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데이터는 원유다…AI 산업, '무상 원료' 끝나면 밸류체인 뒤집힌다
※ '강철부대'는 반도체·배터리·디스플레이 등 첨단 산업 경쟁과 기술 전쟁을 유쾌하게 풀어내는 코너입니다. 보이지 않는 칩부터 글로벌 공급망까지, 산업의 최전선을 '강철부대원'처럼 직접 뛰어다니며 생생하게 전해드립니다. 새로운 에너지를 충전하는 주말, 강철부대와 함께 대한민국 산업의 힘을 느껴보세요! <편집자주> [경제일보] 글로벌 생성형 인공지능(AI) 기업 OpenAI가 '로봇세' 도입 등 세제 개편을 제안하며 AI 산업의 부 재분배 필요성을 제기한 가운데 시장의 시선은 오히려 AI 산업의 '원가 구조'로 향하고 있다. 그동안 사실상 무상에 가까웠던 데이터 활용 방식이 한계에 부딪히면서 AI 산업이 기술 경쟁을 넘어 자원 산업으로 성격을 바꿔가고 있다는 분석이 나온다. 업계에 따르면 오픈AI는 최근 '지능 시대의 산업 정책' 제안서를 통해 △자동화된 노동에 대한 과세 △고소득 자본 과세 강화 △공공기금 조성 등을 골자로 한 정책 방향을 제시했다. AI 확산으로 노동 소득은 줄고 자본 소득은 증가하는 구조가 고착화될 수 있다는 판단에서다. 표면적으로는 초지능 시대에 대비한 정책 제안이지만 산업 현장에서는 이보다 더 근본적인 질문이 제기된다. AI를 움직이는 핵심 원료인 데이터가 누구의 것이며, 기업이 이를 어떤 경로로 확보하고 있는지 그리고 그 활용에 대해 정당한 대가가 실제로 지급되고 있는지에 대한 문제다. 특히 뉴스·출판물·이미지·개인정보 등 다양한 형태의 데이터가 학습 과정에 광범위하게 활용되는 가운데 데이터 생산 주체와 활용 주체 간 권리·보상 체계가 명확히 정립되지 않았다는 점이 산업 전반의 구조적 쟁점으로 부상하고 있다. 현재 AI 산업은 반도체·전력기기·정유 등 전통 제조업과 달리 명확한 원가 체계를 갖추지 않은 채 성장해왔다. 철강 산업이 철광석 가격에, 정유 산업이 원유 가격에 수익성이 좌우되는 것과 달리 AI 기업들은 뉴스, 출판물, 이미지, 개인 데이터 등 핵심 자원을 사실상 무상에 가깝게 활용해왔다. 이 같은 무상 원료 구조는 AI 산업의 고수익성을 떠받친 핵심 기반이었다. 막대한 비용이 드는 그래픽처리장치(GPU)와 고대역폭메모리(HBM) 등 연산 인프라에는 비용을 지불하면서도 정작 모델 성능을 좌우하는 데이터에는 가격이 매겨지지 않는 '밸류체인 비대칭'이 고착화된 셈이다. 하지만 이 구조는 점차 균열을 보이고 있다. 글로벌 언론사와 출판사들이 AI 기업을 상대로 저작권 침해 소송을 제기하고 각국에서 개인정보 보호 규제가 강화되면서 데이터 활용에 대한 정당한 대가를 요구하는 움직임이 확산되고 있다. 데이터가 더 이상 공짜가 아닌 가격이 붙는 자원으로 전환될 가능성이 커지고 있는 것이다. 이 경우 AI 산업의 수익 구조는 근본적으로 달라질 수밖에 없다. 지금까지는 데이터 비용이 거의 반영되지 않았던 만큼 사용료가 제도화되면 기업별 비용 부담과 수익성 격차가 빠르게 드러날 가능성이 크다. 데이터 확보 능력과 비용 관리 역량이 곧 경쟁력으로 직결되는 구조로 전환되는 셈이다. 최근 논의되는 '로봇세' 역시 이러한 흐름과 맞닿아 있지만 업계에서는 방향이 다소 어긋나 있다는 지적도 나온다. 자동화로 인한 이익을 사후적으로 과세해 분배하겠다는 취지이지만 시장에서는 사후 과세 이전에 데이터 제공 주체에 대한 사전 보상 체계가 우선이라는 인식이 확산되고 있기 때문이다. AI 기업들이 공공기금 조성이나 수익 공유를 제안하고 있지만 이는 미래 분배 구조에 초점이 맞춰져 있을 뿐 현재 발생하고 있는 저작권 침해, 개인정보 활용, 노동 대체 과정에서의 보상 문제에 대한 직접적인 비용 부담 논의는 제한적이라는 평가다. 결국 AI 산업은 현 시점 '기술 경쟁'에서 '자원 경쟁'으로 넘어가는 분기점에 서 있다. 반도체가 연산 능력을, 데이터가 성능과 수익성을 좌우하는 구조에서 데이터는 더 이상 부수적 요소가 아닌 핵심 원료로 자리 잡고 있다. 업계에서는 데이터 사용료 체계가 본격 도입될 경우 AI 기업의 사업 모델과 시장 내 경쟁 구도 전반이 다시 짜일 것으로 보고 있다. 데이터 확보 전략, 비용 설계, 그리고 이를 둘러싼 규칙을 누가 먼저 정립하느냐가 향후 산업 주도권을 가르는 핵심 변수가 될 것이라는 전망이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 산업의 경쟁 기준은 이미 바뀌고 있다. 연산 능력과 알고리즘 성능이 시장을 좌우하던 시대를 지나 데이터 확보 방식과 비용 구조 설계가 기업의 성패를 가르는 '원가 경쟁' 단계로 전환되는 흐름이다. 더 이상 중요한 것은 연산 속도만이 아니다. 데이터의 출처를 정당하게 확보하고 그 대가를 설계할 수 있는 능력, 그리고 이를 지속 가능한 비용 구조로 통제할 수 있는 역량이 핵심 변수로 떠오르고 있다. 기술이 아니라 데이터를 둘러싼 질서를 설계할 수 있는 기업만이 다음 판에서 살아남는다.
2026-04-12 08:00:00
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철강도 '손'에서 '알고리즘'으로…포스코, 제조 패러다임 전환
[경제일보] 포스코그룹이 로봇 자동화 기업 투자를 통해 제조 현장의 지능화 전환에 속도를 내고 있다. 생산 효율과 안전을 동시에 확보하기 위한 ‘자율 공정’ 경쟁이 본격화되는 모습이다. 포스코그룹은 로봇 자동화 솔루션 기업 브릴스에 총 70억원을 투자하며 그룹 차원의 AX(인공지능 전환) 전략을 확대한다고 밝혔다. 단순 지분 투자에 그치지 않고 제조 현장에 로봇과 AI를 결합한 자동화 시스템을 공동 구축한다는 점에서 의미가 크다. 최근 제조업은 인력 부족과 안전 규제 강화, 생산 효율성 요구가 맞물리며 공정 자동화 필요성이 빠르게 커지고 있다. 특히 철강과 같은 중후장대 산업은 고위험·고강도 작업 비중이 높아 로봇 도입 효과가 큰 분야로 꼽힌다. 이러한 환경 변화 속에서 기업들의 경쟁 기준도 달라지고 있다. 과거에는 생산량과 설비 규모가 경쟁력의 핵심이었다면, 최근에는 공정 효율성과 자동화 수준이 수익성을 좌우하는 요소로 부상하고 있다는 분석이다. 포스코그룹이 추진하는 '인텔리전트 팩토리' 역시 이러한 흐름을 반영한 전략이다. 사람·AI·로봇이 협업하는 자율형 생산 시스템을 구축해 작업 효율과 품질을 동시에 높이겠다는 구상이다. 특히 반복 작업이나 고온·고중량 취급 등 위험도가 높은 공정에 로봇을 우선 적용함으로써 산업재해를 줄이고 생산 안정성을 높일 수 있다는 점이 주목된다. 철강 공정은 고열과 중장비가 결합된 작업 환경 특성상 안전사고 발생 가능성이 높은데, 로봇 도입을 통해 작업자의 직접 투입을 최소화하면 사고 위험을 구조적으로 낮출 수 있기 때문이다. 또한 로봇 기반 공정은 작업 편차를 줄이고 품질을 일정 수준으로 유지할 수 있어 생산 효율성과 공정 안정성 측면에서도 효과가 크다. 돌발 상황에 따른 생산 중단 가능성을 낮추는 점도 장점으로 꼽힌다. 이 같은 변화는 단순한 비용 절감을 넘어 ESG(환경·사회·지배구조) 경영 측면에서도 중요한 의미를 갖는다. 산업재해 감소와 근로 환경 개선은 ‘사회(S)’ 영역의 핵심 지표로 평가되며, 안전 관리 수준이 투자와 거래 조건에 반영되는 흐름이 강화되고 있기 때문이다. 이에 따라 제조 현장의 자동화 수준과 안전 관리 역량이 기업 경쟁력을 가르는 요소로 부상하고 있다는 분석이 나온다. 포스코그룹은 이미 로봇 분야 투자 포트폴리오를 꾸준히 확대해 왔다. 로봇핸드, 협동로봇, 휴머노이드 등 다양한 기술 영역에 투자하며 제조 자동화 생태계를 선제적으로 구축하고 있다는 평가다. 이번 브릴스 투자는 이러한 전략을 한 단계 확장한 사례로, 로봇 ‘기술’뿐 아니라 실제 생산 현장에 적용 가능한 ‘운영 시스템’ 확보에 초점을 맞추고 있다. 시스템 통합(SI) 역량을 갖춘 기업과의 협력을 통해 현장 적용 속도를 높이겠다는 의도로 풀이된다. 업계에서는 제조업의 경쟁 구도가 빠르게 변화하고 있다고 보고 있다. 인공지능과 로봇 기술이 결합되면서 생산 공정 자체가 데이터 기반으로 재편되고 있기 때문이다. 특히 자동화 수준이 높을수록 생산 품질의 일관성과 비용 구조 안정성이 동시에 개선되는 만큼, 공정 지능화 역량이 기업 간 격차를 확대하는 요인으로 작용할 가능성이 크다. 다만 초기 투자 비용과 시스템 구축 기간, 현장 적용 과정에서의 시행착오는 여전히 부담 요인으로 작용한다. 기존 생산 설비와의 연계, 인력 재배치 등 운영 전반에 걸친 구조 조정도 병행해야 하는 과제로 꼽힌다. 제조업이 고도화될수록 자동화와 지능화는 선택이 아닌 필수 요소로 자리 잡고 있다. 단순 생산 중심에서 벗어나 공정이 스스로 판단하고 운영되는 ‘자율형 공장’으로의 전환이 가속화되는 흐름이다. 결국 향후 제조 경쟁은 얼마나 많은 제품을 생산하느냐보다, 얼마나 효율적이고 안전하게 공정을 운영할 수 있느냐로 이동하고 있으며, 로봇과 AI 기반의 자율 공정 구축 능력이 기업 경쟁력을 가르는 핵심 변수로 부상하고 있다.
2026-04-07 10:01:58
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KG그룹, 케이카 인수…'생산·유통·플랫폼' 연결 구축
[경제일보] KG그룹이 국내 최대 직영 중고차 플랫폼 케이카 인수에 나서며 자동차 사업 구조 재편에 착수했다. 유통과 서비스 비중이 확대되는 자동차 산업 변화에 대응해 수익 구조를 다변화하려는 전략으로 해석된다. 1일 업계에 따르면 KG그룹은 지난달 31일 케이카 인수를 위한 주식매매계약(SPA)을 체결했다. KG스틸이 한앤코오토홀딩스가 보유한 케이카 지분 72.19%를 인수하는 구조로, 거래 금액은 약 5500억원이다. 주당 매입가는 1만5605원으로 시가 대비 약 14% 수준의 프리미엄이 반영됐다. 거래 종결 예정일은 오는 6월 30일이다. 이번 거래는 캑터스프라이빗에쿼티(PE)와의 공동 투자 방식으로 진행된다. KG그룹은 인수를 통해 KG모빌리티의 제조 기반, 케이카의 중고차 유통망, KG ICT의 플랫폼 역량을 연결하는 구조를 구축한다는 계획이다. 케이카는 전국 48개 직영점을 기반으로 매입·판매·렌터카·금융 서비스를 운영하는 국내 1위 직영 중고차 플랫폼 사업자다. 온라인 판매 서비스 ‘내차사기 홈서비스’를 중심으로 비대면 거래를 확대해 왔으며, 가격 신뢰도와 재고 관리 측면에서 직영 모델을 구축해 왔다. 실적은 안정적인 성장 흐름을 보이고 있다. 케이카는 지난해 매출 2조4388억원, 영업이익 760억원을 기록했다. 연간 판매량은 15만6290대로 집계됐다. 차량 거래뿐 아니라 금융·렌터카·플랫폼 서비스가 결합된 수익 구조를 갖춘 점이 특징이다. KG그룹은 이번 인수를 통해 차량 생산 이후 유통과 재판매, 금융까지 이어지는 사업 구조를 확보하게 된다. 신차 판매 이후 중고차 유통 단계까지 직접 관여할 수 있는 체계를 구축함으로써 고객 접점 확대와 수익원 다변화를 동시에 추진한다는 전략이다. 최근 자동차 산업은 제조 중심에서 유통·서비스·플랫폼 중심으로 빠르게 재편되는 흐름을 보이고 있다. 완성차 업체의 인증 중고차 사업 확대, 온라인 기반 개인 간 거래(C2C) 활성화, 차량 데이터 기반 서비스 확대 등이 동시에 진행되는 상황이다. 케이카는 차량 생애주기 관리 플랫폼 ‘마이카(My Car)’를 통해 차량 구매 이후 관리 영역까지 사업 범위를 확장하고 있다. 올해 4월에는 개인 간 거래(C2C) 서비스 진출도 예정돼 있어 플랫폼 기반 사업 확대가 본격화될 전망이다. KG그룹은 해당 플랫폼을 활용해 데이터 기반 모빌리티 서비스 확장도 검토하고 있다. 인수 주체인 KG스틸의 사업 구조 변화도 주목된다. 철강 사업은 경기 변동에 따른 실적 변동성이 큰 산업으로, 비교적 안정적인 현금 창출이 가능한 플랫폼 사업을 추가해 포트폴리오를 보완하려는 의도가 반영된 것으로 분석된다. 다만 인수 이후 통합 전략이 실제 성과로 이어질지는 추가적인 검증이 필요하다. 제조와 유통, 플랫폼을 결합하는 구조는 재고 운영과 가격 관리, 고객 데이터 활용 측면에서 시너지를 기대할 수 있지만, 플랫폼 사업 특성상 운영 효율과 가격 경쟁력 확보가 수익성에 직접적인 영향을 미친다. 중고차 시장 경쟁 환경도 변수로 작용한다. 완성차 업체들의 인증 중고차 사업 확대와 플랫폼 기반 개인 간 거래 활성화가 동시에 진행되면서 경쟁 강도는 높아지는 상황이다. 케이카의 직영 모델 기반 신뢰도가 유지되는지 여부와 플랫폼 확장 속도가 향후 실적에 영향을 미칠 것으로 보인다.
2026-04-01 17:04:25
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