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"내 친구 목소리가 괴물이었다"…크래프톤 '미메시스' 200만장 돌파 [경제일보] AI가 친구의 목소리와 행동을 흉내 내는 공포게임이 200만장 판매를 넘어섰다. 개발을 돕거나 배경을 생성하는 수준을 넘어 인공지능(AI)이 게임의 규칙과 재미를 직접 만드는 ‘AI 네이티브 게임’의 시장성을 보여준 사례로 평가된다. 크래프톤은 산하 크리에이티브 스튜디오 렐루게임즈가 개발한 ‘미메시스’의 글로벌 누적 판매량이 200만장을 돌파했다고 13일 밝혔다. 미메시스는 4명이 함께 생존하는 협동 공포게임이다. 지난해 10월27일 스팀 얼리 액세스로 출시된 뒤 50일 만에 100만장을 판매했고 지난달 대규모 업데이트 이후 다시 100만장을 추가했다. ◆ 추격 대신 의심…AI가 공포 연출 게임의 핵심은 동료를 모방하는 AI 몬스터 ‘미메시스’다. 이용자의 목소리와 움직임을 학습해 동료 사이에 숨어든다. 플레이어는 옆에 있는 캐릭터가 친구인지 AI인지 끊임없이 의심해야 한다. 다른 공포게임이 괴물의 추격이나 갑작스러운 장면 전환으로 긴장감을 만드는 것과 달리 미메시스는 함께해야 살아남지만 서로를 믿을 수 없는 상황을 공포의 원천으로 삼았다. 같은 AI의 행동도 이용자들의 대화와 대응에 따라 달라져 정해진 연출만으로는 만들기 어려운 상황이 반복해서 발생한다. 지난달 업데이트에서는 AI NPC의 판단과 행동을 고도화하고 게임 진행 구조와 난이도를 개편했다. 스팀에서 전체 이용자 평가는 약 8000건을 기준으로 ‘매우 긍정적’을 유지하고 있다. 다만 최근 30일 평가는 ‘대체로 긍정적’ 수준으로, 콘텐츠 분량과 반복성에 대한 보완 요구도 확인된다. AI가 친구를 흉내 내는 장면은 스트리밍과 숏폼 콘텐츠에도 적합했다. 플레이할 때마다 예상하지 못한 대화와 배신 장면이 만들어져 시청자가 상황을 즉시 이해하고 공유하기 쉽기 때문이다. 크래프톤 집계에 따르면 미메시스 관련 콘텐츠의 누적 시청 시간은 약 1034만시간, 콘텐츠별 최대 동시 시청자 수 합계는 380만명을 기록했다. AI가 생성한 돌발 상황이 이용자의 플레이를 거쳐 다시 영상 콘텐츠로 확산되는 구조가 판매 증가를 뒷받침했다는 분석이다. 렐루게임즈는 AI 기술을 게임의 핵심 규칙으로 활용해왔다. 이용자의 음성을 인식해 공격으로 바꾸는 ‘마법소녀 카와이 러블리 즈큥도큥 바큥부큥 루루핑’과 AI 챗봇 기반 추리게임 ‘언커버 더 스모킹 건’을 앞서 선보였다. 소규모 실험작에서 축적한 기술과 기획 경험이 미메시스에서 대중적인 협동게임으로 확장된 셈이다. ◆ CEDEC 우수상…최우수상은 아직 결정 전 미메시스 개발팀은 일본 게임 개발자 콘퍼런스 ‘CEDEC 어워드 2026’ 게임디자인 부문 우수상에 선정됐다. 주최 측은 플레이어로 위장한 AI가 공포와 웃음을 함께 만드는 새로운 음성채팅 경험을 구현한 점을 높게 평가했다. 다만 최우수상 수상작은 아직 확정되지 않았다. 미메시스를 포함한 우수상 선정작들이 후보에 올랐으며 투표를 거쳐 최종 결과가 정해질 예정이다. ‘한국 게임 최초 우수상’이라는 설명 역시 주최 측 공식 자료에서는 별도로 확인되지 않아 회사 발표에 따른 표현으로 구분할 필요가 있다. 크래프톤은 미메시스를 대형 프랜차이즈 IP로 육성할 계획이다. 장기 흥행을 위해서는 얼리 액세스 단계에서 지적되는 콘텐츠 반복성을 줄이고 AI 모방의 정확도와 상황 다양성을 지속해서 높여야 한다. 김민정 렐루게임즈 대표는 “AI가 개발을 돕는 도구를 넘어 게임의 재미 자체를 만드는 단계로 들어섰음을 보여준 성과”라며 “AI와 게임의 결합을 통해 담대한 도전을 이어가겠다”고 말했다.2026-07-13 11:56:35
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![[정보운의 강철부대] 챗봇 경쟁 끝…AI 승부처는 산업 현장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/10/20260710170321743067.png)
챗봇 경쟁 끝…AI 승부처는 '산업 현장' [경제일보] 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 거대언어모델(LLM) 성능 중심에서 산업 적용 중심으로 이동하고 있다. 생성형 AI가 기술 경쟁을 이끌었다면 이제는 신소재 개발과 제조 혁신, 금융 분석 등 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 '산업 AI'가 새로운 승부처로 떠오르고 있다는 분석이다. 12일 업계에 따르면 LG AI연구원은 최근 서울에서 열린 세계 최고 권위의 머신러닝 학회 'ICML 2026'에서 엑사원(EXAONE)의 산업 적용 사례를 대거 공개했다. 학회에서 발표한 14편의 논문보다 시장의 관심을 끈 것은 AI가 실제 산업 현장에서 만들어내고 있는 성과였다. AI가 연구개발을 돕는 수준을 넘어 기업의 제품 개발과 의사결정, 데이터 생산 방식을 바꾸는 단계에 들어섰다는 점을 보여줬기 때문이다. 대표적인 사례가 신소재 발굴 플랫폼 '엑사원 디스커버리'다. LG AI연구원은 AI를 활용해 42만개가 넘는 후보 물질 가운데 탈모 관리 신소재 '람시딜'을 하루 만에 찾아냈고, 현재 제품화를 추진하고 있다. AI 데이터센터 핵심 인프라로 떠오른 액침 냉각유 소재 역시 GS칼텍스와 공동 개발하며 신소재 발굴 범위를 확대하고 있다. 금융 분야에서도 AI의 역할은 커지고 있다. 금융 특화 AI 에이전트 '엑사원 BI'는 한국과 미국 증시에 상장된 약 8000개 종목을 매일 분석해 투자 판단에 필요한 예측 정보와 분석 리포트를 제공한다. 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)에 이어 최근 코스콤과도 협력을 시작하면서 산업 AI의 적용 범위를 글로벌 금융시장과 국내 자본시장으로 넓히고 있다. 데이터 생산 방식 역시 달라지고 있다. '엑사원 데이터 파운드리'는 AI가 고품질 데이터를 자동 생성하고 전문 분야별 AI 모델 구축을 지원하는 플랫폼이다. 국민연금공단 시범 사업에서는 하루 1만건 이상의 전문 데이터를 자동 구축하는 시스템을 구현했다. 사람이 일일이 데이터를 구축하던 방식에서 AI가 데이터 생산 공장 역할을 수행하기 시작한 것이다. 반도체 업계에서는 AI가 공정 최적화와 수율 개선에 활용되고 있으며 배터리 업계에서는 차세대 소재 개발과 품질 관리에 적용 범위가 확대되고 있다. 제조 현장에서는 설비 이상을 예측하고 생산 계획을 최적화하는 AI 솔루션 도입이 늘고 있고 금융권 역시 투자 분석과 리스크 관리 분야에서 AI 활용을 확대하고 있다. AI가 더 이상 하나의 서비스가 아니라 산업 전반을 움직이는 핵심 인프라로 자리 잡고 있는 셈이다. LG의 차별점은 AI 기술을 곧바로 적용할 수 있는 산업 기반을 갖추고 있다는 점이다. LG전자와 LG생활건강, LG에너지솔루션, LG디스플레이 등 다양한 제조 계열사를 통해 AI 연구 성과를 실제 제품과 사업으로 연결할 수 있다. AI를 연구하는 조직과 이를 활용할 산업 현장이 하나의 생태계 안에 있다는 점이 경쟁력으로 꼽힌다. 물론 해결해야 할 과제도 적지 않다. 산업 AI가 확대될수록 AI가 내린 판단의 신뢰성과 책임 문제, 기업 데이터 보호, 산업별 규제 체계 등 새로운 숙제가 함께 등장하고 있다. 산업마다 필요한 데이터의 특성과 정확도가 다른 만큼 범용 AI보다 높은 수준의 전문성과 검증 체계도 요구된다. 그럼에도 산업계가 AI에 주목하는 이유는 분명하다. 인공지능이 더 이상 논문과 연구 성과에 머무르는 기술이 아니라 실제 산업 현장에서 비용을 줄이고 연구개발 기간을 단축하며 새로운 제품과 서비스를 만들어 낼 수 있기 때문이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 생태계 역시 더 이상 모델 성능이나 논문 편수만으로 경쟁력을 평가받기 어려운 단계에 진입하고 있다. 생성형 AI 열풍을 넘어 실제 산업 난제를 해결하고 사업화 성과를 입증하는 기업이 새로운 승자가 될 가능성이 커지고 있다. 기술 경쟁의 무게중심도 AI 모델의 성능 경쟁에서 산업 현장의 활용 가치와 사업화 역량으로 이동하는 흐름이다. AI의 다음 킬러 애플리케이션 역시 새로운 챗봇보다 공장과 연구소, 데이터센터, 금융시장 등 산업 현장에서 먼저 등장할 가능성이 크다.2026-07-12 08:00:00
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오픈AI, '대답하는 챗GPT' 끝낸다…업무 대신하는 '챗GPT 워크' 출격 [경제일보] 오픈AI가 챗GPT를 질문에 답하는 챗봇에서 실제 업무를 끝내는 AI 직원으로 바꾼다. 기업의 앱과 파일을 오가며 자료 수집부터 분석, 문서 제작, 반복 업무까지 수행하는 ‘챗GPT 워크’를 내놓으며 기업용 AI 시장 공략에 속도를 낸다. 오픈AI는 10일 다중 애플리케이션과 파일에서 정보를 수집하고 복잡한 업무를 단계별로 처리하는 챗GPT 워크를 출시했다고 밝혔다. 최신 모델 GPT-5.6과 코덱스 기술을 기반으로 문서·스프레드시트·프레젠테이션·웹 앱 등을 완성된 결과물로 제작한다. 챗GPT 워크의 핵심은 장시간 업무 수행 능력이다. 목표를 여러 단계로 나눈 뒤 필요한 앱과 자료를 찾아 작업을 이어간다. 이용자는 진행 상황을 확인하고 방향을 수정하거나 외부 전송 등 중요한 행동을 승인할 수 있다. 예약 작업을 활용하면 사용자가 자리를 비운 동안에도 업무를 계속한다. 매일 고객 피드백을 수집해 제품 아이디어로 정리하거나 새 메일이 도착하면 프레젠테이션을 업데이트하는 식이다. 슬랙, 마이크로소프트 팀즈, 구글 드라이브, 이메일, CRM 등은 플러그인으로 연결된다. 업무·아이디어를 대시보드나 프로젝트 관리 도구 형태의 웹 앱으로 제작하는 ‘사이트(Sites)’도 공개 베타로 선보였다. 데스크톱 앱에는 내장 브라우저와 화면 클릭, 타이핑, 파일 이동 등을 수행하는 ‘컴퓨터 사용’ 기능이 들어간다. 제품 구조도 재편된다. 독립형 코덱스 앱은 새로운 챗GPT 데스크톱 앱으로 통합된다. 기존 코덱스 프로젝트는 유지되며 이용자는 코덱스를 기본 화면으로 설정할 수 있다. 기존 챗GPT 데스크톱 앱은 ‘챗GPT 클래식’으로 이름이 바뀐다. 오픈AI는 크롬 확장 프로그램을 개편하고 독립형 아틀라스 브라우저는 단계적으로 종료할 예정이다. 챗GPT 워크를 움직이는 GPT-5.6 솔은 코딩과 지식 업무, 컴퓨터 사용, 사이버보안에 특화됐다. 오픈AI 공식 평가에서 아티피셜 애널리시스 코딩 에이전트 지수 80점, OS월드 2.0 62.6%, 익스플로잇벤치 73.5%를 기록했다. 회사는 높은 성능뿐 아니라 토큰과 작업 시간을 줄인 비용 효율을 강조하고 있다. 웹·모바일에서는 프로·엔터프라이즈·에듀 이용자에게 우선 제공하고 수일 내 플러스와 비즈니스 요금제로 확대한다. 맥·윈도우용 데스크톱 앱에서는 무료 요금제를 포함한 모든 이용자가 챗과 워크, 코덱스를 사용할 수 있다. 이번 출시는 오픈AI가 모델 공급자를 넘어 기업 업무의 실행 플랫폼으로 올라서려는 전략으로 읽힌다. 사내 데이터와 협업 도구를 연결하고 결과물 제작과 후속 행동까지 맡아야 AI 사용량과 기업 고객의 지출을 함께 늘릴 수 있기 때문이다. 반대로 위험도 커진다. AI가 접근할 수 있는 정보와 실행 권한이 넓어질수록 오작동과 정보 유출, 잘못된 외부 전송의 책임 문제가 따라온다. 오픈AI는 기업 관리자가 플러그인과 데이터 접근, 실행 권한을 통제하고 주요 행동을 사전 검토할 수 있도록 했다고 설명했다. 김경훈 오픈AI 코리아 총괄대표는 “챗GPT 워크는 사용자의 맥락을 이해하고 실제 업무를 함께 완수하는 파트너로 진화하고 있음을 보여준다”며 “한국의 기업과 개인이 반복 업무에서 벗어나 중요한 문제에 집중하고 좋은 아이디어를 결과로 구현하는 첫걸음이 될 것”이라고 말했다.2026-07-10 15:34:36
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센드버드, 차세대 AI 에이전트 '에이전트 스튜어드' 공개…CX 혁신 나선다 [경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 단순히 고객 문의에 답하는 수준을 넘어 실제 업무를 수행하는 'AI 에이전트'로 진화하면서 기업 고객경험(CX) 시장도 새로운 전환점을 맞고 있다. 여러 시스템과 담당자를 연결해 고객 문제를 직접 해결하는 AI가 차세대 고객 서비스의 핵심 기술로 떠오르고 있다. 9일 센드버드는 서울 롯데호텔 월드에서 열린 '스파크 코리아 2026'에서 차세대 AI 에이전트 솔루션 '에이전트 스튜어드'를 공개했다고 밝혔다. 이번 행사는 'AI 퍼스트 컨시어지의 미래'를 주제로 AI 기반 고객경험 혁신과 기업의 AI 운영 전략을 공유하기 위해 마련됐다. 센드버드는 AI 에이전트가 단순 상담을 넘어 복잡한 고객 문제를 해결하는 방향으로 진화하고 있다고 진단했다. 기존 AI 챗봇이 질문에 답하거나 단순 업무를 처리하는 데 집중했다면, 앞으로는 여러 시스템과 조직을 연결해 고객 요청을 끝까지 해결하는 역할이 중요해진다고 설명했다. 새롭게 공개한 에이전트 스튜어드는 고객 요청을 분석한 뒤 필요한 업무를 각 전문 서브 에이전트에 분배하고, 문제 해결이 완료될 때까지 전체 과정을 하나의 업무로 관리하는 AI 에이전트다. 여러 서브 에이전트가 API와 이메일, 음성 등 다양한 채널을 넘나들며 병렬로 업무를 수행하고, 고객 요청이 최종 해결 단계에 도달할 때까지 진행 상황을 추적·관리하는 것이 특징이다. 센드버드는 이를 통해 기업은 단순 문의 응대를 넘어 여러 부서와 외부 시스템이 연계된 복잡한 고객 업무도 보다 효율적으로 처리할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 특히 환불 승인이나 예외 처리처럼 사람의 판단이 필요한 업무에는 승인 게이트와 감사 로그, 단계적 자율화 구조를 적용해 기업이 AI의 권한을 점진적으로 확대할 수 있도록 설계됐다. AI가 모든 업무를 독립적으로 수행하기보다 사람의 검토와 승인을 거치는 방식으로 안정성과 신뢰성을 확보한 것이다. 또한 여행·항공 산업에서는 항공편 취소와 재예약, 환불, 호텔 일정 변경 등을 하나의 프로세스로 처리할 수 있으며, 유통 분야에서는 온라인 구매 상품의 오프라인 반품과 같은 채널 간 고객 업무를 효율적으로 관리할 수 있다. 이날 행사에서는 에이전트 스튜어드의 실제 운영 환경도 시연됐다. AI가 여러 서브 에이전트와 협업해 고객 요청을 분석하고 의사결정부터 실행, 문제 해결까지 자율적으로 수행하는 과정을 선보였다. 이와 함께 AI 전환 전략과 산업별 활용 사례를 공유하는 세션도 이어졌다. 보스턴컨설팅그룹(BCG), 맥킨지앤드컴퍼니, 딜로이트컨설팅, GS네오텍, 한샘, 믹스패널 등 기업 관계자들이 참여해 AI 기반 고객경험 혁신과 조직 운영 전략을 소개했다. 최근 생성형 AI 이후 AI 에이전트가 기업 업무 자동화의 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 단순 응답 중심의 챗봇에서 벗어나 실제 업무를 수행하고 다양한 시스템을 연결하는 AI 에이전트 경쟁이 본격화되면서 고객경험 시장 역시 새로운 전환기를 맞을 것으로 전망된다. 김동신 센드버드 대표이사는 "AI 컨시어지 시대의 고객 경험은 단순한 응답이 아니라 문제 해결에서 완성되며, 고객은 이제 빠른 답변을 넘어 자신의 문제가 실제로 해결되는 경험을 기대하고 있다"며 "센드버드는 고객 경험 전반을 조율하고 실행하는 AI 에이전트 생태계를 지속적으로 확장해 기업이 AI를 실질적인 비즈니스 성과로 연결할 수 있도록 지원하겠다"고 말했다.2026-07-09 13:51:25
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36년 이름 버린 한컴…김연수가 '한글과컴퓨터'를 내려놓은 이유 [경제일보] 한컴이 36년간 써온 ‘한글과컴퓨터’라는 이름을 내려놨다. 한국 소프트웨어 산업의 상징이던 사명을 바꾼 것은 단순한 브랜드 축약이 아니다. 김연수 대표가 한컴을 문서 편집기 회사가 아니라 공공·기업 업무 데이터를 움직이는 AI 운영체제 기업으로 다시 세우겠다는 선언에 가깝다. 한컴은 지난 2일 주주총회를 열고 상호를 ‘한컴(HANCOM)’으로 변경하는 정관 변경 의안을 의결했다. 1989년 창립 이후 한컴은 ‘아래아한글’로 한국어 문서 시장의 표준을 만들었다. 그러나 그 강한 이름은 동시에 한컴을 ‘한글 문서 프로그램 회사’에 묶어두는 한계로도 작용했다. 사명 변경의 배경은 사업의 무게중심 이동이다. 한컴이 앞으로 팔고 싶은 것은 단순 문서 작성기가 아니다. AI 문서 작성, 문서 기반 질의응답, 업무 자동화, SDK, 공공·기업용 AI 에이전트다. ‘한글과컴퓨터’보다 ‘한컴’이 더 넓은 시장을 담는 이름이라는 판단이다. 전환은 숫자로도 나타나고 있다. 회사 발표 기준 한컴의 지난해 별도 매출은 1753억원으로 사상 최대를 기록했다. 이 가운데 AI 패키지 매출은 89억원으로 비중은 5%였다. 지난해 매출 순증분 162억원 중 54.6%가 AI에서 나왔다. 올해 1분기에는 AI 매출 비중이 11.21%까지 올라섰다. AI 매출은 52억원이다. 지난해 같은 기간 0.04% 수준이던 점을 고려하면 변화 속도는 빠르다. 한컴은 지난해 별도 영업이익 509억원과 영업이익률 29%도 유지했다. AI 전환을 추진하면서도 수익성을 지킨 셈이다. 김 대표의 다음 목표는 ‘소버린 에이전틱 OS’다. 여러 AI 에이전트를 한 환경에서 연결하고 통제하는 업무 운영체계다. 공공기관과 금융, 국방, 헬스케어처럼 민감한 문서와 데이터를 다루는 시장은 외부 빅테크 클라우드에 모든 데이터를 맡기기 어렵다. 한컴은 국산 문서 포맷과 공공 업무 경험, 보안형 구축 수요를 묶어 이 시장을 겨냥한다. 기술 기반도 문서에 있다. 오픈데이터로더(ODL)는 PDF 같은 비정형 문서를 대형언어모델이 활용할 수 있는 데이터로 바꾸는 기술이다. 회사 측은 ODL 2.0이 종합 정확도 90%, 읽기 순서 인식 94%, 표 추출 93%를 기록했다고 설명했다. AI가 업무를 하려면 먼저 문서를 읽어야 하는 만큼 한컴은 이 관문을 장악하려 한다. 레퍼런스도 쌓고 있다. 한컴은 한국서부발전에 한컴어시스턴트를 공급해 자체 생성형 AI 챗봇 ‘위피봇’과 연계했다. 사규와 법령, 업무 매뉴얼, 안전자료 등 약 72만건의 내부 지식 데이터를 문서 작성 환경에 연결한 사례다. BGF그룹 AI 지식 검색 시스템과 국회 AI 사업도 공공·기업 AX 시장을 넓히는 발판이다. 해외는 유럽부터 두드린다. 한컴은 폴란드 R&D 기업 7불스와 에이전틱 OS 현지화 공동연구를 추진하고 폴란드 AI 기업 알고마인과 공공부문 개념검증 협력도 진행한다. GDPR과 NIS2 등 규제가 강한 유럽은 소버린 AI 수요가 큰 시장이다. 남은 과제는 명확하다. 에이전틱 OS라는 말은 아직 시장에 낯설다. 고객이 이해할 제품 구조와 과금 방식, 반복 매출 사례가 필요하다. MS 코파일럿과 구글 워크스페이스 AI 사이에서 한컴이 이기려면 범용 AI가 아니라 국내 문서와 공공 업무, 보안형 구축이라는 영역에서 확실한 우위를 보여야 한다. 한편 한컴의 사명 변경은 과거를 버리는 일이 아니라 과거의 자산을 AI 시대의 언어로 다시 번역하는 일이다. 아래아한글이 한국어 문서 시대를 열었다면 김연수 대표가 그리는 한컴은 문서와 업무 데이터를 AI가 실행하는 시대를 겨냥한다. 이름은 짧아졌지만 증명해야 할 것은 더 커졌다.2026-07-03 12:39:07
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![[800조 전쟁] 엔비디아 독주 균열 노린다…국산 AI칩 퓨리오사AI의 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703093751877178.jpg)
엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수 [경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.2026-07-03 10:14:43
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![[아시아권 뉴스] 중국 경제, 로봇은 공장으로 들어가고 서비스업은 디지털로 버틴다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/01/20260701173147688190.jpg)
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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![[아시아권 뉴스] 중국, 콘텐츠·AI·미래차에 돈 몰린다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/30/20260630171546666505.jpg)
중국, 콘텐츠·AI·미래차에 돈 몰린다 [경제일보] 중국이 디지털 콘텐츠와 인공지능(AI), 스마트 모빌리티를 묶어 신성장 산업을 키우고 있다. 라이브 방송과 숏폼 콘텐츠 시장은 2200억위안을 넘어섰고, 지방정부는 AI 에이전트 산업에 대규모 자금을 투입하기 시작했다. 자동차 업계는 전동화와 첨단 운전자 보조 기능을 앞세워 소비자 취향 변화에 맞춘 신차를 내놓고 있다. 중국 경제가 부동산과 전통 제조업만으로 성장하기 어려워진 상황에서, 콘텐츠 소비와 AI 서비스, 전기차 산업이 새로운 투자처로 떠오르고 있다. ◆ 라이브·숏폼, AI 만나 산업으로 커졌다 중국인터넷공연(라이브·숏폼)산업발전보고서(2025~2026)에 따르면 지난해 중국 온라인 공연 산업 매출은 2213억6000만위안으로 전년보다 4.1% 증가했다. 라이브 방송과 숏폼을 중심으로 콘텐츠를 직접 만들고 소비하는 이용자가 늘면서 시장 규모도 커졌다. 이 시장의 변화는 단순히 방송을 보는 사람이 많아졌다는 데 있지 않다. 콘텐츠 제작부터 광고·판매, 팬 관리, 플랫폼 운영까지 하나의 산업으로 연결되고 있다는 점에 있다. 개인 진행자와 중소 제작사도 짧은 영상과 라이브 방송을 통해 소비자와 직접 만날 수 있다. 전통적인 방송·광고 시장에 비해 진입장벽이 낮고, 판매와 홍보를 동시에 할 수 있다는 점도 시장 확대의 배경이다. 생성형 AI는 이 과정에 더 깊숙이 들어오고 있다. 영상 기획안을 만들고, 자막과 번역을 붙이며, 짧은 영상을 편집하고, 이용자 반응을 분석하는 데 AI가 활용된다. 가상 진행자와 자동 응답, 개인별 콘텐츠 추천도 늘고 있다. 콘텐츠 제작 비용을 낮추는 동시에 플랫폼 입장에서는 이용자를 더 오래 붙잡을 수 있는 수단이 된다. 다만 AI가 콘텐츠 산업의 성장만 돕는 것은 아니다. 저작권 침해와 허위 광고, 가짜 영상, 플랫폼 의존 문제도 함께 커질 수 있다. 콘텐츠 공급이 늘어날수록 무엇이 사람이 만든 창작물이고, 무엇이 자동 생성된 영상인지 구분하는 기준도 중요해진다. ◆ 우한 광구, AI 에이전트에 3년간 10억위안 중국 지방정부도 AI 산업을 직접 키우는 데 나서고 있다. 우한 동호신기술개발구, 이른바 광구는 최근 ‘광구 AI 에이전트 유치 계획’을 발표했다. 앞으로 3년 동안 정책 지원과 컴퓨팅 자원, 펀드, 인재 육성에 10억위안 이상을 투입할 계획이다. 목표도 구체적이다. AI 에이전트 혁신기업 100개를 키우고, 관련 제품 1000개를 내놓으며, 개발자 1만명을 확보하겠다는 것이다. 올해 안에 가용 연산능력을 1만P 이상으로 늘리겠다는 계획도 포함됐다. P는 AI 학습과 추론에 쓰이는 연산능력 단위인 페타플롭스(PFLOPS)를 뜻한다. AI 에이전트는 질문에 답하는 챗봇보다 한 단계 더 나아간 개념이다. 사용자의 지시를 받아 정보를 찾고, 문서를 정리하고, 예약과 주문, 일정 관리 같은 작업을 스스로 처리하는 프로그램을 말한다. 기업 입장에서는 고객 상담과 사내 문서 관리, 공장 운영, 판매 분석에 붙일 수 있다. 광구는 광통신과 반도체, 대학·연구기관이 밀집한 지역이다. AI 산업을 이곳의 기존 제조업과 연결하려는 계산이 깔려 있다. 올해 1~5월 광구 AI 산업 규모는 400억위안을 넘어섰고, 지난해 같은 기간보다 45% 증가했다. 광구는 연내 AI 산업 규모가 1000억위안을 넘을 것으로 보고 있다. ◆ 자동차는 전동화 넘어 ‘생활형 고급차’ 경쟁 자동차 산업에서는 스마트 전동화 경쟁이 이어지고 있다. 중국 지리자동차 계열 브랜드 링크앤코(Lynk & Co)는 최근 스포츠 왜건 ‘07GT’를 세계 최초로 공개하고 사전 판매에 들어갔다. 링크앤코 07GT는 플러그인하이브리드 시스템을 적용한 모델이다. 28.3킬로와트시(kWh) 배터리를 탑재했고, 중국 CLTC 기준 총주행거리는 1422㎞다. 장거리 이동과 주말 레저 수요를 겨냥해 적재공간을 키우고, 전자제어 서스펜션과 고급 운전자 보조 기능을 넣었다. 중국 자동차 시장은 이제 전기차를 얼마나 싸게 만드느냐만으로 승부하기 어려워졌다. 전기차와 플러그인하이브리드차가 빠르게 늘면서 브랜드별 차별화가 필요해졌다. 링크앤코가 왜건을 앞세운 것도 세단과 스포츠유틸리티차량(SUV) 중심 시장에서 다른 소비층을 찾기 위한 선택으로 볼 수 있다. 자동차 업체들은 주행거리와 충전 속도뿐 아니라 운전자 보조 시스템, 차량용 소프트웨어, 승차감, 적재공간까지 경쟁 요소로 삼고 있다. 전동화가 자동차 시장의 기본 조건이 되자, 이제는 차량을 어떻게 쓰고 즐길 것인지가 상품성을 가르는 요소가 되고 있다. ◆ 소비형 콘텐츠에서 산업형 AI로 세 분야는 겉으로 보면 서로 거리가 있어 보인다. 라이브·숏폼은 소비시장이고, AI 에이전트는 기업용 기술이며, 스마트 모빌리티는 제조업에 가깝다. 그러나 중국의 최근 투자 흐름은 이들을 따로 두지 않는다. 콘텐츠 산업은 AI를 활용해 제작과 유통 비용을 낮추고, AI 에이전트는 제조업과 서비스업의 업무 방식을 바꾸려 한다. 자동차는 배터리와 반도체, 소프트웨어, 통신기술을 한데 묶은 이동형 디지털 기기가 되고 있다. 중국이 노리는 것은 새로운 산업을 각각 키우는 데 그치지 않는다. 거대한 소비시장과 제조업 기반, 지방정부의 투자 여력을 결합해 콘텐츠·AI·자동차가 서로 수요를 만들게 하는 방식이다. 물론 넘어야 할 과제도 있다. 콘텐츠 산업은 과잉 공급과 규제 문제를 풀어야 하고, AI 에이전트는 실제 기업 현장에서 돈을 벌 수 있는 서비스로 자리 잡아야 한다. 자동차 기업은 치열한 가격 경쟁 속에서 수익성을 확보해야 한다. 중국 경제가 어디에 투자하고 있는지는 분명히 드러난다. 소비자가 시간을 쓰는 콘텐츠 시장, 기업이 비용을 줄이려는 AI 서비스, 이동 방식이 바뀌는 자동차 산업에 자금과 정책이 몰리고 있다. 이 분야들이 실제 고용과 수익, 수출로 이어질 수 있느냐가 중국의 다음 성장 단계를 가를 전망이다.2026-06-30 17:16:14
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'기다림도 AI가 대신'…SKT, 에이닷으로 생활형 AI 고도화 [경제일보] 생성형 인공지능(AI) 경쟁이 질문에 답하는 챗봇을 넘어 사용자를 대신해 업무를 수행하는 'AI 에이전트' 시대로 확산되고 있다. 이에 SK텔레콤은 AI 서비스 '에이닷'에 고객센터 통화 대기와 문자 요약, 일정 관리 기능을 추가하며 일상 속 업무를 대신 수행하는 AI 에이전트 서비스 고도화에 나선 것으로 풀이된다. 30일 SK텔레콤은 에이닷의 AI 에이전트 기능을 강화하는 업데이트를 실시했다고 밝혔다. 이번 업데이트를 통해 고객센터 상담원 연결을 AI가 대신 기다려주는 '에이전트콜'과 문자 정보를 분석해 다음 행동을 추천하는 'AI 메시지', 통화와 문자 내용을 바탕으로 할 일을 관리하는 '할일' 기능 등을 새롭게 선보였다. 이번 업데이트의 핵심은 고객센터 통화 경험 개선이다. 새롭게 추가된 '에이전트콜'은 고객센터나 음식점 등 에이닷 비즈연락처에 등록된 사업체로 전화를 걸 경우 상담원 연결 전까지 AI가 통화를 대신 관리하는 기능이다. 이용자는 통화 전 최근 30일간 통화량을 기반으로 혼잡도를 확인할 수 있으며, 통화가 시작되면 AI가 실시간 자막을 제공한다. 반복적으로 청취해야 하는 자동응답시스템(ARS) 안내는 화면 버튼으로 제공돼 음성 안내를 끝까지 듣지 않아도 원하는 메뉴를 선택할 수 있다. 상담원 연결 대기 시간이 길어질 경우에는 AI에게 대기를 맡길 수도 있다. 이용자가 '에이전트에게 맡기기'를 선택하면 AI가 통화를 유지하고 상담원이 연결되는 시점에 알림을 보내 사용자가 다시 통화에 참여할 수 있도록 지원한다. 다만 AI가 스스로 판단하거나 상담을 대신 수행하는 것은 아니며, ARS 선택과 대기 여부는 모두 이용자가 직접 결정한다. 문자 서비스도 AI 에이전트 형태로 진화했다. 기존 AI 메시지가 스팸이나 피싱 의심 문자를 탐지하는 수준이었다면 이번 업데이트에서는 문자 내용을 요약하고 필요한 후속 행동까지 제안하는 기능으로 확대됐다. 예를 들어 예약 문자에서는 일정과 장소, 관련 링크를 자동으로 추출하고, 쿠폰 문자에서는 유효기간과 쿠폰 번호를 정리해 준다. 추출된 정보는 에이닷 일정 기능과 연동돼 캘린더 등록은 물론 필요한 시점에 알림도 받을 수 있다. 이번 AI 메시지 기능에는 구글의 온디바이스 AI 실행 기술인 'LiteRT'가 적용됐다. 문자 내용을 외부 서버가 아닌 스마트폰 내부에서 직접 분석하도록 구현해 개인정보 보호를 강화하는 동시에 응답 속도도 높였다. SK텔레콤은 구글과 협력해 AI 모델이 기기 내부에서 안정적으로 동작할 수 있도록 실행 환경을 최적화했다고 설명했다. AI가 다음 행동까지 제안하는 기능도 추가됐다. 에이닷 홈 화면에는 새롭게 '할 일' 탭이 신설돼 통화 요약이나 문자 내용을 기반으로 후속 업무를 자동 등록한다. 장보기나 전화하기, 서류 제출 등 통화 과정에서 확인된 할 일을 자동으로 정리해 주며, 이용자가 직접 할 일을 입력하면 AI가 단계별 체크리스트도 생성해 준다. 예를 들어 '이사 준비하기'를 입력하면 포장재 준비와 중요 서류 보관, 이삿짐 정리 등 필요한 준비 사항을 추천하도록 설계됐다. 이번 SK텔레콤 업데이트는 단순한 생성형 AI 기능 추가보다 AI가 사용자의 일정을 관리하고 업무를 지원하는 AI 에이전트 경쟁에 대응하기 위한 구상으로 분석된다. 최근 글로벌 빅테크들도 검색이나 대화 중심 AI를 넘어 예약과 일정 관리, 업무 수행까지 지원하는 AI 에이전트 개발에 속도를 내고 있는 가운데, SK텔레콤도 에이닷을 생활형 AI 플랫폼으로 고도화하는 전략을 추진하고 있는 것으로 평가된다. SK텔레콤은 향후 통화와 메시지, 일정 관리 등 일상 서비스 전반에 AI 기능을 확대하며 에이닷의 활용 범위를 넓혀 갈 계획이다. AI가 정보를 단순히 제공하는 수준을 넘어 필요한 행동을 제안하고 실행을 지원하는 생활 밀착형 AI 서비스 경쟁력을 강화한다는 방침이다. 김지훈 SK텔레콤 AI사업본부장은 "이번 업데이트는 에이닷이 고객의 일상 속 정보를 더 능동적으로 확인하고, 필요한 순간에 도움을 제공하는 AI 서비스로 고도화되고 있다는 점에서 의미가 있다"며 "앞으로도 에이닷을 일상에 편리함을 더하는 '모두의 AI' 서비스로 발전시켜 나가겠다"고 말했다.2026-06-30 13:09:24
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![[데스크칼럼] AI 강국의 계산서는 누가 낼 것인가](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/30/20260630095906639211.jpg)
AI 강국의 계산서는 누가 낼 것인가 [경제일보] AI를 둘러싼 말은 대체로 가볍다. 챗봇, 생산성, 자동화, 초격차. 화면에 질문을 넣으면 답이 나오고 보고서를 대신 쓰는 기술로 받아들인다. 그러나 AI가 산업이 되는 순간 풍경은 달라진다. 그 뒤에는 반도체 공장과 데이터센터, 송전망과 냉각 설비, 로봇과 제조라인이 버티고 있다. 정부의 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터 3대 메가프로젝트는 이 지점을 짚었다. AI를 소프트웨어 경쟁으로만 보지 않고 칩과 공장, 데이터센터를 한 묶음으로 보겠다는 것이다. 방향은 틀리지 않다. 챗봇 하나로 AI 강국이 되지는 않는다. 계산할 칩, 돌릴 시설, 현장을 바꿀 제조 역량이 함께 있어야 한다. 남은 문제는 실행이다. 수백조원 투자 계획은 눈길을 끈다. 그러나 데이터센터 하나를 짓는 데 필요한 것은 발표문이 아니다. 전력과 부지, 용수와 냉각 설비, 주민 수용성이다. 반도체 클러스터도 돈만으로 세워지지 않는다. 전기를 끌어오고 물을 확보하고 인력과 협력사를 붙여야 한다. 어느 하나라도 막히면 계획은 숫자로만 남는다. 지방 분산도 마찬가지다. 수도권이 포화 상태인 것은 사실이고 데이터센터를 지방으로 보내야 한다는 주장에도 이유가 있다. 하지만 건물만 내려간다고 지역 산업이 살아나는 것은 아니다. 지방이 전기와 땅을 내주고 핵심 인력과 수익은 수도권에 남는다면 균형발전이라 부르기 어렵다. 낡은 집중 구조에 새 이름을 붙인 것에 가깝다. 우리는 비슷한 장면을 여러 번 봤다. 산업단지는 성장의 상징으로 출발했지만 환경 부담과 노동 격차의 현장이 됐다. 발전소와 송전탑은 국가 전력망의 필수 시설이었지만 지역 주민에게는 희생의 상징이었다. 데이터센터라고 다를 이유가 없다. 미래 산업이라는 이름이 붙어도 결국 지역의 땅 위에 세워지고 지역의 전력을 쓰는 시설이다. 피지컬 AI도 구상만으로는 부족하다. 한국 제조업에 AI를 심는 일은 필요하다. 반도체, 자동차, 조선, 기계, 통신망은 우리가 가진 강점이다. 공장을 아는 AI, 숙련공의 경험을 데이터로 바꾸는 AI는 한국이 해볼 만한 승부처다. 그러나 그 기술이 몇몇 대기업 생산라인 안에서만 작동한다면 국가 전략이라고 부르기 어렵다. 협력사와 산업단지, 중소 제조업까지 내려가야 산업 전체의 체질이 바뀐다. 정부가 할 일은 더 큰 그림을 내놓는 데서 끝나지 않는다. 순서를 정하고 책임을 가르는 일이다. 어디에 먼저 전력을 넣을 것인가. 어느 지역에 어떤 산업을 붙일 것인가. 데이터는 누가 내고 누가 관리할 것인가. 사고가 나면 누가 책임질 것인가. 이 질문이 빠진 메가프로젝트는 크기만 큰 계획으로 끝날 수 있다. AI는 생각보다 무거운 산업이다. 소프트웨어의 속도와 제조업의 무게가 한 몸이 된 산업이다. 빨리 가야 하지만 아무 데나 가서는 안 된다. 크게 해야 하지만 무엇을 남길지 정하지 못하면 안 된다. AI 강국은 선언으로 만들어지지 않는다. 전기와 땅, 데이터와 인재, 지역과 기업이 맞물릴 때 가능하다. 그 비용을 누가 부담하고 그 이익을 어디에 남길 것인가. 이 질문에 답하는 나라가 AI 시대의 산업 지도를 그린다. 지금 필요한 것은 더 큰 구호가 아니라 계산서까지 포함한 설계다.2026-06-30 10:00:03
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한컴, 한국서부발전에 AI 문서 플랫폼 공급…전력그룹사 AX 첫 사례 [경제일보] 한컴(대표 김연수)이 발전공기업 한국서부발전에 AI 문서작성 솔루션을 공급하며 공공 에너지 분야 AX 사업을 확대한다. 국회와 BGF그룹에 이어 공공기관과 기업 고객을 겨냥한 AI 플랫폼 전략에 속도가 붙는 모습이다. 한컴은 한국서부발전의 생성형 AI 챗봇 ‘위피봇’에 AI 문서작성 솔루션 ‘한컴어시스턴트’를 접목해 전사 스마트 문서 작성 환경을 구축했다고 29일 밝혔다. 회사는 이번 사업을 전력그룹사 최초로 자체 생성형 AI와 상용 AI 문서작성 솔루션을 결합해 전사 업무에 적용한 사례로 설명했다. 한국서부발전은 한컴과 2024년 10월부터 기술검증을 진행했다. 약 1년 3개월간의 검증을 거쳐 올해 도입을 결정했다. 공공기관 특성상 문서 업무의 정확성과 보안, 내부 규정 반영 여부가 중요해 긴 검증 과정을 거친 것으로 보인다. 한컴어시스턴트는 한국서부발전이 보유한 사규, 법령, 업무 매뉴얼, 안전자료 등 약 72만건의 내부 지식 데이터와 연계된다. 임직원은 보고서 작성 과정에서 관련 규정과 업무 정보를 실시간으로 활용할 수 있다. 문서 작성 속도뿐 아니라 표현과 기준의 일관성을 높이는 데 초점이 맞춰졌다. 발전공기업에서 문서 업무는 단순 행정 작업이 아니다. 안전관리, 설비 운영, 법령 준수, 국회·감사 대응, 내부 보고가 복잡하게 얽혀 있다. 잘못된 규정 인용이나 최신 매뉴얼 미반영은 업무 리스크로 이어질 수 있다. AI 문서작성 솔루션이 내부 지식 데이터와 연결돼야 하는 이유다. 이번 공급은 한컴의 AX 사업 흐름과도 맞물린다. 한컴은 올해 초 국회 빅데이터 플랫폼 1단계 사업을 수주해 ‘한컴피디아’와 ‘한컴어시스턴트’를 공급했다. 이달에는 BGF그룹의 AI 지식 검색 시스템 구축도 완료했다. 공공과 민간을 오가며 지식 검색과 문서 생성, 업무 실행을 결합한 AI 플랫폼 사업을 넓히고 있다. 한컴은 지난 5월 사명을 ‘한글과컴퓨터’에서 ‘한컴’으로 바꿨다. 문서 소프트웨어 기업 이미지를 넘어 AX 기업으로 체질을 바꾸겠다는 의지를 담은 조치다. 회사는 한컴데이터로더, 한컴피디아, 한컴어시스턴트를 중심으로 기업용 AI 시장을 공략하고 있다. 기업용 AI 시장의 경쟁은 챗봇 도입을 넘어 내부 데이터 활용으로 이동하고 있다. 일반 생성형 AI를 붙이는 것만으로는 공공기관과 대기업 업무에 바로 쓰기 어렵다. 내부 문서와 규정, 보안 체계, 승인 프로세스를 반영해야 실제 업무 자동화로 이어진다. 한컴의 전략도 이 지점에 맞춰져 있다. 한컴데이터로더로 내부 문서를 정제하고 한컴피디아로 지식 검색을 지원하며 한컴어시스턴트로 문서 작성과 실행을 돕는 구조다. 특정 기관의 업무 데이터를 반영할수록 전환 비용은 커지지만 고객 락인 효과도 높아진다. 김연수 한컴 대표는 “이번 사업은 공공 발전 분야에서 자체 AI 역량과 한컴의 AI 기술을 결합한 사례”라며 “공공기관과 기업 고객을 중심으로 AI 전환 수요에 대응하고 데이터 주권 기반의 AI 플랫폼 시장을 확대하겠다”고 말했다. 한편 한컴의 과제는 도입 사례를 실제 생산성 개선으로 증명하는 것이다. 문서 작성 시간이 얼마나 줄었는지, 내부 규정 검색 정확도가 얼마나 높아졌는지, 감사·안전 업무 리스크가 얼마나 낮아졌는지가 평가 기준이 될 수 있다. 이번 사례가 안정적으로 안착하면 공공기관 AX 시장에서 한컴의 입지도 더 넓어질 전망이다.2026-06-29 11:26:37
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![[데스크칼럼] AI는 왜 다시 수도권으로만 가는가](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/28/20260628115155345397.jpeg)
AI는 왜 다시 수도권으로만 가는가 대한민국의 산업은 늘 수도권으로 흘렀다. 돈도 사람도 정보도 그랬다. 기업 본사는 서울에 있고 연구소는 판교에 있고 인재는 강남과 여의도와 마포로 모였다. 지방은 공장을 내주고 전기를 보내고 청년을 떠나보냈다. 우리는 그것을 효율이라고 불렀다. 국가는 그것을 성장이라고 불렀다. 그 질서가 AI 시대에도 반복되고 있다. 정부는 AI 고속도로를 말한다. 데이터센터 지방 분산을 말한다. 지역 AI 경쟁력을 말한다. 말은 맞다. 그러나 국민이 묻는 것은 다르다. AI는 정말 지방으로 가고 있는가. 아니면 데이터센터 건물만 지방으로 보내고 돈과 인재와 의사결정은 여전히 수도권에 남겨두려는 것인가. AI는 더 이상 화면 속 기술이 아니다. 챗봇이 답을 쓰고 이미지를 만들고 문서를 요약하는 단계에서 끝나지 않는다. AI는 공장으로 들어가고 있다. 병원과 물류망, 농업과 조선소, 전력망과 국방 시스템으로 들어가고 있다. AI가 현실의 기계와 설비를 움직이기 시작하면 산업의 지리도 바뀌어야 한다. 그런데 우리는 아직도 서울의 머리로 지방의 몸을 움직이는 낡은 방식을 반복하고 있다. 데이터센터는 AI 시대의 심장이라고 한다. 맞는 말이다. 그러나 심장은 피를 먹고 뛴다. AI 데이터센터가 먹는 것은 전기다. 물이다. 땅이다. 송전망이다. 지역의 수용성이다. 수도권은 이미 꽉 찼다. 부지도 부족하고 전력망도 버겁다. 주민 반발도 커진다. 그래서 데이터센터를 지방으로 보내야 한다고 한다. 이 말도 맞다. 하지만 여기서 멈추면 안 된다. 지방은 또 무엇을 내주는가. 전기를 내주고 땅을 내주고 세제 혜택을 내주고 인허가 속도까지 내준다. 그 대가로 무엇을 받는가. 몇몇 운영 인력인가. 건설 기간의 일시적 경기인가. 기업 홍보자료에 등장하는 지역 상생 문구인가. 이것이 전부라면 AI 데이터센터는 지역의 미래가 아니라 또 하나의 부담 시설이다. 우리는 이미 같은 장면을 봤다. 산업단지는 지역 성장의 상징으로 출발했다. 시간이 지나자 환경 부담과 노동 격차의 현장이 됐다. 발전소와 송전탑은 국가 전력망의 필수 시설이었다. 그러나 지역 주민에게는 희생의 상징이 됐다. 데이터센터라고 다를 이유가 없다. 이름은 미래 산업이지만 결국 땅 위에 짓는 시설이다. 전력망에 기대는 산업이다. 주민과 함께 살아야 하는 인프라다. AI 고속도로라는 말은 듣기 좋다. 그러나 고속도로가 어느 방향으로 뚫리는지가 더 중요하다. 지방에서 수도권으로 더 빠르게 올라가는 길인가. 수도권 기업이 지방의 전기와 부지를 더 쉽게 쓰는 길인가. 아니면 지역 산업이 스스로 AI를 쓰고 지역 대학이 인재를 길러내고 지역 중소기업이 생산성을 높이는 길인가. 길은 이름으로 평가되지 않는다. 어디로 이어지는지가 본질이다. 피지컬 AI도 마찬가지다. 정부는 제조 현장과 AI를 결합하겠다고 한다. 그 방향은 맞다. 한국이 가진 진짜 힘은 챗봇 하나가 아니다. 반도체 공장, 자동차 생산라인, 조선소, 기계 산업, 통신망, 물류 현장이다. AI가 이 현장에 들어갈 때 한국 제조업은 다시 한 번 기회를 잡을 수 있다. 미국 빅테크가 장악한 모델 경쟁과는 다른 길이다. 그러나 피지컬 AI가 대기업 공장 안에서만 작동한다면 그것은 국가 전략이 아니다. 대기업 생산라인은 AI로 고도화되는데 협력사는 여전히 사람 구하기 어렵고 장비 바꾸기 어렵고 데이터 쓸 여력이 없다면 산업 전체의 경쟁력은 올라가지 않는다. 대기업의 생산성은 높아지고 중소기업의 격차는 더 벌어지는 AI라면 그것은 혁신이 아니라 양극화의 새 이름이다. 지방 AI도 마찬가지다. 데이터센터가 지방에 들어와도 핵심 인력은 서울에 있고 운영 판단은 본사에서 하고 수익은 수도권 기업으로 흘러가면 지방은 껍데기만 갖는다. 지역 대학은 여전히 학생을 잃고 지역 청년은 일자리를 찾아 떠나고 지역 기업은 AI 전환 비용 앞에서 멈춰 선다면 무엇이 달라지는가. 건물만 내려간다고 산업이 내려가는 것은 아니다. 정부가 해야 할 일은 유치전의 심판이 아니다. 설계자여야 한다. 어느 지역에 어떤 데이터센터를 둘 것인가. 그 전력은 어떻게 조달할 것인가. 지역 대학과 어떤 인재 과정을 만들 것인가. 지역 중소기업은 그 인프라를 어떻게 쓸 것인가. 주민에게는 무엇이 돌아갈 것인가. 전기와 물, 땅과 세금의 계산서는 누가 어떻게 나눌 것인가. 이 질문에 답하지 못하면 AI 균형발전은 또 다른 구호가 된다. 기업도 답해야 한다. 지방의 전기와 부지를 쓰면서 지역에는 무엇을 남길 것인가. 지역 대학과 인재를 키울 것인가. 협력사에 AI 도구와 데이터를 나눌 것인가. 지역 스타트업이 인프라를 활용할 길을 열 것인가. 아니면 세제 혜택과 낮은 비용만 취하고 떠날 것인가. AI 시대 기업의 책임은 기부금 몇 줄로 끝나지 않는다. 지역의 자원을 쓰는 만큼 지역의 역량을 키우는 책임도 져야 한다. AI 시대의 가장 큰 착각은 기술이 스스로 균형을 만든다는 믿음이다. 기술은 중립적이지 않다. 어디에 놓이느냐에 따라 격차를 줄이기도 하고 키우기도 한다. AI 데이터센터가 수도권 기업의 비용 절감 도구가 되면 지방은 또 뒤처진다. 피지컬 AI가 대기업 공장의 효율화 장치에 그치면 중소기업은 또 밀려난다. AI 고속도로가 지역 산업으로 이어지지 않으면 그것은 미래의 길이 아니라 낡은 집중의 새 포장도로일 뿐이다. 우리는 이제 물어야 한다. AI는 수도권만의 산업인가. 지방은 또다시 전기와 땅과 청년을 내주는 역할만 해야 하는가. 데이터센터는 지역의 미래인가 아니면 지역이 감당해야 할 새 비용인가. 피지컬 AI는 제조업 전체를 바꿀 것인가 아니면 몇몇 대기업의 공장 안에서만 작동할 것인가. AI를 모르는 것도 위험하다. 그러나 AI를 너무 좁게 보는 것은 더 위험하다. 챗봇 성능만 보는 나라, 데이터센터를 건물로만 보는 나라, 지방 분산을 입지 문제로만 보는 나라는 AI 시대의 본질을 놓친다. AI는 이미 국토의 문제다. 전력의 문제이고 지역 산업의 문제이며 교육과 일자리의 문제다. 우리가 가야 할 길은 분명하다. AI 인프라는 지역으로 가야 한다. 그러나 건물만 가서는 안 된다. 인재도 가야 한다. 데이터도 가야 한다. 교육도 가야 한다. 산업 효과도 가야 한다. 데이터센터를 짓되 지역과 함께 짓고 피지컬 AI를 키우되 지역 제조 생태계와 함께 키워야 한다. 미래는 기술만으로 오지 않는다. 기술을 어디에 놓고 누구와 나누며 어떤 질서로 운영할 것인지 정할 때 온다. AI 시대의 경쟁은 더 큰 모델을 가진 나라와 작은 모델을 가진 나라의 싸움만이 아니다. 기술의 과실을 어디에 남길 것인지 설계하는 나라와 끝내 설계하지 못한 나라의 싸움이다. AI가 다시 수도권으로만 간다면 우리는 또 한 번 같은 실패를 반복하게 된다. 산업은 바뀌었는데 국토의 문법은 그대로인 나라. 기술은 미래를 말하는데 운영 방식은 과거에 갇힌 나라. 그런 나라가 AI 강국이 될 수는 없다.2026-06-28 11:52:43
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![[아시아권 뉴스] 중국 AI, 모델 경쟁 넘어 공장과 소비시장으로 들어간다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/24/20260624171947627702.jpg)
중국 AI, '모델 경쟁' 넘어 공장과 소비시장으로 들어간다 [경제일보] 중국이 인공지능(AI)을 제조업과 소비시장, 공급망에 접목하는 데 힘을 쏟고 있다. 한때 중국 AI 업계는 수백 개 모델이 쏟아지는 ‘백모대전’으로 불렸다. 지금은 누가 더 큰 모델을 내놓느냐보다, 누가 공장과 행정, 유통 현장에 먼저 안착하느냐가 더 중요한 경쟁이 됐다. 중국계 대형언어모델의 사용량 증가는 이런 변화를 보여준다. 해외 개발자용 AI 모델 플랫폼인 오픈라우터(OpenRouter) 집계에 따르면 중국계 모델의 주간 토큰 호출량은 최근 18조8100억개를 기록하며 8주 연속 미국계 모델을 앞섰다. 토큰은 AI가 문장을 이해하고 만들어내는 단위다. 호출량이 늘었다는 것은 그만큼 많은 이용자가 중국 모델을 실제 서비스와 개발 업무에 사용했다는 뜻이다. 다만 이 수치를 세계 전체 AI 시장의 절대적 점유율로 받아들이기는 어렵다. 오픈라우터는 여러 AI 모델을 한곳에서 이용할 수 있게 한 플랫폼일 뿐, 모든 기업과 소비자의 AI 사용량을 담지는 못한다. 그럼에도 중국 모델의 사용량이 빠르게 늘어난 것은 분명하다. 가격이 상대적으로 낮고, 오픈소스 모델이 많으며, 중국 안팎의 기업들이 자사 서비스에 붙이기 쉽다는 점이 작용했다는 분석이 나온다. ◆ AI, 공장과 행정·유통 현장으로 중국 AI 업계가 주목하는 곳은 거대한 내수시장과 제조업 현장이다. 중국에는 행정 서비스부터 전자상거래, 배달, 금융, 공장 운영까지 AI를 적용할 수 있는 수요처가 넓게 깔려 있다. 소비자 서비스에 AI 챗봇을 붙이고, 공장에서는 설비 이상을 감지하며, 유통업체는 재고와 배송 경로를 조정하는 식이다. 중국 정부도 AI를 소비와 서비스업에 결합하는 정책을 내놓고 있다. 최근 중국 상무부는 AI를 상품과 서비스 소비에 접목하기 위한 17개 조치를 발표했다. 가전제품을 단순 전자기기에서 지능형 기기로 전환하고, 휴머노이드 로봇과 AI 기반 생활서비스 시장을 키우겠다는 내용이다. 이 과정에서 중국이 가진 제조업 기반은 강점으로 꼽힌다. AI 모델을 개발하는 데서 그치지 않고 센서, 통신장비, 로봇, 서버, 전력 설비를 한 공급망 안에서 조달할 수 있기 때문이다. AI 산업은 소프트웨어만으로 움직이지 않는다. 반도체와 데이터센터, 냉각장치, 전력망, 광통신, 로봇과 각종 전자부품이 함께 필요하다. ◆ 공급망박람회에 들어온 AI 중국국제공급망촉진박람회에서도 AI는 가장 눈에 띄는 분야였다. 올해 박람회는 기존 ‘디지털 기술 공급망’을 ‘디지털·지능 기술 공급망’으로 넓히고, 별도의 AI 전시구역도 만들었다. AI 에이전트, 휴머노이드 로봇, AI 안경, AI 반도체 등이 한자리에 전시됐다. 박람회의 변화는 중국이 AI를 독립된 기술 산업이 아니라 공급망 전체를 바꾸는 도구로 본다는 점을 보여준다. AI 에이전트가 기업의 주문과 재고, 고객 응대를 맡고, 로봇이 물류센터와 공장에 들어가며, AI 안경 같은 기기는 소비재 시장으로 이어진다. 반도체와 클라우드, 데이터센터, 광통신 기업이 함께 움직여야 가능한 일이다. 글로벌 기업들이 중국 공급망을 쉽게 떼어낼 수 없는 이유도 여기에 있다. 중국은 세계 최대 제조업 국가이자 전기차와 배터리, 태양광, 풍력 설비 생산이 집중된 곳이다. AI 데이터센터와 전력 인프라, 첨단 제조업을 한꺼번에 늘리려면 중국의 생산 능력과 부품 조달망을 활용할 수밖에 없는 영역이 적지 않다. 물론 미국의 반도체 수출통제와 기술 규제는 중국 AI 산업의 부담이다. 고성능 AI 칩 확보에는 여전히 제약이 있다. 중국이 AI 모델의 이용량과 응용 서비스에서 성과를 내더라도, 최첨단 반도체와 핵심 장비에서는 미국 기업과의 격차를 줄여야 한다는 과제는 남아 있다. ◆ 맥도날드가 보는 중국 공급망 글로벌 소비기업의 움직임도 중국 시장의 성격이 바뀌고 있음을 보여준다. 맥도날드 중국 법인은 중국에서 쓰는 식재료의 90% 이상을 현지에서 조달하고 있다. 단순히 중국에 매장을 내는 수준을 넘어, 농축산물과 가공식품, 물류, 냉장유통을 현지 공급망 안에서 해결하는 방식이다. 맥도날드는 올해도 약 1000개 매장을 추가로 열 계획이다. 중국의 모든 성급 행정구역에 매장을 두게 되면서 앞으로는 베이징·상하이·광저우 같은 대도시보다 중소도시와 지방 시장의 비중이 더 커질 가능성이 있다. 매장 확장은 소비시장 공략이지만, 그 뒤에는 식재료 조달과 냉장물류, 배달, 모바일 주문 시스템이 함께 따라붙는다. 중국 시장에서 글로벌 기업이 보는 것은 소비자 수만이 아니다. 대규모 생산과 빠른 배송, 디지털 결제, 지역별 유통망을 한 번에 활용할 수 있다는 점도 중요하다. 중국의 소비 회복이 기대만큼 빠르지 않더라도, 기업들이 공급망 투자를 이어가는 이유다. 중국은 제조업 국가에서 AI 강국으로 단숨에 바뀌었다고 말하기는 어렵다. 첨단 반도체와 핵심 소프트웨어, 고급 인재 확보를 놓고는 여전히 미국과 경쟁해야 한다. 그렇지만 AI가 공장과 유통, 행정, 소비 서비스에 들어가는 속도만 놓고 보면 중국은 이미 큰 시험장을 갖고 있다. 중국이 노리는 것은 AI 모델 하나의 성능 경쟁이 아니다. 값싼 AI를 빠르게 보급하고, 제조업과 물류망에 연결해 산업 비용을 낮추며, 소비자 서비스까지 넓히는 일이다. 공급망과 내수시장을 함께 가진 나라만 할 수 있는 방식이다.2026-06-24 17:23:10
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대한항공, '국토교통기술대전' 참가…미래 항공정비 기술 공개 [경제일보] 대한항공이 오는 26일까지 서울 강남구 코엑스에서 열리는 ‘2026 국토교통기술대전’에 참가해 인공지능(AI) 기반 유지·보수·정비(MRO) 기술과 미래 항공 솔루션을 선보인다. 24일 대한항공에 따르면, 국토교통기술대전은 국토교통부가 주최하고 국토교통과학기술진흥원이 주관하는 국내 대표 국토교통 기술 전시회다. 올해는 ‘미래를 바꾸는 기술’을 슬로건으로 내걸고 81개 기관 및 기업이 참여해 다양한 연구개발 성과와 혁신 기술을 소개한다. 대한항공은 이번 전시에서 항공기 외관 검사용 인스펙션 드론과 로버, 정비사 훈련용 시뮬레이터, 인스펙션 스테이션 등을 선보이며 차세대 항공정비 환경을 구현한다. 또한 무인기 자율 임무 수행 시스템 ‘AI Pilot’과 통합관제 솔루션 ‘ACROSS’를 공개해 대한항공이 구상하는 미래 항공 생태계의 청사진을 제시할 예정이다. 특히 전시장에서는 공중의 드론과 지상의 로버가 협업하는 AI 기반 항공기 로봇 검사 시스템을 통해 미래 항공정비 환경을 직접 확인할 수 있다. 이 시스템은 기존의 육안 점검 방식을 드론(상부)과 로버(하부)의 다기종 군집 운영, AI 분석 기반 체계로 전환한 기술이다. 이를 통해 정비사의 고소 작업 부담을 줄이는 동시에 대형 항공기 기준 8~10시간이 소요되던 외관 검사 시간을 약 50분으로 단축할 수 있다. 관람객들은 로봇이 수집한 데이터를 AI가 분석해 1㎜급 결함까지 판독하는 과정을 살펴보고, 정비 지원용 AI 챗봇도 직접 체험할 수 있다. 대한항공은 미래 무인 항공체계 기술도 함께 소개한다. 이번 전시에서 공개되는 무인기 자율 임무 수행 시스템 ‘AI Pilot’은 개발 중인 저피탐 무인편대기와 아음속 표적기 등 다양한 무인기 플랫폼에 AI 기술을 적용한 것이 특징이다. 무인기들이 스스로 상황을 판단하고 상호 협력하며 임무를 수행하는 군집비행 및 임무 자율 수행 기술을 선보일 계획이다. 아울러 대한항공은 도심항공교통(UAM) 국가전략기술사업단과 함께 통합 교통관리 솔루션 ‘ACROSS’를 공동 전시한다. ACROSS는 UAM을 비롯한 미래 항공 모빌리티를 보다 안전하고 효율적으로 운영하기 위해 대한항공이 자체 개발한 통합관제 솔루션이다. 대한항공은 이번 전시를 통해 차세대 항공교통체계 구축 방향을 제시하고, 친환경 모빌리티 생태계 조성에도 기여한다는 방침이다. 대한항공 관계자는 “이번 전시를 통해 AI 기반 MRO 기술은 물론 무인기와 UAM 분야의 미래 기술까지 폭넓게 선보이게 됐다”며 “첨단 기술 개발과 파트너사들과의 상생 협력을 통해 항공우주 산업의 혁신과 건강한 생태계 조성에 기여하겠다”고 했다.2026-06-24 15:09:10
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코빌드 앞세운 데이터이쿠..."AI 에이전트 시대 기업 운영방식 바꾼다" [경제일보] "한국 CEO 95%가 AI 적용을 어떻게 하느냐가 회사의 미래를 위태롭게 할 수 있다(고 생각한다)" 24일 서울 서초구 에피소드 강남 262에서 김종덕 데이터이쿠 코리아 지사장은 '데이터이쿠 서밋 서울 2026' 기자간담회를 진행하며 이렇게 말했다. 이날 기자간담회에는 김종덕 지사장, 앤드류 보이드 데이터이쿠 아시아태평양 및 일본(APJ) 총괄 수석 부사장, 장기욤 아페르 제품관리 부문 이사, 우재하 커스터머 솔루션 부문 한국 총괄 등이 참석해 AI 빌딩 에이전트 '데이터이쿠 코빌드'를 비롯한 차세대 혁신 제품과 고객 사례를 공개했다. 데이터이쿠는 전 세계 750개 이상의 엔터프라이즈 고객이 활용하고 있는 AI 운영 플랫폼으로, 이날 행사에서는 글로벌 시장에서 축적한 경험과 노하우를 소개했다. 또한 국내 기업 전반에 신뢰할 수 있는 데이터 및 AI 환경을 구축해 한국 기업의 비즈니스 가치를 극대화하는 'AI 성공 파트너'로 자리매김하겠다는 비전을 제시했다. 앤드류 보이드 부사장은 데이터이쿠의 'AI 성공을 위한 플랫폼' 비전을 소개하며 AI 성공의 핵심 요소로 전문가 역량 확대, 성과를 만들어내는 에이전트, 비즈니스 파트너로서의 IT 등을 제시했다. 그는 현재 기업들이 데이터 플랫폼과 엔터프라이즈 애플리케이션, 다양한 AI 서비스와 도구를 갖추고 있음에도 실제 비즈니스 성과로 연결되는 사례는 제한적이라고 진단했다. 특히 AI를 활용하는 기업은 늘고 있지만 운영 환경으로 확장되지 못한 채 파일럿 단계에 머물거나 투자 대비 성과를 얻지 못하는 경우가 많다고 설명했다. 특히 'AI 성공 격차'라고 규정하며 기업이 AI를 조직 전반에 내재화하는 '전사적 확산'이 중요하다고 강조했다. 이를 위해 '사람', '오케스트레이션', '거버넌스'가 통합된 운영 체계가 필요하다고 설명했다. 앤드류 보이드 부사장은 "AI 성공에는 세 가지의 실질적인 고정 요소가 있다"며 "첫 번째는 제도적으로 비즈니스 전문가들이 AI를 통해 확산될 수 있어야 하며, 두 번째는 크로스 플랫폼 오케스트레이션"이라고 진단했다. 이어 "세 번째는 모든 비즈니스에 대해 AI 활용에 대한 통제력과 가시성을 갖춰야 한다"고 덧붙였다. 장기욤 아페르 이사는 데이터이쿠의 핵심 기술과 AI 빌딩 에이전트 '코빌드'를 소개했다. 그는 데이터이쿠 플랫폼이 특정 인프라나 데이터 플랫폼, 대형 언어 모델(LLM)에 종속되지 않는 구조를 바탕으로 다양한 애플리케이션과 데이터를 통합 운영할 수 있도록 설계됐다고 설명했다. 그는 AI 에이전트가 단순 챗봇을 넘어 복잡한 업무 프로세스를 수행하는 단계로 발전하고 있다며, 여러 에이전트와 LLM을 조합해 업무별 최적의 워크플로를 구성하고 사람이 최종 검토와 승인을 담당하는 체계가 중요하다고 강조했다. 이를 지원하기 위한 기술로 E2A(엑스퍼트 to 에이전트)를 소개했다. 또한 산업별 핵심 업무 프로세스에 에이전트를 적용해 의사 결정을 지원하는 '리즌닝 시스템'과 다양한 플랫폼에 분산된 AI 에이전트의 현황과 성과를 통합 관리할 수 있는 '에이전트 매니지먼트'도 공개했다. 그는 에이전트 매니지먼트가 데이터이쿠뿐 아니라 외부 플랫폼에서 구축된 에이전트까지 통합 모니터링할 수 있는 기능이라고 설명했다. 장기욤 아페르 이사는 "비기술 전문가라도 그들이 가지고 있는 비즈니스와 관련된 분야 전문 지식을 활용해 자율적으로 AI와 관련된 여러 자산들을 개발하고 검토하고 승인할 수 있는 영향을 갖추게 된다"며 "만약 내년에 새로운 기능들이 나와도 동일한 자산과 에이전트 모델 애널리틱스에 대해 동일한 플랫폼에서 각 기능을 통합적으로 활용할 수 있다"고 말했다. 우재하 총괄은 데이터이쿠 플랫폼에서 AI 에이전트가 실제로 구축되고 운영되는 과정을 중심으로 라이브 데모를 진행했다. 이를 통해 데이터 준비부터 에이전트 개발, 배포, 거버넌스 관리까지 전 과정을 시연하며 기업 환경에서의 AI 운영 방안을 소개했다. 이날 데이터이쿠는 생성형 AI와 에이전트 기반 AI의 실제 활용 사례를 소개하고, 기업이 AI를 전사적으로 확산하기 위한 플랫폼 전략과 운영 방안을 공유했다. 기업들의 AI 활용이 개별 서비스 도입을 넘어 전사적 운영 체계 구축 단계로 확대되면서 데이터이쿠는 국내 시장 공략이 한층 탄력을 받을 것으로 전망하고 있다. 김종덕 지사장은 "데이터이쿠는 (AI 적용에 대한) 해결책을 갖고 있다"며 "데이터이쿠는 사람과 오케스트레이션, 거버넌스로 구성된 운영 모델을 통해 기업이 AI를 안정적으로 확산할 수 있도록 지원하고 있으며, 국내 고객사들이 AI를 단발성 실험이 아닌 전사적 운영 체계로 발전시킬 수 있도록 지속적으로 지원해 나가겠다"고 말했다.2026-06-24 12:21:07
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