혼 효과를 앞세운 한화생명이 마지막 한타를 승리하며 첫 세트를 가져갔다. 2세트에서는 LYON이 반격했다. LYON은 '인스파이어드' 카츠페르 스워마의 리신과 '세인트' 강성인의 아칼리를 중심으로 초중반 교전에 강한 조합을 완성했고, 한화생명은 후반 한타 중심 조합으로 맞섰다. 다만 경기 내내 이어진 교전에서 LYON이 연이어 승리하며 흐름을 장악했다. 한화생명은 원하는 한타 구도를 만들지 못했고, 성장한 아칼리를 끝내 제어하지 못하면서 세트스코어는 1대 1이 됐다. 3세트는 한화생명이 유리한 흐름을 놓친 경기였다. LYON은 원거리 딜러 '버서커' 김민철의 루시안과 서포터 '아일스' 조나 로사리오의 밀리오가 바텀 라인전에서 우위를 점했지만, 한화생명은 정글 '카나비' 서진혁의 바이와 탑 '제우스' 최우제의 럼블, 미드 '제카' 김건우의 요네가 연이은 교전에서 승리하며 드래곤 3스택을 확보했다. 하지만 미드 지역에서 나온 결정적인 실수를 LYON이 놓치지 않았다. 대승을 거둔 LYON은 바론을 확보하며 분위기를 뒤집었고, 이어진 교전에서도 한화생명이 다시 실수를 범하면서 경기 흐름이 완전히 넘어갔다. 이후 드래곤 앞 교전에서 한화생명이 드래곤 영혼 확보를 노렸지만 LYON이 이를 저지했고, 결국 세트스코어 2대 1로 앞서 나갔다. 탈락 위기에 몰린 한화생명은 4세트에서 승부를 원점으로 돌렸다. 가장 눈에 띈 것은 '제우스' 최우제의 스웨인 카드였다. 9명의 챔피언이 공개된 뒤 마지막으로 선택한 스웨인이 경기의 흐름을 바꿨다. 경기 초반에는 LYON 서포터 '아일스'의 파이크가 활발하게 움직이며 중반까지 LYON이 우위를 이어갔다. 하지만 한화생명은 꾸준히 드래곤을 확보했고, '카나비'의 나피리가 교전비를 만들며 시간을 벌었다. 이후 충분히 성장한 '제우스'의 스웨인이 탱커와 딜러 역할을 모두 수행하며 연속 한타를 지배했고, 한화생명은 드래곤 영혼과 바론을 모두 확보한 뒤 그대로 넥서스를 파괴하며 승부를 마지막 세트로 끌고 갔다. 5세트에서는 한화생명이 압도적인 경기력을 선보였다. 초반부터 전 라인에서 주도권을 잡으며 골드 격차를 벌렸고, 교전마다 서포터 '딜라이트' 유환중의 블리츠크랭크 그랩이 적중하며 LYON의 핵심 챔피언을 끊어냈다. 한화생명은 20분 만에 1만 골드 이상 격차를 만들었고, 바론 버프까지 확보하며 그대로 LYON의 본진을 압박했다. 일방적인 공세 끝에 넥서스를 파괴한 한화생명은 세트스코어 3대2 역전승을 완성하며 MSI 결승 진출을 확정했다. 이날 승리한 한화생명은 오는 12일 대전컨벤션센터에서 열리는 MSI 결승전에서 BLG와 다시 맞붙는다. 한화생명은 브래킷 상위 3라운드에서 BLG에 1대3으로 패한 바 있어, 이번 결승전은 설욕과 함께 창단 첫 MSI 우승에 도전하는 무대가 될 전망이다.
2026-07-11 21:21:15
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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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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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BYD 773% 질주, 테슬라는 수성…하반기 신차 경쟁 본격화
[경제일보] 국내 전기차 시장의 경쟁 구도가 빠르게 재편되고 있다. 가격 경쟁력을 앞세운 중국 BYD가 수입 전기차 시장을 파고들고, 테슬라는 상품성으로 1위 자리를 지켜냈다. 반면 현대자동차는 주력 차종 판매가 주춤한 사이 기아는 전기차 신차 효과를 앞세워 성장세를 이어갔다. 하반기 시장 주도권은 신차 경쟁력과 가격 전략이 가를 전망이다. 7일 카이즈유 데이터연구소에 따르면 올해 상반기 국내 신차 등록 대수는 85만3969대로 지난해 같은 기간보다 1.3% 증가했다. 국산차 등록은 66만7159대로 4.8% 감소한 반면 수입차는 18만6810대로 31.7% 늘었다. 전기차 등록은 19만8969대로 112.6% 증가하며 전체 시장 성장을 이끌었다. 상반기 시장에서 가장 큰 변화는 중국 전기차 브랜드 BYD의 급부상이다. BYD는 상반기 1만1675대를 등록하며 전년 동기 대비 773.2% 성장했다. 수입 승용차 브랜드 가운데 테슬라와 BMW, 메르세데스-벤츠에 이어 4위에 올랐고, 불과 1년 만에 국내 수입 전기차 시장의 주요 브랜드로 자리 잡았다. BYD의 급성장 배경에는 가격 경쟁력이 있었다. 국내 판매 모델은 돌핀(2450만원), 아토3(3350만원), 씰(3990만~4190만원), 씨라이언7(4490만~4690만원) 등으로 구성됐다. 상반기에는 국고·지방자치단체 보조금을 적용하면 돌핀은 2000만원대 초중반, 아토3는 2000만원대 후반, 씰은 3000만원대에 구매할 수 있어 가격 경쟁력을 앞세워 소비자를 끌어들였다. 브랜드 인지도보다 가격과 상품성을 우선 고려하는 소비자가 늘어난 점도 판매 확대에 영향을 미쳤다는 분석이다. 반면 국내 완성차 시장에서는 현대차와 기아의 성적이 엇갈렸다. 현대차 승용차 등록 대수는 21만7962대로 지난해 상반기보다 8.0% 감소한 반면 기아는 26만8868대로 2.6% 증가하며 국산 승용차 브랜드 1위를 유지했다. 제네시스도 24.0% 감소하며 부진을 면치 못했다. 현대차는 주력 차종 판매 감소가 실적에 직격탄이 됐다는 분석이다. 싼타페는 전년 동기 대비 38.8%, 팰리세이드는 33.5%, 아반떼는 27.0%, 투싼은 25.0% 각각 줄었다. 아이오닉5와 아이오닉6, 아이오닉9 등 전기차 판매는 증가했지만 판매 비중이 아직 크지 않아 내연기관 감소분을 상쇄하기에는 부족했다. 반면 기아는 주력 스포츠유틸리티차(SUV)와 전기차를 앞세워 성장세를 이어갔다. 쏘렌토는 5만6367대로 상반기 국산 승용차 판매 1위를 차지했고, EV3는 1만8009대가 등록되며 전기차 시장에서 존재감을 키웠다. 올해 출시한 EV5도 1만5411대를 기록하며 빠르게 시장에 안착했고, EV4 역시 판매를 늘리며 전기차 라인업 확대에 힘을 보탰다. 하반기에는 현대차그룹의 반격이 본격화될 전망이다. 현대차는 전기 세단 EV4를 비롯한 신차 판매를 확대하고 아이오닉 브랜드 경쟁력을 강화하는 데 집중할 계획이다. 기아도 EV4와 EV5 판매를 본격화하는 한편 쏘렌토와 카니발 등 기존 주력 차종의 판매 기반을 유지하며 내수와 전기차 시장을 동시에 공략할 것으로 예상된다. 다만 하반기에도 상반기와 같은 경쟁 구도가 이어질지는 미지수다. BYD는 일부 차종이 정부 전기차 보조금 지급 대상에서 제외되면서 상반기와 같은 가격 경쟁력을 유지하기 어려워졌다. 테슬라도 이달부터 모델3와 모델Y 등 주요 차종 가격을 최대 700만원 인상하면서 가격 메리트가 약해졌다. 현대차와 기아는 신차 효과가 실제 판매 확대로 이어질지 주목된다. 업계 관계자는 "업계 관계자는 “전기차 시장은 신차가 나오면 소비자 수요가 빠르게 이동하는 특성이 있다”며 “하반기에는 배터리 성능과 충전 편의성, 사후서비스까지 소비자가 체감하는 상품 경쟁력을 얼마나 끌어올리느냐가 브랜드 경쟁력을 결정할 것”이라고 했다.
2026-07-07 16:38:40
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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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소버린 AI 완성 열쇠는 데이터센터…정부, 1000조 인프라 승부수
[경제일보] 소버린 AI 경쟁의 핵심이 데이터센터로 이동하고 있다. AI 반도체와 독자 AI 모델을 확보하더라도 이를 학습·운영할 컴퓨팅 인프라를 해외에 의존하면 산업의 부가가치와 주도권을 확보하기 어렵기 때문이다. 정부는 AI 데이터센터(AIDC)를 중심으로 국내 AI 생태계를 완성하기 위해 오는 2035년까지 1000조원 이상 규모의 민간 투자를 유치한다는 목표를 제시했다. 5일 업계에 따르면 정부는 최근 발표한 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트'를 통해 AI 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 육성하는 방안을 공개했다. 2029년까지 8.4기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 구축하는 데 약 550조원을 투자하고, 2035년까지 10GW를 추가 조성해 총 1000조원 이상 규모의 투자를 이끌어낸다는 계획이다. 정부가 데이터센터를 전면에 내세운 것은 AI 산업 경쟁력이 더 이상 반도체나 AI 모델 개발에만 머물지 않기 때문이다. 생성형 AI가 확산되면서 대규모 연산을 처리하는 데이터센터와 고성능 컴퓨팅 자원, 전력 공급 능력이 국가 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 그동안 정부는 국산 신경망처리장치(NPU) 개발과 독자 파운데이션 모델 확보를 중심으로 AI 경쟁력 강화 정책을 추진해 왔다. 그러나 실제 AI 서비스를 구동하는 클라우드와 데이터센터 분야에서는 해외 사업자 의존도가 높아 국내 기술이 창출한 경제적 효과가 해외 인프라 기업으로 이전된다는 지적이 꾸준히 제기됐다. 정부는 AI 반도체와 AI 모델, 데이터센터를 하나의 산업 생태계로 연결해 국내에서 연구개발부터 서비스 운영까지 이어지는 밸류체인을 구축한다는 구상이다. 이를 위해 AI 데이터센터 클러스터 조성과 초대형 테스트베드 구축, 전문 인력 양성, 세제 지원 확대 등을 추진하고 AI 데이터센터 얼라이언스를 통해 장비·솔루션 기업과 수요 기업 간 협력도 강화할 계획이다. 과학기술정보통신부는 국내에서 개발한 AI 기술이 국내 인프라를 기반으로 서비스되고 산업 전반으로 확산될 수 있는 구조를 만드는 것이 소버린 AI 경쟁력 확보의 핵심이라고 보고 있다. AI 산업의 부가가치가 국내에서 선순환하는 생태계를 구축해야 장기적인 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단이다. 정부 전략의 또 다른 축은 데이터센터의 지역 분산이다. 수도권에 집중된 AI 인프라를 비수도권으로 확대해 전력과 부지를 안정적으로 확보하고 지역 산업 활성화까지 함께 추진하겠다는 구상이다. 다만 실제 사업이 속도를 내려면 해결해야 할 과제도 적지 않다. 데이터센터는 막대한 전력을 소비하는 시설인 만큼 안정적인 전력 공급과 용수 확보가 필수적이다. 반면 AI 서비스 수요는 여전히 수도권에 집중돼 있어 지역 분산 전략과 시장 수요 사이의 균형을 맞추는 것이 과제로 꼽힌다. 업계에서는 AI 추론 서비스의 경우 지연 시간이 경쟁력과 직결되는 만큼 이용자와 가까운 곳에 데이터센터를 배치하려는 수요도 적지 않다고 보고 있다. 비수도권 중심의 인프라 확대가 성공하려면 네트워크와 전력 인프라를 함께 개선해야 한다는 지적이다. 제도적 보완도 요구된다. 내년 시행 예정인 AI 데이터센터 특별법에는 비수도권 전력계통영향평가 완화와 재생에너지 전력구매계약(PPA) 특례 등이 담겼지만, 대규모 전력 공급과 관련한 추가적인 지원 방안은 지속적으로 검토해야 한다는 의견이 나온다. 민간 역시 투자 확대에는 공감하면서도 사업 여건이 우선 마련돼야 한다는 입장이다. 최태원 SK그룹 회장은 최근 국민보고회에서 AI 데이터센터와 반도체 공급망 확대를 위한 대규모 투자 계획을 소개하면서도 수요와 전력, 부지, 용수 등 기반 여건이 함께 갖춰져야 투자가 본격화할 수 있다고 강조했다. 글로벌 시장에서도 데이터센터를 둘러싼 경쟁은 한층 치열해지고 있다. 노무라증권은 전 세계 AI 데이터센터 투자 규모가 2025년 약 723조원에서 연평균 48% 성장해 2030년에는 약 5241조원에 이를 것으로 전망했다. 골드만삭스 역시 아마존, 마이크로소프트(MS), 구글, 메타 등 주요 하이퍼스케일러의 2025~2030회계연도 자본지출이 기존 전망보다 약 1200조원 늘어난 8000조원 규모에 이를 것으로 내다봤다. AI 업계 관계자는 "한국도 소버린 AI를 완성하려면 인프라 구축 속도를 높여야 한다"며 "민간의 투자 의지와 정부의 정책 지원이 함께 이뤄져야 글로벌 AI 경쟁에서 골든타임을 놓치지 않을 수 있다"고 말했다.
2026-07-05 16:46:24