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![[AI시대 대격변] 한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/09/20260709165036954321.png)
한국경제 3주체를 다시 짜라 ①기업·재벌편 [경제일보] 인공지능(AI) 시대는 한국경제에 기술 도입을 넘어선 전방위 개혁을 요구하고 있다. 기업은 AI를 비용 절감 수단이 아니라 조직과 사업모델 혁신의 계기로 삼아야 한다. 소비자는 편리함에 머무르지 않고 데이터 주권과 알고리즘 감시 능력을 갖춰야 한다. 정부는 규제 완화와 산업 지원을 넘어 인프라, 인재, 안전망, 신뢰 체계를 함께 설계해야 한다. 이에 본지는 이번 기획을 통해 AI시대 한국경제 3주체의 역할 변화와 개혁 과제를 짚고, 한국경제가 관성의 경제에서 학습의 경제로 전환하기 위한 해법을 모색한다. <편집자주> 한국 대기업들이 인공지능(AI) 전환의 한복판에 섰다. 반도체 기업은 AI 서버의 핵심 부품인 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 경쟁에 뛰어들고 있고, 플랫폼 기업은 초거대 AI와 클라우드 인프라를 강화하고 있다. 자동차·조선·철강·금융권도 생산공정 자동화, 로봇, AI 상담, 리스크 관리 등으로 적용 범위를 넓히고 있다. 정부와 기업의 투자 시계도 빨라지고 있다. 최근 한국 정부는 삼성전자와 SK하이닉스 등을 축으로 대규모 AI·반도체 투자 전략을 추진하고 있다. 삼성전자와 SK하이닉스는 약 800조원 규모의 신규 반도체 제조시설 투자에 참여하고, 충청권에는 81조원 규모의 반도체 패키징 클러스터가 조성된다. 또 SK·GS·네이버 등이 AI 데이터센터 구축에 참여하고 장기적으로 관련 투자가 1000조원 이상으로 확대될 수 있다는 구상도 내놨다. 실제 정부는 지난달 29일 SK·GS·네이버와 협력해 1단계로 8.4GW 규모의 AI 데이터센터를 구축하겠다고 밝혔다. SK가 5GW, GS가 2.4GW, 네이버가 1GW 규모로 참여하며 관련 투자 규모는 550조원으로 제시됐다. 투자 규모만 놓고 보면 한국 기업들은 다시 한 번 ‘큰 판’을 벌이고 있다. 그러나 현장에선 “AI 투자가 곧 AI 경쟁력은 아니다”라는 지적도 나온다. 한 대기업 AI 전략 담당자는 “지금은 어느 그룹이나 AI 조직과 태스크포스는 갖추고 있지만 실제 업무에 적용하려면 데이터 접근권, 보안, 법무, 감사, 성과평가가 모두 걸린다”며 “AI 도입보다 어려운 것은 부서 간 칸막이를 허무는 일”이라고 말했다. HBM이 바꾼 증시 서열…AI가 기업가치 기준 흔든다 AI 전환은 이미 국내 증시의 기업가치 평가 기준도 바꾸고 있다. 대표 사례가 SK하이닉스다. SK하이닉스는 AI 반도체 수요 확대와 HBM 시장 선점 효과에 힘입어 지난달 22일 코스피 장중 시가총액에서 삼성전자를 앞질렀다. 이는 단순한 주가 순위 변화가 아니다. 한국 반도체 산업의 무게중심이 범용 메모리 중심에서 AI용 고부가 메모리와 패키징, 고객 맞춤형 공급망으로 이동하고 있다는 신호다. 과거에는 생산능력과 원가 경쟁력이 핵심이었다면 이제는 엔비디아 등 글로벌 빅테크·AI 반도체 기업과 얼마나 긴밀하게 연결돼 있는지, 차세대 HBM을 얼마나 빨리 개발·공급할 수 있는지가 기업가치를 좌우한다. 다만 AI 반도체 호황이 항상 주가 상승으로만 이어지는 것은 아니다. 실제 8일 삼성전자와 SK하이닉스 주가는 미국 반도체주 약세와 AI 붐 지속성에 대한 우려 속에 장중 동반 약세를 보였다. 증권업계 한 관계자는 “AI 반도체가 한국 증시의 핵심 테마가 된 것은 분명하지만 시장은 이제 단순한 실적 증가보다 지속 가능한 가격 결정력과 고객 기반을 본다”며 “AI 사이클이 길어질수록 기업 간 격차는 더 커질 수 있다”고 말했다. 계열사 울타리에 갇힌 데이터, AI 경쟁력의 병목 AI 경쟁력은 반도체와 데이터센터 같은 하드웨어 투자만으로 결정되지 않는다. 기업 내부의 데이터 활용 구조가 핵심 변수다. 한국 대기업은 제조, 금융, 유통, 통신, 물류 등 방대한 데이터를 갖고 있다. 그러나 계열사별·부서별로 데이터가 분산돼 있고, 보안과 개인정보, 감사 리스크 때문에 실제 활용은 제한적인 경우가 많다. 한 제조업계 관계자는 “공장에는 설비 데이터가 쌓이고, 영업부서에는 고객 데이터가 쌓이며, 구매부서에는 공급망 데이터가 쌓이지만 이를 하나의 모델로 연결하는 일은 쉽지 않다”며 “AI 프로젝트를 시작하면 기술 문제가 아니라 내부 승인 절차에서 시간이 더 걸리는 경우가 많다”고 했다. 재벌 구조의 강점이던 수직계열화도 AI시대에는 양면성을 갖는다. 위기 때 빠르게 자원을 동원하는 데는 유리하지만 데이터와 인재가 계열사 내부에 갇히면 개방형 혁신에는 불리할 수 있다. 한 스타트업 대표는 “대기업들이 AI 스타트업과 협업을 말하지만 실제 계약 단계에서는 지식재산권, 데이터 소유권, 보안 조항이 지나치게 무겁다”며 “함께 실험하고 성과를 나누는 방식으로 바뀌어야 한다”고 지적했다. AI 도입보다 어려운 건 일하는 방식의 개혁 기업들이 생성형 AI를 사내 업무에 도입하면서 보고서 초안 작성, 회의록 정리, 시장조사, 고객 응대, 코드 작성, 번역, 계약서 검토 등에서 AI 활용이 확대되고 있다. 그러나 전문가들은 AI를 업무 도구로 배포하는 것만으로 생산성 향상이 보장되지는 않는다고 지적한다. 지난 5월 arXiv에 공개된 조원익·김성훈·김근혜의 포지션 페이퍼 ‘Adopting AI in Practice Does Not Guarantee the Productivity Boost’는 AI 도입이 곧바로 생산성 향상으로 이어지는 것은 아니라고 지적했다. 논문은 인력 구성, 구성원의 기초 역량, 학습곡선, 인센티브 구조, 목표 설정의 유연성 등이 AI 생산성 효과를 좌우한다고 분석했다. 한 경영학 교수는 “AI는 단순히 업무 시간을 줄이는 기술이 아니라 의사결정 방식을 바꾸는 기술”이라며 “기업이 AI를 제대로 쓰려면 어떤 업무를 AI에 맡기고 어떤 판단은 사람이 책임질지 조직 원칙을 세워야 한다”고 말했다. 중간관리자의 역할 변화도 불가피하다. 지금까지 중간관리자는 자료를 취합하고 보고서를 다듬고 리스크를 걸러내는 역할을 해왔다. 그러나 생성형 AI가 정보 수집과 문서 작성의 상당 부분을 보조하면서 중간관리자의 경쟁력은 보고서 작성 능력이 아니라 문제 정의, 결과 검증, 부서 간 조정 능력으로 이동하고 있다. AI 전환은 청년 채용과 인재 육성 방식에도 영향을 미친다. 반복적 사무 업무와 초급 분석 업무가 AI로 대체되면 신입사원이 조직에서 배우는 첫 단계가 줄어들 수 있다. 한 대기업 인사 담당자는 “AI 도입 이후 신입사원에게 맡길 수 있는 단순 업무는 줄어드는 반면, 처음부터 문제 해결형 역량을 요구하는 분위기가 강해지고 있다”며 “채용 규모를 줄이는 유혹이 생기지만 장기적으로는 인재 풀이 약해질 수 있어 재교육 체계를 함께 고민하고 있다”고 말했다. AI 거버넌스도 기업 경쟁력 됐다 AI 활용이 확대될수록 기업의 책임도 커진다. 한국은 AI 기본법 시행을 앞두고 있으며, 고영향 AI에 대한 인간 감독과 투명성 확보가 주요 쟁점으로 떠올랐다. 특히 금융, 보험, 의료, 채용, 교육처럼 개인의 권리와 직접 연결되는 분야에서는 AI가 어떤 데이터를 사용했고, 어떤 기준으로 판단했으며, 오류가 발생했을 때 누가 책임질지가 중요해진다. 금융권 한 관계자는 “AI 상담이나 대출심사는 소비자 편의성을 높일 수 있지만 설명 책임이 약하면 민원과 분쟁으로 이어질 수 있다”며 “AI를 많이 쓰는 회사보다 AI 판단을 얼마나 투명하게 관리하는지가 앞으로 더 중요한 평판 요소가 될 것”이라고 말했다. 산업계에서는 AI 활용이 실제 경쟁력으로 이어지려면 조직 운영 방식의 변화가 병행돼야 한다는 지적이 나온다. 과거 대기업의 성장 방식은 계열사 내부에서 원료 조달, 부품 생산, 완제품 제조, 금융 지원을 묶는 수직계열화가 중심이었다. 그러나 AI 분야에서는 데이터, 클라우드, 알고리즘, 소프트웨어 인재가 기업 안팎에 분산돼 있어 외부 스타트업과 대학, 협력사와의 공동 개발과 실험이 중요해지고 있다. 전문가들은 AI 경쟁력이 투자 규모만으로 결정되지는 않는다고 본다. 반도체 설비 확충과 데이터센터 구축은 AI 전환의 기반에 해당하지만 이후에는 내부 인재 재교육, 중간관리자 역할 재정립, AI 활용 책임 체계, 외부 생태계와의 협업 구조가 함께 작동해야 한다는 설명이다. 한 재계 관계자는 “한국 대기업의 AI 경쟁력은 대규모 투자 이후의 실행 구조에서 갈릴 가능성이 크다”며 “총수의 투자 결정을 현장의 실험과 조직 학습으로 연결하고, 계열사 중심의 폐쇄형 운영을 개방형 협력 모델로 전환할 수 있는지가 향후 AI 전환의 핵심 변수로 꼽힌다”고 말했다.2026-07-09 16:51:36
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![[800조 전쟁] 네이버, 검색기업에서 AI 인프라 기업으로…한국형 AI 클라우드 승부수](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/02/20260702133721741262.jpg)
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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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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![[경제일보] AI 대전환 시대 경쟁력은 확산 …초거대 모델보다 활용이 중요](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/25/20260625080355842008.jpg)
"AI 대전환 시대 경쟁력은 '확산' …초거대 모델보다 '활용'이 중요" [경제일보] 인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력은 초거대 AI 모델 보유 여부가 아니라 산업과 금융, 교육, 데이터 체계 전반에 AI를 얼마나 빠르게 확산시키고 활용하느냐에 달려 있다는 제언이 나왔다. 독자 AI 모델 개발 경쟁에만 집중하기보다 국가 전체의 생산성을 높이는 방향으로 정책의 무게중심을 옮겨야 한다는 주장이다. 경제일보는 24일 오전 국회에서 ‘AI 대전환 시대, K-산업·금융의 새로운 전략 모색’을 주제로 ‘경제일보 리더스 인사이트’ 간담회를 개최했다. 경제일보 리더스 인사이트는 산업과 금융, 정책의 핵심 변화를 진단하고 대응 전략을 논의하는 정례 조찬 특강 프로그램이다. 국회와 정부, 기업, 금융권, 연구기관 주요 인사들이 참석해 산업 현안과 정책 과제, 시장 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 포럼은 AI가 한국 경제의 핵심 축인 제조업과 금융, 에너지, 물류, 유통, 서비스 산업 전반의 경쟁 질서를 바꾸고 있는 상황에서 산업과 금융이 어떤 전략을 마련해야 하는지 점검하기 위해 기획됐다. 특히 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 철강 등 주력 산업의 AI 전환 전략과 금융권의 역할 변화가 주요 의제로 제시됐다. 이날 특강에 나선 류근관 서울대학교 경제학부 명예교수(국민경제자문회의 성장경제분과장, 전 통계청장)는 AI 를 단순한 기술 혁신이 아닌 국가 성장 전략이자 경제 운영 체제 전반의 변화로 접근해야 한다고 강조했다. 류근관 교수는 “진정한 인공지능 강국은 큰 모델 하나를 보유한 곳이 아니라 모델과 데이터, 컴퓨팅, 인력, 제도를 결합해 생산성을 높이는 국가”라며 “인공지능을 산업 경쟁력과 공공 서비스 혁신의 핵심 인프라로 활용해야 한다”고 했다. 그는 생산가능인구 감소와 성장 잠재력 둔화가 동시에 진행되는 상황에서 인공지능 활용 역량이 국가 경쟁력 을 좌우할 것으로 전망했다. 다만 AI 도 입만으로 생산성이 자동으로 높아지는 것은 아니라며 기업의 업무 프로세스와 조직 운영, 정부의 데이터 체계, 교육 시스템 전반의 변화가 함께 이뤄져야 한다고 강조했다. 류 교수는 “인공지능 시대의 경쟁은 기술 도입 속도보다 제도와 조직의 학습 능력에 의해 결정된다”며 “대한민국의 다음 30년은 얼마나 빠르게 배우고 적응하며 조직과 제도를 재설계할 수 있는지에 달려 있다”고 했다. 최근 논의가 활발한 소버린 인공지능 정책에 대해서는 독자 모델 확보 필요성을 인정하면서도 이를 인공지능 경쟁력의 전부로 봐서는 안 된다고 선을 그었다. 그는 “외부 차단 상황에서도 핵심 기능이 작동할 수 있는 최소한의 독자 모델 역량은 필요하다”면서도 “인공지능 강국의 조건은 모델 하나의 순위가 아니라 인공지능 생태계 전체의 작동 능력”이라고 했다. 이어 인공지능 경쟁력의 핵심 요소로 초거대 인공지능 모델과 데이터 자산, 컴퓨팅 인프라, 산업 확산 역량을 제시했다. 미국과 중국의 초거대 투자 경쟁을 규모로 추격하기보다 기술을 빠르게 산업화하고 현장에 적용하는 한국의 강점을 살려야 한다는 설명이다. 데이터 활용 체계 구축도 핵심 과제로 제시했다. 류 교수는 “대한민국은 세계적으로 보기 드문 데이터 자산을 보유하고 있지만 문제는 데이터의 양이 아니라 연결과 활용의 체계”라며 “연결된 문제는 연결된 데이터로 풀어야 한다”고 했다. 그는 국가 데이터처를 중심으로 한 데이터 운영 체제 구축을 제안했다. 공공과 민간 데이터를 안전하게 연계하고 활용할 수 있는 국가 차원의 허브를 구축해야 한다는 것이다. 원자료 이동은 최소화하면서도 안전연계구역과 메타 데이터 표준화, 감사기록 체계 등을 통해 활용도를 높여야 한다고 설명했다. 특히 향후 인공지능 경쟁의 무대가 디지털 공간을 넘어 현실 산업 현장으로 확대될 것으로 내다봤다. 류 교수는 “로봇과 센서, 스마트공장, 모빌리티, 물류 시스템이 인공지능과 결합하는 시대가 열리고 있다”며 “제조 기반과 공정관리 역량을 함께 보유한 한국이 경쟁우위를 확보할 수 있는 영역”이라고 했다. 인공지능 시대 국가 경쟁력 재설계를 위한 정책 과제도 제시했다. 류 교수는 △기술주권 확보 △국가 데이터 운영체제 구축 △컴퓨팅 접근권 확대 △산업 전반의 인공지능 확산 △인적자본 갱신 체계 구축 △금융 평가체계 전환 등을 핵심 과제로 제안했다. 그는 “독자 파운데이션 모델 역량은 회복 탄력성과 협상력을 위한 전략 자산”이라며 “대기업뿐 아니라 청년과 지방 대학, 스타트업, 중소기업도 활용할 수 있는 공공 연산 자원과 지역 인공지능 인프라 구축이 필요하다”고 했다. 또 “중소기업과 지역 기업의 인공지능 활용은 분배 정책이 아니라 성장 정책”이라며 “인공지능 활용 주체가 늘어날수록 전체 생산성 기반도 확대될 것”이라고 했다. 금융권을 향해서는 인공지능 전환 기업의 데이터 자산과 조직 학습 능력, 보안·거버넌스 체계, 생산성 개선 가능성을 반영하는 새로운 신용·투자 평가 체계가 필요하다고 제언했다. 정책 금융은 전환 초기 위험을 분담하고 민간 금융은 인공지능 전환 성과를 정교하게 평가하는 역할을 맡아야 한다는 설명이다. 류 교수는 “인공지능 시대 경쟁력은 기술 하나의 보유 여부가 아니라 얼마나 정확하게 관찰하고, 얼마나 빠르게 배우며, 얼마나 넓게 확산시키고, 얼마나 안전하게 연결하느냐에 의해 결정된다”며 “소버린 인공지능을 넘어 학습하는 사회로 나아가야 한다”고 강조했다. 한편, 양규현 경제일보 사장은 개회사에서 “대한민국은 제조업과 IT 강국의 기반 위에서 새로운 도약의 기회를 맞고 있지만 해결해야 할 과제도 늘어나고 있다”며 “기업은 생존과 혁신 전략을 고민해야 하고 금융은 성장 산업을 뒷받침하는 역할을 새롭게 정의해야 한다”고 밝혔다. 천하람 개혁신당 원내대표는 축사를 통해 “우리 주력 산업 가운데 반도체를 제외하면 어려운 곳이 너무 많다” 며 “오늘 리더스 인사이트 포럼에서 배우는 내용들이 정치권에도 좋은 함의를 줄 것으로 기대한다”고 했다. [아주경제 2026년 06월 25일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-25 08:06:37
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![[경제일보 리더스 인사이트] AI 대전환 시대 해법은 확산…류근관 교수AI 강국, 생태계 역량이 결정](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/24/20260624102345148339.jpg)
AI 대전환 시대 해법은 '확산'…류근관 교수"AI 강국, 생태계 역량이 결정" [경제일보] 인공지능(AI) 시대 국가 경쟁력은 초거대 AI 모델 보유 여부가 아니라 산업과 금융, 교육, 데이터 체계 전반에 AI를 얼마나 빠르게 확산시키고 활용하느냐에 달려 있다는 제언이 나왔다. 독자 AI 모델 개발 경쟁에만 집중하기보다 국가 전체의 생산성을 높이는 방향으로 정책의 무게중심을 옮겨야 한다는 주장이다. 경제일보는 24일 오전 국회에서 'AI 대전환 시대, K-산업·금융의 새로운 전략 모색'을 주제로 '경제일보 리더스 인사이트' 간담회를 개최했다. 경제일보 리더스 인사이트는 산업과 금융, 정책의 핵심 변화를 진단하고 대응 전략을 논의하는 정례 조찬 특강 프로그램이다. 국회와 정부, 기업, 금융권, 연구기관 주요 인사들이 참석해 산업 현안과 정책 과제, 시장 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 이번 포럼은 AI가 한국 경제의 핵심 축인 제조업과 금융, 에너지, 물류, 유통, 서비스 산업 전반의 경쟁 질서를 바꾸고 있는 상황에서 산업과 금융이 어떤 전략을 마련해야 하는지 점검하기 위해 기획됐다. 특히 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 철강 등 주력 산업의 AI 전환 전략과 금융권의 역할 변화가 주요 의제로 제시됐다. 이날 특강에 나선 류근관 서울대학교 경제학부 명예교수(국민경제자문회의 성장경제분과장, 전 통계청장)는 AI를 단순한 기술 혁신이 아닌 국가 성장 전략이자 경제 운영 체제 전반의 변화로 접근해야 한다고 강조했다. 류 교수는 "진정한 인공지능 강국은 큰 모델 하나를 보유한 곳이 아니라 모델과 데이터, 컴퓨팅, 인력, 제도를 결합해 생산성을 높이는 국가"라며 "인공지능을 산업 경쟁력과 공공 서비스 혁신의 핵심 인프라로 활용해야 한다"고 했다. 그는 생산가능인구 감소와 성장 잠재력 둔화가 동시에 진행되는 상황에서 인공지능 활용 역량이 국가 경쟁력을 좌우할 것으로 전망했다. 다만 AI 도입만으로 생산성이 자동으로 높아지는 것은 아니라며 기업의 업무 프로세스와 조직 운영, 정부의 데이터 체계, 교육 시스템 전반의 변화가 함께 이뤄져야 한다고 강조했다. 류 교수는 "인공지능 시대의 경쟁은 기술 도입 속도보다 제도와 조직의 학습 능력에 의해 결정된다"며 "대한민국의 다음 30년은 얼마나 빠르게 배우고 적응하며 조직과 제도를 재설계할 수 있는지에 달려 있다"고 했다. 최근 논의가 활발한 소버린 인공지능 정책에 대해서는 독자 모델 확보 필요성을 인정하면서도 이를 인공지능 경쟁력의 전부로 봐서는 안 된다고 선을 그었다. 그는 "외부 차단 상황에서도 핵심 기능이 작동할 수 있는 최소한의 독자 모델 역량은 필요하다"면서도 "인공지능 강국의 조건은 모델 하나의 순위가 아니라 인공지능 생태계 전체의 작동 능력"이라고 했다. 이어 인공지능 경쟁력의 핵심 요소로 초거대 인공지능 모델과 데이터 자산, 컴퓨팅 인프라, 산업 확산 역량을 제시했다. 미국과 중국의 초거대 투자 경쟁을 규모로 추격하기보다 기술을 빠르게 산업화하고 현장에 적용하는 한국의 강점을 살려야 한다는 설명이다. 데이터 활용 체계 구축도 핵심 과제로 제시했다. 류 교수는 "대한민국은 세계적으로 보기 드문 데이터 자산을 보유하고 있지만 문제는 데이터의 양이 아니라 연결과 활용의 체계"라며 "연결된 문제는 연결된 데이터로 풀어야 한다"고 했다. 그는 국가 데이터처를 중심으로 한 데이터 운영 체제 구축을 제안했다. 공공과 민간 데이터를 안전하게 연계하고 활용할 수 있는 국가 차원의 허브를 구축해야 한다는 것이다. 원자료 이동은 최소화하면서도 안전연계구역과 메타데이터 표준화, 감사기록 체계 등을 통해 활용도를 높여야 한다고 설명했다. 특히 향후 인공지능 경쟁의 무대가 디지털 공간을 넘어 현실 산업 현장으로 확대될 것으로 내다봤다. 류 교수는 "로봇과 센서, 스마트공장, 모빌리티, 물류 시스템이 인공지능과 결합하는 시대가 열리고 있다"며 "제조 기반과 공정관리 역량을 함께 보유한 한국이 경쟁우위를 확보할 수 있는 영역"이라고 했다. 인공지능 시대 국가 경쟁력 재설계를 위한 정책 과제도 제시했다. 류 교수는 △기술주권 확보 △국가 데이터 운영체제 구축 △컴퓨팅 접근권 확대 △산업 전반의 인공지능 확산 △인적자본 갱신 체계 구축 △금융 평가체계 전환 등을 핵심 과제로 제안했다. 그는 "독자 파운데이션 모델 역량은 회복 탄력성과 협상력을 위한 전략 자산"이라며 "대기업뿐 아니라 청년과 지방 대학, 스타트업, 중소기업도 활용할 수 있는 공공 연산 자원과 지역 인공지능 인프라 구축이 필요하다"고 했다. 또 "중소기업과 지역 기업의 인공지능 활용은 분배 정책이 아니라 성장 정책"이라며 "인공지능 활용 주체가 늘어날수록 전체 생산성 기반도 확대될 것"이라고 했다. 금융권을 향해서는 인공지능 전환 기업의 데이터 자산과 조직 학습 능력, 보안·거버넌스 체계, 생산성 개선 가능성을 반영하는 새로운 신용·투자 평가 체계가 필요하다고 제언했다. 정책 금융은 전환 초기 위험을 분담하고 민간 금융은 인공지능 전환 성과를 정교하게 평가하는 역할을 맡아야 한다는 설명이다. 류 교수는 "인공지능 시대 경쟁력은 기술 하나의 보유 여부가 아니라 얼마나 정확하게 관찰하고, 얼마나 빠르게 배우며, 얼마나 넓게 확산시키고, 얼마나 안전하게 연결하느냐에 의해 결정된다"며 "소버린 인공지능을 넘어 학습하는 사회로 나아가야 한다"고 강조했다. 한편, 양규현 경제일보 사장은 개회사에서 "대한민국은 제조업과 IT 강국의 기반 위에서 새로운 도약의 기회를 맞고 있지만 해결해야 할 과제도 늘어나고 있다"며 "기업은 생존과 혁신 전략을 고민해야 하고 금융은 성장 산업을 뒷받침하는 역할을 새롭게 정의해야 한다"고 밝혔다. 이어 "정부와 국회는 미래를 준비하는 제도와 정책을 마련해야 한다"며 "오늘 특강이 우리 산업과 금융의 미래 방향을 모색하는 데 소중한 길잡이가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 천하람 개혁신당 원내대표는 축사를 통해 "우리 주력 산업 가운데 반도체를 제외하면 어려운 곳이 너무 많다"며 "오늘 리더스 인사이트 포럼에서 배우는 내용들이 정치권에도 좋은 함의를 줄 것으로 기대한다"고 했다.2026-06-24 11:19:31
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쇼핑 넘어 경영까지…CJ온스타일, 생성형 AI로 체질 바꾼다 [경제일보] CJ온스타일이 생성형 인공지능(AI)을 기업 운영 전반으로 확장하며 ‘AI 네이티브’ 전환에 속도를 내고 있다. 단순한 고객 서비스 혁신을 넘어 조직 구조와 업무 방식까지 AI 중심으로 재편하려는 시도다. 17일 업계에 따르면 CJ온스타일은 글로벌 AI 기업 Anthropic의 기업용 생성형 AI 솔루션 ‘클로드 엔터프라이즈(Claude Enterprise)’를 전사 공식 플랫폼으로 도입한다고 밝혔다. 이는 지난해 사내 AI 콘퍼런스 ‘AI CON’에서 밝힌 AI 네이티브 전략의 연장선이다. 기존 유통업계의 AI 활용이 고객 응대나 추천 서비스에 국한됐다면 CJ온스타일은 AI를 기업 운영의 핵심 인프라로 격상시켰다는 점에서 차별화된다. 실제로 이 회사는 앞서 ChatGPT 기반 쇼핑 서비스를 도입해 앱·웹 유입 고객 수를 4배 가까이 끌어올린 바 있다. 이번에 도입된 클로드 엔터프라이즈는 AI 에이전트 구축과 개발 자동화에 강점을 지닌 솔루션이다. 사내 협업툴인 컨플루언스, 지라(Jira), MS오피스 등과 연동해 업무 생산성을 높일 수 있다. 테크 조직뿐 아니라 상품기획자(MD), 방송 제작자(PD), 심의 조직 등 비개발 부서까지 활용 범위를 확대하고 있는 점이 특징이다. 특히 모바일 라이브 커머스 중심 사업 구조에 맞춰 숏폼 콘텐츠 제작, 트렌드 분석, 방송 자막 자동화 등 반복 업무에 AI를 적극 접목하고 있다. 사전 개념 검증(PoC)에서는 방송 자막 유형화 자동화와 실시간 챗봇 운영을 통해 업무 효율 개선 효과를 확인했다. CJ온스타일은 AI 도입을 일회성 프로젝트가 아닌 조직 문화로 확산하기 위해 ‘AI 효율화 랩(LAB)’도 신설했다. 이 조직은 현업 부서가 직접 문제를 정의하고 AI로 해결하는 방식에 초점을 맞춘다. 기존처럼 IT 부서가 일방적으로 시스템을 구축하는 구조에서 벗어나 현장 중심 혁신을 추진하겠다는 의미다. 이 같은 움직임은 유통업계 전반으로 확산되는 추세다. 국내에서는 네이버가 초거대 AI ‘하이퍼클로바X’를 기반으로 쇼핑 추천과 광고 자동화를 강화하고 쿠팡은 AI 수요 예측 시스템을 통해 물류 속도와 재고 정확도를 끌어올리고 있다. 해외에서는 아마존이 생성형 AI를 활용해 상품 상세 페이지 자동 생성과 물류 운영 최적화를 진행하고 있다. 업계에서는 이러한 흐름을 ‘AI 도입 경쟁’이 아닌 ‘AI 체질 전환 경쟁’으로 보고 있다. 단순히 기술을 붙이는 수준을 넘어 기업 운영 방식 자체를 바꾸는 기업만이 경쟁력을 확보할 수 있다는 판단에서다. CJ온스타일 관계자는 “AI는 고객 경험 혁신을 넘어 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라”라며 “고객의 상품 탐색부터 임직원의 업무 환경까지 AI 중심으로 재설계하는 ‘AI 네이티브 기업’으로 진화할 것”이라고 강조했다. 유통업계 한 관계자는 “앞으로는 AI를 얼마나 잘 쓰느냐보다 AI를 중심으로 얼마나 빠르게 조직을 재편하느냐가 기업 경쟁력을 가를 것”이라고 말했다.2026-06-17 15:46:23
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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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샘 올트먼이 다시 한국 찾는 이유…삼성·네이버·카카오에 꽂힌 AI 승부수 [경제일보] 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 한국을 다시 찾는다. 젠슨 황 엔비디아 CEO의 방한에 이어 글로벌 AI 리더들의 한국행이 이어지면서 삼성전자, 네이버, 카카오가 AI 패권 경쟁의 핵심 파트너로 부상하고 있다. 11일 업계에 따르면 올트먼 CEO는 오는 14일 오후 방한해 15일 삼성전자, 카카오, 네이버 경영진과 잇달아 만날 예정이다. 지난해 삼성·SK와 ‘스타게이트’ 프로젝트 협력을 논의한 지 약 8개월 만이다. 이번 방한은 단순한 기업 방문보다 AI 인프라와 서비스 확장을 동시에 겨냥한 행보로 풀이된다. 올트먼 CEO가 한국을 다시 찾는 배경에는 오픈AI의 세 가지 과제가 놓여 있다. 첫째는 차세대 AI 모델을 구동할 메모리와 데이터센터 인프라 확보다. 둘째는 챗GPT를 기업 업무와 일상 서비스 안으로 확산하는 것이다. 셋째는 미국 중심의 AI 생태계를 아시아 주요 시장과 연결하는 글로벌 파트너십 강화다. 가장 큰 축은 삼성전자다. 올트먼 CEO는 15일 경기 수원 삼성전자 디지털시티에서 DX부문 임직원을 대상으로 ‘DX 인사이트 토크’에 참석해 ‘AI와 함께 일하는 시대’를 주제로 강연할 예정이다. 이번 일정은 삼성전자 DX부문이 챗GPT, 제미나이 엔터프라이즈, 클로드 등 외부 생성형 AI 서비스를 업무에 공식 도입하는 시점과 맞물려 있다. 삼성 입장에서는 생성형 AI 도입을 통해 업무 생산성과 조직 실행력을 높일 수 있다. 오픈AI 입장에서는 세계 최대 전자·반도체 기업 중 하나인 삼성 내부에서 챗GPT 활용 사례를 넓히는 효과가 있다. 이후 전영현 DS부문장 부회장, 노태문 DX부문장 사장 등 주요 경영진과의 회동에서는 스타게이트 프로젝트와 관련한 메모리 공급, HBM 등 AI 반도체 협력, 디바이스 기반 AI 서비스 확대가 논의될 가능성이 있다. 카카오와의 만남은 이용자 접점이 핵심이다. 올트먼 CEO는 같은 날 경기 성남 카카오 판교아지트에서 정신아 카카오 대표와 만날 것으로 알려졌다. 카카오는 지난해 10월 카카오톡에서 챗GPT를 바로 사용할 수 있는 ‘ChatGPT for Kakao’를 출시했다. 이번 회동에서는 카카오톡 대화 맥락과 챗GPT 연계성을 강화하고 선물하기·지도·멜론 등 카카오 서비스와 AI 기능을 결합하는 방안이 논의될 전망이다. 네이버와의 회동은 클라우드와 데이터센터, 검색·기업용 AI 협력 가능성에 무게가 실린다. 네이버는 자체 초거대 AI와 클라우드, 데이터센터 역량을 축적해온 국내 대표 플랫폼 기업이다. 오픈AI와 네이버가 협력할 경우 기업용 AI, 클라우드 인프라, 검색·콘텐츠 서비스에서 새로운 접점이 생길 수 있다. 다만 네이버가 자체 AI 생태계를 구축해온 만큼 협력과 경쟁의 경계 설정도 중요한 과제가 될 전망이다. 이번 방한의 기대효과는 기업별로 다르다. 삼성전자는 스타게이트 협력과 내부 AI 전환을 통해 메모리·디바이스·업무 혁신을 동시에 부각할 수 있다. 카카오는 챗GPT를 카카오톡 안에 더 깊이 넣어 이용자 체류와 서비스 확장성을 높일 기회를 얻는다. 네이버는 자체 AI 전략을 유지하면서도 글로벌 AI 기업과의 인프라·기업용 서비스 협력 가능성을 열 수 있다. 시장 시선은 선언보다 구체적 결과에 쏠린다. 스타게이트 협력이 실제 메모리 공급 계약과 데이터센터 투자로 이어질지, 카카오톡 안의 챗GPT가 이용자 경험과 매출 개선으로 연결될지, 네이버가 독자 AI와 글로벌 협력 사이에서 어떤 선택을 할지가 관전 포인트다. 올트먼의 방한은 한국 기업들이 AI 시대의 주변부가 아니라 핵심 공급망과 서비스 전선에 서 있음을 보여준다. 반도체는 AI의 심장이고, 플랫폼은 AI가 사람에게 닿는 통로다. 이제 남은 것은 글로벌 AI 리더와의 회동을 산업의 실체로 바꾸는 일이다. 한국 기업의 AI 동맹은 명함 교환이 아니라 계약과 제품, 이용자 경험으로 증명돼야 한다.2026-06-11 15:50:14
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정부·LG·KT, '로봇 두뇌' 국산화 시동…피지컬 AI 주도권 잡는다 [경제일보] 정부와 LG전자, KT 등 산학연 연합군이 한국형 피지컬 인공지능(AI) 개발에 본격 착수했다. 챗GPT가 언어를 이해하고 답하는 AI의 대중화를 열었다면 이번 프로젝트는 로봇이 현실 세계를 이해하고 움직이도록 하는 ‘로봇의 두뇌’를 독자 기술로 만들겠다는 시도다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 9일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘피지컬 AI 선도기술개발 사업’ 착수보고회를 열었다. 이번 사업에는 올해부터 2년간 정부출연금 340억원이 투입된다. LG전자가 주관하고 KT, 마음AI, 로보티즈, 홀리데이로보틱스, 크라우드웍스, 알체라, KAIST, 서울대, 한국정보통신기술협회(TTA) 등 10개 산학연 기관이 참여한다. 피지컬 AI는 생성형 AI 경쟁의 다음 단계로 꼽힌다. 지금까지 AI가 주로 텍스트와 이미지 코드를 만들어내는 데 집중했다면 앞으로는 로봇과 공장 설비, 자율주행 장비가 실제 공간에서 판단하고 행동하는 능력이 중요해진다. 물체의 무게와 충돌, 이동 경로, 힘의 작용 같은 물리 법칙을 AI가 이해해야 제조·물류·서비스 현장에서 사람을 보조하거나 대체할 수 있다. 이번 사업의 핵심은 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이다. 월드모델은 AI가 가상 공간에서 현실의 물리 법칙과 상황 변화를 학습하는 기술이다. 로봇 파운데이션 모델은 이 학습 결과를 실제 로봇의 행동과 제어로 연결하는 기반 모델이다. 쉽게 말해 월드모델이 로봇이 세상을 이해하는 방식이라면 로봇 파운데이션 모델은 그 이해를 움직임으로 바꾸는 실행 체계다. 한국이 이 분야에서 승부를 걸 수 있는 배경은 제조 현장 데이터다. 반도체, 전자, 자동차, 배터리, 조선 등 한국 주력 산업은 복잡한 공정과 설비 운영 경험을 갖고 있다. 공장 안에서 축적된 작업 데이터와 장비 운용 노하우는 외부 빅테크가 쉽게 확보하기 어려운 자산이다. 정부와 기업은 이 데이터를 기반으로 연구실용 로봇이 아니라 산업 현장에서 작동하는 피지컬 AI를 만들겠다는 구상이다. LG전자는 자체 초거대 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE)’과 제조 현장 데이터를 활용해 월드모델 개발을 주도한다. KT는 생성형 AI ‘믿:음’과 플랫폼 운영 경험을 바탕으로 월드모델을 로봇 행동모델로 연결하는 역할을 맡는다. 로보티즈는 로봇 하드웨어와 제어 기술을 담당하고 홀리데이로보틱스는 물리 법칙을 정밀하게 구현하는 국산 다중물리 시뮬레이터 엔진 개발을 맡는다. 이번 프로젝트가 주목받는 이유는 국산화에 있다. 글로벌 피지컬 AI 경쟁은 엔비디아, 구글 딥마인드 등 빅테크가 주도하고 있다. 로봇 학습에 필요한 시뮬레이터와 GPU 인프라, 월드모델 기술을 해외 플랫폼에 의존하면 한국 제조업의 데이터와 현장 경쟁력이 외부 생태계에 종속될 수 있다. 정부가 월드모델과 시뮬레이터, 로봇 행동모델의 독자 개발을 강조하는 이유다. 사업 목표도 비교적 분명하다. 정부는 월드모델 학습, 로봇 파운데이션 모델 연계, 실증과 성능평가, 사례 분석과 재학습으로 이어지는 실증 파이프라인을 구축한다. 핵심 성과지표는 월드모델을 적용하지 않았을 때보다 실제 로봇의 최종 동작 성공률을 20%포인트 이상 높이는 것이다. 연구 성과를 논문이나 시연에 그치지 않고 실제 제조·물류 현장 검증으로 연결하겠다는 의미다. 성과 확산을 위해 개발 결과물을 오픈소스로 공개하는 방안도 추진된다. 대규모 데이터와 인프라가 없는 중소기업도 소량의 현장 데이터만으로 자동화 혁신을 시도할 수 있도록 지원하겠다는 취지다. 피지컬 AI가 대기업 전용 기술에 머물지 않고 산업 생태계 전반으로 확산되려면 이런 개방형 접근이 필요하다. 앞으로의 관건은 인프라와 실증 속도다. 피지컬 AI는 텍스트 중심 대규모언어모델보다 훨씬 많은 영상, 3D, 센서, 시뮬레이션 데이터를 처리해야 한다. 초고속 스토리지와 GPU, 로봇 검증 공간이 결합된 국가 차원의 학습·검증 인프라가 뒷받침돼야 한다. 실제 공장과 물류 현장에서 반복 실험을 수행할 수 있는 테스트베드도 필요하다. 이번 사업은 한국이 피지컬 AI 경쟁에서 독자 생태계를 만들 수 있을지를 가르는 첫 시험대다. 한국의 강점은 거대한 모델 이름이 아니라 반도체와 제조 현장, 로봇을 실제로 움직일 수 있는 산업 기반에 있다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이 연구실의 성과를 넘어 공장과 물류 현장의 생산성, 안전성, 효율로 증명될 때 비로소 한국형 피지컬 AI도 글로벌 경쟁의 한 축으로 설 수 있다. 기술의 승부는 선언에서 나지 않는다. 현장에서 움직이는 로봇 한 대, 실패를 줄이는 공정 하나, 사람이 더 안전하게 일하는 작업장 하나가 쌓일 때 국가 AI 전략의 무게도 비로소 증명될 것이다.2026-06-09 17:34:27
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![[경제일보] 젠슨 황이 던진 네 개의 선물…한국 AI 동맹, HBM 넘어 로봇으로 간다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/08/20260608102844558470.jpg)
젠슨 황이 던진 '네 개의 선물'…한국 AI 동맹, HBM 넘어 로봇으로 간다 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한은 단순한 글로벌 기업인의 방문을 넘어 한국 AI 산업의 미래 좌표를 보여준 상징적 이벤트로 평가된다. 삼성전자, SK그룹, LG그룹, 네이버, 주요 게임업계 수장들과 잇따라 만난 그는 한국을 단순한 반도체 공급국이 아닌 AI 인프라와 피지컬 AI의 핵심 파트너로 바라보고 있음을 분명히 했다. 황 CEO는 이번 방한에서 한국에 "네 개의 새로운 사업 기회"를 제시했다. 차세대 AI 플랫폼 '베라 루빈', AI용 CPU '베라', AI PC 플랫폼 'RTX 스파크', 휴머노이드 로봇용 엣지 슈퍼컴퓨터 '젯슨 토르'가 그것이다. 이는 AI가 데이터센터를 넘어 PC와 공장, 로봇, 자동차 등 현실 세계로 확장되는 흐름을 의미한다. 엔비디아가 한국에 주목하는 이유도 명확하다. 한국은 HBM을 비롯한 첨단 메모리 생산 능력과 반도체 제조 역량, 데이터센터 수요, 제조업 기반, 로봇 산업, 클라우드 및 게임 생태계를 동시에 갖춘 몇 안 되는 국가다. AI 산업이 성장할수록 GPU뿐 아니라 메모리, 전력, 데이터센터, 소프트웨어, 실제 적용 현장이 모두 중요해진다. 삼성전자와 SK하이닉스는 엔비디아 공급망의 핵심 축이다. 특히 HBM은 AI 서버 성능을 좌우하는 핵심 부품으로 꼽힌다. 엔비디아의 차세대 플랫폼인 베라 루빈이 본격화될 경우 HBM4 수요도 크게 늘어날 전망이다. 삼성전자는 HBM 경쟁력 회복과 첨단 패키징, 파운드리 확대라는 과제를 안고 있으며, SK하이닉스는 이미 글로벌 AI 메모리 시장의 핵심 공급자로 자리 잡고 있다. LG그룹은 피지컬 AI와 스마트팩토리 분야에서 중요한 파트너 후보로 거론된다. 엔비디아가 강조하는 로보틱스와 디지털 트윈은 제조 현장에서 실제 가치를 입증해야 한다. LG전자의 로봇 및 스마트팩토리 역량, LG CNS의 디지털 전환 경험, LG유플러스의 AI 데이터센터 사업은 엔비디아 플랫폼과 접점을 형성할 수 있는 자산이다. 네이버와의 협력은 AI 데이터센터와 소버린 AI가 중심이다. 네이버는 초거대 AI 모델과 클라우드, 데이터센터 운영 경험을 보유하고 있다. 엔비디아는 네이버를 통해 한국형 AI 서비스와 글로벌 소버린 AI 시장을 연결할 수 있으며, 네이버는 엔비디아의 GPU 생태계를 활용해 AI 인프라 사업자로 영역을 확대할 수 있다. 게임업계와의 접점도 주목된다. 엔씨소프트와 크래프톤은 게임 개발 과정에서 축적한 3D 시뮬레이션과 물리엔진, AI 기술을 바탕으로 피지컬 AI 영역으로 확장하고 있다. 로봇은 현실에 투입되기 전 가상 환경에서 수많은 상황을 학습해야 하는데, 게임사가 보유한 시뮬레이션 기술은 이러한 과정에 활용될 수 있다. 황 CEO가 언급한 한국 AI 연구센터 설립 역시 의미가 크다. 단순 영업 조직이 아니라 로보틱스와 디지털 트윈, 피지컬 AI 분야의 연구개발 거점으로 발전할 경우 한국은 엔비디아 글로벌 연구 네트워크의 핵심 축으로 편입될 수 있다. 결국 이번 방한의 본질은 한국의 역할 변화에 있다. 과거 한국이 AI 공급망의 메모리 생산 기지였다면 앞으로는 AI 데이터센터를 구축하고 로봇과 디지털 트윈을 실증하며 소버린 AI를 운영하는 국가로 진화할 수 있다는 가능성을 보여줬다. 다만 기회가 곧 성공을 의미하는 것은 아니다. HBM 경쟁력 유지, 데이터센터와 전력 인프라 확충, AI 인재 확보, 자체 소프트웨어 생태계 구축이 함께 이뤄져야 한다. 엔비디아 플랫폼 위에서 어떤 서비스를 만들어낼 것인지는 결국 한국 기업들의 실행력에 달려 있다. 젠슨 황의 방한은 하나의 메시지를 남겼다. AI 경쟁의 무대가 반도체를 넘어 데이터센터와 로봇, 피지컬 AI로 확장되는 지금, 한국이 공급망 참여자를 넘어 AI 산업 질서의 설계자로 도약할 수 있을지 시험대에 올랐다는 것이다. [아주경제 2026년 06월 09일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-09 15:20:37
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![[경제일보] 네이버, 엔비디아와 손잡고 AI 인프라 승부수…글로벌 시장 공략](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/08/20260608083522428549.jpg)
네이버, 엔비디아와 손잡고 AI 인프라 승부수…글로벌 시장 공략 [경제일보] 네이버가 엔비디아와 손잡고 글로벌 AI 인프라 사업 확대에 나선다. 자체 초거대 AI 모델과 데이터센터 운영 경험을 기반으로 AI 서비스 기업을 넘어 AI 인프라 사업자로 영역을 넓히려는 전략이다. 양사가 추진하는 핵심 사업은 대규모 AI 팩토리 구축이다. AI 팩토리는 대규모 그래픽처리장치(GPU)와 네트워크, 소프트웨어, 운영 플랫폼을 결합해 AI 모델 학습과 추론 서비스를 제공하는 차세대 데이터센터다. 네이버는 세종시에 위치한 하이퍼스케일 데이터센터 ‘각 세종’을 거점으로 AI 인프라를 단계적으로 확대할 계획이다. 2027년 상반기 55MW 규모 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년에는 200MW 수준까지 확장하는 방안을 추진하고 있다. 이후 글로벌 수요 증가에 맞춰 장기적으로 GW급 인프라 구축도 검토 중이다. 이번 협력에서 핵심 역할을 맡는 것은 엔비디아의 DSX 플랫폼이다. DSX는 AI 팩토리의 설계와 구축, 운영을 지원하는 통합 인프라 플랫폼으로 GPU와 네트워크, 소프트웨어, 시설 설계를 최적화해 AI 서비스를 효율적으로 생산할 수 있도록 돕는다. 네이버는 국내 최대 수준의 데이터센터 운영 경험과 GPU 클러스터 운용 역량을 확보하고 있다. 초거대 AI 모델 ‘하이퍼클로바X’ 개발 경험도 강점이다. 여기에 엔비디아의 GPU 생태계와 DSX 플랫폼이 결합되면 국내 기업과 공공기관은 물론 해외 고객을 대상으로 한 AI 클라우드 서비스 경쟁력도 강화될 것으로 전망된다. 업계에서는 이번 협력이 네이버의 사업 영역 확장을 상징하는 계기가 될 것으로 보고 있다. 지금까지 검색과 커머스, 콘텐츠, 클라우드, AI 모델을 보유한 플랫폼 기업이었다면 앞으로는 AI 인프라를 직접 구축·운영해 외부 기업과 국가에 공급하는 사업자로 역할을 넓힐 수 있기 때문이다. 소버린 AI 전략도 중요한 축이다. 소버린 AI는 각 국가와 지역이 자국 언어와 문화, 규제 환경에 맞는 AI를 직접 구축·운영하는 흐름을 의미한다. 네이버는 한국어 기반 초거대 AI와 클라우드 운영 경험을 바탕으로 아시아와 중동, 유럽 등 해외 시장의 소버린 AI 수요를 겨냥할 수 있다. 모델 개발 협력도 확대된다. 네이버는 엔비디아의 오픈 모델 계열인 네모트론3를 활용해 하이퍼클로바X 성능을 고도화할 계획이다. 자체 데이터와 학습 노하우를 결합해 한국어와 지역 특화 AI 모델 경쟁력을 높이고 글로벌 기업 고객이 활용할 수 있는 소버린 AI 모델 기반을 구축한다는 전략이다. 공간 인텔리전스 분야 협력도 주목된다. 네이버가 보유한 거리뷰 데이터와 공간 모델링 기술에 엔비디아의 월드 파운데이션 모델 ‘코스모스’를 결합하면 실제 도시 환경을 반영한 디지털 트윈 구축이 가능해진다. 이는 스마트시티와 자율주행, 로보틱스 등 피지컬 AI 산업으로 확장될 수 있는 기반이 될 전망이다. 업계에서는 이번 협력이 단순한 기술 제휴를 넘어 한국형 AI 인프라 생태계 구축과 글로벌 소버린 AI 시장 진출의 시험대가 될 것으로 보고 있다. [아주경제 2026년 06월 09일자 13면에 게재된 기사입니다.]2026-06-09 15:19:57
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LG CNS, 클로드 엔터프라이즈 도입…LG그룹 '멀티 AI' 체제 강화 [경제일보] LG CNS가 글로벌 생성형 AI 기업 앤트로픽과 손잡고 그룹 차원의 AI 전환(AX) 확산에 나선다. 기업용 AI 모델 '클로드 엔터프라이즈'를 LG 그룹 전 계열사가 활용할 수 있는 체계를 구축하며 내부 업무 혁신은 물론 대외 AX 사업 확대에도 속도를 낸다는 전략이다. 9일 LG CNS는 최근 앤트로픽과 '클로드 엔터프라이즈' 도입 계약을 체결했다고 밝혔다. 이번 계약은 특정 조직이나 사업 부문이 아닌 LG 그룹 전체 계열사에 적용 가능한 통합 계약 형태로 이뤄진 것이 특징이다. 클로드는 높은 수준의 추론 성능과 보안성, 장문 처리 능력을 강점으로 내세우는 기업용 생성형 AI 모델이다. 특히 기업 내부 시스템과 연계한 AI 에이전트 구축과 소프트웨어 개발, 문서 분석, 협업 지원 등에 활용되며 글로벌 기업 시장에서 빠르게 확산되고 있다. 최기영 앤트로픽 초대 한국 지사장 대표는 "LG CNS와의 협력을 통해 국내 기업 고객들이 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 AI를 실제 업무 환경에 적용할 수 있을 것으로 기대한다"며 "클로드가 기업의 생산성과 업무 혁신을 지원하는 AI 플랫폼으로 자리 잡을 수 있도록 적극 협력해 나가겠다"고 말했다. LG CNS는 이번 계약을 통해 자사 임직원들에게 클로드를 개방하고 개발과 기획, 영업, 운영 등 다양한 업무 영역에 AI 활용을 확대할 계획이다. 단순 챗봇 도입을 넘어 업무 프로세스 전반에 생성형 AI를 접목해 생산성 향상을 추진한다는 구상이다. 앞서 LG는 그룹 차원의 AX 전략을 지속적으로 강화해 온 바 있다. LG그룹은 계열사별로 생성형 AI 활용 범위를 확대하고 있으며, LG AI연구원의 초거대 AI 모델 '엑사원'을 중심으로 자체 AI 경쟁력 확보에도 나서고 있다. LG CNS는 여기에 글로벌 AI 모델을 추가로 도입하며 멀티 AI 체계를 강화하고 있다. LG CNS는 임직원들이 업무 목적과 활용 환경에 따라 클로드와 엑사원 등 다양한 AI 모델을 선택해 사용할 수 있으며, 이를 통해 AI 활용 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대된다고 설명했다. LG CNS는 내부 활용을 넘어 외부 기업 대상 AX 사업 확대에도 나선다. 클로드 도입을 검토하는 기업을 대상으로 컨설팅부터 구축, 운영, 최적화까지 전 과정을 지원하며 기업용 AI 시장 공략을 강화할 방침이다. 특히 제조와 금융, 통신, 유통 등 산업별 업무 환경에 맞춰 AI 에이전트와 업무 자동화 서비스를 제공하는 등 기업 맞춤형 AX 사업을 확대할 계획이다. 양사의 협력은 이번이 처음은 아니다. LG CNS는 지난 2023년 LG테크놀로지벤처스를 통해 앤트로픽에 투자한 이후 지속적으로 협력 관계를 이어오고 있다. 이후 클로드를 국내 기업 환경에 맞게 활용할 수 있는 방안을 공동으로 검토하며 파트너십을 강화해 왔다. 최근 글로벌 AI 시장에서는 특정 모델 하나에 의존하기보다 다양한 AI 모델을 조합해 활용하는 전략이 확산되고 있다. 기업별 업무 특성과 보안 요구사항, 비용 구조가 다르기 때문이다. 이에 AI 구축·운영 역량을 보유한 IT 서비스 기업들의 역할도 더욱 중요해지고 있는 것으로 평가된다. LG CNS는 그동안 축적한 클라우드와 AI 구축 경험을 기반으로 국내 기업들의 AX 전환 수요를 적극 공략한다는 계획이다. 특히 기업 내부 데이터와 시스템을 안전하게 연계할 수 있는 AI 서비스 구축 역량을 차별화 요소로 내세우고 있다. 김태훈 LG CNS AI 클라우드사업부장 부사장은 "앤트로픽과의 협력은 국내 기업 환경에 최적화된 AX 혁신 모델을 본격화하는 중요한 계기"라며 "LG CNS의 AX 역량과 앤트로픽의 AI 기술력을 결합해 국내 기업 고객의 AX 혁신을 적극 지원해 나가겠다"고 말했다.2026-06-09 10:00:00
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![[현장] 젠슨 황, 네이버 1784 찾았다…이해진 네이버 의장과 AI 동맹 확대 선언](https://image.ajunews.com//content/image/2026/06/08/20260608163858429210.png)
젠슨 황, 네이버 1784 찾았다…이해진 네이버 의장과 AI 동맹 확대 선언 [경제일보] "오늘 저희는 양사의 파트너십을 확장하고 한국을 비롯해 전 세계에 거대한 AI 클라우드를 구축하겠다는 중대한 발표를 진행하고자 한다" 8일 경기 성남시 네이버 1784 사옥을 방문한 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 이해진 네이버 이사회 의장과 네이버 치지직에서 라이브 방송을 진행하던 중 이렇게 말했다. 이날 젠슨 황 CEO는 이해진 네이버 이사회 의장과 만나 AI 사업 협력 방안에 대해 논의했다. 두 사람은 1층에서 간단한 인사를 나눈 뒤 지하에 위치한 '치지직 비전 스튜디오'로 이동해 라이브 방송을 진행했다. 이동 과정에서 황 CEO는 네이버 1784 사옥 곳곳을 오가는 자율주행 로봇 '가로'와 '세로'의 운행 모습을 지켜본 것으로 전해졌다. 1784는 네이버의 디지털 트윈 기술과 로봇 서비스가 실제 운영되는 공간으로, 네이버의 미래 기술을 상징하는 장소로 꼽힌다. 특히 엔비디아가 최근 로보틱스와 피지컬 AI를 미래 성장 축으로 제시하고 있다는 점에서 이번 방문 역시 단순한 기업 간 교류를 넘어 기술 협력 가능성을 확인한 것으로 분석된다. 치지직 비전 스튜디오에서 진행된 라이브 방송에는 젠슨 황 CEO와 이해진 의장이 참석했다. 약 6만명의 시청자와 함께 진행된 이번 라이브 방송에서는 네이버와 엔비디아의 전략과 게임, 월드컵 라이브에 대한 비전 등이 소개됐다. 라이브 방송 중 젠슨 황 CEO는 "엔비디아와 네이버는 오랜 시간 긴 우정을 바탕으로 함께 협력해 왔다"며 "네이버는 한국 최초의 클라우드이자 AI 기업으로, 양사의 파트너십은 저에게 오랜 기간 매우 소중한 자산이었다"고 말했다. 이에 이해진 의장은 "네이버는 아시아 최초로 엔비디아의 GPU를 도입해 '슈퍼팟'을 구축했던 기업이며, 그때부터 인연을 맺어왔다"며 "지난번 샌프란시스코에 초대해 주셨을 때, 젠슨 황 CEO가 화이트보드에 직접 그림을 그리며 제안해 주신 미래 파트너십의 청사진을 바탕으로 그동안 힘을 합쳐 일해 왔다"고 답변했다. 이어 그는 "그간의 협력을 바탕으로 오늘 매우 좋은 결과를 발표할 수 있을 것 같다"고 덧붙였다. 최근 네이버와 엔비디아는 AI 인프라와 소버린 AI, 데이터센터 분야를 중심으로 협력 범위를 넓혀가고 있다. 네이버는 자체 초거대 AI 모델 '하이퍼클로바X'를 기반으로 AI 사업 확대에 나서고 있으며, 엔비디아는 AI 반도체와 데이터센터 시장을 주도하고 있다. 네이버는 AI 서비스와 데이터, 플랫폼 경쟁력을 갖추고 있고 엔비디아는 AI 반도체와 인프라 기술을 주도하고 있는 만큼 양사의 협력 범위는 향후 AI 클라우드와 데이터센터, 피지컬 AI 분야까지 확대될 것으로 전망된다. 행사 후 진행된 미디어 스크럼에서는 네이버와 엔비디아의 협력 확대 배경과 향후 AI 전략에 대한 질의응답이 이어졌다. 먼저 엔비디아는 한국의 많은 기업들과 협력하고 있는데 왜 네이버가 특별한 파트너인지에 대한 질문에 젠슨 황 CEO는 네이버의 AI 기술력과 클라우드 역량을 높이 평가했다고 설명했다. 그는 "이해진 의장과 그의 팀은 오래전부터 클라우드 서비스의 핵심을 넘어 AI 시대로 확장해야 한다는 중요성을 인식했고, 우리는 상당히 오랜 기간 함께 AI 기술을 개발해 왔다"며 "네이버는 세계 최고 수준의 AI 모델 개발 역량을 보유한 기업"이라고 말했다. 이어 "네이버는 한국 최대 규모의 클라우드 사업자이자 AI 기업이며, 이미 세계적 수준의 데이터센터 구축 경험과 AI 기술력을 갖추고 있다"며 "엔비디아와 네이버는 네모트론 연합을 통해 오픈 프런티어 AI 모델을 공동 개발하고 AI 클라우드와 데이터센터 분야에서도 협력을 확대할 것"이라고 설명했다. 특히 양사가 추진하는 AI 인프라 사업에 대해서는 "우리는 네이버와 함께 200MW 규모의 AI 팩토리를 구축할 계획"이라며 "200MW는 초대형 슈퍼컴퓨터 수준의 인프라로, 이것은 시작에 불과하다. 향후 기가와트(GW) 규모까지 확장해 현재 계획보다 최소 10배 이상 큰 AI 인프라를 구축하는 것이 목표"라고 강조했다. 로보틱스와 피지컬 AI 분야 협력도 주요 화두로 언급됐다. 젠슨 황 CEO는 "AI의 다음 물결은 로보틱스와 피지컬 AI"라며 "한국은 이 분야에서 매우 큰 강점을 갖고 있고, 네이버는 10년 넘게 로봇 기술을 개발해 온 기업"이라고 평가했다. 이어 "오늘도 로봇이 직접 가져다준 아이스커피를 마셨는데 마치 미래를 보는 것 같았다"며 "작은 로봇들이 건물 안을 자유롭게 이동하며 서비스를 제공하는 모습은 매우 인상적이었다. 네이버는 미래의 기업이며, 엔비디아는 네이버와 함께 로보틱스 기술을 더욱 빠르게 발전시켜 나갈 것"이라고 말했다. 이에 대해 이해진 의장은 네이버가 엔비디아와의 협력에서 단순 기술 수요자가 아닌 AI 인프라 사업의 핵심 파트너 역할을 수행할 수 있다고 강조했다. 이 의장은 "현재 AI 시장은 미래의 가능성을 논하는 단계가 아니라 GPU와 AI 인프라 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 시기"라며 "이 수요를 실제로 감당하고 사업화할 수 있는 역량을 갖춘 국내 기업은 많지 않다"고 말했다. 이어 "네이버는 오랜 기간 자체 데이터센터와 클라우드, AI 모델을 직접 구축·운영해 온 경험을 보유하고 있으며 현재 시장 수요에 대응할 수 있는 준비가 돼 있다"고 덧붙였다. 네모트론 연합의 역할과 목표에 대한 질문에 젠슨 황 CEO는 "오픈AI와 앤트로픽 같은 프런티어 AI 연구소들이 놀라운 성과를 내고 있고, 우리 모두가 그들의 기술을 활용하고 있다"면서도 "하지만 모든 국가와 기업, 산업 현장이 범용 AI만으로 해결될 수 있는 것은 아니다"라고 말했다. 그는 "한국어와 문화에 최적화된 AI가 필요할 수 있고, 디지털 바이오나 과학 연구, 제조업과 로보틱스처럼 특정 산업에 맞춘 AI도 필요하다"며 "이를 위해서는 강력한 개방형 프런티어 모델이 필요하다"고 설명했다. 이어 젠슨 황 CEO는 "네모트론 연합의 목적은 AI 활용 범위를 더욱 넓히고 폐쇄형 모델만으로는 해결하기 어려운 영역까지 AI가 활용될 수 있도록 만드는 것"이라며 "엔비디아와 네이버는 각자의 기술력과 데이터, 연구 역량을 결합해 강력한 프런티어 AI 모델을 개발하고, 이후 네이버가 이를 자사 서비스와 로보틱스, 다양한 산업 환경에 맞게 발전시키는 방식으로 협력하게 될 것"이라고 밝혔다. 또한 "커서, 미스트랄, 네이버 등 네모트론 연합에 참여한 기업들은 모두 세계 최고 수준의 AI 개발 역량을 갖춘 기업들"이라며 "네이버 역시 세계적 수준의 AI 기업이기 때문에 이번 연합의 핵심 파트너로 함께하게 됐다"고 말했다.2026-06-08 17:49:26
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젠슨 황, LG·현대차·네이버·서울대 잇단 방문…韓 AI 생태계 협력 확대 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 방한 마지막 날인 8일 국내 주요 기업과 대학, 인공지능(AI) 스타트업을 연이어 방문하며 한국 AI 생태계와의 협력 확대에 나선다. 8일 정보기술(IT) 업계에 따르면 황 CEO는 이날 서울 여의도 LG트윈타워를 시작으로 서울대, 현대자동차그룹 양재 사옥, 네이버 제2사옥 '1784'를 차례로 방문한다. 이후 서울 신라호텔에서 국내 AI 스타트업 관계자들과 간담회를 가질 예정이다. 황 CEO는 이번 일정에서 AI 인프라와 피지컬 AI, 로보틱스, 클라우드, 디지털트윈 등 미래 산업 분야 협력 방안을 집중 논의할 것으로 알려졌다. LG그룹과는 제조 AI와 로봇, AI 데이터센터 인프라 분야 협력이 주요 의제가 될 전망이다. LG전자는 올해 로봇 사업 확대에 속도를 내고 있으며 AI 데이터센터용 냉각 솔루션과 냉난방공조(HVAC) 사업도 적극 육성하고 있다. LG AI연구원과 LG이노텍, LG유플러스 등 계열사 역시 AI 모델과 로봇·반도체 부품, 통신·클라우드 분야에서 엔비디아와 협력 확대 가능성이 거론된다. 황 CEO는 이어 서울대 AI연구원과 로보틱스 연구소를 방문해 연구진 및 학생들과 만난다. 양측은 로봇 제어 기술을 비롯한 피지컬 AI 분야 협력 방안을 논의할 것으로 전해졌다. 이후 현대차그룹 양재 사옥에서는 정의선 회장과 만나 휴머노이드 로봇과 스마트 모빌리티 분야 협력 방안을 점검할 것으로 예상된다. 현대차그룹과 엔비디아는 자율주행과 스마트팩토리, 로보틱스 분야에서 협력을 확대하고 있으며 피지컬 AI 생태계 구축에도 속도를 내고 있다. 황 CEO는 네이버 1784 사옥도 찾아 AI 인프라와 소버린 AI, 클라우드, 로보틱스, 디지털트윈 분야 협력 가능성을 논의할 예정이다. 네이버는 자체 초거대 AI 모델과 클라우드, 공간지능 기술을 기반으로 AI 사업 경쟁력을 강화하고 있다. 이날 저녁에는 서울 장충동 신라호텔에서 국내 AI 스타트업들과 간담회를 갖는다. 간담회에는 업스테이지 등 국내 AI 기업들이 참석할 예정이며 생성형 AI와 소버린 AI, AI 인프라, 글로벌 진출 전략 등이 주요 의제로 다뤄질 전망이다. 업계에서는 황 CEO의 이번 방한이 AI 반도체 공급망 협력을 넘어 로봇과 모빌리티, 클라우드, 데이터센터, 스타트업 생태계까지 엔비디아의 한국 협력 범위를 확대하는 계기가 될 것으로 보고 있다.2026-06-08 09:29:24
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네이버, 엔비디아와 손잡고 AI 인프라 승부수…글로벌 시장 공략 [경제일보] 네이버가 엔비디아와 손잡고 글로벌 AI 인프라 사업 확대에 나선다. 자체 초거대 AI 모델과 데이터센터 운영 경험을 바탕으로 AI 서비스 기업을 넘어 AI 인프라 사업자로 영역을 확대하려는 행보로 풀이된다. 8일 네이버는 엔비디아와 기가와트(GW)급 AI 팩토리 구축을 위한 협력을 추진한다고 밝혔다. 양사는 AI 인프라 구축부터 글로벌 사업 확대, 차세대 AI 기술 협력까지 폭넓은 분야에서 협력할 계획이다. 이번 협력은 이해진 네이버 이사회 의장과 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 회동을 계기로 구체화된 것으로 알려졌다. 양사는 글로벌 AI 인프라 시장 확대와 관련한 로드맵을 논의하고 해외 시장 진출을 위해 협력한다. 양사가 추진하는 핵심 사업은 대규모 AI 팩토리 구축이다. AI 팩토리는 대규모 GPU와 네트워크, 소프트웨어를 기반으로 AI 학습과 추론 서비스를 제공하는 차세대 데이터센터 개념이다. 네이버는 오는 2027년 55MW 규모의 AI 인프라 가동을 시작으로 같은 해 100MW, 2028년 200MW 수준까지 단계적으로 확장하는 방안을 추진한다. 이를 기반으로 향후 글로벌 시장을 겨냥한 대규모 AI 인프라 사업을 확대한다는 구상이다. 이번 협력을 시작으로 네이버는 AI 모델 개발과 서비스 제공을 넘어 AI 인프라 사업으로 영역을 넓힐 것으로 분석된다. 최근 AI 산업 경쟁력이 반도체와 모델뿐 아니라 대규모 컴퓨팅 자원 확보 여부에 의해 결정되면서 데이터센터와 GPU 인프라의 중요성이 커지고 있기 때문이다. 네이버는 국내 최대 규모로 평가받는 하이퍼스케일 데이터센터인 '각 세종'을 운영하고 있으며 초거대 AI 모델 '하이퍼클로바X' 개발과 서비스 경험도 보유하고 있다. 대규모 GPU 클러스터 구축·운영 경험 역시 이번 사업의 기반이 될 것으로 전망된다. 기술 협력도 확대된다. 네이버의 데이터센터 운영 역량과 엔비디아의 AI 인프라 플랫폼 'DSX'를 결합해 데이터센터 효율성과 운영 경쟁력을 높인다는 계획이다. DSX는 GPU와 네트워크, 소프트웨어, 운영 기술을 통합한 AI 인프라 플랫폼이다. 양사는 공간 인텔리전스 분야에서도 협력을 추진한다. 엔비디아의 월드 파운데이션 모델 '코스모스'와 네이버가 보유한 공간 모델링 기술 및 거리뷰 데이터를 결합해 가상 공간을 구축하는 방안이 논의되고 있다. 네이버는 이를 통해 실제 도시 환경을 반영한 디지털 공간 모델 개발이 가능할 것이라고 설명했다. 최근 네이버가 엔비디아 주도의 '네모트론' 생태계에 합류한 점도 주목된다. 네이버는 자체 데이터와 AI 학습 노하우를 활용해 하이퍼클로바X 성능을 고도화하고 글로벌 시장 경쟁력을 높인다는 계획이다. 이해진 네이버 이사회 의장은 "이번 동맹을 통해 전 세계 각 지역과 국가가 독자적인 소버린 AI 역량을 구축할 수 있는 구체적인 대안을 제시할 수 있게 되어 매우 고무적이다"며 "네이버가 보유한 기술 인프라 경쟁력이 글로벌 시장으로 한 단계 도약할 수 있는 계기를 마련했다는 점에서 이번 협력에 큰 의미가 있다"고 말했다.
2026-06-08 08:36:02
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