2026.07.13 월요일
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칩 공급 넘어 AI 생태계로…SK하이닉스, '반도체+투자' 투트랙 전략 본격화 [경제일보] SK그룹이 반도체 생산능력 확대와 AI 투자 플랫폼 구축을 양축으로 AI 사업 영역 확장에 속도를 내고 있다. SK하이닉스가 미국 나스닥 상장을 통해 확보한 대규모 자금을 메모리 생산시설 확충에 투입하는 한편 그룹 차원에서는 AI 데이터센터와 관련 기술, 스타트업 투자까지 검토하며 AI 밸류체인 전반으로 보폭을 넓히는 모습이다. 13일 업계에 따르면 최태원 SK그룹 회장은 지난 10일(현지시간) 미국 뉴욕에서 열린 SK하이닉스 미국 주식예탁증서(ADR) 나스닥 상장 기념행사 이후 가진 기자간담회에서 "AI 투자회사가 좋은 수단이 될 수 있다"며 "우리가 원하는 기술을 확보할 수 있도록 옵션에 대한 투자를 계속해야 한다"고 밝혔다. 이어 "미국 기반 연구개발(R&D)에 대한 투자도 늘릴 생각"이라며 AI 데이터센터와 관련 기술, 스타트업, 합작투자(JV) 등 다양한 형태의 AI 투자 가능성을 시사했다. 이번 발언은 SK하이닉스의 메모리 생산 확대 전략과 별개로 그룹 차원의 AI 투자 전략을 구체화했다는 점에서 주목된다. 앞서 SK하이닉스는 ADR 상장을 통해 약 265억 달러(약 40조원)를 조달했다. 회사는 확보한 자금을 국내 반도체 생산시설과 첨단 패키징 공장, 장비 투자 등에 활용할 계획이다. 최 회장 역시 같은 자리에서 "고객사를 만날 때마다 칩을 얼마나 더 생산할 수 있느냐가 기본 질문"이라며 "공급을 빨리 늘리지 않으면 시장이 위축될 수 있다"고 말하며 메모리 생산능력 확대 필요성을 강조했다. 다만 최 회장은 생산시설 투자와 AI 투자를 별개의 축으로 설명했다. 이는 AI 반도체 수요 증가에 대응하기 위해 생산능력을 확대하는 동시에 미래 AI 시장에서 새로운 성장동력을 확보하기 위한 전략으로 풀이된다. 업계에서는 AI 산업이 고성능 반도체뿐 아니라 데이터센터, AI 모델, 전력 인프라, 소프트웨어 등으로 빠르게 확장되면서 반도체 기업 역시 공급망 전반으로 사업 영역을 넓히는 움직임이 나타나고 있다고 보고 있다. 실제로 최근 글로벌 메모리 기업들은 생산시설 증설과 함께 AI 관련 투자 확대에 나서고 있다. 미국 마이크론은 미국 내 대규모 메모리 생산시설 투자 계획을 확대했고 엔비디아 역시 AI 인프라 기업과 데이터센터 생태계 구축에 적극적으로 투자하고 있다. 시장에서는 SK 역시 메모리 제조 경쟁력을 유지하는 동시에 AI 기술과 데이터센터 등 연관 분야에 대한 전략적 투자를 통해 중장기 성장 기반을 강화하려는 것으로 보고 있다. SK하이닉스 관계자는 "생산시설 투자는 급증하는 AI 메모리 수요에 대응하기 위한 것이며 그룹 차원의 AI 분야 투자는 AI 데이터센터(AIDC)와 피지컬 AI 등 미래 AI 비즈니스를 주도하기 위한 것"이라고 설명했다. AI 데이터센터와 피지컬 AI 등 AI 생태계가 확대될수록 초고용량 메모리 수요도 함께 늘어날 것으로 예상되는 만큼 그룹 차원의 AI 투자 확대가 향후 SK하이닉스의 AI 메모리 사업과의 연계성을 더욱 높일 것으로 전망된다.2026-07-13 18:04:10
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李대통령 "AI 반도체 호황 추가 세수, 미래 투자로…3대 메가 프로젝트 속도" [경제일보] 이재명 대통령이 인공지능(AI) 반도체 호황으로 발생할 대규모 추가 세수를 미래 성장동력 확보를 위한 전략적 투자 재원으로 활용하겠다는 방침을 밝혔다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 축으로 한 '3대 메가 프로젝트'를 국가 성장 전략의 핵심으로 삼고 관련 인프라 투자에도 속도를 내겠다는 구상이다. 이 대통령은 13일 청와대에서 열린 국가재정전략회의 모두발언에서 "AI 혁명이 촉발한 반도체 대호황에 힘입어 전례 없는 추가 세수가 발생할 것으로 예상된다"며 "이 재원을 미래 대응을 위한 전략적 투자에 활용하겠다"고 말했다. 이를 위해 정부는 '미래대응기금'을 신설해 미래 산업과 청년, 지방, 교육 등 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 분야에 집중 투자할 계획이다. 이 대통령은 "이번 추가 세수는 전 세계 AI 패권 경쟁이 결정되는 골든타임에 활용해야 할 소중한 재원"이라며 "경제 성장 잠재력을 높이고 성장의 과실을 국민과 함께 나누기 위해서는 과감하고 지속적인 투자를 뒷받침할 전략적 투자 플랫폼이 필요하다"고 강조했다. 이어 두 번째 재정 운용 원칙으로 정부가 추진 중인 '3대 메가 프로젝트'를 제시했다. 이 대통령은 "반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터에 대한 투자가 기업 일정에 맞춰 차질 없이 진행될 수 있도록 정부 역량을 총동원하겠다"며 "전력과 용수 공급은 물론 교통·물류 인프라와 주거·교육·의료·문화 등 정주 여건까지 함께 구축해 새로운 국가 성장 거점을 조성하겠다"고 밝혔다. 정부는 앞서 반도체와 AI 산업을 중심으로 대규모 민간 투자를 지원하는 '3대 메가 프로젝트'를 발표하고 서남권 반도체 클러스터와 AI 데이터센터 구축 등을 추진하고 있다. 이 대통령은 마지막 원칙으로 '모두의 성장'을 제시하며 성장의 성과가 특정 계층에 집중되지 않도록 하겠다고 강조했다. 그는 "청년들에게는 일자리와 주거, 자산 형성을 아우르는 생애주기별 지원 체계를 마련하고 AI 시대 확대될 비정형 노동자들도 보호할 수 있도록 사회안전망을 강화하겠다"며 "국민 모두가 AI 기술 발전의 혜택을 누릴 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다. 그러면서 "오늘 논의하는 재정 방향이 앞으로 대한민국의 20~30년을 결정하게 될 것"이라며 "모든 부처가 대한민국의 최고재무책임자(CFO)라는 책임감을 갖고 미래를 준비해 달라"고 당부했다.2026-07-13 16:27:02
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팀네이버, AI 취약점 찾는 기술로 ICML 상위 2.2%…'서울 월드모델'도 공개 [경제일보] 네이버가 인공지능(AI) 모델을 공격자의 시각에서 검증하는 레드티밍 기술로 세계 3대 AI 학회에서 상위권 평가를 받았다. 여러 AI의 협업 순서를 자동 설계하는 기술부터 서울을 가상공간에 재현한 월드모델까지 공개하며 검색을 넘어 피지컬 AI로 연구 범위를 넓혔다. 팀네이버는 지난 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 국제머신러닝학회 ‘ICML 2026’에 참가해 논문 6편과 실서비스 적용 사례를 발표했다고 13일 밝혔다. ICML은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제표현학습학회(ICLR)와 함께 세계 3대 AI·머신러닝 학회로 꼽힌다. 올해 처음 한국에서 개최됐다. ◆ AI가 위험한 답을 하도록 공격…배포 전 취약점 찾는다 가장 높은 평가를 받은 연구는 ‘스테이블 지플로우넷’이다. 대형언어모델(LLM)이 유해하거나 위험한 답변을 내놓도록 유도하는 공격 문장을 자동으로 생성해 취약점을 찾는 레드티밍 기술이다. 네이버에 따르면 해당 논문은 전체 채택 논문 중 상위 약 2.2%에 해당하는 ‘스포트라이트’에 선정됐다. 기존 생성흐름네트워크(GFlowNet) 기반 레드티밍은 학습이 불안정하거나 비슷한 공격 패턴만 반복하는 ‘모드 붕괴’ 문제가 있었다. 연구팀은 공격 문장끼리의 비교 학습과 불안정한 평가값을 걸러내는 방식을 적용해 공격 성공률과 다양성을 함께 높였다. 이 기술은 AI 서비스 출시 전 정상적인 성능만 시험하는 대신 악의적인 이용자가 안전장치를 우회하는 상황까지 점검하는 데 활용할 수 있다. 다만 실험에서 높은 공격 성능을 보였다는 사실이 모든 실제 서비스의 취약점을 찾아낼 수 있다는 의미는 아니다. 모델과 운영 환경에 따른 추가 검증이 필요하다. AI 모델의 개발·운영 비용을 줄이기 위한 연구도 발표됐다. ‘시머지’는 서로 다른 업무에 특화된 모델을 하나로 합칠 때 전체 구조를 다시 학습하지 않고 단일 레이어만 조정하는 병합 기술이다. 연구진은 비전과 자연어처리 벤치마크에서 기존 모델 병합 방식보다 경쟁력 있는 성능을 확인했다고 설명했다. ‘플로우봇’은 여러 AI 에이전트가 문제를 해결할 때 필요한 작업 순서를 자동으로 탐색한다. 사람이 도구 호출 순서와 업무 흐름을 일일이 설계하는 부담을 줄여 에이전트 개발 속도와 운영 효율을 높이는 기술이다. 수백∼수천개 데이터셋을 특성별로 나눠 학습한 뒤 한 차례 병합하는 연구도 공개됐다. 성격이 다른 데이터를 한꺼번에 학습할 때 발생하는 성능 충돌을 줄이면서 LLM 후공정 비용을 낮추는 데 초점을 맞췄다. ◆ 서울을 로봇 훈련장으로…피지컬 AI 연결 현실 공간을 이해하는 연구도 주요 축이었다. 네이버는 흔들리거나 초점이 흐린 단일 카메라 영상에서 물체의 이동 궤적과 형태를 분리해 움직이는 3차원 장면을 복원하는 기술을 발표했다. 자율주행과 로봇이 동적인 환경을 파악하는 데 활용할 수 있다. 네이버·네이버랩스와 KAIST, 서울대가 공동 개발한 ‘서울 월드모델’도 소개했다. 서울 전역의 공간 데이터를 가상 환경으로 구현해 로봇이 실제 도시에 투입되기 전 이동 경로와 행동을 반복 학습하도록 하는 플랫폼이다. 팀네이버가 이번 학회에서 강조한 것은 개별 논문 수보다 연구의 연결 구조다. AI 모델을 개발한 뒤 안전성을 검증하고 여러 모델과 에이전트를 효율적으로 운영한 다음 로봇이 움직이는 현실 공간까지 적용하겠다는 것이다. 향후 연구 성과가 검색과 지도, 쇼핑, 로봇 등 실제 서비스의 성능과 비용 개선으로 이어지는지가 ‘AI 풀스택’ 전략을 평가할 기준이 될 전망이다.2026-07-13 11:51:59
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![[800조 전쟁] 산단 10년을 5년으로…기업형 첨단도시, 결국 사람이 답이다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/10/20260710143443343652.jpg)
산단 10년을 5년으로…기업형 첨단도시, 결국 '사람'이 답이다 [경제일보] 정부가 '산단 조성 10년' 시대를 끝내겠다고 선언했다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 대한민국 미래 산업의 3대 축으로 육성하기 위해 기업이 원하는 부지를 신속하게 공급하고 공장과 연구시설이 집적된 첨단산업 거점을 조성하겠다는 구상이다. 그러나 산업계에서는 이번 프로젝트의 성패가 인허가 기간 단축보다 우수 인재의 정착과 지속 가능한 산업 생태계 구축 여부에 달려 있다는 분석이 나온다. 반도체와 AI 산업은 공장만 세운다고 경쟁력이 확보되는 산업이 아니다. 세계적인 연구개발(R&D) 인력과 협력기업, 대학, 병원, 교육·문화시설이 유기적으로 연결돼야 지속적인 투자와 기술 혁신이 가능하다. 첨단산업 경쟁의 무게중심이 생산시설 확충에서 인재와 산업 생태계를 갖춘 도시 조성으로 옮겨가고 있다는 분석이 나오는 이유다. 이재명 대통령은 지난달 29일 청와대에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 제시하며 기업형 첨단도시 조성을 핵심 정책으로 내세웠다. 정부는 산단 기획부터 공장 가동까지 통상 10년 이상 걸리던 절차를 5년 이하로 단축하고 기업과 인재가 함께 모이는 새로운 산업도시를 조성하겠다는 목표를 제시했다. 산단에서 첨단도시로…정부가 바꾸려는 산업 지도 이번 구상의 핵심은 산업단지를 단순한 생산기지가 아닌 생활권과 결합한 첨단도시로 조성하겠다는 데 있다. 정부는 기업 맞춤형 입지 공급과 함께 주거·교육·문화·의료 시설을 확충하고 정주지까지 30분, 공항과 항만 등 물류 거점까지 1시간 이내 이동할 수 있는 교통망 구축을 추진하기로 했다. 지역 거점 국립대와 연계한 인재 양성 체계도 함께 마련한다는 계획이다. 정부가 이처럼 '도시'를 강조하는 이유는 첨단산업 경쟁력을 좌우하는 요소가 달라졌기 때문이다. 과거 제조업 시대에는 공장을 빠르게 건설하고 생산능력을 확대하는 것이 경쟁력의 핵심이었다. 그러나 AI 시대에는 반도체 공장과 데이터센터, 피지컬 AI 생산시설이 하나의 산업 생태계로 연결되고 이를 운영할 고급 인력이 지속적으로 유입돼야 경쟁력을 유지할 수 있다. 실제 반도체 기업들의 투자 판단 기준도 달라지고 있다. 단순한 부지 확보를 넘어 엔지니어가 장기간 근무할 수 있는 주거 환경과 교육 여건, 의료 서비스, 교통 접근성, 협력사와 연구기관이 밀집한 연구개발 기반 등이 종합적으로 고려된다. 최첨단 공장을 구축하더라도 우수 인력을 안정적으로 확보하지 못하면 생산성과 연구개발 역량을 유지하기 어렵기 때문이다. 결국 투자 경쟁력은 공장 자체보다 우수 인력이 장기간 머물 수 있는 정주 여건에서 갈린다는 것이 산업계의 공통된 시각이다. TSMC·인텔이 보여준 교훈…공장만으로는 생태계 못 만들어 이 같은 변화는 해외 주요 반도체 클러스터에서도 확인된다. 대표적인 사례가 미국 애리조나다. 세계 최대 파운드리 기업 TSMC는 미국 정부의 반도체 육성 정책에 맞춰 대규모 생산시설을 건설하고 있지만 초기에는 반도체 설비를 설치할 숙련 기술인력 부족으로 공장 가동 일정이 연기됐다. 현지 인력 확보에 어려움을 겪으면서 대만 엔지니어를 파견해 교육을 병행하는 등 인력 문제가 사업 추진의 핵심 변수로 떠올랐다. 대규모 투자만으로 첨단산업 생태계가 완성되지 않는다는 점을 보여준 대표 사례로 평가된다. 인텔 역시 미국 오하이오주에 대규모 반도체 생산단지를 조성하며 '실리콘 하트랜드(Silicon Heartland)' 구축에 나섰지만 시장 환경 변화와 투자 일정 조정, 기반시설 조성 등의 영향으로 당초 계획보다 공장 완공 시점이 늦춰졌다. 업계에서는 대규모 첨단산업 클러스터는 생산시설 건설만으로 완성되는 것이 아니라 인재 확보와 협력기업 유치, 도시 기반시설 확충이 함께 이뤄져야 지속 가능한 경쟁력을 확보할 수 있다는 점을 보여준 사례로 보고 있다. 국내 상황도 크게 다르지 않다. 삼성전자 용인 반도체 클러스터와 평택캠퍼스는 세계 최대 규모의 생산거점으로 성장하고 있지만 상당수 연구개발 인력은 용인과 분당, 수지, 동탄 등 수도권 생활권을 기반으로 근무하고 있다. 연구개발 인력과 협력기업, 대학, 교통망이 이미 집적돼 있다는 점이 수도권 반도체 클러스터의 경쟁력을 뒷받침하는 요소로 꼽힌다. '빠른 산단'보다 '머물고 싶은 도시'가 경쟁력 반면 앞으로 조성될 서남권 반도체 클러스터와 AI 데이터센터, 피지컬 AI 거점은 생산시설과 함께 새로운 생활권을 구축해야 하는 과제를 안고 있다. 산업계에서는 우수 인력이 장기간 정착하려면 주거·교육·의료·문화 등 생활 인프라가 함께 구축돼야 한다고 보고 있다. 이런 점에서 정부가 이번 메가 프로젝트에서 기업형 첨단도시를 별도 축으로 제시한 것은 기존 산업단지 정책과 결이 다르다는 평가가 나온다. 과거 국가산업단지나 혁신도시 정책이 생산시설 공급이나 공공기관 이전에 초점을 맞췄다면 이번에는 산업과 주거, 연구개발, 교육, 교통을 하나의 생태계로 연결하는 데 방점을 찍고 있기 때문이다. 기업과 대학, 연구기관, 협력사가 유기적으로 연결되는 혁신 거점을 구축하겠다는 것이 정책의 핵심이다. 다만 정부 구상이 현실화되기 위해서는 정주 여건뿐 아니라 산업 기반시설 확보라는 과제도 해결해야 한다. 기업들이 요구하는 수준의 전력망과 용수 확보, 환경영향평가, 주민 수용성, 교통 인프라 구축 등이 계획대로 이뤄질지가 사업 추진 속도를 좌우할 것으로 보인다. 지역 거점 대학이 반도체와 AI 산업이 요구하는 고급 인력을 안정적으로 공급할 수 있을지도 기업형 첨단도시의 경쟁력을 결정하는 핵심 변수다. 산업계에서는 이번 정책이 단순히 산단 조성 기간을 절반으로 줄이는 데 그쳐서는 안 된다고 입을 모은다. 기업이 원하는 것은 빠른 인허가가 아니라 연구개발과 생산, 생활이 유기적으로 연결되는 지속 가능한 산업 생태계라는 것이다. 결국 정부가 제시한 '산단 10년에서 5년'이라는 목표의 진짜 의미는 공장을 더 빨리 짓는 데 있지 않다. AI 시대 국가 경쟁력은 생산시설의 규모보다 우수 인재와 기업이 지속적으로 모여 혁신을 이어갈 수 있는 기반을 얼마나 갖추느냐에 달려 있다. 기업형 첨단도시 역시 '빠른 산단'이 아니라 기업과 인재가 머물고 성장하는 혁신 거점으로 자리 잡을 때 비로소 800조원 규모 메가 프로젝트를 뒷받침하는 지속 가능한 성장 기반이 될 수 있을 것으로 보인다. 업계 관계자는 "반도체 산업은 결국 사람이 모여야 하는 산업인 만큼 주거·교육·의료·문화 등 정주 여건이 전력과 용수 못지않게 중요한 투자 요소"라며 "협력사와 소부장 기업이 함께 집적되고 지역 대학과 연계한 인재 양성 체계가 구축돼야 지속 가능한 반도체 생태계를 만들 수 있다"고 말했다.2026-07-10 17:17:57
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딥엑스, 에브넷과 APAC 공략...AI 반도체 생태계 확대 [경제일보] 인공지능(AI) 반도체 경쟁이 칩 성능을 넘어 개발자와 소프트웨어(SW), 유통망을 아우르는 생태계 경쟁으로 확대되고 있다. 글로벌 AI 반도체 기업들이 기술 검증(PoC)부터 양산과 공급망까지 연결하는 사업 모델 구축에 속도를 내는 가운데 딥엑스도 아시아·태평양(APAC) 시장 공략을 본격화하며 글로벌 확장에 나섰다. 10일 딥엑스는 글로벌 전자부품 유통기업 에브넷과 APAC 지역 협력 체계를 구축했다고 밝혔다. 지난해 에브넷 유럽과 체결한 마스터 유통 계약을 기반으로 에브넷 아시아와 APAC 지역 법인까지 협력을 확대하면서 아시아·태평양 15개국에서 현지 유통망과 고객 네트워크를 활용할 수 있는 기반을 마련한 것으로 평가된다. 딥엑스는 이를 통해 스마트팩토리와 로봇, 지능형 카메라, 스마트시티, 산업용 보안·관제, 엣지 AI 장비 등 피지컬 AI 수요가 빠르게 증가하는 시장을 적극 공략할 계획이다. AI를 클라우드가 아닌 기기에서 직접 구동하는 엣지 AI 시장이 확대되면서 저전력 AI 반도체와 이를 지원하는 개발 생태계의 중요성도 함께 커지고 있다. 특히 딥엑스와 에브넷 유럽은 앞서 글로벌 전시회 등을 통해 고객 발굴과 기술 검증을 공동으로 진행해 왔으며, 현재 유럽에서는 25개 기업을 대상으로 딥엑스 신경망처리장치(NPU) 기반 기술 검증과 응용 소프트웨어 개발을 진행하고 있다. 에브넷 유럽에 따르면 올해 2분기 기준 딥엑스 관련 신규 비즈니스 프로젝트는 124건, 잠재 사업 규모는 약 1846만유로(약 316억원)로 집계됐다. KS 림 에브넷 아시아 공급망 관리 부사장은 "딥엑스의 차별화된 AI 반도체 기술력에 에브넷의 고객 네트워크와 기술 자산, 공급망 역량을 결합해 아시아·태평양 지역 고객들이 엣지 AI 솔루션을 검증하고 도입해 실제 현장에 구축하기까지의 전 과정을 앞당길 수 있도록 적극 지원하겠다"고 강조했다. 딥엑스는 해당 고객 발굴과 기술 검증, 응용 개발, 양산 공급으로 이어지는 사업 구조를 APAC 시장에도 적용할 방침이다. 이달 싱가포르와 베트남에서 열리는 에브넷의 기술 행사에 참여해 현지 개발자와 기업 고객을 대상으로 기술 세미나를 진행하는 등 시장 접점을 확대할 계획이다. 또한 딥엑스는 현재 에브넷을 비롯해 WPG, 마크니카, 시리얼, 디지털 차이나, 디지키 등 20여 개 글로벌 유통 파트너와 협력하며 북미와 유럽, 일본, 중화권, 동남아 시장으로 공급망을 확대하고 있다. 최근 일본 기술 유통기업 고시다텍과 전략적 파트너십을 체결하는 등 지역별 시장 공략도 강화하고 있다. 개발자 생태계 확대도 병행하고 있다. 라즈베리 파이 기반 개발 환경을 지원하는 동시에 'Ultralytics YOLO'와 'PaddlePaddle' 등 AI 모델 생태계와 연계를 확대하고 있다. 산업용 컴퓨터 기업 AAEON 등과 협력해 딥엑스 NPU를 적용한 엣지 AI 솔루션 개발도 추진하며 기술 검증부터 실제 제품 양산까지 이어지는 생태계 구축에 나서고 있다. 딥엑스는 향후 글로벌 유통망과 개발자 생태계, AI 소프트웨어, 산업용 하드웨어를 유기적으로 연결해 고객이 초기 개발부터 기술 검증, 제품 설계, 양산까지 전 과정을 지원받을 수 있는 피지컬 AI 플랫폼을 구축한다는 계획이다. 이를 통해 글로벌 엣지 AI 시장에서 경쟁력을 높이고 산업 현장의 AI 전환을 가속화한다는 구상이다. 김녹원 딥엑스 대표이사는 "피지컬 AI 시장에서는 반도체 성능뿐 아니라 고객이 실제 제품에 적용하고 양산할 수 있도록 지원하는 소프트웨어와 응용 개발, 기술 지원, 글로벌 공급망이 함께 갖춰져야 한다"며 "에브넷과의 APAC 협력을 통해 유럽에서 축적해 온 고객 발굴과 기술 검증 경험을 아시아 시장에 적용하고, 실제 제품 적용과 양산으로 이어지는 성과를 만들어 나가겠다"고 말했다.2026-07-10 16:28:12
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'로봇만 사면 끝?' SK AX, 공장 운영체계까지 바꾸는 '제조 RX' 띄운다 [경제일보] 제조업의 로봇 전환이 단순 장비 도입을 넘어 공장 운영체계 재설계 경쟁으로 옮겨가고 있다. SK AX가 로봇 도입 전 검증부터 현장 자율 제어, 공장 전체 통합 관제까지 묶은 제조 RX 사업을 본격화한다. SK AX는 제조 기업의 로봇 기반 운영 혁신을 지원하는 ‘제조 RX 풀스택 서비스’를 추진한다고 9일 밝혔다. RX는 Robot Transformation의 약자로 생산 현장에 로봇을 들이는 수준을 넘어 로봇과 설비, 생산관리시스템, 현장 데이터를 하나의 운영체계로 연결하는 것이 핵심이다. SK AX 관계자는 “디지털 트윈과 피지컬 AI 기술을 융합해 로봇 도입 과정의 잠재 리스크를 사전에 검증하고 현장 자율 제어와 공장 전체 통합 운영까지 단계별로 지원한다”며 “로봇과 생산관리시스템(MES), 설비 데이터가 실시간으로 연결되면 공장 전체가 유기적으로 움직이는 자율형 제조 환경 구현이 가능해진다”고 설명했다. 제조 현장에서 로봇 도입 수요는 커지고 있지만 실제 성과를 내기는 쉽지 않다. 설비 간 간섭, 물류 병목, 작업자 동선 충돌, 충전 대기, 돌발 장애물 등 변수가 많기 때문이다. 특히 반도체처럼 물류 흐름이 복잡하거나 조선처럼 작업 환경이 수시로 바뀌는 현장에서는 기존 규칙 기반 자동화만으로 안정적인 운영을 구현하는 데 한계가 있다. SK AX는 이 문제를 디지털 트윈과 피지컬 AI, 이기종 로봇 통합 관제로 풀겠다는 구상이다. 디지털 트윈 단계에서는 △실제 공장의 도면 △설비 배치 △작업자 동선 △자재 흐름 △공정조건에 따른 실시간 품질 변화 등을 가상 공간에 구현한다. 로봇을 현장에 투입하기 전 수천 건의 주행·작업 시나리오를 반복 검증해 품질 제어 변수와 병목 구간, 충돌 가능성, 충전 스케줄링 등을 미리 확인하는 방식이다. 현장 투입 이후에는 VLA 모델 기반 피지컬 AI를 적용한다. VLA는 시각으로 보고 언어적으로 이해하고 행동을 수행하는 AI 모델이다. 정해진 동작만 반복하는 기존 로봇과 달리 장애물이나 작업 환경 변화를 인식해 작업 방식을 조정할 수 있다. 마지막 단계는 공장 전체 통합 운영이다. 미래 제조 현장에서는 자율주행로봇, 협동로봇, 휴머노이드 등 서로 다른 제조사와 운영체계를 가진 로봇이 함께 움직여야 한다. SK AX는 이기종 로봇 통합 관제 시스템을 통해 다양한 로봇을 하나의 체계로 묶고 MES 등 생산 시스템과 연계해 작업 지시와 경로, 공정 흐름을 조정한다. 현재 제조 RX는 실증·개념검증(PoC) 단계에 있다. SK AX는 반도체 산업에서 현장 데이터 축적과 함께 디지털 트윈, 로봇 통합 관제 관련 모델을 검증하고 있으며 이를 조선 산업으로도 확대하고 있다. 고객사가 실제 도입을 원할 경우 검증된 모델을 기반으로 언제든 상용서비스 전환이 가능하다. 김광수 SK AX 제조서비스부문장은 “제조업의 로봇 전환은 단순한 하드웨어 구매가 아니라 로봇이 생산 현장에서 안정적으로 운영되고 공장 전체와 연결되도록 만드는 운영 역량이 핵심”이라고 말했다.2026-07-09 10:16:50
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카카오벤처스, 스펙트라인텔에 시드 투자…'물질 식별 AI 센서' 키운다 [경제일보] 카카오벤처스가 초소형 이미징 초분광기 기술을 개발하는 딥테크 스타트업 스펙트라인텔에 시드 투자를 단행했다. 생성형 인공지능(AI)을 넘어 로봇과 드론, 자율주행 등 '피지컬 AI' 시대가 본격화되면서 물체를 보다 정밀하게 식별할 수 있는 차세대 센서 기술의 성장 가능성에 주목한 투자로 풀이된다. 9일 스펙트라인텔은 최근 카카오벤처스로부터 시드 투자를 유치했다고 밝혔다. 스펙트라인텔은 초소형 이미징 초분광기 하드웨어와 산업별 분광 데이터베이스(DB), 분석 소프트웨어를 통합 제공하는 딥테크 스타트업이다. 기존 카메라가 형태와 색상, 열화상 정보를 중심으로 대상을 인식했다면, 초분광 기술은 수십~수백 개의 파장 정보를 함께 분석해 물질의 종류와 상태까지 판별할 수 있는 것이 특징이다. 초분광 이미징은 하나의 이미지에 다양한 파장 정보를 담아 각 픽셀의 스펙트럼을 분석하는 기술이다. 이를 활용하면 유해물질 유출이나 연소 화염, 폐기물, 구조물 열화, 위장체 등 육안이나 일반 영상으로는 식별하기 어려운 대상도 원거리에서 비접촉 방식으로 탐지할 수 있다고 알려졌다. IT 업계에서는 AI가 실제 환경을 인식하고 판단하는 피지컬 AI 시대로 진화하면서 카메라와 라이다(LiDAR)를 넘어 물질 자체를 식별할 수 있는 초분광 센서 수요도 확대될 것으로 전망하고 있다. 특히 방산과 우주, 산업 안전, 환경 감시, 스마트 농업 등 다양한 분야에서 활용 가능성이 커지고 있다. 이에 스펙트라인텔은 첫 제품으로 일반 천문 장비에 장착할 수 있는 초분광 어댑터 'ASTRO-HSI'를 개발하고 있다. 기존 망원경에 연결해 천체의 파장별 이미지와 픽셀 단위 스펙트럼 데이터를 획득할 수 있도록 설계됐다. 특히 스펙트라인텔은 천문 장비 시장에서 실제 사용자 데이터를 확보한 뒤 산업 및 방산용 초분광 플랫폼으로 사업을 확대한다는 계획이다. 김영무 카카오벤처스 심사역은 "스펙트라인텔은 초분광 기반의 초장거리 관측·분석 기술로 방산과 우주 시장을 혁신하고자 하는 팀으로, 자체 설계한 디바이스를 통해 초소형화와 초경량화를 동시에 구현했다"며 "기술적 한계를 뛰어넘은 천체 관측 디바이스를 시작으로 산업용 경보기, 전술 관측 드론, 능동형 기만체 식별장치 등 방산 시장과 심우주 연구 시장까지 확장해 나갈 것으로 기대한다"고 설명했다. 이번 투자금을 기반으로 회사는 초소형 이미징 초분광기 시제품을 고도화하고 연구개발(R&D) 인력 확보에도 속도를 낼 예정이다. 향후 미사일과 발사체 식별을 비롯해 산업 비파괴 검사, 환경 유해물질 감시, 식품·농업 이물질 검사 등으로 적용 분야를 넓힌다는 구상이다. 스펙트라인텔은 한국과학기술원(KAIST) 물리학과에 재학 중인 유동호 대표가 창업했다. 유 대표는 고등학생 시절부터 원격 분광 기술을 활용한 발사체와 우주물체 식별 연구를 수행했으며, 미국 항공우주국(NASA) 주관 '스페이스 앱스 챌린지' 글로벌 파이널리스트에 선정된 바 있다. 창업 전에는 기초과학연구원(IBS) 행성대기그룹에서 금성 대기 연구를 수행하며 분광 데이터 분석 기술을 고도화한 것으로 알려졌다. 유동호 스펙트라인텔 대표는 "현재의 카메라와 감시 시스템은 빠르고 선명해졌지만, 여전히 대상이 무엇인지 식별하는 데 필요한 정보는 부족하다"며 "스펙트라인텔은 시간, 공간, 파장을 함께 보는 4차원 감시 기술을 통해 환경, 산업, 국방, 우주 분야에서 물질을 정확히 식별하는 새로운 센서 플랫폼을 구축하고 미래 피지컬 AI의 핵심 센서 개발사로 이룩하겠다"고 말했다.2026-07-09 08:37:51
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소버린 AI, 국방으로 확장…팀네이버·KAI 방산 AI 동맹 [경제일보] 네이버가 추진해온 소버린 인공지능(AI) 전략이 공공과 기업을 넘어 방산 분야로 확대된다. 네이버클라우드가 국방부와 방산 기업들을 중심으로 AI 사업을 확대해온 데 이어 한국항공우주산업(KAI)과 손잡고 방산 특화 AI 파운데이션 모델과 미래 전투체계 개발에 나서면서 국방 AI 플랫폼 구축에 속도를 내는 모습이다. 7일 네이버와 네이버클라우드, KAI는 KAI 사천 본사에서 방산 특화 AI 모델과 피지컬 AI 기반 미래 전투체계 플랫폼 공동 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 협약식에는 최수연 네이버 대표와 김유원 네이버클라우드 대표, 김종출 KAI 대표이사 사장 등 주요 경영진이 참석했다. 이번 협력은 팀네이버의 AI 기술과 KAI의 항공우주·방산 시스템 통합 역량을 결합해 국내 독자 기술 기반의 방산 AI 생태계를 구축하는 것이 핵심이다. 양측은 방산 분야에 최적화된 파운데이션 모델을 공동 개발하고, 기술 개발부터 사업화까지 이어지는 협력 체계를 구축한다는 계획이다. 특히 팀네이버는 자사가 그동안 강조해온 소버린 AI 전략이 국방 분야까지 확대됐다는 점에서 의미가 크다고 설명했다. AI 기술이 국가 안보와 직결되는 핵심 인프라로 떠오르면서 외산 AI 의존도를 낮추고 국내 환경에 최적화된 AI 기술을 확보하려는 움직임이 본격화되고 있기 때문이다. 네이버는 최근 국방 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 지난해 국방 데이터 혁신 네트워크에서 국방 분야 클라우드 활용 방안과 뉴로클라우드 적용 가능성을 제시한 데 이어, 한화시스템과 'AI 기반 지능형 결심지원 시스템' 개발을 위한 업무협약을 체결하며 국방 AI 기술 개발을 추진해왔다. 국방부 역시 올해 AI 활용 확대를 위한 사업을 본격화하고 있다. 지난 3월 국방데이터센터의 '국방통합 AI 데이터센터' 실증 서버 구축 사업을 추진했으며, 4월에는 AI 응용 제품 신속 상용화 지원 사업의 국방 분야 과제를 공고하는 등 군 AI 인프라 구축과 AI 서비스 도입을 확대하고 있다. 네이버클라우드는 이달 열린 '소버린 AI 기반 국방 AI 전환(AX) 발전 전략 세미나'에서 텍스트와 음성, 영상, 지도 정보를 통합 이해하는 '하이퍼클로바X 옴니모달'을 공개하는 등 국방 특화 AI 기술도 고도화하고 있다. 또한 현장 엔지니어 조직(FDE)을 통해 국방 특화 버티컬 AI와 소버린 AI 기반 전력화 생태계 구축에도 나설 계획이다. 이번 협약을 통해 양측은 우선 방산 특화 AI 파운데이션 모델 공동 개발을 추진한다. 이를 기반으로 정부 주도의 국가 연구개발(R&D) 과제와 블록펀딩 사업에도 공동 참여해 차세대 방산 피지컬 AI 핵심 기술을 확보하고 후속 사업화까지 연계한다는 방침이다. 개발된 AI는 KAI가 추진 중인 차세대 공중전투체계(NACS)와 연계될 전망이다. 특히 네이버는 유·무인 전투기와 위성이 초연결되는 미래 전장 환경에서 무인기 플랫폼과 AI 파일럿, 피지컬 AI 기술 개발을 지원하는 기반 기술로 활용될 것으로 기대하고 있다. 또한 유·무인 복합체계(MUM-T) 등 미래 항공우주 플랫폼에도 AI를 내재화해 자율화 수준을 높이고, 방산·항공 분야 협력사들과의 AI 협력 체계도 확대해 국내 AI 생태계와 방산 경쟁력을 함께 강화한다는 전략이다. 김종출 KAI 대표이사 사장은 "글로벌 방산 AI 경쟁이 그 어느 때보다 치열해지고 있어 3사의 핵심역량을 결합하여 공동 대응이 필요하다"라며 "KAI의 항공·방산 전문성과 팀네이버의 AI·클라우드 기술력이 만나, 대한민국이 국방 AI 기술 주권을 확립하고, 피지컬 AI 기반 무인기 및 미래전투체계 분야에서 글로벌 경쟁력을 높여나갈 수 있을 것으로 확신한다"라고 말했다. 이번 협력은 네이버가 검색과 클라우드 중심 AI 기업을 넘어 국방 AI 플랫폼 기업으로 사업 영역을 확장하는 행보로도 풀이된다. 자체 AI 모델과 클라우드 인프라를 기반으로 국방 분야 특화 AI 플랫폼을 구축하고, 향후 미래 전투체계와 무인 플랫폼까지 적용 범위를 넓혀 AI 기반 방산 시장 공략을 본격화한다는 구상이다. 최수연 네이버 대표는 "국방 및 안보 분야에서의 기술 자립은 국가적 주권과 직결되는 만큼, 독자적인 소버린 AI 인프라를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다"며 "팀네이버의 고도화된 AI 역량과 KAI의 방산 인프라를 결합해 대한민국 국방 안보의 기술 주권을 공고히 하고, 미래 방산 산업의 새로운 글로벌 경쟁력을 창출할 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 말했다.2026-07-07 10:32:20
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![[800조 전쟁] 피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/06/20260706155409917338.png)
피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력 [경제일보] 세계 주요국이 휴머노이드 개발과 양산 경쟁에 속도를 내는 가운데 한국은 제조업을 기반으로 한 피지컬 AI 전략을 선택했다. 완성형 휴머노이드 시장에서 정면 승부를 벌이기보다 산업용 AI 로봇 확산과 핵심 부품, 데이터, 전문인력을 먼저 확보해 제조 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 현대자동차그룹과 HD현대로보틱스, LG전자 등 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품을 중심으로 사업 전략을 구체화하고 있다. 휴머노이드 개발 경쟁과는 다른 방향을 선택한 한국식 피지컬 AI 전략이 새로운 경쟁력으로 이어질 수 있을지 주목된다. ◆ 中은 양산 경쟁, 韓은 제조 혁신…피지컬 AI 전략 차별화 6일 산업통상자원부 등에 따르면 정부는 최근 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 피지컬 AI를 차세대 국가 성장동력으로 육성하기 위한 ‘3M 전략’을 발표했다. 제조업 AI 전환(M.AX), 핵심 요소기술 확보(Master), 양산 체계 구축(Mass Production)을 세 축으로 산업 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 정부는 산업 현장에 특화된 AI 로봇을 매년 1000대 이상 보급하고 자동차·조선·반도체 등 10대 업종 데이터팩토리를 구축할 계획이다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 한편 새만금을 로봇 파운드리와 부품 생산 거점으로 육성하는 방안도 추진한다. 정부가 제조업 중심 전략을 선택한 것은 글로벌 피지컬 AI 경쟁 구도가 빠르게 바뀌고 있기 때문이다. 미국은 테슬라의 ‘옵티머스’와 피규어AI 등을 앞세워 범용 휴머노이드 상용화를 추진하고 있고, 중국은 유니트리와 유비테크, 애지봇 등을 중심으로 양산 경쟁에 속도를 내고 있다. 중앙정부와 지방정부가 연구개발부터 실증, 생산시설 구축까지 전방위 지원에 나서면서 휴머노이드 산업 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 반면 한국은 생산량 경쟁보다 제조 혁신에 무게를 뒀다. 중국과 같은 규모의 양산 경쟁에 뛰어들기보다 자동차와 조선, 반도체, 전자 등 주력 제조업에 AI 로봇을 먼저 적용해 기술을 검증하고 산업 데이터를 축적하는 전략이다. 제조 공장은 반복 작업과 위험 공정, 품질 검사, 물류 자동화 등 피지컬 AI를 실제로 적용하고 성능을 고도화할 수 있는 환경을 갖추고 있어 상용화 가능성이 높은 분야로 평가받는다. 피지컬 AI는 생성형 AI와 달리 AI 모델만으로 경쟁력을 확보하기 어렵다. 액추에이터와 감속기, 센서, 로봇핸드 등 핵심 부품의 성능이 작업 정확도와 생산성을 좌우하고, 제조 현장에서 축적한 데이터는 AI의 판단과 제어 능력을 높이는 기반이 된다. 여기에 로봇 설계와 인공지능, 제조 공정을 함께 이해하는 융합형 인력이 뒷받침돼야 기술을 실제 산업에 안정적으로 적용할 수 있다. 앞으로의 경쟁은 개별 휴머노이드보다 핵심 부품과 제조 데이터, 산업 현장을 얼마나 먼저 확보하느냐에 따라 갈릴 가능성이 크다. 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품, 데이터 플랫폼을 중심으로 투자 전략을 구체화하며 피지컬 AI 주도권 확보에 나서고 있다. ◆ 공장 순찰부터 구동계 국산화까지…기업들 현장 검증 속도 현대자동차그룹은 제조 현장을 피지컬 AI 기술의 실증 공간으로 활용하고 있다. 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 ‘스팟’은 기아 오토랜드 광명에서 공장 안전 서비스 로봇으로 도입돼 설비 순찰과 안전 점검을 수행하고 있으며, 열화상 카메라와 3차원(3D) 라이다(LiDAR) 등을 활용해 설비 이상과 화재 위험 등을 실시간으로 확인한다. 현대차그룹 로보틱스랩이 개발한 자율주행 플랫폼 ‘모베드’도 공장 물류와 자재 운반 등 제조 현장 적용을 추진하고 있다. 현대차그룹은 제조 현장에서 검증한 로봇 운영 기술을 글로벌 생산거점으로 확대 적용하며 스마트팩토리 고도화에 속도를 낸다는 전략이다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇을 실제 제조 공정에 맞게 고도화하는 데 집중하고 있다. 회사는 지난해 산업은행과 사모펀드로부터 1800억원 규모의 투자를 유치하고 피지컬 AI 기반 기술 개발과 해외 시장 확대, 전문 인력 확보에 자금을 투입하기로 했다. 조선소 용접 자동화를 시작으로 가공과 조립, 검사, 물류 등 제조 공정 전반으로 적용 범위를 넓히며 산업용 로봇 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 스마트팩토리 운영 경험을 새로운 사업으로 확장하고 있다. 생산라인에서 축적한 설비·공정·품질 데이터를 기반으로 공정 최적화와 설비 이상 감지 기술을 고도화하고, 이를 외부 제조기업에 공급하는 스마트팩토리 솔루션 사업을 확대하고 있다. 스마트팩토리 운영 경험을 기반으로 제조 AI와 소프트웨어 역량을 강화하며 공장 운영 노하우를 기업 간 거래(B2B) 솔루션으로 확대하는 데 집중하고 있다. 부품 기업들의 움직임도 빨라지고 있다. 로보티즈는 로봇의 핵심 부품인 액추에이터와 로봇핸드 기술 경쟁력 강화에 집중하고 있다. 액추에이터는 모터와 감속기, 제어기가 결합된 부품으로 로봇의 힘과 속도, 정밀도를 결정하는 핵심 장치다. 자체 구동계 기술을 앞세워 휴머노이드와 산업용 로봇 시장을 동시에 공략하고, 글로벌 로봇 기업과 협력 범위도 확대하고 있다. 업계 관계자는 “피지컬 AI 경쟁은 범용 로봇 개발보다 산업별 맞춤형 솔루션 경쟁으로 전개될 가능성이 크다”며 “초기 시장에서 제조 현장을 중심으로 기술을 검증한 기업들이 산업별 확산 과정에서도 유리한 위치를 차지할 가능성이 크다”고 했다.2026-07-06 17:10:58
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딥엑스, 피지컬 AI 시장 공략 본격화…'피지컬 AI 엑스포'서 日 기업 협력 확대 [경제일보] 초저전력 온디바이스 인공지능(AI) 반도체 기업 딥엑스가 일본 피지컬 AI 시장 공략에 속도를 내고 있다. 일본 최대 피지컬 AI 전문 전시회에서 현지 기업들과 대규모 상용화 상담을 진행한 데 이어 일본 기술 유통기업과 전략적 파트너십까지 체결하며 일본 제조·로봇 시장을 겨냥한 공급망 구축에 나선 것으로 풀이된다. 6일 딥엑스는 최근 일본 도쿄 빅사이트에서 열린 '제1회 피지컬 AI 엑스포'에 참가해 일본 주요 제조·정보기술(IT)·산업 인프라 기업들과 자사 신경망처리장치(NPU)의 제품 적용 가능성과 후속 협력 방안을 논의했다고 밝혔다. 올해 일본에서 처음 열린 피지컬 AI 엑스포는 현실 세계에서 작동하는 AI와 로봇, 센서 기술 등을 선보이는 전문 전시회다. 행사 기간 하루 평균 3만명 이상의 관람객이 방문했으며, 일본 제조업과 산업 자동화 기업들을 중심으로 피지컬 AI 기술에 대한 관심이 집중된 것으로 평가된다. 딥엑스는 이번 전시회에서 초저전력 NPU와 엣지 AI 개발 환경, 산업용 레퍼런스 플랫폼을 비롯해 글로벌 고객사의 실제 양산 사례를 공개했다. 행사 기간 동안 약 1300건의 상담과 고객 문의가 이어졌으며, 일본 주요 IT·인쇄 기업과 글로벌 종합전기 기업, 통신·장비 및 첨단 소재 기업 관계자들이 제품 도입과 상용화 방안을 논의한 것으로 알려졌다. 특히 일부 기업은 기존 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 연산 구조를 저전력 NPU 기반으로 전환하는 방안에 관심을 보이며 후속 협의를 요청했다. 전시 기간 진행된 타운홀 세션에서는 천승희 딥엑스 미국법인장 겸 상무가 연사로 나서 딥엑스 NPU 기술과 글로벌 고객사의 제품 적용 사례를 소개했다. 딥엑스는 전시회에서 확인한 현지 수요를 실제 사업으로 연결하기 위해 일본 기술 유통기업 고시다테크와 전략적 파트너십도 체결했다. 양사는 일본 시장에서 엣지 AI 활용 확대를 위해 딥엑스 NPU 제품군의 현지 공급과 사업 확대를 공동 추진하기로 했다. 이번 협약에 따라 고시다테크는 일본 내 고객 네트워크를 기반으로 프로젝트 발굴과 제품 제안, 고객 대응, 공급 확대를 담당한다. 딥엑스는 NPU 제품군과 소프트웨어 개발 환경(SDK), 레퍼런스 플랫폼, 기술 지원 등을 제공해 현지 고객사의 제품 개발과 양산을 지원할 계획이다. 딥엑스는 이번 협력으로 일본 시장 공급망도 한층 강화하게 됐다. 현재 에브넷, 더블유피지, 마크니카, 시리얼, 디지털 차이나, 디지키 등 20여개 글로벌 유통사와 협력하고 있으며, 고시다테크와의 파트너십을 통해 일본 시장 내 엣지 AI 상용화를 더욱 확대한다는 전략이다. 일본은 제조와 로봇, 자동차, 산업 자동화, 사회 인프라 분야 경쟁력이 높은 데다 고령화와 인력 부족으로 무인화와 지능화 수요가 빠르게 늘고 있는 시장이다. IT 업계에서는 공장과 물류 센터, 보안 카메라, 스마트시티 등 데이터를 클라우드가 아닌 현장에서 처리해야 하는 환경이 많아 엣지 AI 반도체 수요가 높은 시장으로 평가한다. 이에 일본 정부 역시 오는 2040년까지 글로벌 피지컬 AI 시장 점유율 30% 달성을 목표로 약 1조엔 규모의 투자를 추진하고 있다. 딥엑스의 주력 제품인 'DX-M1'은 5나노미터(㎚) 공정 기반 초저전력 AI 반도체다. 최대 25TOPS(초당 25조회 연산)의 AI 연산 성능을 제공하는 동시에 3~5W 수준의 저전력 구동을 지원하도록 설계됐다. 보안카메라와 산업용 컴퓨터, 로봇, 드론, 스마트팩토리 장비, 엣지 서버 등 다양한 산업용 기기에 적용할 수 있는 것으로 알려졌다. 딥엑스는 이번 전시회와 현지 파트너십을 계기로 일본 제조·로봇·산업 인프라 시장에서 상용화 사례를 확대하는 동시에 글로벌 엣지 AI 반도체 시장 공략도 강화해 나갈 계획이다. 김녹원 딥엑스 대표는 "이번 전시회를 통해 피지컬 AI와 초저전력 NPU에 대한 일본 산업계의 실질적인 수요를 확인했다"며 "현장에서 논의된 프로젝트를 바탕으로 제조·로봇·보안 등 일본 산업 현장에 딥엑스 기술을 적용하고 상용화 사례를 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-07-06 16:01:17
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이성훈 LH 사장, 공급 속도·품질 혁신 전면에…"국민이 기다리는 집 빠르게 공급" [경제일보] 이성훈 한국토지주택공사(LH) 신임 사장이 취임사에서 주택 공급 속도와 공공주택 품질 혁신을 내세웠다. 약 8개월간 이어진 수장 공백이 해소된 만큼 LH가 정부 주택 공급 정책의 실행력을 회복할 수 있을지 주목된다. LH는 경남 진주 본사에서 이성준 제7대 사장 취임식을 개최했다고 6일 밝혔다. 이 신임 사장의 임기는 오는 2029년 7월까지다. 이 사장은 대통령비서실 국토교통비서관으로 근무하며 현 정부의 부동산·국토교통 정책을 조율해 왔다. 앞서 국토교통부 정책기획관과 경기도 건설국장 등을 지냈다. 공공주택 공급 확대와 LH 조직 개편 논의가 동시에 진행되는 시점에 주택 정책을 다뤄 온 관료 출신 인사가 LH 수장에 오른 셈이다. 이날 이 사장은 집은 더 이상 투기의 대상이 아니라 삶을 지탱하는 공공재여야 하고, 국민이 부담 가능해야 한다”며 “국민이 기다리는 좋은 집을 빠르게 공급하고, 청년·신혼부부의 주거사다리를 마련해야 한다”고 당부했다. 이어 전략산업 기반과 균형발전의 토대를 세우는 것이 LH가 완수해야 할 사명”이라고 말했다. 이 신임 사장은 이를 위해 △주택 공급 속도 제고 △공공주택 입지·품질 혁신 △지역균형성장 지원 △AI 대전환과 ESG 경영 △안전 최우선 경영을 5대 중점 추진과제로 제시했다. 그는 먼저 인허가와 보상, 조성공사 등 사업 전 과정을 바꿔 주택 공급 속도를 높이겠다고 강조했다. 도심복합사업과 공공정비사업, 유휴부지 개발, 신축·기축 매입임대 확대 등을 통해 도심 주택 공급 성과를 조기에 만들겠다는 구상도 내놨다. 공공임대주택의 질을 높이겠다는 메시지도 전했다. 이 사장은 공공임대주택을 ‘국민이 먼저 찾는 집’이자 ‘서민·중산층의 당당한 주거 선택지’로 바꾸겠다고 했다. 이를 위해 역세권 등 우수 입지에 공공임대주택을 우선 배치하고 중형 평형을 늘리겠다는 방향을 밝혔다. 청년과 신혼부부, 고령자 등 계층별 주거서비스도 강화한다는 방침이다. 지역균형성장도 LH의 역할이라고 전했다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터 등 3대 메가프로젝트가 지역에서 추진될 수 있도록 기업과 협력해 산업단지를 빠르게 조성하겠다는 구상이다. 특히 산업단지만 짓는 것이 아니라 주거와 교육, 문화 여건을 갖춘 배후도시까지 함께 만들겠다고 설명했다. 안전 경영 역시 취임사에 포함됐다. 이 사장은 “성과보다 안전, 속도보다 생명”이라는 원칙을 언급하며 AI 등 첨단기술을 활용해 건설현장과 임대주택 안전을 관리하겠다고 했다. 최근 건설현장 사고가 반복되면서 공공 발주기관과 시행기관의 안전관리 책임도 커지고 있는 만큼 LH 차원의 현장 관리 체계를 강화하겠다는 의미로 풀이된다. LH가 풀어야 할 과제는 적지 않다. 정부는 LH를 중심으로 공공주택 공급 확대와 매입임대 확대, 공공택지 직접 시행 등을 추진하고 있다. 동시에 LH의 개발 기능과 임대·자산 관리 기능을 분리하는 조직 개편 논의도 이어지고 있다. 공급 속도를 높이면서도 재무 부담과 조직 개편, 공공성 회복을 함께 다뤄야 하는 상황이다. 이에 이 사장은 “주택정책을 속도감 있게 추진하는 동시에 LH의 공공성과 경영 효율성을 함께 높여 국민이 신뢰하는 공기업으로 거듭나겠다”며 임직원들에게 “우리가 공급하는 주택과 도시, 일하는 방식까지 과거와는 다른 수준의 변화를 만들어 국민의 기대에 부응하자”고 말했다.2026-07-06 13:31:05
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KT, 18조원 투자 'AX 플랫폼 컴퍼니' 선언…AI 인프라·토큰 신사업 승부수 [경제일보] "KT의 업의 본질은 연결을 하는 곳이며, 최근까지 사람과 사람, 사람과 데이터를 연결했다면 AI 시대에는 사람과 AI, AI와 AI를 연결하는 것이 새로운 연결의 역할" 6일 박윤영 KT 대표는 서울 광진구 풀만 앰배서더 서울 이스트폴 호텔에서 취임 후 첫 기자간담회를 열고 'AX 플랫폼 컴퍼니' 비전과 중장기 성장 전략을 발표하며 이같이 말했다. 박 대표는 통신 본업 경쟁력 강화와 AI 기반 신성장 사업을 양축으로 하는 사업 구조를 구축해 대한민국 AI 전환을 선도하겠다는 청사진을 제시했다. KT가 향후 3년간 정보보안·네트워크에 약 12조원을 투자하고, 인공지능(AI) 데이터센터(AIDC)와 해저케이블 등 AI 전환(AX) 인프라 구축에 6조원을 투입한다. 통신업의 본질 경쟁력을 강화하는 동시에 AI 인프라와 토큰 기반 신사업을 앞세워 'AX 플랫폼 컴퍼니'로 전환하겠다는 전략이다. 박 대표는 취임 이후 약 100일 동안 전국 사업 현장을 직접 점검하며 정보보안과 네트워크, 고객 접점, 연구개발(R&D), 해저케이블 등 핵심 사업을 살펴본 결과를 토대로 이번 전략을 마련했다고 설명했다. 그는 "가장 먼저 보안과 KT의 현재를 들여다봤다"며 "KT의 AX 플랫폼 컴퍼니로 가기 위한 준비가 어떠한지를 (확인하는) 과정이 있었다"고 말했다. 우선 KT는 정보보안과 IT, 네트워크 등 통신 본질 경쟁력 강화를 위해 향후 3년간 약 12조원을 투자한다. 이 가운데 약 4조원은 정보보안과 IT 혁신에, 약 8조원은 네트워크 경쟁력 강화에 투입한다. 정보보안 분야에서는 제로 트러스트 기반 보안 체계를 전면 도입한다. IT와 네트워크에 분산된 보안 운영 체계를 통합하고, 클라우드 네이티브 전환과 위기 대응 체계를 구축한다. 정보보호최고책임자(CISO)와 개인정보보호책임자(CPO)를 분리하고 보안 인력을 두 배로 확대하는 등 조직 개편도 추진한다. 박 대표는 "지금까지 네트워크와 IT가 각각 해왔던 것을 회사 전체의 가장 상위 차원의 보안이라는 관점에서 통합했다"며 "보안을 막는 것이 아닌 제로 트러스트 기반으로 패러다임 자체를 바꾸겠다"고 강조했다. 네트워크 분야에서는 6세대 이동통신(6G)과 위성통신, 데이터센터 상호연결(DCI) 등 미래 네트워크 기술 확보에 집중한다. 특히 국내에서 유일하게 운영 중인 정지궤도(GEO) 위성 관제 역량을 저궤도(LEO) 위성까지 확대해 재난과 안보 상황에서도 안정적인 통신망을 제공한다는 계획이다. AI 인프라 투자도 대폭 확대한다. KT는 약 5조원을 투자해 총 1GW 규모의 AI 데이터센터(AIDC)를 실수요 기반으로 구축한다. 중앙 AI 데이터센터와 산업 현장 인근 AI 에지를 연계해 피지컬 AI와 자율주행 시대에 필요한 초저지연 AI 추론 환경을 전국에 구축한다는 구상이다. 이와 함께 약 1조원을 투자해 글로벌 해저케이블 용량을 90Tbps 이상 추가 확보한다. 글로벌 AI 트래픽 증가에 대응하는 동시에 해외 빅테크의 국내 AI 데이터센터 투자를 유치해 한국을 '아시아 AX 연결 허브'로 육성한다는 전략이다. 박 대표는 "AI 데이터센터가 늘어나면 데이터 용량(해저케이블 트래픽 전망)이 8배 급증할 것으로 생각한다"며 "수요가 폭발하기 전에 해저케이블의 용량도 준비를 해야 한다고 생각한다"고 말했다. AI 서비스 사업도 확대한다. 기업 간 거래(B2B) 분야에서는 금융과 공공, 제조, 의료 산업을 중심으로 AI 전환 서비스를 확대한다. 금융 분야에서는 AI 콘택트센터(AICC)와 AI 세일즈 에이전트를 고도화하고, 공공 분야에서는 소버린 AI 기반 서비스를 확대할 예정이다. 제조와 의료 분야에서는 정부 실증사업을 기반으로 피지컬 AI 사업을 확대한다. 기업·소비자 간 거래(B2C)에서는 초개인화 서비스를 강화한다. 고객이 직접 요금제와 혜택을 설계하고 AI가 이용 패턴을 분석해 맞춤형 서비스를 추천하는 등 가입부터 고객서비스(CS)까지 전 과정을 AI 중심으로 재편한다는 계획이다. 박 대표는 "고객이 주도해서 요금을 설계할 수 있게끔 요금 설계의 주체가 통신사에서 고객으로 바뀌게 준비를 하고 있다"며 "모바일 펑션을 쓰실 때 불편했던 것을 해결하고 모든 과정을 디지털화하겠다"고 말했다. 신성장 사업도 구체화했다. KT는 AI 시대 핵심 자산으로 부상하는 토큰을 효율적으로 생성·관리·과금하는 '토큰 팩토리' 사업을 새로운 성장 축으로 육성한다. 전국 AI 데이터센터와 자체 토큰 최적화 엔진을 결합해 AI 서비스 운영 비용을 낮추고 다양한 AI 모델을 효율적으로 관리하는 플랫폼을 구축할 계획이다. 박 대표는 "AI 시대의 새로운 경제 단위는 토큰"이라며 "고객의 입장에서 효율적으로 토큰을 활용하고 가장 좋은 답을 얻어가도록 총체적으로 마련해서 진행하겠다"고 강조했다. 스테이블코인 사업 진출도 공식화했다. 케이뱅크와 BC카드, KT의 네트워크와 보안 역량을 결합해 발행과 보관, 결제, 정산까지 아우르는 디지털 금융 플랫폼을 구축하고 제도화에 맞춰 사업을 추진할 방침이다. 박 대표는 "KT그룹은 스테이블코인 발행, 정산, 실제 사용 생태계 등 모든 것에 걸쳐 필요한 역량 요소를 다 갖추고 있다"며 "법제화가 된다면 바로 사업에 참여할 수 있도록 준비했다"고 말했다. 이와 함께 마이크로소프트(MS)뿐 아니라 구글, 팔란티어 등 글로벌 AI 기업과 업스테이지, 리벨리온, 솔트룩스 등 국내 AI 기업과의 협력 범위를 확대해 AI 생태계를 강화할 계획이다. 또한 동남아시아를 비롯한 글로벌 사우스를 중심으로 AI 데이터센터와 토큰 팩토리, 피지컬 AI 등 AX 사업 모델의 해외 진출도 추진한다. 박 대표는 "KT 혼자 AX와 AIDC에 관련한 비즈니스 모델들을 할 수 없다"며 "글로벌 기업과 국내 AI 기업, 다양한 파트너와 함께 생태계를 구축해 고객과 KT, 나아가 대한민국 AI 경쟁력까지 함께 성장시키겠다"고 강조했다.2026-07-06 11:29:28
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![[800조 전쟁] 삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703161908621093.jpg)
삼성·SK 뒤에 숨은 진짜 수혜주…AI 인프라 밸류체인 다시 짠다 [경제일보] 정부가 추진하는 '3대 메가 프로젝트'의 최대 수혜는 삼성전자와 SK하이닉스 등 대기업보다 AI 인프라를 떠받치는 소부장(소재·부품·장비)과 전력기기, 냉각, 로봇 부품, 산업용 소프트웨어(SW) 기업으로 확산될 것이라는 전망이 나온다. 반도체와 피지컬 AI, AI 데이터센터를 국가 미래 성장동력으로 육성하는 이번 프로젝트는 반도체 생산을 넘어 데이터센터 구축과 제조업 AI 전환까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 산업계의 관심도 대기업 투자 규모보다 실제 발주가 이뤄질 후방 밸류체인으로 옮겨가고 있다. 반도체에서 AI 인프라로…산업정책 무게중심 이동 지난달 29일 정부가 발표한 3대 메가 프로젝트는 단순히 반도체 공장을 늘리는 기존 산업정책과 결이 다르다. AI 반도체를 생산하고 이를 학습시킬 AI 데이터센터를 구축한 뒤 제조 현장에 피지컬 AI를 확산하는 전 과정을 하나의 산업 생태계로 연결하는 것이 핵심이다. 이에 따라 기업들의 투자도 반도체 생산시설을 넘어 데이터센터, 전력망, 스마트팩토리, 로봇 등 후방 산업 전반으로 확대될 가능성이 커지고 있다. 이번 프로젝트는 단순한 반도체 투자 확대를 넘어 'AI 시대 국가 인프라 구축'으로 산업정책의 무게중심이 옮겨가고 있다는 점에서 의미가 크다. 과거 반도체 투자가 메모리 생산능력 확대에 집중됐다면 앞으로는 AI를 실제 서비스하고 산업 현장에 적용하기 위한 데이터센터와 전력망, 냉각 설비 등 기반 인프라 구축이 새로운 성장축으로 떠오를 전망이다. AI 반도체를 충분히 확보하더라도 이를 운영할 데이터센터와 전력 인프라가 뒷받침되지 않으면 산업 경쟁력을 확보하기 어렵기 때문이다. 실제로 정부가 제시한 세 가지 축도 각각 독립된 산업이 아니다. 반도체는 AI 연산을 담당하는 핵심 부품이고 AI 데이터센터는 이를 학습·추론하는 공간이며 피지컬 AI는 산업 현장에서 AI를 실제 활용하는 단계다. 세 분야가 하나의 가치사슬로 연결되는 구조인 만큼 투자 효과 역시 특정 기업이 아니라 관련 산업 전반으로 확산될 가능성이 높다. 소부장 넘어 전력·냉각까지…AI 밸류체인 전반 수혜 가장 먼저 주목받는 분야는 반도체 소부장이다. 정부는 기존 용인·평택 생산거점과 함께 서남권 신규 반도체 클러스터 조성을 추진하며 생산능력 확대를 예고했다. 신규 팹이 들어서면 가장 먼저 움직이는 곳은 반도체 장비와 소재 시장이다. 노광과 식각, 증착, 검사, 패키징 등 공정 전반에서 장비 발주가 늘어나고 웨이퍼와 특수가스, 화학소재 등 핵심 소재 수요도 함께 증가할 것으로 예상된다. 특히 AI 반도체 시장이 빠르게 성장하면서 고대역폭메모리(HBM)와 첨단 패키징 수요가 급증하고 있는 점도 긍정적이다. HBM 생산에는 기존 D램보다 훨씬 높은 수준의 적층·패키징 공정이 요구되는 만큼 후공정 장비와 검사 장비 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. 이번 프로젝트의 더 큰 특징은 반도체 장비기업에서 끝나지 않는다는 점이다. AI 데이터센터와 피지컬 AI까지 동시에 추진되면서 기존 반도체 생태계 밖에 있던 산업들도 새로운 수혜 업종으로 떠오르고 있다. 대표적인 분야가 전력 인프라다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 생성형 AI 확산으로 GPU 수천~수만 장이 동시에 가동되면서 변압기와 배전반, 차단기, 초고압 케이블, 에너지저장장치(ESS) 등 전력 설비 수요도 함께 증가한다. 데이터센터 구축이 늘어날수록 전력기기와 전선 업체들이 직접적인 수혜를 받을 수 있다는 분석이 나오는 이유다. 전력기기 업계 관계자는 "AI 데이터센터는 GPU 등 고성능 장비가 24시간 가동되는 만큼 과거보다 훨씬 높은 전력 사용량과 전력 밀도를 요구한다"며 "전력 인프라는 더 이상 단순한 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 좌우하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다"고 말했다. 이어 "직류(DC) 배전과 고효율 전력변환장치, 에너지관리시스템(EMS) 등 차세대 전력 솔루션 수요도 확대될 것"이라고 덧붙였다. 정부 역시 전국 단위 AI 데이터센터 구축을 추진하면서 지역별 전력 인프라 확충을 주요 과제로 제시했다. 이는 데이터센터 건설이 단순 건축 사업이 아니라 전력 설비와 송배전망 구축까지 포함하는 대규모 인프라 사업으로 확대될 가능성을 보여준다. 전력과 함께 AI 데이터센터의 또 다른 핵심 요소는 냉각 기술이다. 생성형 AI 서비스 확산으로 고성능 GPU가 대량 집적되면서 데이터센터 내부 발열은 기존 서버보다 훨씬 커지고 있다. 냉각 효율이 떨어질 경우 성능 저하와 전력 손실은 물론 장비 수명에도 영향을 미칠 수 있어 냉각 시스템은 AI 데이터센터의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 이에 따라 공랭식 중심이던 기존 시장도 액침냉각과 수랭식 등 고효율 냉각 기술 중심으로 빠르게 전환되고 있다. 서버 냉각장치와 공조 시스템, 열관리 솔루션 등 관련 시장도 AI 데이터센터 투자 확대와 함께 성장세가 이어질 것으로 전망된다. 피지컬AI가 키울 로봇 생태계…"공급망 경쟁력이 성패" 정부가 이번 프로젝트의 또 다른 축으로 제시한 피지컬 AI 역시 새로운 소부장 시장을 만들어낼 것으로 보인다. 피지컬 AI는 AI가 로봇과 제조설비, 물류장비 등 실제 산업 현장에서 자율적으로 판단하고 움직이는 기술을 의미한다. 단순한 로봇 보급을 넘어 제조 현장의 자동화 수준을 한 단계 끌어올리는 개념이다. 이를 위해서는 AI 반도체뿐 아니라 센서와 카메라, 액추에이터, 감속기, 모터, 제어기 등 다양한 핵심 부품이 필요하다. 정부도 대경권 자동차·가전 부품기업의 로봇 부품기업 전환을 지원하겠다고 밝힌 만큼 기존 제조업 기반을 AI·로봇 산업으로 연결하는 정책도 속도를 낼 것으로 예상된다. 이는 국내 부품업계에도 새로운 기회가 될 수 있다. 자동차와 산업기계 중심으로 성장해온 기업들이 휴머노이드와 산업용 로봇, 스마트팩토리 시장으로 사업 영역을 확대할 수 있는 계기가 될 수 있어서다. AI를 제조 현장에 적용하기 위한 산업용 소프트웨어 시장도 함께 성장할 것으로 전망된다. AI 데이터센터에서 학습된 인공지능 모델이 산업 현장으로 확산되기 위해서는 설비 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 플랫폼이 필요하다. 생산 공정을 최적화하는 스마트팩토리, 디지털 트윈, 설비 예지보전, 공장 자동화 솔루션 등이 대표적이다. 업계에서는 결국 이번 프로젝트의 성패가 대기업의 투자 규모보다 얼마나 많은 국내 중견·중소기업이 밸류체인에 참여하느냐에 달려 있다고 보고 있다. AI 인프라 구축 과정에서 국내 공급망이 충분한 경쟁력을 확보한다면 기술 자립은 물론 지역 산업 육성과 제조업 경쟁력 강화라는 정책 목표도 함께 달성할 수 있다는 것이다. 다만 일각에서는 대기업 중심의 투자 구조가 반복될 경우 중소·중견기업의 실질적인 참여 기회가 제한될 수 있다는 우려도 제기된다. 대규모 프로젝트가 실제 발주로 이어지는 과정에서 국내 공급망 확대와 기술 검증 기회가 함께 마련돼야 메가프로젝트의 정책 효과도 극대화될 수 있다는 지적이다. 업계 관계자는 "AI 데이터센터 시대에는 전력 인프라가 더 이상 부대 설비가 아니라 데이터센터의 성능과 운영 효율을 결정하는 핵심 인프라"라며 "데이터센터의 대형화와 피지컬 AI 확산이 맞물리면서 고효율 전력기기와 냉각, 센서, 자동화 솔루션 등 국내 소부장 기업들의 역할도 한층 커질 것으로 본다"고 말했다.2026-07-05 07:00:00
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한성숙 총리 "속도감 있는 행정 필요…국회 도움 절실" [경제일보] 한성숙 국무총리가 더불어민주당 국회의원들을 만나 이재명 정부 2년 차 국정과제 추진을 위한 국회 협력을 요청했다. 한 총리는 “속도감 있는 행정”을 강조하며 국민이 체감하는 변화를 만들기 위해 당·정·청과 국회가 긴밀히 소통해야 한다고 밝혔다. 한 총리는 지난 3일 서울 용산구 드래곤시티호텔에서 열린 더불어민주당 국회의원 워크숍에 참석해 “적극 행정을 통해 국민들께서 변화를 체감할 수 있도록 최선을 다하겠다”며 “속도감 있게 추진하려면 국회의원 여러분의 도움이 절실하다”고 말했다. 한 총리는 이재명 정부가 집권 2년 차를 맞아 큰 도약을 준비하고 있다고 설명했다. 그는 “3대 메가프로젝트는 대한민국 미래 성장동력의 발판이자 청사진”이라며 “상상할 수 없는 숫자를 듣고 모두 다 비현실이라 얘기했지만, 비현실을 현실로 만들어가는 이재명 정부가 될 것”이라고 강조했다. 정부가 지난달 발표한 3대 메가프로젝트는 반도체, 피지컬 AI, AI 데이터센터를 핵심 축으로 한 대규모 성장 전략이다. 한 총리는 이들 과제가 성공적으로 추진되려면 정부의 행정 집행만으로는 부족하다며 국회 입법과 예산 지원이 함께 이뤄져야 한다는 점을 부각했다. 그는 “모두의 AI를 이루기 위한 중요한 시기에 우리가 가져야 할 가장 중요한 덕목은 속도”라며 “국민들께서 필요로 하는 정책이 제때 추진되고 현재의 어려움이 신속하게 해결될 수 있도록 더욱 속도감 있게 일하겠다”고 말했다. 한 총리는 국정과제 이행을 위한 입법 처리와 규제 합리화도 언급했다. 그는 한병도 민주당 원내대표가 법안 처리를 올해 연말까지 마치겠다고 밝힌 데 대해 “그대로 됐으면 하는 마음”이라며 “국정과제 이행을 위한 입법 과제들이 잘 처리되고, 정부는 적극적으로 규제를 합리화하는 과정에 나서겠다”고 했다. 총리 취임 이후의 소회도 밝혔다. 한 총리는 “돌이켜 보니 작년에는 중소벤처기업부 장관으로 이 자리에 왔었다”며 “불과 1년 만에 초고속 승진해서 현기증 나는 자리에 섰다”고 말했다. 이어 “국무총리라는 새로운 역할을 받고 다시 서니까 장관일 때와는 또 다른 무게감들이 느껴진다”고 덧붙였다. 한 총리는 앞으로 국회와의 소통을 강화하겠다는 뜻도 밝혔다. 그는 “총리로서 업무를 수행하는 과정에서 늘 목소리를 듣고 경청하는 자세를 잃지 않겠다”며 “국정에 충실히 반영하고 자주 뵙고 국회와의 협력을 더 강화해가겠다”고 말했다. 이번 한 총리의 메시지는 새 정부 2년 차 국정 운영의 방향을 압축한다. 목표는 대규모 성장 전략이고 방법은 속도이며 조건은 입법 협력이다. 3대 메가프로젝트가 구호에 머물지 않으려면 예산, 법안, 규제 정비가 동시에 움직여야 한다. 총리의 역할도 여기서 시험대에 오른다. 부처를 조정하고 국회를 설득해 정책을 실제 성과로 바꾸는 능력이 한 총리 체제의 첫 과제가 될 전망이다.2026-07-04 12:51:36
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![[800조 전쟁] 피지컬 AI 승부는 공장부터…제조기업 로봇 전략 갈린다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703155953909520.jpg)
피지컬 AI 승부는 공장부터…제조기업 로봇 전략 갈린다 [경제일보] 피지컬 AI 경쟁이 휴머노이드에서 제조 현장으로 빠르게 이동하고 있다. 정부가 제조업 중심의 AI 로봇 보급과 핵심 부품 육성에 나서면서 제조 현장이 피지컬 AI 확산의 출발점으로 떠오르고 있다. 같은 흐름 속에서도 기업들의 투자 전략은 엇갈린다. 현대자동차그룹과 LG전자는 로봇으로 공장을 혁신하는 데 집중하는 반면, HD현대로보틱스와 로보티즈는 로봇과 핵심 부품을 새로운 성장동력으로 키우고 있다. ‘로봇을 팔 것인가, 로봇으로 공장을 바꿀 것인가’를 둘러싼 전략 차이가 제조기업들의 새로운 경쟁 구도를 바꾸고 있다. ◆ 제조업이 먼저 검증한다…피지컬 AI 경쟁력은 데이터 3일 산업통상자원부와 로봇업계 등에 따르면 정부는 피지컬 AI를 차세대 제조 경쟁력의 핵심 축으로 육성하기 위해 업종별 특화 AI 로봇을 매년 1000대 이상 산업 현장에 보급하고, 10대 업종별 데이터팩토리를 구축하는 방안을 추진하고 있다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 계획도 포함됐다. 정부가 제조업을 피지컬 AI 확산의 출발점으로 선택한 것은 제조 현장이 기술의 경제성과 활용성을 가장 빠르게 검증할 수 있는 공간이기 때문이다. 휴머노이드는 사람처럼 움직이고 판단하는 기술을 구현해야 하는 만큼 가격과 안전성, 작업 효율, 양산성까지 함께 확보해야 한다. 제조 현장은 용접과 조립, 검사, 물류, 이송 등 적용 분야가 명확하고 생산성 향상 효과를 수치로 확인할 수 있어 기술을 실증하기에 적합한 환경으로 평가된다. 기존 산업용 로봇이 반복 작업을 수행하는 자동화 설비였다면 피지컬 AI는 작업 환경을 인식하고 축적된 데이터를 학습해 작업 방식을 스스로 최적화하는 단계로 발전하고 있다. 생산설비와 작업자, 물류 시스템에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석해 공정 효율과 품질을 함께 높이는 것이 핵심이다. 피지컬 AI 경쟁력은 로봇 자체보다 제조 현장에서 축적되는 데이터의 양과 활용 역량에서 갈릴 가능성이 크다. 다양한 작업 환경에서 확보한 데이터가 많을수록 인공지능의 판단 정확도와 작업 완성도가 높아지고, 이는 다시 생산성 향상으로 이어진다. 정부가 데이터팩토리 구축을 핵심 과제로 제시한 것도 제조 데이터를 체계적으로 확보하고 산업 현장에서 활용하기 위함으로 분석된다. 다만 같은 제조업 기반을 두고도 기업들의 선택은 다르다. 일부는 로봇을 활용해 생산성과 품질을 높이는 데 집중하고, 일부는 로봇과 핵심 부품을 새로운 사업으로 육성하고 있다. 피지컬 AI 시장이 확대될수록 이러한 전략 차이는 더욱 뚜렷해질 것으로 보인다. ◆ 현대차·LG는 로봇 활용, HD현대로보틱스·로보티즈는 로봇 공급 현대자동차그룹은 피지컬 AI를 생산 현장에 먼저 적용하고 있다. 계열사인 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입할 계획이다. 초기에는 부품 분류 등 안전성 검증이 가능한 작업부터 적용하고, 2030년부터는 조립 등 고도화된 공정으로 활용 범위를 넓힌다는 구상이다. 핵심은 제조 데이터다. 현대차그룹은 HMGMA에 로봇 전용 학습 공간인 ‘로봇 메타플랜트 응용 센터(RMAC)’를 구축해 로봇 학습 데이터를 수집할 계획이다. 생산라인에서 반복 작업을 수행하며 확보한 데이터를 다시 학습에 반영해 로봇 성능과 공정 효율을 높인다는 전략이다. 투자 계획도 같은 방향으로 이어지고 있다. 현대자동차그룹은 2030년까지 국내에 125조2000억원을 투자하고, 이 가운데 50조5000억원을 인공지능, 로보틱스, 소프트웨어중심차량(SDV), 전동화, 수소 등 미래 사업에 투입할 계획이다. LG전자는 제조와 생활공간을 연결하는 방식으로 피지컬 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 스마트팩토리에서 축적한 자동화 기술을 홈로봇과 AI홈, 서비스 로봇으로 확대 적용하고, 스마트 가전과 연계한 공간 플랫폼 구축에 속도를 내고 있다. 단순히 로봇을 판매하는 데 그치지 않고 기존 가전과 서비스를 연결하는 플랫폼으로 활용하는 것이 특징이다. AI홈을 중심으로 가전과 로봇이 이용자의 생활 패턴을 학습하고 공간을 관리하는 구조를 구축하고 있다. 제조 현장에서 검증한 자동화 기술을 소비자 생활공간과 기업간거래(B2B) 영역으로 확장해 제조와 서비스 경쟁력을 함께 높이려는 전략으로 풀이된다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇 공급 확대에 속도를 내고 있다. 최근 KDB산업은행과 KY PE로부터 1800억원 규모의 투자를 유치했으며, 확보한 자금은 피지컬 AI 기반 차세대 로봇 기술 개발과 해외 시장 확대 등에 투입할 계획이다. 제조업을 중심으로 피지컬 AI 도입이 확대될수록 산업용 로봇 수요도 함께 늘어날 것으로 보고, 조선과 자동차 등 주력 산업을 중심으로 공급 확대에 나서고 있다. 로보티즈는 사람 손 구조를 구현한 로봇핸드와 초소형 핑거 액추에이터를 앞세워 핵심 부품 시장을 공략하고 있다. 액추에이터는 산업용 로봇과 서비스 로봇, 휴머노이드의 움직임을 제어하는 핵심 부품이다. 휴머노이드와 산업용 로봇 보급이 늘어날수록 로봇 관절과 손을 구성하는 부품 수요도 함께 확대될 것으로 전망된다. 업계 관계자는 “피지컬 AI는 제조기업과 로봇기업 가운데 어느 한쪽만으로 성장하기 어려운 산업”이라며 “생산 현장에서 확보한 데이터와 로봇, 핵심 부품 기술이 함께 발전할 때 산업 경쟁력도 높아질 것”이라고 했다.2026-07-03 17:14:23
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